|
|
|
| Registros recuperados: 47 | |
|
|
| BARBEDO, J. G. A.. |
| Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are becoming a valuable tool to collect data in a variety of contexts. Their use in agriculture is particularly suitable, as those areas are often vast, making ground scouting difficult, and sparsely populated, which means that injury and privacy risks are not as important as in urban settings. Indeed, the use of UAVs for monitoring and assessing crops, orchards, and forests has been growing steadily during the last decade, especially for the management of stresses such as water, diseases, nutrition deficiencies, and pests. This article presents a critical overview of the main advancements on the subject, focusing on the strategies that have been used to extract the information contained in the images captured... |
| Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Imagem de sensor; Stress de planta; Drone; Crop; Orchard; Unmanned aerial systems; Agricultura de Precisão; Stress; Precision agriculture; Unmanned aerial vehicles. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108655 |
| |
|
|
| BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, T. T.; SANTOS, P. M.. |
| Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are being increasingly viewed as valuable tools to aid the management of farms. This kind of technology can be particularly useful in the context of extensive cattle farming, as production areas tend to be expansive and animals tend to be more loosely monitored. With the advent of deep learning, and convolutional neural networks (CNNs) in particular, extracting relevant information from aerial images has become more effective. Despite the technological advancements in drone, imaging and machine learning technologies, the application of UAVs for cattle monitoring is far from being thoroughly studied, with many research gaps still remaining. In this context, the objectives of this study were threefold: (1) to... |
| Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Veículo aéreo não tripulado; Redes neurais; Drone; Aprendizado profundo; Convolutional neural networks; Deep learning; Canchim breed; Nelore breed; Gado de Corte; Gado Canchim; Gado Nelore; Cattle; Unmanned aerial vehicles. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1116449 |
| |
|
|
| OLIVEIRA, M. V. N. d'; BROADBENT, E. N.; OLIVEIRA, L. C. de; ALMEIDA, D. R. A.; PAPA, D. de A.; FERREIRA, M. E.; ZAMBRANO, A. M. A.; SILVA, C. A.; AVINO, F. S.; PRATA, G. A.; MELLO, R. A.; FIGUEIREDO, E. O.; JORGE, L. A. de C.; JUNIOR, L.; ALBUQUERQUE, R. W.; BRANCALION, P. H. S.; WILKINSON, B.; COSTA, M. O. da. |
| Tropical forests are often located in dicult-to-access areas, which make high-quality forest structure information dicult and expensive to obtain by traditional field-based approaches. LiDAR (acronym for Light Detection And Ranging) data have been used throughout the world to produce time-ecient and wall-to-wall structural parameter estimates for monitoring in native and commercial forests. In this study, we compare products and aboveground biomass (AGB) estimations from LiDAR data acquired using an aircraft-borne system in 2015 and data collected by the unmanned aerial vehicle (UAV)-based GatorEye Unmanned Flying Laboratory in 2017 for ten forest inventory plots located in the Chico Mendes Extractive Reserve in Acre state, southwestern Brazilian Amazon.... |
| Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Bosques tropicales; Inventario forestal; Monitoreo; Biomassa aérea; Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Drone; GatorEye; Seringal Filipinas (AC); RESEX Chico Mendes; Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Amazonia Occidental; Floresta Tropical; Inventário Florestal; Reconhecimento Florestal; Estimativa; Sensoriamento Remoto; Raio Laser; Tropical forests; Forest inventory; Monitoring; Aboveground biomass; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles; Lidar. |
| Ano: 2020 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1122818 |
| |
|
| |
|
| |
|
|
| HOLLER, W. A.; SERRATO, R. J.; GRAÇA, N. L. S. de S.; CRUZ, W. da; CRISTO, D. P. de. |
