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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36633Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Silva, Bruno Santana da | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-26T10:13:55Z | - |
| dc.date.available | 2025-10-14 | - |
| dc.date.available | 2025-11-26T10:13:55Z | - |
| dc.date.issued | 2025-10-09 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36633 | - |
| dc.description.abstract | The growing demand for sustainable agricultural practices has driven the use of drones (UAVs) for crop monitoring, enabling more precise management of crop development. In Brazil, the Robusto hybrid maize stands out for its hardiness and adaptability. RGB optical sensors allow the calculation of vegetation indices such as RGBVI and VARI, estimating plant density and vigor without the need for infrared, thus reducing operational costs. However, the accuracy of these indices depends on flight altitude, phenological stage, and image resolution. Therefore, this study aimed to evaluate visible-range vegetation indices for monitoring maize (Zea mays L.) using UAV-derived images at different flight altitudes and phenological stages at the experimental site of Chã do Jardim, Areia, Paraíba.The experiment began with mowing, plowing, and harrowing the soil, followed by marking the field heads for planting Robusto hybrid maize on 08/01/2024, with a spacing of 0.10 m × 1 m. Crop development was limited by lack of rainfall and the use of an older planter. Data collection occurred on 09/02/2024 and 10/09/2024, between 11:00 a.m. and 1:00 p.m., using a DJI Air 2S drone with the Drone Harmony app, performing three flights per day at altitudes of 20, 40, and 60 m. Issues such as wind and clouds were manually controlled. Captured images were processed in Agisoft PhotoScan to generate orthomosaics and analyzed in QGIS to calculate RGBVI and VARI indices. The orthomosaics were divided into 400 parts, and five samples were exported to .csv and organized in Excel. Results showed that a 20 m flight altitude provided higher pixel concentration and greater precision. The VARI index exhibited greater amplitude, while RGBVI was more stable, better tracking maize vegetative growth. The response of VARI and RGBVI vegetation indices varied according to flight altitude and maize phenological stage. Flights at 20 m provided greater detail of canopy cover, with VARI showing higher sensitivity to local variations and RGBVI maintaining stability. Higher altitudes (40 and 60 m) reduced precision, especially for RGBVI, due to lower spatial resolution. Results indicate that there is no single ideal flight altitude; it is necessary to balance resolution and crop stage to minimize errors, with VARI being more sensitive and RGBVI more consistent throughout maize development. Therefore, RGB drone monitoring of maize is effective, with the highest accuracy at 20 m due to high resolution. VARI is more sensitive to local variations, while RGBVI is more stable but loses detail at higher altitudes. Thus, low-altitude flights are ideal in early stages, using VARI to detect subtle variations and RGBVI to track overall growth. | pt_BR |
| dc.description.provenance | Submitted by Roberval Silva (ber-val@hotmail.com) on 2025-11-26T10:13:55Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) BSS25112025 - MA1329.pdf: 2238152 bytes, checksum: 627ab26e144461f9bdc563516bf3f2ee (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2025-11-26T10:13:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) BSS25112025 - MA1329.pdf: 2238152 bytes, checksum: 627ab26e144461f9bdc563516bf3f2ee (MD5) Previous issue date: 2025-10-09 | en |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal da Paraíba | pt_BR |
| dc.rights | Acesso aberto | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Sensoriamento remoto; | pt_BR |
| dc.subject | Indices de vegetação; | pt_BR |
| dc.subject | Agricultura de precisão. | pt_BR |
| dc.title | Avaliação de índices de vegetação no monitoramento da cultura do milho (Zea mays L.) com ARP's em diferentes alturas de voo | pt_BR |
| dc.type | TCC | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Silvino, Guttemberg da Silva | - |
| dc.contributor.advisor-co1 | Araujo, Maria Cristina Santos Pereira de | - |
| dc.description.resumo | A crescente demanda por práticas agrícolas sustentáveis tem impulsionado o uso de drones (ARP’s) para monitoramento de lavouras, permitindo gestão mais precisa do desenvolvimento das culturas. No Brasil, o milho híbrido Robusto é destacado por sua rusticidade e adaptabilidade. Sensores ópticos RGB permitem calcular índices de vegetação como RGBVI e VARI, estimando densidade e vigor das plantas sem necessidade de infravermelho, reduzindo custos operacionais. Entretanto, a acurácia desses índices depende da altura de voo, estágio fenológico e resolução das imagens. Com isso, objetivou-se avaliar os índices de vegetação na faixa do visível no monitoramento da cultura do milho (Zea mays L.), utilizando imagens derivadas de ARP’s em diferentes alturas de voo e fases fenológicas na área experimental da Chã do Jardim, Areia, Paraíba. O experimento começou com roçagem, aração e gradagem do solo, seguidas da demarcação das cabeceiras para o plantio do milho híbrido Robusto em 01/08/2024, com espaçamento de 0,10 m x 1 m. O desenvolvimento da cultura foi limitado pela falta de chuva e pela tecnologia antiga da plantadeira. As coletas de dados foram realizadas em 02/09/2024 e 09/10/2024, entre 11h e 13h, utilizando um drone DJI Air 2S com o aplicativo Drone Harmony, realizando três voos por dia em alturas de 20, 40 e 60 m. Problemas como vento e nuvens foram controlados manualmente. As imagens capturadas foram processadas no Agisoft PhotoScan, gerando ortomosaicos, e analisadas no QGIS para calcular os índices RGBVI e VARI. As ortoimagens foram subdivididas em 400 partes, sendo cinco amostras exportadas para .csv e organizadas no Excel. Resultados mostraram que a altura de 20 m proporcionou maior concentração de pixels e maior precisão. O índice VARI apresentou maior amplitude, enquanto o RGBVI foi mais estável, acompanhando melhor o crescimento vegetativo do milho. A resposta dos índices de vegetação VARI e RGBVI varia conforme a altura de voo e o estágio fenológico do milho. Voos a 20 m proporcionaram maior detalhamento da cobertura vegetal, com o VARI mostrando maior sensibilidade às variações do dossel e o RGBVI mantendo estabilidade. Alturas maiores (40 e 60 m) reduziram a precisão, especialmente do RGBVI, devido à menor resolução espacial. Os resultados indicam que não existe uma altura ideal única; é necessário equilibrar resolução e fase da cultura para minimizar erros, sendo o VARI mais sensível e o RGBVI mais consistente ao longo do desenvolvimento do milho. Portanto, o monitoramento do milho com drones RGB é eficaz, com maior precisão a 20 m devido à alta resolução. O VARI é mais sensível a variações locais, enquanto o RGBVI é mais estável, perdendo detalhes em altitudes maiores. Assim, voos baixos são ideais para estágios iniciais, usando VARI para detectar variações sutis e RGBVI para acompanhar o crescimento geral. | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Solos e Engenharia Rural | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPB | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | TCC - Medicina Veterinária | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| BSS25112025 - MA1329.pdf | 2,19 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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