Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58500
Comparte esta pagina
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | BLAWID, Stefan Michael | - |
dc.contributor.author | CARDOSO, Filipe Mesel Lobo Costa | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-05T16:39:54Z | - |
dc.date.available | 2024-11-05T16:39:54Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-18 | - |
dc.identifier.citation | CARDOSO, Filipe Mesel Lobo Costa. Monitoramento de voláteis de plantas utilizando sensores de qualidade do ar. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58500 | - |
dc.description.abstract | Diante dos desafios enfrentados pela agricultura, marcados pelo aumento popu- lacional e mudanças climáticas, surge a necessidade de explorar métodos eficazes de detecção de sinais relacionados à saúde de plantações agrícolas. Este estudo propõe uma análise da transformação digital que as redes de sensores sem fio podem intro- duzir no ambiente agrícola, com foco na utilização de sensores de qualidade do ar de baixo custo para monitorar a respiração e emissão de compostos orgânicos volá- teis por culturas. Experimentos detalhados com sensores, como CCS811, BME680 e SGP30, revelaram informações cruciais sobre seu funcionamento e aplicabilidade no monitoramento de culturas. A pesquisa expandiu-se para análises de séries temporais, transformadas discreta de Fourier e correlações, destacando a influência da presença da planta nas variáveis medidas. Os resultados indicaram diferenças marcantes entre nós sensores próximos e distantes das plantas, enfatizando o potencial impacto na qualidade do ar e nas condições ambientais. A dissertação conclui reforçando a via- bilidade de sistemas inteligentes de sensoriamento na agricultura e orientando para pesquisas futuras na detecção precoce de problemas fitossanitários. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Agricultura inteligente | pt_BR |
dc.subject | Detecção de patógenos | pt_BR |
dc.subject | Redes de Internet das Coisas | pt_BR |
dc.subject | IoT | pt_BR |
dc.subject | Sensores de qualidade do ar | pt_BR |
dc.subject | Monitoramento de saúde vegetal | pt_BR |
dc.title | Monitoramento de voláteis de plantas utilizando sensores de qualidade do ar | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/6718499311368666 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3740757562716147 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao | pt_BR |
dc.description.abstractx | Facing challenges in agriculture due to population growth and climate change, there is a growing need to explore effective methods for detecting signals related to the health of agricultural crops. This study proposes an analysis of the digital transforma- tion that wireless sensor networks can bring to the agricultural environment, focusing on the use of low-cost air quality sensors to monitor crop respiration and volatile organic compound emissions. Detailed experiments with sensors such as CCS811, BME680, and SGP30 provided crucial insights into their operation and applicability in crop mon- itoring. The research employed time series analyses, discrete Fourier transform, and correlations, highlighting the influence of plant presence on the measured variables. The results indicated significant differences between sensors near and far from the plants, emphasizing the potential impact on air quality and environmental conditions. The dissertation concludes by reinforcing the feasibility of intelligent sensing systems in agriculture and providing guidance for future research in early detection of phytosan- itary issues. | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
DISSERTAÇÃO Filipe Mesel Lobo Costa Cardoso.pdf | 8,63 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons