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dc.creatorCerbaro, Vinicius Andrei-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4883576700993292por
dc.contributor.advisor1Pavan, Willingthon-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6506973801068764por
dc.date.accessioned2018-01-10T17:51:21Z-
dc.date.available2016-09-03-
dc.date.issued2016-03-14-
dc.identifier.citationCERBARO, Vinicius Andrei. Crop Drone: uma plataforma para coleta, armazenamento e disponibilização de dados agrícolas. 2016. 93 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2016.por
dc.identifier.urihttp://10.0.217.128:8080/jspui/handle/tede/22-
dc.description.resumoCom o passar dos anos, o avanço tecnológico tem favorecido o surgimento de novas soluções para o Sensoriamento Remoto Agrícola (SRA). Estas soluções possibilitam a avaliação mais precisa das condições do solo e da vegetação, melhorando a qualidade das informações utilizadas para a tomada de decisões. Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) fazem parte destas novas soluções e ganham cada vez mais espaço no SRA, onde são muito utilizados para a coleta de imagens. Após processadas, estas imagens resultam em Índices de Vegetação (IV), complementando os dados coletadas por meio de satélites, aviões e sensores terrestres. No entanto, o alto custo dos VANTs, das câmeras utilizadas para a captação das imagens e a dependência de um vasto conhecimento das técnicas e ferramentas de processamento destas imagens, acabam inviabilizando a aplicação destas soluções em projetos que possuem poucos recursos financeiros. Neste contexto, a criação de uma plataforma de baixo custo, baseada em VANTs e ferramentas computacionais, para coletar e processar imagens de áreas agrícolas, é de suma importância para disseminar a tecnologia e viabilizar a sua utilização em diferentes projetos. Desta forma, desenvolveu-se uma plataforma de baixo custo composta por um VANT e uma câmera fotográfica de uso comum, a qual foi modificada para coletar imagens que possibilitem a extração do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), um índice de vegetação muito conhecido e utilizado por possuir forte correlação com o crescimento das plantas. Também foram desenvolvidas duas soluções computacionais para processar e armazenar as imagens coletadas juntamente com os dados meteorológicos e de manejo relacionados com as áreas monitoradas. Desta forma, durante o desenvolvimento deste projeto, três soluções independentes foram integradas, disponibilizando uma plataforma de baixo custo para coletar, processar e disponibilizar dados de áreas agrícolas provenientes de diferentes fontespor
dc.description.abstractOver the years, technological advances have been favoring the emergence of new solutions for the Agricultural Remote Sensing (ARS). These solutions allow more accurate evaluation of the soil and vegetation conditions, improving the quality of information used for decision making. The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are part of these new solutions and have been acquiring more space in the ARS, where they are used to collect images. Once processed, these images result in vegetation indices (VI), complementing the data collected by satellites, aircraft and ground sensors. However, the high cost of UAVs and cameras that are used to capture the images and the dependence on a high knowledge of the techniques and tools for image processing, end up hindering the implementation of these solutions in projects that have few financial resources. In this context, the creation of a low-cost platform based on UAVs and computational tools to collect and process images of agricultural areas, becomes very important to spread the technology and make them usable in different projects. Thus, a low-cost platform composed of a UAV and a common camera, was developed. The camera was modified to collect images that allow the extraction of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), a well known index which is much used for having a strong correlation with the growth of plants. Were also developed two computational solutions to process and store the images collected and the weather and management data related to the crop areas. Thus, during the development of this project, three independent solutions were integrated, creating a low-cost platform to collect, process and provide data of agricultural areaseng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-01-10T17:51:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016ViniciusAndreiCerbaro.pdf: 1559469 bytes, checksum: 2cf8882092c6a8723123f2e9f54e8c64 (MD5) Previous issue date: 2016-03-14eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEGpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUPFpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectProgramas de computadorpor
dc.subjectAgriculturapor
dc.subjectRemote sensingeng
dc.subjectComputer programseng
dc.subjectAgricultureeng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpor
dc.titleCrop Drone: uma plataforma para coleta, armazenamento e disponibilização de dados agrícolaspor
dc.title.alternativeCrop Drone: a platform for collection, storage and provision of agricultural dataeng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada



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