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https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/28879| Título: | Integração de dados de sensoriamento remoto em sistema de irrigação por taxa variável utilizando sistemas fuzzy de suporte à decisão |
| Autor(es): | Mendes, Willians Ribeiro |
| Orientador: | Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de |
| Palavras-chave: | Irrigação de precisão;Irrigação por taxa variável;Sistemas fuzzy;Controle Fuzzy de irrigação por zonas específicas;Sistema de suporte à decisão para irrigação;Sensoriamento remoto |
| Data do documento: | 7-Fev-2020 |
| Referência: | MENDES, Willians Ribeiro. Integração de dados de sensoriamento remoto em sistema de irrigação por taxa variável utilizando sistemas fuzzy de suporte à decisão. 2020. 191f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020. |
| Resumo: | A água doce é um recurso escasso que, nos dias de hoje, está sob um enfoque sem precedentes devido às preocupações com sustentabilidade dos ecossistemas naturais e por uma demanda agrícola, para alimentar uma população global crescente. Isso transforma a água doce em um recurso natural imprescindível para todos. Todas essas preocupações nos levam à necessidade de gerenciar esse bem com eficiência, dessa forma, necessitando de sistemas inteligentes, automatizados e precisos, especialmente para a irrigação. Essa necessidade motiva o desenvolvimento e a implementação de novas tecnologias para um uso racional que permitirá aos agricultores melhorar quando e onde a irrigação é aplicada, buscando assim aumentar a produção de alimentos. Para alcançar esses objetivos, este trabalho apresenta um sistema inteligente de Irrigação em Taxa Variável (Variable Rate Irrigation). Logo, uma ferramenta de gerenciamento da irrigação por áreas específicas, que ajudará na tomada de decisão em relação à aplicação de quantidade ideal de água em zonas de manejo. O que se espera é um maior rendimento da produtividade da lavoura e uma maior eficiência na utilização da água. Para conseguir essa precisão, o sistema usa uma abordagem com técnicas de inteligência artificial para criar, de forma autônoma, mapas de controle ideais para um sistema de irrigação por pivô central. O cerne desse sistema é a lógica fuzzy, que é capaz de estabelecer os valores de referências para os controladores de velocidade de giro e abertura individual de cada válvula dos aspersores de um pivô central. O sistema se baseia na tomada de decisão (“se” aplica mais ou menos água) usando dados de sensoriamento remoto e, com isso, é possível uma irrigação inteligente. Os resultados apontam que os dados de variáveis edafoclimáticas, quando bem combinados com a lógica fuzzy, podem resolver as incertezas e não linearidades de um sistema de irrigação, além de estabelecer um modelo de controle para irrigação com alta precisão. Embora nem sempre seja possível reduzir o consumo de água, essa tecnologia tem muitos usos potenciais que podem aumentar a produtividade da fazenda. |
| Abstract: | Freshwater is a scarce resource, and nowadays it is under unprecedented focus due to concerns about the sustainability of natural ecosystems and because of the agricultural demand, which needs to feed a growing global population. These concerns make freshwater a necessary natural resource for everyone. All these issues lead us to want to manage this asset efficiently, thus generating an increase in the demand for more intelligent, automated and accurate systems. These needs are the driving force behind the development and implementation of new technologies for more rational use, allowing farmers to improve when and where irrigation is applied, seeking to increase food production. In this manner, this work presents a new proposal for an intelligent variable rate irrigation system application in order to achieve that goal. It is a site-specific irrigation management tool; in other words, a system that should assist in decisions about applying water quantity to delimited zones. We expect a higher yield from crop productivity and greater efficiency in water use. To be successful, the system has an artificial intelligence approach to automatically create optimal control maps for a center pivot irrigation system. At the heart of this system there are the fuzzy logic, which is be able to set the reference values for the rotating speed controllers and individual opening of each central pivot sprinkler valve. The system is based on the decision making (whether applying more or less water) and will use remote sensing data, so we expect the smart irrigation system to describe the spatial variability of the crop efficiently. The results point out that the edaphoclimatic variables, when well combined with fuzzy logic, can solve uncertainties and non-linearities of an irrigation system and define a control model for high precision irrigation. However, it will not always be possible to reduce water consumption, but this technology has many uses to increase farm productivity |
| URI: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28879 |
| Aparece nas coleções: | PPGEE - Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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