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Assimilação de dados para integração entre dados obtidos por redes de sensores sem fio e modelo dinâmico de crescimento vegetal

Processo: 18/12050-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2018
Vigência (Término): 27 de agosto de 2021
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Luiz Henrique Antunes Rodrigues
Beneficiário:Monique Pires Gravina de Oliveira
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):e-Science   Agricultura   Rede de sensores sem fio   Internet das coisas   Crescimento vegetal   Tomate   Cultivo protegido
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Assimilacao de Dados | cultivo protegido | Internet das Coisas | Modelagem de culturas | tomate | eScience/Agricultura

Resumo

Modelos dinâmicos de crescimento de culturas associados à imensa massa de dados disponíveis têm sido enxergados como parte da resposta ao problema de uma Agricultura mais eficiente quanto ao uso de recursos. Apesar de tais modelos demandarem etapas de calibração sem as quais seu desempenho preditivo pode ser insuficiente para auxílio na tomada de decisão, o monitoramento em tempo real pode contornar essa necessidade. Modelos dinâmicos e imagens de satélites têm sido combinados por meio da técnica de assimilação de dados para diminuição dos erros de predição de variáveis de estado relacionadas ao dossel das culturas ou a propriedades do solo. Em ambientes protegidos, porém, em que o uso de modelos e de sensores permite o monitoramento e a automação de sistemas de controle, de modo que é possível otimizar as condições ambientais visando maior lucratividade da produção, não existem aplicações de assimilação dos dados de monitoramento. Os objetivos deste projeto são, então, determinar se é possível realizar assimilação de dados com dados de sensoriamento do ambiente e da cultura em uma casa de vegetação, bem como determinar qual a resolução temporal necessária para sua realização e o grau tecnológico necessário para que a abordagem possa ser replicada em condições de produção. Para isso, serão monitorados os fatores meteorológicos de uma casa de vegetação com o cultivo de tomate, bem como o crescimento dos vegetais. Por meio de técnicas de estimação de estado como o Filtro de Kalman Estendido e o Ensemble Kalman Filter, será realizada assimilação dos dados no modelo TOMGRO reduzido. Desta forma, o crescimento da cultura poderá ser mais bem caracterizado, viabilizando, por exemplo, melhor tomada de decisão quanto ao uso de água e energia na produção. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE OLIVEIRA, MONIQUE P. G.; ZORZETO-CESAR, THAIS Q.; ATTUX, ROMIS R. DE F.; RODRIGUES, LUIZ H. A.. CAN ACCURACY ISSUES OF LOW-COST SENSOR MEASUREMENTS BE OVERCOME WITH DATA ASSIMILATION?. Engenharia Agrícola, v. 43, n. 2, p. 8-pg., . (18/12050-6)
ABREU, FERNANDO FERREIRA; ANTUNES RODRIGUES, LUIZ HENRIQUE. Monitoring mini-tomatoes growth A non-destructive machine vision-based alternative. JOURNAL OF AGRICULTURAL ENGINEERING, v. 53, n. 3, p. 11-pg., . (18/12050-6)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
OLIVEIRA, Monique Pires Gravina de. Leveraging data assimilation and monitoring data for improvement of crop growth estimates in protected environments. 2022. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola Campinas, SP.

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