LabFito - Sistema de Monitoramento e Alerta de Ferrugem Asiática

Visão Geral do Projeto

Sistema completo de monitoramento meteorológico desenvolvido pelo Laboratório de Fitossanidade do IFRS para prevenção e controle da ferrugem asiática da soja. O projeto integra estações meteorológicas de baixo custo com uma plataforma web que analisa dados ambientais e envia alertas automáticos via WhatsApp quando condições favorecem o desenvolvimento da doença.

Participei do projeto em duas fases distintas: inicialmente desenvolvendo a estação meteorológica e sistema de coleta (2021-2022), e posteriormente refatorando e expandindo a plataforma web (2024).

Hardware - Estação Meteorológica

Componentes

• ESP32 como microcontrolador principal
• DHT22 para temperatura e umidade do ar
• Sensor de molhamento foliar para detecção de orvalho
• Sensor UV para intensidade de radiação solar
• Alimentação híbrida: bateria com backup de energia direta

Desafios de Campo

Proteção contra pássaros: Principal desafio enfrentado foi interferência de aves pousando na estação e danificando sensores. Solução implementada: instalação de palitos verticais no topo da estrutura, impedindo pouso sem afetar medições.

Calibração e precisão: Montagem e calibração criteriosa de cada sensor para garantir dados confiáveis em ambiente rural.

Resistência climática: Desenvolvimento de case resistente à chuva, vento e variações térmicas, facilitando replicação em outras localidades.

Plataforma Web

Funcionalidades Principais

Mapa de Estações Interativo

• Visualização geográfica de 3 estações ativas usando Leaflet
• Indicadores em tempo real do status de cada estação
• Dados meteorológicos atualizados por localização

Visualização de Dados

• Gráficos interativos com Plotly para análise temporal
• Séries históricas de temperatura, umidade, molhamento foliar e UV
• Comparação entre múltiplas estações
• Export de dados para análise externa

Sistema de Alertas Inteligente

• Integração com modelos matemáticos para análise de risco
• Avaliação contínua de condições ambientais favoráveis à ferrugem
• Notificações automáticas via WhatsApp
• Alertas personalizados por região/produtor

Gestão de Dados

• Armazenamento histórico completo em PostgreSQL
• Backups automatizados para garantir integridade
• Logs detalhados para monitoramento e debugging
• API REST para integração com outros sistemas

Interface Refinada

• Refatoração da interface durante fase 2024
• Melhor usabilidade para produtores rurais
• Design responsivo para acesso mobile no campo

Tecnologias Utilizadas

Hardware/IoT

• ESP32 (microcontrolador)
• Arduino IDE para programação
• Sensores: DHT22, molhamento foliar, UV
• Protocolos: HTTP

Backend

• Django
• Python para modelos matemáticos
• PostgreSQL para armazenamento
• Wuzapi para integração WhatsApp

Frontend

• Django Templates
• Leaflet para mapas interativos
• Plotly para gráficos científicos
• JavaScript para interatividade

Evolução do Projeto

Fase 1 (2021-2022)

• Pesquisa e seleção de sensores
• Montagem e calibração da estação meteorológica
• Desenvolvimento do sistema de coleta de dados

Fase 2 (2024)

• Implementação de modelos matemáticos de previsão
• Sistema de alertas via WhatsApp
• Refatoração da interface web
• Melhorias em resistência e replicabilidade do hardware
• Testes em campo com produtores

Desafios Técnicos

Integração Hardware-Software: Garantir comunicação confiável entre estações remotas e servidor, lidando com conectividade instável em áreas rurais.

Precisão de Medições: Calibração de sensores para dados meteorológicos confiáveis, essenciais para modelos matemáticos.

Sistema de Alertas: Implementação de lógica complexa baseada em múltiplas variáveis ambientais, evitando falsos positivos/negativos.

Operação Contínua: Garantir funcionamento 24/7 em condições adversas sem intervenção constante.

UX para o Campo: Interface simples e direta para produtores com diferentes níveis de familiaridade tecnológica.

Impacto

• 3 estações operacionais em diferentes regiões
• Coleta contínua de dados meteorológicos para pesquisa
• Alertas preventivos auxiliando tomada de decisão
• Solução de baixo custo comparada a estações comerciais
• Contribuição para pesquisa agrícola regional
• Base para expansão futura com mais estações

Aprendizados

Este projeto foi único por combinar múltiplas áreas:

• IoT e Hardware: Trabalho prático com sensores, microcontroladores e desafios de campo
• Integração de Sistemas: Comunicação confiável entre hardware e software
• Modelos Matemáticos: Integração de algoritmos científicos em aplicações práticas
• Impacto Real: Desenvolvimento de solução para problema concreto do agronegócio
• Iteração e Melhoria: Experiência de retornar a um projeto e aprimorá-lo significativamente