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

Autores

  • Alexandre Gabriel LUCHETE Centro Universitário de Santa Fé do Sul - Unifunec
  • Eduardo Sanches CARDOSO Centro Universitário de Santa Fé do Sul - Unifunec
  • Fernando Alves TROMBETA Centro Universitário de Santa Fé do Sul - Unifunec
  • Camila Fernandes Ferreira APARECIDO Centro Universitário de Santa Fé do Sul - Unifunec

DOI:

https://doi.org/10.24980/ucm.v15i17.6682

Palavras-chave:

Agricultura de precisão, Sensoriamento remoto, RGB, LiDAR

Resumo

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.

Referências

ATZBERGER, C. Advances in remote sensing of agriculture: context description, existing operational monitoring systems and major information needs. Remote Sensing, Basel, v. 5, n. 2, p. 949-981, 2013. DOI: https://doi.org/10.3390/rs5020949. Disponível em: https://www.mdpi.com/2072-4292/5/2/949. Acesso em: 12 fev. 2025. DOI: https://doi.org/10.3390/rs5020949

BAENA, S.; BOYD, D. S.; MOAT, J. UAVs in pursuit of plant conservation: real world experiences. Ecological Informatics, Amsterdam, v. 47, p. 2-9, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2017.11.001. Acesso em: 24 fev. 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2017.11.001

DORAISWAMY, P. C. et al. Crop yield assessment from remote sensing. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, [Bethesda], v. 69, n. 6, p. 665-674, 2003. Disponível em: https://doi.org/10.14358/PERS.69.6.665. Acesso em: 20 mar. 2025. DOI: https://doi.org/10.14358/PERS.69.6.665

JACKSON, R. D. Remote sensing of vegetation characteristics for farm management. In: TECHNICAL SYMPOSIUM EAST, 1984, Arlington. Remote sensing: critical review of technology. Bellingham: SPIE, 1984. p. 81-96. (Proceedings of SPIE, v. 475). Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.966243. Acesso em: 31 mar. 2025. DOI: https://doi.org/10.1117/12.966243

MENDONÇA, R. L. Modelo digital do terreno lidar para caracterização topográfica e de redes de drenagem. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia Civil e Ambiental) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/26213. Acesso em: 16 maio 2025.

MULLA, D. J. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: key advances and remaining knowledge gaps. Biosystems Engineering, v. 114, n. 4, p. 358-371, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1537511012001419. Acesso em: 14 abr. 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009

ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO. Perspectivas agrícolas 2022-2031. Paris: OCDE/FAO, 2022. Disponível em: https://www.oecd.org/en/publications/oecd-fao-agricultural-outlook-2022-2031_f1b0b29c-en.html. Acesso em: 28 abr. 2025.

PESSI, D. D. Sensoriamento remoto com sensores de aeronaves remotamente pilotadas para aplicações de agricultura de precisão e gestão ambiental. 2019. Dissertação (Mestrado em Gestão e Tecnologia Ambiental) – Instituto de Ciências Agrárias e Tecnológicas, Universidade Federal de Mato Grosso, Rondonópolis, 2019. Disponível em: https://ufr.edu.br/ppgta/wp-content/uploads/2020/09/Dhonatan_2019.pdf. Acesso em: 13 maio 2025.

PESSI, D. D. et al. Aeronaves remotamente pilotadas e suas aplicações no manejo agrícola e ambiental. Cadernos de Ciência & Tecnologia, Brasília, v. 37, n. 2, e26605, 2020. DOI: https://doi.org/10.35977/0104-1096.cct2020.v37.26605. Disponível em: https://seer.sct.embrapa.br/index.php/cct/article/view/26605. Acesso em: 13 maio 2025. DOI: https://doi.org/10.35977/0104-1096.cct2020.v37.26605

PINTER JUNIOR, P. J. et al. Remote sensing for crop management. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, [Bethesda], v. 69, n. 6, p. 647-664, 2003. Disponível em: https://doi.org/10.14358/PERS.69.6.647. Acesso em: 12 maio 2025. DOI: https://doi.org/10.14358/PERS.69.6.647

SANDBROOK, C. The social implications of using drones for biodiversity conservation. Ambio, [Stockholm], v. 44, suppl. 4, p. 636-647, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13280-015-0714-0. Acesso em: 13 maio 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s13280-015-0714-0

SINGH, N. et al. Application of Drones Technology in Agriculture: A Modern Approach. Journal of Scientific Research and Reports, v. 30, n. 7, p. 142-152, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.9734/jsrr/2024/v30i72131. Acesso em: 13 maio 2025. DOI: https://doi.org/10.9734/jsrr/2024/v30i72131

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Publicado

2026-09-30

Como Citar

LUCHETE, Alexandre Gabriel; CARDOSO, Eduardo Sanches; TROMBETA, Fernando Alves; APARECIDO, Camila Fernandes Ferreira. ANÁLISE COMPARATIVA DE SENSORES RGB E LiDAR APLICADOS À TOPOGRAFIA COM DRONES EM ÁREAS AGRÍCOLAS. UNIFUNEC CIENTÍFICA MULTIDISCIPLINAR, Santa Fé do Sul, São Paulo, v. 15, n. 17, p. 1–12, 2026. DOI: 10.24980/ucm.v15i17.6682. Disponível em: https://seer.unifunec.edu.br/index.php/rfc/article/view/6682. Acesso em: 5 out. 2026.