Smart irrigation system: otimização do sistema de rega em espaços verdes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barros, Paulo Filipe Moreira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/82583
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
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spelling Smart irrigation system: otimização do sistema de rega em espaços verdesAPIsWeb applicationIrrigation systemWaterMachine LearningAplicação WebSistema de regaÁguaEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Engenharia InformáticaAn optimization of irrigation systems and better management of green spaces is essential nowadays, as one of our main resources, water, is often wasted and the soil does not contain the necessary nutrients, which can lead to death of vegetation. This work presents a solution where, using a set of public APIs through which the environment data is collected, it is possible to intelligently and autonomously activate or deactivate the irrigation system, taking into account a group of previously defined metrics. The system is also prepared to receive real data from sensors implemented in the field. A web application is also developed so that these data are presented in a clear and intuitive way, in order to support decision-making by the owner of a particular land. Finally, a machine learning algorithm was created that, based on the history of rain occurrence, tries to predict the occurrence of precipitation for a particular day, thus contributing for a more efficient solution.Uma otimização dos sistemas de rega e uma melhor gestão dos espaços verdes é imprescindível nos dias de hoje, pois um dos nossos principais recursos, a água, é muitas vezes desperdiçado e o solo acaba por não conter os nutrientes necessários o que pode levar à morte da vegetação. Neste trabalho é apresentada uma solução onde, usando um conjunto de APIs públicas através das quais é feita a recolha de dados do ambiente, é possível ativar ou desativar de forma inteligente e autónoma o sistema de rega tendo em consideração um grupo de métricas previamente definidas. O sistema está ainda preparado para receber dados reais de sensores implementados no terreno. É também desenvolvida uma aplicação web para que estes dados sejam apresenta dos de uma forma clara e intuitiva com o objetivo de suportar a tomada de decisão por parte do proprietário de um determinado terreno. Por fim foi criado um algoritmo de machine learning que, tendo como base o histórico de ocorrência de chuva tenta prever a ocorrência de precipitação para um determinado dia, por forma a tornar o sistema desenvolvido mais eficiente.Carvalho, PauloLima, SolangeUniversidade do MinhoBarros, Paulo Filipe Moreira2022-03-172022-03-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/82583por203145402info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:05:32Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/82583Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:55:58.915229Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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