Made available in DSpace on 2017-05-12T14:46:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Leones Bazzi.pdf: 3343114 bytes, checksum: 3fa53d5262ab876ffddc75c68048a730 (MD5) Previous issue date: 2007-01-25 / The precision agriculture comes in the last years enlarging its application in the country, seeking the increase of the productivity and profitability, also reducing the environmental impact with the appropriate application of fertilizers and agricultural inputs. The impediment for larger expansion of the technology is mainly the high cost of the equipments to be used. The generation of yield maps is the phase that presents larger execution easiness inside of the cycle of AP. However when several combines are working in a certain area, not always it is possible to have monitors in each one of them. In this context this work had as objective finds the step maximum number that it can be eliminated by the combine not equipped with yield monitor without quality loss in the yield and moisture maps generated. It was also looked for to accomplish a comparison among the interpolation methods inverse square root and Kriging. In the comparison between the simulated maps and the original, the coefficient of relative deviation was used - CDR and the index kappa. He/she was proven that the eliminated last number reduces the precision of the maps in both interpolation methods. The amount monitors that it should be had in a combine group, are relative at the level of precision that one want to have. The monitored combine should be inserted so that the samples are collected in an uniform way by the whole area to be crop. / A agricultura de precisão (AP) vem, nos últimos anos, ampliando sua aplicação no País, a fim de aumentar a produtividade e lucratividade, bem como diminuir o impacto ambiental com a aplicação adequada de insumos agrícolas. O entrave para a maior expansão da tecnologia está principalmente no elevado custo dos equipamentos a serem utilizados. A geração de mapas de produtividade é a fase que apresenta maior facilidade de execução dentro do ciclo da AP. Entretanto, quando várias colhedoras estão colhendo em uma determinada área, nem sempre é possível a presença de monitores de colheita em cada uma delas. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo encontrar o número máximo de passadas que podem ser eliminadas pela utilização de colhedoras não equipadas com monitor de colheita sem que haja perda de qualidade nos mapas de produtividade e de teor de água gerados. Buscou-se também realizar um comparativo entre os métodos de interpolação inverso da distância ao quadrado e Krigagem . Na comparação entre os mapas simulados e o original, utilizaram-se o coeficiente de desvio relativo CDR - e o índice kappa. Comprovou-se que o número de passadas eliminadas diminui a precisão dos mapas em ambos métodos de interpolação. A quantidade de monitores que deve haver em um conjunto de colhedoras é relativa ao nível de precisão que se deseja ter, devendo-se intercalá-las de maneira que as amostras sejam coletadas uniformemente por toda a área a ser colhida.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Leones Bazzi.pdf: 3343114 bytes, checksum: 3fa53d5262ab876ffddc75c68048a730 (MD5) Previous issue date: 2007-01-25 / The precision agriculture comes in the last years enlarging its application in the country, seeking the increase of the productivity and profitability, also reducing the environmental impact with the appropriate application of fertilizers and agricultural inputs. The impediment for larger expansion of the technology is mainly the high cost of the equipments to be used. The generation of yield maps is the phase that presents larger execution easiness inside of the cycle of AP. However when several combines are working in a certain area, not always it is possible to have monitors in each one of them. In this context this work had as objective finds the step maximum number that it can be eliminated by the combine not equipped with yield monitor without quality loss in the yield and moisture maps generated. It was also looked for to accomplish a comparison among the interpolation methods inverse square root and Kriging. In the comparison between the simulated maps and the original, the coefficient of relative deviation was used - CDR and the index kappa. He/she was proven that the eliminated last number reduces the precision of the maps in both interpolation methods. The amount monitors that it should be had in a combine group, are relative at the level of precision that one want to have. The monitored combine should be inserted so that the samples are collected in an uniform way by the whole area to be crop. / A agricultura de precisão (AP) vem, nos últimos anos, ampliando sua aplicação no País, a fim de aumentar a produtividade e lucratividade, bem como diminuir o impacto ambiental com a aplicação adequada de insumos agrícolas. O entrave para a maior expansão da tecnologia está principalmente no elevado custo dos equipamentos a serem utilizados. A geração de mapas de produtividade é a fase que apresenta maior facilidade de execução dentro do ciclo da AP. Entretanto, quando várias colhedoras estão colhendo em uma determinada área, nem sempre é possível a presença de monitores de colheita em cada uma delas. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo encontrar o número máximo de passadas que podem ser eliminadas pela utilização de colhedoras não equipadas com monitor de colheita sem que haja perda de qualidade nos mapas de produtividade e de teor de água gerados. Buscou-se também realizar um comparativo entre os métodos de interpolação inverso da distância ao quadrado e Krigagem . Na comparação entre os mapas simulados e o original, utilizaram-se o coeficiente de desvio relativo CDR - e o índice kappa. Comprovou-se que o número de passadas eliminadas diminui a precisão dos mapas em ambos métodos de interpolação. A quantidade de monitores que deve haver em um conjunto de colhedoras é relativa ao nível de precisão que se deseja ter, devendo-se intercalá-las de maneira que as amostras sejam coletadas uniformemente por toda a área a ser colhida.

