Desenvolvimento de um sistema de apoio à tomada de decisões para o setor do agronegócio utilizando dados microclimáticos e técnicas de aprendizado de máquina

Desenvolvimento de um sistema de apoio à tomada de decisões para o setor da agroindústria utilizando dados microclimáticos e técnicas de aprendizado de máquina.

Marcelo Bittencourt do Nascimento Filho

Mário de Noronha Neto

Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009

1 Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC

2 Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC

Resumo

O setor agropecuário é essencial para o desenvolvimento socioeconômico do país, sendo o Brasil um dos principais exportadores de grãos do mundo. Porém, durante o processo de produção ocorrem perdas significativas causadas pela dificuldade de gestão e de monitoramento do plantio. Um dos pontos mais importantes para a redução de gastos e na assertividade em resolver esse problema é realizando análises microclimáticas, ou seja, avaliar mais especificamente os dados climáticos da região. Dessa forma, o proprietário pode tomar decisões precisas, como por exemplo se deve ou não realizar certa atividade nos próximos dias. A relação entre esse setor e com soluções tecnológicas que seguem o conceito de Internet das Coisas e que aplicam a análise de dados para um melhor gerenciamento das atividades está cada vez maior, gerando assim o cenário do Agro 4.0. Portanto, este trabalho visa aplicar um algoritmo baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina para a previsão de parâmetros climáticos, a fim de proporcionar ao agricultor maior segurança em suas ações e o aumento do valor de seu produto.

Palavras chave

Internet das Coisas. Aprendizado de Máquina. Agroindústria. Microclima.

Abstract

The agricultural sector is essential for the socioeconomic development of the country, with Brazil being one of the main grain exporters in the world. However, during the production process there are significant losses caused by the difficulty of managing and monitoring the plantation. One of the most important points for reducing expenses and assertiveness in solving this problem is performing microclimate analyses, that is, evaluating more specifically the climatic data of the region. In this way, the owner can make precise decisions, such as whether or not to carry out a certain activity in the next few days. The relationship between this sector and technological solutions that follow the concept of the Internet of Things and that apply data analysis for better management of activities is increasing, thus generating the scenario of Agro 4.0. Therefore, this work aims to apply an algorithm based on Machine Learning techniques for the prediction of climatic parameters, in order to provide the farmer with greater security in his actions and increase the value of his product.

Keywords

Internet of Things. Machine Learning. Agribusiness. Microclimate.

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