Estimativa da altura de variedades de cana-de-açúcar usando um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) e integração com imagens de satélite

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2236499465070

Palavras-chave:

VANT, Sensoriamento remoto, Estrutura do movimento, Altura do dossel

Resumo

O objetivo deste trabalho foi estimar a altura do dossel de três variedades de cana-de-açúcar em diferentes estágios fenológicos, utilizando dados de um VANT e avaliar sua relação com dois índices de vegetação (IVs) (NDVI e EVI) em diferentes resoluções espaciais (3m, 10m e 30m). Para o calcular os índices foram utilizadas imagens dos satélites PlanetScope, Sentinel-2 e Landsat 8, adquiridas o mais próximo possível da data do voo com o VANT. A altura estimada para cada talhão foi obtida pela subtração entre o MDS e MDT construídos a partir das imagens RGB do VANT, por meio da técnica SfM. As médias de cada altura estimada foram comparadas com médias obtidas em campo, a fim de se verificar a acurácia do modelo. Uma análise de correlação de Pearson e o coeficiente de Determinação (R²) foram calculados entre as alturas estimadas e os IVs. As médias de altura estimada e medidas em campo foram diferentes (p<0,05), com o modelo, geralmente, subestimando a altura. Todavia, os modelos de superfície da plantação conseguiram retratar a variabilidade espacial do talhão. É recomendado o uso de GCPs para reduzir os erros na estimativa. Em relação aos índices, a resolução espacial não exerceu influência na análise de correlação, com NDVI apresentando valores maiores que o EVI, com exceção da área A. Contudo, todos os valores, de ambos os coeficientes ficaram abaixo de 0,5 para todas as áreas. Ainda assim, se faz necessária uma análise temporal para compreender melhor a relação entre altura e os IVs. O potencial dos dados de UAV para o gerenciamento zonal deve ser abordado em estudos futuros.

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Biografia do Autor

Gabriela Zoli Simões, National Institute for Space Research

Possui graduação em Engenharia Ambiental pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2018). Atualmente mestranda em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Tem experiência na área de Ciências Ambientais, com ênfase em Engenharia Ambiental e Sensoriamento Remoto.

Hermann Johann Heinrich Kux, National Institute for Space Research

Possui graduação em Geografia pela Universidade de São Paulo (1970) e doutorado em Geologia - Universität Freiburg (1976). Atualmente é pesquisador titular iii do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Sensoriamento Remoto, atuando principalmente nos seguintes temas: sensoriamento remoto, classificação orientada a objeto, uso da terra, radar de abertura sintética (sar) e planejamento urbano. A partir de 2016, avaliação de câmeras operando no infravermelho termal embarcadas em drones, para estudos ambientais.

Fábio Marcelo Breunig, Universidade Federal de Santa Maria

Possui graduação em Geografia pela Universidade Federal de Santa Maria (2006), Mestrado e Doutorado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2008 e 2011, respectivamente). Possui Pós-doutorado e detém desde 2015 bolsa de produtividade em pesquisa (PQ) do CNPq. Atualmente é chefe do departamento de Engenharia Florestal, coordenador de projetos de pesquisa e extensão. Suas atividades de pesquisa e ensino estão relacionadas a Sensoriamento Remoto do Ambiente (agricultura, floresta, água), SIG, Análise de Erros e Modelagem Ambiental.

Luiz Henrique Pereira, IDGeo - Geointeligência Agrícola

Geógrafo formando pela UNESP (2007), com Mestrado (2010) e Doutorado (2016) em Análise Ambiental e Geoprocessamento pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia/Instituto de Geociências e Ciências Exatas/UNESP, Rio Claro. Desenvolve pesquisas aplicadas ao planejamento e gestão territorial agrícola, com foco em modelagem geoespacial dinâmica (Agricultura de Precisão, desenvolvimento vegetal de culturas agrícolas, avaliação de produtividade em sistemas agrícolas, e Perdas de solo e água em bacias hidrográficas); e monitoramento de safra em usinas canavieiras. Atua nas áreas de Geoprocessamento, Sensoriamento Remoto e Governança de Dados Geoespaciais. Experiência como coordenador de geomática e projetos de tecnologia agrícola no setor de Bioenergia. É Consultor FAO/ONU (Brasília-DF) em geoprocessamento e sensoriamento remoto para agricultura e recursos hídricos, e atualmente é Gestor de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação na IDGeo ? Inteligência em Dados Geográficos (Piracicaba-SP), conduzindo projetos nos temas Modelagem de sistemas agrícolas e ambientais, Monitoramento Remoto de canaviais.

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Publicado

2023-11-17

Como Citar

Simões, G. Z., Kux, H. J. H., Breunig, F. M., & Pereira, L. H. (2023). Estimativa da altura de variedades de cana-de-açúcar usando um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) e integração com imagens de satélite. Geografia Ensino & Pesquisa, 27, e65070. https://doi.org/10.5902/2236499465070

Edição

Seção

Geoinformação e Sensoriamento Remoto em Geografia

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