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Publication
IoT-based environmental monitoring system for heat stress assessment in livestock
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 3.32 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
This thesis presents the development and evaluation of a low-cost Internet of Things (IoT) system for monitoring environmental parameters related to heat stress in indoor livestock facilities. Commercial solutions are often costly and inflexible, limiting adoption on small and medium-sized farms. To address this gap, this work proposes an integrated system using affordable IoT technologies structured in three layers: a sensor layer with fixed and mobile nodes, a service layer using Node-RED and InfluxDB, and an interface layer with Grafana dashboards. The system includes grid-powered nodes, battery-powered nodes achieving 23 days of autonomy, and a prototype collar node with LoRa communication. It successfully integrates temperature, humidity, black globe measurements, and external weather data to calculate thermal comfort indices (THI and THIadj) in real-time.
Experimental results demonstrated reliable data acquisition, visualization, and alerting capabilities. This research contributes a scalable, cost-effective solution for livestock
environmental monitoring applicable to various facility sizes. Future work includes finalizing the LoRa collar prototype, field testing, expanding sensor integration, and implementing
AI-based predictive analytics.
Esta tese apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um sistema de Internet das Coisas (IoT) de baixo custo para monitoramento ambiental relacionado ao estresse térmico em instalações pecuárias internas. Soluções comerciais são frequentemente caras e pouco flexíveis, dificultando a adoção em propriedades de pequeno e médio porte. Para superar essa limitação, propõe-se um sistema integrado baseado em tecnologias acessíveis, com arquitetura composta por três camadas: sensores fixos e móveis, processamento e armazenamento de dados (Node-RED e InfluxDB), e visualização por meio de dashboards Grafana. Três tipos de dispositivos foram desenvolvidos: um alimentado por rede elétrica, outro por bateria (com autonomia de 23 dias) e um protótipo de colar com comunicação LoRa. O sistema integra sensores de temperatura, humidade e globo negro, além de dados meteorológicos externos (IPB/IPMA), permitindo o cálculo dos índices THI e THIajustado em tempo real. Os testes demonstraram aquisição de dados confiável, visualização eficiente e alertas automatizados. A solução proposta é modular, escalável e de baixo custo, adequada a diferentes ambientes produtivos. Como trabalhos futuros, destacam-se a finalização do colar LoRa, testes em campo, adição de novos sensores e aplicação de inteligência artificial para análises preditivas.
Esta tese apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um sistema de Internet das Coisas (IoT) de baixo custo para monitoramento ambiental relacionado ao estresse térmico em instalações pecuárias internas. Soluções comerciais são frequentemente caras e pouco flexíveis, dificultando a adoção em propriedades de pequeno e médio porte. Para superar essa limitação, propõe-se um sistema integrado baseado em tecnologias acessíveis, com arquitetura composta por três camadas: sensores fixos e móveis, processamento e armazenamento de dados (Node-RED e InfluxDB), e visualização por meio de dashboards Grafana. Três tipos de dispositivos foram desenvolvidos: um alimentado por rede elétrica, outro por bateria (com autonomia de 23 dias) e um protótipo de colar com comunicação LoRa. O sistema integra sensores de temperatura, humidade e globo negro, além de dados meteorológicos externos (IPB/IPMA), permitindo o cálculo dos índices THI e THIajustado em tempo real. Os testes demonstraram aquisição de dados confiável, visualização eficiente e alertas automatizados. A solução proposta é modular, escalável e de baixo custo, adequada a diferentes ambientes produtivos. Como trabalhos futuros, destacam-se a finalização do colar LoRa, testes em campo, adição de novos sensores e aplicação de inteligência artificial para análises preditivas.
Description
Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Keywords
Internet of things Environmental monitoring Heat stress Livestock THI LoRa MQTT