Título: LIDAR EMBARCADO EM AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA PARA IDENTIFICAÇÃO E MONITORAMENTO DA ROSELINIOSE
Autoria de: Arthur Correia de Noronha
Orientação de: Gabriel Araujo e Silva Ferraz
Presidente da banca: Gabriel Araújo e Sailva Ferraz
Primeiro membro da banca: Mirian de Lourdes Oliveira
Segundo membro da banca: Amara Lana de Abreu
Palavras-chaves: Agricultura de Precisão, Sensoriamento Remoto, LiDAR, Cafeicultura, Roseliniose.
Data da defesa: 31/01/2025
Semestre letivo da defesa: 2024-2
Data da versão final: 14/02/2025
Data da publicação: 14/02/2025
Referência: Noronha, A. C. d. LIDAR EMBARCADO EM AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA PARA IDENTIFICAÇÃO E MONITORAMENTO DA ROSELINIOSE. 2025. 29 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Agrícola Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2025.
Resumo: O sensoriamento remoto tem sido amplamente utilizado na agricultura de precisão, com destaque para a tecnologia do sensor LiDAR (Light Detection and Ranging), embarcado em aeronaves remotamente pilotadas (RPA), devido à sua capacidade de gerar dados tridimensionais precisos. Este trabalho teve como objetivo identificar e monitorar áreas afetadas pela Roseliniose em uma lavoura cafeeira, analisando a altura e o diâmetro das copas das plantas e o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). O estudo foi conduzido em uma lavoura de café arábica da variedade Catuaí Amarelo IAC 62, localizada na Fazenda Bom Jardim, Minas Gerais. Foram utilizados dados obtidos pelo sensor LiDAR coletados com o drone Matrice 300 RTK equipado com o sensor Zenmuse L1, além de imagens multiespectrais obtidas com a câmera Parrot Sequoia. O processamento em softwares especializados permitiu coletar valores de altura e diâmetro da copa dos cafeeiros e a partir disso, identificar plantas fora do padrão esperado, que para a variedade foi considerado no mínimo 1,7 metros para altura, enquanto o diâmetro da copa deve alcançar pelo menos 1,5 metros. Com esses resultados foi possível observar 49 plantas com valores de altura inferiores ao esperado, sendo 33 na borda do talhão, representando falhas na medição. Em sequência, percebeu-se a proximidade de 14 plantas com as alterações que indicam a presença da Roseliniose em duas áreas. A análise multiespectral, feita um ano e três meses após o primeiro estudo, realizado em maio de 2023, revelou uniformidade no NDVI da lavoura e as imagens RGB mostraram estagnação da doença nas áreas previamente identificadas. Os resultados confirmam a eficácia do uso de tecnologias de sensoriamento remoto para o monitoramento fitossanitário da cultura cafeeira, contribuindo para o manejo sustentável e eficiente da lavoura.
URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.
Curso: G003 - ENGENHARIA AGRÍCOLA (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Arthur Correia de Noronha e Universidade Federal de Lavras
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