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dc.contributor.authorSilva Júnior, Mário Cupertino da
dc.date.accessioned2015-03-26T12:31:15Z-
dc.date.available2011-09-12
dc.date.available2015-03-26T12:31:15Z-
dc.date.issued2010-06-30
dc.identifier.citationSILVA JÚNIOR, Mário Cupertino da. Mapping of weed cover using digital images and geostatistics. 2010. 176 f. Tese (Doutorado em Construções rurais e ambiência; Energia na agricultura; Mecanização agrícola; Processamento de produ) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2010.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/690-
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho foi mapear o percentual da cobertura de plantas daninhas utilizando técnicas de processamento de imagens digitais e de geoestatística em lavouras com cultivo em linha. Para obter este mapeamento foram realizados dois experimentos. O primeiro foi conduzido em uma área experimental de 0,8 hectares, pertencente à Universidade Federal de Viçosa (UFV) na cidade de Coimbra – MG, cuja área estava sob manejo de irrigação constituído por um pivô central. A cultura implantada foi feijão, cultivar ouro vermelho, sob os sistemas de plantio direto e convencional, cada um ocupando metade da área. O segundo experimento foi conduzido em uma área de propriedade particular de aproximadamente 1,2 hectares, cultivada com girassol, sem nenhum sistema de irrigação, localizada em Aguilar de Bureba na Província de Burgos, Espanha. No primeiro estudo construiu-se um sistema de visão artificial composto por duas câmeras digitais, acopladas a estrutura móvel do pivô central, e um DGPS (Trimble Pathfinder Pro XRS). Aproveitou-se o movimento de rotação do pivô para percorrer toda a área de estudo. Uma câmera adquiriu imagens coloridas, nas bandas do visível (RGB), e a outra adquiriu imagens na banda do infravermelho próximo (NIR). Estas câmeras capturavam as imagens simultaneamente e pertencentes à mesma cena. O DGPS capturava as coordenadas de uma posição e a esta foi assumida estar no centro da área comum das duas imagens. Estas imagens adquiridas representavam amostras da área, em uma malha regular de pontos. As imagens foram processadas para estimar a porcentagem da cobertura das plantas daninhas. De posse destes valores georreferenciados foi possível construir mapas usando técnicas de geoestatística. Os mapas gerados pelas imagens coloridas foram mais adequados, do que os das imagens NIR, para detectar a infestação de plantas daninhas, em ambos os sistemas de plantio, pois apresentaram melhor contraste entre plantas e o fundo da imagem. No segundo experimento o sistema utilizou duas câmeras digitais, com diferentes resoluções espaciais, e um GPS. Todos estes equipamentos foram acoplados em um trator, simulando a altura de um pivô central. As duas câmeras capturavam imagens coloridas da mesma cena e na mesma altura, mas com resoluções espaciais diferentes. Assumiu-se novamente que as coordenadas capturadas pelo GPS eram as do centro das imagens. As amostras da área pelas imagens foram adquiridas em uma malha regular de pontos, com as câmeras posicionadas a 3 e 4 m de altura, aos 37 e 46 dias após o plantio (DAP). As imagens foram processadas para estimativa da infestação de plantas daninhas para cada posição. Logo, os mapas referentes aos tipos de câmeras, alturas de posicionamento das câmeras e estádios de crescimento da cultura foram construídos pelo sistema desenvolvido. A câmera de maior resolução apresentou melhor desempenho para mapear a porcentagem da cobertura de plantas daninhas e identificar a variabilidade de infestação destas plantas na área de estudo, em ambas as alturas e estádios de crescimento da cultura avaliados, pois apresentaram melhor contraste entre plantas e solo do que às imagens da outra câmera. Os mapas nos dois estádios de crescimento apresentaram similaridade para ambas as alturas e câmeras testadas.pt_BR
dc.description.abstractThe objective of this study was to map weed percent coverage using techniques of digital image processing and geostatistics in row crops. Two experiments were performed. The first was conducted in a 0.8 hectare experimental area belonging to the Universidade Federal de Viçosa (UFV) in the city of Coimbra, MG, Brazil, whose area was irrigated with a central pivot system. The area was planted with common beans, Ouro Vermelho cultivar, where half of the area was crop in tillage system and the other half in no-tillage. The second experiment was conducted on a private property of approximately 1.2 hectares cultivated with sunflower, with no irrigation system, located in Aguilar de Bureba, Burgos province, Spain. In the first study, a machine vision system was built, with two digital cameras and a DGPS(Trimble Pathfinder Pro XRS) set up on the central pivot structure. The central pivot moved to sample the entire area of study. One camera acquired color images in the visible bands (RGB), and the other acquired images in the near infrared band (NIR). These cameras captured images simultaneously of the same scene. The scene coordinates were acquired by the DGPS, and it was assumed to be in the center of the common area of the two images. These images were acquired in a grid pattern.The images were processed for the percentage of weed cover estimation. Once it was acquired all the georeferenced weed percentage values, it was possible to construct maps using geostatistical techniques. The system performance was access for the two cameras and for the two tillage systems. The maps generated by using color images were more reliable than those using NIR images for weed infestation detection in both tillage systems since they presented a better contrast between plants and background. In the second experiment, the system used two different digital color cameras, with different image resolutions, and a GPS. All equipments were set on a tractor, simulating height of a central pivot. The two cameras captured color imagesof the same scene and at the same height, but with different spatial resolutions. It was again assumed that the GPS coordinates referred to the image center. Sample images of the area were acquired in a grid pattern at camera heights of 3 and 4 m, and at 37 and 46 days after planting (DAP). The images were processed for weeds infestation estimation for each position. Thus, maps for camera, height and date were built by the developed system. The higher resolution camera was presented better performance to map the percentage of weed coverage and identify variability of these plants in the area under study, at both heights and growth stages since it presented better contrast between plants and soil than the other camera. The maps at both stages of growth presented similarity for both tested heights and cameras.eng
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectPlantaspor
dc.subjectSolopor
dc.subjectPlantseng
dc.subjectSoileng
dc.titleMapeamento da cobertura de plantas daninhas utilizando imagens digitais e geoestatísticapor
dc.title.alternativeMapping of weed cover using digital images and geostatisticseng
dc.typeTesepor
dc.contributor.authorLatteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4718995E3por
dc.contributor.advisor-co1Gil, Jaime Gómez
dc.contributor.advisor-co2Queiroz, Daniel Marçal de
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783625P5por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentConstruções rurais e ambiência; Energia na agricultura; Mecanização agrícola; Processamento de produpor
dc.publisher.programDoutorado em Engenharia Agrícolapor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.contributor.advisor1Pinto, Francisco de Assis de Carvalho
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784515P9por
dc.contributor.referee1Monteiro, Paulo Marcos de Barros
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4798498J6por
dc.contributor.referee2Khoury Junior, Joseph Kalil
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760449Z9por
dc.contributor.referee3Gracia, Luis Manuel Navas
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9125689611837307por
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