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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorValle, Gabriel Victor Lima-
dc.date.available2024-09-24-
dc.date.available2024-09-24T14:48:10Z-
dc.date.issued2024-09-28-
dc.identifier.urihttp://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/5953-
dc.description.abstractIn the creation and maintenance of greenhouses and flower farms, ideal condi tions are crucial for crop growth. Agriculture 4.0, combining advanced technologies with agricultural practices, presents challenges in monitoring these conditions. Light, tempe rature, soil moisture, and CO2 concentration are essential factors, but monitoring them is challenging. The proposed solution is the integration of the ESP32 microcontroller with the LoRaWAN network. The ESP32, equipped with specific sensors, collects real-time data on environmental factors. The LoRaWAN network enables efficient transmission of data to a central node connected to the internet, allowing remote access to the data. This enables continuous and precise monitoring, alerting farmers to critical deviations and facilitating studies. The approach is economically feasible, making it advantageous for smaller establishments. In essence, the combination of ESP32 with LoRaWAN offers a cost-effective, reliable, and efficient solution to optimize crop growth, minimizing losses and maximizing resource efficiency, aligning with the principles of Agriculture 4.0.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade do Estado do Amazonaspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectLoRaWANpt_BR
dc.subjectESP32pt_BR
dc.subjectSensorespt_BR
dc.subjectEstufaspt_BR
dc.subjectAgricultura 4.0pt_BR
dc.subjectSensorspt_BR
dc.subjectGreenhousespt_BR
dc.subjectAgriculture 4.0pt_BR
dc.titleMonitoramento e otimização ao de monoculturas em estufas por meio da tecnologia LoRaWAN.pt_BR
dc.title.alternativeMonitoring and optimization of monocultures in greenhouses through Lorawan technology.pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.date.accessioned2024-09-24T14:48:10Z-
dc.creator.ID5411551515975101pt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Edgard Luciano Oliveira da-
dc.contributor.advisor1ID5954475656970668pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5954475656970668pt_BR
dc.contributor.referee1Cardoso, F´abio de Sousa-
dc.contributor.referee1ID5612584109016079pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5612584109016079pt_BR
dc.contributor.referee2Ferreira Sobrinho, Angilberto Muniz-
dc.contributor.referee2ID0776974840042314pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0776974840042314pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5411551515975101pt_BR
dc.description.resumoNa criação e manutenção de estufas e floriculturas, condições ideais s˜ ao cruciais para o crescimento das culturas. A Agricultura 4.0, combinando tecnologias avançadas com praticas agrícolas, apresenta desafios no monitoramento dessas condições. Luminosidade, temperatura, umidade do solo e concentração de CO2 s˜ ao fundamentais, mas monitora-las ´e desafiador. A solução proposta ´ e a uni˜ ao do microcontrolador ESP32 com a rede LoRaWAN. O ESP32, com sensores específicos, coleta dados em tempo real sobre os fatores ambientais. A rede LoRaWAN permite a transmissão eficiente dos dados a um n´ o central conectado ` a internet, possibilitando o acesso remoto aos dados. Isso viabiliza um monitoramento contınuo e preciso, alertando agricultores sobre desvios críticos e permitindo estudos. A abordagem e acessível economicamente, tornando-a vantajosa para estabelecimentos menores. Em suma, a combina¸c˜ ao do ESP32 com LoRaWAN oferece uma solução de baixo custo, confiável e eficaz para otimizar o crescimento de culturas, minimizando perdas e maximizando a eficiência dos recursos, alinhando-se com os princípios da Agricultura 4.0.