nÃo hà / Swarming is the mass exodus of bees in a hive, whose most common causes are lack of food, stress, variations of humidity and especially high temperatures. Among the types of swarming, one in which the complete abandonment of the hive occurs has brought great harm to Brazilian beekeepers, particularly the Northeast. In the Northeast region, of great importance for the Brazilian beekeeping, and where high temperatures are common in most of the year, a large number of hives is lost due to the swarming through abandonment. In an attempt to mitigate this problem, we propose a proactive monitoring hives via a network of wireless sensors capable of identifying atypical heating indicative of a preswarming condition. By means of a sampling pattern obtained from the cyclical daily temperatures, we developed a predictive algorithm based on pattern recognition techniques capable of detecting the increase of temperature inside the beehive (microclimate) responsible for the typical stress bees culminating in swarming. Such a mechanism is also able to recognize and avoid sending redundant information over the network in order to reduce radio communication, thereby reducing costs of data transmission and energy. / EnxameaÃÃo à a saÃda em massa das abelhas de uma colmeia, cujas causas mais comuns sÃo a falta de alimentos, estresse, variaÃÃes da umidade do ar e principalmente as altas temperaturas. Dentre os tipos de enxameaÃÃo, aquela em que ocorre o abandono completo da colmeia tem trazido grandes prejuÃzos aos apicultores brasileiros, particularmente aos nordestinos. Na regiÃo Nordeste, de grande importÃncia para a produÃÃo apÃcola brasileira e onde altas temperaturas sÃo comuns na maior parte do ano, um grande nÃmero de colmeias à perdido em funÃÃo da enxameaÃÃo por abandono. Na tentativa de mitigar este problema, propomos aqui um monitoramento proativo de colmeias via uma rede de sensores sem fio capaz de identificar o aquecimento atÃpico indicativo de uma condiÃÃo prÃ-enxameatÃria. Por meio de um padrÃo de coletas obtido a partir do comportamento cÃclico de temperaturas diÃrias, elaboramos um algoritmo preditivo, baseado em tÃcnicas de reconhecimento de padrÃes, capaz de detectar o aumento da temperatura no interior da colmeia (microclima) responsÃvel pelo estresse tÃpico das abelhas que culmina na enxameaÃÃo. Tal mecanismo tambÃm à capaz de reconhecer e evitar o envio de informaÃÃes redundantes pela rede de modo a diminuir a comunicaÃÃo via rÃdio, consequentemente reduzindo custos de transmissÃo de dados e energia.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:8728 |
| Date | 28 August 2014 |
| Creators | Douglas Santiago Kridi |
| Contributors | Danielo GonÃalves Gomes, Rossana Maria de Castro Andrade, Omar Carvalho Branquinho, Carlos Giovanni Nunes de Carvalho |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia de TeleinformÃtica, UFC, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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