High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields/ Dados de imagens de alta resolução para avaliação da variabilidade espacial de talhões de cana-de-açúcar

The vegetation index (VI) generated from orbital images are essential tools to identify the spatial variability of the crops. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of sugarcane fields using imagery data. Also, to explore the ideal period to correlate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Red-Edge Index (NDRE) and Wide Dynamic Range Vegetation Index (WDRVI) with sugarcane yield. Four fields were selected in the state of São Paulo (56.37 ha) during the 2017/2018 and 2018/2019 growing seasons, as well as five fields in the state of Goiás (86.86 ha) during the 2019/2020 growing season. The VIs were calculated using orbital images from Sentinel-2 (spatial resolution of 10 m). The yield data were generated by a commercial sensor-system installed on the harvesters with a resolution of 0.20 Hz. Yield data were filtered and interpolated using the same resolution of the orbital images. Pearson's correlation was calculated between the yield and the VIs for each orbital image. The considered VIs were able to identify the spatial variability of sugarcane fields with coefficients of correlation of 0.95 and 0.96. The sugarcane stalks growth was the best period to correlate the VIs and the yield maps among the analyzed fields

Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique

Yield maps provide essential information to guide precision agriculture (PA) practices. Yet, on-board yield monitoring for sugarcane can be challenging. At the same time, orbital images have been widely used for indirect crop yield estimation for many crops like wheat, corn, and rice, but not for sugarcane. Due to this, the objective of this study is to explore the potential of multi-temporal imagery data as an alternative for sugarcane yield mapping. The study was based on developing predictive sugarcane yield models integrating time-series orbital imaging and a machine learning technique. A commercial sugarcane site was selected, and Sentinel-2 images were acquired from the beginning of the ratoon sprouting until harvesting of two consecutive cropping seasons. The predictive yield models RF (Random forest) and MLR (Multiple Linear Regression) were developed using orbital images and yield maps generated by a commercial sensor-system on harvesting. Original yield data were filtered and interpolated with the same spatial resolution of the orbital images. The entire dataset was divided into training and testing datasets. Spectral bands, especially the near-infrared at tillering crop stage showed greater contribution to predicting sugarcane yield than the use of derived spectral vegetation indices. The Root Mean Squared Error (RMSE) obtained for the RF regression based on multiple spectral bands was 4.63 Mg ha−1 with an R2 of 0.70 for the testing dataset. Overall, the RF regression had better performance than the MLR to predict sugarcane yield

Dados de alta resolução para o mapeamento da variabilidade espaço-temporal de talhões de cana-de-açúcar

