O café é uma cultura de expressiva importância econômica e social para o Brasil. O país é o principal produtor e exportador mundial desse produto. A qualidade da bebida do café é influenciada por aspectos como as condições climáticas do local, as técnicas manejo empregadas, a maturação dos frutos no momento da colheita, o manejo pós-colheita, dentre outros. Para agregar valor ao produto, os agricultores vêm buscando utilizar formas de se produzir que propiciem a obtenção de um produto de melhor qualidade. Uma das formas de se conseguir isso é realizar a colheita com a menor quantidade possível de frutos verdes na planta. Uma das alternativas para identificação do momento ideal de se realizar a colheita é a partir do uso de técnicas de sensoriamento remoto. Com a utilização dessas técnicas é possível monitorar as culturas e estudar o comportamento da vegetação, por meio de índices de vegetação como o índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI). Diante do exposto, este trabalho teve por objetivo geral desenvolver um sistema de sensoriamento remoto, utilizando câmera modificada acoplada a VANT, para prever o grau de maturação dos frutos como indicativo do momento ideal da colheita com base em dados de índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI). Para isso, a primeira parte do trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de calibração para câmera modificada acoplada ao VANT para bandas do vermelho e do infravermelho próximo. Neste sistema foram definidas condições de voo (horário e utilização de filtro de densidade neutra, ND) e grupo de alvos que devem ser utilizados para calibração de dados de reflectância. A metodologia aplicada consistiu na realização de voos semanais em lavoura de café arábica nos horários de oito horas e meio dia, sendo dois voos em cada horário, um com filtro ND e outro com polarizador. Placas compostas de oito alvos em cores diferentes tiveram sua reflectância medida previamente com a utilização do espectroradiômetro e foram inseridas na área imageada no momento do voo, permitindo gerar modelos de calibração para as bandas do vermelho e do infravermelho a partir destes oito alvos e de cinco dos alvos que possuíam tons de cinza. Na segunda parte do trabalho objetivou-se identificar o grau de maturação dos frutos como indicativo do momento ideal para colheita do café arábica com derriça total com base em dados de NDVI obtidos a partir de câmera modificada acoplada ao VANT, NDVI obtidos a partir do GreenSeeker e de imagens coletadas pelo Satélite Sentinel-2. A cada aquisição de imagens, amostras de café foram coletadas nas áreas imageadas para determinação do estágio de maturação dos frutos. Foram determinados os coeficientes de correlação entre a porcentagem de frutos verdes e o NDVI calculado a partir de imagem adquirida pela câmera Zenmuse X3 modificada acoplada ao VANT, com o NDVI medido com o sensor GreenSeeker e o NDVI obtido a partir de imagens do satélite Sentinel-2. Os voos realizados às oito horas da manhã com a presença de filtro ND, e um grupo de cinco alvos em tons de cinza foram os que apresentaram modelos com melhor ajuste para calibração das bandas do vermelho e do infravermelho próximo. Apesar de erros quadráticos médios inferiores a 6% para os modelos de calibração em 81,82% dos dias, os valores de reflectância encontrados após calibração radiométrica não apresentaram concordâncias com os observados na literatura. O NDVI calculado com as bandas do vermelho e do infravermelho próximo das imagens obtidas a partir da câmera modificada acoplada ao VANT não apresentou correlação com a porcentagem de frutos verdes do cafeeiro. Já o NDVI obtido a partir do GreenSeeker e do Sentinel-2 apresentou correlação em somente um dos dias analizados. Dessa forma, conclui-se que o índice NDVI obtidos a partir dos três sensores utilizados neste estudo não são indicados para avaliar o grau de maturação dos frutos do cafeeiro arábica.
The coffee is an important crop in Brazil due to its economic and social contributions. The country is the main world's coffee producer and exporter. The coffee quality is influenced by many aspects such as the local climatic conditions, the management techniques adopted, the fruit ripeness at the harvesting period, the post-harvest management, among others. To add value to the product, the farmers have tried to use ways of producing that lead to product with better quality. One way to achieve this is to perform the harvest with minimum amount of green fruits in the plant. One of the alternatives to identify the ideal moment of harvesting is by using remote sensing techniques. With the use of these techniques, it is possible to perform crop monitoring and to analyze the vegetation behavior by the determination of vegetation indexes such as the normalized difference vegetation index (NDVI). Therefore, the objective of this work was to develop a remote sensing system, using a modified camera coupled to the UAV, in order to predict the coffee ripeness as an indicator of the ideal harvest time based on the NDVI. For this, the first part of this work had as objective to develop a calibration system for a modified camera coupled to the UAV to acquire images in red and near- infrared bands. In this system, flight conditions were defined (time and use of neutral density filter, ND) and group of targets that should be used for reflectance data calibration. The applied methodology consisted in the schedule of weekly flights in arabica coffee crop, at 8:00 AM and 12:00 PM with two flights at each hour, one with ND filter and another with polarizer. Composite plates of eight targets with different colors had their reflectance measured previously, with the use of the spectroradiometer and were inserted in the area at the time of flight, allowing to generate calibration models for the red and infrared bands from these eight targets and from five of the targets that had scales of gray. In the second part of this work, the objective was to identify the fruit ripeness as an indicator of the ideal harvest period for arabica coffee with total strip based on NDVI data obtained through a modified camera coupled to the UAV, on NDVI obtained from the GreenSeeker and on images collected by the Sentinel-2 Satellite. At each image acquisition, coffee samples were collected in the imaged areas to determine the fruit ripeness. The correlation coefficient between the percentage of green fruits and the NDVI calculated from the image acquired by the modified Zenmuse X3 camera coupled to the VANT was determined. Also, the correlation coefficients between the percentage of green fruits and the NDVI measured with the GreenSeeker sensor and the NDVI obtained from the images Sentinel-2 satellite were calculated. The flights performed at 8:00 AM with the use of the ND filter, and a group of five grayscale targets presented the best fit models for calibration of the red and near-infrared bands. Although the mean squared errors (MSE) were less than 6% for the calibration models in 81.82% of the days, the reflectance values observed after radiometric calibration did not correspond to those observed in the literature. The NDVI calculated with the red and near- infrared bands of images obtained from the modified camera coupled to the UAV showed no correlation with the percentage of green fruits of the coffee tree. Nevertheless, the NDVI obtained from the GreenSeeker and Sentinel-2 showed correlation in only one of the days. Thus, it was concluded that the NDVI indexes obtained by these three sensors are not a good indicator of the coffee ripeness.
