um sistema de auxílio à coleta de dados na área de agricultura de ...

UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO
DO RIO GRANDE DO SUL
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E ENGENHARIAS
GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UM SISTEMA DE AUXÍLIO À COLETA DE DADOS NA
ÁREA DE AGRICULTURA DE PRECISÃO BASEADO EM
APLICAÇÕES MÓVEIS
SABRINA FERON KIRSCHNER
Matrícula nº: 577713
ORIENTADOR: Prof Me. Vinicius Maran
Dezembro de 2012

UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO
DO RIO GRANDE DO SUL
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E ENGENHARIAS
GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UM SISTEMA DE AUXÍLIO À COLETA DE DADOS NA
ÁREA DE AGRICULTURA DE PRECISÃO BASEADO EM
APLICAÇÕES MÓVEIS
BANCA EXAMINADORA
PROF. ORIENTADOR. ME. VINÍCIUS MARAN
PROF. DR. GERSON BATTISTI
__________________________________
SABRINA FERON KIRSCHNER
Matrícula nº: 577713
Dezembro de 2012

Dedico este trabalho aos meus pais Ari e Neusa, que sempre estiveram ao
meu lado, me apoiando, me incentivando e ajudando em todos os momentos
e tanto contribuíram para minha formação. Dedico também aos meus
irmãos Magali e Felipe que foram amigos, conselheiros e sempre me
encorajaram a seguir em frente.

AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradeço à Deus por estar sempre comigo me ajudando e iluminando os
meus caminhos. Aos meus pais, por estarem comigo em todos os momentos, sejam eles os felizes
ou difíceis.
Agradeço aos meus irmãos que muitas vezes me ajudaram com algumas duvidas e
colaboram com o meu aprendizado. Ao meu orientador Vinicius Maran por sempre estar à
disposição para tirar minhas duvidas, pelo incentivo durante o trabalho e por aprimorar os meus
conhecimentos com desenvolvimento de aplicativos para Android.
Agradeço a todos os meus colegas que estiveram comigo durante estes anos todos e pela
amizade que conquistamos. Á todos os professores do curso de ciência da computação pelos
conhecimentos sabiamente transmitidos e pelas dicas passadas que foram adquiridas através de suas
experiências, e a todos os meus familiares que sempre me apoiaram.

RESUMO
A computação está evoluindo constantemente e está sendo usada nas mais diversas áreas
para auxiliar as pessoas em suas atividades diárias. Na agricultura de precisão a computação se
tornou indispensável, pois existem muitas fontes de dados e há demanda de um grande poder de
processamento para análise destes dados. Além disso, novas formas de uso da computação têm sido
propostas para auxiliar as pessoas nas atividades rurais. Este trabalho aborda um estudo sobre as
principais tecnologias envolvidas no processo de agricultura de precisão e que são propulsoras desta
técnica como a evolução dos hardwares e programas, GPS, SIGs, sensoriamento remoto e sensores,
além da computação móvel e Computação Pervasiva. Desta forma, este trabalho propõe o
desenvolvimento de um sistema de auxílio à coleta de dados na agricultura, o qual possibilita a
coleta de dados em um dispositivo móvel que será sincronizado automaticamente com servidores,
permitindo o processamento dos dados coletados e a realização de análises sobre estes dados, desta
forma auxiliando o produtor na tomada de decisão. A ferramenta desenvolvida neste trabalho
agiliza o processo de coleta de dados, encurtando o tempo entre a coleta dos dados e o
processamento dos mesmos. Desta forma disponibilizando as informações mais rápido, para serem
utilizadas como métodos alternativos e com isso aumentando a capacidade de produtividade das
lavouras.
Palavras chave: Computação Móvel, Computação Pervasiva, Agricultura de Precisão.

ABSTRACT
The computer is constantly evolving and is being used in several areas to help people in
their daily activities. In precision farming computing has become indispensable because there are
many sources of data and there is a great demand for processing power to analyze these data. In
addition, new forms of use of computing have been proposed to help people in rural activities. This
work deals with a study of the major technologies involved in precision agriculture and that are
propelling this technique as the evolution of hardware and software, GPS, GIS, remote sensing and
sensors, as well as mobile computing and pervasive computing. Thus, this paper proposes the
development of a system to aid data collection in agriculture, which enables the collection of data
on a mobile device that syncs automatically with servers, allowing the processing of the collected
data and analyzes on these data, thereby assisting the producer in decision making. The tool
developed in this work expedites the process of data collection, shortening the time between data
collection and processing them. Thus providing the information faster, to be used as alternative
methods and thereby increasing the ability to crop productivity.
Keywords: Mobile Computing, Pervasive Computing, Precision Farming.

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
3G Extensible Messaging and Presence Protocol
A2DP Advanced Audio Distribution Profile
AP Agricultura de Precisão
API Application Programming Interface
APK Android Package File
CENPES Centro de Pesquisas "Leopoldo Miguez"
CNPTIA Centro Nacional de Pesquisa Tecnológica em Informática para Agricultura
DEX Dalvik Executable
DGPS Differential Global Positioning System
DLNA Digital Living Network Alliance
DPI Divisão de Processamento de Imagens
EDGE Enhanced Data rates for GSM Evolution
GB Gigabyte
GPS Global Positioning System
GSM Global System for Mobile Communications
HSDPA High-Speed Downlink Packet Access
HSUPA High-Speed Uplink Packet Access
INMET Instituto Nacional de Meteorologia
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IOS iPhone operating system
KML Keyhole Markup Language
LEGAL Linguagem Espaço-Geográfica baseada em Álgebra
MB Megabyte
MHz Mega-hertz
OHA Open Handset Alliance
OSI Open Systems Interconnection
OWL-DL Web Ontology Language
PC Personal Computer
PDA Personal Data Assistant
PH Potencial Hidrogeniônico
RIM Research In Motion
SDK Software Development Kit
SGL Scalable Graphics Library
SIG Sistema de Informação Geográfica
SMS Short Message Service
SOAP Simple Object Access Protocol
SQL Structured Query Language
SSD Sistema de Suporte a Decisão
TECGRAF Grupo de Tecnologia em Computação Gráfica da PUC-Rio
URL Uniform Resource Locator
VM Virtual Machine
VRT Variable Rate Technology
WIFI Wireless Fidelity
XML Extensible Markup Language
XMPP Extensible Messaging and Presence Protocol

LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Arquitetura Android (Aquino, 2007) ................................................................................. 17
Figura 2: Ciclo de Vida de uma Activity (Lacheta, 2010) ................................................................. 20
Figura 3: Ciclo de agricultura de Precisão (Arvus, 2012) ................................................................ 25
Figura 4: Satélites do GPS (Santos, 2011) ........................................................................................ 27
Figura 5: Receptor GPS (Coelho et al, 2004) ................................................................................... 28
Figura 6: Tela do SPRING 5.2 (Lopes, 2010) ................................................................................... 30
Figura 7: Sistema de Detecção Remota (Coelho et al, 2004) ........................................................... 31
Figura 8: Diferentes fases da Agricultura de Precisão (Santos, 2011)............................................. 33
Figura 9: Diagrama Lógico da Modelagem de Informações ............................................................ 41
Figura 10: Estrutura de Funcionamento (Adaptado de Boemo, 2011) ............................................. 43
Figura 11: Arquitetura de Software................................................................................................... 44
Figura 12: Diagrama de Pacotes do Sistema de auxilio ................................................................... 45
Figura 13: Diagrama de Classes do Pacote Interfaces ..................................................................... 46
Figura 14: Diagrama de Classes do pacote Conexão ....................................................................... 49
Figura 15: Diagrama de Classes do pacote Modelo ......................................................................... 50
Figura 16: Diagrama de Classes do Pacote Banco .......................................................................... 51
Figura 17: Diagrama de classe do Pacote Planejamento ................................................................. 53
Figura 18: Desenho da Rota no Mapa .............................................................................................. 55
Figura 19: Diagrama de Classe ........................................................................................................ 56
Figura 20: Formato xml para a sincronização dos bancos............................................................... 57
Figura 21: Tela Inicial do Sistema de Auxilio ................................................................................... 60
Figura 22: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro Produtor .......................................................... 60
Figura 23: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro Propriedades e Glebas .................................... 61
Figura 24: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro do Planejamento .............................................. 61
Figura 25: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro de Visitas ......................................................... 62
Figura 26: Telas do Sistema de Auxilio – Visita do Tipo Monitoramento ........................................ 62
Figura 27: Telas do Sistema de Auxilio – Sincronização .................................................................. 63
Figura 28: Telas do Sistema de Auxilio – Visita do Tipo Eventos Climáticos .................................. 63
Figura 29: Telas do Sistema de Auxilio – Visita do Tipo Cultivares ................................................ 64
Figura 30: Smartphone utilizado para testes .................................................................................... 65

LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Resultado do Teste de Desempenho: Importação de Coordenadas Geográficas ............. 65
Tabela 2: Resultado do Teste de Desempenho: Abrir Mapa ............................................................. 66
Tabela 3: Resultado do Teste de Desempenho: Iniciar Visita ........................................................... 67

SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ......................................................................................................................... 12
1.1. PROBLEMAS E OBJETIVOS ................................................................................................... 12
1.2. ORGANIZAÇÃO DO TEXTO ................................................................................................... 13
2. COMPUTAÇÃO MÓVEL E PERVASIVA ........................................................................... 15
2.1. COMPUTAÇÃO MÓVEL E A PLATAFORMA ANDROID .......................................................... 15
2.1.1. Plataforma Android ....................................................................................................... 16
2.1.2. Arquitetura ..................................................................................................................... 17
2.1.3. Maquina Virtual Dalvik ................................................................................................. 18
2.1.4. Activity ........................................................................................................................... 19
2.1.5. Persistência de Dados .................................................................................................... 20
2.1.6. Mapas e GPS .................................................................................................................. 22
2.2. COMPUTAÇÃO PERVASIVA ................................................................................................... 22
3. AGRICULTURA DE PRECISÃO .......................................................................................... 24
3.1. DEFINIÇÃO E CONCEITO DA AGRICULTURA DE PRECISÃO ................................................ 24
3.2. COMPONENTES BÁSICOS DA AGRICULTURA DE PRECISÃO ................................................ 26
3.2.1. Computadores e Programas .......................................................................................... 26
3.2.2. Sistema de Posicionamento Global – GPS .................................................................... 27
3.2.3. Sistema de Informação Geográfica – SIG ..................................................................... 28
3.2.4. Sensoriamento Remoto ................................................................................................... 30
3.2.5. Sensores ......................................................................................................................... 31
3.2.6. Controladores Eletrônicos de Aplicação ....................................................................... 32
3.3. ETAPAS DA AGRICULTURA DE PRECISÃO ............................................................................ 33
3.4. LEVANTAMENTO DE DADOS NA LAVOURA .......................................................................... 34
4. UM SISTEMA DE AUXILIO À COLETA DE DADOS NA ÁREA DE AGRICULTURA
DE PRECISÃO BASEADO EM APLICAÇÕES MÓVEIS ........................................................ 37
4.1. INFORMAÇÕES NA AGRICULTURA DE PRECISÃO ................................................................ 37
4.2. DEFINIÇÃO DA ARQUITETURA DE AUXILIO ......................................................................... 42
4.3. APLICAÇÃO MÓVEL DE AUXILIO ........................................................................................ 44
4.3.1. Pacote Interface ............................................................................................................. 45
4.3.2. Pacote Conexão ............................................................................................................. 48
4.3.3. Pacote Modelos .............................................................................................................. 49
4.3.4. Pacote Banco ................................................................................................................. 50
4.3.5. Pacote Mapas ................................................................................................................. 53
4.3.6. Pacote Utils .................................................................................................................... 55
4.4. INTERLIGAÇÃO ENTRE RECURSOS E COMPONENTES ......................................................... 56
5. CENÁRIO DE USO E REALIZAÇÃO DE TESTES ............................................................ 58
5.1. CENÁRIO DE USO .................................................................................................................. 58
5.1.1. Definição do Cenário de Uso......................................................................................... 58
5.1.2. Execução do Cenário de Uso ......................................................................................... 59
5.2. REALIZAÇÃO DE TESTES ...................................................................................................... 64

6. CONCLUSÃO ........................................................................................................................... 69
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................................... 71

