Utilização da Arquitetura de Computação em Névoa e Estações Agrometeorológicas para o Acompanhamento do Clima na Lavoura

  • Mahuan Capeletto Abdala UNIOESTE
  • Antonio Marcos Massao Hachisuca UNIOESTE

Resumo


A agricultura moderna exige o aumento da produção de alimentos para suprir as demandas do crescimento da população mundial. Para este objetivo, novas tecnologias e soluções estão sendo aplicadas neste domínio, através da coleta e processamento de informações para aumentar significativamente a produtividade. Nos últimos anos, a evolução tecnológica, permitiu a produção de componentes eletrônicos como sensores e micro controladores a um custo acessível, permitindo que novos conceitos fossem criados, dentre eles destaca-se a Internet das Coisas (Internet of Things – IoT). Através do uso de diversos sensores distribuídos pela lavoura é possível monitorar diferentes variáveis como solo, clima e a própria cultura, porém, o monitoramento remoto das lavouras é um grande desafio tecnológico, pois existe a necessidade de transmitir, armazenar e processar grandes volumes de dados gerados pela rede de sensores, assim como possuir viabilidade econômica para a sua utilização em larga escala e em pequenas propriedades. Para auxiliar no tratamento desse grande volume de dados no local da aplicação é necessário adicionar uma camada de poder computacional entre os dispositivos IoT e a nuvem. Nesse sentido surge um novo conceito chamado computação em névoa, este trata de realizar análise, armazenamento e processamento dos dados na borda da rede. Neste contexto está o projeto SmartFarm, que se baseia no desenvolvimento de solução de hardware e software para a construção de uma rede de sensores agrícolas (AioT). Essa arquitetura possibilita ao produtor e/ou pesquisadores acompanhar os diversos estádios da planta remotamente e em tempo real auxiliando-os na tomada de decisão. Dessa forma para o desenvolvimento de uma plataforma de comunicação, armazenamento e pré-processamento de dados, foi utilizado um Raspberry Pi 3 modelo B atuando como névoa, protocolo de comunicação MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) e uma API desenvolvida em Node.js para o fornecimento das informações para o usuário.

Palavras-chave: Internet das Coisas, Computação em Névoa, Smart Farms

Referências

EMBRAPA. Visão 2030: O futuro da Agricultura Brasileira, DF: Embrapa, 2018. Disponível em: https://www.embrapa.br/documents/10180/9543845/VisC3A3o+20 30+-+o+futuro+da+agricultura+brasileira/ 2a9a0f27-0ead-991a 8cbf-af8e89d62829.

BRASIL, C. PIB e Performance do Agronegócio. Brasília, DF: CNA Brasil, 2016., 2016. Disponível em: ⟨http://www.cnabrasil.org.br/sites/default/files/sites/default/files/ uploads/02 pib.pdf⟩.

Desa U et al. World population prospects: the 2017 revision. Population division of the department of economic and social affairs of the United Nations Secretariat, New York, 2017.

Brasil G do. Expectativa de vida aumenta em todo o mundo. 2014. Disponível em: http://www.brasil.gov.br/saude/2014/12/expectativa-de-vida-aumenta-em-todo-o-mundo.

Embrapa. Visão 2014-2034: O futuro do desenvolvimento tecnológico da agricultura brasileira: síntese. Brasília, DF: Embrapa, 2014., 2014. Disponível em: https://www.embrapa.br/documents/1024963/1658076/O+Futuro +de+Desenvolvimento+Tecnol%C3%B3gico+da+Agricultura+Bra sileira+-+s%C3%ADntese.pdf/ddb0a147-234d-47f1-8965- 1959ef82311d.

Zambarda P. ‘Internet das Coisas’:entenda o conceito e o que muda com a tecnologia. 2014. Disponível em: http://www.techtudo.com.br/noticias/noticia/2014/08/internet-das-coisas-entenda-o-conceito-e-o-que-muda-com-tecnologia.html.

Fonseca Silveira Massruhá SM. et al. Tecnologias da informação e comunicação e suas relações com a agricultura. Embrapa Informática Agropecuária-Livro científico (ALICE), Brasília, DF: Embrapa, 2014.

Ojha T, Misra S, Singh Raghuwanshi N. Wireless sensor networks for agriculture: The state-of-the-art in practice and future challenges. Computers and Electronics in Agriculture, Elsevier, v. 118, p. 66–84, 2015.

Bendre M, Thool, R, Thool V. Big data in precision agriculture: Weather forecasting for future farming. In: IEEE. Next Generation Computing Technologies (NGCT), 2015 1st International Conference on. [S.l.], 2015. p. 744–750.

Bonomi F. et al. Fog computing and its role in the internet of things. In: ACM. Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing. [S.l.], 2012. p. 13–16.

Stojmenovic I, Wen S. The fog computing paradigm: Scenarios and security issues. In: IEEE. Computer Science and Information Systems (FedCSIS), 2014 Federated Conference on. [S.l.], 2014. p. 1–8.

Embrapa. Visão 2014-2034: O futuro do desenvolvimento tecnológico da agricultura brasileira: síntese. Brasília, DF: Embrapa, 2014., 2014. Disponível em: https://www.embrapa.br/documents/1024963/1658076/O+Futuro +de+Desenvolvimento+Tecnol%C3%B3gico+da+Agricultura+Bra sileira+-+s%C3%ADntese.pdf/ddb0a147-234d-47f1-8965- 1959ef82311d.

SANTOS, H. d. et al. Sistema brasileiro de classifica¸c˜ao de solos. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2006.

CAVIGLIONE, J. H. et al. Cartas clim´aticas do estado do paran´a. Londrina: Iapar, v. 1, 2000.
Publicado
27/11/2019
ABDALA, Mahuan Capeletto; HACHISUCA, Antonio Marcos Massao. Utilização da Arquitetura de Computação em Névoa e Estações Agrometeorológicas para o Acompanhamento do Clima na Lavoura. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE SOFTWARE LIVRE E TECNOLOGIAS ABERTAS (LATINOWARE), 16. , 2019, Foz do Iguaçu. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 108-111. DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2019.10340.