dc.creator | Wouters, Jonathas Mateus | |
dc.date.accessioned | 2022-01-18T13:02:28Z | |
dc.date.available | 2022-01-18T13:02:28Z | |
dc.date.issued | 2020-08-26 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/23562 | |
dc.description.abstract | Currently, there is a great use of remotely controlled aircraft in agriculture and the need to increasingly optimize the production of Brazilian crops. To this end, the work seeks to analyze the failures in sowing / planting in soybean crops from the interpretation of images obtained with this type of equipment. In this work, the images were obtained at flight heights of 60, 90 and 120 meters, and on four post-planting dates, 15, 22, 32 and 37 days after sowing, the processing was performed in the QGIS software generating images with the percentage of coverage by soybean plants. Analyzing the classified images it was possible to estimate the development of soybean plants, it was found that there was no significant difference between the flight heights, so the best time to evaluate sowing failures was 120 meters, as it allows a larger area covered on the same flight. The flight that best represented the coverage percentage of soybean plants was the fourth (37 after sowing), since it occurred right after the effect of a herbicide application making the classification more efficient without the presence of weeds. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Drone | por |
dc.subject | Alta resolução espacial | por |
dc.subject | Processamento digital de imagens | por |
dc.subject | Análise estatística | por |
dc.subject | Agricultura de precisão | por |
dc.subject | High spatial resolution | eng |
dc.subject | Digital image processing | eng |
dc.subject | Statistical analysis | eng |
dc.subject | Precision agriculture | eng |
dc.title | Estimativa de falhas em semeadura de soja (Glycine Max (L) Merrill) a partir de imagens de sensoriamento remoto | por |
dc.title.alternative | Estimation of seeding failures in soybean culture with images from non-crewed air vehicles | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Atualmente, destaca-se o grande uso de aeronaves controladas remotamente na agricultura e a necessidade de cada vez mais otimizar a produção das lavouras brasileiras. Com esse intuito, o trabalho busca analisar as falhas na semeadura/plantio em lavoura de soja a partir da interpretação de imagens obtidas com este tipo de equipamento. Neste trabalho, as imagens foram obtidas nas alturas de voo de 60, 90 e 120 metros, e em quatro datas pós-plantio, 15, 22, 32 e 37 dias após a semeadura, o processamento foi realizado no software QGIS gerando imagens com o percentual de cobertura pelas plantas de soja. Analisando as imagens classificadas foi possível estimar o desenvolvimento das plantas de soja, constatou-se que não houve diferença significativa entre as alturas de voo, sendo assim a melhor altura para avaliar as falhas de semeadura foi a de 120 metros, por possibilitar uma maior área coberta em um mesmo voo. O voo que melhor representou o percentual de cobertura das plantas de soja foi o quarto (37 após a semeadura), visto que ocorreu logo após o efeito de uma aplicação de herbicida tornando a classificação mais eficiente sem a presença de daninhas. | por |
dc.contributor.advisor1 | Sebem, Elódio | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7879588106056349 | por |
dc.contributor.referee1 | Miola, Alessandro Carvalho | |
dc.contributor.referee2 | Vian, André Luís | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1570724982724167 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Agronomia | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |