Publication
Monitoring and prediction system for indoor microgreens growing environments
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Leitão, Paulo | |
| dc.contributor.advisor | Bazzi, Claudio Leones | |
| dc.contributor.advisor | Barbosa, José | |
| dc.contributor.author | Silva, Deborah Ishikawa da | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-13T09:26:48Z | |
| dc.date.available | 2024-09-13T09:26:48Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_PT |
| dc.description.abstract | Due to the increasing adoption of sustainable practices, urban agriculture has become more common. Microgreens, known for their rapid growth cycle, are particularly well-suited for development in these areas. However, traditional agriculture faces significant challenges throughout the cultivation process, such as instabilities, losses, and crop failures, primarily due to variations in environmental conditions that directly influence plant development. These difficulties are further accentuated in urban agriculture, as these areas typically lack adequate infrastructure and ideal climatic conditions. In this context, automated greenhouses emerge as a solution to stabilize cultivation by artificially replicating the necessary environmental conditions for plant growth, regardless of external conditions. This work explores using Internet of Things (IoT) technologies to monitor urban agriculture, enabling more predictable, adjustable, and optimized control of cultivation processes. In the analyzed scenario, integrating graphical interfaces for intuitive system monitoring allows for both local and remote tracking of the indoor environment, optimizing existing practices. Thus, continuous monitoring of parameters enables over- sight, harvest forecasting, and decision-making, facilitating resource management during cultivation. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Devido à crescente inserção de práticas sustentáveis, a agricultura urbana tem se tornado cada vez mais frequente. Os microverdes, conhecidos pelo rápido ciclo de crescimento, são particularmente adequados para se desenvolverem nessas regiões. Entretanto, a agricultura tradicional enfrenta desafios significativos ao longo do processo de cultivo, como instabilidades, perdas e falhas de colheita, principalmente devido às variações nas condições ambientais que influenciam diretamente o desenvolvimento das plantas. Essas dificuldades são ainda mais acentuadas na agricultura urbana, pois essas áreas geralmente carecem de infraestrutura adequada e de condições climáticas ideais. Nesse contexto, as estufas automatizadas surgem como uma solução para estabilizar o cultivo, replicando artificialmente as condições ambientais necessárias para o crescimento das plantas, independentemente das condições externas. Este artigo explora o uso de tecnologias da Internet das Coisas (IoT) para monitorizar a agricultura urbana, possibilitando um controle mais previsível, ajustável e otimizado dos processos de cultivo. No cenário analisado, a integração de interfaces gráficas para a monitorização intuitiva dos sistemas permite o acompanhamento local e remoto do ambiente indoor, otimizando algumas práticas existentes. Desse modo, a monitorização contínua dos parâmetros possibilita a supervisão, previsão de colheitas e tomadas de decisões, facilitando a gestão de recursos durante o cultivo. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203697391 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/30235 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Monitoring | pt_PT |
| dc.subject | Automated greenhouses | pt_PT |
| dc.subject | Crops prediction | pt_PT |
| dc.subject | Technolo-gies IoT | pt_PT |
| dc.title | Monitoring and prediction system for indoor microgreens growing environments | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Engenharia Eletrotécnica e de Computadores | pt_PT |