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https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/6569| Título: | O uso de drone na avaliação da distribuição longitudinal de plantas de milho (zea mays l) semeadas com uma semeadora tração humana |
| Título(s) alternativo(s): | Use of a drone to evaluate the longitudinal distribution of maize (*Zea mays* L.) plants sown with a human-powered planter |
| Autor(es): | Silva, Sabrina Oliveira da |
| Orientador: | Fernandes, Francisco Ronaldo Belém |
| Membro da Banca: | Cândido, Clebson Santos |
| Membro da Banca: | Ferreira, Marcos Nabate Mendes |
| Data do documento: | 2025 |
| Editor: | Universidade Estadual do Maranhão |
| Resumo: | A agricultura de precisão tem se expandido com o uso de tecnologias como os drones, que possibilitam o monitoramento eficiente das lavouras. Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho de uma semeadora de tração humana na distribuição longitudinal de sementes de milho (Zea mays L.), utilizando imagens aéreas capturadas por drone. O experimento foi conduzido em sistema de plantio direto, no município de Bom Lugar – MA. Foram realizados voos com drone DJI Mini 3 em diferentes estádios fenológicos da cultura, gerando ortomosaicos e Modelos Digitais de Elevação (MDE) no software Agisoft Metashape. A estimativa de falhas foi realizada por meio da classificação supervisionada no software SPRING, permitindo identificar falhas de plantabilidade, desuniformidades no estande e deficiências operacionais da semeadora. Os resultados demonstraram que a tecnologia é eficaz para o diagnóstico e tomada de decisões agronômicas em sistemas agrícolas familiares, contribuindo para a otimização de recursos e aumento da produtividade. |
| Resumo: | Precision agriculture has expanded with the use of technologies such as drones, enabling efficient crop monitoring. This study aimed to evaluate the performance of a human-powered seeder in the longitudinal distribution of maize (Zea mays L.) seeds using aerial images captured by a drone. The experiment was conducted under no-tillage conditions in Bom Lugar – Maranhão, Brazil. DJI Mini 3 drone flights were carried out at different phenological stages of the crop, generating orthomosaics and Digital Elevation Models (DEM) using Agisoft Metashape software. Planting failures were estimated through supervised classification in the SPRING software, allowing the identification of plantability gaps, stand uniformity issues, and operational deficiencies in the seeder. The results demonstrated that drone technology is effective for diagnostics and agronomic decision-making in small-scale farming systems, contributing to resource optimization and increased productivity |
| Palavras-chave: | Análise de falha Plantabilidade Agricultura de Precisão Lavouras Drones DJI Mini 3 Bom Lugar – Maranhão - Brasil Modelos Digitais de Elevação Software Agisoft Metashape software SPRING Agricultura familiar Failure analysis Plantability Precision agriculture Crops Family farming Good Place - Maranhão - Brazil |
| Aparece nas coleções: | Curso de Bacharelado em Agronomia - CCA UEMA - Monografias |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| TCC - SABRINA OLIVEIRA - ENG. AGRONÔMICA - CCA UEMA - 2025.pdf | PDF A | 2.51 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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