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Title in Portuguese: Uso de vants no monitoramento da sigatoka-amarela da bananeira
Title: UAV for monitoring of yellow sigatoka spot leaf in bananas
Author: Calou, Vinícius Bitencourt Campos
Advisor(s): Teixeira, Adunias dos Santos
Keywords: Mycosphaerella musicola
Sensoriamento remoto
Unmanned Aerial Vehicle
Machine learning
Remote sensing
Issue Date: 2018
Citation: CALOU, Vinícius Bitencourt Campos. Uso de vants no monitoramento da sigatoka-amarela da bananeira. 2018. 116 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.
Abstract in Portuguese: As técnicas de Machine Learning aplicadas à agricultura de precisão oferecem novas prospecções para o monitoramento e a identificação de características e identificação de padrões. Neste cenário, insere-se a bananicultura, atividade de grande importância econômica, sendo uma das frutas mais consumidas em todo o mundo, com grande valor nutricional. A cultura é afetada por diversas doenças e, dentre elas, a sigatoka-amarela, que é um dos principais fatores limitantes ao seu cultivo, provocando consideráveis prejuízos na produção de frutos. Neste âmbito, buscando os pressupostos básicos de identificação, classificação, quantificação e predição de fatores fenotípicos, o objetivo geral deste trabalho foi utilizar técnicas de sensoriamento remoto, aprendizagem computacional e imagens aéreas de alta resolução espacial para realizar o monitoramento da severidade do ataque da sigatoka-amarela na cultura da banana. Foram realizados voos mensais em plantio comercial de bananeiras pertencente à empresa Frutacor, na cidade de Russas, Ceará, Brasil, utilizando VANT Inspire 1, embarcado com câmera X5 (pancromática RGB) de 16 megapixels e8 bytes. Os processamentos foram realizados através do software PhotoScan e, para as classificações, foram utilizados os algoritmos Maximum Likelihood, Mahalanobis Distance e Minimum Distance, considerados de fácil interface e rápido processamento. Os algoritmos foram avaliados pela estatística de Kappa e Índice de Exatidão Global, e os dados obtidos pelos processamentos, confrontados com os levantamentos decampo. Como resultados, o algoritmo Minimum Distance alcançou melhor desempenho (99,28% de acurácia) para o mês de setembro de 2017, e 2,44% de grau de severidade da sigatoka-amarela, em comparação ao levantamento de campo, que resultou em grau de infecção de 1% a 5%. Para os meses de outubro e novembro, o algoritmo Maximum Likelihood obteve 89,77%e 78,76% de acurácia, se aproximando dos valores levantados em campo, demonstrando que as ferramentas de monitoramento de manchas foliares podem ser realizadas por meio de técnicas de sensoriamento remoto, aprendizagem computacional e imagens pancromáticas de alta resolução espacial.
Abstract: The Machine Learning techniques in precision agriculture offer new prospects for the monitoring and identification of phenotypic characteristics in crops,such as physiological, biotic and abiotic features, as a manifestation of diseases and pests, hydric and nutritional stress. The algorithms used in the processes seek the recognition of standards from Remote Sensing data, such as aerial imagesobtained through Unmanned Aerial Vehicles -UAVs. This scenario includes banana farming, an activity of great economic importance, being one of the most consumed fruits in the world, with big nutritional value. The banana cropis affected by severaldiseases and among them, yellow sigatoka, which is one of the main limiting factors to its cultivation, causing considerable losses in fruit production. In this context, searching for the basic assumptions for identification, classification, quantificationand prediction (ICQP) of phenotypic factors, the general objective of this work was to use remote sensing techniques, machine learning and high spatial resolution aerial images to monitor the severity of the yellow sigatoka attack in banana culture. Monthly flights were carried out in banana plantations in the city of Russas, Ceará, Brazil, belonging to the company Frutacor, using UAVInspire 1, shipped with X5 (panchromatic RGB) camera of 16 megapixels and 8 bytes. The algorithms Maximum Likelihood, Mahalanobis Distance and Minimum Distance, were considered as easy interface and fast processing, using the PhotoScan software. The algorithms were evaluated by the Kappa statistic and the Global Accuracy Index and the data obtained by the tests, compared to the field surveys. As a result, the Minimum Distance algorithm achieved better performance (99.28% accuracy) for the month of September 2017, and 2.44% of the degree of severity of the yellow sigatoka, compared to the field survey, which resulted in a degreeof infection from 1% to 5%. For the months of October and November, the Maximum Likelihood algorithm obtained 89.77% and 78.76% of accuracy, approaching the values collected in the field, demonstrating that the tools for monitoringleaf spots can be performed by means of techniques remote sensing, computational learning, and high spatial resolution panchromatic images.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41608
metadata.dc.type: Dissertação
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