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Title: Avaliação do modelo altimétrico Alos World 3D (AW3D30) obtido via opentopography para pulverização agrícola de precisão – Sprayingmap.AI
Other Titles: Evaluation of the Alos World 3D (AW3D30) altimetric model obtained via opentopography for precision agricultural spraying – Sprayingmap.AI
Authors: FERRARI, Fernanda Ferreira
Advisor: GARCIA, Luís Hilário Tobler
type of document: Artigo Científico
Keywords: Geoprocessamento;Topografia;Pulverizadores;Inteligência artificial;Agricultura de precisão
Issue Date: 11-Nov-2025
Publisher: 259
Citation: FERRARI, Fernanda Ferreira. Avaliação do modelo altimétrico Alos World 3D (AW3D30) obtido via opentopography para pulverização agrícola de precisão – Sprayingmap.AI, 2025. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Big Data no Agronegócio) - Faculdade de Tecnologia FATEC Shunji Nishimura (Pompéia), Pompéia, 2025.
Abstract: O crescimento populacional e a consequente pressão por novas áreas de cultivo têm impulsionado a expansão da agricultura para regiões com topografia irregular, exigindo o uso de tecnologias que auxiliem no manejo eficiente e sustentável. Diante desse cenário, este trabalho apresenta o desenvolvimento da plataforma SprayingMap.AI, uma ferramenta online voltada à classificação topográfica inteligente para otimização da pulverização agrícola. A plataforma foi construída com o uso de bibliotecas e serviços de código aberto, incluindo Flask para o backend, Vue.js para o frontend e PostgreSQL/PostGIS hospedado no Supabase para o gerenciamento geoespacial dos dados. O sistema integra a API OpenTopography, utilizando o modelo ALOS World 3D (AW3D30) para obtenção de dados altimétricos, e processa as informações em mapas interativos renderizados com Leaflet. Os resultados demonstraram o funcionamento do protótipo, capaz de gerar análises de declividade e representar visualmente o relevo em mapas de calor. Conclui-se que a integração de dados geoespaciais com processamento automatizado permite maior precisão na definição de parâmetros de pulverização, contribuindo para o uso racional de insumos e redução de perdas. Para trabalhos futuros, propõe-se o uso de mapeamento via drones com tecnologia LiDAR e a aplicação de modelos de inteligência artificial para recomendação automática de implementos agrícolas.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/39963
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