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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37328
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorMelo, Joanacelle Caldas de-
dc.date.accessioned2026-01-12T11:28:52Z-
dc.date.available2023-04-11-
dc.date.available2026-01-12T11:28:52Z-
dc.date.issued2019-01-31-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37328-
dc.description.abstractThis work presents a low-cost system for aerial image capture and anomaly detection in real time. A fully autonomous fixed-wing UAV (Unnamed Aerial Vehicle) was developed for overflying the plantations. As system validation, two case studies are presented. Both happen in sugar cane plantations near the coast of Brazilian state of Paraíba. The first is a mill producer of distilled cachaça and the second is a controlled environment plantation. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) support the anomaly detection. In addition to planting vigor, water insufficiency and exposed soil were identified by the system. It was found that it is possible to detect regions of interest during flight, and based on the NDVI to predict planting productivity.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2026-01-12T11:28:52Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JoanacelleCaldasDeMelo_Dissert_COM_Tarjamento.pdf: 15382260 bytes, checksum: b7b21c7493df79a5e32ad071c4b7544c (MD5) JoanacelleCaldasDeMelo_Dissert_Sem_Tarjamento.pdf: 14700442 bytes, checksum: b026bbe123b3669eda4ca1f3ecc61e0a (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-01-12T11:28:52Z (GMT). No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JoanacelleCaldasDeMelo_Dissert_COM_Tarjamento.pdf: 15382260 bytes, checksum: b7b21c7493df79a5e32ad071c4b7544c (MD5) JoanacelleCaldasDeMelo_Dissert_Sem_Tarjamento.pdf: 14700442 bytes, checksum: b026bbe123b3669eda4ca1f3ecc61e0a (MD5) Previous issue date: 2019-01-31en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectIVDNpt_BR
dc.subjectVANTpt_BR
dc.subjectAgriculturapt_BR
dc.subjectDetecção de anomaliaspt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectNDVIpt_BR
dc.subjectUAVpt_BR
dc.subjectAgriculturept_BR
dc.subjectAnomaly detectionpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.titleSistema com baixo custo de captura de imagens aéreas e detecção de anomalias em plantações em tempo realpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Brito, Alisson Vasconcelos de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6321676636193625pt_BR
dc.contributor.referee1Salvador, Ewerton Monteiro-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3691930341431805pt_BR
dc.contributor.referee2Medeiros, Francisco Petrônio Alencar de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9716270626654261pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6129214854499651pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta um sistema com baixo custo para captura de imagens aéreas e detecção de anomalias em tempo real. Um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) de asa fixa totalmente autônomo foi desenvolvido para o sobrevoo nas plantações. Como validação do sistema, dois estudos de caso são apresentados. Os dois acontecem em plantações de cana-de-açúcar próximos ao litoral paraibano. Sendo o primeiro em um engenho que produz cachaça de alambique e o segundo em uma plantação em ambiente controlado. O IVDN (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) é utilizado como apoio na detecção das anomalias. Além do vigor do plantio, elementos como insuficiência hídrica e solo exposto, foram identificadas pelo sistema. Foi constatado que é possível detectar regiões de interesse durante o voo, e além disso pode-se ter uma previsão sobre a produtividade da plantação com base no IVDN.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInformáticapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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