01919nam a2200289 a 450000100080000000500110000800800410001902200140006010000220007424501960009626000660029230000100035849000500036852009650041865000290138365000220141265000120143465000080144665000190145465300260147365300240149965300080152365300090153165300220154065300370156265300300159921340002021-09-02       2021    bl uuuu     u0uu1 u    #d  a1808-68101 aCAVALCANTI, F. R.  aAlgoritmo (MAHM) para alerta georreferenciado de doença em redes de sensoriamento IoT de microclimabcalibração e teste de um método para míldio, em dois vinhedos.h[electronic resource]  aBento Gonçalves, RS: Embrapa Uva e Vinho, agosto 2021.c2021  a25 p.  a(Embrapa Uva e Vinho. Circular Técnica, 124)  aO trabalho apresenta um método para alerta de míldio da videira para vinhedos Vitis labrusca: o módulo de alerta de doença por heat map ? Embrapa/MAHM que é um algoritmo que usa equações de favorabilidade de doença sobre uma determinada área de produção vegetal subdividida em quadrantes. As estimativas são entregues ao usuário em forma de alerta por quadrante interno à área de plantio, com diferentes cores que indicam diferentes níveis de risco de doença e/ou recomendação de pulverização. O MAHM usa informações de umidade relativa (%UR) e temperatura do ar fornecidas por três ou mais sensores de IoT simples, instalados em triangulação nas extremidades da área de plantio, em pequenas propriedades (1 a 5 ha). Os quadrantes (unidades de monitoramento) podem ser georreferenciados. O algoritmo pode fundamentar plataformas de IoT de baixo custo, com infraestrutura de comunicação (LoRaWAN, Sigfox, etc) e localização (GPS).  aAgricultura de Precisão  aDoença de Planta  aMíldio  aUva  aVitis Labrusca  aAgricultura 5 ponto 0  aInternet das coisas  aIoT  aMAHM  aSistema de alerta  aSistema de posicionamento global  aTecnologia de aplicação