Predição altimétrica por tecnologia de aeronave remotamente pilotada para máquinas agrícolas

Freire, Alexandre Araujo Ribeiro

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/17701

Tipo do documento:	Tese
Título:	Predição altimétrica por tecnologia de aeronave remotamente pilotada para máquinas agrícolas
Otros títulos:	Altimetric prediction by remotely piloted aircraft technology for agricultural machinery
Autor:	Freire, Alexandre Araujo Ribeiro
Orientador(a):	Antunes, Mauro Antonio Homem
Primeiro coorientador:	Barros, Murilo Machado de
Primeiro membro da banca:	Barros, Murilo Machado de
Segundo membro da banca:	Barbosa, Luiz Guimarães
Terceiro membro da banca:	Debiasi, Paula
Quarto membro da banca:	Silva, Sonia Maria Lima
Quinto membro da banca:	Ferraz, Gabriel Araújo e Silva
Palabras clave:	Agricultura de Precisão;ASPRS;ET-CQDG;Declividade;Segurança Operacional na Mecanização;Tombamento lateral;Precision Agriculture;Declivity;Operational Safety in Mechanization;Side overturn;Agricultura de precisión;Pendiente;Seguridad Operacional en Mecanización;Caída lateral
Área(s) do CNPq:	Engenharia Agrícola Engenharia Agrícola
Idioma:	por
Fecha de publicación:	24-feb-2022
Editorial:	Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição:	UFRRJ
Departamento:	Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
Programa:	Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária
Citación:	FREIRE, Alexandre Araujo Ribeiro. Predição altimétrica por tecnologia de aeronave remotamente pilotada para máquinas agrícolas. 2022. 152 f. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária) - Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal Rural de Rio de Janeiro, Seropédica, 2022.
Resumen:	A produção agrícola em áreas com relevos irregulares e declivosos, ocasionam uma série de problemas relacionadas à operação das máquinas agrícolas, tais como processos erosivos no solo, acidentes de trabalho de alta gravidade e subutilização da máquina. Um fator utilizado na gestão da variabilidade espacial do relevo é a Agricultura de Precisão (AP), pois, identificando as declividades, podem ser traçadas estratégias para mitigar os obstáculos encontrados ao mecanizar lavouras situadas em locais com declive acentuado. Nesse sentido, identificaram-se três aspectos relevantes quanto aos fatos citados: como otimizar o uso do solo de forma sustentável, como resguardar o conjunto motomecanizado dos acidentes por tombamento lateral e por fim, como proporcionar o aumento de terras aptas à mecanização. Uma importante ferramenta utilizada na AP para diferentes objetivos são as Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAs) e deste modo, este trabalho tem como objetivo utilizar esta tecnologia para a realização de mapeamento prévio do relevo antes do início das atividades mecanizadas. Contudo, observou-se uma limitação quanto aos aspectos da mecanização agrícola relacionadas à declividade máxima operacional, por conta do alto fator de segurança empregado na atividade agrícola, na ordem de 50% de sua declividade operacional limite. Foram mensuradas por levantamento topográfico e aerofotogramétrico, quatro áreas distintas, com inclinações médias em 38,4%, 41,2%, 6,5% e 6,3%. A metodologia utilizada compreendeu as etapas de controle de qualidade de dados geoespaciais segundo a norma ET- CQDG, recomendação do produto geoespacial obtido em função da norma da ASPRS, análise da acurácia altimétrica do relevo, monitoramento das diferenças de declividade e análise de similaridade das curvas de nível utilizando a distância de Hausdorff. Foi montada uma base de dados, a qual permitiu a utilização dos resultados para as aplicações concernentes à AP. Os produtos obtidos alcançaram segundo a ET-CQDG o enquadramento planimétrico e altimétrico na classe A para as escalas 1:500 e 1:1000 com equidistâncias entre as curvas de nível de 0,50 m e 1 m. Os produtos gerados enquadraram-se na recomendação intitulada mapeamento padrão e trabalhos em SIG, segundo a norma da ASPRS. A Acurácia altimétrica obtida ao nível de 95% de confiança para as quatro áreas de estudo, foram respectivamente 0,265 m, 0,178 m, 0,145 m e 0,096 m. A análise de similaridade pela distância de Hausdorff apresentou os melhores resultados para as áreas com relevo forte ondulado e os piores para as áreas com relevo suave ondulado. Para a determinação do novo fator de segurança, relacionado à declividade máxima operacional, foi obtido o valor ajustado de 5% entre as respostas das diferenças de declividade em um nível de confiança de 95%. Foi empregada a Análise de Árvore de Falhas, a partir de um hipotético acidente de trabalho, tendo apresentado a predição altimétrica como medida mitigadora do evento indesejado. Modelou-se um protótipo do sistema computacional de segurança operacional para as máquinas agrícolas. De acordo com as análises apresentadas, os mapas de declividade com curvas de nível e resolução espacial de 0,20 m desenvolvidos, apresentaram diferenças de declividade na ordem de 4,3% ao nível de confiança em 95% na situação mais crítica, habilitando o seu uso em sistemas de controle de máquinas agrícolas, otimizando o processo mecanizado, ampliando a porcentagem de áreas mecanizáveis, proporcionando o uso consciente do solo e prevenindo os acidentes por tombamento lateral do conjunto motomecanizado.
