ANÁLISE COMPARATIVA DE SENSORES RGB E LiDAR APLICADOS À TOPOGRAFIA COM DRONES EM ÁREAS AGRÍCOLAS

Resumen

O sensoriamento remoto tem se consolidado como uma ferramenta fundamental no monitoramento ambiental e no manejo agrícola, sobretudo com o avanço dos Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). Este trabalho teve como objetivo realizar uma análise comparativa entre os sensores RGB e LiDAR aplicados ao levantamento topográfico em áreas de cultivo de cana-de-açúcar, atividade que demanda alta precisão altimétrica para a sistematização do terreno. O estudo foi conduzido na Fazenda Brasil, localizada em Suzanápolis-SP, utilizando drones equipados com câmera fotogramétrica RGB e sensor LiDAR. Foram avaliados parâmetros como altitude de voo, sobreposição de imagens, densidade de pontos, tempo de processamento, presença de GCPs e capacidade de penetração na vegetação. Os resultados demonstraram que o sensor LiDAR proporciona maior precisão na obtenção do Modelo Digital do Terreno (MDT), especialmente, em áreas com vegetação densa e relevo acidentado, devido à sua capacidade de atravessar a cobertura vegetal e captar informações diretamente do solo e o sensor RGB apresentou melhor desempenho em áreas abertas, com menor custo operacional, porém com limitações na definição altimétrica em regiões vegetadas. Conclui-se que, embora ambas as tecnologias apresentem potencial para aplicação na agricultura de precisão, o LiDAR mostra-se mais eficiente para levantamentos que exigem maior acurácia em ambientes complexos, enquanto o RGB pode ser uma alternativa viável em áreas menos exigentes em termos de detalhamento topográfico.

COMPARATIVE ANALYSIS OF RGB AND LiDAR SENSORS APPLIED TO UAV-BASED TOPOGRAPHIC SURVEYS IN AGRICULTURAL AREAS

ABSTRACT

Remote sensing has become an essential tool for environmental monitoring and agricultural management, particularly with the advancement of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This study aimed to conduct a comparative analysis of RGB and LiDAR sensors applied to topographic surveys in sugarcane cultivation areas, an activity that requires high altimetric accuracy for land leveling. The study was conducted at Fazenda Brasil, located in Suzanápolis, São Paulo, Brazil, using UAVs equipped with an RGB photogrammetric camera and a LiDAR sensor. Parameters such as flight altitude, image overlap, point density, processing time, presence of Ground Control Points (GCPs), and vegetation penetration capability were evaluated. The results demonstrated that the LiDAR sensor provides greater accuracy in generating the Digital Terrain Model (DTM), particularly in areas with dense vegetation and rugged terrain, due to its ability to penetrate vegetation cover and acquire information directly from the ground. The RGB sensor performed better in open areas and had lower operational costs, but showed limitations in altimetric definition in vegetated areas. It is concluded that, although both technologies have potential applications in precision agriculture, LiDAR is more efficient for surveys requiring greater accuracy in complex environments, whereas RGB may be a viable alternative in areas with lower topographic detail requirements.

Keywords: precision agriculture; remote sensing; RGB; LiDAR.