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dc.contributor.advisorSandri, Delvio-
dc.contributor.authorPereira, Rodrigo Moura-
dc.date.accessioned2021-07-12T19:24:19Z-
dc.date.available2021-07-12T19:24:19Z-
dc.date.issued2021-07-12-
dc.date.submitted2021-02-24-
dc.identifier.citationPEREIRA, Rodrigo Moura. Manejo de irrigação com automação de baixo custo no cultivo da alface submetida a diferentes potenciais matriciais do solo. 2021.118 f., il. Tese (Doutorado em Agronomia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/41389-
dc.descriptionTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, 2021.pt_BR
dc.description.abstractAtualmente grande parte dos recursos hídricos captados de fontes superficiais é utilizada na agricultura irrigada, no entanto, a utilização de técnicas de uso racional de água no manejo de irrigação ainda é incipiente, principalmente no contexto das pequenas propriedades rurais. Para suprir essa demanda, o manejo eficiente da irrigação com metodologias simples e acessíveis pode contribuir na difusão de sistemas de manejo e automação de irrigação que, além de garantir a produção mais eficiente de alimentos, contribuem com a redução do uso da água, energia, perda de nutrientes por lixiviação e incidência de pragas e doenças. No presente trabalho objetivou-se o desenvolvimento e avaliação de sistemas eletrônicos para aplicação na automação de irrigação a partir da estimativa da umidade do solo, utilizando para isso, tensiômetros eletrônicos adaptados a transdutores de pressão e sensores capacitivos de umidade do solo. O sistema de automação de irrigação foi desenvolvido a partir da integração entre módulos relés, data logger e tensiômetros eletrônicos com a placa micro controladora Arduino. Os tensiômetros eletrônicos foram avaliados na automação de irrigação mediante monitoramento dos potenciais matriciais críticos do solo para a alface (Lactuca sativa L.), cultivar Wanda, cultivada em ambiente protegido em embalagens com capacidade de 10 L, preenchidas com Latossolo Vermelho-Amarelo (LVA) e Neossolo regolítico (NR). O delineamento experimental foi em blocos completos casualizados, consistindo em dois tipos de solo e quatro níveis de potenciais matriciais críticos, sendo de -15, -20, -25 e -30 kPa para o LVA e -10, -15, - 20 e -25 kPa para o NR. O acionamento da irrigação foi realizado automaticamente quando os potenciais matriciais críticos pré-estabelecidos eram atingidos e o desligamento ocorreu após a aplicação da lâmina de irrigação necessária para elevar a umidade do solo ao potencial de -10 kPa no LVA e -5 kPa no NR. As plantas de alface foram avaliadas quanto ao número de folhas (NF), altura do caule (AC), diâmetro do caule (DC), massa fresca da parte aérea (MFPA) e raízes (MFR), massa seca da parte aérea (MSPA) e das raízes (MSR), índice Falker de clorofila e eficiência do uso da água (EUA). Ainda, foram avaliados nove sensores capacitivos SKU:SEN0193 acoplados à plataforma Arduino na estimativa da umidade volumétrica do solo em amostras deformadas de LVA, NR e Latossolo Vermelho (LV). Os sensores foram avaliados quanto à sua acurácia e precisão na estimativa da umidade volumétrica das amostras desde a saturação até a umidade residual. Por fim, realizou-se uma análise de custos do sistema proposto em comparação a um modelo de automação com equipamentos convencionais disponíveis no mercado. A utilização da média móvel nas leituras dos tensiômetros eletrônicos auxiliou na estabilidade da automação da irrigação dentro dos limiares de potencial adotados em LVA e NR, com variação máxima de 4,7 e 3,9% no acionamento em LVA e NR, respectivamente e de 23,1 e 15,4% no desligamento em LVA e NR, respectivamente. O potencial crítico de -10 kPa em NR resultou no maior crescimento da parte aérea e desenvolvimento das raízes da alface com eficiência de uso da água (EUA) de 0,44 g mm-1 , enquanto que no LVA, no potencial de -15 kPa a EUA foi de 1,31 g mm-1 , porém com menor crescimento da parte aérea e raízes, em comparação ao NR. A partir de -15 kPa em NR a EUA é reduzida em 50% e o crescimento da cultura é prejudicado. Os potenciais adotados em LVA não resultaram em diferenças significativas na maioria das características avaliadas na alface cultivada em embalagens, onde o potencial de -10 kPa em NR foi o que apresentou a melhor resposta dentre os potenciais adotados nos dois tipos de solo. Os sensores capacitivos apresentaram modelos de calibração polinomiais para cada tipo de solo avaliado, onde o erro quadrático médio (RMSE) foi de 0,08, 0,12 e 0,15 cm3 cm-3, para o LVA, NR e LV, respectivamente. A variabilidade de leitura entre sensores indica a necessidade de calibração individual de cada sensor e a utilização de tensão de alimentação de 5 V para estimativas acuradas da umidade volumétrica nos solos avaliados. O custo necessário para implantação do sistema de automação em Arduino para irrigação do ambiente protegido foi 30,2% inferior em comparação a um sistema convencional de automação.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleManejo de irrigação com automação de baixo custo no cultivo da alface submetida a diferentes potenciais matriciais do solopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.subject.keywordIrrigação - automaçãopt_BR
