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dc.contributor.advisor1 | Vargas, Rogério Rodrigues de | - |
dc.creator | Bastiani, Nilmar de Castro | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-26T19:27:18Z | - |
dc.date.available | 2022 | - |
dc.date.available | 2022-04-26T19:27:18Z | - |
dc.date.issued | 2019-11-20 | - |
dc.identifier.citation | BASTIANI, Nilmar de Castro. Processo de captura de imagens com VANT e segmentação de imagens na identificação de falhas na cultura da soja utilizando o algoritmo ckMeans. 2022. 21 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/7083 | - |
dc.description.abstract | The development of technologies for agriculture has made possible better control and management production systems. Through monitoring, it becomes possible to analyze phytosanitary conditions, as well as productive potential, and especially failures resulting from process in crop implementation and its management. Thus, this present work aims to identify plant stand failures in a soybean crop grown in floodplain areas with image capture and processing. These were captured with aid an unmanned aerial vehicle and processed by the ckMeans algorithm, reducing number of colors in relation to the original image. Thus, with processing it is possible to identify crop line failures, management errors, sowing, germination problems and areas with drainage deficiency. Therefore, using processed images is a tool that contributes to decision making in soybe crop anmanagement cultivated in lowland areas. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Pampa | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | ckMeans | pt_BR |
dc.subject | Glycine max | pt_BR |
dc.subject | Segmentação | pt_BR |
dc.subject | Imagem | pt_BR |
dc.subject | Segmentation | pt_BR |
dc.subject | Image | pt_BR |
dc.subject | Veículo aéreo não tripulado | pt_BR |
dc.subject | VANT | pt_BR |
dc.title | Processo de captura de imagens com VANT e segmentação de imagens na identificação de falhas na cultura da soja utilizando o algoritmo ckMeans | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5207813652553840 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3688563150032671 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UNIPAMPA | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
dc.description.resumo | O desenvolvimento de tecnologias destinadas a agricultura, possibilitou melhor controle e gerenciamento dos sistemas de produção. Por meio do monitoramento, torna-se possível analisar as condições fitossanitárias, bem como o potencial produtivo, e principalmente, falhas decorrentes do processo em implementação da cultura e do seu manejo. Assim, o presente trabalho tem por objetivo identificar falhas no estande de plantas em uma lavoura de soja cultivada em áreas de várzea com captura de imagens e as processando. Essas foram capturadas com auxílio de um veículo aéreo não tripulado e processadas pelo algoritmo ckMeans, reduzindo o número de cores em relação a imagem original. Desta forma, com o processamento é possível identificar falhas nas linhas de cultivo, erros no manejo, semeadura, problemas de germinação e zonas com deficiência de drenagem. Portanto, a utilização de imagens processadas é uma ferramenta que contribui na tomada de decisão no manejo da cultura da soja cultiva em áreas de várzea. | pt_BR |
dc.publisher.department | Campus Itaqui | pt_BR |
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears??? | Bacharelado Interdisciplinar em Ciências e Tecnologia |
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Nilmar de Castro Bastiani - 2019.pdf | 4.19 MB | Adobe PDF | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view??? |
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