Título:	Algoritmo (MAHM) para alerta georreferenciado de doença em redes de sensoriamento IoT de microclima: calibração e teste de um método para míldio, em dois vinhedos.
Autoria:	CAVALCANTI, F. R.
Afiliação:	FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV.
Ano de publicação:	2021
Referência:	Bento Gonçalves, RS: Embrapa Uva e Vinho, agosto 2021.
Páginas:	25 p.
Conteúdo:	O trabalho apresenta um método para alerta de míldio da videira para vinhedos Vitis labrusca: o módulo de alerta de doença por heat map ? Embrapa/MAHM que é um algoritmo que usa equações de favorabilidade de doença sobre uma determinada área de produção vegetal subdividida em quadrantes. As estimativas são entregues ao usuário em forma de alerta por quadrante interno à área de plantio, com diferentes cores que indicam diferentes níveis de risco de doença e/ou recomendação de pulverização. O MAHM usa informações de umidade relativa (%UR) e temperatura do ar fornecidas por três ou mais sensores de IoT simples, instalados em triangulação nas extremidades da área de plantio, em pequenas propriedades (1 a 5 ha). Os quadrantes (unidades de monitoramento) podem ser georreferenciados. O algoritmo pode fundamentar plataformas de IoT de baixo custo, com infraestrutura de comunicação (LoRaWAN, Sigfox, etc) e localização (GPS).
Thesagro:	Agricultura de Precisão Uva Míldio Vitis Labrusca Doença de Planta
Palavras-chave:	Internet das coisas Tecnologia de aplicação Sistema de alerta Agricultura 5 ponto 0 Sistema de posicionamento global MAHM IoT
Série:	(Embrapa Uva e Vinho. Circular Técnica, 124)
ISSN:	1808-6810
Tipo do Material:	Folhetos
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Circular Técnica (CNPUV)