Proposta de sistema de monitoramento de árvores utilizando sensores inerciais dentro do paradigma de internet das coisas.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Faria, José Sinézio Rebello de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Anemometer; Biomecânica das árvores; Inertial sensor; Internet das coisas; Internet of things; Previsão de queda de árvores; Tree biomechanics; Wind action
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26072023-092438/

A presença de árvores nos centros urbanos proporciona uma série de benefícios para o bem-estar individual e comunitário. Por isso, torna-se importante a sua manutenção adequada nas cidades, pois caso contrário pode-se causar um número alto de rupturas ou queda destas, podendo gerar perdas humanas ou materiais. Com ferramentas para ações preventivas ou corretivas em relação aos impactos de ventos e tempestades em árvores e florestas urbanas, pode-se prevenir ou reduzir os danos dessas ocorrências. Neste sentido, esta pesquisa propôs um sistema de monitoramento de árvores, com foco na análise e previsão de risco de quedas de árvores em ambientes urbanos. A hipótese proposta busca obter a relação entre a velocidade do vento e as variáveis relacionadas com a ruptura de uma árvore. Utilizando a metodologia de prototipagem, concebeu-se e implementou-se um sistema para a comprovação das hipóteses levantadas. Uma modelagem matemática foi utilizada para prever o ponto de queda e ruptura da árvore, e os protótipos foram avaliados por meio de experimentos em laboratório e campo. Com a realização de experimentos de validação do processamento e do consumo de energia, utilizando estampa de tempo nos dados gerados, foram obtidos resultados que mostram a viabilidade de um sistema de monitoramento, destacando como um dos principais resultados o sistema de coleta de dados baseado na internet das coisas, com sensores instalados em árvores e o armazenamento de dados e a sua análise realizada na nuvem.