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

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Cruz, Thiago Alberto Cabral da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural networks; Eficiência no uso da água; Evapotranspiração; Evapotranspiration; Rede de sensores sem fio; Redes neurais artificiais; Water-use efficiency; Wireless sensor networks
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-14032019-150124/

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 eficiente pode ser definido como o uso criterioso dos recursos disponíveis para se atingir um determinado objetivo. No caso da irrigação, o manejo eficiente objetiva maximizar a produção vegetal com o menor custo possível, tanto em quesitos ambientais quanto econômicos. Para tanto, necessita-se do desenvolvimento de um sistema tecnologicamente eficiente, de reduzido custo e de 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 teve como objetivo o desenvolvimento e emprego de uma rede de estações meteorológicas sem fio, de baixo custo e de fácil manutenção e implantação, para a determinação da evapotranspiração de referência, e do conteúdo de água no solo para o eficiente manejo de irrigação. Para que tal rede de sensores seja implantada, há a necessidade de que os módulos eletrônicos 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 radiação solar, a temperatura e o conteúdo de água no solo, além de um módulo de comunicação sem fio. O sistema desenvolvido foi testado nas estufas do INCT-EI/ESALQ/USP manejando a irrigação da cultura do pimentão vermelho Capsicum annuum L. cv. All Big, durante o período de 25/01/2018 a 31/07/2018. Após o treinamento da rede neural artificial, o sistema desenvolvido determinou a evapotranspiração de referência com um coeficiente de determinação de 0,968, com um erro médio absoluto de 0,055 mm e com um valor-P de 1,02 10-45 para um intervalo de confiança de 95%. Sendo assim, verificou-se que a rede de estações meteorológicas desenvolvida é capaz de estimar a evapotranspiração de referência a partir de dados provenientes de sensores de reduzido custo financeiro e com dados meteorológicos faltantes.