Desenvolvimento de um protótipo de detecção e prevenção de incêndios para a agricultura familiar no sudeste do Pará
Resumo
Segundo a ONG MapBiomas Fogo, 42.5% dos 200 milhões de hectares queimados no Brasil concentram-se no bioma amazônico, o que resulta em impactos ambientais, econômicos e sociais. Com o objetivo de contribuir na redução desses danos, este estudo propõe uma arquitetura IoT voltada à detecção e prevenção de incêndios em pequenas propriedades rurais, combinando sensores ambientais, lógica fuzzy e comunicação LoRa. A solução classifica o risco de incêndio em três níveis (baixo, médio e alto), acionando automaticamente uma bomba d’água em caso de perigo. O sistema foi validado em três cenários (sem fogo, com chama e em alcance máximo), e os resultados indicam resposta adequada do sistema em situações de risco alto, além de comunicação estável até 400 metros, evidenciando o potencial da solução para a detecção e mitigação de incêndios em áreas rurais.
Referências
AccuWeather (2025). Meteorologia mensal em marabá, pará, brasil. Disponível em: [link]. Acesso em: 22 fev. 2025.
Alqourabah, H., Muneer, A., and Fati, S. M. (2021). A smart fire detection system using iot technology with automatic water sprinkler. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 11(4):2994.
Bor, M., Vidler, J., and Roedig, U. (2016). Lora for the internet of things. In International Conference on Embedded Wireless Systems and Networks, pages 361–366.
Castro, T. J., Caballero, G. P., Rodríguez, P. N., et al. (2018). Forest fire prevention, detection, and fighting based on fuzzy logic and wireless sensor networks. Complexity, 2018(1).
Correa, A. T., Filgueiras, G. C., Carvalho, A. C., and Lopes, M. L. B. (2023). Caracterização da agricultura familiar na produção agropecuária paraense a partir do censo agropecuário 2017. Amazônia, Organizações e Sustentabilidade, 12(1):21.
Correio de Carajás (2024). Marabá está em 9º lugar no ranking estadual de queimadas. Disponível em: [link]. Acesso em: 4 fev. 2025.
De Barros, L. C., Bassanezi, R. C., and Lodwick, W. A. (2016). A First Course in Fuzzy Logic, Fuzzy Dynamical Systems, and Biomathematics: Theory and Applications. Springer.
Gonçalves, L. S. and Carvalho, C. B. (2021). Sistema de sensoriamento sem fio aplicável à detecção de incêndios florestais. [link]. Acesso em: 14 mar. 2025.
Lopes, G. T. and Kempner, T. R. (2023). Sistemas de automação na agricultura: Um estudo sobre a detecção e o combate a incêndios em lavouras de algodão. In Anais da XII Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT 2023). Sociedade Brasileira de Computação - SBC. DOI: 10.5753/eri-mt.2023.236599. Acesso em: 14 mar. 2025.
Naing, Y. and Lai Thein, T. L. (2023). Forest fire detection and warning system for disaster prevention. In 2023 IEEE Conference on Computer Applications (ICCA). IEEE. DOI: 10.1109/icca51723.2023.10182015. Acesso em: 4 fev. 2025.
Plataforma MapBiomas Brasil (2025). Hotsite fogo. Disponível em: [link]. Acesso em: 20 jan. 2025.
Platypus Sprinkler USA (2023). Platypus controller bare 12volt 3g/4g. Disponível em: [link]. Acesso em: 1 mar. 2025.
Ray, B. (2018). Nb-iot vs. lora vs. sigfox. Acesso em: 9 mar. 2025. Disponível em: [link].
Santos, E. A. G. D., Barros Ferreira, G., and Ferreira, M. (2023). Agricultura 4.0: estudo de caso sobre a eficiência da indústria 4.0 aplicada ao agronegócio. Ciência & Tecnologia, 15(1):e1517.
SENAR (2018). Fogo: prevenção e controle no meio rural. Senar, Brasília. 88 p.; il.; 21 cm. (Coleção SENAR, 227).