Data-driven solutions have been more common in agriculture, mainly, with the progress of technology to optimize the operations at the field. Precision agriculture and remote sensing techniques have enabled the data acquisition of agronomical variables and more accurate diagnostics than using traditional methods. The crop monitoring for sugarcane area is commonly associated with regional scale or classification of sugarcane areas based on satellite imagery. Some alternative techniques can support the assessment of the spatio-temporal variability of the fields using three-dimensional (3D) sensing data provided by LiDAR (Light Detection and Ranging) technology, which have contributed to the site-specific crop management considering the canopy height or volume variation. Researchers have applied LiDAR data and aerial images in small areas, which indicated the requirement of understanding better the data acquisition and processing for large-scale applications, such as sugarcane areas in Brazil. This study aims to investigate the potential of 3D sensing data and satellite imagery to map the spatio-temporal variability of sugarcane fields before harvesting. Chapters 1 and 2 introduce the topic of the thesis and highlight the state of the art of the concepts used in the research. Chapter 3 describes the applied methods for data processing of 3D sensing data and aerial images in order to assess the spatio-temporal variability of a commercial sugarcane field. The sugarcane yield map was generated by a sensor-system that measures the mass flow based on the difference of hydraulic pressure of the chopper system in the harvester. The plant height of sugarcane fields was obtained with an ALS (Airborne Laser Scanning) in the final crop production cycle for two consecutive seasons. The point cloud generated, followed by the data filtering, enabled to obtain the canopy height model (CHM) as an information to investigate the association between the spatial variation of crop height and the yield map. A moderate relationship was found between the CHM and the yield map, which demonstrated the potential of high-resolution data to identify the spatial variability at the field level. Chapter 4 explores the use of orbital images for sugarcane yield mapping using reflectance data and vegetation index over the crop cycle for three consecutive crop seasons. The yield prediction models were developed by integrating satellite images, machine learning and multiple linear regression. The regression using Random Forest (RF) showed greater accuracy, since the non-linearity of the dataset was observed, and the spectral bands showed a lower error in estimation of yield. Crop vigor mapping using time-series analysis of satellite imagery supports the identification of the spatial variability of sugarcane fields. The results of this research demonstrated the potential applications of high-resolution data for guiding complementary diagnostics and local interventions in agricultural systems, since it indicates the crop height or vigor variation in large-scale before harvesting.As soluções direcionadas por dados têm sido mais comuns na agricultura, principalmente, com o avanço da tecnologia para otimizar as operações no campo. As técnicas de agricultura de precisão e sensoriamento remoto tem permitido a aquisição de dados de variáveis agronômicas e diagnósticos mais precisos do que por meio dos métodos tradicionais. O monitoramento de áreas de cana-de-açúcar é comumente associado à escala regional ou a classificação de áreas de cana-de-açúcar baseada em imagens de satélite. Algumas técnicas podem apoiar a avaliação da variabilidade espaço-temporal dos talhões utilizando dados tridimensionais (3D) a partir da tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), a qual tem contribuído no manejo específico da cultura considerando a variação da altura ou volume de plantas. Os pesquisadores têm aplicado os dados LiDAR e imagens aéreas em pequenas áreas, o que indica a necessidade de se compreender melhor a aquisição e o processamento de dados para as aplicações em larga escala, como nas áreas de cana-de-açúcar no Brasil. Este estudo tem como objetivo investigar o potencial dos dados 3D e imagens de satélite para mapear a variabilidade espaço-temporal dos talhões de cana-de-açúcar previamente a colheita. Os Capítulos 1 e 2 introduzem o tema da tese e destacam o estado da arte dos conceitos utilizados na pesquisa. No Capítulo 3 são descritos os métodos aplicados no processamento de dados 3D e imagens aéreas para avaliar a variabilidade espaço-temporal de uma área comercial de cana-de-açúcar. O mapa de produtividade foi gerado por um sistema-sensor que mede o fluxo de massa de acordo com a diferença da pressão hidráulica do picador na colhedora. A altura de plantas foi obtida com ALS (Airborne Laser Scanning) no ciclo final de produção da cultura por duas safras consecutivas. A nuvem de pontos gerada, seguida da filtragem de dados, possibilitou a obtenção do modelo de altura do dossel (CHM) como uma informação para investigar a associação entre a variação espacial da altura de plantas e o mapa de produtividade. Foi encontrada uma relação moderada entre o CHM e o mapa de produtividade, o que demonstrou o potencial dos dados de alta resolução para identificar a variabilidade espacial ao nível de talhão. O Capítulo 4 explora o uso de imagens orbitais para o mapeamento da produtividade de cana-de-açúcar usando dados de refletância e índices de vegetação ao longo do ciclo da cultura por três safras consecutivas. Os modelos de predição de produtividade foram desenvolvidos integrando imagens de satélite, aprendizado de máquina e regressão linear múltipla. A regressão utilizando Random Forest (RF) apresentou maior acurácia, uma vez que foi observada a não-linearidade do conjunto de dados, e as bandas espectrais apresentaram um menor erro na estimativa de produtividade. O mapeamento do vigor da cultura por meio da análise de séries temporais de imagens de satélite auxiliaram na identificação da variabilidade espacial dos talhões de cana-de-açúcar. Os resultados desta pesquisa demonstram o potencial de aplicação dos dados de alta resolução para orientar diagnósticos complementares e intervenções locais nos sistemas agrícolas, uma vez que indicam a variação do porte e vigor de plantas em larga escala antes da colheita

