APLICABILIDADE DE IMAGENS TERMAIS OBTIDAS POR ARP PARA IDENTIFICAÇĂO DE RAMULARIA EM PLANTAÇŐES DE ALGODĂO
Item
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Título
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APLICABILIDADE DE IMAGENS TERMAIS OBTIDAS POR ARP PARA IDENTIFICAÇĂO DE RAMULARIA EM PLANTAÇŐES DE ALGODĂO
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lista de autores
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DANIEL VICTOR BRITO RODRIGUES
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Resumo
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UM GRANDE DESAFIO DA COTONICULTURA É A CORRETA IDENTIFICAÇĂO DOS PRINCIPAIS PATÓGENOS QUE INCIDEM SOBRE A CULTURA. NESSE CONTEXTO PRESENTE PESQUISA TEVE COMO OBJETIVO AVALIAR A IDENTIFICABILIDADE MEDIANTE IMAGENS TERMAIS OBTIDAS POR PLATAFORMA ARP MULTI-ROTOR DA OCORRĘNCIA DA MANCHA DE RAMULÁRIA (RAMULARIA AREOLA) EM PLANTAÇŐES DE ALGODĂO ISSO EM FUNÇĂO DA ALTURA DE VOO E DA MOSAICAGEM DE IMAGENS ADQUIRIDAS EM VOO DE BAIXA ALTURA. EM ESTUDO REALIZADO NA ÁREA EXPERIMENTAL DO INSTITUTO MATO-GROSSENSE DO ALGODĂO (IMAMT) NO MUNICÍPIO DE PRIMAVERA DO LESTE FORAM REALIZADAS DUAS CAMPANHAS DE AQUISIÇŐES DE IMAGENS UMA POR VOO VERTICAL EM ALTURAS DE 110 M 165 M 235 M E 310 M E OUTRA COM TRAJETÓRIA HORIZONTAL EM 60 M DE ALTURA. LEVANTAMENTOS IN SITU DISPONIBILIZADOS PELO IMAMT PERMITIRAM A EXTRAÇĂO AS ASSINATURAS ESPECTRAIS POR NÍVEL DE INFECÇĂO PARA AS IMAGENS DAS DUAS CAMPANHAS. PARA ANÁLISE DO VOO VERTICAL FORAM AINDA TESTADAS TRĘS FORMAS DE FILTRAGEM DO CONJUNTO DE PIXELS ORIGINAL PARA MINIMIZAR EFEITOS DE BORDA OU INCLUSĂO DE PIXELS DE SOLO ABERTO E SOMBREADOS. PARA AVALIAR A SEPARABILIDADE ENTRE OS NÍVEIS DE INFECÇĂO FORAM REALIZADAS TESTES DE MANN-WHITNEY E ENSAIOS DE CLASSIFICAÇĂO. FOI DETECTADA RELAÇĂO POSITIVA SIGNIFICATIVA ENTRE O NÍVEL DE INFECÇĂO E A TEMPERATURA SUPERFICIAL DO VEGETAL. CLASSIFICAÇŐES APÓS SEGMENTAÇĂO DE ÁREAS VEGETADAS POR IMAGENS RGB GERADAS SIMULTANEAMENTE MOSTRAM QUE UMA SEPARAÇĂO EM TALHŐES EM TRĘS NÍVEIS DE INFECÇĂO PODE SER REALIZADA COM ACURÁCIA GERAL DE CERCA DE 80% E ÍNDICE KAPPA DE CERCA DE 0 7 EM IMAGEM OBTIDA Ŕ 235 M DE ALTURA. EM CLASSIFICAÇŐES DE SEIS IMAGENS MOSAICADAS DA CAMPANHA DE VOO HORIZONTAL A ACURÁCIA GERAL EM CLASSIFICAÇŐES PIXEL-A-PIXEL DIMINUÍ EM MÉDIA 3 7% SE COMPARADA COM A CLASSIFICAÇĂO INDIVIDUAL DAS IMAGENS SEQUENCIAIS APESAR DAS CONDIÇŐES METEOROLÓGICAS ESTÁVEIS DURANTE O LEVANTAMENTO. OS RESULTADOS ENCONTRADOS COMPROVAM QUE O IMAGEAMENTO TERMAL POR PLATAFORMA ARP POSSUI POTENCIAL PARA A DETECÇĂO DA MANCHA DE RAMULÁRIA MAS QUE EXISTEM DIVERSAS INTERAÇŐES DE PARÂMETROS COMO ALTURA DE VOO RESOLUÇĂO ESPACIAL MOSAICAGEM ETC. QUE AFETAM A ACURÁCIA DA DETECÇĂO CUJOS EFEITOS INDIVIDUAIS E CUMULATIVOS AINDA PERMANECEM POUCO ENTENDIDOS.
