Engenharia Agrícola
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Item Estimating vegetation volume of coffee crops using images from unmanned aerial vehicles(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2019) Cunha, João P. A. R. da; Sirqueira Neto, Matheus A.; Hurtado, Sandro M. C.Tree crops, such as Arabica coffee (Coffea arabica L.), present enormous technical challenges in terms of pesticide application. The correct deposition and distribution of the active ingredient throughout the aerial part of these plants depends on knowledge of the canopy volume, but manually determining this volume is time consuming and imprecise. The objectives of this study were to develop a method to determine the vegetation volume of coffee crops from digital images captured by camera onboard unmanned aerial vehicles and to compare this approach with traditional vegetation volume estimation (tree row volume (TRV) method). Manual measurements of the canopy volume of four coffee cultivation areas were compared with data obtained using the method presented in this paper. It was concluded that the vegetation volume of coffee trees, a highly important variable in defining pesticide application techniques (in addition to other uses), could be determined in a practical and precise way by digitally processing the images captured by unmanned aerial vehicles. The method is fast and permits the assessment of large areas. Furthermore, estimates based on this method and the traditional TRV method were not significantly different.Item Geotecnologias para mapear lavouras de café nos estados de Minas Gerais e São Paulo(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2010-11) Moreira, Mauricio A.; Rudorff, Bernardo F. T.; Barros, Marco A.; Faria, Viviane G. C. de; Adami, MarcoO uso operacional de imagens de satélites de sensoriamento remoto para mapear lavouras de café em grandes áreas, para fins de obtenção de estatísticas agrícolas confiáveis e oportunas, ainda se encontra em desenvolvimento. Diversos são os fatores que dificultam a correta identificação e mapeamento do parque cafeeiro. Contudo, os avanços tecnológicos observados nos últimos anos em termos de aquisição de imagens com melhor qualidade e em maior quantidade, bem como o desenvolvimento de novas ferramentas de análise, propiciam o desenvolvimento de um método operacional que pode contribuir na formação das estatísticas agrícolas oficiais do café no Brasil. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo relatar a metodologia e apresentar os resultados do mapeamento das áreas cultivadas com café nos Estados de Minas Gerais e São Paulo, utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento. A abordagem metodológica consiste em quatro fases: a) restauração das imagens e georreferenciamento; b) classificação não supervisionada; c) interpretação visual na tela do computador para minimizar erros de omissão e inclusão, e d) determinação da área cultivada com café. Os resultados indicaram que a metodologia utilizada foi adequada para o mapeamento das lavouras de café de Minas Gerais e São Paulo.Item Estimativa de parâmetros biofísicos de plantios de café a partir de imagens orbitais de alta resolução espacial(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2010-05) Ramirez, Gláucia M.; Zullo Júnior, JurandirESTIMATION OF BIOPHYSICAL PARAMETERS OF COFFEE FIELDS BASED ON HIGH-RESOLUTION SATELLITE IMAGESO uso de recursos de sensoriamento remoto orbital constitui um grande avanço no levantamento de dados sobre a cafeicultura, sobretudo por seu caráter temporal e baixo custo. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi avaliar a utilização da imagem do satélite QUICKBIRD na determinação de parâmetros biofísicos importantes para a cultura cafeeira. Foram utilizados 25 talhões com plantios de café localizados entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista (SP). Os parâmetros biofísicos utilizados foram os espaçamentos entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais do satélite QUICKBIRD e os índices de vegetação NDVI, GVI, SAVI e RVI. A partir desses dados, foram feitas análises de regressão linear e não linear para a geração dos modelos de estimativa. A utilização de modelos de regressão baseados em equações não lineares mostrou-se mais adequado para determinar os parâmetros IAF e a porcentagem de biomassa, importantes como indicativos da produtividade da cultura cafeeira.Item Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2011-05) Lamparelli, Rubens A. C.; Nery, Luiz; Rocha, Jansle V.O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .Item Uso da geotecnologia para caracterizar os cafezais no município de Londrina-PR, em relação à altimetria, declividade e tipo de solo(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2010-11) Trabaquini, Kleber; Miglioranza, Édison; França, Valmir de; Pereira Neto, Osvaldo C.O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são ferramentas importantes no apoio aos levantamentos de dados da agricultura. O estudo teve por objetivo relacionar as variáveis físicas, como altimetria, declividade e tipo de solo com o agrossistema cafeeiro, no município de Londrina-PR, por meio de imagem