Abstract:	Agricultural production in areas with irregular and sloping reliefs causes different problems related to the operation of agricultural machines, such as erosion processes in the soil, high severity work accidents and underuse of the machine. A used way in the management of the spatial variability of the relief is Precision Agriculture (PA), because, by identifying the slopes, strategies can be developed to mitigate the obstacles when mechanizing crops that are located in places with steep slopes. In this way, three relevant aspects were identified regarding the related facts: how to optimize the use of the land in a sustainable way; how to protect the mechanized set from accidents by side overturning and; finally, how to provide an increase in the land suitable for mechanization. An important tool used in the PA for different purposes is the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and thus, this work aims to use this technology to carry out a previous mapping of the relief before the start of mechanized activities. However, there was a limitation regarding the aspects of agricultural mechanization related to maximum operational slope, due to the high safety factor used in agricultural activity, in the order of 50% of its operational slope limit. Four distinct areas were measured by topographic and aerial photogrammetric surveys, with average slopes of 38.4%, 41.2%, 6.5% and 6.3%. The methodology used included the steps of quality control of geospatial data according to the ET-CQDG standard, recommendation of the geospatial product obtained according to the ASPRS standard, analysis of the altimetric accuracy of the relief, monitoring of slope differences and analysis of similarity of the curves level using the Hausdorff distance. A database was set up, which allowed the use of the results for applications concerning the PA. The obtained products reached according to the ET-CQDG planimetric and altimetric classification as class A for scales 1:500 and 1:1000 with distances between the contour lines of 0.50 m and 1 m. These products fit the recommendation entitled standard mapping and GIS work, according to the ASPRS standard. The altimetric accuracy obtained at the 95% of confident level for the four study areas were respectively 0.265 m, 0.178 m, 0.145 m and 0.096 m. The similarity analysis by the Hausdorff distance showed the best results for areas with strong undulating relief and the worst for areas with smooth undulating relief. For the determination of the new factor of safety, related to the maximum operational slope, the adjusted value of 5% was obtained among the results of the slope differences in a confident level of 95%. We have used Fault Tree Analysis based on a hypothetical work accident, and it has presented the altimetric prediction as a decreasing measure of the unwanted event. A prototype of the operational safety computer system was patterned for agricultural machines. According to the analyzes presented, the slope maps with contour lines and spatial resolution of 0.20 m developed, showed slope differences in the order of 4.3% at the 95% confident level in the most critical situation, enabling its use in agricultural machinery control systems, thus optimizing the mechanized process, increasing the percentage of mechanized areas, providing the conscious using of the soil and preventing accidents due to side overturning of the mechanized set. 1 Introducción En la actualidad, ante el constante aumento de la demanda mundial de alimentos aliado a una tendencia de aumento expresivo de la población mundial, el uso racional y eficiente de los recursos naturales disponibles en el planeta, se convierte en una premisa innegable bajo cualquier perspectiva en el futuro próximo. En este contexto, el suelo es uno de los bienes más preciados y necesarios para el desarrollo de las actividades agrícolas y, por su importancia, su uso debe estar sujeto a procesos que generen cada vez menos daño al medio ambiente, pero al mismo tiempo mejoren las respuestas producción en cada área agrícola. Siguiendo este camino, se desarrolló la Agricultura de Precisión (AP), teniendo su esencia basada en la optimización del proceso productivo de los cultivos agrícolas, a partir del manejo de la variabilidad espacial involucrada, para mejorar el potencial de respuesta de los cultivos, manteniendo el medio ambiente en balance. Cabe destacar que el uso de maquinaria agrícola de alta tecnología se convierte en una herramienta indispensable para el progreso del sector, enfocándose en el objetivo principal de incrementar la producción agrícola, manteniendo el desarrollo sostenible y el equilibrio de las interacciones hombre-máquina. Ante esta afirmación, existe un vasto escenario para el desarrollo de investigaciones encaminadas a