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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
metadata.dc.title: Plataformas de aquisição de dados planialtimétricos para criação de projetos de suavização do terreno para cultivo de soja em terras baixas
Autor(es): Maciel, Érique Almeida Conce
Primeiro Orientador: Cunha, Vinícius dos Santos
Resumo: A orizicultura é tradicional na fronteira oeste, sendo a região o maior contribuinte na produção nacional. Ao longo dos anos, outras culturas estão sendo implementadas em rotação com o arroz irrigado. Entre essas culturas, a que teve maior expansão, é a soja, que vem sendo cultivada com uso de irrigação por superfície. Este trabalho visa comparar diferentes plataformas de coleta de dados planialtimétricos para uso em projetos de suavização do terreno para irrigação da soja em terras baixas. O trabalho foi desenvolvido em uma lavoura comercial localizada próxima ao município de Alegrete-RS. O estudo foi constituído de três metodologias: 1) coleta de dados utilizando drone de baixa autonomia de voo, sem correção de posicionamento pós processada (PPK), com pontos de controle e de verificação, com denominação de PC; 2) coleta de dados utilizando drone de alta autonomia de voo, marca modelo Nuvem Spectral 2, com correção de posicionamento pós processada (PPK), sem pontos de controle e de verificação; 3) coleta de dados utilizando sistema RTK (Real Time Knematic) embarcado em um veículo automotivo, com denominação de RTK. Foi realizado um pré-processamento das imagens, de modo excluir as que apresentam nível de arrasto elevado utilizando Quantum GIS® e pontos que não foram gravados a elevação. Com os MDEs (modelo de elevação do terreno) obtidos, foi gerado uma malha densa espaçados por 5 metros. Com isso conseguindo extrair a informação de elevação. Após ter os dados foi confeccionado um gráfico box plot, resultando em duas variáveis resposta, elevação e declividade. Realizou-se uma análise de correlação de Pearson. A movimentação de terra foi estimada através de um MDE teórico usando a média das elevações para criar um parâmetro. Em conclusão os objetivos propostos revelaram que tanto a coleta de dados altimétricos com RTK quanto com drones apresentou similaridade planialtimétrica satisfatória nos modelos digitais da elevação. Ao comparar as estimativas de movimentação de terra, observamos consistência nas metodologias PPK e RTK, com uma discrepância significativa na metodologia PC, que apresentou uma variação de cerca de 15%, inviabilizando a utilização de drones sem correção PPK. Essas conclusões ressaltam a importância de uma escolha criteriosa da metodologia, considerando a coerência nos resultados, eficiência operacional e possíveis variações nas estimativas de movimentação de solo. Palavras-chave: Sistematização; altimetria; sistema RTK; VANT.
Abstract: Rice cultivation is traditional in the western border, with the region being the largest contributor to national production. Over the years, other crops have been implemented in rotation with irrigated rice. Among these, soybeans have experienced the most significant expansion, cultivated with surface irrigation. This study aims to compare different platforms for collecting planimetric-altimetric data for use in terrain smoothing projects for soybean irrigation in lowlands. The work was carried out in a commercial plantation near the city of Alegrete-RS. The study involved three methodologies: 1) data collection using a low-autonomy drone, without post-processed positioning correction (PPK), with control and verification points, denominated as PC; 2) data collection using a high-autonomy drone, Nuvem Spectral 2 model, with post-processed positioning correction (PPK), without control and verification points; 3) data collection using Real-Time Kinematic (RTK) system embedded in a motor vehicle, denominated as RTK. Pre-processing of images was performed, excluding those with high drag levels using Quantum GIS®, and points that were not recorded for elevation. With the obtained Digital Elevation Models (DEMs), a dense mesh spaced by 5 meters was generated, allowing the extraction of elevation information. After obtaining the data, a box plot graph was created, resulting in two response variables, elevation and slope. Pearson correlation analysis was performed, and earth movement was estimated through a theoretical DEM using the average elevations to create a parameter. In conclusion, the proposed objectives revealed that both altimetric data collection with RTK and drones showed satisfactory planimetric-altimetric similarity in digital elevation models. When comparing earth movement estimates, consistency was observed in the PPK and RTK methodologies, with a significant discrepancy in the PC methodology, showing a variation of about 15%, making the use of drones without PPK correction unfeasible. These conclusions underscore the importance of a careful choice of methodology, considering coherence in results, operational efficiency, and possible variations in soil movement estimates. Key-words: Systematization; altimetry; RTK system; VANT.
metadata.dc.subject: Engenharia agrícola
Soja
Sistematização
Altimetria
Agricultural engineering
Soybean
Systematization
Altimetry
CNPQ: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
metadata.dc.identifier.citation: MACIEL, Érique Almeida Conce. Plataformas de aquisição de dados planialtimétricos para criação de projetos de suavização do terreno para cultivo de soja em terras baixas. Orientador: Vinícius dos Santos Cunha. 2023. 37p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Engenharia Agrícola, Alegrete, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.uri: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/8807
metadata.dc.date.issued: 13-Dec-2023
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Engenharia Agrícola

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