1. INTRODUÇÃO
O constante crescimento nas áreas de telefonia móvel, redes locais sem fio e serviços via
satélite possibilitam o acesso a informações e recursos independentes do lugar onde estejam
situados. O ambiente computacional formado pela capacidade que os equipamentos portáteis têm de
se comunicar com outros computadores, sejam eles fixos ou móveis, através de redes sem fio é
chamado de computação móvel (Ribeiro, 2002).
Os telefones celulares deixaram de ser utilizados apenas para fazer ligações, enviar
mensagens via SMS, ou outras tarefas triviais, hoje, eles possuem serviços associados e são
conectados a redes e a internet. Este novo paradigma formado pela computação móvel revoluciona
o desenvolvimento e o uso de sistemas distribuídos (Ribeiro, 2002).
A informação é um dos bens mais importantes para o desenvolvimento de soluções nas
diversas áreas do conhecimento. Como exemplo, podemos citar a área de agricultura de precisão,
que necessita de acesso às grandes quantidades de dados que são processados por sistemas, gerando
informações que podem ser usadas para ajudar na tomada de decisões nas lavouras (Boemo, 2011).
A prática da agricultura de precisão só é possível com o uso de um conjunto de tecnologias
(computadores, programas, GPS, SIG’s, Sensoriamento Remoto, Sensores, Controladores remotos
de aplicação, entre outros) (Coelho, 2005).
Além disso, novas tecnologias como a Computação Pervasiva trazem para a agricultura
novas formas de comunicação e interação, onde os meios de computação estão distribuídos no
ambiente, seja de forma perceptível ou imperceptível aos usuários. Além disso, através do uso de
sensores, computadores pode detectar e extrair dados do ambiente, ajudando os usuários na
realização de suas tarefas.
A integração entre a Computação Móvel e Computação Pervasiva, é chamada de
Computação Ubíqua, e propõe a utilização da computação de uma forma imperceptível ao usuário,
inteligente e integrada com as aplicações para o beneficio dos usuários.
1.1. Problemas e Objetivos
As tecnologias disponíveis atualmente podem ser utilizadas na agricultura para tornar as
atividades rurais mais eficientes. Dentre as tecnologias existentes, destaca-se a aplicação de
informações de GPS, hardware e software dedicados, conceitos de Computação Móvel,
Computação Pervasiva, uso de sensores e controladores. Estas tecnologias integradas em uma
12

ferramenta podem fornecer ao agricultor uma forma de melhor administrar os seus negócios,
podendo contribuir positivamente nos resultados da empresa rural.
Os profissionais de assistência, como Técnicos Agrícolas e engenheiros agrônomos têm
auxiliado os produtores em suas empresas rurais, mas o processo de coleta de dados nas lavouras e
o acompanhamento das mesmas, realizadas de forma tradicional, podem gerar problemas, tais
como:
• Preenchimento manual de informações: O preenchimento manual pode acarretar em
problemas como redundância de dados (a mesma informação estar representada em dois ou
mais lugares), ambiguidade da informação (ocorre quando há erros de digitação ao transferir
a informação do papel para o sistema computacional), além da demora e desgaste deste
processo até o uso destes dados em sistemas computacionais;
• Falta de variação dos locais das coletas: Atualmente, não há um controle geo-referênciado
dos locais onde são realizadas as coletas de informações sobre solos e plantas para a
aplicação de fertilizantes e insumos. Desta forma, os produtores não sabem com exatidão a
condição da lavoura em diferentes locais, ou esse controle é feito manualmente, permitindo
com que ocorram erros de interpretação.
Estes problemas afetam diretamente o acompanhamento das lavouras e consequentemente a
produtividade. Deste modo, faz-se necessária a utilização de uma ferramenta de auxilio para coleta
destes dados.
Deste modo, propõe-se neste trabalho uma ferramenta de auxilio aos Computação Pervasiva
Técnicos Agrícolas e Engenheiros Agrônomos na coleta de dados das empresas rurais além de
oferecer aos produtores rurais resultados em relação à produtividade.
A ferramenta será disponibilizada para utilização em dispositivos móveis que possuem GPS.
Desta forma, os dados podem ser coletados diretamente no dispositivo, permitindo a sincronização
dos mesmos com servidores de forma automatizada. Entre os benefícios da utilização desta
ferramenta estão à precisão dos dados e o geo-referênciamento dos dados, desta forma, a aplicação
possibilita a geração de mapas para a aplicação localizada de insumos, tornando possível a
aplicação de insumos e corretivos em doses variadas e somente nos locais necessários.
1.2. Organização do Texto
Este trabalho esta organizado da seguinte forma: O Capítulo 2 apresenta estudos realizados
sobre as áreas de Computação Móvel e Pervasiva. O Capitulo 3 descreve a área da agricultura de
13

precisão e seus componentes básicos. Além disso, são apresentadas as etapas da agricultura de
precisão e o processo de levantamento de dados realizado atualmente nas lavouras.
No Capitulo 4 é realizado o levantamento das informações importantes para os processos de
acompanhamento na agricultura de precisão e é apresentada a definição de uma arquitetura de
software para o auxílio na coleta de informações de lavouras.
No Capitulo 5 é feita a definição e execução de cenários de uso para a validação do
protótipo desenvolvido desta proposta. O Capitulo 6 apresenta as conclusões obtidas neste trabalho
e a proposta de trabalhos futuros na área.
14

2. COMPUTAÇÃO MÓVEL E PERVASIVA
A integração entre tecnologias como a Computação Móvel e Pervasiva permite que usuários
utilizem sistemas computacionais de novas formas. Assim possibilitando aos usuários trabalhar fora
de ambientes fixos, permitindo a interação com serviços e servidores de forma imperceptível. Neste
cenário, a computação centra o usuário em sua tarefa, e não nas tecnologias envolvidas nestes
processos.
2.1. Computação Móvel e a Plataforma Android
A Computação Móvel surgiu por volta dos anos 80, quando iniciou a fabricação de
computadores pessoais mais leves, e que permitiam aos usuários transportá-los de forma mais fácil
(Coulouris et al, 2007). A partir deste período, dispositivos menores e mais leves foram sendo
criados, devido a constante miniaturização de componentes e do surgimento de novas tecnologias
de conexão sem fio, como o WiFi, Bluetooth, 3G, entre outras, que permitiram a mobilidade na
execução das tarefas em sistemas computacionais (Araújo, 2010).
A Computação Móvel possui três características principais: (i) comunicação móvel, (ii)
hardware móvel e (iii) software móvel (Lecheta, 2010). O primeiro aspecto aborda os problemas de
comunicação em ad-hoc e redes de infraestrutura, bem como características de comunicação,
protocolos, formatos e tecnologias de dados concretos. O segundo aspecto está relacionado ao
hardware, como por exemplo, dispositivos móveis ou componentes destes dispositivos. O terceiro
aspecto se refere às características e requisitos de aplicações móveis, que diferem em muitas
questões das aplicações para computadores convencionais (Lecheta, 2010).
As tecnologias envolvidas nos sistemas móveis são provenientes principalmente da evolução
das áreas de comunicação sem fio e tecnologias da computação. A comunicação sem fio trata do
suporte para a comunicação entre dispositivos móveis e servidores (Lima, 2000). Sistemas móveis
de comunicação se baseiam em sua grande maioria na transmissão via rádio (Ribeiro, 2002).
Os smartphones (telefones inteligentes) são dispositivos móveis com funcionalidades
avançadas que podem ser estendidas por meio de programas executados em seu sistema
operacional. Os sistemas operacionais dos smartphones, em sua maioria, são "abertos", o que
significa que é possível que desenvolvedores independentes possam desenvolver aplicações para
estes sistemas operacionais, fato que não acontecia em gerações anteriores (Lacheta, 2010).
15

Entre as plataformas com maior destaque no mercado da computação móvel atual, estão:
Android, iOS (Apple), Windows Mobile (Microsoft), BlackBerry (RIM), Symbian (Nokia) e Maemo
(Nokia).
A empresa Google juntamente com um grupo de empresas da telefonia formaram uma
aliança chamada Open Handset Alliance (OHA) com a intenção de padronizar uma plataforma de
código aberto para celulares. Desta união, surgiu a plataforma de desenvolvimento Android, que
consiste em uma plataforma de desenvolvimento para aplicativos móveis (Lecheta, 2010).
2.1.1. Plataforma Android
O Android é uma plataforma de desenvolvimento para aplicativos móveis, baseado no
sistema operacional Linux (Schemberger et al, 2009). As principais funcionalidades da plataforma
são:
• Framework de desenvolvimento de aplicações: Disponibiliza classes com diversas
funcionalidades, proporcionando a reutilização de código e facilidade de acesso a recursos e
exclusivos e manutenção.
• Maquina virtual Dalvik: Máquina virtual Java otimizada para execução em dispositivos
móveis;
• Navegador Web integrado: Baseado no projeto open source webkit;
• Biblioteca de gráficos otimizada para dispositivos móveis: Possui bibliotecas para
gráficos 2d e 3d;
• SQLite: Banco de dados relacional que ocupa pouca memoria, projetado para ambientes
móveis;
• Suporte multimídia: Possui compatibilidade com vários formatos de áudio e vídeo, dentre
os principais destacam-se mpeg4, h.264, mp3, aac, amr, jpg, png e gif;
• Telefonia com tecnologia GSM: Permite a manipulação de informações disponibilizadas
em operações telefônicas;
• Bluetooth, EDGE, 3G e WiFi: Possui suporte as principais formas de comunicação sem fio;
• Câmera e GPS: Possui ferramentas para a integração do hardware de câmera e GPS com
aplicações (Schemberger et al, 2009).
A estrutura da plataforma esta dividida em camadas, que compõe uma arquitetura. Na
próxima seção será apresentada a arquitetura da plataforma Android, além do detalhamento das
camadas que compõem esta arquitetura.
16

2.1.2. Arquitetura
A arquitetura da plataforma Android é dividida em quatro camadas (Figura 1). A base do
Android é uma versão modificada do Kernel Linux v2.6, que provê vários serviços essenciais
(Bordin, 2012). Esta camada é responsável por gerenciar os processos, threads, arquivos, além de
realizar o controle de redes, drivers dos dispositivos e toda a memoria do dispositivo (Schemberger
et al, 2009).
Figura 1: Arquitetura Android (Aquino, 2007)
Acima da camada de Kernel, fica um conjunto de bibliotecas C/C++, utilizada por diversos
componentes da plataforma. Algumas das bibliotecas definidas nesta camada são: Surface Maneger,
3D libraries, SGL, media libraries, FreeType, SSL, SQlite, LibWebCore, System C Library
(Aquino, 2007).
O Android Runtime é composto pela maquina virtual chamada Dalvik VM, onde as
aplicações são executadas e também por um conjunto de bibliotecas que fornece funcionalidades
semelhantes as encontradas nas bibliotecas padrão da linguagem Java para o controle de execução
de aplicações (Bordin, 2012).
As aplicações na plataforma Android são escritas na linguagem Java e executadas máquinas
virtuais isoladas, que são executadas relacionadas posteriormente a processos no Linux, desta
forma, as aplicações são executadas de forma isolada em relação a outras aplicações (Bordin, 2012).
17

Na camada acima fica o Framework de aplicações, que foi desenvolvido para simplificar a
reutilização dos componentes da linguagem Java. Os componentes podem publicar suas
capacidades que podem ser usados por outros componentes (Aquino, 2007).
O Framework é um conjunto de bibliotecas utilizadas para desenvolver aplicações. O
Framework do Android é conhecido como SDK (Software Development Kit) e possui além das
bibliotecas, um emulador para simular o celular, ferramentas utilitárias e uma API completa para a
linguagem Java, com todas as classes necessárias para desenvolver aplicações. Algumas das
bibliotecas do Framework são: Activity Manager (Gerenciador de atividades), Package Manager
(Gerenciador de pacotes), Window Manager (Gerenciador de janelas), Telephony Manager
(Gerenciador de telefonia), Content Providers (Provedores de conteúdo), Resource Manager
(Gerenciador de recursos), View System (Visão do sistema), Location Manager (Gerenciador de
localização), Notification Manager (Gerenciador de notificações) e XMPP Service (Serviço XMPP)
(Lecheta, 2010).
A camada Applications fornece um conjunto de aplicações básicas, como por exemplo um
cliente de e-mail, programas para SMS, calendário, mapas, entre outras (Aquino, 2007). Além
destas peças fundamentais em uma aplicação, existem os recursos, que são compostos por layouts,
strings, estilos e imagens e o arquivo de manifesto, que declara os componentes da aplicação e os
recursos do dispositivo que ela irá utilizar (Bordin, 2012).
2.1.3. Maquina Virtual Dalvik
As aplicações para Android são desenvolvidas na linguagem de programação Java. Para
rodar as aplicações no sistema operacional Android é utilizado uma maquina virtual chamada
Dalvik (Lecheta, 2010).
Ao desenvolver aplicações para Android é utilizada a linguagem Java com todos os seus
recursos, mas depois o bytecode (.class) é compilado e convertido para o formato (.dex) (Dalvik
Executable), que corresponde a aplicação do Android compilada (Lecheta, 2010).
Depois disso, os arquivos (.dex) e outros recursos como imagens são compactadas em um
único arquivo com a extensão (.apk) (Android Package File), que representa a aplicação final
(Lecheta, 2010).
18

2.1.4. Activity
Activity é uma das classes mais importantes do Android. Esta classe geralmente representa
uma tela da aplicação. Cada activity é responsável por controlar os eventos da tela e definir qual
view será responsável por desenha à interface gráfica do usuário (Lecheta, 2010).
A classe Activity herda os métodos da classe android.app.Activity ou alguma subclasse dela.
Cada activity deve implementar o método onCreate(bundle), que é obrigatório e responsável por
realizar a inicialização necessária para executar a aplicação, como, por exemplo chamar o método
setContentView(view) para definir a interface do usuário. Obrigatoriamente todas as activitys devem
ser declaradas no arquivo AndroidManifest.xml, isso é feito por meio da tag , como no
exemplo a seguir:
A Activity pode se encontrar em três estados que são: executando, temporariamente
interrompida em segundo plano ou completamente destruída. É importante destacar que é o sistema
operacional que cuida do ciclo de vida da activity, ou seja, seus possíveis estados (Figura 2)
(Lacheta, 2010).
19

Figura 2: Ciclo de Vida de uma Activity (Lacheta, 2010)
O ciclo de vida da activity é bem definido. Quando iniciada, ela é inserida no topo da pilha
de processos de execução (activity stack), gerenciada pelo sistema operacional. A activity do topo
da pilha é a que esta em execução as demais podem ser executadas em segundo plano, estar no
estado de pausa ou totalmente paradas. Os métodos da classe activity utilizados para controlar o
estado da aplicação são: onCreate(bundle), onStart(), onRestart(), onResume(), onPause(), onStop()
e onDestroy() (Lacheta, 2010).
2.1.5. Persistência de Dados
20

