Uso de imagem coletada a partir de drone para monitoramento de plantas daninhas em área cultivada com cana-de-açúcar (Saccharum Officinarum)

Abstract

O avanço da tecnologia na agricultura revoluciona a identificação e o manejo de plantas daninhas. Este estudo utiliza imagens obtidas por sensores acoplados a drones e o software QGIS para mapear a infestação de plantas daninhas em uma lavoura de cana-de-açúcar. Para isso, foi utilizado o índice GLI (Green Leaf Index) que destacou a diferença entre a cultura e a vegetação invasora, seguido por um processo de filtragem para reduzir ruídos e por uma correção manual para maior precisão das áreas infestadas. Os resultados demonstram que essa abordagem separa eficientemente as duas classes, reforçando o potencial dos drones no monitoramento agrícola. Com os resultados obtidos foi possível observar a infestação localizada das plantas daninhas, nitidamente a corda-de viola, com uma infestação de 2,65% da área.