mejorar las técnicas y tecnologías utilizadas en AP. Ante el escenario presentado, el área de geotecnologías es un poderoso aliado en temas que se refieren a la AP y, en consecuencia, a la mecanización de la agricultura. Por lo tanto, con la creciente expansión de actividades en la AP y las constantes innovaciones tecnológicas que se incorporan al proceso de mecanización, el uso racional de insumos y el uso consciente del suelo se vuelven fundamentales y necesarios para que la relación entre productividad, los impactos al medio ambiente y la seguridad de las actividades laborales se mantengan en equilibrio. Contribuyendo a este proceso, se destacan las numerosas y recientes innovaciones tecnológicas en cuanto al uso de Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA). Para el uso de esta tecnología, existe de hecho un gran potencial de soluciones e innovaciones a ser introducidas en el contexto de AP, cuya aplicación es indispensable en un panorama de agricultura moderna, con alta precisión y exigentes estándares de seguridad en el trabajo. El uso de PRAs ha crecido significativamente en los últimos años en numerosas aplicaciones como geología, monitoreo ambiental, mapeo sistemático, AP, entre otras. La aerofotogrametría mediante RPAs se convierte en una alternativa tangible para el mapeo de áreas cultivables, vinculando interesantes resultados costo-beneficio, posibilitando la obtención de un producto final con calidad, menor costo en comparación con otras técnicas, facilidad operativa en campo y desarrollo de nuevas metodologías para la práctica. Sin embargo, los datos referentes a esta tecnología carecen de interpretación, estandarización de métodos y análisis científicos más profundos, que permitan validar sus aplicaciones en diferentes áreas del conocimiento y para aplicaciones más específicas como las de AP. Muchas propiedades agrícolas en ocasiones no logran mecanizar las partes productivas de sus tierras, porque están ubicadas en lugares con pendientes más pronunciadas, o cuando son utilizadas, pueden no hacer uso de una práctica correcta de siembra de cultivos, xi provocando la degradación del suelo por los procesos erosivos y también de forma rutinaria, comprometiendo la seguridad operativa, resultando en accidentes de trabajo por el vuelco lateral de la máquina agrícola. La topografía del relieve es uno de los factores más significativos en el proceso de erosión del suelo, por lo que es importante correlacionar la práctica inadecuada de implementar cultivos agrícolas “cuesta abajo”, con el incremento del proceso de erosión. Sin embargo, aún más graves son las condiciones de trabajo a las que están expuestos los operarios y las máquinas, ya que la mayoría de los accidentes laborales que se producen en estas actividades se deben a condiciones ambientales en zonas muy inclinadas y/o con relieve irregular. Esta situación acaba poniendo en riesgo el conjunto motor-mecanizado y expone automáticamente al operario al riesgo de muerte por accidente de trabajo, provocado por la caída lateral y/o vuelco de la máquina agrícola. Por todo lo anterior, existe un vacío por llenar en torno a tres aspectos fundamentales mencionados, que son: garantizar la seguridad operativa del conjunto mecanizado en la actividad laboral, mantener la oferta productiva de alimentos para atender las crecientes demandas de alimentos y, por último, reducir los impactos ambientales generados por la actividad agrícola. Ante la situación presentada, se cuestiona la realización de una metodología que pueda atender simultáneamente los tres aspectos planteados. De esta forma, el presente trabajo propone una solución susceptible de ser insertada en el ciclo AP, con el fin de contribuir a garantizar la seguridad operativa del sistema hombre-máquina, al mismo tiempo que brinda la posibilidad de evaluar el incremento de las áreas productivas, proporcionando elementos para que haya una correcta práctica del uso del suelo, reduciendo su degradación. Se puede decir que es una tarea compleja determinar el desempeño del sistema mecanizable ya que depende de varios factores, entre ellos la pendiente del terreno sujeto a la mecanización. Sin embargo, esta fue la única variable espacial analizada en esta investigación, es decir, se debe elaborar una solución completa para todo el sistema integrando los resultados aquí encontrados, con otros referidos a otras variables de importancia para el proceso. Por lo tanto, la predicción altimétrica abordada en este trabajo se incorporaría a este sistema como una herramienta de planificación operativa dentro del ciclo AP. 2. Metodología Para llevar a cabo esta investigación se definieron cuatro áreas rurales de interés. Son: dos propiedades privadas ubicadas en el municipio de Bom Jardim (áreas 1 y 2), ubicadas en la región