UFLA - Teses
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Item Remotely piloted aircraft and computer vision applied to coffee growing management(Universidade Federal de Lavras, 2022-11-25) Santana, Lucas Santos; Ferraz, Gabriel Araújo e SilvaDigital and precision agriculture technologies used in coffee farming have gained space and have become necessary in many coffee production stages. Among the emerging technologies, the Remotely Piloted Aircraft (RPA) can be highlighted because their products can be used as data providers for machine learning techniques and automated monitoring forms. This study aimed to apply cartographic and photogrammetric products from RPAs submitted to machine learning techniques and image analysis in digital and precision coffee farming. Three types of research were built: Application of RPA cartographic products for the coffee plant implantation project; Identification and counting of plants in PRA images and Investigations of plants development in renewal areas. (I)The first study evaluated different flight mission composition efficiency and point cloud levels for Digital Terrain Models generation applied in coffee plantations. Flights performed at 120 m Above Ground Land (AGL) and 80 × 80% overlap showed higher assertiveness and efficiency. The 90 m AGL flight showed great terrain detail, causing significant surface differences concerning the topography obtained by Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers. Slope ranges up to 20% are considered reliable for precision coffee growing projects. Changes in flight settings and image processing are satisfactory for precision coffee projects. Image overlap reduction significantly lowed the processing time without influencing Digital Terrain Model DTM's quality. (II) The second research aimed to develop an algorithm for automatic counting coffee plants and define the plant's best age to carry the monitoring using RPA images. Plants with four months of development showed 86.5% count assertiveness. The best results were observed in plantations with six months of development, presenting an average of 96.8% of assertiveness in automatically counting plants. This analysis enables an algorithm development for automated counting of coffee plants through RGB images obtained by remotely piloted aircraft and machine learning applications. (III) The objective of the third research was to monitor the coffee plants' development planted on ash from crop residues through vegetative indices in RPA images, analysis of chemical elements presents in the ash and soil analysis. Preliminary results indicate the high presence of aluminum and potassium in the ash, causing significant differences in coffee development beginning. In addition, variations were observed in vegetative indices values in regions with ash presence, highlighting the NGI and NNIRI indices. The research developed by this paper provides essential information for digital agriculture technologies advancement in coffee growing.Item Uso de séries temporais para o mapeamento da cafeicultura(Universidade Federal de Lavras, 2015-02-24) Souza, Carolina Gusmão; Carvalho, Luis Marcelo Tavares deA cafeicultura representa uma das principais atividades agrícolas, com grande importância no Brasil e no mundo, sendo o estado de Minas Gerais o maior produtor de café do país. Estimar os dados básicos desta cultura corretamente é um desafio, uma vez que as informações obtidas são pouco detalhadas e o setor ainda é carente de dados precisos. As geotecnologias têm sido promissoras para suprir esta lacuna, avaliando de forma mais precisa a dinâmica da cafeicultura. Porém, o mapeamento dessas áreas ainda é uma tarefa difícil, uma vez que elas são muito complexas de serem mapeadas, apresentando uma alta confusão entre os alvos. Para suprir esta necessidade, este trabalho foi realizado com o objetivo geral de propor uma metodologia para o mapeamento da cafeicultura, por meio de variáveis multiespectrais e multitemporais. O estudo foi conduzido em duas áreas distintas do estado de Minas Gerais, uma na região sul e a outra na região centro-oeste. Primeiramente, foram realizadas classificações, utilizando imagens de alta resolução do satélite RapidEye, testando diferentes algoritmos de aprendizagem de máquina e a combinação de diferentes variáveis (espectrais, geométricas e texturais) no processo de classificação. Os resultados mostraram que o algoritmo Support Vector Machine obteve os melhores resultados nas classificações para todas as áreas, com acurácia global de 88,33%. As variáveis texturais, quando associadas às espectrais, melhoraram a acurácia da classificação, porém, não houve diferença significativa entre