Dissertação

{en_GB=RainDrops Keep Falling} {} APPROVED

{pt=O crescimento da população e a escassez de água exigem métodos agrícolas mais eficazes. As actuais aplicações de agricultura de precisão não preenchem o potencial de automatização e produtividade devido à complexidade de acompanhar as alterações nos eventos naturais como a evapotranspiração e o crescimento das plantas. Além disso, o tempo e custo do processo de manutenção cresce proporcionalmente em função do tamanho da plantação. A solução aqui apresentada acompanha eficazmente os eventos naturais descritos devido à visualização e processamento de imagens de satélite que confirmam e adaptam o processo de irrigação. Esta combinação permite poupança de água, redução da percolação, monitorização automatizada da saúde das plantas, poupança de energia e redução da mão-de-obra, assegurando ao mesmo tempo o desenvolvimento de culturas de qualidade. , en=Population growth and water scarcity are demanding more effective farming methods. Current smart irrigation applications are not fulfilling the potential of automation and crop results due to the complexity of natural events such as evapotranspiration and plant growth. Additionally the maintenance process scales in time and cost with the size of the farm. The solution presented here can efficiently track the natural events described due to the visualization and process of satellite imagery which confirms and adapts the irrigation process. This combination allows water savings, percolation reduction, plant health automated monitoring, energy savings, and labor reduction while ensures quality crop development. }
{pt=Agricultura de precisão, irrigação inteligente, Previsões meteorológicas, Imagens de satélite, NDVI, Processamento de imagem, en=Precision Farming, Smart irrigation, Weather forecasts, Satellite imagery, NDVI, Image Processing}

Outubro 9, 2020, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

João Manuel Brisson Lopes

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar