Abstract Construction projects are highly complex systems that recurrently present discrepancies between work-as-imagined and work-as-done. Digital technologies, such as photogrammetry using UAVs (drones), are promising support tools to cope with this problem. Therefore, this study aims to evaluate the procedures for developing and assessing the quality of a 3D model generated through photogrammetry from images captured by a drone, comparing it to the as-designed BIM model. Thus, a case study was carried out in a residential low-income housing construction project in Camaçari, Brazil. Compared to the as-designed BIM 3D model, the photogrammetric model presented an average dimensional deviation of -1.68%. The model also presented issues such as occlusions and deformations. The study highlights that both this deviation and the quality of the photogrammetric model can be significantly influenced by the data collection method (e.g., quantity and resolution of photos). The study's primary contribution lies in presenting the potential of UAV usage for image capture in photogrammetry model generation. workasimagined work imagined workasdone. workasdone done. done work-as-done technologies drones, drones , (drones) problem Therefore D drone asdesigned designed Thus lowincome low income Camaçari Brazil 1.68%. 168 1 68 -1.68% deformations e.g., eg e g (e.g. photos. photos . photos) studys s generation (drones 1.68% 16 6 -1.68 e.g. (e.g 1.68 -1.6 e.g 1.6 -1. 1. -1 -

Resumo Projetos de construção são sistemas altamente complexos que apresentam recorrentemente discrepâncias entre o trabalho planejado e o trabalho realizado. Tecnologias digitais, como a fotogrametria com VANTs (drones), são ferramentas de suporte promissoras nesse contexto. Assim, este estudo tem como objetivo avaliar os procedimentos de desenvolvimento e qualidade de um modelo 3D gerado por fotogrametria através de imagens capturadas por drone, comparando-o ao modelo as-designed BIM. Para isso, realizou-se um estudo de caso em uma habitação de interesse social localizada em Camaçari-BA. Comparado ao modelo BIM projetado, o modelo fotogramétrico apresentou um desvio dimensional médio de -1,68%. O modelo também apresentou inconsistências como oclusões e deformações. O estudo mostra que tanto esse desvio como a qualidade do modelo fotogramétrico obtido podem ser consideravelmente influenciados pela forma de coleta dos dados (ex. baixa quantidade e resolução das fotos). A principal contribuição do estudo é apresentar o potencial do uso do VANT para captura de imagens para geração de um modelo de fotogrametria. realizado digitais drones, drones , (drones) contexto Assim D drone comparandoo comparando asdesigned as designed isso realizouse realizou se CamaçariBA. CamaçariBA Camaçari BA. BA Camaçari-BA projetado 1,68%. 168 1 68 -1,68% deformações ex. ex (ex fotos. fotos . fotos) (drones 1,68% 16 6 -1,68 1,68 -1,6 1,6 -1, 1, -1 -

ABSTRACT Population growth has led to an exponential demand for agricultural products, to meet this demand it is necessary to improve management and achieve efficient use of resources without compromising the sustainability of ecosystems, particularly agricultural ones. One of the technologies that facilitate these tasks is precision agriculture (PA), which focuses on the optimization of resources and inputs based on the compilation of precise and timely geo-information of variables of agricultural interest with high spatio-temporal variability, obtained through remote sensors of three types: images captured by satellites or airplanes, images obtained from manned and unmanned aerial vehicles (UAVs) and specific information with sensors mounted on machinery or in the field. These limitations were overcome by using multispectral images, which has increased applications for agricultural purposes. Currently, multispectral images allow quantifying soil moisture, monitoring the presence of droughts and the degree of crop water stress, estimating the temporal and spatial variability of evapotranspiration, monitoring phenology, detecting nutritional deficiencies, estimating the degree of weed infestation. and insects, calculate organic carbon and soil salinity, and estimate yields and agricultural production. The use of geospatial technologies in the PA has changed the paradigm of agriculture and today constitutes a viable alternative to face the challenges that food production demands in a world with high climate variability.

