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dc.creatorRocha, Ivandro José de Freitas-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2982217669284033por
dc.contributor.advisor1Alves, Sueli Martins de Freitas-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4333372067658689por
dc.contributor.referee1Alves, Sueli Martins de Freitas-
dc.contributor.referee2Melo, Francisco Ramos de-
dc.contributor.referee3Souza, João Maurício Fernandes-
dc.date.accessioned2024-12-02T18:45:00Z-
dc.date.issued2019-06-28-
dc.identifier.citationROCHA, I. J. F. Estimativa do índice de área foliar para cultura irrigada por meio de pivô central utilizando imagens de sensoriamento remoto e redes neurais artificiais. 2019. 121 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Câmpus Central - Sede: Anápolis - CET - Ciências Exatas e Tecnológicas Henrique Santillo, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis, GO.por
dc.identifier.urihttp://www.bdtd.ueg.br/handle/tede/1618-
dc.description.resumoA irrigação tornou-se uma das principais ferramentas que possibilitaram o aumento da produtividade no mundo. O sistema de irrigação por pivô central é um dos mais utilizados no Estado de Goiás. São 3.326 equipamentos instalados no Estado, com uma área total irrigada de242.872,58 ha. As principais culturas cultivadas em pivô são: soja, milho, tomate industrial e outras culturas. Para o desenvolvimento deste trabalho foi escolhida uma área comercial de 35 ha de tomate industrial, irrigado por pivô central, no município de Vila Propício - GO. A escolha da cultura do tomate industrial deu-se por ela apresentar densa área foliar e ser de grande importância comercial para o Estado, que devido aos investimentos na produção de tomate industrial aumentou o volume de produção levando o Estado a ocupar, desde 2008, o 1o lugar no ranking nacional de produção de tomate. O objetivo do trabalho é a obtenção do Índice de Área Foliar(IAF) do tomateiro, característica fisiológica que está diretamente relacionada à capacidade produtiva. Foram comparados dois métodos de obtenção do IAF: O primeiro, por ajustes nos modelos de regressão entre o IAF coletado in loco e o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido por meio de imagens de sensoriamento remoto. O segundo método,por Redes Neurais Artificiais (RNAs), no qual se utilizou os mesmos dados da regressão como variável de entrada no treinamento das redes. Para a coleta das amostras foi utilizando uma grade amostral de 60x60 m com 88 pontos georreferenciados, por dois meios: In loco utilizando uma armação com área de 1 m2 e por sensoriamento remoto utilizando imagens dos satélites Landsat8 e Sentinel-2. Os dados coletados in loco foram número de plantas e área foliar, ambos por m2,que serviram para calcular o IAF. Os dados coletados por sensoriamento remoto foram imagens georeferenciada, que foram tratadas com o objetivo de extrair valores para o cálculo do NDVI. O melhor modelo de regressão teve o Coeficiente de Determinação (R2) de 0,67 e o Erro Quadrático Médio (EQM) menor que 11%. A melhor rede treinada teve o R2geral de 0,74 e o EQM geral menor que 4%. Conclui-se que os valores de IAF do tomateiro, cultivado em pivô central, podem ser estimados por ambos os métodos: Modelo de regressão e RNA, ambos tendo como principal variável de entrada o NDVI derivado de sensoriamento remoto.por
dc.description.abstractIrrigation has become one of the main tools that made possible an increase in productivity in theworld. The center pivot irrigation system is one of the most used in the state of Goiás. They are3,326 equipment installed in the state, with a total irrigated area of 242,872.58 ha. The maincultures are grown on pivot soybean, corn, tomato and other industrial crops. For the developmentof this work was chosen a commercial area of 35 ha of industrial tomatoes, irrigated by centerpivot in the municipality of Vila Propício - GO. The choice of the industrial tomato crop tookplace in that it has dense leaf area and be of great commercial importance to the state, which dueto investments in the production of industrial tomatoes increased the volume of productionleading the state to occupy since 2008 1st place in the national tomato production ranking. Theobjective is to obtain the Leaf Area Index (LAI) of tomato, physiological characteristic that isdirectly related to production capacity. We compared two methods of obtaining the LAI: First,by setting the regression models between LAI collected in situ and Normalized DifferenceVegetation Index (NDVI) is obtained by means of remote sensing images. The second method,Artificial Neural Networks (ANN), which was used the same data as input variable regression intraining networks. For Samples were collected using a sampling grid of 60x60 m to 88georeferenced points by two means: In situ using a frame with an area of 1 m2 and remote sensingimages using Landsat 8 and the Sentinel-2. The data collected in situ were number of plants andleaf area, both per m2, which served to calculate the IAF. The data collected by remote sensingimages were georeferenced, which have been treated in order to extract values for calculating theNDVI. The best regression model was the Coefficient of Determination (r2) of 0.67 and RootMean Square Error (RMSE) of less than 11%. The best trained network had the general r2of 0.74and the overall RMSE less than 4%. It follows that the tomato LAI, grown in central pivot, canbe estimated by both methods: Regression Model and ANN, both with the main input variablederived NDVI remote sensing.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Sandra Barbosa (sandra.barbosa@ueg.br) on 2024-12-02T16:43:20Z No. of bitstreams: 3 IVANDRO JOSÉ DE FREITAS ROCHA_DISSERTAÇÃO_MEA.pdf: 6651760 bytes, checksum: c9acb4ad428bb65c39ef4322ff46ec38 (MD5) IVANDRO JOSÉ DE FREITAS ROCHA_TERMO AUTORIZAÇÃO.pdf: 218077 bytes, checksum: 70f757dec7cdfb30257f6c1f2515d118 (MD5) license.txt: 2109 bytes, checksum: b76a28645f58b21aeda00ac459312a65 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Sandra Barbosa (sandra.barbosa@ueg.br) on 2024-12-02T18:45:00Z (GMT) No. of bitstreams: 3 IVANDRO JOSÉ DE FREITAS ROCHA_DISSERTAÇÃO_MEA.pdf: 6651760 bytes, checksum: c9acb4ad428bb65c39ef4322ff46ec38 (MD5) IVANDRO JOSÉ DE FREITAS ROCHA_TERMO AUTORIZAÇÃO.pdf: 218077 bytes, checksum: 70f757dec7cdfb30257f6c1f2515d118 (MD5) license.txt: 2109 bytes, checksum: b76a28645f58b21aeda00ac459312a65 (MD5)eng
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dc.description.sponsorshipFundação de Apoio à pesquisa do Estado de Goiás - FAPEGpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual de Goiáspor
dc.publisher.departmentUEG ::Coordenação de Mestrado em Engenharia Agrícolapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUEGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Stricto sensu em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectTomate industrialpor
dc.subjectPontos georreferenciadospor
dc.subjectLandsat 8por
dc.subjectSentinel-2por
dc.subjectÍndice de Vegetação por Diferença Normalizadapor
dc.subjectIndustrial tomatoeng
dc.subjectGeoreferenced pointseng
dc.subjectLandsat 8eng
dc.subjectSentinel-2eng
dc.subjectNormalized Difference Vegetation Indexeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.subject.cnpqOUTROSpor
dc.titleEstimativa do índice de área foliar para cultura irrigada por meio de pivô central utilizando imagens de sensoriamento remoto e redes neurais artificiaispor
dc.title.alternativeEstimation of leaf area index for irrigated culture through central pivot using remote sensing images and artificial neural networkseng
dc.typeDissertaçãopor
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