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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/36757
Type: | TCC |
Title: | Estimativa da biomassa da cultura do milho por meio de vant/drone |
Authors: | Calou, Vinícius Bitencourt Campos |
Advisor: | Teixeira, Adunias dos Santos |
Keywords: | Agricultura de precisão;Veículos Aéreos Não Tripulados;Biomassa do milho;Drone |
Issue Date: | 2016 |
Citation: | CALOU, Vinícius Bitencourt Campos. Estimativa da biomassa da cultura do milho por meio de vant/drone. 2016. 77 f. Monografia (Graduação em Agronomia)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | O desenvolvimento e transferência de novas tecnologias são cruciais para o sucesso econômico do setor agrícola. Atualmente muitos esforços são despendidos para a criação de metodologias e ferramentas para o controle de produtividade, status nutricional e hídrico, aspecto sanitário ou previsão de safras. Neste cenário, os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs, em inglês UAV – Unmanned Aerial Vehicle), são inseridos de maneira promissora, visto as vantagens da obtenção de imagens aéreas com alta resolução espacial associada ao baixo custo de investimento, em relação aos outros métodos de aquisição. Para tanto, o objetivo principal deste trabalho foi a criação de uma metodologia capaz de estimar com precisão a biomassa de um plantio comercial de milho utilizando imagens aéreas obtidas por VANT, avaliando as etapas de aquisição de imagens, voo programado, processamento com o software PhotoScan (AgiSoft), georreferenciamento das ortofotos e modelos digitais de elevação gerados, além da qualidade da nuvem de pontos. Foram realizados três voos em uma área de irrigação por pivô central na cidade de Limoeiro do Norte, Ceará, Brasil, em outubro de 2015, utilizando um VANT Phantom 2, da DJI Inovations, associados às câmeras GoPro Hero 4 Silver (Fish Eye) e Ricoh GRLENS (Lente plana). Foram realizados dois voos a 60 metros de altura (câmera Ricoh GRLENS e GoPro Hero 4 Silver) e um voo a 30 metros de altura (câmera GoPro Hero 4 Silver), para avaliação do nível de detalhamento dos produtos gerados e qualidade da nuvem de pontos. Paralelamente, foram amostrados oito pontos para a estimativa da biomassa em campo, servindo de validação para as estimativas realizadas através das imagens aéreas. A metodologia proposta mostrou-se precisa para o voo a 30 metros de altura, com valor de biomassa estimada de 2,97 kg m-2, muito próximo ao valor estimado em campo de 2,92 kg m-2. O processamento com a câmera Ricoh GRLENS mostrou-se o menos efetivo, obtendo 2,21 kg m-2, enquanto que o processamento com a câmera GoPro a 60 metros de altura resultou em um valor de biomassa estimada de 2,72 kg m-2.Os resultados são promissores, demonstrando que a metodologia pode ser empregada na estimativa da biomassa, previsão de safras e produtividade das lavouras. |
Abstract: | The development and transfer of new technologies are crucial to the economic success of the agricultural sector. Currently many efforts are spent to create methodologies for crop yield control, nutritional and hydric status, health aspects or crop forecasting. In this scenario, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), are inserted in a promising way, as the advantages of obtaining aerial images with high spatial resolution associated with low investment cost compared to other methods acquisition. Thus, the main objective was to create a methodology to accurately estimate the biomass of commercial planting of corn using aerial images obtained by UAV, as well as evaluating the steps of image acquisition, scheduled flight, processing with PhotoScan software (AgiSoft) georeferencing of orthophotos and digital elevation models (DEM) generated, in addition to cloud quality points.Three flights were made in a center pivot sprinkler system area in the city of Limoeiro do Norte, Ceará, Brazil, in October 2015, using two UAVs: Phantom 2 and 3, from DJI Innovations, associated with cameras GoPro Hero 4 Silver and Ricoh GRLENS. There were two flights to 60 meters high (Ricoh GRLENS camera and GoPro Hero 4 Silver) and a flight to 30 meters high (GoPro Hero camera 4 Silver), to assess the level of detail of the products generated and cloud quality points. At the same time we sampled eight points for the estimation of biomass in the field, serving as validation for the estimates made through aerial images.The proposed methodology proved to be need for the flight to 30 meters high, with estimated biomass value of 2.97 kg m-2, similar to the estimated field of 2.92 kg m-2. Processing with Ricoh GRLENS camera proved less effective, obtaining 2.21 kg / m², while processing with GoPro camera 60 meters biomass resulted in an estimated value of 2.72 kg / m². The results are promising, showing that the method can be combined in predicting harvests and crop yields. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/36757 |
Appears in Collections: | AGRONOMIA - Monografias |
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