Com o crescimento demográfico mundial e as alterações climáticas, a agricultura do século XXI passou a enfrentar desafios significativos e complexos. O aumento da produtividade tornou-se uma exigência bem como garantir a sustentabilidade dos recursos disponíveis, pressionando positivamente para mudanças nos métodos de produção e para a gestão eficiente desses recursos. A rega é uma das práticas culturais com maior responsabilidade no crescimento vegetativo operando em paralelo com a sustentabilidade. Produzir mais com menos tornou-se o mote dos agricultores nos dias de hoje, sendo crucial minimizar o desperdício e assegurar que, neste caso, a rega atenda às necessidades especificas das culturas em todas as fases do seu ciclo. O avanço das tecnologias de comunicação e a adoção a equipamentos IoT (sensores, sondas de humidade e outras ferramentas de monitorização) permitiu ao agricultor uma melhoria significativa nas tomadas de decisão, promovendo insights futuros com base nos dados recolhidos. Este é um dos objetivos do trabalho realizado pela empresa HIDROSOPH, que desempenha um papel vital neste processo, oferecendo soluções inovadores na otimização e gestão eficiente da água. Assim, em parceria com a HIDROSOPH, foi proposto um trabalho de validação e consolidação dos dados recolhidos pelos equipamentos IoT em funcionamento, garantindo a uniformidade, integridade e aplicabilidade dos dados nos diversos serviços prestados pela empresa. O caso de estudo concentrouse em dados de 12 explorações de olival em sebe, instalado em várias regiões de Portugal Continental, respetivo ao ano 2023. Verificou-se um problema recorrente em quase todas as explorações, que consiste na interrupção no registo de dados devido a falhas técnicas dos sensores. Para abordar este problema, foi utilizado o modelo XGBoost de Machine Learning, aplicado para imputar valores previstos nas lacunas de dados. Apesar da execução prática ter sido focada no XGBoost, outros modelos foram avaliados teoricamente, tendo-se concluído que o XGBoost é a solução mais adequada para garantir a integridade contínua dos dados e suportar os algoritmos utilizados nos serviços da empresa. A resolução dessas falhas é essencial para garantir a eficácia e a fiabilidade das soluções providas pela HIDROSOPH.
Data
Orientador(es)
Rui Figueira
Sumário
Handle URI
Thesis Type
Internship