UTILIZAÇÃO DE DRONE DE BAIXO CUSTO PARA DETERMINAÇÃO DE FALHAS DE PLANTIO EM CANA-DE-AÇÚCAR

Resumo

Um dos fatores que impactam a produção da cana-de-açúcar são as falhas de plantio. O trabalho teve como objetivo identificar e mapear falhas de plantio de cana-de-açúcar por meio de imagens capturadas por drone de baixo custo equipado com câmera RGB, e determinar a melhor altura de plantas para identificação dessas falhas. O experimento foi conduzido no município de Ceres - GO. A área experimental foi de 4,75 ha com a cv. SP 80-1816, plantada em espaçamento de 1,5 m entrelinhas. As imagens foram coletas pelo drone DJI Mavic Mini e medições de falhas e altura de plantas foram realizadas aos 30, 60 e 90 dias após plantio (DAP). Foram coletados 4 comprimentos de falhas: 0,5 a 1,0 m; 1,0 a 1,5 m; 1,5 a 2,0 m, e acima de 2,0 m, em 10 repetições, de forma manual na área, para comparação com as imagens aéreas. Realizou-se o processamento e geração do ortomosaico. Para identificar falhas nas imagens e comparar os dados coletados à campo com trena, utilizou-se o programa computacional QGIS. A altura de sobrevoo e fase de desenvolvimento da cultura no mapeamento de falhas em canaviais têm interação na precisão da estimativa de falhas em comparação com observações de campo. Os resultados indicaram que a qualidade do mapeamento é influenciada pelo desenvolvimento da cultura e pelo momento adequado para a captura das imagens. Mapear falhas em plantas com até 0,5 m de altura, que corresponde aos 60 DAP, reduz erros. A precisão diminui com falhas menores, quando se passou dos 60 DAP, sendo uma limitação do estudo no mapeamento de falhas de 0,5 m.