MONITORAMENTO DO SISTEMA DE INTEGRAÇÃO LAVOURA-PECUÁRIA NO BIOMA CAATINGA COM SENSOR RGB EMBARCADO EM VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO (VANT).

DOCUMENTAÇÃO

Tema: Agrometeorologia e Geotecnologia

Temas Correlatos: Agrometeorologia e Geotecnologia;

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AUTORIA

Edicleife Lino Dos Santos , Alan Cezar Bezerra , Evaristo Jorge Oliveira De Souza , Anderson Santos Da Silva , Wagner Martins Dos Santos , Gledson Luiz Pontes De Almeida

ABSTRACT
Esse estudo procura verificar o índice de vegetação na faixa do visível (RGB) dos
diferentes sistemas de integração lavoura pecuária no bioma Caatinga. Obtendo imagens com
sensor RGB embarcado em veículo aéreo não tripulado (VANT), gerando ortomosaicos e
determinando os índices de vegetação na faixa do visível. Para o registro das imagens
utilizou-se o VANT modelo DJI Mavic 2 Enterprise Dual, equipado com uma câmera RGB e
Termal. A partir das imagens coletadas no voo, foram processadas no programa Metashape
Agisoft para a criação dos ortomosaicos, que foram georreferenciados a partir de 4 pontos
distribuídos na área, em um software de sistema de informações geográficos Qgis versão da
série 3.28. Em seguida, foi realizado o processamento das imagens em ambiente R, utilizando
a interface do Rstudio, e o pacote FieldimageR e estimados os índices de vegetação. Em
seguida, foram extraídos a média, máxima, mínima e desvio-padrão dos pixels nas áreas de
coletas, por meio de uma estatística zonal. A partir do qual geramos gráficos para acompanhar
a variabilidade temporal dos índices no período avaliado, utilizando os pacotes ggplot e
patchwork em ambiente R. Onde observou-se que nesses três primeiros meses (novembro
2022, dezembro 2022 e fevereiro 2023) o comportamento dos índices mostram que no geral
houve uma redução nos níveis médio e alto, que apontam como causa a diminuição ou
escassez de precipitação para o período. Nos mapas dos índices de variabilidade espectral, o
comportamento dos índices NGRDI, MGRVI e VARI, apresentaram um comportamento
semelhante e apresentaram as maiores correlações positivas e significativas.

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