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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Motomiya, Anamari Viegas de Araujopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0119921893319093pt_BR
dc.contributor.referee1Martins, Elton Aparecido Siqueirapt_BR
dc.contributor.referee2Biscaro, Guilherme Augustopt_BR
dc.creatorColman, Pedro Barbosapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7042471979345877pt_BR
dc.date.accessioned2025-04-02T20:29:28Zpt_BR
dc.date.available2024-07-22pt_BR
dc.date.available2025-04-02T20:29:28Zpt_BR
dc.date.issued2024-07-05pt_BR
dc.identifier.citationCOLMAN, Pedro Barbosa. Análise de imagens obtidas com drone. 2024. 30 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Agrícola) – Faculdade de Ciências Agrárias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/5937pt_BR
dc.description.abstractPrecision agriculture emerges as a crucial alternative to overcome the challenges of traditional agriculture, such as low productivity, environmental degradation, and increasing food demand. This innovative approach utilizes advanced technologies, such as drones, to collect and analyze real-time data, enabling producers to make more precise and efficient decisions. In this study, we evaluated the feasibility of using drones to monitor soybean and corn intercropping direct planting areas. RGB images collected by drones were processed to generate vegetation indices (GLI, NGDRI, and RI) and classify areas according to the presence of machine-caused rutting and planting failures. The combination of GLI and RI indices provided a more consistent and accurate analysis compared to the GLI and NGDRI combination. Through this analysis, it was possible to clearly identify planting failures and rutting trails, allowing producers to take corrective measures to optimize crop management and increase productivity.en
dc.description.resumoA agricultura de precisão se apresenta como uma alternativa crucial para superar os desafios da agricultura tradicional, como baixa produtividade, degradação ambiental e crescente demanda por alimentos. Essa abordagem inovadora utiliza tecnologias avançadas, como drones, para coletar e analisar dados em tempo real, permitindo aos produtores tomar decisões mais precisas e eficientes. Neste estudo, avaliamos a viabilidade do uso de drones para monitorar áreas de plantio direto com intercessão de soja e milho. As imagens RGB coletadas por drones foram processadas para gerar índices de vegetação (GLI, NGDRI e RI) e classificar as áreas de acordo com a presença de amassamentos causados por máquinas e falhas no plantio. A combinação dos índices GLI e RI proporcionou uma análise mais consistente e precisa em comparação com a combinação GLI e NGDRI. Através dessa análise, foi possível identificar com clareza as falhas no plantio e os rastros de amassamento, permitindo aos produtores tomar medidas corretivas para otimizar o manejo da lavoura e aumentar a produtividade.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Claudeir Guilhermino (claudeirguilhermino@ufgd.edu.br) on 2025-04-02T20:29:28Z No. of bitstreams: 1 PedroBarbosaColman.pdf: 1559080 bytes, checksum: 3b644a9e780c9d5a0584e2bde954d856 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-04-02T20:29:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PedroBarbosaColman.pdf: 1559080 bytes, checksum: 3b644a9e780c9d5a0584e2bde954d856 (MD5) Previous issue date: 2024-07-05en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Agráriaspt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDronespt_BR
dc.subjectDronesen
dc.subjectTecnologiapt_BR
dc.subjectTechnologyen
dc.subjectAgricultura de precisãopt_BR
dc.subjectPrecision agricultureen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIASpt_BR
dc.titleAnálise de imagens obtidas com dronept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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