A persistência de dados refere-se ao armazenamento dos dados em um dispositivo físico
para que possam ser recuperados posteriormente. Na plataforma Android a persistência dos dados
pode ser feita de várias formas, algumas delas são:
• Shared Preferences: Armazena dados primitivos em pares key-value (chave-valor). É usado
principalmente para armazenamentos simples como, por exemplo, salvar os dados atuais da
activity quando ela é interrompida por outra aplicação;
• Internal Storage: Armazena os dados de forma privada na memória interna do aparelho;
• External Storage: Armazena os dados de forma pública em um repositório externo
(geralmente, cartão SD);
• Network Connection: Armazenamento de dados utilizando um servidor externo;
• SQLite Database: Armazenamento de dados de forma estruturada utilizando o banco de
dados relacional SQLite (incorporado ao Android).
O SQLite é uma biblioteca na linguagem C que implementa um banco de dados SQL
embutido. O SQLite lê e escreve diretamente no arquivo de banco de dados. Cada aplicação pode
criar um ou mais banco de dados. A criação do banco de dados pode ser feita de várias formas as
principais são:
1. Utilizado a API do Android para SQLite: Nesta forma é utilizado um cliente SQLite
(SQLite Expert Personal ou SQLite Plus) para criar o banco de dados. O banco de dados
deve ser importado para o dispositivo no caminho /data/data//. No emulador o banco de dados pode ser importado facilmente utilizando a
ferramenta File Explorer do Eclipse, mas em um celular real isto se torna mais complicado.
Abaixo segue exemplo de código para abrir o banco de dados na aplicação.
SQLiteDatabase db =
SQLiteDatabase.openDatabase("/data/data/nomeDoPacote/PlanejSafra”,
null, SQLiteDatabase.CREATE_IF_NECESSARY);
2. Utilizar o Sqlite3 pelo console do emulador: O banco de dados e suas tabelas podem ser
criados diretamente pela API Java abaixo segue exemplo do código.
SQLiteDatabase db = ctx.openOrCreateDatabase(“PlanejSafra”,
Context.MODE_WORLD_READABLE, null);
O Banco de dados SQLite permite a execução de alguns comandos como a criação, alteração
e remoção de tabelas, índices, triggers, visões e consultas. Porém possui seus recursos limitados se
comparado a outros bancos de dados, utilizados em servidores.
21

2.1.6. Mapas e GPS
O Android possui integração com o Google Maps e oferece a possibilidade de desenvolver
aplicações de localização com o GPS, de forma simples. As aplicações de localização são baseadas
em serviços de localização que permitem que estes dispositivos utilizem informações através da
rede móvel ou GPS do dispositivo para determinar sua localização.
Os mapas utilizados para mostrar a localização muitas vezes não são precisos, isso se deve
pelo fato que a localização nos dispositivos é informada pelo sistema operacional que pode ter
origem do GPS do dispositivo ou da antena da operadora. Para escolher a localização a ser
informada no mapa o sistema operacional Android analisa alguns recursos como nível de bateria do
aparelho e tempo de resposta do GPS.
Muitas vezes o dispositivo móvel se encontra em locais onde não existe cobertura de GPS
(dentro de casa, prédios, garagem, etc...) e nesse caso é utilizada a localização informada pela
triangulação de antenas de celular (estas informações são repassadas pela operadora).
Para utilizar o serviço do Google Maps é preciso obter uma chave de acesso. Essa chave de
acesso só é fornecida através do certificado digital da aplicação. As aplicações compiladas pelo
eclipse geram esse certificado.
2.2. Computação Pervasiva
A Computação Pervasiva é um paradigma computacional que alia tecnologias de
comunicação e informação, de forma que permita o acesso a informação em qualquer lugar,
acessível por qualquer pessoa (Saha et al, 2003). Foi derivada da proposta Computação Ubíquam,
definida por Mark Weiser (1991).
Neste paradigma, os computadores estariam distribuídos no ambiente, e através de sensores
espalhados pelo ambiente, os dispositivos e sistemas seriam capazes de detectar e extrair dados das
variações do ambiente, gerando automaticamente modelos computacionais, e controlando,
configurando e ajustando aplicações conforme as necessidades dos usuários e dos demais
dispositivos (Domingues, 2012).
As iterações nos sistemas poderiam ser compartilhadas entre diferentes usuários. Desta
forma, cada integrante (usuário) do ambiente seria capaz de detectar a mútua presença, tanto de
outros usuários como dos demais dispositivos, e interagir automaticamente entre eles construindo
um contexto inteligente para sua melhor utilização (Domingues, 2012).
22

Com o desenvolvimento dos hardwares e os avanços das tecnologias de sensores de
localização, comunicação sem fio, rede global dos últimos anos já se tem a visão avançada de
Computação Pervasiva, mas ainda está distante da visão de Weiser (Saha et al, 2003).
O modelo de Computação Pervasiva envolve quatro grandes áreas (Wolski, 2009):
(i) Dispositivos: Para que a Computação Pervasiva esteja presente em todo o meio é
necessário que os dispositivos (mouses, teclados, PDA, telefones celulares, eletrodomésticos, pisos
com sensores, sensores biológicos, etc.) permitam a interação com o ambiente (através de
atuadores) possibilitando a comunicação entre os dispositivos.
(ii) Rede: Canal de comunicação entre dispositivos. As redes precisão ser de curto, médio e
longo alcance para satisfazer a onipresença da Computação Pervasiva como as redes de telefonia
celular e sem fio (wi-fi e Bluetooth);
(iii) Middleware: O middleware na Computação Pervasiva precisa ser capaz de medir
interações entre o usuário e o núcleo do sistema, desta forma tornando a Computação Pervasiva
invisível ao usuário. Além de fornecer suporte no modo cliente-servidor e no modo ponto-a-ponto.
(iv) Aplicações: As aplicações Pervasivas são centradas no ambiente, sofrendo grande
influencia do middleware e da rede. Para que as aplicações possam atingir o conceito de
Computação Pervasiva definida por Weiser é necessário resolver algumas questões e desafios
como: escalabilidade, heterogeneidade, integração, invisibilidade, percepção e gerenciamento de
contexto (Wolski, 2009).
A Computação Pervasiva pode ser aplicada em diversas áreas, como na agricultura de
precisão de forma a tornar a interação das pessoas com as maquinas imperceptível. Um exemplo de
utilização da Computação Pervasiva na agricultura de precisão pode ser a utilização de sensores
espalhados nas lavouras que são responsáveis por captar dados do solo e plantas e transmiti-los para
computadores com softwares específicos que são responsáveis por processar estes dados, ou
controladores que transmitem comandos às bombas ou válvulas que acionam ou regulam os
mecanismos de distribuição.
Com isso é possível aplicar os conceitos de agricultura de precisão que são apresentados na
próxima seção, também será apresentado às tecnologias envolvidas no processo de agricultura de
precisão, que sem elas seria inviável a pratica da agricultura de precisão.
23

3. AGRICULTURA DE PRECISÃO
Para maximizar a produção física e econômica das culturas, os agricultores utilizam a
aplicação variada de insumos de acordo com os tipos de solos e desempenho das culturas nas suas
propriedades.
Antigamente era possível observar a variabilidade espacial das propriedades e solos, pois se
explorava pequenas áreas, desta forma era possível manejar cada cultura de acordo com as
diferenças encontradas nas áreas cultivadas. Com a mecanização da agricultura, as áreas exploradas
passaram a ser muito maiores, e desta forma, só é possível realizar o manejo com a aplicação
uniforme de insumos (Coelho, 2005).
Este tipo de aplicação uniforme propicia o desperdício de insumos e aumenta o impacto das
lavouras no meio ambiente. Com os avanços tecnológicos e com a utilização de tecnologias como
GPS (Sistema de Posicionamento Global), softwares e hardwares específicos, foi possível realizar a
aplicação de insumos a taxas variáveis de acordo com a necessidade de cada área, possibilitando
assim um manejo de culturas mais especifico.
Os fundamentos da Agricultura de Precisão moderna foram criados no inicio do século XX,
mas ela só se tornou viável para os produtores na década de 1980, com o desenvolvimento de
microcomputadores, sensores e softwares (Lamparelli, 2012).
3.1. Definição e Conceito da Agricultura de Precisão
Agricultura de Precisão pode ser definida como um conjunto de técnicas para aplicação dos
fatores de produção (sementes, fertilizantes, fitofármacos, reguladores de crescimento, água, entre
outros) e execução das operações culturais, de acordo com a variabilidade do meio. Estas técnicas
permitem gerir áreas diferentes que possuem características distintas, evitando a aplicação uniforme
de fatores de produção (Santos, 2011).
O conceito de Agricultura de Precisão está normalmente associado à utilização de soluções
integradas de hardware e software. Estes equipamentos são utilizados para monitorar ou avaliar as
condições numa determinada parcela de terreno, permitindo a aplicação dos fatores de produção
conforme a necessidade (Coelho et al, 2004).
A Agricultura de Precisão tem como objetivo aumentar o rendimento dos produtores através
da redução dos custos de produção e aumento da produtividade e qualidade das culturas, além da
redução do impacto ambiental com as atividades agrícolas através do controle da aplicação dos
24

fatores de produção que deverá ser feita, na medida das necessidades das plantas (Coelho et al,
2004).
A principal característica da Agricultura de Precisão é permitir que seja possível a aplicação
no local correto, no momento adequado, as quantidades de insumos necessários à produção
agrícola, para áreas cada vez menores e mais homogêneas, tanto quanto a tecnologia e os custos
envolvidos permitirem. A Figura 3 mostra simplificadamente os ciclos da Agricultura de Precisão.
Figura 3: Ciclo de agricultura de Precisão (Arvus, 2012)
As técnicas utilizadas na agricultura de precisão, tais como monitorização e aplicação
diferenciada, exigem a utilização de tecnologias como: hardware, software, Sistema de
Posicionamento Global (GPS), Sistema de informação Geográfica (SIG), sensores eletrônicos,
controladores. As próximas subseções explicam cada uma destas tecnologias e como são utilizadas
na Agricultura de Precisão.
25

3.2. Componentes Básicos da Agricultura de Precisão
A tecnologia vem se mostrando uma grande aliada ao desenvolvimento e a prática da
Agricultura de Precisão. Novas tecnologias vem proporcionando à agricultura novas formas de ver a
propriedade de forma mais detalhada, subdividindo-a em outras subáreas, cara uma com
propriedades diferenciadas em relação as outras (Tschiedel et al, 2002).
A integração de várias tecnologias, como (i) Computadores e programas; (ii) GPS – Sistema
de Posicionamento Global; (iii) SIG’s – Sistemas de Informação Geográfica; (iv) Sensoriamento
Remoto; (iv) Sensores; (vi) Controladores Eletrônicos de Aplicação, permitiu aos pesquisadores,
consultores e agricultores fazer coisas que nunca tinham sido feitas antes, pois eram impossíveis de
se fazer, e quando estas tecnologias usadas corretamente permite obter uma qualidade nunca
atingida (Fortin & Pierce, 1998).
3.2.1. Computadores e Programas
Agricultura de Precisão requer a aquisição, manejo, processamento e análise de grande
quantidade de dados que variam no espaço e no tempo. Algumas atividades como mapeamento da
colheita, levantamento de dados de culturas e amostragem sistematizada de solos fornecem dados
sobre a variabilidade das culturas e solos em uma determinada área.
Os programas tem a função de processar estes dados e fornecer informações (relatórios e
mapas) para serem usados na tomada de decisão. No entanto sem os computadores velozes que
temos hoje esse processamento seria praticamente impossível (Coelho, 2005).
A utilização de sistemas de computação móvel é necessária para trabalhos em condições de
campo. Esses sistemas móveis são utilizados para armazenar grandes quantidades de dados e
informação para utilização em campo desta forma é importante que estes aparelhos móveis sejam
dotados de microprocessadores que possam operar a altas velocidades e memória expansiva. Assim,
pode-se esperar que os computadores direcionem o desenvolvimento tecnológico que irá permitir a
implementação das tecnologias da agricultura de precisão (Coelho, 2005).
Outra tecnologia fundamental para implementação da agricultura de precisão é o sistemas de
Posicionamento Global - GPS. Este sistema permite que as informações sobre o manejo das culturas
sejam geo-referênciadas, pois para determinar a variabilidade espacial de uma característica do solo
ou de uma cultura é necessário conhecer a localização geográfica precisa de cada um dos ponto
utilizados na amostragem (Coelho et al, 2004).
26

3.2.2. Sistema de Posicionamento Global – GPS
O Sistema de posicionamento Global (GPS) é um sistema de navegação composto por 24
satélites (Figura 4), que fornece a receptores móveis (Figura 5) a posição onde eles se encontram na
terra. O GPS foi desenvolvido inicialmente pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos da
América tendo início em 1973 e declarado totalmente operacional em 1995. Inicialmente, era de uso
exclusivo dos militares, mas logo foi disponibilizado para civis (Coelho et al, 2004).
Figura 4: Satélites do GPS (Santos, 2011)
Cada um dos satélites pode enviar e receber sinais de radio. As forma como as orbitas dos
satélites estão dispostas, fazem com que existe pelo menos quatro satélites visíveis (sinais que
podem ser captados por aparelhos na terra) de qualquer ponto à superfície do globo terrestre
(Coelho et al, 2004).
Os receptores móveis (Figura 5) possuem três componentes principais: um receptor de rádio,
um relógio e o software para efetuar os cálculos que determina sua localização ou posição
geográfica (Coelho et al, 2004).
27