as classificações. Apesar de os resultados terem se mostrado com bons índices de acerto, ainda houve muita confusão entre as classes. Foi proposto um novo método de mapeamento, utilizando dados multitemporais como variáveis no processo de classificação. Os resultados mostraram que os índices de acerto utilizando as variáveis multitemporais, integrados a variáveis espectrais, apresentaram índices de acurácia global de 93,00% e diminuíram significativamente a confusão entre os alvos, tornando o processo de classificação mais preciso. A metodologia proposta neste estudo mostrou eficiência no mapeamento de áreas cafeeiras.Item A ocupação espaço – temporal dos cafezais no município de Machado, no Sul de Minas: a relação entre aptidão agrícola da terra e seu uso na atividade cafeeira(Universidade Federal de Lavras, 2007-07-30) Moura, Lúcio do Carmo; Andrade, HélcioO café continua sendo um elemento importante na pauta de exportação dos produtos agrícolas brasileiros, apesar dos baixos preços internacionais e dos problemas ambientais relacionados com a sua produção agrícola. O uso de práticas conservacionistas adequadas do solo, nesta cultura, tem sido alterado ao longo do tempo, sofrendo, recentemente, mudanças no estado de Minas Gerais, o mais importante produtor nacional. Desse modo, além das medidas de conservação, é necessário um grande conjunto de medidas tecnológicas apoiando a sua exploração correta. Este estudo tem como objetivos: o desenvolvimento de um procedimento interativo para aplicação do “Sistema FAO/Brasileiro” de aptidão agrícola com a utilização do SIG SPRING e a respectiva avaliação como apoio para o planejamento do uso da terra para a cultura do café; identificar/localizar as mudanças nas áreas cultivadas com café ao longo do tempo; elaborar o mapeamento da aptidão agrícola para a cultura segundo três classes, consideradas boa, regular e restrita e a construção de um banco de dados georreferenciados para o município de Machado, MG. Como resultado observou-se que: houve um grande aumento de ocupação de áreas com esta cultura, proporcional ao uso das respectivas classes de aptidão. As restrições do solo impõem um grande número de cuidados na sua utilização, especialmente nos NEOSSOLOS LITÓLICOS e CAMBISSOLOS mais ARGISSOLOS. Estes grupos de solos são os que apresentam o maior risco de degradação. A distribuição geográfica das áreas de café é dividida por todo território municipal e a extensão total demonstra o seu valor econômico. O programa desenvolvido é capaz e eficiente o bastante para a execução da classificação da aptidão agrícola das terras.Item Caracterização edafoambiental da cafeicultura na região de Três Pontas, Minas Gerais(Universidade Federal de Lavras, 2008-02-21) Bertoldo, Mathilde Aparecida; Guimarães, Paulo Tácito GontijoDevido à grande importância da cafeicultura no Sul de Minas Gerais, o presente estudo foi realizado com o objetivo de mapear, caracterizar e avaliar as terras ocupadas por lavouras cafeeiras na região de Três Pontas, MG, utilizando geotecnologias. Para tanto, foram utilizadas informações obtidas pelas imagens do satélite Landsat 5, carta planialtimétrica - folha de Três Pontas e dados secundários, como mapas de solos, aptidão agrícola das terras e geologia. Para desenvolver o banco de dados, as informações foram processadas e analisadas no SIG SPRING. Foram realizadas análise temporal da dinâmica de uso e ocupação da terra nos anos de 1994, 2000 e 2007, caracterizando a dinâmica da cafeicultura entre os anos de1994 e 2007 e avaliação edafoambiental, com geração de mapas de classes de declividade, altitude, solos e aptidão agrícola das terras, no intuito de se obter maior precisão e rapidez com aplicação desta tecnologia. A distribuição do uso e ocupação das terras na área em estudo apresenta diferenças na análise espaço-temporal, demonstrando a dinâmica das atividades para os três anos analisados e evidenciando aumento de áreas de cultivo. A utilização de SIG SPRING para a caracterização da paisagem para fins mapeamento de solos a partir da escala 1:250.000 mostrou-se eficaz e as classes de declividade foram a variável que mais influenciou o modelo avaliado. A avaliação da aptidão agrícola das terras demonstrou que a maioria das áreas encontrava-se nas classes 2(ab)c, com predominância de Latossolos, seguida pela classe 2ab(c)+3(a), com predominância de Argissolos e Nitossolos. A avaliação da adequabilidade da cultura cafeeira apresentou características edafoambientais potenciais para o desenvolvimento da cultura cafeeira, com clima e terras aptas ao cultivo, sendo necessárias medidas preventivas no que se refere ao potencial dos solos em função das limitações que o manejo representa.