Uma definição ontológica para agricultura de precisão no cultivo de soja dentro do contexto da arquitetura Agromobile

• Autor(a) principal: Alves, Roger Victor
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIJUI
• Texto Completo: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/3295
• topic: Ciências Exatas e da Terra; Ciência da Computação; Agricultura de precisão; Computação ubíqua; Ontologia; Semântica; Mineração de dados

A Agricultura de Precisão trouxe para agricultura melhorias inquestionáveis em relação a gestão das lavouras. Embora não seja uma tecnologia nova, só começou a ser realmente difundida com a popularização da internet, culminando na troca de informações e práticas agrícolas através da mesma. Com o mapeamento da lavoura advindo de sensores, o agricultor obteve um melhor controle sobre o uso de insumos, quantativamente e qualitativamente, pois deixou de tratar toda a área de cúltivo com apenas calculos envolvendo médias. Apesar dos avanços gerados, o mercado ainda sente falta de uma arquitetura que acompanhe a lavoura em tempo real e auxilie o agricultor em suas tarefas diárias. Através da robustez das ontologias, e um banco de dados que realiza inferências em tempo real, é possível criar uma arquitetura que analise os dados dos sensores distribuídos na lavoura, e recomende ações ao agricultor que podem impactar positivamente se tratadas em um curto período de tempo. Por exemplo, o aumento inesperado de temperatura após chuvas pode alterar a forma de irrigação de uma gleba. O trabalho desenvolveu-se em cinco etapas principais: primeiramente, fez-se o estudo sobre os conceitos de Agricultura de Precisão e Ontologias. A segunda parte refere-se às metodologias Methontology e Unified Process for Ontology, que foram usadas para a modelagem da ontologia apresentada nesse trabalho, e também a Arquitetura Agromobile. A terceira parte envolveu levantamento e seleção de dados referentes a Agricultura de Precisão através de reuniões com Domain Especialists e Perguntas de Competência. A quarta etapa fez-se a modelagem da ontologia na linguagem OWL, através da ferramenta Protégé 4.2, visando o domínio estipulado explicado posteriormente nesse trabalho. A quinta parte traz a análise dos resultados obtidos através de inferências realizadas no motor de inferência Pellet 1.6.