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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/41155Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | OTOBONI, Carlos Eduardo de Mendonça | - |
| dc.contributor.advisor | FAULIN, Gustavo Di Chiacchio | - |
| dc.contributor.author | BRITO, Guilherme Baldo | - |
| dc.contributor.author | PEREIRA, Jaine Aparecida | - |
| dc.contributor.author | ANGELIM, João Vitor de Sousa | - |
| dc.date.accessioned | 2026-02-09T10:56:27Z | - |
| dc.date.available | 2026-02-09T10:56:27Z | - |
| dc.date.issued | 2025-06-04 | - |
| dc.identifier.citation | BRITO, Guilherme Baldo; PEREIRA, Jaine Aparecida; ANGELIM, João Vitor de Sousa. Avaliação da cobertura vegetal de cana-de-açúcar por imagem aérea coletada por drone, 2025. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Mecanização em Agricultura de Precisão) - Faculdade de Tecnologia FATEC Shunji Nishimura (Pompéia), Pompéia, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/41155 | - |
| dc.description.abstract | O objetivo deste trabalho foi avaliar a cobertura vegetal de cana-de-açúcar, utilizando imagens aéreas obtidas por drone e processadas no software QGIS com base no índice de vegetação GLI, visando demonstrar a aplicabilidade desta ferramenta no monitoramento agrícola. O experimento foi conduzido na Usina São Luiz, em Ourinhos-SP, com três tratamentos: T1 sem aplicação de nematicida; T2 composto de nematicida biológico a base de Pochonia chlanydosporia PC-10, hormônios vegetais e fertilizante orgânico, e T3 composto por nematicida biológico à base de Bacillus subtilis, hormônios vegetais e fertilizantes. Os tratamentos foram dispostos em faixas experimentais com três repetições. A aquisição das imagens ocorreu dias após o plantio e permitiu a análise da cobertura foliar por meio da vetorização de imagens binarizadas. Os resultados indicaram que o tratamento T2 apresentou a maior porcentagem de cobertura (52%), superando os demais tratamentos. O uso do índice GLI demonstrou ser aplicável para discriminar a cana-de-açúcar em relação ao solo e possibilitou uma avaliação rápida, não destrutiva e precisa da cobertura vegetal. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Curso Superior de Tecnologia em Mecanização em Agricultura de Precisão | pt_BR |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.publisher | 259 | pt_BR |
| dc.subject | Agricultura de precisão | pt_BR |
| dc.subject | Sensoriamento remoto | pt_BR |
| dc.subject | Plantas para cobertura | pt_BR |
| dc.subject | Coberturas | pt_BR |
| dc.subject | Cana-de-açúcar | pt_BR |
| dc.subject | Drones | pt_BR |
| dc.subject.other | Recursos Naturais | pt_BR |
| dc.title | Avaliação da cobertura vegetal de cana-de-açúcar por imagem aérea coletada por drone | pt_BR |
| dc.title.alternative | Assessment of sugarcane vegetation cover using aerial imagery collected by drone | pt_BR |
| dc.type | Artigo Científico | pt_BR |
| dcterms.type | - | pt_BR |
| Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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