| Dentre as diversas tecnologias utilizadas para a geração de modelos tridimensionais da superfície terrestre, o uso de Aeronaves Remotamente Pilotadas, popularmente conhecida como Drone, surgem como alternativa rápida e precisa em comparação às técnicas de topografia tradicionais. Diante dessa nova tecnologia, este estudo avaliou dois Modelos Digitais de Superfície, gerados por dois diferentes modelos de equipamentos e sensores, em uma bancada de extração de calcário dolomítico, no município de Almirante Tamandaré, no Estado do Paraná. A avaliação foi realizada com base no método de testes de hipóteses, a partir da análise de tendência e precisão, e os resultados foram classificados de acordo com o Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos... |
| Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Drone; Acurácia; Modelo digital de superfície; Digital surface model; Cartografia; Accuracy. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1101722 |
| |
|
|
| HOLLER, W. A.; VASCONCELLOS, B. N. de; GEMIGNANI, B. H.; CORTE, A. P. D.; MALLMANN, A. A.. |
| Nos últimos dez anos, os drones vêm sendo cada vez mais utilizados para aplicações florestais devido à sua flexibilidade, autonomia e capacidade de obter dados, de maneira remota, por meio de sensores embarcados. Essa ferramenta pode ser usada em substituição de algumas atividades de coleta de dados normalmente trabalhosas, demoradas, sujeitas a erro e de alto custo. Podem contribuindo, dessa maneira, para gerar informações decisivas para a gestão e a tomada de decisão na atividade florestal, com elevada precisão e custos reduzidos. Câmeras multiespectrais embarcadas em drones ampliam a capacidade de análise nos estudos de florestas plantadas e nativas, auxiliando na análise do desenvolvimento e da vitalidade dos plantios ou florestas e identificando... |
| Tipo: Folhetos |
Palavras-chave: Imagem multiespectral; Espectro eletromagnético; Sensores; Sistemas de informação geográfica; Drone; Cartografia; Cameras. |
| Ano: 2022 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1145351 |
| |
|
|
| PAPA, D. de A.; ALMEIDA, D. R. A. de; FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; CUNHA, R. M. da. |
| O objetivo desse estudo é utilizar o sensor Lidar para caracterizar uma área de floresta tropical primária. O estudo foi realizado no Acre, em uma área com vegetação do tipo floresta aberta com palmeira, bambu e manchas de floresta densa. A coleta de dados Lidar foi feita com o sensor embarcado em uma aeronave, que sobrevoou uma área de 800 hectares, onde também foi realizado o censo das árvores com DAP >=100; 40 cm. Foram feitas as análises de correlação, agrupamento e caracterização dos grupos. Como resultado, a altura média do dossel obtida pelo Lidar apresentou correlação de 0,74 com a área basal. Os grupos criados a partir da variável Lidar tiveram diferença significativa com os dados de campo, para quatro grupos: floresta densa com copas fechadas,... |
| Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Amazônia Ocidental; Manejo florestal; Bosques tropicales; Canopy height; Altura del follaje; Análisis estadístico; Análisis de varianza; Análise de variância; Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Drone; Embrapa Acre; Rio Branco (AC); Acre; Western Amazon; Amazonia Occidental.; Altura da copa; Sensoriamento Remoto; Administração Florestal; Altura; Método Estatístico; Identificação; Espécie Nativa; Floresta Tropical; Floresta Nativa; Análise Estatística; Campo Experimental.; Lidar; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles.; Forest management; Tropical forests; Indigenous species; Statistical analysis; Analysis of variance. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1110090 |
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
| SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; JORGE, L. A. de C.; RODRIGUES, C. A. G.; LUCHIARI JUNIOR, A.; RONQUIM, C. C.; SANCHES, G. M.. |