A agricultura de precisão tem agregado alto valor para os agricultores por causa das tecnologias que estão ligadas a ela. Sistemas que extraem informações de imagens digitais são extremamente utilizados para que o agricultor tome decisões a fim de aumentar sua produtividade. Uma das técnicas de realizar o monitoramento é a construção de um mosaico de imagens aéreas, onde são utilizadas aeronaves voando em baixa altitude. Esta técnica pode levar dezenas de horas para ser concluída, dependendo da configuração do computador que a executa. Com o intuito de reduzir o tempo nessa construção e tornar possível o embarque a essa aplicação, este trabalho apresenta uma maneira simplificada de construir o mosaico de imagens aéreas baseada na técnica de georreferenciamento direto, no qual utiliza a computação heterogênea para acelerar o desempenho. Essa abordagem é composta por apenas três técnicas que também compõem a abordagem clássica para a construção de mosaicos (warping, extração de características e combinação de características), além de inserir em seus cálculos os dados fornecidos pelos sensores GPS e IMU com a finalidade de direcionar e posicionar cada imagem pertencente ao conjunto que formará o mosaico. A plataforma de computação heterogênea utilizada neste trabalho é a NVIDIA Jetson TK1 escolhida pelo fato de disponibilizar de uma GPU que suporta a linguagem de programação CUDA. Utilizando esta abordagem, a falta de correção da perspectiva do conteúdo (geometria) da imagem gera um resultado inesperado, pois os dados fornecidos pela IMU, ao contrário do que se imagina, apenas servem para corrigir a posição das coordenadas do GPS registradas no momento de captura de cada imagem que compõem o mosaico. O tempo de execução da aplicação desenvolvida é satisfatório tornando possível a adoção desta abordagem. / Accuracy agriculture has added value to farmers thanks to the new technologies that are linked to it. Systems that extract information from digital images are very usefull to help farmers making decisions in order to increase their productivity. One of the techniques to perform this kind of monitoring is the construction of an aerial imagery mosaic where aircrafts flies in low altitude. This technique may take hours to be completed, depending on computer\'s configuration. With the purpose of reducing time in this construction, this thesis presents a simplified way to make aerial imagery mosaic based on direct georeferencing. This approach is composed by three techniques that also make up the classic approach to building mosaics (warping, extraction of characteristics and combination of characteristics), the difference is with this technique here presented is also possible to insert into the calculations the data provided by the GPS and IMU sensors with the purpose of directing and positioning each image to the belonging set to form the mosaic. The heterogeneous computing platform used in this work is the NVIDIA JetsonTK1, this platform was chosen because it offers a GPU that supports the language of CUDA programming. If the images\' geometry errors weren\'t rectfyed, using this approach, an unexpected result happens, because the data provided by IMU, contrary to what is imagined, only serve to correct the position of the GPS coordinates recorded at the moment of capture of each image that composes the mosaic. The developing time in this application is satisfactory making the adoption of this approch favorable.