Data/hora: 10/06/2024 14:02:01

Provedor de dados: 	14	
País: 	Brazil	
Título: 	Aprendizado de máquina com base na resposta espectral de imagens aéreas obtidas por VANTs e aplicado no manejo de pastagens.	
Autores: 	SILVEIRA, M. C. T. da; ALMEIDA, P. H. A. de; ANDRADE, C. V. P. de A.; ALBUQUERQUE FILHO, M. R. de; BREMM, C.; SANTOS, F. C. dos.	
Data: 	2022-12-21	
Ano: 	2022	
Palavras-chave: 	Pastagem; Manejo; Aerofotogrametria.	
Resumo: 	Resumo ? O monitoramento de áreas agrícolas tem sido beneficiado com a evolução das novas tecnologias de sensoriamento remoto. O advento dos veículos aéreos não tripulados (VANTs) revolucionou o mundo do sensoriamento remoto nos últimos anos. Progressivamente, o custo dos equipamentos está se tornando mais acessível, permitindo aos profissionais ampliar a sua gama de atuação e fornecer produtos de melhor qualidade para escalas maiores. Essas novas tecnologias aliadas a técnicas tradicionais de monitoramento de pastagens podem prover ganhos do ponto de vista operacional ao produtor rural. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho foi avaliar o uso de imagens de VANT para estimar e monitorar a cobertura e altura do pasto. As imagens utilizadas foram capturadas na área experimental da Fazenda Trijunção, localizada em Cocos, Bahia. Relacionou-se o comportamento espectral de imagens RGB com 3 classes de cobertura do solo em áreas sob pastejo (pré-pastejo, em pastejo e pós-pastejo), além de uma classe de solo exposto, em diferentes épocas, durante dois anos. Adicionalmente relacionou-se a altura de planta medida em campo com as bandas da imagem RGB. No software R Studio o banco de dados foi dividido em conjuntos de treinamento e validação, com a relação de 75% e 25%, respectivamente. Considerando todo o conjunto de dados, o modelo ajustado alcançou 66% de exatidão e índice Kappa 0,53 na predição das 4 classes, sendo 3 dessas relativas às classes de manejo de pastagem e 1 de solo exposto. Quando avaliado apenas as imagens do período seco do ano, o modelo ajustado alcançou 68% de exatidão e índice Kappa de 0,56. Já o conjunto de dados do período chuvoso apresentou 70% de exatidão e índice Kappa de 0,58. Ao aplicar o modelo em novos conjuntos de imagens observou-se índice de assertividade satisfatório ao analisar as classes de manejo com base na cobertura do solo e a altura do dossel medidas em campo. Os resultados demonstram o potencial da rotina de processamento implantada para o processamento em imagens de VANT, via aprendizado de máquina, como ferramenta auxiliar no manejo de pastagens. Proporciona também uma solução em tempo reduzido para a avaliação e manejo de áreas de pastagens de diferentes dimensões.	
Tipo: 	Livros	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	1983-0467

http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1150201	
Editor: 	Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2022.	
Relação: 	(Embrapa Pecuária Sul. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 51).	
Formato: 	59 p.	
Fonte: 	openAccess