3 research outputs found
Fusion of sensors to obtain a yield data for sugarcane harvesters
A cana-de-açúcar é uma importante cultura semi-perene em regiões tropicais do mundo como a principal fonte de açúcar e bioenergia e o Brasil é seu maior produtor. Como qualquer outra cultura, demanda um aperfeiçoamento prática constante, buscando uma cultura sustentável e com maiores rendimentos e menores custos. Uma das alternativas é a utilização de práticas de agricultura de precisão para explorar a variabilidade espacial dos rendimentos potenciais e para tanto, os mapas de produtividade são essenciais. Para obter os dados necessários para gerar um mapa confiável, é necessário um sistema com capacidade de ler e georreferenciar os dados do sensor e compará-los a uma calibração. No entanto, os resultados das pesquisas mais recentes associadas aos monitores de rendimento comercial, que utilizam apenas um tipo de sensor para determinar os mapas de produtividade, não retratam a exatidão exigida para a cana-de-açúcar. Este estudo teve como objetivo explorar o potencial do uso de dados provenientes de sensores instalados em diferentes partes da colhedora de cana-de-açúcar para determinação e aplicação em monitores de produtividade e determinação de falhas na lavoura. Para fins de comparação foi utilizado um transbordo instrumentado com células de carga para aferição da massa colhida. Foram utilizadas abordagens estatÃsticas convencionais e inteligência artificial para fusão dos dados e predição da produtividade da cana-de-açúcar, os métodos convencionais foram regressão linear simples e múltipla, e comparado com o método de redes neurais. Além da produtividade foi possÃvel constatar que é possÃvel identificar as falhas na lavoura através dos dados coletados e das falhas produzidas manualmente, todos os sensores medidos identificaram as falhas georeferenciadas. Com relação aos modelos implementados e utilizados, os baseados em regressão linear múltipla não apresentaram potencial na integração e predição da produtividade com os valores de erros definidos nas premissas do trabalho que é de menor que 2%. Além disso os mapas gerados com esses modelos tiveram algumas discrepâncias quanto ao aumento da produtividade em algumas áreas e extração das falhas existentes. Já o modelo de fusão utilizando redes neurais artificiais apresentou uma excelente alternativa para predição da produtividade. Uma vez que a rede é treinada, a mesma apresentou erros inferiores a 2% em todos os mapas gerados. De maneira geral todos os sensores quando avaliados individualmente apresentaram vantagens e desvantagens na determinação da produtividade. Porém, quando fundido os dados dos diversos sensores, as respostas encontradas apresentaram coeficiente de determinação R2 superiores a 95%, RMSE menor que 1kg e RE menor que 2%.Sugarcane is an important semi-perennial crop in tropical regions of the world as the main source of sugar and bioenergy, and Brazil is its largest producer. Like any other culture, it demands constant improvement in practice, seeking a sustainable culture with higher yields and lower costs. One of the alternatives is the use of precision farming practices to explore the spatial variability of potential yields and for that, productivity maps are essential. To obtain the data needed to generate a reliable map, a system is required that is capable of reading and georeferencing the sensor data and comparing them to a calibration. However, the results of the most recent surveys associated with commercial yield monitors, which use only one type of sensor to determine productivity maps, do not depict the exactitude required for sugarcane. This study aimed to explore the potential of using data from sensors installed in different parts of the sugarcane harvester for determination and application in productivity monitors and determination of crop failure, for comparison purposes a transhipment was used instrumented with load cells to measure the mass harvested. We used conventional statistical approaches and artificial intelligence for data fusion and prediction of sugarcane productivity, conventional methods were simple and multiple linear regression, and compared with the neural network method. In addition to productivity, it was possible to verify that it is possible to identify crop failures through the data collected and the failures produced manually, all the measured sensors identified georeferenced faults. Regarding the implemented and used models, those based on multiple linear regression did not present potential in the integration and prediction of productivity with the values of errors defined in the assumptions of the work that is less than 2%. In addition, the maps generated with these models had some discrepancies regarding productivity increase in some areas and extraction of existing flaws. On the other hand, the model of fusion using artificial neural networks presented an excellent alternative for prediction of productivity; since the network is trained the same one presented in all the generated maps errors inferior to 2%. In a general way all the sensors when evaluated individually presented advantages and disadvantages in determining the productivity, but when fused the data of the various sensors the answers found of coefficient of determination R2 higher than 95%, RMSE less than 1kg and RE less than 2%
Sensor Fusion with NARX Neural Network to Predict the Mass Flow in a Sugarcane Harvester
Measuring the mass flow of sugarcane in real-time is essential for harvester automation and crop monitoring. Data integration from multiple sensors should be an alternative to receive more reliable, accurate, and valuable predictions than data delivered by a single sensor. In this sense, the objective was to evaluate if the fusion of different sensors installed in a sugarcane harvester improves the mass flow prediction accuracy. A harvester was experimentally instrumented, and neural network models integrated sensor data along the harvester to perform the self-calibration of these sensors and estimate the mass flow. Nonlinear autoregressive networks with exogenous input (NARX) and multiple linear regression (MLR) models were compared to predict the mass flow. The prediction with the NARX showed a significant superiority over MLR. MLR decreases the estimated mass flow variability in the harvester. NARX with multi-sensor data has an RMSE of 0.3 kg s−1, representing a MAPE of 0.7%. The fusion of sensor signals improves prediction accuracy, with higher performance than studies with approaches that used a single sensor. The mass flow approach with multiple sensors is a potential approach to replace conventional yield monitors. The system generates accurate data with high sample density within sugarcane rows