Measurement system based on LiDAR technology for estimation of the production parameters for sugarcane

A participação econômica da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é expressiva no agronegócio brasileiro, especialmente no estado de São Paulo. O monitoramento de produtividade para essa cultura é escasso de soluções consolidadas no nível de pesquisa e comercialmente. Tal monitoramento auxilia na identificação das variabilidades espacial e temporal, além de fornecer subsídio ao gerenciamento agrícola. Como uma alternativa os sensores a laser, abrangidos pela tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), têm sido utilizados por meio de plataformas aéreas ou terrestes para a estimativa de produtividade de culturas de grãos como milho e trigo, e para o monitoramento de florestas de modo não invasivo. O objetivo deste estudo é a investigação de aplicação do sensor a laser para a cana-de-açúcar em período pré-colheita a partir do desenvolvimento de um sistema de mensuração. O sistema é composto por um sensor a laser, receptor GNSS (Global Navigation Satellite System), uma unidade inercial e um computador portátil. O sensor a laser emite feixes de luz (905 nm) na forma de um único pulso em um plano 2D, a partir desses feixes os valores de distância entre o sensor e o dossel de plantas são calculados durante a trajetória do veículo agrícola. O receptor GNSS com sinal RTK (Real Time Kinematic) foi sincronizado ao sensor a laser para a obtenção da nuvem de pontos, a qual é caracterizada pela alocação de cada ponto impactado pelo feixe de luz nas respectivas coordenadas geográficas. A unidade inercial fornece informações relacionadas à influência da vibração a partir dos dados de oscilação na transversal (roll), lateral (pitch) e longitudinal (yaw). Os equipamentos foram instalados em um suporte de estrutura metálica no trator agrícola e conectados ao computador por meio de protocolos de comunicação. O desenvolvimento do sistema de mensuração envolve a avaliação de sua acurácia utilizando objetos de dimensões pré-estabelecidas e a sua aplicação em áreas experimentais de cana-de-açúcar. São abrangidos dois períodos de estudo, sendo um em 2015 para a área I (0,77 ha) e o segundo em 2016 utilizando as áreas I e II (0,56 ha). A aquisição de dados ocorreu cerca de 10 dias antes da colheita e, em paralelo, foram realizadas as medidas de biometria das plantas. Em 2015 a produtividade foi estimada pela biometria e em 2016 ocorreu a pesagem do material para cada parcela das áreas I e II. Os resultados referentes à avaliação da acurácia do sistema de mensuração demonstraram erros de até 13,0%, o qual não compromete o seu desempenho. A partir dos procedimentos de aquisição e processamento de dados foi possível gerar a nuvem de pontos, realizar a filtragem de dados e extrair as medidas de alturas máxima, média e mediana da vegetação. A influência da vibração no conjunto de dados foi considerada mais expressiva para as condições da área I. A correlação entre o diâmetro de colmos e a produtividade estimada pela biometria na área I em 2015 foi de 0,80. Enquanto que, a correlação entre o diâmetro de colmos e a altura de vegetação indicada pelo sistema de mensuração foi moderada (r=-0,53). Em 2016, para a mesma área, a correlação entre as medidas de altura média e mediana de vegetação obtidas pelo sistema e a produtividade foi de 0,64. Para as condições da área II não foram verificadas correlações entre as medidas de biometria e as alturas de vegetação. O sistema de mensuração utilizando uma plataforma terrestre apresentou desempenho satisfatório em relação à capacidade de detecção da distribuição de plantas de cana-de-açúcar e condizente com as condições das áreas em ambos os períodos de estudo, porém a sua aplicação em áreas com pouca variabilidade espacial apresentou baixa capacidade preditiva de produção de biomassa de cana-de-açúcar.The economic participation of sugarcane (Saccharum spp.) is significant in Brazilian agribusiness, especially in the state of São Paulo. The yield monitoring for this crop is scarce of solutions consolidated at the research and commercial levels. Such monitoring assists for identification of spatial and temporal variability, as well as providing support to the agricultural management. As an alternative laser sensors, covered by LiDAR (Light Detection and Ranging) technology, have been used by