AVALIAÇÃO DE METODOLOGIA DE ESTIMATIVA DE PRODUTIVIDADE DE SOJA POR MEIO DE AERONAVE NÃO TRIPULADA E TÉCNICA DE APRENDIZADO DE MÁQUINA BASEADA EM REGRESSÃO

Christopher Djonny Pereira Prestes, Alaine Margarete Guimarães, David Patrick Zampier, Gislaine Gabardo, Eduardo Fávero Caires, Bruno Ricardo Asato

Resumo


O uso de índices de vegetação (VI) em um ambiente adequado pode favorecer a identificação de diferentes tipos de vegetação e a detecção de informações relacionadas a uma cultura, como a estimativa de produtividade. Esta estimativa é especialmente importante quando realizada nos estágios iniciais da cultura permitindo obter informações relevantes que contribuam para aumentar a eficiência em seu desenvolvimento. Considerando a complexidade de cada ambiente e os desafios de determinar o IV mais adequado, este trabalho teve como objetivo avaliar uma nova metodologia para estimar os dados de produtividade da soja. A metodologia proposta baseia-se em imagens obtidas por meio de veículos aéreos não tripulados (VANT) e técnicas de aprendizado de máquina. Foram aplicados algoritmos de regressão nos dados espectrais extraídos de imagens com resolução de 15 cm / pixel obtidas com câmeras RGB e NIR acopladas no VANT. Como resultado, o Índice de Resistência Atmosférica Visível (VARI) baseado em RGB apresentou os melhores valores de correlação entre os cinco IVs avaliados. No entanto, o uso dos canais RGB com seus valores originais  sem a realização de combinações entre eles apresentou o melhor resultado em relação a todos os índices avaliados. O fato de todos os testes mostrarem que os valores das bandas RGB apresentam maior correlação com a produtividade da soja apresentam uma importante contribuição, demonstrando que uma câmera de menor custo pode ser usada para fornecer maior eficiência.

Palavras-chave


Estimativa de produtividade; VANT; Aprendizado de máquina; Índice de Vegetação. Dados Espectrais.

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DOI: http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2020vol5n31253

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Direitos autorais 2020 Christopher Djonny Pereira Prestes, Alaine Margarete Guimarães, David Patrick Zampier, Gislaine Gabardo, Eduardo Fávero Caires, Bruno Ricardo Asato

Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão ISSN 2525-4782

Qualis: B4 - Interdisciplinar, B5 - Geografia, B5 - Administração Pública e de Empresas, Ciências Contábeis e Turismo, B5 - Comunicação e Informação, B5 - Engenharias III