@MASTERSTHESIS{ 2016:1571075663,
 	title = {Uso de imagens multiespectrais de baixo custo para classificar n?veis de N aplicados ao solo em Agricultura de Precis?o},
 	year = {2016},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/2198",
 	abstract = "O objetivo geral deste projeto foi desenvolver um classificador estat?stico com base
 em algoritmos utilizando o teorema bayesianos para predi??o de doses de nitrog?nio aplicadas
 ao solo, atrav?s de imagens multiespectrais de baixo custo em pastagens de Tifton85 A partir
 de informa??es obtidas nessas imagens foram calculados os ?ndices espectrais, os quais foram
 utilizados em um vetor de caracter?sticas para discriminar n?veis de N aplicados ao solo. A
 pesquisa foi desenvolvida na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Departamento de
 Engenharia, ?rea de M?quinas e Energia na Agricultura. Os dados foram obtidos de um
 experimento instalado no campo de produ??o da Empresa Feno Rio Agro LTDA, parceira do
 projeto. As imagens foram adquiridas em 2 momentos uma ap?s 36 dias decorrentes ao corte
 de uniformiza??o da cultura utilizando um VANT (Ve?culo A?reo N?o Tripulado) e aos 7, 14,
 21, 28, 35, 42, 56 dias utilizando uma plataforma de capta??o de imagens de um experimento
 com 6 parcelas contendo respectivamente os tratamentos (0, 50, 100, 150, 200 e 250 kg ha
 -?
 de N), as an?lises estat?sticas foram realizadas no programa computacional SAS vers?o
 estudante, utilizando o procedimento PROCDISCRIM. Determinou-se fun??es discriminantes
 para cada dose de nitrog?nio, utilizando-se como vetores de caracter?sticas os ?ndices de
 vegeta??o (NDVI, GNIR, SAVI, GNDVI, RNIR). Essas fun??es discriminantes foram
 testadas em um classificador bayesiano, sendo que a maior acur?cia de classifica??o foi
 utilizando os ?ndices de vegeta??o em conjunto obtendo um coeficiente Kappa e a exatid?o
 global de 83% e 80%, respectivamente. Os resultados indicam que imagens multiespectrais de
 baixo custo podem ser utilizadas para desenvolver classificadores de doses de nitrog?nio
 aplicadas ao solo. Esses classificadores poder?o ser aplicados em algoritmos computacionais
 em sistemas de controle de m?quinas agr?colas para aplica??o de fertilizantes a taxas vari?veis
 em agricultura de precis?o.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia Agr?cola e Ambiental},
 	note = {Instituto de Tecnologia}
}