RESUMEN El crecimiento poblacional ha derivado en una demanda exponencial de productos agrícolas, para cubrir esta demanda se requiere mejorar la gestión y lograr un uso eficiente de recursos sin comprometer la sustentabilidad de los ecosistemas, en particular los agrícolas. Una de las tecnologías que facilitan estas tareas es la agricultura de precisión (AP), que se enfoca en la optimización de recursos e insumos basado en la compilación de geo información precisa y oportuna de variables de interés agrícola de alta variabilidad espacio-temporal, obtenida mediante sensores remotos de tres tipos: imágenes capturadas por satélites o aviones, imágenes obtenidas desde vehículos aéreos tripulados y no tripulados (VANT’s) e información puntual con sensores montados en maquinaria o en campo. Estas limitantes se superaron al usar imágenes multiespectrales, lo que ha incrementado las aplicaciones con fines agrícolas. Actualmente, las mágenes multiespectrales permiten cuantificar la humedad del suelo, monitorear la presencia de sequías y el grado de estrés hídrico de cultivos, estimar la variabilidad temporal y espacial de la evapotranspiración, dar seguimiento fenológico, detectar deficiencias nutricionales, estimar grado de infestación de malezas e insectos, calcular carbono orgánico y salinidad del suelo y estimar rendimientos y producción agrícola. El uso de tecnologías geoespaciales en la AP ha cambiado el paradigma de la agricultura y hoy en día constituye una alternativa viable para afrontar los retos que demanda la producción de alimentos en un mundo con alta variabilidad climática.

Abstract In view of the growing scarcity of water for agriculture, the increase in food demand and future drought scenarios posed by climate change, it is essential to design new technologies that contribute to lower water consumption. In this research, high-resolution images have been used to estimate evapotranspiration in rice fields by applying the METRICTM (Mapping Evapotranspiration at High Resolution using Internalized Calibration) energy balance model. For this purpose, 5900 m2 of crop were monitored under continuous flood irrigation (CF) and 2600 m2 under alternate wetting and drying irrigation (AWD), in addition to some plots with lateral filtration. Ten flights were conducted between tillering and flowering phases, five flights with a Matrice 210 UAV equipped with a Parrot Sequoia multispectral camera, and five flights with a Matrice 300 RTK equipped with a H20T thermal camera. Field data were collected from vegetation indices (NDVI and LAI), and readings from a radiometer, to adjust information from multispectral and thermal images, respectively, and to obtain the components of the surface energy balance. Mean values for crop evapotranspiration (ETc) of 6.34 ± 1.49 and 5.84 ± 0.41 mm d-1 were obtained for IC irrigation and AWD irrigation, respectively, obtaining a water saving of 42% with a yield reduction of 14%, providing a guide for proper irrigation management, however, it is suggested to use the model to optimize yield by obtaining critical thresholds for optimal application of AWD in the face of water resource scarcity.

Resumen Ante la creciente escasez del agua para la agricultura, el incremento de la demanda de alimentos y los futuros escenarios de sequía que nos plantea el cambio climático es indispensable diseñar nuevas tecnologías que contribuyan a un menor consumo de agua. En esta investigación se han empleado imágenes de alta resolución para estimar la evapotranspiración en arrozales aplicando el modelo de balance de energía METRICTM (Mapping Evapotranspiration at High Resolution using Internalized Calibration). Para ello, se monitorizaron 5900 m2 de cultivo bajo riego por inundación continua (IC) y 2600 m2 bajo la técnica de riego de alternancia humedecimiento y secado (AWD, por sus siglas en inglés), además de algunas parcelas con filtración lateral. Se realizaron 10 vuelos entre las etapas de macollamiento y floración, cinco vuelos con un VANT Matrice 210 con una cámara multiespectral Parrot Sequoia, y cinco vuelos con un Matrice 300 RTK equipado con una cámara térmica H20T. Se colectó información de campo de los índices de vegetación (NDVI e IAF), y lecturas de un radiómetro, para ajustar información de las imágenes multiespectrales y térmicas, respectivamente; y obtener los componentes del balance de energía en superficie. Se obtuvo valores medios para evapotranspiración del cultivo (ETc) de 6,34 ±1,49 y 5,84 ± 0,41 mm d-1 para riego IC y riego AWD, respectivamente, obteniéndose un ahorro de agua del 42% con una reducción del rendimiento en 14%, proporcionando una guía para la gestión adecuada del riego, sin embargo, se sugiere utilizar el modelo para optimizar el rendimiento obteniendo umbrales críticos para la aplicación óptima de AWD frente a la escasez del recurso hídrico.

