MODELO DE OBJETOS E ALGORITMO DE DISTRIBUIÇÃO DE SENSORES PARA UMA FERRAMENTA COMPUTACIONAL VISANDO APLICAÇÕES EM AGRICULTURA DE PRECISÃO

A economia brasileira é fortemente baseada no agronegócio, que representa de forma direta, aproximadamente 25% (R$ 1,65 trilhões), do PIB brasileiro, que no ano 2017 foi de R$ 6,6 trilhões. A área de uso efetivo com agronegócio é de 305 milhões de ha, distribuídos em 56 milhões de unidades de agronegócio, fazendo o país ser o maior em área produtiva no mundo. Esta dissertação tem como objetivo a proposição e desenvolvimento do método MOOADS-FECOMAP baseado em modelo de objetos e algoritmo de distribuição de sensores para uma ferramenta computacional visando aplicações em agricultura de precisão. A distribuição dos sensores, com uma heurística de distribuição baseada na variação dos valores de referência para a melhoria de área de cobertura e a obtenção de informações em tempo real para monitorar atributos de solo, é um desafio possível de ser vencido. Esta cobertura da distribuição foi atingida ao se executar pesquisa experimental e pesquisa de campo de forma a definir e validar a representatividade da condutividade elétrica em relação aos atributos de solo e sua distribuição para maior cobertura. Com o uso de ferramentas computacionais de automação e controle para melhorar a aquisição e o nível das informações sobre solos e lavouras, contribuindo assim para suporte à gestão nas unidades de agronegócio e criando condições para a melhoria da sustentabilidade e da rentabilidade destas unidades. Dentre os resultados alcançados pela pesquisa estão o desenvolvimento da ferramenta computacional de distribuição baseado no método proposto por esta pesquisa, que funciona através da leitura da Condutividade Elétrica do solo e a implementação da cobertura da distribuição dos pontos de sensoriamento que se utilizou da heurística, também proposta por este trabalho, que realiza a Cobertura por Busca Binária de Variação Significativa (CBBVS). Nas unidades de trabalho de campo a condutividade elétrica medida pelo sensor de proximidade em relação à análise tradicional apresentou um coeficiente de correlação linear variando entre 0,96 e 0,97, que se mostra adequada em relação à concentração dos atributos de solo da pesquisa, comparando-se com a análise tradicional em função da forte correlação encontrada, o que permitiu uma distribuição adequada dos sensores através da ferramenta de distribuição. O desempenho nas unidades de trabalho de campo ficou dentro do esperado em relação ao grau de correlação da CE com os valores dos atributos de solo, apresentando forte correlação na ordem de 0,96 a 0,97.

Palavras-Chave: Agronegócio, Sensoriamento, Atributos De Solos, Suporte A Decisão, Otimização.