montañosa del Estado de Río de Janeiro y otras dos áreas (áreas 3 y 4) de propiedad del Gobierno Federal, ubicadas dentro el campus de la Universidad Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ), ubicado en la Baixada Fluminense, municipio de Seropédica, también en el Estado de Rio de Janeiro. El área 1 tiene una superficie aproximada de 0,344 ha, con una pendiente de relieve promedio en torno al 38,4%. El área 2 tiene una superficie aproximada de 0,183 ha, con una pendiente de relieve promedio en torno al 41,2%. El área 3 tiene una extensión aproximada de 1.044 ha y una pendiente de relieve promedio en torno al 6,5%. El área 4, por su parte, tiene una superficie aproximada de 0,756 ha y una pendiente de relieve promedio de alrededor de 6,3%. Las áreas de estudio fueron clasificadas de acuerdo con el sistema brasileño de clasificación de suelos de Embrapa (2006), de la siguiente manera: las áreas 1 y 2 tienen topografía caracterizada como un fuerte relieve ondulado. Las áreas 3 y 4, por su parte, presentan una topografía caracterizada por un suave relieve ondulado. Los productos cartográficos digitales de interés para las áreas de estudio fueron elaborados a partir de la adopción de los parámetros del elipsoide Geodetic Reference System xii 1980, sistema de proyección Universal Transverse Mercator (UTM), zona 23 Sur, meridiano central igual a 45o oeste. El procesamiento de datos aerofogramétricos se basó en 15 puntos de control y 20 puntos de verificación, con el fin de cumplir simultáneamente con la norma brasileña Especificaciones Técnicas para el Control de Calidad de datos Geoespaciales (ET- CQDG) y la norma estadounidense Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data (PASDGD). La metodología utilizada incluyó los siguientes pasos: control de calidad de los datos geoespaciales según el estándar ET-CQDG; recomendación del producto geoespacial obtenido según el estándar PASDGD; análisis de la precisión altimétrica del relieve; seguimiento de desniveles; análisis de similitud de líneas de contorno utilizando el algoritmo de distancia de Hausdorff; el uso del Análisis de Árbol de Fallas para temas de seguridad en el trabajo; y finalmente, el modelado del prototipo del sistema de seguridad operacional para máquinas agrícolas. Con base en los resultados obtenidos en los pasos mencionados, se configuró una base de datos, que permitió el uso de los resultados para aplicaciones relacionadas con el AP. 3. Resultado y Discusión Los productos obtenidos lograron, según la norma ET-CQDG, el marco planimétrico y altimétrico en clase A para escalas 1:500 y 1:1000 con equidistancias entre las curvas de nivel de 0,50 m y 1 m. Los productos generados se ajustan a la recomendación denominada cartografía estándar y trabajo SIG, según el estándar PASDGD. La precisión altimétrica obtenida al 95% de nivel de confianza para las cuatro áreas de estudio fue respectivamente 0,265 m, 0,178 m, 0,145 m y 0,096 m. El análisis de similitud por la distancia de Hausdorff mostró los mejores resultados para áreas con relieve ondulado fuerte y los peores para áreas con relieve ondulado suave. Para la determinación del nuevo factor de seguridad, relacionado con la pendiente máxima operativa, se obtuvo el valor ajustado del 5% entre las respuestas de las diferencias de pendiente en un nivel de confianza del 95%. A partir de los resultados alcanzados y recogidos en la base de datos para aplicación en Agricultura de Precisión, se utilizó el Análisis de Árbol de Fallas, a partir de un hipotético accidente de trabajo, habiéndose presentado la predicción altimétrica como medida mitigadora del evento no deseado. Luego de realizar el Análisis de Árbol de Fallas, se modeló un prototipo del sistema informático de seguridad operacional para máquinas agrícolas (appSOMA), de acuerdo a los resultados obtenidos. Para ello se utilizaron mapas de taludes con curvas de nivel con una resolución espacial de 0,20 m y diferencias de taludes del orden de 4,3% al 95% de nivel de confianza en la situación más crítica. Esta solución permite optimizar el proceso de mecanizado, aumentando el porcentaje de áreas mecanizadas, facilitando el uso consciente del suelo y evitando accidentes por vuelco lateral del conjunto motor-mecanizado. 