Resumen El fenómeno subsidencia ocasionado por la sobreexplotación excesiva de algunos acuíferos para el abastecimiento de agua potable, ha provocado la aparición de agrietamientos y asentamientos diferenciales en los pavimentos, repercutiendo en un sin número de daños en las vías terrestres en diferentes estados de la República Mexicana y del mundo. En efecto, la tecnología ha progresado y de esta manera se han incorporado nuevas técnicas para acelerar la solución a este tipo de problemas como el Vehículo Aéreo No Tripulado (VANT) y el Sistema de Posicionamiento Global (GPS); estas tecnologías han influido en distintas tareas como: a) levantar grandes áreas en periodos pequeños, b) disminuir el alto requerimiento de personal y c) la poca demanda de los recursos necesarios para cubrir las necesidades de uso. Esta investigación presenta una metodología para la medición de los agrietamientos en pavimentos con la finalidad de acelerar el proceso de identificación y predicción de asentamientos en un área, misma que presenta continuos movimientos por subsidencia desde hace años, provocando cuantiosos daños en la infraestructura existente. Se consideró monitorear el área por doce meses, obteniendo un ortomosaico y cinco Modelos Digitales de Elevación (MDE) cada dos meses y procesando mediante softwares especializados en fotogrametría VANT usando Puntos de Control Terrestres (GCP o BN) para poder corregir los MDE mediante la ortorectificación de las fotografías. Los resultados obtenidos muestran cómo se reduce el tiempo de identificación de daños en los pavimentos, asimismo, se han obtenido asentamientos de magnitud con 5.7 cm en el área, además de un procesamiento de datos de dos horas cubriendo un área de 27,224 m2. De la misma manera, con este procesamiento es posible conocer un valor más aproximado, se han podido medir la longitud y ancho de las grietas por la relación GSD (cm/pix) que es programada en el vuelo del VANT.

Abstract The subsidence phenomenon caused by the excessive overexploitation of some aquifers for the supply of drinking water, has caused the appearance of cracks and differential settlements in the pavements, affecting countless damages to land roads in different states of the Mexican Republic and of the world. Indeed, technology has progressed and thus new techniques have been incorporated to speed up the solution to these types of problems, being: the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and the Global Positioning System (GPS); These technologies have influenced different tasks such as: a) raising large areas in small periods, b) reducing the high requirement of personnel and, c) the low demand for the resources necessary to cover the needs of use. This research presents a methodology for the measurement of cracks in pavements in order to speed up the process of identification and prediction of settlements in an area, which has had continuous movements due to subsidence for years, causing extensive damage to existing infrastructure. It was considered to monitor the area for twelve months, obtaining an orthomosaic and five Digital Elevation Models (DEMs) every two months and processing through specialized UAV photogrammetry software using Ground Control Points (GCP or BN) in order to correct the DEMs through orthorectification. of the photographs. The results obtained show how the time to identify pavement damage is reduced, likewise, settlements of a magnitude of 5.7 cm have been obtained in the area, in addition to a two-hour data processing covering an area of 27,224 m2. In the same way, with this processing it is possible to know a more approximate value, it has been possible to measure the length and width of the cracks by the GSD ratio (cm/pix) that is programmed in the UAV flight.

Abstract The almond tree (Prunus dulcis (Mill.) D. A. Webb) is a growing crop worldwide. This expansion was manifested in Portugal by the establishment of new plantations, the intensification of the production system, and the growth of irrigated area. To meet demands for almonds, it is essential to invest in agricultural technologies that will improve production and monitor the crop. Unmanned aerial vehicles (UAV) have developed as a significant technology for agricultural applications throughout the past decade. In this study, we suggest a method for monitoring the almond tree crop using spatiotemporal data collected by a multispectral sensor accopled to an unmanned aerial vehicle (UAV). During the growing season, in a traditional almond orchard, certain physical tree parameters (number of trees and crown area) were collected and analyzed. Using spatiotemporal data, vegetation indices (VI) were developed to evaluate the vegetative status of almond trees. In combination with the obtained physical parameters, the results of the indices indicated a decline in VI during the growing season. This decline will be associated with the rise in water stress. This study demonstrates the significance of employing UAVs to monitor almond orchards.

