FIAP - Faculdade de Informática e Administração Paulista

Gestão Agrícola com Sensoriamento - FarmTech Solutions

FarmTech Group

👨‍🎓 Integrantes:

• Yan Cotta

👩‍🏫 Professores:

Tutor(a)

• Lucas Gomes Moreira

Coordenador(a)

• André Godoi Chiovato

📜 Descrição

Este projeto, desenvolvido pela equipe FarmTech Solutions, visa criar um sistema de banco de dados relacional para gestão agrícola com foco em agricultura digital. O objetivo é armazenar e analisar dados coletados por sensores instalados em campos agrícolas, monitorando condições como umidade (sensor S1), pH (sensor S2) e níveis de nutrientes como fósforo (P) e potássio (K) (sensor S3). Esses dados são usados para sugerir ajustes otimizados de irrigação e aplicação de nutrientes, aumentando a produtividade e a sustentabilidade.

O sistema suporta o registro de campos, plantios, culturas, leituras de sensores e ajustes realizados. Ele permite consultas analíticas, como a quantidade total de água aplicada por mês ou a variação de pH ao longo do tempo, auxiliando agricultores a tomar decisões baseadas em dados. O modelo foi projetado com relacionamentos 1:N para refletir a realidade operacional, onde, por exemplo, um campo pode ter vários sensores e um plantio pode receber múltiplos ajustes.

📁 Estrutura de pastas

O projeto está organizado com a seguinte estrutura de diretórios:

• assets/: Contém recursos visuais do projeto
  • logo-fiap.png: Logo da FIAP utilizada na documentação
• config/: Diretório para arquivos de configuração
• docs/: Documentação do projeto
  • der_farmtech_solutions.png: Imagem do Diagrama Entidade-Relacionamento
  • DER_FarmTech.pdf: Versão em PDF do DER
• scripts/: Diretório para scripts auxiliares
• src/: Código-fonte do projeto
  • farmtech_solutions_model.dmd: Arquivo principal do modelo de dados
  • FarmTech_Solutions_Model/: Diretório contendo todos os arquivos do modelo
    • businessinfo/: Informações de negócio do modelo
    • datatypes/: Definições de tipos de dados
    • logical/: Modelo lógico do banco de dados
    • mapping/: Mapeamentos do modelo
    • rel/: Modelo relacional

🔧 Como executar o código

Pré-requisitos

• Oracle SQL Developer Data Modeler: Versão mais recente (disponível em https://www.oracle.com/br/database/sqldeveloper/technologies/sql-data-modeler/download/).

Instalação e Execução

1. Baixe o repositório do GitHub.
2. Abra o arquivo FarmTech_Model.dmd no Oracle SQL Developer Data Modeler.
3. Visualize o diagrama lógico no painel "Logical Model".
4. Para gerar o esquema físico, clique em "Tools" > "Engineer to Relational Model".

Modelo Entidade-Relacionamento (MER)

Entidades e Atributos

• Campo

  • ID_Campo (PK, INT): Identificador único do campo.
  • Descricao (VARCHAR(100)): Descrição do campo.
  • Area (DOUBLE): Área do campo em hectares.

• Sensor

  • ID_Sensor (PK, INT): Identificador único do sensor.
  • ID_Campo (FK, INT): Referência ao campo.
  • Tipo_Sensor (VARCHAR(10)): Tipo do sensor ('S1', 'S2', 'S3').
  • Localizacao (VARCHAR(100)): Localização no campo.

• Leitura_Sensor

  • ID_Leitura (PK, INT): Identificador único da leitura.
  • ID_Sensor (FK, INT): Referência ao sensor.
  • Data_Hora (DATETIME): Data e hora da leitura.
  • Tipo_Valor (VARCHAR(10)): Tipo de valor medido ('umidade', 'pH', 'P', 'K').
  • Valor (DOUBLE): Valor numérico da leitura.

• Cultura

  • ID_Cultura (PK, INT): Identificador único da cultura.
  • Nome_Cultura (VARCHAR(50)): Nome da cultura (ex.: "Milho").

• Plantio

  • ID_Plantio (PK, INT): Identificador único do plantio.
  • ID_Campo (FK, INT): Referência ao campo.
  • ID_Cultura (FK, INT): Referência à cultura.
  • Data_Inicio (DATE): Data de início do plantio.
  • Data_Fim (DATE): Data de fim do plantio (NULL se ativo).

• Ajuste_Irrigacao

  • ID_Ajuste_Irrigacao (PK, INT): Identificador único do ajuste.
  • ID_Plantio (FK, INT): Referência ao plantio.
  • Data_Hora (DATETIME): Data e hora do ajuste.
  • Quantidade_Agua (DOUBLE): Quantidade de água aplicada (litros).

• Ajuste_Nutrientes

  • ID_Ajuste_Nutrientes (PK, INT): Identificador único do ajuste.
  • ID_Plantio (FK, INT): Referência ao plantio.
  • Data_Hora (DATETIME): Data e hora do ajuste.
  • Tipo_Nutriente (VARCHAR(10)): Tipo de nutriente ('P', 'K').
  • Quantidade_Nutriente (DOUBLE): Quantidade aplicada (kg).

Relacionamentos

• Campo 1:N Sensor: Um campo pode ter vários sensores.
• Sensor 1:N Leitura_Sensor: Um sensor pode gerar várias leituras.
• Campo 1:N Plantio: Um campo pode ter vários plantios.
• Cultura 1:N Plantio: Uma cultura pode ser plantada em vários plantios.
• Plantio 1:N Ajuste_Irrigacao: Um plantio pode ter vários ajustes de irrigação.
• Plantio 1:N Ajuste_Nutrientes: Um plantio pode ter vários ajustes de nutrientes.

Lógica de Negócio

Os sensores monitoram condições do solo em tempo real, gerando leituras que alimentam o sistema. Com base nessas leituras, ajustes de irrigação e nutrientes são registrados por plantio, otimizando o uso de recursos e a produtividade agrícola.

🗃 Histórico de lançamentos

• 0.2.0 - 25/10/2024
  • Adição de atributos faltantes às entidades e exportação do DER atualizado.
• 0.1.0 - 15/10/2024
  • Criação do modelo inicial com entidades e relacionamentos.

📋 Licença

MODELO GIT FIAP por Fiap está licenciado sobre Attribution 4.0 International.

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