Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3203
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | Filgueira, Eduardo Teles Dias | - |
dc.date.accessioned | 2021-12-16T23:31:53Z | - |
dc.date.available | 2021-12-16T23:31:53Z | - |
dc.date.issued | 2021-12-01 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3203 | - |
dc.description.abstract | Remote sensing is a very important tool for monitoring land and water use in irrigation practices. The increasing technological advances have enabled the advent of new resources that help this task, either through the availability of high-resolution multispectral satellite images, or through the advancement of the methods used to interpret these data. Computer Vision has proven to be an important ally in the analysis of aerial images, serving as a decision support tool and an alternative to manual visual inspection methods, which are often laborious. Based on these concepts, this work aimed to identify central pivot irrigated areas in the State of Goiás, using an automatic circular shape detection method. For this, we used the Hough Transform, an algorithm widely used in Computer Vision to detect geometric shapes, including circles. Applying the technique to satellite images of agricultural areas in the municipality of Cristalina – GO, the pivot circles could be automatically detected. The number of pivots counted manually was compared with the quantity detected automatically, in order to determine the detection accuracy of the algorithm. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás | pt_BR |
dc.relation | Recursos próprios | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Irrigação | pt_BR |
dc.subject | Pivô central | pt_BR |
dc.subject | Transformada de hough | - |
dc.subject | Visão computacional | - |
dc.subject | Central pivots | - |
dc.subject | Computer vision | - |
dc.subject | Hough transform | - |
dc.subject | Irrigation | - |
dc.title | Identificação de áreas irrigadas por pivô central no Estado de Goiás através do uso de técnicas de visão computacional | pt_BR |
dc.title.alternative | Identification of central pivot irriged areas in the state of Goiás through the use of computational visio techniques | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Medeiros, Antonio Marcos de Melo | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3427815361969248 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Sousa, Marcos Antônio de | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5703480951193863 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Borges, Fabricia Neres | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4579553429434343 | pt_BR |
dc.description.resumo | O sensoriamento remoto é uma ferramenta de grande importância para o monitoramento do uso do solo e da água nas práticas de irrigação. O crescente avanço tecnológico possibilitou o advento de novos recursos que auxiliam essa tarefa, seja por meio da disponibilidade de imagens de satélite multiespectrais de alta resolução, seja pelo avanço dos métodos utilizados para interpretar esses dados. A Visão Computacional tem se mostrado uma importante aliada na análise de imagens aéreas, servindo como ferramenta de suporte à decisão e uma alternativa aos métodos de inspeção visual manual, que muitas vezes são laboriosos. Com base nesses conceitos, este trabalho teve o objetivo de identificar áreas irrigadas a pivô central no Estado de Goiás, utilizando-se um método de detecção automática de formas circulares. Para isso, utilizou-se a Transformada de Hough, um algoritmo amplamente usado em Visão Computacional para detectar formas geométricas, incluindo círculos. Aplicando-se a técnica em imagens de satélite de áreas agrícolas do município de Cristalina – GO, pode-se detectar automaticamente os círculos dos pivôs. Comparou-se o número de pivôs contados manualmente com a quantidade detectada de forma automática, a fim de se determinar a acurácia de detecção do algoritmo. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola Politécnica | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC Goiás | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE AGUA E SOLO | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7717844843524192 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.degree.level | Graduação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia Elétrica |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|
IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS IRRIGADAS POR PIVÔ CENTRAL NO ESTADO DE GOIÁS ATRAVÉS DO USO DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL.pdf | 840,36 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.
Ferramentas do administrador