do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite Landsat-5, aliado às técnicas de geoprocessamento. Foi criado um banco de dados com informações de altimetria, declividade e classes de solos, e através de álgebra de mapa, realizado o cruzamento destas informações com a localização das lavouras cafeeiras, a qual foi obtida por meio do classificador digital Bhattacharya aplicado na imagem. A imagem do TM possibilitou o mapeamento de 79% das lavouras cafeeiras e verificou-se que 86% destas lavouras estão em altitudes superiores a 540 m, e 50% estão localizadas sobre áreas de 8 a 20% de declividade. Em relação aos solos, observou-se que 53% dos cafeeiros estão localizados em Nitossolo Vermelho eutroférrico. Todas estas tarefas foram executadas por meio do programa SPRING 4.3.3, o qual foi uma adequada ferramenta para obter dados da agricultura a partir de imagens de satélites.Item Modelagem para a estimativa da orientação de linhas de plantio de cafeeiros(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2012-03) Oliveira, Klerisson M. G.; Carvalho, Luiz G. de; Lima, Luiz A.; Gomes, Raphaela C. C.A quantidade de radiação solar interceptada por uma cultura é uma importante variável meteorológica que determina o crescimento e o desenvolvimento de uma cultura agrícola e, dentre os sistemas de produção, a orientação das linhas de plantio poderá ser um componente bastante relevante quanto à interceptação da radiação solar direta (Rd) em ambas as faces. Portanto, este trabalho propõe como objetivo um modelo para recomendar a orientação adequada das linhas de cafeeiro na implantação, baseando-se naquela a proporcionar uma uniformidade na quantidade de Rd interceptada e acumulada durante o ciclo agrícola da cultura, em ambas as faces da linha de plantio. Para o teste do modelo, foram coletados dados de produção em uma área experimental de café irrigado por pivô central, na Fazenda São Thomé, em Pirapora-MG, em plantas alinhadas nas seguintes orientações, em relação ao norte geográfico, positivo no sentido horário e negativo ao contrário: -90o, -45o, 0o e 45o. Os resultados indicaram que as melhores orientações para a produtividade foram, sucessivamente, as de -45o e 0o, enquanto o modelo proposto estimou a orientação de -24o 16’ como sendo a melhor para o plantio das linhas de cafeeiro.Item Using fraction images derived from modis data for coffee crop mapping(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2014-01) Bispo, Rafael C.; Lamparelli, Rubens A. C.; Rocha, Jansle V.Coffee production was closely linked to the economic development of Brazil and, even today, coffee is an important product of the national agriculture. The State of Minas Gerais currently accounts for 52% of the whole coffee area in Brazil. Remote sensing data can provide information for monitoring and mapping of coffee crops, faster and cheaper than conventional methods. In this context, the objective of this study was to assess the effectiveness of coffee crop mapping in Monte Santo de Minas municipality, Minas Gerais State, Brazil, from fraction images derived from MODIS data, in both dry and rainy seasons. The Spectral Linear Mixing Model was used to derive fraction images of soil, coffee, and water/shade. These fraction images served as input data for the supervised automatic classification using the SVM – Support Vector Machine approach. The best results concerning Overall Accuracy and Kappa Index were obtained in the classification of the dry season, with 67% and 0.41, respectively.Item Relationship between coffee crop productivity and vegetation indexes derived from oli / landsat-8 sensor data with and without topographic correction(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2018-05) Nogueira, Sulimar M. C.; Moreira, Maurício A.; Volpato, Margarete M. L.The reflectance values of a coffee crop are influenced by several factors such as planting direction, crop spacing, time of the year, plant age and topography which reduces the accuracy of the estimates derived from remote sensing data. In this context were evaluated the relationships between coffee productivity and values of NDVI, SAVI and NDWI vegetation indexes with and without topographic reflectance correction for different coffee phenological phases for the crop years 2013/2014 (low productivity) and 2014/2015 (high productivity). The evaluations were made through the standard deviation of vegetation indices (VIs), linear relationship between the cosine factor and the VIs and between VIs and coffee productivity. The best phenological phases of coffee to determine productivity from spectral indexes were the stages of dormancy and flowering. The results indicated that the NDVI was the best index to estimate the productivity of coffee trees with coefficient of determination (R2) that ranged from 0.58 to 0.90. There was an increase in R2 between productivity and NDVI with topographic correction in the dormancy phase in the year of low productivity; between productivity and NDVI with topographic correction in the flowering phase in the year of high productivity; and between productivity and SAVI and NDWI with topographic corrections in the flowering phase in the year of high productivity.