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 SABRINA FERON KIRSCHNER Matrícula nº: 577713 BANCA EXAMINADORA PROF. ORIENTADOR. ME. VINÍCIUS MARAN PROF. DR. GERSON BATTISTI 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 A2DP AP API APK CENPES CNPTIA DEX DGPS DLNA DPI EDGE GB GPS GSM HSDPA HSUPA INMET INPE IOS KML LEGAL MB MHz OHA OSI OWL-DL PC PDA PH RIM SDK SGL SIG SMS SOAP SQL SSD TECGRAF URL VM VRT WIFI XML XMPP Extensible Messaging and Presence Protocol Advanced Audio Distribution Profile Agricultura de Precisão Application Programming Interface Android Package File Centro de Pesquisas "Leopoldo Miguez" Centro Nacional de Pesquisa Tecnológica em Informática para Agricultura Dalvik Executable Differential Global Positioning System Digital Living Network Alliance Divisão de Processamento de Imagens Enhanced Data rates for GSM Evolution Gigabyte Global Positioning System Global System for Mobile Communications High-Speed Downlink Packet Access High-Speed Uplink Packet Access Instituto Nacional de Meteorologia Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais iphone operating system Keyhole Markup Language Linguagem Espaço-Geográfica baseada em Álgebra Megabyte Mega-hertz Open Handset Alliance Open Systems Interconnection Web Ontology Language Personal Computer Personal Data Assistant Potencial Hidrogeniônico Research In Motion Software Development Kit Scalable Graphics Library Sistema de Informação Geográfica Short Message Service Simple Object Access Protocol Structured Query Language Sistema de Suporte a Decisão Grupo de Tecnologia em Computação Gráfica da PUC-Rio Uniform Resource Locator Virtual Machine Variable Rate Technology Wireless Fidelity Extensible Markup Language 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
12 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
13 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
14 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.
15 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).
16 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.
17 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).
18 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).
19 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 <activity>, como no exemplo a seguir: <activity android:name=.nomedaclasse /> 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).
20 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
21 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/<nome do pacote>/<nome do banco>. 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.
22 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).
23 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.
24 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
25 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.
26 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).
27 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).
28 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 utilizandose 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
29 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).
30 Figura 6: Tela do SPRING 5.2 (Lopes, 2010) 3.2.4. Sensoriamento Remoto 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).
31 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:
32 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).
33 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).
34 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;