@InProceedings{GonçalvesFerMacBarMac:2017:MoCrTa,
               author = "Gon{\c{c}}alves, Luana Mendes and Ferraz, Gabriel Ara{\'u}jo e 
                         Silva and Maciel, Daniel Andrade and Barbosa, Brenon Diennevan 
                         Souza and Maciel, Diogo Tubertini",
          affiliation = "{Universidade Federal de Lavras (UFLA)} and {Universidade Federal 
                         de Lavras (UFLA)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Universidade Federal de Lavras (UFLA)} and 
                         {Universidade Federal de Lavras (UFLA)}",
                title = "Monitoramento do crescimento de tapetes de grama esmeralda 
                         atrav{\'e}s imagem obtida por aeronave remotamente pilotada 
                         (rpa)",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2017",
         organization = "Congresso Brasileiro de Engenharia Agr{\'{\i}}cola, 46. 
                         (CONBEA)",
             keywords = "Zoysia japonica Steud., Drone, Agricultura de Precis{\~a}o, 
                         Zoysia japonica Steud., Drone, Precision Agriculture.",
             abstract = ": As Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA) est{\~a}o surgindo 
                         como ferramentas para obten{\c{c}}{\~a}o de dados e 
                         aux{\'{\i}}lio no monitoramento de campo. Esta nova ferramenta 
                         tem possibilitado embarcar c{\^a}meras e sensores para 
                         obten{\c{c}}{\~a}o de imagens com baixo custo em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s imagens de sat{\'e}lites e {\`a} 
                         aerofotogrametria. Nesse sentido, este trabalho teve por objetivo 
                         utilizar uma RPA para monitoramento do crescimento de tapetes de 
                         grama esmeralda e na identifica{\c{c}}{\~a}o de falhas no 
                         fechamento. O experimento foi realizado em uma {\'a}rea comercial 
                         de produ{\c{c}}{\~a}o de grama esmeralda localizada na cidade de 
                         Bom Sucesso (MG). A imagem foi obtida utilizando uma RPA de asa 
                         rotativa (quadric{\'o}ptero), de voo aut{\^o}nomo, contendo 
                         c{\^a}mera RGB (vis{\'{\i}}vel), com altura de voo de 50 m. O 
                         processamento da imagem para constru{\c{c}}{\~a}o do mapa do 
                         {\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o (MPRI) e para 
                         an{\'a}lise das falhas foi realizado em um software de 
                         geoprocessamento. Foi poss{\'{\i}}vel gerar o {\'{\i}}ndice 
                         MPRI e com isso identificar falhas no crescimento dos tapetes de 
                         grama. Com isso, a utiliza{\c{c}}{\~a}o desta tecnologia para 
                         monitoramento e avalia{\c{c}}{\~a}o dos talh{\~o}es de 
                         produ{\c{c}}{\~a}o podem ser utilizadas na gest{\~a}o destas 
                         {\'a}reas. ABSTRACT: Remotely Piloted Aircraft (RPA) are emerging 
                         as tools for data collection and assistance in field monitoring. 
                         This new tool has made it possible to ship cameras and sensors to 
                         obtain images with low cost in relation to satellite images and 
                         aerophotogrammetry. Therefore, this study aimed to use RPA for 
                         monitoring the growth of esmeralda grass carpets and identifying 
                         closing failures. The experiment was carried out in a commercial 
                         area of esmeralda grass production located in the city of Bom 
                         Sucesso (MG). The image was obtained using an autonomous flight 
                         rotating wing (quadricopter) RPA, containing RGB camera (visible), 
                         with flight height of 50 m. The image processing for construction 
                         of the vegetation index map (MPRI) and fault analysis was 
                         performed in a geoprocessing software. It was possible to generate 
                         the MPRI index and thereby identify gaps in the growth of grass 
                         carpets. With this, the use of this technology for monitoring and 
                         evaluation of production plots can be used in the management of 
                         these areas.",
  conference-location = "Macei{\'o}, AL",
      conference-year = "30 jul. - 03 ago.",
                 isbn = "2358-582X",
                label = "lattes: 9511166263268121 3 
                         Gon{\c{c}}alvesFerMacBarMac:2017:MOCRTA",
             language = "pt",
           targetfile = "monitoramento_crescimento.pdf",
                  url = "http://publicacoes.conbea.org.br/anais",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}