Manejo Tecnológico de Lavouras Através de Dispositivos Móveis e Agricultura de Precisão

  • Sergio da Cruz Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Diogo Nunes Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Carlos Werly Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Pedro Cruz Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Ana Vieira Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Marden Marques CEASA-RJ

Resumo


Cada vez mais os agricultores familiares percebem que a adoção de tecnologia de informação e comunicação sem fio na agricultura é mais que uma tendência, torna-se uma necessidade. Apesar de possuírem acesso a telefonia celular, eles não costumam utilizar aplicativos móveis para auxiliá-los na gestão de suas lavouras. Este trabalho apresenta uma abordagem computacional focada na melhoria de qualidade de cultura do tomate. Apresentamos um ambiente computacional ubíquo e de baixo custo baseado em técnica de agricultura de precisão voltadas para apoiar agricultores na inspeção das lavouras e na detecção precoce da principal doença que afeta os tomateiros do Brasil. Os resultados iniciais mostraram que a proposta é capaz de manipular observações de campo, descritores de proveniência retrospectiva além de se integrar ao ambiente de processamento baseado em redes neurais nas imagens dos tomateiros através das imagens e dados por dispositivos móveis.

Palavras-chave: Gestão de Informação, Proveniência, Agricultura de Precisão, Dispositivos móveis, Sem fio, Ferrugem tardia

Referências

Abrahamsson, P. 2005. Mobile software development—the business opportunity of today. Proceedings of the International Conference on Software Development, p.20-23.

Adrian A.M., Norwood, S.H., Mask, P.L. 2005. Producers’ perceptions and attitudes toward precision agriculture technologies. Comput. Electronics Agric. 48(3): 256-271.

Bergougnoux, V. 2014. The history of tomato: from domestication to biopharming. Biotechnol Adv. 2014 JanFeb, 32(1):170-89.

Brown, T. 2010. Design Thinking: Uma Metodologia poderosa para Decretar o Fim das Velhas Ideias. Ed Campus. 1a edição Abrahamsson, P. 2005. Mobile software development—the business opportunity of today. Proc. of the International Conference on Software Development, p. 20-23.

Brugger F. 2011. Mobile applications in agriculture. Syngenta Foundation.

Camargo, A. and Smith, J.S. 2009. Image Pattern Classification for the Identification of Disease Causing Agents in Plants”, Computers and Electronics in Agriculture 66, p.121-125.

CGI - Comitê Gestor Da Internet No Brasil. 2011. TICs domicílios e empresas 2010”. São Paulo, 2011. http://www.cetic.br/tic/2010/index.htm

Cheney, J., Chiticariu, L., Tan, W.C. 2009. Provenance in databases: Why, how, and where. Foundations and Trends in Databases 1 (4), 379-474.

Coelho, J. P. C. and Silva, J. R. M. 2011. Agricultura de Precisão. http://agrinov.ajap.pt/manuais/Manual_Agricultura_de_Precis ao.pdf.

Correa, F.M., Bueno Filho, J.S.S., and Carmo, M.G.F., 2009. Comparison of Three Diagrammatic Keys for the Quantification of Late Blight in Tomato Leaves, Plant Pathology 58, p.1128-1133.

Cruz, S. M. S., Campos, M., Mattoso, M., Towards a Taxonomy of Provenance in Scientific Workflow Management Systems. In IEEE Int Workshop on Scientific Workflows, 2009, Los Angeles, USA.

DISQUAL. 2010. Otimização da qualidade e redução de custos na cadeia de distribuição de produtos hortifrutícolas frescos – Manual de Boas Práticas. http://www2.esb.ucp.pt/twt/disqual/pdfs/disqual_tomate.pdf.
FAOSTAT. 2015. http://faostat.fao.org/site/291/default.aspx

Filgueira, F. A. R. 2008. O novo manual de olericultura, Editora da UFV. 3a edição.

Freire, J., Koop, D., Santos, E., Silva, C.T. 2008. Provenance for computational tasks: A survey. Computing in Science & Engineering 10 (3), 11-21.

IBGE. 2013. Brasil em números”. hHttp://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/ periodicos/2/bn_2013_v21.pdf

IDEO. HCD - Human Centered Design: Kit de ferramentas.: Ideo, 2009. 102p. http://www.ideo.com/work/humancentered-design-toolkit/.

Johnson, R. and Wichern, D. 1992. Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice-Hall International, Inc. p.356- 394, p.52-85.

JSON - JavaScript Object Notation - Disponível em http://www.json.org/json-pt.html

Krippendorff, K. 2000. Propositions of Human-centeredness: A Philosophy for Design. In: DURLING, D. FRIEDMAN, K. (Eds.). Doctoral Education in Design: Foundations for the Future. Staffordshire (UK): Staffordshire Univ.Press. p.55-63.

MAPA. 2014. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Agricultura de precisão Secretaria de Desenvolvimento Agropecuário e Cooperativismo. Brasília. http://www.agricultura.gov.br/arq_editor/Boletimtecnico.pdf.

Moreau, L. and Missier, P. 2013. PROV-DM: The PROV Data Model”, W3C, www.w3.org/TR/prov-dm/.

Nakano, O. 1999. As pragas das hortaliças: seu controle e o selo verde”. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 17, n. 1, p. 4-5.

Quincozes, E. R. F. et al. 2010. Gestão Do Conhecimento Aplicada A Uma Organização Intensiva Em Conhecimento: O Caso Da Embrapa Clima Temperado”, Interscience Place, n. 3 p.123-141.

Sanyal, P. and Patel, S. C. 2008. Pattern recognition method to detect two diseases in rice plants Imaging Science Journal, v.56, n.6, p. 319-325.

Schwartz, C. 2012. Relações de Gênero e Apropriação de Tecnologias de Informação e Comunicação na Agricultura Familiar de Santa Maria-RS”. Tese de Doutorado – UFSM.

Vianna, G.K. e Cruz, S.M.S. (2013) “Análise Inteligente de Imagens Digitais no Monitoramento da Requeima dos Tomateiros”. Anais do IX Congresso Brasileiro de Agroinformática, Brasil.

Vianna, G.K. e Cruz, S.M.S. (2014) “Using Multilayer Perceptron Networks in Early Detection of Late Blight Disease in Tomato Leaves”. Proc. of the 16th ICAI, USA.

Vieira, F. S. et. al., 2011. Utilização de Processamento Digital de Imagens e Redes Neurais Artificiais para Diagnosticar Doenças Fúngicas na Cultura do Tomate. Anais do XX Seminário de Computação, p. 58-69.

Wang, N., et al. 2006. Wireless sensors in agriculture and food industry-Recente development and Future perpective. Computer and Eletronics in Agriculture, n.50, p.1-14.
Publicado
26/05/2015
DA CRUZ, Sergio; NUNES, Diogo; WERLY, Carlos; CRUZ, Pedro; VIEIRA, Ana; MARQUES, Marden. Manejo Tecnológico de Lavouras Através de Dispositivos Móveis e Agricultura de Precisão. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 11. , 2015, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015 . p. 379-386. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2015.5840.