Figura 5: Receptor GPS (Coelho et al, 2004)
O GPS proporcionou à Agricultura de Precisão a aplicação dos conceitos de manejo
localizado. Antes da utilização do GPS na agricultura de precisão, a posição relativa dentro de uma
cultura no campo era determinada por estimativas, utilizando-se um método simples, no qual a
posição era tomada em relação a um ponto previamente fixado, medindo-se as distâncias utilizando-
se radar, ultrassom, entre outros métodos (Coelho, 2005).
Os GPS são importantes para a Agricultura de Precisão, pois são necessários para
determinar a variabilidade espacial das características do meio para que as parcelas não sejam
consideradas unidades uniformes, mas sejam divididas em subunidades homogêneas, com
características diferentes (Santos, 2011).
A integração do GPS com tecnologias como SIG permite a criação de estruturas complexas
de dados que fazem parte dos sistemas de Agricultura de Precisão. Os SIGs permitem associar
informação de natureza espacial e informação alfanumérica (Coelho et al, 2004).
3.2.3. Sistema de Informação Geográfica – SIG
Sistemas de Informação Geográfica são sistemas de informação baseados em computador
que permitem captar, modelar, manipular, recuperar, consultar, analisar e apresentar soluções com
28

dados geograficamente referenciados e previamente armazenados em bancos de dados. Os SIGs são
compostos por softwares e hardwares interligados (Pitz et al., 2001).
Os SIGs possuem a capacidade de manipular informações com base em atributos
geográficos. Esta capacidade de relacionar camadas de dados através de atributos geo-referênciados
comuns, permite combinar, analisar e cartografar os resultados. Esta característica do SIG é a
grande diferença de outros sistemas (sistema de informação não geográficos) (Coelho et al, 2004).
Os SIGs possuem duas características muito importantes como a possibilidade de utilização
em áreas diversas e a capacidade de análise. Permitindo criar mapas temáticos, integrar informações
das mais diversas naturezas, visualizar múltiplos cenários, resolver problemas complexos,
apresentar ideias e propor soluções.
Além disso, o SIG pode ser utilizado para varias questões com dimensão espacial como:
excesso de população em muitas áreas, poluição, desertificação, desastres naturais, etc. Entre outros
problemas que podem ser tratados com SIG se destacam, a localização de um novo negocio, a
determinação do melhor solo para determinada cultura e a descoberta de uma melhor rota para um
dado destino (Coelho et al, 2004).
Existem vários SIGs disponíveis na internet dentre eles se destaca o SPRING por ser um
software freeware (distribuição livre), multiplataforma e estar disponível nos idiomas português e
inglês. O SPRING é um projeto do INPE / DPI (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais / Divisão
de Processamento de Imagens) e conta com a participação da EMBRAPA/CNPTIA (Centro
Nacional de Pesquisa Tecnológica em Informática para Agricultura), IBM Brasil (Centro Latino-
Americano de Soluções para Ensino Superior e Pesquisa), TECGRAF - PUC Rio (Grupo de
Tecnologia em Computação Gráfica da PUC-Rio) e PETROBRÁS/CENPES (Centro de Pesquisas
"Leopoldo Miguez") (Câmara et al, 1996).
O sistema SPRING (Figura 6) possui as seguintes características:
• Opera com banco de dados e suporta grandes volumes de dados;
• Base de dados única, não havendo a necessidade de conversão de dados;
• Possui mesma interface para sistema operacional Windows e Linux.
• Administra dados vetoriais, matriciais e realiza a integração de dados sensoriamento remoto
em um SIG;
• Ambiente de trabalho amigável e poderoso com uma linguagem espacial facilmente
programável (LEGAL - Linguagem Espaço-Geográfica baseada em Álgebra) (Lopes, 2010).
29

3.2.4. Sensoriamento Remoto
Figura 6: Tela do SPRING 5.2 (Lopes, 2010)
Sensoriamento Remoto também conhecido como detecção remota pode ser definido como o
processo de recolha de informações de objetos sobre ou próximos da superfície terrestre, por um
sensor de radiação eletromagnética colocada acima da superfície terrestre (Coelho et al, 2004).
Um sistema de Detecção Remota (Figura 7) possui três componentes básicos:
• Emissor de Radiação: No caso de fotografia, o emissor de radiação pode ser natura como
sol e terra e no caso artificial pode ser radar;
• Superfície Terrestre: Interagem com a radiação em função do tipo da radiação e das
características dos objetos que a constituem;
• Sensor: Responsável por captar e registrar a energia emitida ou refletida pela superfície
terrestre (Coelho et al, 2004).
30

Figura 7: Sistema de Detecção Remota (Coelho et al, 2004)
O principal foco de sensoriamento remoto na agricultura é a interação de solos e plantas com
energia eletromagnética. No campo da agricultura, a tecnologia de sensoriamento remoto tem sido
usada para uma variedade de aplicações, que vão desde a avaliação do estado nutricional e hídrico
em plantas até a detecção de plantas daninhas e insetos (Coelho, 2005).
3.2.5. Sensores
Sensores são dispositivos que transmitem impulsos elétricos em resposta a estímulos físicos
(calor, luz, magnetismo, movimento, pressão e som), e estes impulsos são utilizados em aplicações
especificas. Com a utilização de computadores para realizar o armazenamento e processamento dos
dados emitidos por sensores, em combinação com GPS (para medir posições) e SIGs (para analisar
e mapear os dados), qualquer informação gerada pelos sensores pode ser detalhadamente mapeada
(Coelho, 2005).
As propriedades dos solos passíveis de serem quantificadas com o uso de sensores incluem:
matéria orgânica; PH; umidade; profundidade do horizonte superficial. Já as variáveis relacionadas
para as culturas que podem ser identificadas para o manejo são: tipo e intensidade de ocorrência de
plantas daninhas para aplicação intermitente de herbicidas; estresses abióticos, para aplicação de
fertilizantes; população de plantas e produção das culturas (Pierce & Nowak, 1999).
Em relação à forma como são medidas as variáveis, os sensores mais utilizados são óticos,
térmicos e elétricos:
31

• Sensores ópticos: São espectrómetros que utilizam uma ranhura existente num disco de
entrada que define, juntamente com as lentes, uma linha estreita da imagem do objeto
(campo), que faz com que a luz ao se dispersar forme uma imagem bidimensional que é
projetada no sensor da câmara, estes sensores permitem medir as características do solo e
também servem para orientação na delimitação de zonas onde se deve efetuar a recolha de
dados (Santos, 2009);
• Sensores térmicos: São baseados na reflexão das superfícies, resultante da incidência da luz
do sol, que tem uma elevada correlação com o sinal térmico emitido. Como diferentes
temperaturas correspondem diferentes bandas térmicas, a utilização de sensores para medir
aqueles valores, permite identificar as várias superfícies da camada terrestre (Santos, 2009);
• Sensores elétricos: Consiste na emissão de uma corrente elétrica por dois discos, detectando
os outros a diferença de potencial que ocorre no campo eletromagnético gerado no solo
resultante da corrente eléctrica aplicada. Esta tecnologia usa, assim, a energia
eletromagnética para medir a condutividade eléctrica do solo, que depende da concentração
de iões; a humidade, a quantidade e tipo de iões na água do solo, a quantidade e tipo de
argila, influenciam, igualmente, a condutividade eléctrica do solo. Desta forma a
caracterização das propriedades físicas e químicas do solo é feita baseando-se na
condutividade elétrica do solo (Santos, 2009).
Com a utilização de sensores a aplicação variada depende de tecnologias para controlar as
taxas de aplicação dos fatores de produção. Estas tecnologias são chamadas de controladores.
3.2.6. Controladores Eletrônicos de Aplicação
Os controladores são microprocessadores que utilizam a informação dos sensores, que pode
ser fornecida diretamente ou através do SIG, para calcular a quantidade de um dado fator de
produção que é necessário aplicar em cada unidade de área (Santos, 2011).
Estes cálculos são efetuados com a utilização de algoritmos com o objetivo de otimizar a
aplicação do fator de produção. Os resultados dos cálculos são transmitidos pelos controladores às
bombas, válvulas, etc. que acionam ou regulam os mecanismos de distribuição, desta forma fazendo
varias as taxas de aplicação conforme a necessidade de cada unidade de área (Santos, 2011).
O controle deve ser atingido no tempo e no espaço, para variar a aplicação de um ou mais
insumos a diferentes doses, em diferentes profundidades no solo e de uma maneira uniforme e
específica dentro de uma determinada área (Coelho, 2005).
32

3.3. Etapas da Agricultura de Precisão
O processo a agricultura de precisão (Figura 8) possui basicamente quatro etapas:
Recolhimento e processamento da informação; Análise dos dados coletados; Tomada de decisão em
função da análise de dados; Execução das operações de acordo com as variações dos dados no
tempo e no espaço (Santos, 2011).
Figura 8: Diferentes fases da Agricultura de Precisão (Santos, 2011)
O processo de agricultura de precisão inicia na etapa de recolha da informação, pois é
necessário primeiramente conhecer as variabilidades do meio. Estas informações podem ser obtidas
diretamente do campo (rendimento da cultura, grau de infestação, etc.) ou indiretamente através de
estações meteorológicas, satélites, analise de solos em laboratórios, etc. (Santos, 2011).
Vários métodos têm sido recomendados e utilizados para identificar, caracterizar e entender
a variabilidade espacial das culturas em uma determinada área como monitor de colheita, mapa de
solos, fotografia aérea, amostragem sistematizada de solos, sensores eletrônicos e sensoriamento
remoto (Coelho, 2005).
33

As tecnologias da Agricultura de Precisão e as praticas relacionadas, permitem a coleta de
uma grande quantidade de informações e dados das áreas agrícolas. Algumas destas informações
podem ser as propriedades físicas e químicas dos solos, dados climáticos, incidência de pragas,
doenças, ervas daninhas e produção das culturas (Coelho, 2005).
A segunda etapa da agricultura de precisão é a analise das informações colhidas na primeira
etapa para isso é usado um conjunto de ferramentas. As informações devem estar geo-referênciadas,
ou seja, os dados medidos devem estar associados a um dado local, que é determinado por um
sistema de Posicionamento Global Diferencial – DGPS e suas analises são efetuadas por um sistema
de informações Geográficas – SIG (Santos, 2011).
As tomadas de decisão terceira etapa pressupõe o conhecimento da origem da variação das
características intra e entre parcelares, seu impacto na operação cultural a realizar (decisão
operacional), fatores de produção a aplicar (decisão econômica) e impacto no meio ambiente
(Santos, 2011).
Os Sistemas de Informação Geográfica (SIGs) convertem os dados em mapas de
variabilidade que, juntamente com os modelos agronômicos adequados (Sistema de Suporte a
Decisão - SSD), vão ajudar a sua interpretação e a tomada de decisões sobre as condições de
funcionamento dos equipamentos de aplicação variável (VRT- variable rate technology) para se
utilizarem apenas as quantidades de fatores de produção certas, nos locais adequados (Santos,
2011).
A quarta etapa é a execução das operações de acordo com a variação dos dados no espaço e
no tempo. Esta etapa consiste na implementação, no terreno, da tomada das decisões, para que os
equipamentos apliquem diferentes quantidades de fatores de produção ou se realizem as operações
culturais de acordo com a característica do meio (Santos, 2011).
3.4. Levantamento de Dados na Lavoura
Os dados importantes são aqueles que em determinadas condições afetam o crescimento e
desenvolvimento das culturas. Na análise do solo, por exemplo, devem ser analisados as seguintes
variáveis (Coelho et al, 2004):
• Fertilidade: teor de macro nutrientes essenciais (N, P e K), macro nutrientes secundários
(Ca, Mg e S) e micronutrientes (B, CI, Cu, Mo, e Zn).
• PH: Diretamente relacionado com a disponibilidade da maior parte de micronutrientes para
serem utilizados pelas plantas.
• Profundidade: profundidade para possibilitar a decomposição da semente para sua
germinação;
34

