Sistemas imageadores acoplados em veículo aéreo remotamente pilotado no monitoramento de estresse hídrico em cultivos de algodão em Sorriso - MT
dc.contributor.advisor-co1 | Zeilhofer, Peter | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1101747116364613 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Ferreira, Manuel Eduardo | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4498594723433539 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Ferreira, Manuel Eduardo | |
dc.contributor.referee2 | Alves Júnior, Leomar Rufino | |
dc.contributor.referee3 | Nascimento, Abadia dos Reis | |
dc.contributor.referee4 | Luiz, Gislaine Cristina | |
dc.contributor.referee5 | Jesuz, Cleberson Ribeiro de | |
dc.creator | Souto, Roberto Nunes Vianconi | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8285600523314438 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-08-07T10:49:06Z | |
dc.date.available | 2023-08-07T10:49:06Z | |
dc.date.issued | 2022-10-03 | |
dc.description.abstract | With global climate change, extreme events are happening more frequently in the legal Amazon region. This affects both ecological and socioeconomic aspects, altering the landscape over vast areas. Increased fires and deforestation in the region, together with irregular hydrological events, exacerbate climate change, especially in the Amazon Basin and in Mato Grosso, the state that has been for many years a leader in deforestation and climate variation in the country. Crops such as cotton are particularly sensitive to these changes and the resulting water stress. Therefore, monitoring this indicator to understand its effects on Mato Grosso territory and environmental dynamics is essential. The use of remote sensing through Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) offers promising prospects for agricultural and environmental monitoring. In this context, the present research aimed to evaluate the applicability of sensors attached to a multirotor UAV to detect and monitor water stress in cotton planting. More specifically, we sought to analyze the performance of thermal and multispectral sensor imaging in the detection of water stress in a cotton planting experiment. In addition, the possible interference of crop varieties and covariates such as meteorological, climatic, and edaphic conditions on crop productivity, water stress detection, and productivity itself were evaluated. The methodology adopted was based on intensive field activities to parametrize the state of cotton plantations, considering water stress conditions in an experimental area at the Training and Technological Dissemination Center of the Northern Regional Nucleus of Mato Grosso Cotton Institute, located in the county of Sorriso - MT. The methodological procedures included three main blocks: field surveys, analysis of the spectral behavior of targets in multispectral and thermal images, and statistical analysis. As a result, it was found that thermal and multispectral sensors have the potential to identify areas of water stress. In general, the performance of thermal imaging. However, the multispectral sensor showed a relatively higher discrimination capacity in identifying stress in the early stages of the crop. Compared to the thermal sensor, another positive aspect of multispectral imaging is its strength against momentary weather variations. It is worth mentioning that the model combining monitoring with both types of sensors, thermal and multispectral, showed significantly better results. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Dayane Basílio (dayanebasilio@ufg.br) on 2023-08-04T15:34:37Z No. of bitstreams: 2 Tese - Roberto Nunes Vianconi Souto - 2022.pdf: 26704041 bytes, checksum: e39d9fb0dc9a1c71586a60086c5dcef7 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) | en |
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dc.description.resumo | Com as mudanças climáticas globais, eventos extremos estão ocorrendo com maior frequência na região da Amazônia Legal. Isso afeta tanto os aspectos ecológicos quanto socioeconômicos, alterando a paisagem em vastas áreas. O aumento das queimadas e do desmatamento na região, juntamente com eventos hidrológicos irregulares, agrava as alterações climáticas, especialmente na Bacia Amazônica e em Mato Grosso, o estado por muitos anos líder em desmatamento e variação climática no país. As culturas agrícolas, como o algodão, são particularmente sensíveis a essas mudanças e ao estresse hídrico resultante. Portanto, é essencial monitorar esse indicador para entender os efeitos no território mato-grossense e na dinâmica ambiental. O uso de Sensoriamento Remoto, por meio de Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAS), oferece perspectivas promissoras para o monitoramento agrícola e ambiental. Nesse contexto, a presente pesquisa teve como objetivo avaliar a aplicabilidade de sensores acoplados a um RPA multirrotor para detectar e monitorar o estresse hídrico no plantio de algodão. Mais especificamente, buscou-se analisar o desempenho de imageamentos por sensores térmicos e multiespectrais na detecção de estresse hídrico em um experimento de plantio de algodão. Além disso, foram avaliadas as possíveis interferências de variedades de cultivo, bem como de covariáveis como condições meteorológicas, climáticas e edáficas, sobre a produtividade da cultura, a detecção do estresse hídrico e a produtividade em si. A metodologia adotada baseou-se em intensas atividades de campo para parametrizar o estado dos plantios de algodão, considerando condições de estresse hídrico em uma área experimental no Centro de Treinamento e Difusão Tecnológica do Núcleo Regional Norte do Instituto Mato-grossense do Algodão, localizado no município de Sorriso - MT. Os procedimentos metodológicos incluíram três blocos principais: levantamentos em campo, análise do comportamento espectral de alvos em imagens multiespectrais e térmicas, e análises estatísticas. Como resultado, constatou-se que os sensores térmicos e multiespectrais possuem potencial para identificar áreas de estresse hídrico. De forma geral, o desempenho é superior no imageamento térmico. Entretanto, o sensor multiespectral mostrou uma capacidade de discriminação relativamente maior na identificação do estresse em fases iniciais do cultivo. Outro aspecto positivo do imageamento multiespectral é a sua robustez contra variações meteorológicas momentâneas, em comparação com o sensor térmico. Vale ressaltar que o modelo que combina o monitoramento com os dois tipos de sensores, térmico e multiespectral, apresentou resultados significativamente melhores. | pt_BR |
dc.identifier.citation | SOUTO, R. N. V. Sistemas imageadores acoplados em veículo aéreo remotamente pilotado no monitoramento de estresse hídrico em cultivos de algodão em Sorriso - MT. 2022. 121 f. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12981 | |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto de Estudos Socioambientais - IESA (RMG) | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFG | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Geografia (IESA) | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Sensoriamento remoto | por |
dc.subject | RPA | por |
dc.subject | Estresse hídrico | por |
dc.subject | Cultura agrícola | por |
dc.subject | Algodã | por |
dc.subject | Remote sensing | eng |
dc.subject | UAV | eng |
dc.subject | Water stress | eng |
dc.subject | Crop | eng |
dc.subject | Cotton | eng |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOGRAFIA FISICA::HIDROGEOGRAFIA | pt_BR |
dc.title | Sistemas imageadores acoplados em veículo aéreo remotamente pilotado no monitoramento de estresse hídrico em cultivos de algodão em Sorriso - MT | pt_BR |
dc.title.alternative | Imaging systems attached to remotely piloted aerial vehicles in monitoring water stress in cotton crops in Sorriso, MT in Cotton Crops in Sorriso, MT | eng |
dc.type | Tese | pt_BR |
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