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Previous issue date: 2017-07-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A poluição afeta seriamente todos os organismos vivos, assim como economias que dependem, diretamente ou indiretamente, de recursos naturais. O monitoramento ambiental de estresses das plantas, causadas pelos poluentes, é necessário para antecipar e evitar os efeitos negativos antes que se manifestem como danos visíveis. A ausência de monitoramento constante das plantas resulta em diminuição do crescimento das culturas, danos aos ecossistemas, problemas de saúde, e, no fim das contas, perdas econômicas. Especialmente ao redor das áreas afetadas, como, por exemplo, depósitos de resíduos, mineradoras e indústrias, mas também dentro e ao redor das áreas urbanas, é importante reconhecer os problemas potenciais do meio ambiente que possam surgir por causa das atividades humanas. Entre as consequências estão chuva ácida, contaminação de metais pesados, ozônio superficial, modificações de temperatura, e seca, causando alterações na fisiologia vegetal, especificamente na eficiência fotossintética e conteúdo de clorofila. A medição da eficiência fotossintética das plantas, i.e. vitalidade, usando fluorômetros comerciais tais como aparelhos PAM (modulação de amplitude de pulso), torna-se um desafio, uma vez que custo, complexidade e os métodos de medição tornam difíceis o monitoramento em tempo real. Apesar dos aparelhos possuírem alta precisão, podem meramente fornecer uma medição “instantânea” de áreas pequenas. Assim, torna-se difícil o entendimento da vitalidade e eficiência das plantas em grandes áreas e períodos longos, resultando, muitas vezes, que ações sejam tomadas apenas após mudanças significativas nas plantas e na produtividade. Uma solução para o produtor em áreas impactadas por poluentes poderia ser a obtenção de vários desses aparelhos e empregar trabalhadores dedicados exclusivamente para o monitoramento de saúde das plantas, mas isto é caro e ineficiente. Outra solução seria simplificar os equipamentos de medição, e usar vários deles. De fato, neste trabalho nós nos concentramos na resolução deste problema, reduzindo o custo e a complexidade, e eliminando a necessidade de intervenção humana no processo de medição. Propõe-se um sistema de sensores de fluorescência de clorofila de baixo custo que pode monitorar, simultaneamente e sem fios, várias plantas individuais. Estes sensores foram desenvolvidos, prototipados e construídos do zero para dar precisão razoável, com a capacidade de diferenciar entre plantas submetidas à estresse e sem estresse. Nos casos em que o sistema, o Sensor CFY (rendimento fluorescência da clorofila), não possua alta precisão, o sistema compensa em várias medições simultâneas de uma rede de sensores. Isto é, o protótipo do sensor é, inerentemente, desenvolvido para ser usado em redes sem fio (WSN). Usando duas espécies de plantas, Clusia hilariana e Paspalum densum, foi construído, testado e verificado as nossas metodologias e o nosso protótipo através de uma série de experimentos. Baseado nisso, foram observado resultados significativos quando utilizamos o sensor em uma rede de sensores emulado, usando um sensor único em várias plantas durante um longo período de tempo. Foi possível a discriminação entre plantas nos grupos de estresse e as do controle, assim como a descoberta rápida bem antes de danos se manifestarem nas folhas. Concluímos que é, de fato, possível a detecção da estresse nas plantas utilizando métodos de baixo custo, assim como fazê-lo automaticamente e em tempo real, permitindo a detecção precoce de poluição e fornecendo, por exemplo, tempo suficiente para um produtor resolver os problemas antes de eles se tornarem irreversíveis e dispendiosos. / Pollution seriously affects all living organisms as well as economies directly or indirectly relying on natural growth resources. Monitoring the environment for stresses in plants, caused by pollutants, is necessary in order to anticipate and counteract the adverse effects before they manifest as visible damage. Failure to constantly monitor plants results in decreased crop growth, damage to ecosystems, health-related issues, and, ultimately, economic losses. Especially around affected areas, such as waste deposits, mining activities and factories, but also in and around urban areas, it is important to acknowledge the potential environmental issues that may arise from human activities. Among the consequences we find acid rain, heavy metal contamination, surface ozone, changes in temperature, and drought, contributing to alterations in plant physiology, specifically chlorophyll content and photosynthetic efficiency. Measuring plant efficiency, thus health, using commercial fluorometers, such as PAM (pulse-amplitude modulation) devices, presents a challenge, since cost, complexity and the measurement methods make real-time monitoring a difficult proposition. Although such devices are high-precision instruments, they are merely able to provide ‘snapshots’ of small areas. This makes it difficult to understand the health of plants over large areas and over extended periods of time, frequently resulting in actions taken only after significant changes to plants and productivity. One solution would be for a farmer in an area impacted by pollution to acquire multiple of these devices and to employ a workforce dedicated solely to monitoring plant health, but this is costly and inefficient. Another solution would be to simplify the devices with which to measure, and use a multitude of these. Indeed, in this work, we focus on solving this problem, by reducing costs and complexity, and eliminating the need for human input in the measurement process. We propose a system of low-cost chlorophyll fluorescence sensors able to monitor a large number of individual plants at the same time and wirelessly. These sensors have been designed, prototyped and built from the ground up to provide reasonable accuracy, and capacity for discriminating between plants subjected to stress from non-stressed plants. Where our sensor system, the CFY (chlorophyll fluorescence yield) Sensor, lacks in accuracy, it compensates with a multitude of potential simultaneous measurements from an array of sensors within a network. For this reason, the sensor prototype is inherently designed for wireless sensor networks (WSN). Using two species of plants, Clusia hilariana and Paspalum densum, we have built, tested and verified our methodologies and prototype sensors through a series of experiments. Through these, we observed significant results when employed in an emulated sensor network using one sensor on a large number of plants over extended periods of time. Differentiating the stressed group from the control group was possible, in addition to rapid and well before any visible damage had manifested on leaves. We conclude that it is indeed possible to not only detect plant stress using low-cost methods, but also to do so automatically and in real-time, allowing for early-detection of pollution and providing e.g. a farmer enough time to resolve problems before they become irreversible and costly.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/18061 |
| Date | 03 July 2017 |
| Creators | Gull, Christopher Johannes |
| Contributors | Pereira, Eduardo Gusmão, Nacif, José Augusto Miranda |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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