4. Consideraçiones Finales Las verificaciones realizadas utilizando las distancias de Hausdorff nos permitieron inferir que las áreas que tienen pendientes promedio similares pueden compararse en términos del ajuste general del conjunto de datos. Por lo tanto, cuanto menor sea el valor promedio de dH en un conjunto de datos, menores serán las diferencias de pendiente entre los métodos de adquisición de datos, como se observa en los resultados de las áreas 3 y 4. La construcción de la base de datos para aplicación en la AP, permitió analizar y concluir favorablemente sobre la capacidad de empleo de las RPA para realizar la xiii predicción altimétrica. Los análisis realizados presentan un panorama, que puede ser utilizado en el contexto de las AP, según las técnicas involucradas para la siembra de cada cultivo según sus especificidades. Los resultados presentados deben interpretarse como una guía para los productores de datos geoespaciales con el propósito de uso para AP empleando el artificio de la mecanización. De esta forma, la predicción altimétrica por el conocimiento previo de las pendientes del relieve de forma precisa, da un nuevo aspecto en el ciclo de las AP, ya que la solución individualizada proporciona ganancias productivas a los agricultores, considerando que se pueden aprovechar mayores porciones de áreas. mecanizado de acuerdo a las especificidades de cada escenario analizado. Siguiendo esta metodología de aplicación, también es posible planificar y predecir las trayectorias operativas, incluidas las maniobras que realiza en campo la máquina agrícola, una vez conocidos los tramos de mayor pendiente, estas maniobras se pueden realizar de manera segura y con la menor interferencia posible del operador, evitando además maniobras innecesarias que se pueden producir en lugares con riesgo de accidente por caída lateral. Se puede decir que se logró el objetivo de este trabajo, en cuanto a la proposición de una nueva perspectiva de realizar la operación mecanizada de manera segura. Se notó que al medir diferentes áreas, sin conexión directa entre ellas y con relieves en diferentes conformaciones, pero infiriendo la misma metodología, se obtuvo una diferencia de pendiente entre las dos formas de adquisición de datos, del orden (ajustado) de 5 % con al menos un 95% de nivel de confianza para todas las áreas probadas. Los criterios propuestos para el nuevo factor máximo de seguridad operacional están en línea con los dispositivos tecnológicos actualmente disponibles, estando basados en un proceso metodológico que involucró la medición de áreas con sus respectivos controles de calidad. Es decir, a partir de análisis consistentes de la pendiente en diferentes lugares, es posible determinar un factor máximo de seguridad operacional que sea capaz de salvaguardar la seguridad del conjunto motor-mecanizado y, al mismo tiempo, no sea sobreestimado, resultando en la subutilización de la máquina agrícola. La precisa predicción altimétrica demuestra un alto poder de impacto respecto a la indicación de este mecanismo como solución mitigadora presentada en la AAF, para reducir y/o minimizar los accidentes de trabajo por caída lateral, analizado bajo dos aspectos diferentes. El primero se refiere al análisis de la condición insegura, ya que el conocimiento previo del relieve, conteniendo sus irregularidades mapeadas en escala detallada con resolución espacial de 0,20m, traerá previsibilidad operativa aún en la fase de pre-implementación de la cultura. Demostrando la preocupación en prever el riesgo de exponer el motomecanizado a vuelcos laterales, los cultivos podrán tener monitorizados sus pendientes y confrontados con las especificaciones técnicas de las máquinas agrícolas disponibles antes de la ejecución de la actividad mecanizada. El segundo aspecto se refiere a una acción mitigadora indirecta relacionada con el acto inseguro, ya que a partir de la implementación del mapa de pendientes de cultivo junto con el software de seguridad operacional en el sistema de control de máquinas agrícolas, se minimizará la acción humana en el proceso. A partir de esta solución, aunque el componente humano del operario siga existiendo en el proceso de mecanizado, con comportamientos en ocasiones inesperados, se minimizará, mientras que para esta situación concreta la máquina seguirá un objetivo muy claro. Este tipo de interrupción puede interferir en su comportamiento a largo plazo, es decir, la predicción altimétrica puede contribuir a cambiar la forma en que el operador percibe la actividad mecanizada, minimizando así la incidencia del acto inseguro como causa base de accidente por caída lateral. Finalmente, esta investigación tuvo como objetivo brindar un nuevo enfoque para quienes se ocupan directamente de la mecanización en AP. De acuerdo con los resultados xiv presentados, la adherencia de los datos verificados demostró ser consistente a lo largo de todas las etapas. Por lo tanto, el uso de las entradas aerofotogramétricas obtenidas por RPA podría aplicarse tanto para contribuir a la optimización de la actividad mecanizada, como en temas relevantes para la seguridad en el trabajo.
URI:	https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/17701
Aparece en las colecciones:	Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária

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