High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields (2021)
- Authors:
- Autor USP: CANATA, TATIANA FERNANDA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LEB
- Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO; CANA-DE-AÇÚCAR; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; SENSORIAMENTO REMOTO; SÉRIES ESPAÇO-TEMPORAIS; TECNOLOGIA LIDAR; VARIABILIDADE ESPACIAL
- Language: Inglês
- Abstract: As soluções direcionadas por dados têm sido mais comuns na agricultura, principalmente, com o avanço da tecnologia para otimizar as operações no campo. As técnicas de agricultura de precisão e sensoriamento remoto tem permitido a aquisição de dados de variáveis agronômicas e diagnósticos mais precisos do que por meio dos métodos tradicionais. O monitoramento de áreas de cana-de-açúcar é comumente associado à escala regional ou a classificação de áreas de cana-de-açúcar baseada em imagens de satélite. Algumas técnicas podem apoiar a avaliação da variabilidade espaço-temporal dos talhões utilizando dados tridimensionais (3D) a partir da tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), a qual tem contribuído no manejo específico da cultura considerando a variação da altura ou volume de plantas. Os pesquisadores têm aplicado os dados LiDAR e imagens aéreas em pequenas áreas, o que indica a necessidade de se compreender melhor a aquisição e o processamento de dados para as aplicações em larga escala, como nas áreas de cana-de-açúcar no Brasil. Este estudo tem como objetivo investigar o potencial dos dados 3D e imagens de satélite para mapear a variabilidade espaço-temporal dos talhões de cana-de-açúcar previamente a colheita. Os Capítulos 1 e 2 introduzem o tema da tese e destacam o estado da arte dos conceitos utilizados na pesquisa. No Capítulo 3 são descritos os métodos aplicados no processamento de dados 3D e imagens aéreas para avaliar a variabilidade espaço-temporal de umaárea comercial de cana-de-açúcar. O mapa de produtividade foi gerado por um sistema-sensor que mede o fluxo de massa de acordo com a diferença da pressão hidráulica do picador na colhedora. A altura de plantas foi obtida com ALS (Airborne Laser Scanning) no ciclo final de produção da cultura por duas safras consecutivas. A nuvem de pontos gerada, seguida da filtragem de dados, possibilitou a obtenção do modelo de altura do dossel (CHM) como uma informação para investigar a associação entre a variação espacial da altura de plantas e o mapa de produtividade. Foi encontrada uma relação moderada entre o CHM e o mapa de produtividade, o que demonstrou o potencial dos dados de alta resolução para identificar a variabilidade espacial ao nível de talhão. O Capítulo 4 explora o uso de imagens orbitais para o mapeamento da produtividade de cana-de-açúcar usando dados de refletância e índices de vegetação ao longo do ciclo da cultura por três safras consecutivas. Os modelos de predição de produtividade foram desenvolvidos integrando imagens de satélite, aprendizado de máquina e regressão linear múltipla. A regressão utilizando Random Forest (RF) apresentou maior acurácia, uma vez que foi observada a não-linearidade do conjunto de dados, e as bandas espectrais apresentaram um menor erro na estimativa de produtividade. O mapeamento do vigor da cultura por meio da análise de séries temporais de imagens de satélite auxiliaram na identificação da variabilidade espacial dos talhões decana-de-açúcar. Os resultados desta pesquisa demonstram o potencial de aplicação dos dados de alta resolução para orientar diagnósticos complementares e intervenções locais nos sistemas agrícolas, uma vez que indicam a variação do porte e vigor de plantas em larga escala antes da colheita
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2021
- Data da defesa: 13.07.2021
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ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda. High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Canata, T. F. (2021). High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/ -
NLM
Canata TF. High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/ -
Vancouver
Canata TF. High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/ - Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar
- Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique
- Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches
- High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields
- A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model
- 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields
- A statistical approach to static and dynamic tests for Global Navigation Satellite Systems receivers used in agricultural operations
- Sugarcane Harvester for In-field Data Collection:: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives
- Precision agriculture and the digital contributions for site-specific management of the fields
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