| Resumo: Os mapas de zonas de manejo, obtidos a partir de diferentes atributos do solo e da cultura, podem ser utilizados em diferentes atividades realizadas no contexto da agricultura de precisão, tais como aplicação de fertilizantes e corretivos, irrigação e plantio. Este trabalho descreveu o delineamento de zonas de manejo para uma área experimental de cana-de-açúcar, a partir da utilização de dados de atributos do solo e da cultura obtidos por sensoriamento proximal e suborbital em conjunto com algoritmos de agrupamento de dados. Os resultados obtidos mostraram que zonas de manejo delineadas a partir desses atributos são capazes de auxiliar o produtor no tratamento de áreas espacialmente diferenciadas com relação à produtividade. |
| Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Aeronave remotamente pilotada; Sensoriamento proximal; Agrupamento de dados; Produtividade da cultura; Drone; Condutividade elétrica aparente; Índice NDVI; Índice NDRE; Red-Edge NDVI; Agricultura de Precisão; Cana de Açúcar; Precision agriculture; Sugarcane; Normalized difference vegetation index. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1118073 |
| |
|
| |
|
|
| SÁ, C. A. de S.; MOURA, M. S. B. de; GALVÍNCIO, J. D.; MIRANDA, R. de Q.; SILVA, M. J. da; SANTOS, C. V. B. dos. |
| O monitoramento da população de plantas em áreas agrícolas é fundamental para acompanhar a produtividade, auxiliar no planejamento e na tomada de decisão. Assim, objetivou-se propor um protocolo para identificação remota de árvores de mangueiras no Submédio do Vale do São Francisco por meio de softwarese pluginsgratuitosaplicados em imagens aéreas obtidas com drones. O estudo foi desenvolvido em três pomares de mangueira, empregando-semodelos digitais obtidos a partir de ortomosaicos gerados em três qualidades de processamento; avaliados no QGIS utilizando-se os plugins‘Tree Density Calculator’ e ‘SAGA GIS’. Os resultados obtidos foram avaliados por meio dos índices de Precisão, Revocação e F1–Score. O índice de Precisão foi mais elevado para o... |
| Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Identificação de árvores; Mangicultura; Veículo aéreo não tripulado; Drone; Vale do São Francisco; Manga; Irrigação; Sensoriamento Remoto; Remote sensing. |
| Ano: 2021 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1149929 |
| |
|
|
| ALMEIDA, D. R. A. de; ZAMBRANO, A. M. A.; BROADBENT, E. N.; WENDT, A. L.; FOSTER, P.; WILKINSON, B. E.; SALK, C.; PAPA, D. de A.; STARK, S. C.; VALBUENA, R.; GORGENS, E. B.; SILVA, C. A.; BRANCALION, P. H. S.; FAGAN, M.; MELI, P.; CHAZDON, R.. |
| Drone-based remote sensing is a promising new technology that combines the benefits of ground-based and satellite-derived forest monitoring by collecting fine-scale data over relatively large areas in a cost-effective manner. Here, we explore the potential of the GatorEye drone-lidar system to monitor tropical forest succession by canopy structural attributes including canopy height, spatial heterogeneity, gap fraction, leaf area density (LAD) vertical distribution, canopy Shannon index (an index of LAD), leaf area index (LAI), and understory LAI. We focus on these variables? relationship to aboveground biomass (AGB) stocks and species diversity. In the Caribbean lowlands of northeastern Costa Rica, we analyze nine tropical forests stands (seven... |
| Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Drone; GatorEye; Aerial surveys; Regeneração florestal; Biomassa aérea; Bosques lluviosos; Monitoreo; Restauración de bosques; Bosques secundarios; Biomasa aérea; Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Sarapiquí; Heredia Province; Caribbean lowlands; Northeastern Costa Rica; Floresta Tropical; Reconhecimento Florestal; Floresta Secundaria; Sensoriamento Remoto; Raio Laser; Rain forests; Monitoring; Forest restoration; Secondary forests; Aboveground biomass; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles; Lidar. |
| Ano: 2020 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124130 |
| |
|
|
| ZUMBA, L. R. G.; FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; FIGUEIREDO, S. M. de M.. |
