Desenvolvimento de uma rede sem fio de micro estações meteorológicas para o manejo de irrigação

• Processo: 18/13090-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - PIPE
• Vigência: 01 de fevereiro de 2019 - 31 de janeiro de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo
• Pesquisador responsável: Thiago Alberto Cabral da Cruz
• Beneficiário: Thiago Alberto Cabral da Cruz
• Empresa Sede: Dietech Automação Industrial e Robótica Ltda
• CNAE: Atividades de apoio à agricultura ; Atividades de apoio à pecuária ; Fabricação de aparelhos e equipamentos de medida, teste e controle
• Município: São Carlos
• Pesquisadores associados: Fernando Campos Mendonca ; Patricia Angélica Alves Marques
• Vinculado ao auxílio: 15/08689-3 - Desenvolvimento de uma rede de sensores-controladores sem fio para o monitoramento de conteúdo de água no solo para o manejo de irrigação, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/20575-4 - Desenvolvimento e teste de software e controlador neural de irrigação, BP.TT; 19/11830-0 - Inteligência artificial no manejo da irrigação na cultura do pimentão e alface, BP.IC; 19/01593-1 - Desenvolvimento do software servidor e do método de comunicação entre os módulos sensores entre si e com o servidor, BP.TT; + mais bolsas vinculadas 19/01600-8 - Desenvolvimento de circuitos eletrônicos para estações meteorológicas, BP.TT; 19/02670-0 - Parametrização de solo, calibração de sensores TDR e manejo do Capsicum annuum L., BP.TT; 19/01434-0 - Desenvolvimento de uma rede sem fio de micro estações meteorológicas para o manejo de irrigação, BP.eScience.PIPE - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Evapotranspiração Manejo Irrigação de precisão Estações meteorológicas Redes neurais (computação) Rede de sensores sem fio Reflectometria no domínio do tempo (TDR)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Evapotranspiração | Manejo de irrigação | Penman-Monteith | Redes Neurais Artificiais | Reflectometria no domínio do tempo | Irrigação e Drenagem

Resumo

A irrigação é considerada uma das mais importantes tecnologias empregadas para aumentar a produtividade e permitir maior eficiência e estabilidade na produção agrícola. A sua adoção deve ser baseada na viabilidade técnica e econômica do projeto, obtida por meio da análise detalhada e cuidadosa dos fatores climáticos, agronômicos e econômicos envolvidos. O manejo pode ser definido como o uso criterioso dos recursos disponíveis para se atingir um determinado objetivo. No caso da irrigação, o manejo objetiva maximizar a produção vegetal com o menor custo possível, tanto em quesitos ambientais quanto econômicos. Para tanto, necessita-se do desenvolvimento do sistema tecnologicamente eficiente, da redução do seu custo e da facilidade de instalação e manutenção. Assim, uma rede inteligente de estações meteorológicas, capaz de monitorar o ambiente em tempo real, de adaptar-se aos diversos estágios fenológicos da planta, aos diversos solos e culturas e de comunicar-se entre si e com um servidor torna-se necessário. Este projeto objetiva o desenvolvimento e emprego da rede de estações sem fio, de baixo custo e de fácil manutenção e implantação, para a determinação das variáveis meteorológicas que influem na evapotranspiração da cultura, e do conteúdo de água no solo para o eficiente manejo de irrigação. Para que tal rede de sensores seja implantada, há a necessidade que tais módulos possuam microcontroladores de baixo consumo energético, uma vez que eles serão alimentados por baterias e painéis solares, e com capacidade para executar os algoritmos de inferência das variáveis de medida, de calibração e correção de tais medidas, de comunicação com os demais elementos da rede e de executar o controlador de irrigação, baseado em Redes Neurais Artificiais. A abordagem da inteligência artificial utilizada possui a capacidade de aprender e estimar parâmetros a partir de sua base de treinamento e das condições que a cercam. Além das capacidades do microcontrolador, o módulo dos sensores deverá possuir elementos para aferir a temperatura e a umidade do ambiente, a luminosidade, a temperatura e o conteúdo de água no solo, além de um módulo de comunicação sem fio. Ao final deste projeto, espera-se obter a versão comercializável das estações meteorológicas, já validada e testada em diversas situações operacionais. Como forma de se obter um mapeamento meteorológico das localidades onde as estações estarão instaladas, pretende-se acoplar ao sistema um modem 4G LTE (rede 4G de celulares). Desta forma, os dados das estações serão enviados ao servidor da empresa. Tais dados poderão ser compartilhados ou até mesmo vendidos, aumentando a eficiência da irrigação, até mesmo em locais que não possuem a estação instalada. O mercado alvo desta tecnologia é o de pequenos e médios produtores rurais e o de jardinagem amadora, não sendo exclusivo a estes. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

THIAGO A. C. DA CRUZ; PATRICIA A. A. MARQUES. LOW-COST IRRIGATION MANAGEMENT SYSTEM: IMPROVING DATA CONFIDENCE THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Engenharia Agrícola, v. 43, 2023-03-20. (18/13090-1)