• Teor em Matéria Orgânica: A quantidade de matéria orgânica necessária varia de acordo
com cada cultua;
• Textura: Refere-se, às proporções relativas das partículas ou frações de areia, argila na terra
fina seca ao ar;
• Espessura: A espessura do solo é classificada de acordo com sua camada arável (que pode
ser utilizada para o cultivo);
• Capacidade de armazenamento de água: Capacidade que o solo tem de armazenar água;
• Drenagem interna e externa: Processo de remoção do excesso de água, muito importante
em épocas com muita chuva;
• Permeabilidade: É uma propriedade do solo onde permite que a água consiga fluir entre
seus espaços vazios;
• Compactação: Se refere à densidade do solo;
• Capacidade de Troca Catiônica: utilizada como medida de fertilidade dos solos;
• Declive: É importante analisar o declive do terreno pois em alguns casos não são indicados
para plantação;
• Exposição do terreno: Se refere à exposição solar do terreno;
Com a utilização de GPS para geo-referênciar os locais que foram colhidas às amostras, é
possível conhecer a localização exata que corresponde a cada análise de solo. Os resultados destas
análises podem ser utilizados para criar mapas de fertilidade (em SIG), aos quais, entre outros,
poderão estar associados diferentes níveis de aplicação de fertilizantes (Coelho et al, 2004).
Outros dados que são importantes e precisam de um levantamento para que sejam analisados
posteriormente são as características das culturas como pragas, doenças, infestantes, mobilizações,
etc. Estes dados utilizados em conjunto com outras tecnologias como GPS e SIG possibilitam a
identificação das limitações da lavoura, permitindo corrigir os problemas e aumentar as produções
no ano seguinte (Coelho et al, 2004).
É muito importante que estes dados sejam coletados da forma correta, pois é a partir deles
que são geradas as informações que serão utilizadas para ajudar na tomada de decisão. Sendo que o
Assistente técnico responsável pela coleta dos dados deve levar em consideração toda á área da
lavoura para determinar os pontos das amostras e assim poder mapear todas as suas deficiências.
Além de tomar cuidado com a integridade dos dados coletados, bem como a localização
exata da coleta. Esse processo pode se tornar inviável se realizado de forma manual sem o auxilio
de tecnologias. Uma forma de agilizar o processo de coleta dos dados e garantir que estes dados são
35

coletados de forma correta é com a utilização de algumas tecnologias como computação móvel,
GPS entre outras.
Na próxima seção é apresentada uma proposta de solução para estes problemas encontrados
durante o levantamento dos dados no acompanhamento das lavouras. Esta solução tem por
finalidade integrar tecnologias como computação móvel e GPS para garantir que as coletas sejam
realizadas em pontos estratégicos para que toda a lavoura seja analisada além de serem geo-
referênciados.
36

4. UM SISTEMA DE AUXÍLIO À COLETA DE DADOS NA ÁREA DE
AGRICULTURA DE PRECISÃO BASEADO EM APLICAÇÕES MÓVEIS
Este trabalho tem como principal objetivo fornecer aos Engenheiros Agrônomos e
produtores rurais uma ferramenta de auxilio à coleta de dados no acompanhamento das lavouras,
visando um controle mais adequado das ervas daninhas, dos fungos e pragas que atacam as
sementes, plantas e micronutrientes.
Na ferramenta, as análises de solos e plantas são geo-referênciadas, desta forma, é possível
obter uma um mapa de fertilidade e deficiências para cada área selecionada podendo ser aplicado os
conceitos de agricultura de precisão.
Para que se tenha um resultado satisfatório com o uso da ferramenta é necessário alimentar o
sistema com dados e informações que posteriormente serão analisadas. Na próxima seção é descrito
o processo de levantamento das informações importantes na agricultura de precisão e como elas
foram utilizadas na modelagem do sistema proposto.
4.1. Informações na Agricultura de Precisão
Em entrevistas realizadas com Engenheiros Agrônomos da empresa COTRIJUI, foi
identificada que a única forma de reduzir custos é aumentar a produtividade por ha (Colher mais
grãos na mesma área). Segundo eles, reduzir o uso de insumos como dessecantes, fungicidas,
inseticidas e fertilizantes compromete o rendimento das culturas, desta forma, eles confirmaram que
a única maneira de diminuir custos é aumentando a produtividade das culturas.
Foram identificados mais de 50 eventos que podem interferir direta ou indiretamente no
rendimento final das culturas. Destes, destacam-se três principais fatores que ocorrem com mais
frequência, são eles:
• Eventos que possuem alta influência do Agricultor e seu Assistente Técnico;
• Eventos onde o Agricultor e seu Assistente Técnico possuem baixa influência sobre os
mesmos;
• Eventos sobre os quais o Agricultor e seu Assistente Técnico tem média influência sobre os
mesmos.
Dos fatores que dependem muito ou tem alta influência do agricultor e seu assistente
técnico, podem ser destacados, por exemplo, a densidade de plantas por ha, a qual depende da
regulagem correta da semeadeira, de sementes de boa qualidade e da velocidade de plantio. Além
37

disso, a dessecação, a correta amostragem de solo, escalonamento de plantio, controle de invasoras,
de pragas, de doenças, regulagem de colheitadeira, dentre outros.
Dentre os eventos em que o agricultor e seu assistente técnico possuem pouca ou nenhuma
influência sobre os mesmos, podemos destacar os eventos climáticos, como estiagens, granizo,
fogo, inundações, excesso de chuvas durante o desenvolvimento da cultura e pré-colheita, alta
nebulosidade e outros eventos naturais que ocorrem frequentemente em lavouras.
Dentre os fatores em que o associado possui média interferência, podemos citar, por
exemplo, o melhoramento genético das cultivares. Neste caso os engenheiros entrevistados
destacam que nos últimos anos as cultivares tiveram um grande avanço em ganho de produtividade,
através do tratamento das sementes básicas e ou certificadas. Sendo assim estas sementes possuem
uma grande influência no resultado final das culturas, pois disso depende o stand de plantas
(Consumo de sementes por ha), agregando cada vez maior produtividade, com ganhos significativos
para o agricultor.
De acordo com os Engenheiros Agrônomos entrevistados, a Agricultura de Precisão não se
resume apenas na confecção de mapas de colheita ou na coleta de solo geo-referênciada com seus
mapas de fertilidade e aplicação. Na verdade Agricultura de precisão pode ser entendida como um
conjunto de técnicas e procedimentos, que permite conhecer, localizar geograficamente e delimitar
áreas de diferentes produtividades, através da utilização da informática, GPS, assistência técnica
entre outras operações de manejo da cultura, que se estende do pré-plantio até a colheita, cujo
objetivo final é agregar renda aos produtores.
Através da Agricultura de Precisão é possível identificar pontos com baixa, média e alta
fertilidade do solo, e assim gerar mapas de aplicação à taxa variável, utilizando os corretivos nos
locais corretos e nas doses adequadas.
No manejo conhecido como convencional de amostragem de solo os corretivos e
fertilizantes são aplicados a doses uniformes, como resultando desta pratica ocorre aplicações
excessivas em determinadas partes da área e insuficientes em outras.
Os Engenheiros explicaram que a diferença entre uma amostragem de solo convencional e
uma amostragem de solo no sistema de Agricultura de Precisão está no tamanho da área
representada pela amostra. Na amostragem convencional, tomando como exemplo uma área de 30
ha, serão feitas coletas entre 10 a 12 pontos desta área, formando apenas uma única amostra que irá
representar estes 30 ha. Já na amostragem através do sistema de Agricultura de Precisão, esta
mesma área será dividida em 30 quadros de 1,0 ha cada, e dentro deste ha, serão retiradas de 10 a
12 sub amostras que representarão este ha, e no final teremos 30 amostras em vez de uma como no
38

sistema convencional. Com isso, as correções da fertilidade do solo pode ser recomenda por ha, que
reduz a margem de erro e colocando os corretivos onde realmente se fazem necessários.
A Amostragem do solo realizada no Sistema de Agricultura de Precisão é considerada mais
cara que na amostragem convencional, mas a diferença de preço o produtor recupera fazendo a
correção dos nutrientes somente nos locais em que realmente há necessidade.
Os Eventos que possuem alta e baixa influência do Produtor e Assistentes técnicos foram
modelos em um sistema de auxilio para dispositivos móveis de forma ha encurtar o tempo entre a
coleta, processamento e análise, e também para disponibilizar os resultados de forma mais rápida.
Este sistema é utilizado durante o acompanhamento da lavoura em que o Técnico Assistente
precisa ter disponível para consulta as informações referentes ao produtor como dados pessoais,
endereço, localidade e área das propriedades e glebas para que possa efetuar o acompanhamento
adequado.
No sistema de auxilio a coleta de dados proposto neste trabalho estas informações estão
disponíveis no modulo do produtor que contêm as seguintes informações: nome do produtor, data
de nascimento, CPF ou CNPJ, o nível de assistência que pode ser assistido (para os produtores que
tem assistência técnica), focalizado (produtores que tem assistência e que será dada uma atenção
especial) ou geral (produtores que não possuem assistência), além disso, é informado o tipo de
cadastro (produtor ou dependente), a situação do cadastro (ativo ou inativo), sexo (masculino,
feminino) e o técnico responsável pela assistência ao produtor. Este modulo também conta as
informações de endereço e contato como e-mail e telefone.
É muito importante para o Técnico assistente ter em mão o endereço e localidades das
propriedades e suas glebas bem como suas áreas e área arrendada. Desta forma o técnico tem
conhecimento total das áreas disponíveis para plantio e suas localizações.
No sistema estas informações também estão disponíveis no modulo de produtor, sendo que
um produtor pode ter varias propriedades e cada propriedade pode ter varias glebas. Para uma
melhor visualização da gleba o sistema conta com o auxilio de mapas, onde pode ser definido o
perímetro da gleba e os pontos onde deverão ser retiradas as amostras, com os pontos selecionados
no mapa é possível ter uma melhor distribuição dos mesmos, assim podendo mapear toda a área.
Estas definições podem sem feitas diretamente no dispositivo ou se o técnico preferir pode
estar definindo estes perímetros e pontos no seu computador com o auxilio da ferramenta Google
Earth, ao concluir o mapeamento deverá ser salvo em um arquivo com extensão kml e enviado para
o cartão de memoria do dispositivo, para que possa ser importado e visualizado no sistema.
Para o Técnico iniciar o planejamento de safra é necessário definir alguns parâmetros com a
safra que está sendo planejada, a espécie de controle (Consolidada ou individual), a produção
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estimada e as glebas que fazem parte deste planejamento, para que no final da safra possa estar
sendo feita uma comparação com a produção realizada e a produção entregue.
O sistema conta com um modulo de planejamento onde estes parâmetros são definidos. O
planejamento de uma safra é informado uma única vez por produtor e safra e pode ser visualizado e
alterado quando necessário.
Foi mapeado um modelo de assistência técnica através de entrevistas com engenheiros
agrônomos da COTRIJUI, este modelo será descrito a seguir. As visitas são realizadas em períodos
determinados pelo programa de assistência da empresa, e pode ser realizada também quando o
produtor solicitar.
Na primeira visita (inicio da safra) são recolhidas amostras do solo para analise em
laboratório, e de acordo com o resultado da analise o engenheiro estará indicando os adubos e
colagem (adição de calcário para a correção da acidez do solo) necessários para a plantação. Além
disso, o engenheiro estará orientado o produtor com o manejo da cultura, nesta etapa é analisado
questões sobre a forma de semeadura, época de plantio, espaçamento, densidade e outras questões
que são particulares de cada espécie de cultura.
As próximas visitas do engenheiro podem ser definidas em três tipos:
• Monitoramento, onde serão recolhidas amostras de plantas verificando a existência de
doenças, plantas invasoras, e pragas. O Engenheiro também estará orientando o produtor
com insumos mais indicadas para a situação;
• Eventos Climáticos (Granizo, estiagem, tromba d’água, chuva, geada, vendaval) para que
sejam analisadas as estimativas de perda ou se for o caso a precipitação pluviométrica;
• Cultivares, onde estará sendo verificado o estágio da cultura, produção estimada e entrada
estimada.
Através destas entrevistas e pesquisas foi realizado o levantamento dos requisitos
necessários para a modelagem das informações. A (Figura 9) representa o Diagrama Lógico das
tabelas do sistema e seus relacionamentos.
40

Figura 9: Diagrama Lógico da Modelagem de Informações
Na criação da base de dados foi utilizado o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados
SQLite Expert Personal 3 que é relacional e de distribuição livre. Primeiramente foram criadas as
tabelas cidade, técnico e produtor. A tabela produtor contem os atributos para cadastro dos dados do
produtor e seu endereço e possui chaves estrangeiras das tabelas cidade e técnico, sendo que cada
produtor pode ter apenas um técnico responsável e uma cidade. Para as propriedades foi criada
outra tabela, pois um produtor pode ter varias propriedade, da mesma forma uma propriedade pode
ser dividida em varias glebas. A tabela Gleba também possui um relacionamento com a tabela
cidade, pois elas podem estar localizadas em cidades diferentes da residência do produtor.
A tabela planejamento possui os atributos referentes ao planejamento de safra como:
descrição do planejamento, espécie de controle, a produção estimada e os atributos produção
realizada e produção entregue que serão preenchidos no fechamento da safra, além disso, a tabela
planejamento possui relacionamento com a tabela safra que por sua vez esta relacionada com as
tabelas ano agrícola e cultura. A tabela Glebas vinculadas faz a ligação entre as glebas do produtor
com o planejamento, desta forma é possível informar às glebas que fazem parte do planejamento de
safra.
41

Durante o acompanhamento das lavoras o Assistente técnico realiza visitas nas glebas
vinculadas ao planejamento de safra, estas visitas estão separadas nas tabelas, monitoramento,
eventos climáticos e cultivares. Sendo que estas três tabelas possuem relacionamento com a tabela
ponto amostra onde são informadas as coordenadas geográficas do local da coleta.
Cada tabela do banco de dados com seus atributos e relacionamentos estão representados no
diagrama da Figura 9. Sendo estes uma parte fundamental para o funcionamento do sistema, são
nestas tabelas que será armazenadas as informações coletadas durante o acompanhamento e também
serão sincronizadas com um banco de dados do servidor responsável pelo processamento dos dados.
A próxima seção explica a arquitetura de funcionamento do projeto bem como a arquitetura de
software proposta neste trabalho.
4.2. Definição da Arquitetura de Auxilio
A arquitetura de funcionamento do sistema de auxilio à coleta de dados na agricultura
(Figura 10) pode ser dividida em duas partes, descritas a seguir:
• Estações Móveis: É a área de campo (lavoura do produtor assistido), nestas estações os
engenheiros ou técnicos assistentes devem estar dotados de um dispositivo com sistema
operacional Android, GPS e o sistema de coleta de dados, assim eles estarão coletados os
dados brutos referentes à lavoura diretamente no dispositivo;
• Estações de Referência: Na estação referência estarão os servidores com o software para
processamento dos dados.
42

