Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10348/9052
Título: Estudo de indicadores para gestão de rega na viticultura de precisão
Autor: Pires, Rui Miguel Leandro
Orientador: Santos, Raul Manuel Pereira Morais Dos
Malheiro, Aureliano Natálio Coelho
Palavras-chave: Agricultura de precisão
sistema de gestão rega
sensorização
raspberry pi
necessidades hídricas
sensores
SDI-12
Data: 10-Dez-2018
Resumo: Com a evolução do desenvolvimento tecnológico do últimos anos, a demanda por sistemas de monitorização das condições de desenvolvimento das culturas tem colocado as práticas agrícolas num outro nível. Na verdade, a aquisição de dados associada a metodologias e algoritmos que apoiam decisões para a melhor prática agrícola tem tornado a agricultura mais sustentada. Esta dissertação visa o estudo de indicadores para gestão de rega na viticultura de precisão, no que resulta um protótipo adequado à gestão eficiente da rega. Neste trabalho foi utilizado o Raspberry Pi 3 model B+, ao qual foram acoplados sensores adequados à leitura dos parâmetros julgados mais relevantes. Foram usados sensores que melhor definem as necessidades principais da planta e do ambiente em torno da mesma. Todos os dados adquiridos pelo protótipo, incluindo imagem, foram periodicamente enviados para uma nuvem privada e tornados disponíveis para alimentarem sistemas de apoio à decisão com o objetivo de melhorar a eficiência de rega. Os resultados em laboratório convenceram de que se trata de um sistema económico e potenciador destas práticas
With the evolution of technological development in recent years, the demand for systems to monitor the conditions of crop development has put agricultural practices to another level. In fact, the acquisition of data associated with methodologies and algorithms that support decisions for the best agricultural practice has made agriculture more sustainable. This dissertation is aimed at the study of indicators for irrigation management in precision viticulture, resulting in a prototype suitable for efficient irrigation management. In this work the Raspberry Pi 3 model B + was used, to which were coupled sensors adapted to the reading of the parameters considered more relevant. Sensors were used that best define the plant’s main needs and the surrounding environment. All data acquired by the prototype, including image, were periodically sent to a private cloud and made available to power decision support systems with the aim of improving irrigation efficiency. The results in the laboratory convinced that it is an economic system and an enhancer of these practices.
URI: http://hdl.handle.net/10348/9052
Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
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