Resumo A amendoeira (Prunus dulcis (Mill.) D. A. Webb) é uma cultura em expansão em várias regiões do mundo. Em Portugal, esta expansão materializou-se com o aparecimento de novas plantações no País, a intensificação do sistema produtivo e o aumento da área de regadio. Para atender à crescente procura de amêndoas, é essencial investir em tecnologias agrícolas, com vista a aumentar os níveis de produção e realizar a monitorização da cultura. Na última década, o veículo aéreo não tripulado (VANT) surgiu como uma importante ferramenta para as aplicações agrícolas. Neste estudo, propomos um método para monitorizar a cultura da amendoeira, utilizando-se dados espácio-temporais, adquiridos por um sensor multiespectral acoplado a um VANT. Diversos parâmetros estruturais das árvores (número de elementos e a altura da árvore) foram obtidos e analisados durante a época de crescimento, num amendoal tradicional. O Índice de Vegetação (IV) NDVI foi calculado para avaliar o estado vegetativo das amendoeiras através dos dados espácio-temporais. Os resultados dos índices em conjugação com os parâmetros estruturais obtidos, mostraram que houve uma diminuição dos IV ao longo da época de crescimento. Esta diminuição estará ligada ao aumento do “stress” hídrico. Este trabalho mostra a importância do uso dos VANT para monitorização de amendoais.

ABSTRACT Pollination using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has emerged as a promising solution to the current pollination crisis. The dwindling number of natural pollinators forces the production of cutting-edge pollination technologies. This work proposes a module to optimize path planning for UAVs to travel in a minimum time. This study suggests a novel approach to maximize cross-pollination and minimize travel time with a highly efficient meta-heuristic optimization algorithm. This paper briefly describes a process we previously developed for flower insights that includes flower gender and gene identification and classification. With an insight into flowers, the proposed algorithm aims to achieve efficient and accurate pollination while minimizing energy consumption and convergence time. The Versatile Flower Pollination Algorithm’s (VFPA) approach is superior because it significantly reduces the amount of computing required while maintaining almost optimal performance. The proposed algorithm was successfully implemented to compute the distance between the male and female flowers and transfer nectar with a difference in the nectar value. The proposed approach shows promise for addressing the pollination crisis and reducing the reliance on traditional methods. (UAVs cuttingedge cutting edge technologies crosspollination cross metaheuristic meta heuristic classification Algorithms Algorithm s VFPA (VFPA performance value methods

RESUMO A polinização por meio de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) tem emergido como uma solução promissora para a atual crise de polinização. A diminuição do número de polinizadores naturais força a produção de tecnologias de polinização de ponta. Este trabalho propõe um módulo para otimizar o planejamento de trajetos para que os VANTs viajem em um tempo mínimo. Este estudo sugere uma nova abordagem para maximizar a polinização cruzada e minimizar o tempo de viagem com um algoritmo de otimização meta-heurística altamente eficiente. Este artigo descreve brevemente um processo que desenvolvemos anteriormente para insights de flores que inclui o gênero da flor e a identificação e classificação de genes. Com uma visão das flores, o algoritmo proposto visa alcançar uma polinização eficiente e precisa, minimizando o consumo de energia e o tempo de convergência. A abordagem do Versátil Algoritmo de Polinização de Flores (VFPA) é superior porque reduz significativamente a quantidade de computação necessária, mantendo um desempenho quase ideal. O algoritmo proposto foi implementado com sucesso para calcular a distância entre as flores masculinas e femininas e transferir néctar com uma diferença no valor do néctar. A abordagem proposta mostra-se promissora para enfrentar a crise de polinização e reduzir a dependência dos métodos tradicionais. (VANTs ponta mínimo metaheurística meta heurística genes precisa convergência VFPA (VFPA necessária ideal mostrase mostra se tradicionais

Resumen Esta investigación aporta nueva información aplicando técnicas de aprendizaje profundo en cultivos de agave. Se pretende el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales que automatice el conteo de las plantas de agave de un cultivo a partir de imágenes tomadas desde vehículo aéreo no tripulado, el conteo de las plantas de agave será obtenido de manera más eficiente, económico y en un lapso más breve que la forma tradicional. El Proyecto contribuye a la solución del tiempo de preprocesamiento de las imágenes, mejora la detección de plantas de agave con adversidades, mejorar los tiempos de entrenamiento del algoritmo, reduce costos computacionales.

Abstract This research provides new information by applying deep learning techniques in agave crops. The development of a deep learning algorithm based on convolutional neural networks that automates the count of agave plants in a crop from images taken from an unmanned aerial vehicle is intended, the count of agave plants will be obtained more efficient, economical and in a shorter period of time than the traditional way. The Project contributes to the solution of the preprocessing time of the images, improves the detection of agave plants with adversities, improves the training times of the algorithm, reduces computational costs.

