Estimativa de falhas em semeadura de soja (GLYCINE MAX (L) MERRILL) a partir de imagens de sensoriamento

Autores

DOI:

https://doi.org/10.17058/tecnolog.v25i1.15906

Palavras-chave:

Drone, Alta Resolução Espacial, Processamento Digital de Imagens, Análise Estatística, Agricultura de Precisão.

Resumo

Atualmente, é notório o 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 identificar falhas de semeadura a partir da interpretação de imagens obtidas com veículo aéreo não tripulado. Neste trabalho, as imagens foram obtidas nas alturas de voo de 60, 90 e 120 metros, e em quatro momentos 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.

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Publicado

2021-01-05

Como Citar

Wouters, J. M., & Sebem, E. (2021). Estimativa de falhas em semeadura de soja (GLYCINE MAX (L) MERRILL) a partir de imagens de sensoriamento. Tecno-Lógica, 25(1), 122-134. https://doi.org/10.17058/tecnolog.v25i1.15906

Edição

Seção

Ciências e Engenharia Agrícola