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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)

A cada época, a demanda por novas tecnologias vem crescendo, os produtores estão na busca da melhor capacidade produtiva e rentabilidade nas lavouras, desejando aplicações ágeis e qualidade na produção de cana-de-açúcar, com o objetivo principalmente de lucrar com menos custos na implantação. Com o uso das Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs), é possível obter informações em tempo recorde, auxiliando nas tomadas de decisões da cultura. Objetivou-se com o trabalho avaliar o potencial de imagens no mapeamento de falhas da cultura de cana-de-açúcar. Para tanto, a variável altura de planta também é objeto de estudo, uma vez que essa varável é importante para definir o momento que as falhas já são detectadas. Em uma área cedida pela Usina São Martinho, próximo á região de Guariba-SP, foi mapeado o local onde ocorreu a análise. Foram utilizadas imagens de ARP e softwares comerciais para o processamento das imagens gerando dados de fácil visualização e interpretação da região com falhas para as diversas alturas. Com base nas imagens, analisou a quantidade de perdas decorrente dessas falhas, com ênfase na melhor altura disponível para sobrevoar o local e conseguir uma visualização ampla da maioria das falhas presentes, interpolando com os dados manuais em campo, para ter uma alta acurácia. A melhor resposta para detectar a maioria das falhas de plantio foi por meio da classificação supervisionada por redes neurais, que obteve uma média de apenas 17% de omissão entre os dados manuais e os processados na imagem. Em segundo momento, para o parâmetro altura, a banda que teve maior correlação foi a do TGI, gerando uma equação de regressão linear capaz estimar a altura das plantas de com um erro médio quadrático de 19,95%, onde a variabilidade das medidas de altura variou entre 1,1 e 1,4 metros.