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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/39963| Título: | Avaliação do modelo altimétrico Alos World 3D (AW3D30) obtido via opentopography para pulverização agrícola de precisão – Sprayingmap.AI |
| Título(s) alternativo(s): | Evaluation of the Alos World 3D (AW3D30) altimetric model obtained via opentopography for precision agricultural spraying – Sprayingmap.AI |
| Autor(es): | FERRARI, Fernanda Ferreira |
| Orientador(es): | GARCIA, Luís Hilário Tobler |
| Tipo documental: | Artigo Científico |
| Palavras-chave: | Geoprocessamento;Topografia;Pulverizadores;Inteligência artificial;Agricultura de precisão |
| Data do documento: | 11-Nov-2025 |
| Editor: | 259 |
| Referência Bibliográfica: | 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. |
| Resumo: | 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 |
| Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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