aerial or terrestrial platforms for estimating grain crops yield such as corn and wheat, and for noninvasive forest monitoring. The objective of this study is to investigate the laser sensor applications for sugarcane in the pre-harvest period from development of a measurement system. The measurement system consists of a laser sensor, a Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver, an inertial unit and a computer. The laser sensor emits light beams (905 nm) in the form of a single pulse in a 2D plane, from these beams the distance values between sensor and canopy were calculated during the trajectory of the agricultural vehicle. The GNSS receiver with RTK (Real Time Kinematic) signal was synchronized to the laser sensor to obtain the point cloud, which is characterized by the allocation of each point impacted by the light beam in the respective geographical coordinates. The inertial unit provides information related to the data influence of the vibration from oscillation in the transversal (roll), lateral (pitch) and longitudinal (yaw). The equipment were installed in a support of metallic structure in the agricultural tractor and connected to the computer through communication protocols. The development of the measurement system involves evaluation of its accuracy using objects of pre-established dimensions and its application in experimental areas of sugarcane. Two periods are covered by this study, one in 2015 for area I (0.77 ha) and the second in 2016 using areas I and II (0.56 ha). The data acquisition occurred about 10 days before sugarcane harvest and, in parallel, the biometrics measurements were carried out. In 2015 sugarcane yield was estimated by biometry and in 2016 material was weighed for each plot of areas I and II. The results regarding evaluation of the measurement system accuracy showed errors up to 13.0%, which does not compromise its performance. From the data acquisition and processing procedures, it was possible the point cloud generation, data filtering performing and extraction of some measurements as maximum, average and median heights of vegetation. The influence of the vibration on data set was considered more expressive for area I conditions. The correlation between stem diameter and yield estimated by biometry in area I in 2015 was 0.80. Meanwhile, the correlation between stem diameter and vegetation height indicated by the measurement system was moderate (r=-0.53). In 2016, for the same area, the correlation between measurements of average and median heights of vegetation obtained by the system and sugarcane yield was 0.64. For area II conditions no correlations were verified between biometrics measurements and vegetation height. The measurement system using a terrestrial platform presented a satisfactory performance in relation to the capacity of detection of sugarcane plants distribution and consistent with areas conditions for both periods of study, however its application in areas with low spatial variability presented reduced predictive capacity of biomass production of sugarcane

AI-Based Prediction of Carrot Yield and Quality on Tropical Agriculture

The adoption of artificial intelligence tools can improve production efficiency in the agroindustry. Our objective was to perform the predictive modeling of carrot yield and quality. The crop was grown in two commercial areas during the summer season in Brazil. The root samples were taken at 200 points with a 30 × 30 m sampling grid at 82 and 116 days after sowing in both areas. The total fresh biomass, aerial part, and root biometry were quantified for previous crop harvesting to measure yield. The quality of the roots was assessed by sub-sampling three carrots by the concentration of total soluble solids (°Brix) and firmness in the laboratory. Vegetation indices were extracted from satellite imagery. The most important variables for the predictive models were selected by principal component analysis and submitted to the Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Multiple Linear Regression (MLR) algorithms. SAVI and NDVI indices stood out as predictors of crop yield, and the results from the ANN (R2 = 0.68) were superior to the RF (R2 = 0.67) and MLR (R2 = 0.61) models. Carrot quality cannot be modeled by the predictive models in this study; however, it should be explored in future research, including other crop variables