Figura 10: Estrutura de Funcionamento (Adaptado de Boemo, 2011)
A Figura 10 representa a arquitetura de funcionamento, os dados são coletados na estação
móvel e podem ser sincronizados com a estação referência se a cobertura da telefonia móvel
permitir, caso contrario estes dados serão armazenados no banco de dados SQLite, presente nos
dispositivos móveis e serão sincronizados posteriormente através de web services com os servidores
das bases de referência.
A partir da arquitetura de funcionamento, foi definida a arquitetura de software que esta
representada na Figura 11. Ela é composta por uma rede de sensores que são espalhados nas
lavouras com a finalidade de captar informações dos solos e plantas e transmiti-las via rede wireless
para os atuadores, que recebem estas informações e as filtra.
Além disso, eles convertem os dados em informações com semântica (utilizando
ontologias). Outra forma de coleta dos dados nas lavouras é através dos coletores identificados na
arquitetura como dispositivos móveis (Smartphones ou Tablets) que são utilizados como
auxiliadores no sistema de coleta de dados, sendo responsáveis pela aquisição dos dados no
acompanhamento das lavouras (esta parte da arquitetura é o foco deste trabalho). Estes dados
coletados são transmitidos via rede wireless a um servidor com banco de dados que são
responsáveis pelo processamento e análise dos mesmos.
43

Figura 11: Arquitetura de Software
Este trabalho possui como foco principal desenvolver uma solução para coleta de dados para
os dispositivos móveis. Além disso, propomos uma definição de arquitetura para a integração do
protótipo desenvolvido neste trabalho com outras aplicações e sistemas para a realização do
gerenciamento completo de lavouras.
4.3. Aplicação Móvel de Auxilio
A aplicação móvel de auxilio destina-se ao auxílio na execução de atividades de campo,
como a obtenção de dados geo-referênciados, mapeamento de áreas, definição de pontos para
amostragem entre outros. O aplicativo se destaca pela utilização de mapas e GPS que possibilita
obter as coordenadas geográficas como latitude e longitude do local onde está sendo coletada a
amostra, além de permitir realizar o mapeamento da gleba diretamente no mapa.
No desenvolvimento do aplicativo as classes foram divididas em pacotes conforme suas
funções. A Figura 12 representa o diagrama de pacotes da aplicação.
44

Figura 12: Diagrama de Pacotes do Sistema de auxilio
O sistema é composto pelos pacotes, interface, conexão, modelo, mapas, banco, utils, estes
pacotes serão apresentados detalhadamente nas próximas seções.
4.3.1. Pacote Interface
A plataforma Android permite a criação das interfaces visuais utilizando a linguagem xml ou
diretamente no código-fonte na linguagem Java. Neste trabalho, foi optado pela utilização de xml,
pois a criação da estrutura em xml torna a aplicação mais leve do que criado em Java. Além de
deixar o código mais limpo e permitir a separação entre a parte visual da aplicação e sua lógica de
negócios.
As classes do pacote Interfaces são extensões da classe Activity, e usam as interfaces visuais
criadas em xml. O método responsável por fazer a ligação do arquivo xml com a Activity é chamado
setContentView(view) e deve ser passado como parâmetro a constante do xml. Cada elemento do
layout possui um identificador que também deverá ser definido na Activity, como pode ser
observado no exemplo abaixo.
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.aba_principal);
EditText editTextNome = (EditText)findViewById(R.id.etnome);
}
Todas as classes que possuem esta características estão separadas no pacote Interfaces e
podem ser visualizadas no diagrama de classes da Figura 13.
45

Figura 13: Diagrama de Classes do Pacote Interfaces
Além da utilização dos recursos do xml as classes deste pacote possuem um menu com as
opções de salvar e alterar os dados no banco.
O método responsável por salvar os dados é chamado salvar() neste método é criado um
novo objeto do pacote modelos, onde são adicionados os dados. Este objeto é passado por
paramento para a classe repositório que realiza a persistência dos dados no banco, abaixo segue
exemplo do método salvar da classe AbaPrincipal.
public static void salvar() {
if (produtor == null) {
// he uma atualizacao
produtor = new ProdutorObj();
}
produtor.setNome(editTextNome.getText().toString());
produtor.setDataNasc(etdataNasc.getText().toString());
produtor.setCpf(etcpf.getText().toString());
if (spnivelassist.getSelectedItem().toString().equals("Assistido")) {
produtor.setNivelAssist("A");
} else if(spnivelassist.getSelectedItem().toString().equals("Focalizado")) {
produtor.setNivelAssist("F");
} else if (spnivelassist.getSelectedItem().toString().equals("Geral")) {
produtor.setNivelAssist("G");
} else {
produtor.setNivelAssist(null);
}
if (sptipocadast.getSelectedItem().toString().equals("Produtor")) {
produtor.setTipoCadast("P");
} else if (sptipocadast.getSelectedItem().toString().equals("Dependente")) {
produtor.setTipoCadast("D");
46

} else if (sptipocadast.getSelectedItem().toString().equals("Modelo")) {
produtor.setTipoCadast("M");
} else {
produtor.setTipoCadast(null);
}
if (spsituacao.getSelectedItem().toString().equals("Ativo")) {
produtor.setSituacao("A");
} else if (spsituacao.getSelectedItem().toString().equals("Inativo")) {
produtor.setSituacao("I");
} else {
produtor.setSituacao(null);
}
if (spsexo.getSelectedItem().toString().equals("Masculino")) {
produtor.setSexo("M");
} else if (spsexo.getSelectedItem().toString().equals("Feminino")) {
produtor.setSexo("F");
} else {
produtor.setSexo(null);
}
if (spidtecnico.isSelected()){
produtor.setIdTecnico(((TecnicoObj) spidtecnico.getSelectedItem())
.getId_tecnico());
}
produtor.setEndereco(AbaEndereco.getEndereco());
produtor.setIdCidade(AbaEndereco.getCidade().getId() != null ?
AbaEndereco.getCidade().getId() : 0);
produtor.setTelefone(AbaEndereco.getTelefone());
produtor.setEmail(AbaEndereco.getEmail());
produtor.setObservacao(AbaEndereco.getObservacao());
// Salvar
RepositorioProdutor.salvar(produtor);
// salva a propriedade
if (AbaPropriedade.getPropriedade() != null) {
AbaPropriedade.salvar(produtor); } }
Os dados são buscados no banco de dados, armazenados nos objetos e apresentados em
forma de listas para o usuário poder consultar ou alterar as informações. As classes responsáveis por
mostrar os objetos em forma de listas também estão no pacote Interface.
Estas classes são uma extensão da classe ListActivity onde herdam todas as suas funções. O
método responsável por recuperar os dados do banco e montar a lista é chamado atualizarLista(), a
lista é apresentada de forma personalizada para o usuário, onde é criada uma nova instancia da
classe responsável por personalizar os itens da lista, estas classe se encontram no pacote Utils,
abaixo segue exemplo do método atualizarLista() da classe ListaProdutores.
protected void atualizarLista() {
if (RepositorioProdutor.listarProdutores() == null) {
Toast toast = Toast.makeText(ListaProdutores.this,"Nenhum Produtor Cadastrado",
Toast.LENGTH_SHORT);
toast.setGravity(Gravity.CENTER, 0, 0);
toast.show();
} else {
// Pega a lista de produtores e exibe na tela
listaProdutor = RepositorioProdutor.listarProdutores();
// Adaptador de lista customizado para cada linha de um produtor
setListAdapter(new ProdutorListAdapter(this, listaProdutor));
}
}
47

Quando um item da lista é selecionado é chamado o método onListItemClick(ListView l,
View v, int posicao, long id) que é sobrescrito para recuperar o objeto da lista e passar como
parâmetro para a activity exibir os dados na tela abaixo segue exemplo deste método da classe
ListaProdutores.
@Override
protected void onListItemClick(ListView l, View v, int posicao, long id) {
super.onListItemClick(l, v, posicao, id);
editarProdutor(posicao); }
// Recupera o id do produtor, e abre a tela de edição
protected void editarProdutor(int posicao) {
// Recupera o produtor selecionado
ProdutorObj produtor = listaProdutor.get(posicao);
// Cria a intent para abrir a tela de editar
Intent it = new Intent(this, TabProdutor.class);
it.putExtra(ProdutorObj.class.getName(), produtor);
// Abre a tela de edição
startActivity(it); }
Para o sistema ficar mais organizado as telas foram agrupadas em abas conformes suas
funções. Neste protótipo existem três classes responsáveis por criar as abas e gerencia-las que são:
TabProdutor, TabPropriedade e TabPlanejamento. Elas são uma extensão da classe ActivityGroup,
sendo que cada aba é uma Activity. O exemplo abaixo mostra um trecho de código da classe
TabProdutor.
static TabHost tabHost;
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.tab_produtor);
Resources res = getResources();
tabHost = (TabHost) findViewById(R.id.tabhost);
tabHost.setup(this.getLocalActivityManager());
TabHost.TabSpec spec;
Intent intent;
// Adiciona Tab #1
intent = new Intent().setClass(this, AbaPrincipal.class);
intent.putExtra("tab", "0");
spec = tabHost.newTabSpec("0").setIndicator("Produtor").setContent(intent);
tabHost.addTab(spec);
4.3.2. Pacote Conexão
O pacote Conexão possui as classe que permite a conexão com a parte externa da aplicação
como banco de dados, web services além de gerar o arquivo xml com o conteúdo do banco para a
sincronização com o banco de dados do servidor. As classes que compõem este pacote são as
seguintes: ConexaoHttpClient, BD e DatabaseAssistant conforme o diagrama de classes da (Figura
14).
48

Figura 14: Diagrama de Classes do pacote Conexão
A classe ConexaoHttpClient permite a conexão com web services, ela possui os métodos de
conexão executaHttpPost (String url, ArrayList paramentrosPost) que recebe
por parâmetro uma String com a URL e uma lista de parâmetros que será passada para o web
service e o método executaHttpGet (String url) que recebe uma String com a URL. O retorno destes
métodos é uma String com a resposta do web service. Está classe é utiliza para conexão com o
WebService do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) que exibe a previsão do tempo da
gleba quando é iniciada uma nova visita.
A classe BD é responsável pela conexão com o banco de dados, está conexão é realizada
através do seguinte código:
SQLiteDatabase db = ctx.openOrCreateDatabase(NOME_BANCO,
Context.MODE_WORLD_READABLE, null);
Esta classe possui o método getConexao() que retorna o banco de dados, este método é
usado pelas classes responsáveis pela persistência dos dados que estão no pacote banco. O banco é
aberto uma única vez quando a aplicação é iniciada e sempre que for realizar uma operação com o
banco ele é retornado através deste método.
A classe DatabaseAssistant é responsável por gerar os arquivos xml com o conteúdo do
banco que posteriormente serão importados no banco de dados do servidor. Primeiramente é realiza
a criação do arquivo xml no cartão de memoria do dispositivo, na sequencia é feita uma busca no
banco e adicionando os dados no arquivo no formato xml.
4.3.3. Pacote Modelos
Neste pacote estão todas as classes do banco de dados relacional. Cada tabela no banco de
dados é representada por uma classe e suas colunas são representadas pelos atributos da classe.
Cada um destes atributos possuem os métodos para retornar o seu valor ou para defini-lo (métodos
49

get e set). As classes que fazem parte deste pacote podem ser visualizadas no diagrama da Figura
15.
Figura 15: Diagrama de Classes do pacote Modelo
Estas classes são utilizadas quando uma informação será armazenada, consultada ou
delatada do banco de dados. O processo de inclusão dos dados em uma tabela do banco inicia com a
criação de um novo objeto que será uma destas classes, os dados são inseridos nos atributos deste
objeto através dos métodos set de cata atributo e então o objeto será enviado para a classe
responsável pela persistência destes dados.
As classes responsáveis pela persistência dos dados se encontrão no pacote Banco que será
explicado na próxima subseção.
4.3.4. Pacote Banco
As classes deste pacote são responsáveis pela persistência dos dados no banco. Cada classe
do pacote Modelos possui uma classe responsável pela sua persistência. O diagrama que representa
as classes do pacote Banco pode ser visualizado na Figura 16.
50

