Inventário de Sobrevivência de povoamento de Eucalyptus com uso de Redes Neurais Artificiais em Fotografias obtidas por VANTs

Authors

  • Marieli Sabrina Ruza marielisabrinaruza@yahoo.com.br
    Universidade Federal do Paraná (UFPR)
  • Ana Paula Dalla Corte anapaulacorte@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná
  • Angela Maria Klein Hentz angelakhentz@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná
  • Carlos Roberto Sanquetta carlos_sanquetta@hotmail.com
  • Carlos Alberto Silva carlos_engflorestal@outlook.com
    Universidade de Idaho
  • Emerson Roberto Schoeninger eschoeninger@klabin.com.br

DOI:

10.34062/afs.v4i1.4169

Keywords:

Neurodic, Ortomosaico, Drone

Abstract

O objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho do software Neurodic, baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs), para classificação de mudas de Eucalyptus em talhões pós plantio em ortofotos aéreas obtidas por via VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado). As fotografias foram obtidas com VANT eBee-Ag equipado de uma câmera RGB, e todo o processamento pós voo para a geração da ortofoto foi executado com o software Postflight Terra 3D. A classificação foi executada com o Neurodic, e posteriormente foi importada no software QuantumGIS. Foram então calculados e comparados os números de mudas a partir de uma classificação manual sobre a ortofoto (número real de mudas), a partir da estimativa do número de mudas pelo espaçamento de plantio, e a partir da classificação do Neurodic, baseando-se nesse caso na classificação pós-processada manualmente e na classificação original. Os valores mais próximos à realidade foram obtidos com as RNAs pós-processadas, que apresentaram um erro menor que 2% na área total, enquanto que o pior resultado foi com as RNAs sem edições. A estimativa com base no espaçamento de plantio mostrou superestimar o número real de mudas. Conclui-se, portanto, que a utilização de ortofotos por meio de VANT, com a classificação via RNA, mostra-se promissora para contagem de mudas, porém o processamento ainda não pode ser feito de forma totalmente automatizada.

Author Biographies

Marieli Sabrina Ruza, Universidade Federal do Paraná (UFPR)

Departamento de Ciências Florestais da Universidade Federal do Paraná

Ana Paula Dalla Corte, Universidade Federal do Paraná

Departamento de Ciências Florestais da Universidade Federal do Paraná

Angela Maria Klein Hentz, Universidade Federal do Paraná

Departamento de Ciências Florestais da Universidade Federal do Paraná

Carlos Roberto Sanquetta

Departamento de Ciências Florestais da Universidade Federal do Paraná

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Published

2017-03-31