| O monitoramento da degradação florestal causada pela exploração madeireira ilegal, ainda é um desafio a ser vencido pelo poder público na Amazônia Brasileira. Os órgãos de controle ambiental carecem de informações de sensores remotos de maneira precisa e atualizada, o que nem sempre estão disponíveis, em virtude da grande quantidade de nuvens presentes da região na maior parte do ano. Os trabalhos de coleta de dados em campo, realizados pelas equipes de fiscalização, não conseguem representar a realidade da dimensão impactada pela atividade que gerou a degradação. Nesse contexto, as Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA), também conhecidas por "drones", surgem como uma importante ferramenta de coleta de informações. |
| Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Drone; Aeronave remotamente Pilotada (RPA); Floresta Estadual do Antimary (AC); Amazonia Occidental; Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Monitoreo ambiental; Vehículos aéreos no tripulados.; Aerial photogrammetry; Explotación forestal; Exploração florestal; Aerofotogrametria.; Controle ambiental; Degradação ambiental; Extração da madeira; Impacto ambiental; Environmental impact; Logging; Environmental monitoring; Unmanned aerial vehicles.. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1090430 |
| |
|
|
| FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; FIGUEIREDO, S. M. de M.; CUNHA, R M. da. |
| O monitoramento da degradação florestal causada pela exploração madeireira ilegal, ainda é um desafio a ser vencido pelo poder público. Os órgãos de controle ambiental carecem de informações precisas e atualizadas. Nesse contexto, as Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA), também conhecidas por "drones", surgem como uma importante ferramenta de coleta de informações. Foram estudadas na Floresta Estadual do Antimary os resultados de fotogrametria com RPA (classe II) para o mapeamento da degradação florestal considerando três distintas alturas de vôo (100, 110 e 120 metros). Para a mensuração da área impactada pela exploração florestal, a ortofoto obtida a 100 metros de altura, alcançou o melhor resultado com erro médio de 9,09% e para medidas lineares, as... |
| Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Amazonia Occidental.; Monitoreo ambiental; Explotación forestal; Drone; Vehículos aéreos no tripulados; Aerial photogrammetry; Floresta Estadual do Antimary (AC); Brasiléia (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Exploração Florestal; Impacto Ambiental; Degradação Ambiental; Aerofotogrametria.; Extração da Madeira; Logging; Environmental impact; Environmental monitoring; Unmanned aerial vehicles.. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093729 |
| |
|
| |
|
|
| CUNHA, R. M. da; FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; PAPA, D. de A.. |
| Este trabalho objetivou avaliar o uso combinado de sensores Lidar e RGB em ARP para quantificar as perturbações decorrentes da extração seletiva em área de manejo florestal. O estudo foi feito em uma área de exploração na Floresta Estadual do Antimary (FEA), no Estado do Acre. Foram utilizadas 10 parcelas de 1ha, para estimar biomassa seca acima do solo (BSAS) para toda área a partir de métricas extraídas do voo Lidar realizado antes da exploração. O voo ARP ocorreu após a exploração para classificação e quantificação das áreas impactadas por clareiras, estradas e pátios. A área de impacto total representou 13 % da área do estudo e pela perda de BSAS 31,5 Mg.ha-1, destes, as clareiras corresponderam a 82% da área total impactada e por 26,1 Mg.ha-1 da BSAS... |
| Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Silvicultura sustentable; Explotación forestal; Extração seletiva; Biomasa aérea; Acumulación de materia seca; Estimación; Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Drone; Sensores; Floresta Estadual do Antimary (AC); Bujari (AC); Sena Madureira (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Amazonia Occidental; Administração Florestal; Extração da Madeira; Biomassa; Matéria Seca; Estimativa; Impacto Ambiental; Sensoriamento Remoto; Sustainable forestry; Logging; Aboveground biomass; Dry matter accumulation; Estimation; Environmental impact; Remote sensing; Sensors (equipment); Lidar; Unmanned aerial vehicles. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1110087 |
| |
|
| |
| Registros recuperados: 47 | |
|
|
|
