Análise embarcada de dados de temperatura e umidade da Área de Preservação Permanente do Ibiti Royal Park

Pesquisas e coletas de dados por meio de sistemas embarcados de engenharia têm sido primordiais na atualidade, nas mais diversas aplicações. Observam-se, entretanto, lacunas existentes em tais procedimentos, os quais usualmente tornam-se sub-ótimos em algum critério. Desse modo, o objetivo deste trabalho é o de coletar dados da Área de Preservação Permanente localizada às margens do Rio Sorocaba, em uma mata ciliar que margeia o loteamento Ibiti Royal Park, para servir como caso-exemplo da estratégia embarcada proposta para modelagem e monitoramento de sinais. Particularmente, valendo-se de dados de temperatura e umidade da microrregião híbrida em apreço, assim como da metodologia utilizada que baseia-se em Internet das Coisas, Inteligência Artificial e Processamento Digital de Sinais provenientes de microcontroladores, caracterizam-se os requisitos de engenharia para suporte ao método proposto e os resultados estatísticos obtidos refutam a hipótese popular de uma diferença térmica de 2°C entre a APP e a área urbana, demonstrando homogeneidade climática na microrregião. Notavelmente, os resultados obtidos no ecossistema-teste permitem concluir que a contribuição principal está na metodologia empregada, e não na diversidade dos dados coletados, estabelecendo um procedimento científico adequado que pode ser utilizado como prática replicável, isto é, Yokoten. O presente trabalho baseia-se no conceito de Yokoten — termo do Sistema Toyota de Produção (Lean) que designa o ’desdobramento horizontal’ para o compartilhamento de melhores práticas e soluções. Nesta pesquisa, aplica-se esse princípio à coleta e democratização de dados, propondo um modelo de difusão de conhecimento que visa beneficiar o agronegócio, a indústria contemporânea e a ciência.

Abstract (english)

Research and data collection using embedded engineering systems have become essential in various applications today. Nevertheless, there are gaps in these procedures, which usually become suboptimal in specific criteria. Therefore, the objective of this research is to collect data from the Permanent Preservation Area (APP) located along the banks of the Sorocaba River, in a riparian forest bordering the Ibiti Royal Park subdivision, to serve as a case study for the proposed embedded strategy for signal modeling and monitoring. Particularly, by utilizing temperature and humidity data from the hybrid micro-region in question, as well as the methodology employed—which is based on the Internet of Things, Artificial Intelligence, and Digital Signal Processing from microcontrollers—the engineering requirements to support the proposed method are characterized, and the statistical results obtained refute the popular hypothesis of a 2°C thermal difference between the APP and the urban area, demonstrating climatic homogeneity in the micro-region. Notably, the results obtained in the test ecosystem allow us to conclude that the main contribution lies in the methodology employed, and not in the diversity of the collected data, establishing an appropriate scientific procedure that can be used as a replicable practice, that is, Yokoten. The present work is based on the concept of Yokoten term from the Toyota Production System (Lean) that refers to ’horizontal deployment’ for sharing best practices and solutions. In this research, this principle is applied to data collection and democratization, proposing a knowledge diffusion model that aims to benefit agribusiness, contemporary industry, and science.

Keywords

Internet das coisas , Inteligência artificial - Engenharia de Aplicações , Processamento de sinais , Redes neurais (Computação) , Estações meteorológicas , Internet of things , Artificial intelligence - Engineering applications , Neural networks (Computer science) , Meteorological stations

Language

Portuguese

Citation

SILVA, Levi Rodrigues da. Análise embarcada de dados de temperatura e umidade da Área de Preservação Permanente do Ibiti Royal Park. 2026. 67 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, 2026.