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.relation.referencesA Gentle Introduction to LoRaWAN Gateways & Nodes. 2021. Dispon´ıvel em: <https://www.seeedstudio.com/blog/2021/04/27/a-gentle-introduction-to-lorawan gateways-nodes/: :text=LoRaWAN APP de an´alise de dados Grafana no Linux via Snap. 2020. Dispon´ıvel em: ⟨https: //www.edivaldobrito.com.br/app-de-analise-de-dados-grafana-no-linux-via-snap/⟩. AWANG, Z. Gas sensors: A review. Sens. Transducers, v. 168, n. 4, p. 61–75, 2014. BROOKER, G. Introduction to Sensors for Ranging and Measurement. [S.l.]: SciTech Publishing, 2009. CAMERON, N. Electronics Projects with the ESP8266 and ESP32: Building Web Pages, Applications, and WiFi Enabled Devices. [S.l.]: Apress, 2021. ISBN 978-1-4842-6335-8 (pbk), 978-1-4842-6336-5 (electronic). CHIRPSTACK. 2020. Dispon´ıvel em: ⟨https://www.chirpstack.io/⟩. CHIRPSTACK Architecture. 2020. Dispon´ıvel em: ⟨https://www.chirpstack.io/project/ architecture/⟩. FRAZAO, D.; MARTINS, D.; SILVA, E. Long-range network (lora) behavior in the ` amazon region in a fluvial environment. In: SPRINGER. Brazilian Technology Symposium. [S.l.], 2022. p. 391–398. FRAZAO, D.; SILVA, E. Characterization of the behavior of lora networks in a fluvial ˜ environment in the rio negro. In: SPRINGER. Brazilian Technology Symposium. [S.l.], 2021. p. 363–369. GRAFANA Logo Vector SVG PDF AI EPS CDR Free Download. 2022. Dispon´ıvel em: ⟨https://logowik.com/grafana-logo-vector-svg-pdf-ai-eps-cdr-free-download-11813. html⟩. HAGINO, T. Practical Node-RED Programming. Livery Place, 35 Livery Street, Birmingham, B3 2PB, UK: Pack Publishing Ltd., 2021. ISBN 978-1-80020-159-0. HANAN, J. J. GREEHOUSES: Advanced Technology for Protected Horticulture. [S.l.: s.n.], 1998. HUGHES, J. M. Arduino, A Technical Reference: A handbook for technicians, engineers, and makers. 1st. ed. [S.l.: s.n.], 2016. INFLUXDB. 2018. Dispon´ıvel em: ⟨https://dbdb.io/db/influxdb/revisions/8⟩. KEY Concepts - Data Elements. 2019. Dispon´ıvel em: ⟨https://docs.influxdata.com/ influxdb/v2/reference/key-concepts/data-elements/⟩. MAUSETH, J. D. Botany: An introduction to plant biology. 6th. ed. [S.l.: s.n.], 2017. MONTAGNY, S. LoRa - LoRaWAN and Internet Of Things: A low power, long range, wireless technology. [S.l.: s.n.], 2021. MOUR˜aO, I. d. M. Manual de Horticultura no Modo de Produ¸c˜ao Biol´ogico. 4990-706 Ponte de Lima: Escola Superior Agr´aria de Ponte de Lima/IPVC Ref´oios, 2007. NODE-RED Resources. 2017. Dispon´ıvel em: ⟨https://nodered.org/about/resources/⟩. 67 OLIVEIRA, M. R. L. d. et al. Desenvolvimento de prot´otipo de aquisi¸c˜ao de dados de localiza¸c˜ao de transportes fluviais na regi˜ao amazˆonica utilizando r´adio lora. Universidade do Estado do Amazonas, 2022. Dispon´ıvel em: ⟨http: //repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/4502⟩. RAK2245 Pi HAT for Raspberry Pi 3B+ 16G TF Card Quick Start LoRaWAN Application Kit. 2020. Dispon´ıvel em: ⟨https://uk.pi-supply.com/products/ rak2245-pi-hat-raspberry-pi-3b-16g-tf-card-quick-start-lorawan-application-kit⟩. RASPBERRY Pi 3 Model B+. 2021. Dispon´ıvel em: ⟨https://www.raspberrypi.com/ products/raspberry-pi-3-model-b-plus/⟩. SENEVIRATNE, P. Beginning LoRa Radio Networks with Arduino: Build Long Range, Low Power Wireless IoT Networks. [S.l.: s.n.], 2019. WIFI LoRa 32 V2 User Manual. 2020. Dispon´ıvel em: ⟨https://resource.heltec.cn/ download/WiFi LoRa 32/WIFI LoRa 32 V2.pdf⟩.pt_BR
dc.subject.cnpqAutomação Eletrônica de Processos Elétricos e Industriais.pt_BR
dc.publisher.initialsUEApt_BR
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