INFLUÊNCIA DA ALTURA DE VOO E SOBREPOSIÇÃO HORIZONTAL E VERTICAL NA QUALIDADE DE IMAGENS GERADAS POR DRONE DE IMAGEM
Palavras-chave:
Drones de imagens, GSD, rendimento operacionalResumo
A distância de amostragem do solo (GSD) é um conceito de suma importância na agricultura de precisão, sobretudo quando diz respeito ao sensoriamento remoto e fotogrametria por vants. Ao mapear uma área com um drone, cada pixel em uma imagem capturada representa um quadrado da área real no solo. O número de fotos, tempo de voo e gasto de bateria são variáveis importantes também, pois podem ser distintos, dependendo da altura de voo e sobreposição frontal e lateral pode influenciar no rendimento e custo operacional da área mapeada, juntamente com o GSD. Assim, objetivo do estudo é comparar diferentes alturas de voos e sobreposição no intuito de definir interpretar e visualizar melhor o alvo, no caso o cultivo de mandioca. As variáveis analisadas foram o GSD, número de fotos, tempo de voo e número de bateria de cada ortomosaico. Para avaliar a altura de voo o delineamento experimental foi inteiramente casualizado com 4 tratamentos (70/40, 80/40, 80/60 e 80/70) sendo sobreposição frontal e lateral. E 3 reptições (80, 100 e 120 metros). O drone utilizado foi o drone Mavic Air 2S a qual foi acoplado num dispositivo android, utilizando o aplicativo drone Harmony. Após, o mapeamento todas as imagens coletadas foi processada no software Agisoft Metashape para formar o ortomosaico. O GSD, número de fotos, tempo de voo e número de bateria foi coletado após o processamento de cada ortomosaico. Os dados obtidos foram submetidos à análise estatística com critério de 5% de probabilidade de erro, com o auxílio do software SAS. Foram verificadas as premissas de homogeneidade de variância e normalidade de resíduos, bem como a presença de outliers. Após as análises de diagnóstico, o efeito das doses dos tratamentos foi avaliado por meio de regressões lineares polinomiais. Dependendo de como os resultados se apresentaram em função das doses, se fizesse sentido, modelos de regressões não lineares puderam ser utilizados (i.e. broken line e exponencial). Os resultados mostraram que a altura de voo, influenciou no GSD do ortomosaico, no entanto se atentar no rendimento operacional. A sobreposição frontal e lateral não foi significativa comparado a altura de voo. Conclui-se que se deve adequar a altura de voo de acordo com o objeto a ser analisado e o rendimento operacional.
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