Navegando por Assunto "Sistema de Posicionamento Global"

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Avaliação da distribuição espacial de bovinos e matéria orgânica no solo em pastagem no Agreste pernambucano
(2026-02-11) Rosendo, Petrus Ayran Alves; Almeida, Gledson Luiz Pontes de; http://lattes.cnpq.br/2328849810614673; http://lattes.cnpq.br/8132381780576638
As áreas pastejadas por bovinos geralmente apresentam alterações nas características do solo, resultando em uma heterogeneidade que varia conforme os locais de maior permanência e preferência dos animais. Uma das propriedades que mais se destaca nesse contexto é a matéria orgânica, que apresenta alta variabilidade no campo de pastejo, sendo encontrada em maiores concentrações nas áreas onde os animais depositam seus excrementos. Nesse sentido, objetiva-se com este trabalho quantificar e mapear a distribuição espacial do posicionamento dos animais ao longo da área de pastagem e avaliar a sua interação com matéria orgânica do solo. O estudo ocorreu durante 21 dias, em propriedade comercial no município de Capoeiras - PE. A área de pastagem era composta de capim braquiária decumbens, em dimensões de 40 x 40 m, com área de descanso para os animais anexa a área de pastagem, contendo bebedouro e sombra. Utilizaram-se três novilhas da raça Girolando, com peso médio de 300 kg, em um sistema de pastejo continuo, a atividade de monitoramento dos animais foi registrada por meio de GPS que registrava a localização do animal. Os sensores GPS foram dispostos em um colar no pescoço do animal. As novilhas foram introduzidas na área de pastagem com o capim apresentando altura média inicial de 0,90 m, e logo retirada quando a pastagem atingiu altura média de 0,20 m. Antes e após o pastejo amostras de solo foram coletadas para analises da matéria orgânica na camada 0,0 a 0,05 m de profundidade, em malha regular de 6 x 6 m, totalizando 36 pontos amostrais, com 4 m de bordadura. Foi possível observar que os animas permaneceram por maior quantidade tempo nas proximidades da área de sombra e água, nessa localidade também constatou-se maior acumulo de matéria orgânica.
Sistema de gestão para localização indoor utilizando Wifi Fingerprints e Machine Learning
(2019-07-17) Silva, José Kellison de Almeida; Santana, Alixandre Thiago Ferreira de; Pereira, Luis Filipe Alves; http://lattes.cnpq.br/7320714889983490; http://lattes.cnpq.br/3283294973534606; http://lattes.cnpq.br/6271011367469780
Soluções de software que são dependentes do sinal do Sistema de Posicionamento Global (GPS) podem não apresentar uma boa precisão em espaços fechados ou indoor (shoppings, aeroportos, complexos comerciais etc.), pois as variações do sinal são capazes de inviabilizar seu uso. Este trabalho tem como objetivo implementar uma solução de gestão de localização indoor utilizando sinais de redes sem fio locais para predizer a posição de um usuário. Para tanto, a solução utiliza WiFi fingerprints captados por aparelhos celulares com sistema operacional Android, para construir bases de instâncias representando posições reais de um usuário coletadas em um dos prédios da Universidade Federal Rural de Pernambuco - Unidade Acadêmica de Garanhuns. O aplicativo móvel determina a posição do usuário e uma ferramenta web de gestão de localidades de produtos permite a inserção de pontos de interesse do usuário no mapa indoor. Para completar o processo, o aplicativo móvel realiza a plotagem de um vetor da posição predita do usuário até a posição de um objeto específico de destino compondo assim uma solução completa e funcional de rotas indoor. Os algoritmos utilizados para predição da posição do usuário foram o random forest, multi layer perceptron e Adaboost. Ao final dos experimentos, o melhor resultado de localização indoor foi obtido com o Adaboost, apresentando um erro médio de pouco menos de 1 metro em relação à posição real e 98,64% dos resultados se apresentando dentro de uma margem de erro aceitável (até 2 metros).