dc.subject.keywordHortaliçaspt_BR
dc.subject.keywordArduinopt_BR
dc.subject.keywordTensão de água no solopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1Currently, a large amount of water resources is used in agriculture, however, efficient irrigation management techniques are still incipient in the context of small farms. To face this challenge, irrigation management with simple and accessible methodologies can contribute to reducing de problems associated to waste of water in irrigation. This study aimed to develop and evaluate electronic systems for application in irrigation automation in Lettuce and soil moisture monitoring. For this purpose, the major devices used were the electronic tensiometer with pressure transducers and capacitive soil moisture sensors. The irrigation automation system was developed with integration between relay modules, data logger, electronic tensiometers, and other components with the Arduino microcontroller. The electronic tensiometers were evaluated in irrigation automation by monitoring critical matric potentials for lettuce (Lactuca sativa L.), cultivar Wanda, grown in a protected environment in 10 L packages filled with Red-Yellow Latosol (LVA) and Regolitic Neosol (NR). The experimental design was a complete randomized block, consisting of two types of soil and eight levels of critical matric potentials in the soil, being -15, - 20, -25, and -30 kPa for LVA and -10, -15, -20, and -25 kPa for NR. The irrigation system was activated when the electronic tensiometers reading the pre-established critical matric potentials. The irrigation shutdown occurred when the system applied a water depth necessary to raise the soil moisture to the matric potential of -10 kPa for all LVA critical potentials and -5 kPa for all NR critical potentials. The crop responses evaluated were the number of leaves (NF), stem height (AC), stem diameter (DC), fresh weight of aerial part and roots (MFPA, MFR), dry mass of aerial part and roots (MSPA, MSR), chlorophyll index and water use efficiency. Also, nine capacitive soil moisture sensors used in the Arduino platform were evaluated to estimate the volumetric soil moisture in deformed samples of LVA, NR, and Red Latosol (LV). The sensors were evaluated for their accuracy and precision in estimating the volumetric moisture from saturation to residual moisture content. Finally, a cost analysis of the proposed system was carried out compared to an automation model with conventional equipment available on the market. The use of the moving average in the readings of electronic tensiometers was efficient in the maintenance of the irrigation automation within the potential thresholds adopted in LVA and NR, with a maximum variation of 4.7 and 3.9% in the activation in LVA and NR, respectively and of 23.1 and 15.4% in disconnection in LVA and NR, respectively. The critical potential of -10 kPa in NR resulted in greater growth of the aerial part and development of lettuce roots associated with a EUA of 0.44 g mm-1 whereas in LVa the potential of -15 kPa resulted in a EUA of 1.31 g mm-1 but with less growth of the aerial part and roots when compared to results in NR. Critical potentials above -15 kPa in NR result in a reduction of 50% in EUA and the growth of the crop is severely reduced. The critical potentials adopted in LVA did not result in significant differences between most of the characteristics evaluated in the lettuce cultivated in pots. The critical potential of -10 kPa in NR resulted in the best crop responses among the potentials adopted in both soil types. The evaluation of the capacitive sensors resulted in specific calibrations for each soil type, where the RMSE was 0.08, 0.12, and 0.15 cm3 cm-3 , for LVA, NR and LV, respectively. The reading variability between sensors indicates the need for individual calibration of each sensor and the use of a 5 V supply voltage for accurate estimates of volumetric soil moisture in the three types of soils evaluated. The cost required to implement the automation system in Arduino for irrigation of the protected environment was 30,2% lower compared to a conventional automation system.pt_BR
dc.contributor.emailrodrigomouracbs@gmail.compt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Agronomia e Medicina Veterinária (FAV)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapt_BR
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