1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Agrícola - Doutorado (Teses)
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dc.creatorSantos, Luana Mendes dos-
dc.date.accessioned2023-10-09T13:16:28Z-
dc.date.available2023-10-09T13:16:28Z-
dc.date.issued2023-10-06-
dc.date.submitted2021-10-14-
dc.identifier.citationSANTOS, L. M. dos. Monitoramento de características morfofisiológicas de cafeeiros a partir de imagens de aeronave remotamente pilotada. 2021. 107 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/58394-
dc.description.abstractRemotely Piloted Aircraft (RPA) are used as platforms for remote sensing (SR) to carry out constant monitoring of the crop, as well as the identification of anomalies in them, in time and space, which makes it possible to assist in the management of the culture. Given this scenario, this work analyzed the potential of high-resolution images generated by multispectral SR data obtained from RPA in the characterization of morphophysiological parameters of coffee trees. The first study aimed to evaluate the relationship between yield and defoliation measured in the field and obtained through RPA images. With the processing of images from the year 2020, the crop showed a reduction of 17.3% and 18.4% in leaf area and volume, respectively, after harvest. And, in 2021, the crop showed a reduction of 12.8% and 9.8% of leaf area and volume, respectively, after harvest. In this way, it was possible to quantify the area and volume of a coffee crop after harvesting through the image obtained by RPA and also to analyze the interactions between field data with the production of the same harvest year, which are directly proportional, and the interaction of one-year image data with the previous production, being inversely proportional. The second study aimed to identify which Vegetation Index (VI) is suitable to explain the Chlorophyll inversion (Chl) methodology and to evaluate the relationships between the IVs obtained from the RPA image and leaf chlorophyll (Chl leaf) indices ) and canopy chlorophyll (Chl canopy ) in coffee trees during the rainy and dry seasons. The IVs that best explained Chl in the rainy season were the IVs MCARI2 RPA , MSR RPA and SR RPA . Both drought periods evaluated did not find a pattern in the relationships between Chl leaf , Chl canopy, and IVs. Finally, the third study aimed to characterize the temperature obtained by through RPA and evaluate its relationship with the water potential (PH) and stomatal conductance (gs) of an experimental coffee plantation through geostatistical techniques. With the data of gs, PH and the temperature maps, it can be observed that with the reduction of the PH, there was a stomatal closure and a reduction of the gs, favoring the increase in temperature due to water deficit in the studied periods. In addition, it was possible to observe the spatial distribution of temperature obtained through a thermal camera embedded in the RPA. The temperature distribution maps allowed to visualize the heterogeneous spatial distribution, which allowed to identify the areas where the plants were exposed to climatic conditions, which could be indicative of water deficit.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectVeículo Aéreo Não Tripuladopt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectAgricultura de precisãopt_BR
dc.subjectAgricultura digitalpt_BR
dc.subjectÍndices de vegetaçãopt_BR
dc.subjectDesfolhapt_BR
dc.subjectCafeiculturapt_BR
dc.subjectClorofilapt_BR
dc.subjectCondutância estomáticapt_BR
dc.subjectPotencial Hídricopt_BR
dc.subjectUnmanned Aerial Vehiclept_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectPrecision agriculturept_BR
dc.subjectDigital agriculturept_BR
dc.subjectVegetation indexpt_BR
dc.subjectDefoliationpt_BR
dc.subjectCoffee croppt_BR
dc.subjectChlorophyllpt_BR
dc.subjectStomatal conductancept_BR
dc.subjectWater potentialpt_BR
dc.titleMonitoramento de características morfofisiológicas de cafeeiros a partir de imagens de aeronave remotamente pilotadapt_BR
dc.title.alternativeMonitoring morpho-physiological characteristics of coffee plants from remotely piloted aircraft imagespt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Ferraz, Gabriel Araújo e Silva-
dc.contributor.advisor-co1Carvalho, Milene Alves de Figueiredo-
dc.contributor.referee1Estevam, Francisca Nivanda de Lima-
dc.contributor.referee2Antunes, Mauro Antônio Homem-
dc.contributor.referee3Santos, Adão Felipe dos-
dc.description.resumoAs Aeronaves Remotamente Pilotadas (Remotely Piloted Aircraft –RPA) são utilizadas como plataformas para o sensoriamento remoto (SR) para realizar monitoramentos constantes da lavoura, bem como identificação de anomalias nas mesmas, no tempo e no espaço, o que possibilita auxiliar no manejo da cultura. Diante deste cenário, este trabalho analisou as potencialidades de imagens de alta resolução geradas por dados de SR multiespectral obtidos a partir de RPA na caracterização de parâmetros morfofisiológicos de cafeeiros. O primeiro estudo objetivou avaliar a relação entre a produção e a desfolha quantificada em campo e obtida por meio de imagens de RPA. Com o processamento das imagens do ano de 2020, a lavoura apresentou uma redução de 17,3 % e de 18,4 % de área e volume foliar, respectivamente, após a colheita. E, em 2021, a lavoura apresentou uma redução de 12,8 % e 9,8 % de área e volume foliar, respectivamente, após a colheita. Deste modo, foi possível quantificar a área e o volume de uma lavoura cafeeira após a colheita por meio de imagem obtida por RPA e, também, analisar as interações entre dados de campo com a produção do mesmo ano de colheita, sendo estes diretamente proporcional, e a interação de dados da imagem de um ano com a produção anterior, sendo inversamente proporcionais. O segundo estudo teve como objetivo identificar qual Índice de Vegetação (IV) é adequado para explicar a metodologia de inversão de Clorofila (Chl) e avaliar as relações entre os IVs obtidos a partir de imagem de RPA e os índices de clorofila da folha (Chl leaf ) e de clorofila do dossel (Chl canopy ) em cafeeiros no período chuvoso e da seca. Os IVs que melhor explicaram a Chl no período chuvoso foram os IVs MCARI2 RPA , MSR RPA e SR RPA . Para ambos os períodos da seca avaliados, não encontrou um padrão nas relações entre Chl leaf , Chl canopy e os IVs. Por fim, o terceiro estudo objetivou caracterizar a temperatura obtida por meio de RPA e avaliar sua relação com o potencial hídrico (PH) e condutância estomática (gs) de uma lavoura experimental de cafeeiros por meio do uso das técnicas geoestatísticas. Com os dados de gs, PH e os mapas de temperatura, pode-se observar que com a redução do PH, houve o fechamento estomático e a redução da gs, favorecendo o aumento da temperatura por déficit hídrica nos períodos estudados. Além disso, foi possível observar a distribuição espacial da temperatura obtida por meio de câmera termal embarcada na RPA. Os mapas de distribuição da temperatura permitiram visualizar a distribuição espacial heterogênea, o que permitiu identificar as áreas em que as plantas estavam expostas a condições de variações climáticas podendo ser indicativo de deficiência hídrica.pt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.subject.cnpqIndisponível.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5696484865741470pt_BR
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