Figura 16: Diagrama de Classes do Pacote Banco
Os dados são persistidos (armazenados) no banco de dados SQLite do dispositivo móvel
para que não sejam perdidos quando a aplicação for encerrada. A persistência permite que os dados
sejam recuperados mais tarde para serem consultados, alterados ou sincronizados com outro banco
de dados em um servidor. Os principais métodos destas classes são para inserir, altera e buscar os
dados no banco.
As classes do pacote interface chamam o método salvar() destas classes passando como
parâmetro o objeto a ser salvo. Este método verifica se o objeto já existe e atualiza caso contrario
ele insere o objeto no banco como mostra o exemplo abaixo.
public static long salvar(ProdutorObj produtor) {
long id = produtor.getId();
if (id != 0) {
atualizar(produtor);
} else {
// Insere novo
id = inserir(produtor);
}
return id;
}
Como exemplo é utilizada a classe RepositorioProdutor, o método inserir(ProdutorObj
produtor) desta classe cria um objeto do tipo ContentValues que recebe os valores em pares Key-
Value (Chave-Valor), as chaves são o nome das colunas e o valor o conteúdo. Depois de criado o
objeto com todos os valores ele e passado para o método inserir(ContentValues valores) que
51

ecupera o banco de dados através do método getConexao() da classe BD e insere os dados, estes
métodos pode ser visualizado a seguir.
public static Long inserir(ProdutorObj produtor) {
ContentValues values = new ContentValues();
values.put(ColunasProdutor.NOME, produtor.getNome());
values.put(ColunasProdutor.DATA, produtor.getDataNasc());
values.put(ColunasProdutor.CPF, produtor.getCpf());
values.put(ColunasProdutor.NIVEL, produtor.getNivelAssist());
values.put(ColunasProdutor.TIPO, produtor.getTipoCadast());
values.put(ColunasProdutor.SIT, produtor.getSituacao());
values.put(ColunasProdutor.SEXO, produtor.getSexo());
values.put(ColunasProdutor.ID_TECN, produtor.getIdTecnico());
values.put(ColunasProdutor.END, produtor.getEndereco());
values.put(ColunasProdutor.ID_CID, produtor.getIdCidade());
values.put(ColunasProdutor.FONE, produtor.getTelefone());
values.put(ColunasProdutor.EMAIL, produtor.getEmail());
values.put(ColunasProdutor.OBS, produtor.getObservacao());
values.put(ColunasProdutor.FLAG, "N");
}
Long id = inserir(values);
produtor.setId(id);
return id;
// Insere um novo produtor
public static Long inserir(ContentValues valores) {
Long id = BD.getConexao().insert(NOME_TABELA, "", valores);
return id;
}
Da mesma forma o método atualizar(produtor) também cria o objeto ContentValue e insere
os valores. Depois de inserido os valores é chamado o método atualizar(ContentValues valores,
String where, String() whereArgs) que chama o método SQLiteDatabase.update(tabela, valores,
where, whereArgs) o argumento where contem o id do registro a ser atualizado, abaixo segue
exemplo destes métodos.
public static int atualizar(ProdutorObj produtor) {
ContentValues values = new ContentValues();
values.put(ColunasProdutor.NOME, produtor.getNome());
values.put(ColunasProdutor.DATA, produtor.getDataNasc());
values.put(ColunasProdutor.CPF, produtor.getCpf());
values.put(ColunasProdutor.NIVEL, produtor.getNivelAssist());
values.put(ColunasProdutor.TIPO, produtor.getTipoCadast());
values.put(ColunasProdutor.SIT, produtor.getSituacao());
values.put(ColunasProdutor.SEXO, produtor.getSexo());
values.put(ColunasProdutor.ID_TECN, produtor.getIdTecnico());
values.put(ColunasProdutor.END, produtor.getEndereco());
values.put(ColunasProdutor.ID_CID, produtor.getIdCidade());
values.put(ColunasProdutor.FONE, produtor.getTelefone());
values.put(ColunasProdutor.EMAIL, produtor.getEmail());
values.put(ColunasProdutor.OBS, produtor.getObservacao());
values.put(ColunasProdutor.FLAG, "N");
52

String _id = String.valueOf(produtor.getId());
String where = ColunasProdutor.ID + "=?";
String() whereArgs = new String() { _id };
int count = atualizar(values, where, whereArgs);
return count;
}
public static int atualizar(ContentValues valores, String where, String() whereArgs) {
int count = BD.getConexao().update(NOME_TABELA, valores, where, whereArgs);
Log.i(CATEGORIA, "Atualizou (" + count + ") registros");
return count;
}
Nestas classes também estão os métodos que busca os dados no banco passando como
parâmetro o id do registro ou o método que busca todos os dados retornando em uma ArrayList.
4.3.5. Pacote Mapas
As classes referentes a mapas estão presentes neste pacote, que tem a função de exibir o
mapa e seus recursos na tela além de permitir desenhar no mapa, incluir imagens, definir pontos
criar rotas entre outras funcionalidades. A Figura 17 mostra o diagrama deste pacote com suas
classes e relacionamentos.
Figura 17: Diagrama de classe do Pacote Planejamento
No cadastro da gleba o sistema permite que o usuário demarque os perímetros da gleba em
um mapa e selecione os pontos para as amostras. A classe responsável por exibir o mapa na tela e
permitir que sejam realizadas estas funções é a classe MapaGleba. Esta classe herda os métodos da
classe mãe MapActivity e inclui seus recursos como, bussola, zoom entre outros. Para desenhar no
mapa e inserir imagens a classe MapaGleba cria uma instancia da classe ItemOverlay.
53

A classe MapaVisitas também é uma classe filha da MapActivity e herda seus métodos,
além de implementar os métodos de localização da interface LocationListener. Uma das funções
desta classe é buscar as coordenadas da gleba que estão armazenadas no banco e exibir no mapa
com o perímetro demarcado e os pontos de coletas definidos, para isso ela utiliza as funções da
classe ItemOverlay que desenha na tela e insere as imagens dos pontos selecionados. Entre outras
funções da classe MapaVisitas está à criação de rotas da qual utiliza o recurso do GPS do
dispositivo para identificar a localização que se encontra e através do web service do Google Maps
API que calcula uma rota até a localização da gleba que será visitada.
O método calculaRota() da classe MapaVisitas é chamado por uma função do menu, este
método capturar a localização do usuário e passa por parâmetro para a classe RotaAsyncTask como
pode ser observado no exemplo abaixo.
public void calculaRota() {
double longitudeA = 0.0;
double latitudeA = 0.0;
double lngMl = 0.0;
double latMl = 0.0;
String cordenadas();
if (glebaObj != null) {
if (glebaObj.getPontosGPS() != null && !glebaObj.getPontosGPS().equals("")) {
cordenadas = glebaObj.getPontosGPS().split(",");
longitudeA = Double.parseDouble(cordenadas(0));
latitudeA = Double.parseDouble(cordenadas(1));
if (minhaLocalizacao.getMyLocation() != null) {
lngMl=minhaLocalizacao.getMyLocation().getLongitudeE6()/1E6;
latMl=minhaLocalizacao.getMyLocation().getLatitudeE6()/1E6;
new RotaAsyncTask(mapView).execute(
latMl, lngMl, // Latitude, Logintude de Origem
latitudeA, longitudeA // Latitude, Longitude de Destino);
} else {
Mensagem.mensagemExibir("Aviso!",
"Não foi possivel encontrar sua Localização.", this);
}
}
}
}
A Classe RotaAsyncTask é responsável por estabelecer a conexão com a API do Google
Maps que retorna no formato xml, que é tratado no sistema para pegar as coordenadas e passar para
a classe RotaOverlay responsável por desenhar a rota no mapa e exibir na tela (Figura 18).
54

Figura 18: Desenho da Rota no Mapa
As Classe ImagemOverlay e CarroOverlayListener possibilitam a inclusão de uma imagem
de um carro no mapa nas coordenadas de localização do dispositivo. A imagem do carro se move
conforme o usuário muda a sua localização e assim o usuário pode acompanhar seu movimento no
mapa.
4.3.6. Pacote Utils
No pacote utils estão as demais classes do sistema como as classes responsáveis por exibir a
estrutura de arquivos do cartão de memoria do dispositivo, permitindo o usuário selecionar um
arquivo com extensão kml para importar e visualizar o mapa no sistema.
Além disto, possui as classes que personaliza os itens das listas e uma classe responsável por
exibir mensagens de aleta na tela. O diagrama deste pacote pode ser visto na (Figura 19).
55

Figura 19: Diagrama de Classe
4.4. Interligação entre Recursos e Componentes
A sincronização entre os dados da aplicação móvel com os dados do servidor é realizado
através de um web service. Os dados são transferidos pelo web service no formato xml, que é a
linguagem padrão de comunicação na internet.
A linguagem xml foi criada para ser uma linguagem de marcação flexível e formal e tem
como princípios a separação do conteúdo da formatação, simplicidade e legibilidade, possibilidade
de criação de tags sem limitação, criação de arquivo para validação da estrutura, interligação de
banco de dados distintos e concentração na estrutura da informação e não na sua aparência (Boemo,
2011).
A aplicação móvel é responsável por gerar um arquivo xml com o conteúdo do seu banco de
dados, para que seja lido pelo servido. O padrão do xml pode ser observado na (Figura 20).
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Figura 20: Formato xml para a sincronização dos bancos
As tags que compõem a estrutura do arquivo são:
• que contem o caminho e o nome do banco de dados;
• nome da tabela;
• linha da tabela;
• com o nome da coluna e seu conteúdo.
Para que um dado já sincronizado não seja duplicado cada tabela possui uma coluna
chamada flag_sincronizacao que atualiza sempre que o registro é sincronizado, desta forma quando
realizada uma nova sincronização se esta coluna estiver com seu conteúdo ‘S’ não será importado.
É importante destacar que os registros já importado quando são alterados o conteúdo do campo
flag_sincronizacao volta para ‘N’ para que possa ser atualizado também no banco de dados do
servidor.
Para verificar o comportamento da aplicação em um ambiente real, é criado um cenário de
uso que será descrito na próxima seção. Também é demostrada a execução do cenário que é muito
importante para validar as funcionalidades da aplicação.
57

5. CENÁRIO DE USO E REALIZAÇÃO DE TESTES
Um cenário de uso é uma narrativa textual de uma situação, seu objetivo principal é validar
o uso de uma aplicação. Nesta seção será criado um cenário de uso que descreve o
acompanhamento de safra de uma propriedade pelo Assistente Técnico, para verificar o
comportamento do sistema em um ambiente real.
Também serão realizados testes de desempenho do sistema onde é cronometrado o tempo
para a realização das tarefas, verificado se o tempo é aceitável.
5.1. Cenário de Uso
Para demonstrar as funcionalidades desenvolvidas neste protótipo foi definido um cenário de
uso do sistema para verificar o seu comportamento em um ambiente real. Neste cenário serão
demostrados os passos realizados por um Assistente Técnico no sistema ao prestar um serviço de
assistência técnica a produtores rurais. O cenário abrange desde o cadastramento das informações
no sistema de auxilio do dispositivo até a realização das visitas que acontecem durante toda a safra.
5.1.1. Definição do Cenário de Uso
Um Agricultor se dirige até uma unidade da COTRIJUI e solicita ao Gerente da unidade ou
Chefe administrativo a participação no programa de Assistência técnica da Cooperativa.
Primeiramente o responsável da unidade verifica junto com o agricultor a localidade de suas
propriedades para encaminha-lo ao Assistente Técnico responsável por sua região. O Assistente
Técnico cadastra o agricultor no sistema de auxilio do seu dispositivo móvel, neste cadastro deve
conter informações do produtor como nome completo, cpf, data de nascimento, endereço,
propriedade, glebas entre outras informações. O Assistente Técnico é responsável por mapear as
glebas e definir os pontos para coleta das amostras no sistema de auxilio móvel. Á área
correspondente à gleba é dividida em quadros menores, e em cada quatro são definidos pontos para
coleta das amostras (a quantidade de amostras em cada quadro depende do seu tamanho).
O Agricultor informa ao Assistente Técnico à cultura que estará plantando e as glebas onde
que será feito o plantio. A partir deste momento o Técnico Assistente estará iniciando um novo
planejamento de safra e orientando o agricultor sobre as questões da cultura como a variedade mais
indicada para a época, verificando junto com o agricultor a questão de rotação de culturas entre
outras.
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No inicio do planejamento o Assistente Técnico realiza uma visita nas glebas para recolher
amostras do solo nos pontos conforme definido no cadastro da mesma, utilizando o GPS para geo-
referênciar as amostras. Estas amostras serão encaminhadas para um laboratório de analise. Os
resultados das analises são utilizadas para identificar as propriedades do solo e as suas necessidades
e assim aplicar adubos, fertilizantes e corretivos necessário para plantação de determinada cultura.
Ao retornar a unidade da COTRIJUI o assistente realiza a sincronização dos dados coletados
com o banco de dados do servidor. O servidor é responsável por processar estes dados e com a
utilização de SIG gerar mapas de deficiências do solo para a aplicação a taxas variáveis dos
corretivos e fertilizantes.
Após a analise dos solos e aplicação dos fertilizantes e corretivos conforme a necessidade de
cada área da gleba é realizado o plantio. Quando as plantas começam a germinar o Assistente
realiza visitas a cada duas semanas para controlas invasoras, pragas, doenças e verificar o estagio da
cultura. As visitas também podem acontecer após um evento climático para verificar a estimativa de
perda decorrente do evento.
Os dados destas analises também serão sincronizados com o banco de dados do servidor e
processadas com a utilização de SIG para gerar mapas de invasoras e doenças para a aplicação de
insumos nas áreas que necessitam. O SIG também ajuda na tomada de decisão, permitindo integrar
informações das mais diversas naturezas, visualizar múltiplos cenários, resolver problemas
complexos, apresentar ideias e propor soluções.
No final da safra o Assistente Técnico tem informações sobre todas as atividades realizadas
durante a assistência. Podendo tirar relatórios para verificar as despesas e receitas com a safra, além
de utilizar estas informações para melhor o próximo planejamento de safra.
5.1.2. Execução do Cenário de Uso
Para iniciar o uso do sistema de auxilio alguns cadastros devem ser importados como:
cadastro de cidades, culturas, espécie de monitoramento, estagio das culturas, cadastro de técnicos e
variedades das culturas. A tela inicial do aplicativo possui os módulos do produtor, planejamento,
visitas e sincronização conforme (Figura 21).
59

