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http://hdl.handle.net/11612/8505| Authors: | Cardoso, José Avelino |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Erasmo, Eduardo Andrea Lemus |
| Title: | Modelos de previsão por meio de imagens de vants do comportamento fisiológico e biométrico do milho em convivência com diferentes densidades de plantio de braquiária |
| Keywords: | Competição entre plantas;Imagens aéreas;Índice de vegetação e algoritmo;Competition between plants;Aerial images;Vegetation index and algorithm |
| Issue Date: | 30-Jun-2025 |
| Publisher: | Universidade Federal do Tocantins |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal - PPGPV |
| Citation: | CARDOSO, José Avelino. Modelos de previsão por meio de imagens de vants do comportamento fisiológico e biométrico do milho em convivência com diferentes densidades de plantio de braquiária.2025.102f.Tese (Doutorado em Produção Vegetal) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal, Gurupi, 2025. |
| metadata.dc.description.resumo: | O conhecimento da competição entre plantas e seus efeitos em meio de cultivos agrícolas é uma ferramenta essencial para o aperfeiçoamento do manejo e aumento na produtividade. Os veículos aéreos não tripulados (VANTs) podem ser usados para obter tais informações permitindo análises espectrais e temporais. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o comportamento fisiológico e espectral da cultura do milho (Zea mays) em competição com diferentes densidades de plantio do capim braquiária para obtenção de modelos de previsão que interprete imagens aéreas. O experimento em questão foi implantado no campo experimental do IFTO- Dianópolis em blocos casualizados com 6 repetições com duplo fatorial. Foram realizadas avaliações fisiológicas da cultura do milho com diferentes densidades de plantas de capim braquiária (0;5;10;20 pl/m) e obtidas imagens aéreas a altura de 44 metros. Aos 20 (V6), 33 (V10), 48 (VT) e 62 (R2) dias após a emergência foram feitas análises fisiológicas e o levantamento de imagens aéreas concomitantemente entre as 10-12 horas do dia. A análise fisiológica da cultura do milho foi feita com um analisador de gás no infravermelho obtendo: a taxa fotossintética líquida (A), a condutância estomática ao vapor de água (gs), a taxa transpiratória (E) é a razão entre a concentração interna e a concentração externa de CO2 (Ci/Ce). As imagens aéreas foram feitas com o uso do VANT modelo Ebeex portando uma câmera multiespectral RedEdge-M para a obtenção de imagens. A avaliação das imagens foi feita através de uma análise espectral de cada parcela. O processo de estimação que foi utilizado neste estudo é baseado em métodos de regressão paramétricos (regressão linear múltipla) e não paramétricos (Random forest e Redes neurais), e seus resultados comparados, utilizando o software VS Code. A raiz do erro quadrático médio (RMSE), e o RMSE normalizado (RMSE%) foram utilizadas para validar a precisão dos modelos, considerando o resíduo da diferença entre as variáveis fisiológicas estimadas. Os melhores modelos foram aplicados ao conjunto de teste obtendo o fator de determinação R² %. Portanto foi possível estimar as variáveis biométricas e fisiológicas, através de imagens de VANTs por processo de estimação utilizando métodos paramétricos e não paramétricos, permitindo a substituição de medições pontuais em campo. |
| Abstract: | Knowledge of plant competition and its effects on agricultural crops is an essential tool for improving management and consequently increasing gains in final productivity. Unmanned aerial vehicles (UAVs) can be used to obtain such information, allowing spectral and temporal analyses. Therefore, the objective of this study was to evaluate the physiological and spectral behavior of corn (Zea mays) in consortium with different planting densities of Brachiaria grass to obtain an algorithm that interprets aerial images. The experiment in question was implemented in the experimental field of IFTO- Dianópolis in randomized blocks with 6 replicates in a double factorial design. Physiological evaluations of corn crops were performed with different densities of Brachiaria grass plants (0, 5, 10, 20 pl/m) and aerial images were obtained at a height of 44 meters. At 20 (V6), 33 (V10), 48 (VT) and 62 (R2) days after emergence, physiological analyses and aerial images were taken concomitantly between 10 and 12 noon. The physiological analysis of the corn crop was performed with an infrared gas analyzer, obtaining: net photosynthetic rate (A), stomatal conductance to water vapor (gs), transpiration rate (E) and the ratio between the internal and external concentration of CO2 (Ci/Ce). Aerial images were taken using an Ebeex model UAV carrying a RedEdge-M multispectral camera to obtain images. The images were evaluated through a spectral analysis of each plot. The estimation process used in this study is based on parametric (multiple linear regression) and nonparametric (random forest and neural networks) regression methods, and their results compared using VS code software. The root mean square error (RMSE) and the normalized RMSE (RMSE%) were used to validate the accuracy of the models, considering the residual of the difference between the estimated physiological variables. The best models were applied to the test set, obtaining the determination factor R² %. Therefore, it was possible to estimate the biometric and physiological variables, through UAVs images through a study process using parametric and non-parametric methods, allowing the replacement of specific latitudes in the field. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/8505 |
| Appears in Collections: | Doutorado em Produção Vegetal |
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