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Abstract
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A MAJOR CHALLENGE OF COTONICULTURA IS THE CORRECT IDENTIFICATION OF THE MAIN PATHOGENS THAT AFFECT THE CROP. IN THIS CONTEXT THIS RESEARCH AIMED TO EVALUATE THE IDENTIFICATION THROUGH THERMAL IMAGES OBTAINED BY MULTI-ROTOR UAS PLATFORM OF THE OCCURRENCE OF THE RAMULARIA AREOLA IN COTTON PLANTATIONS AS A FUNCTION OF FLIGHT HEIGHT AND MOSAIC OF IMAGES ACQUIRED IN LOW ALTITUDE FLIGHT. IN A STUDY CARRIED OUT IN THE EXPERIMENTAL AREA OF THE INSTITUTO MATO-GROSSENSE DO ALGODĂO (IMAMT) IN THE CITY OF PRIMAVERA DO LESTE TWO CAMPAIGNS OF IMAGE ACQUISITION WERE CARRIED OUT ONE PER VERTICAL FLIGHT IN HEIGHTS OF 110 M 165 M 235 M AND 310 M AND ANOTHER WITH HORIZONTAL TRAJECTORY AT 60 M HEIGHT. IN SITU SURVEYS MADE AVAILABLE BY IMAMT ALLOWED THE EXTRACTION OF SPECTRAL SIGNATURES BY LEVEL OF INFECTION FOR THE IMAGES OF THE TWO CAMPAIGNS. FOR VERTICAL FLIGHT ANALYSIS THREE WAYS OF FILTERING THE ORIGINAL PIXEL ARRAY WERE FURTHER TESTED TO MINIMIZE EDGE EFFECTS OR INCLUSION OF OPEN AND SHADED GROUND PIXELS. MANN-WHITNEY TESTS AND CLASSIFICATION TRIALS WERE PERFORMED TO ASSESS THE SEPARABILITY BETWEEN INFECTION LEVELS. A SIGNIFICANT POSITIVE RELATIONSHIP WAS DETECTED BETWEEN THE INFECTION LEVEL AND THE VEGETABLE SURFACE TEMPERATURE. CLASSIFICATIONS AFTER SEGMENTATION OF VEGETATED AREAS GENERATED BY RGB IMAGES SIMULTANEOUSLY SHOW THAT A SEPARATION IN PLOTS AT THREE LEVELS OF INFECTION CAN BE PERFORMED WITH AN OVERALL ACCURACY OF ABOUT 80% AND KAPPA INDEX OF ABOUT 0.7 IN AN IMAGE OBTAINED AT 235 M HEIGHT. IN CLASSIFICATIONS OF SIX MOSAIC IMAGES OF THE HORIZONTAL FLIGHT CAMPAIGN THE OVERALL ACCURACY IN PIXEL-BY-PIXEL CLASSIFICATIONS DECREASED BY AN AVERAGE OF 3.7% COMPARED TO THE INDIVIDUAL CLASSIFICATION OF THE SEQUENCES IMAGES DESPITE THE STABLE METEOROLOGICAL CONDITIONS DURING THE SURVEY. THE RESULTS SHOW THAT THERMAL IMAGING BY UAS PLATFORM HAS POTENTIAL FOR THE DETECTION OF RAMULARIA AREOLA BUT THAT THERE ARE SEVERAL INTERACTIONS OF PARAMETERS SUCH AS FLIGHT HEIGHT SPATIAL RESOLUTION MOSAIC ETC. WHICH AFFECT THE ACCURACY OF DETECTION WHOSE INDIVIDUAL AND CUMULATIVE EFFECTS REMAIN POORLY UNDERSTOOD.
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Palavras Chave
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SENSORIAMENTO REMOTO
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DRONE MULTI
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ROTOR
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CONDIÇŐES FITOSSANITÁRIAS
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COTONICULTURA
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Key Words
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REMOTE SENSING
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MULTIROTOR DRONE
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PHYTOSANITARY CONDITIONS
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COTONICULTURE
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Tipo
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MESTRADO
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Universidade
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
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Data
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2019
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Páginas
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80
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Localização
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BIBLIOTECA DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇĂO EM GEOGRAFIA DA UFMT
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Orientador
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PETER ZEILHOFER
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Programa
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GEOGRAFIA
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Sigla Universidade
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UFMT
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Área de Concentração
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AMBIENTE E DESENVOLVIMENTO REGIONAL
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Língua
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Português
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email
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