Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38557| Título: | Uso de imagens obtidas por RPA na estimativa de parâmetros agronômicos na cultura do feijão (Phaseolus vulgaris) |
| Título(s) alternativo(s): | Use of RPA-based imagery to estimate agronomic parameters in common bean (Phaseolus vulgaris) cultivation |
| Autor(es): | Battistela, Mateus |
| Orientador(es): | Gemin, Alyne Raminelli Siguel |
| Palavras-chave: | Feijão Drone Dados geoespaciais Beans Drone aircraft Geospatial data |
| Data do documento: | 16-Jul-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | BATTISTELA, Mateus. Uso de imagens obtidas por RPA na estimativa de parâmetros agronômicos na cultura do feijão (Phaseolus vulgaris). 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2025. |
| Resumo: | O feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.) possui grande relevância socioeconômica no Brasil, que se destaca como o segundo maior produtor mundial da leguminosa. Diante desse cenário, torna-se fundamental buscar estratégias que tornem o manejo da cultura mais eficiente e sustentável. Nesse sentido, o monitoramento aéreo por meio de Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAs) tem se consolidado como uma ferramenta promissora, permitindo a coleta de dados agronômicos de forma rápida, não destrutiva e com alta resolução espacial, o que pode contribuir significativamente para a tomada de decisões no cultivo do feijão. Este estudo avaliou a aplicação de índices espectrais derivados de imagens RGB obtidas com o RPA na estimativa de parâmetros agronômicos da cultura do feijão (Phaseolus vulgaris L.), com ênfase na quantificação de clorofila foliar e na medida de cobertura verde para estimativa de produtividade. A pesquisa foi conduzida em área experimental da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) – campus Dois Vizinhos. Foram analisados quatro índices espectrais calculados a partir das bandas do visível: Índice de Folha Verde (GLI), Índice de Diferença Verde-Vermelho Normalizado (NGRDI), Índice de Verdura Triangular (TGI) e Índice Azul-Verde (BGI). Inicialmente, a variável clorofila, medida com o auxílio de um clorofilômetro digital, foi considerada como parâmetro de referência para verificar se os índices espectrais selecionados poderiam ser utilizados para estimar a clorofila através de imagens aéreas na área. Na sequência, foi incorporada a variável cobertura verde medida por PDI (processamento digital de imagens) para verificar se os dados poderiam ser relacionados com a produtividade. Neste caso, foram 11 tratamentos e 3 repetições, que incluíram aplicações de quatro herbicidas pré-emergentes distintos. As análises estatísticas indicaram ausência de diferenças significativas nos valores de clorofila obtidos em campo com o uso do clorofilômetro digital. De igual modo, a estimativa da cobertura verde por meio de PDI não apresentou diferença estatística. Esses resultados sugerem que o estádio fenológico em que foi realizada a medida da clorofila não foi o mais apropriado para capturar variações representativas entre os tratamentos. Além disso, indicam que, nas condições metodológicas adotadas, os índices espectrais aplicados não foram suficientemente sensíveis para estimar a produtividade. |
| Abstract: | The common bean (Phaseolus vulgaris L.) holds great socioeconomic importance in Brazil, which stands out as the second largest producer of this legume worldwide. In this context, it is essential to seek strategies that make crop management more efficient and sustainable. Aerial monitoring through Remotely Piloted Aircraft (RPAs) has emerged as a promising tool, enabling rapid, non-destructive, and high spatial resolution collection of agronomic data, which can significantly support decision-making in bean cultivation. This study evaluated the application of spectral indices derived from RGB images obtained using RPA to estimate agronomic parameters in common bean (Phaseolus vulgaris L.) crops, with emphasis on the quantification of leaf chlorophyll and the measurement of green cover for yield estimation. The research was conducted in an experimental area at the Federal University of Technology - Paraná (UTFPR), Dois Vizinhos campus. Four spectral indices calculated from the visible bands were analyzed: Green Leaf Index (GLI), Normalized Green-Red Difference Index (NGRDI), Triangular Greenness Index (TGI), and Blue-Green Index (BGI). Initially, the chlorophyll variable, measured with a digital chlorophyll meter, was used as a reference parameter to assess whether the selected spectral indices could estimate chlorophyll from aerial images. Subsequently, the green cover variable, estimated through Digital Image Processing (DIP), was incorporated to evaluate potential correlations with productivity. The experimental design consisted of 11 treatments and 3 replications, which included applications of four different pre-emergent herbicides. Statistical analyses indicated no significant differences in chlorophyll values obtained in the field using the chlorophyll meter. Likewise, the green cover estimated through DIP showed no statistical difference. These results suggest that the phenological stage during which chlorophyll was measured was not ideal for capturing representative variations among treatments. Furthermore, under the adopted methodological conditions, the applied spectral indices were not sufficiently sensitive to estimate crop productivity. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38557 |
| Aparece nas coleções: | DV - Agronomia |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| usoimagensobtidasestimativa.pdf | 5,71 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