Figura 21: Tela Inicial do Sistema de Auxilio
Conforme descrito no cenário de uso à primeira atividade do Assistente Técnico no sistema
de auxilio é o cadastro do agricultor. Este cadastro é realizado no modulo do produtor que contem
todas as informações a respeito do produtor (Figura 22).
Figura 22: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro Produtor
Neste módulo também são cadastradas as propriedades e glebas (Figura 23). No cadastro da
gleba é possível visualizar o perímetro da gleba no mapa. O Assistente Técnico pode desenhar o
perímetro da gleba diretamente no mapa do dispositivo ou utilizar a ferramenta Google Earth em
seu computador, o mapeamento da gleba na ferramenta deve ser salva em um arquivo com extensão
kml e envida para o cartão de memoria do dispositivo (bluetooth). O sistema permite selecionar o
arquivo do cartão de memoria e importar para o sistema.
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Figura 23: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro Propriedades e Glebas
Após o cadastro do produtor o Engenheiro Agrônomo inicia um novo planejamento
(Modulo planejamento da tela inicial) neste planejamento é informada a quantidade estimada em
sacas/ha, e as glebas que fazem parte deste planejamento de safra (Figura 24).
Figura 24: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro do Planejamento
A primeira visita do Assistente Técnico é para a coleta de amostras de solo, inicialmente o
assistente deve informar os filtros (Produtor, Safra, Planejamento e Gleba). Como as visitas podem
ser realizadas em cidades diferentes da cidade Assistente o sistema exibe a previsão do tempo para a
gleba que será visitada. Desta forma o Assistente analisa se é possível realizar a visita em campo da
qual depende do tempo.
O sistema possibilita três tipos diferentes de visitas (Monitoramento, Eventos Climáticos e
Cultivares), como a visita é para coleta de amostras de solo o Assistente técnico inicia uma visita do
tipo monitoramento onde estará informado o tipo deste monitoramento como analise do solo, a data
entre outras informações (Figura 25).
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Figura 25: Telas do Sistema de Auxilio – Cadastro de Visitas
Após definir o tipo de monitoramento o Assistente pode iniciar a visita, assim será exibido o
mapa da gleba com os pontos para a coleta. Neste momento o Assistente técnico tem a opção de
calcular a Rota que será desenhada no mapa a partir de sua localização até a localização da gleba
(Figura 26).
Figura 26: Telas do Sistema de Auxilio – Visita do Tipo Monitoramento
Em cada ponto de coleta da amostra o sistema captura as coordenadas geográficas (latitude e
longitude) e gera uma chave identificadora para a mesma que deve ser anotada no recipiente com a
amostra.
Após finalizar uma visita o Assistente deve sincronizar os dados coletados com o banco de
dados do servidor para que esses dados possam ser processados gerando informações que serão
úteis na tomada de decisão.
Na tela inicial do aplicativo possui um modulo de sincronização (Figura 27), ao clicar no
botão o sistema gera um arquivo no formato xml com os dados coletados, este arquivo será enviado
para o servidor através do seu web service.
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Figura 27: Telas do Sistema de Auxilio – Sincronização
Depois da germinação das plantas o Assistente realiza uma visita de monitoramento para
monitorar as doenças, plantas invasoras ou pragas.
Após um evento climático o Assistente Técnico visita as glebas para verificar a estimativa
de perda. Os tipos de eventos climáticos podem ser granizo, estiagem, Tromba D’Água, chuva,
geada, etc. Está visita ocorre da mesma forma que as visitas de monitoramento, porem o Assistente
deve clicar no botão Eventos Climáticos e informar o tipo do evento Figura 28.
Figura 28: Telas do Sistema de Auxilio – Visita do Tipo Eventos Climáticos
Algumas destas visitas realizadas pelo Assistente técnico é para verificar o estagio de
germinação da cultura, esse tipo de visita é identificado no sistema como Cultivares e também
possui a utilização dos mapas para localização da gleba e pontos para analise (Figura 29).
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Figura 29: Telas do Sistema de Auxilio – Visita do Tipo Cultivares
Todas as informações coletadas nas visitas serão sincronizadas com o banco de dados do
servidor. Assim permite ao SIG processar os dados coletados gerando informações em mapas e
ajudando o Assistente Técnico na tomada de decisão em relação aos locais para aplicação dos
insumos.
5.2. Realização de Testes
A realização de testes tem a finalidade de assegurar a qualidade do sistema, seu objetivo
principal é encontrar erros. Também são usados para obter medidas de requisitos não funcionais do
software, como confiabilidade ou desempenho (Zenteno, 2006).
Existem diferentes tipos de testes, destacando-se o teste de desempenho. O objetivo do teste
de desempenho é determinar se o desempenho do sistema é adequando para uso em atividades reais.
Desta forma algumas rotinas serão testadas verificando o tempo gasto na execução, além disto, é
realizada uma analise do tempo verificando se é aceitável e propondo melhorias.
Para realização dos testes foi utilizado um smartphone Samsung Galaxy 551 (Figura 30),
suas características principais são:
• Sistema Operacional Android 2.2;
• Teclado QWERTY;
• Cartão de memoria de 4GB;
• 160 MB de memória interna;
• Processador de 667 MHz;
• GPS com A-GPS apoio;
• 3G HSDPA / HSUPA;
• Wi-Fi 802.11 b / g / n, DLNA;
• Bluetooth v2.1 A2DP.
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Figura 30: Smartphone utilizado para testes
1. Teste na Importação de Coordenadas Geográficas: Neste teste é analisado o tempo gasto
na importação do arquivo com as coordenadas geográficas da gleba. O teste é realizado com
dois arquivos diferentes criados com a utilização da ferramenta Google Earth. Foram
consideradas para análise do teste a cidade da gleba, número de coordenadas geográficas
utilizadas para demarcar a área e os resultados em segundos e milissegundos (Tabela 1).
Tabela 1: Resultado do Teste de Desempenho: Importação de Coordenadas Geográficas
Cidade da Gleba Número de
Coordenadas
Resultado
Arquivo 1 Bozano 33 0s 120ms
Arquivo 2 Cruz Alta 231 1s 20ms
Análise dos resultados: O tempo gasto para a importação dos dois arquivos é considerado
muito bom, sendo que o arquivo 2 demorou mais para ser carregado devido ao número de
coordenadas geográficas utilizadas para demarcar a área da gleba que se justifica por ser uma gleba
com bastantes curvas.
As glebas utilizadas para os testes podem ser visualizadas na Figura 31.
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Figura 31: Glebas Importados no Teste
2. Teste de desempenho ao Abrir Mapa: Neste teste é verifica o tempo necessário para abrir
um mapa com o perímetro da gleba demarcado. São testados os mapas da Figura 31.
Tabela 2: Resultado do Teste de Desempenho: Abrir Mapa
Cidade da Gleba Número de
Coordenadas
Resultado
Mapa 1 Bozano 33 0s 73ms
Mapa 2 Cruz Alta 231 6s 29ms
Análise dos resultados: O tempo gasto para abrir os mapas é considerado muito bom nos
dois arquivos. A diferença do tempo entre os dois mapas ocorre devido ao número de coordenadas
geográficas utilizadas para demarcar a área da gleba. Como melhoria do sistema pode ser
implementada um rotina para otimizar estes pontos sem prejudicar no perímetro da gleba.
3. Teste de Desempenho ao Iniciar Visita: Neste teste é analisado o tempo necessário para
iniciar uma visita. O tempo é contado a partir do momento que o usuário acessa o modulo de
visita e termina no calculo da rota. As atividades realizadas neste teste são as seguintes:
a. Preenchimento dos filtros (Produtor, Safra, Planejamento e Gleba) para iniciar a visita;
b. Conexão com o web service do INMET para obter a previsão do tempo para a gleba
selecionada e exibir na tela;
c. Incluir uma visita do tipo Monitoramento onde é informado à espécie de monitoramento,
estagia da cultura, tipo de monitoramento, data da visita, nível de incidência, ocorrência por
m², situação e observação;
d. Iniciar a visita que exibe o mapa na tela com o perímetro da gleba e os pontos selecionados;
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e. Calcular a rota, tendo como ponto de partida a cidade de Ijuí e destino a cidade da gleba que
Tabela 3.
são Bozano e Cruz Alta respectivamente.
Para este teste são utilizados os mapas da Figura 31, os resultados são apresentados na
Tabela 3: Resultado do Teste de Desempenho: Iniciar Visita
Filtros e Previsão Cadastro da Iniciar Calcular Rota Total
do tempo visita Visita
Visita 1 01s 175ms 55s 480ms 0s 265ms 0s 36ms 56s 956ms
Visita 2 0s 942ms 46s 96ms 6s 520ms 0s 24ms 53s 57ms
Análise do Resultado: Os resultados do teste para ambos os casos são considerados
satisfatórios, pois é bastante rápido para iniciar uma visita e realizar o calculo da rota. Deve ser
considerado também que o tempo do cadastro da visita depende da agilidade do usuário para
preencher os campos.
4. Teste de Desempenho na Sincronização: Aqui será testado o tempo necessário para gerar
o arquivo xml com o conteúdo do banco de dados para a sincronização. O arquivo será
gerado com o conteúdo das tabelas que ainda não foram sincronizadas, ou seja, os dados que
possuem o campo flag_sincronizacao com seu conteúdo ‘N’.
Análise do resultado: O conteúdo de 15 tabelas e 35 linhas foi sincronizado levando apenas
0s 222ms. O resultado obtido é muito significativo, pois se todos estes dados fossem digitados
manualmente o tempo necessário para realizar esta tarefa seria muito maior.
Todos os testes realizados obtiverem tempos aceitáveis para utilização do sistema no
acompanhamento das lavouras, confirmando que a computação móvel pode ser utilizada nas mais
diversas áreas incluído a agricultura.
Os testes realizados confirmam que a utilizando da computação móvel para o
acompanhamento das lavouras torna as tarefa mais eficientes evitando os problemas de redundância
das informações e ambiguidade, pois os dados serão transmitidos para o servidor de forma
automática, além das informações serem precisas com a utilização dos pontos de coleta já
selecionados no mapa e utilização do GPS para geo-referências às amostras. Outro Beneficio da
utilização do sistema é permitir o processamento dos dados por um SIG instalado no servidor.
O sistema pode ser melhorado, uma sugestão e a criação de funções que realizam cálculos
baseados na área da gleba para dividir a mesma em áreas menores conforme os fundamentos da
Agricultura de Precisão, além de calcular os pontos indicados para coleta das amostras. Outra
sugestão é na realização sincronização, por enquanto o sistema somente gera o arquivo o ideal seria
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além de gerar o arquivo enviar para o web service do servidor, mas para isso é necessário a
implementação do web service que pode ser sugerido como trabalho futuro.
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6. CONCLUSÃO
A Agricultura de precisão traz muitos benefícios para os produtores e também para o meio
ambiente, com a redução dos fertilizantes e insumos que são aplicados de forma diferenciada
conforme a necessidade de cada área. Os avanços das tecnologias como hardware, softwares, GPS,
sensores e controladores permitem aos produtores agrícolas enxergar a lavoura de uma nova forma
não mais como uma única área, mas sim como várias áreas na mesma propriedade permitindo a
aplicação diferenciada dos fatores de produção.
A computação móvel e pervasiva também podem ser utilizadas para auxiliar no processo de
Agricultura de precisão. A computação móvel traz o beneficio da mobilidade na execução das
tarefas, permitindo as pessoas trabalharem fora de seus ambientes fixos, muito importante na
agricultura de precisão, sendo que muitas vezes o ambiente de trabalho dos Assistentes Técnicos é o
campo. E a Computação Pervasiva pode ser utilizadas através de sensores espalhados na lavora e
que transmitem informação para os controladores e computadores responsáveis por processar estas
informações e disponibiliza-las de forma imperceptível aos produtores.
Este trabalho demonstra o desenvolvimento de uma ferramenta móvel para auxiliar a coleta
de dados durante o acompanhamento das lavoras. O desenvolvimento do sistema é uma tarefa
complexa, pois envolve tanto o conhecimento técnico cientifico quanto os conhecimentos baseados
nas regras de negocio, muitas vezes são limitados por questões relacionadas a equipamentos ou
pessoas.
O Sistema móvel vem para confirmar que a computação móvel pode ser utilizada nas mais
diversas áreas para ajudar nas tarefas das pessoas. É uma ferramenta que possibilita uma maior
agilidade nos processos tornando as atividades menos desgastantes e mais eficientes, tornando
possível unificar varias tarefas que antes eram realizadas somente em ambientes fechados, além de
integrar tecnologias como GPS para geo-referênciar as amostras.
Com a integração de varias tecnologias como software, hardware, computação móvel,
Computação Pervasiva e GPS é possível desenvolver ferramentas para auxiliar as tarefas realizadas
pelos Assistentes técnicos durante o acompanhamento das lavouras. O acompanhamento da lavoura
e aquisição dos dados é uma etapa da agricultura de precisão muito importante, pois varias medidas
para melhorar a produção das lavoras são tomadas a partir das informações adquiridas durante esta
etapa.
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Como trabalhos futuros, pode-se apontar o desenvolvimento do web service para
sincronização dos dados do dispositivo móvel com o banco de dados do servidor, e também o
desenvolvimento da aplicação servidora com relatórios que serão utilizados para analise dos dados.
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