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Muitas das vezes o produtor não sabe o número exato de árvores frutíferas em sua propriedade ou passa a desconhecer com o passar dos anos devido a morte de muitas plantas. Em função disso, a fim de evitar a necessidade de uma ida em campo para uma contagem manual, esta pesquisa teve como objetivo utilizar um algoritmo de correspondência de modelo em paralelo com o uso de um drone de baixo custo para avaliar sua eficiência na contagem automática de plantas de copas espaçadas e juntas. Foram utilizadas as bandas do vermelho, verde e azul capturadas pelo Phantom 4 Advanced, e a banda do vermelho com realce linear pela opção de corte, para facilitar a distinção do pomar e o restante dos alvos na imagem e obter um melhor resultado na detecção das árvores frutíferas. O voo foi realizado a uma altura de 80 metros com uma sobreposição entre faixas de 70 % e na mesma faixa de 80 %. Como resultado, 97,98 % das árvores frutíferas foram detectadas em plantas com copas bem espaçadas e 88,52 % foram identificadas em plantas com copas juntas. Os números de falsos positivos encontrados foram pequenos para todas as situações testadas, sendo esses falsos positivos plantas daninhas. Conclui-se que a técnica é eficiente para a contagem de plantas com copas juntas e espaçadas, podendo ser melhorada a detecção quando se tem um bom contraste entre o que se quer detectar e o os alvos que não são de interesse.

The use of irrigation has expanded and favored agricultural productivity in recent years. The mapping through remote sensing has contributed to the monitoring of irrigated areas. In this sense, the objective of this study was to evaluate the central pivotal evolution in terms of location by municipalities, micro basins, soils and slope in the Goian tributary watershed of the Araguaia River State of Goiás. Data were available between 2000 and 2016. Irrigated areas were surveyed through the database available in the Geographical Information System of the State of Goiás (SGEI). The vector and raster data were manipulated using the Qgis v software. 2.18.26 (QGIS Development, 2019). The pivots were counted through the statistical function of the software. From the shape SGEI available in the soil map of classes is generated by categorizes tion of soil types. The declivity map was generated from raster files acquired through the Brazilian Geo morphological Database (INPE, 2017). The slope classes (%) were extracted with slope tool. There is an increase of more than 95% in the number of pivots and irrigated area between the years 2000 and 2016. The central pivots are more concentrated in the central region of the Red and Red-Light basins. The highest concentration of central pivots occurred in the municipality of Jussara. The pivots are located predominantly in an Oxisol area with a slope of 3 to 13%.