Abstract Climate variability points out important challenges that forest ecosystems are currently facing. In order to better understanding their vital processes, it is necessary to have cutting-edge technologies and unmanned aerial vehicles (UAV) play a fundamental role. Its applications have been extended to civilian use, natural disaster response, humanitarian action, and earth science research. Although UAV have been used for different tasks and services, there is a lack of information on the state of the art of methods, uses and trends in forest management. This paper contributes to knowledge in terms of research volume over time, differentiated by journals and countries; most influential papers and authors; scientific collaboration networks; types of vegetation and fields of study; hardware and software that are relevant for forest monitoring. The results showed 117 scientific papers published from 2012 to 2019, mainly in China and USA including five clusters of scientific collaborations. The studies focused on individual attributes of forest structure, inventories, and vigor forest monitoring. Also, temperate forests were mostly studied around the world. The rotorcrafts drones were the most used with RGB sensor from DJI as the dominant market leader. Photoscan was the photogrammetry software more applied on forestry research. Lastly, we confirm that UAV are exponentially expanding over the last five years. In Mexico, this potential is expected to increase, taking advantage of its mega diversity, great forestry tradition and the researchers that are becoming specialized.

Resumen La variabilidad climática plantea importantes retos que actualmente enfrentan los ecosistemas forestales. Para mejorar el entendimiento de sus procesos vitales es necesario contar con tecnologías de vanguardia, una de los cuales son los vehículos aéreos no tripulados (VANT) que desempeñan un papel fundamental. Si bien, los VANT se han usado para diferentes tareas y servicios; existe un vacío de información sobre el estado del arte de los enfoques, usos y tendencias en la gestión forestal. Este estudio es una aportación al conocimiento, en términos de volumen de investigación a través del tiempo; diferenciada por revistas y por países; artículos y autores más influyentes; redes de colaboración científica; tipos de vegetación y campos de estudio; hardware y software relevante utilizado. Los resultados mostraron 117 artículos científicos publicados del 2012 al 2019, principalmente de China y Estados Unidos de América, y cinco clústeres de colaboración científica. Los estudios se enfocaron, principalmente, en los atributos individuales de la estructura forestal, inventarios y monitoreo del vigor forestal. Los bosques templados fueron los ecosistemas más estudiados alrededor del mundo, mientras que los drones de multirrotor los más usados con el sensor RGB de DJI como la marca líder dominante. El Photoscan fue el programa fotogramétrico más aplicado en investigación forestal. Por último, se confirma que el uso de los VANT se ha expandido exponencialmente en el último lustro. En México, se prevé que dicho potencial se incremente, a partir de su megadiversidad, gran tradición forestal y los investigadores que están especializándose en el tema.

Dentre as diversas tecnologias utilizadas para cálculo do volume de materiais na mineração, o Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) e o Light Detecting And Ranging (LiDAR), surgem como alternativas rápidas e precisas, em comparação com as técnicas de topografia tradicionais como estação total e Global Navigation Satellite System (GNSS). Diante destas novas tecnologias, este estudo avaliou a acurácia do cálculo de volume, realizado por meio de Modelos Digitais de Terreno (MDTs), gerados a partir das tecnologias VANT, LiDAR e GNSS, em uma pilha de rejeito da extração de calcário laminado, explorado para fabricação de lajotas in natura, comercializado com o nome de "Pedra Cariri", no município de Santana do Cariri, no Estado do Ceará. A avaliação da acurácia foi realizada com base no método de testes de hipóteses, a partir da análise de tendência e precisão, sendo os resultados classificados de acordo com o Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD). Como resultado, o modelo gerado a partir do VANT apresentou a melhor acurácia no cálculo de volume da pilha de rejeito, objeto deste estudo, seguido pela modelagem obtida pelos levantamentos GNSS e LiDAR.

Among the various technologies used for calculate the volume of materials in mining, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and the Light Detecting And Ranging (LiDAR), appear as fast and accurate alternatives compared to traditional surveying techniques such as total station and Global Navigation Satellite System (GNSS). Using these new technologies, the aim of this study was to evaluate the accuracy in volume calculation, performed by Digital Terrain Models (DTM), generated from the UAV technologies, LiDAR and GNSS in a pile of waste extraction laminated limestone (reject material), exploited for the manufacture of tiles in nature, marketed under the name of "Cariri Stone" in the city of Santana do Cariri, state of Ceará. The assessment of accuracy was based on hypothesis testing method, from the trend and precision of analysis, and the results classified according to the Cartographic Accuracy of Digital Cartographic Standard Products (PEC-PCD). As a result, the model generated from the UAV presented the best accuracy in the waste cell volume calculation, object of this study, followed by modeling obtained by GNSS surveys and LiDAR.