Desenvolvimento de uma plataforma IoT sob a arquitetura de computação em névoa para agricultura de precisão.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Abdala, Mahuan Capeletto
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE
Texto Completo: https://tede.unioeste.br/handle/tede/6278
Resumo: In the last five decades, Brazil has become one of the most important producers and exporters of food globally, contributing to the feeding of approximately 1.5 billion people worldwide. This scenario contributes to the country's growth by increasing income and job creation, boosting the participation of agriculture in the Brazilian Gross Domestic Product (GDP). Brazil's economic dependence on agribusiness requires investments and research to increase productivity and profitability. In recent years, technological developments have allowed the production of electronic components such as sensors and microcontrollers at an affordable cost, with economic viability for their use on large and small scales. With sensors distributed throughout the property, it is possible to monitor variables such as soil, climate, and the crop itself, allowing the remote monitoring of the plant's various stages. Considering that climatic factors directly influence productivity, this project seeks to use the technological resources available to develop a data communication, storage, and pre-processing platform using a fog computing architecture implemented in a Raspberry Pi 3 B+ as the application's MQTT Broker, proving to be an affordable solution for IoT applications for precision agriculture to maintain data availability and integrity.
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Brazil's economic dependence on agribusiness requires investments and research to increase productivity and profitability. In recent years, technological developments have allowed the production of electronic components such as sensors and microcontrollers at an affordable cost, with economic viability for their use on large and small scales. With sensors distributed throughout the property, it is possible to monitor variables such as soil, climate, and the crop itself, allowing the remote monitoring of the plant's various stages. Considering that climatic factors directly influence productivity, this project seeks to use the technological resources available to develop a data communication, storage, and pre-processing platform using a fog computing architecture implemented in a Raspberry Pi 3 B+ as the application's MQTT Broker, proving to be an affordable solution for IoT applications for precision agriculture to maintain data availability and integrity.O Brasil, nas últimas cinco décadas, tornou-se um dos mais importantes produtores e exportadores mundiais de alimentos, contribuindo com a alimentação de aproximadamente 1,5 bilhão de pessoas no mundo. Esse cenário contribui para o crescimento do País, elevando a renda e a geração de empregos, o que também impulsiona a participação da agricultura no Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro. A dependência econômica do Brasil em relação ao Agronegócio faz com que sejam necessários investimentos e pesquisas visando aumentar a produtividade e lucratividade. Nos últimos anos, a evolução tecnológica permitiu a produção de componentes eletrônicos, como sensores e microcontroladores, a um custo acessível, possuindo viabilidade econômica para a sua utilização em larga escala e em pequenas propriedades. Por meio do uso de sensores distribuídos pela propriedade, é possível monitorar variáveis, como solo, clima e a própria cultura, permitindo o acompanhamento remoto dos diversos estádios da planta. Considerando que os fatores climáticos influenciam diretamente a produtividade, buscou-se, por meio deste projeto, utilizar os recursos tecnológicos disponíveis no desenvolvimento de uma plataforma de comunicação, armazenamento e pré-processamento de dados, por meio da utilização da arquitetura de computação em névoa, sendo implementada em um Raspberry Pi 3 B+, que atua como Broker MQTT da aplicação; assim, demonstrou ser uma solução de custo acessível para aplicações IoT para agricultura de precisão, a fim de se manter a disponibilidade e integridade dos dados.Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2022-11-08T18:47:00Z No. of bitstreams: 2 Mahuan_Abdala.2022.pdf: 5185695 bytes, checksum: 68874a3eee9aba66b0079c9414edb6f8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2022-11-08T18:47:00Z (GMT). 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