Impacto dos ângulos de visada em imagens de alta resolução do dossel de tomate na estimativa de produtividade e clorofila

• Processo: 24/23051-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 02 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 01 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Rouverson Pereira da Silva
• Beneficiário: Vinicius dos Santos Carreira
• Supervisor: Wouter Hendrik Maes
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Ghent University (UGent), Bélgica
• Vinculado à bolsa: 22/16084-8 - Estrutura de trabalho para sensoriamento remoto de alta resolução na tomaticultura utilizando minicomputador e computação em nuvem, BP.DR
• Assunto(s): Agricultura digital Sensoriamento remoto Solanum lycopersicum
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Digital agriculture | Remote Sensing | Solanum lycopersicum | Uav | Sensoriamento remoto

Resumo

A pesquisa atual em agricultura digital e de precisão baseia-se amplamente em fluxos de trabalho com VARPs (Veículo Aéreo Remotamente Pilotado) que geram ortomosaicos a partir de imagens capturadas na vista nadir. Essa abordagem exclui dados importantes de ângulos de visada alternativos e introduz etapas de fusão de dados durante o processamento das imagens. Esse problema pode ser crítico para culturas especiais, como o tomate tutorado, que é altamente anisotrópico, com dossel vertical e folhagem densa, características que podem enfraquecer a correlação entre dados espectrais e características agronômicas. Portanto, o objetivo deste projeto de estágio é investigar o impacto dos ângulos de visada de sensores multiespectrais na refletância do dossel de tomate e seus efeitos no desempenho de modelos de aprendizado de máquina para estimar a produtividade e a clorofila. Técnicas avançadas de imagens de alta resolução serão estudadas e desenvolvidas no UAV Research Center, na Universidade de Ghent, incluindo extração de ângulos de visada e imageamento multiangular,. Voos de UAV serão realizados com o sensor em posição de nadir (roll = 0º e pitch = 0º) e oblíquo (roll = 0º e pitch = 20º) para aproveitar imagens multiangulares de alta resolução do dossel de tomate. Um fluxo de trabalho otimizado será desenvolvido para extrair VZA (Ângulo Zenital de Visão) e VAA (Ângulo Azimutal de Visão) para cada pixel nas imagens multiespectrais. Os dados serão então divididos em quatro grupos: vista nadir, multiangular (todas as vistas), multiangular (vistas agrupadas por VZA/VAA) e o ortomosaico padrão. Cada conjunto de dados será usado de forma independente como entrada para algoritmos de aprendizado de máquina e avaliado com métricas do estado da arte para determinar qual abordagem oferece o melhor ajuste para a estimativa de produtividade e clorofila do tomateiro.Os resultados potencialmente fornecerão novas perspectivas sobre os padrões de voo e imageamento com VARPs e as estimativas de aprendizado de máquina para a cultura do tomate, também contribuindo diretamente para os desafios encontrados nos projetos FAPESP em andamento nº 2022/16084-8 e nº 2021/06029-7.