Sistema multi-plataforma de monitoramento inteligente de estufas, desenvolvido na disciplina SSC0620 - Engenharia de Software do ICMC - USP, ministrada pela Profa. Dra. Simone do Rocio Senger de Souza, em parceria com a ESALQ - USP.
Link do vídeo de apresentação: clique aqui
Versão atual: 0.9.1 (Beta)
| Alunos | NUSP |
|---|---|
| Leonardo Gueno Rissetto | 13676482 |
| Lucas Lima Romero | 13676325 |
| Luciano Gonçalves Lopes Filho | 13676520 |
| Manoel Thomaz Gama da Silva Neto | 13676392 |
| Marco Antonio Gaspar Garcia | 11833581 |
| Thiago Kashivagui Gonçalves | 13676579 |
O GreenEye foi desenvolvido para ser o projeto de avaliação da disciplina de Engenharia de Software, que ocorreu no 1º semestre de 2025. A ideia do projeto surgiu a partir de uma parceria entre o ICMC (Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação) e a ESALQ (Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz), ambos institutos da USP (Universidade de São Paulo), em que buscou-se resolver um problema dos estudantes e pesquisadores de agronomia: o controle das variáveis do ambiente da estufa em que estão conduzindo seus experimentos.
Para isso, projetamos e desenvolvemos um sistema completo, de forma que o pesquisador pode acompanhar os dados da sua estufa de qualquer lugar do mundo, bastando ter acesso à Internet. Assim, diminui-se a ocorrência de erros humanos na realizações de estudos científicos, assim como a necessidade de aferições manuais de certos tipos de dados.
Abaixo, pode-se ver uma representação de como o sistema funciona. Em cada estufa que deseja-se monitorar, deve ser instalado um circuito físico com acesso à Internet. Esse circuito coleta dados dos diferentes sensores em tempo real, e publica-os no banco de dados na nuvem. O aplicativo lê esses dados e os apresenta de maneira elegante, de forma que o usuário pode visualizar como estão as variáveis do ambiente de sua estufa.
Diagrama conceitual do sistema envolvendo suas diferentes partes
Enquanto um circuito mede e envia dados de apenas uma estufa (1:1), no aplicativo pode-se monitorar quantas estufas desejar (1:N), permitindo um amplo controle de diferentes experimentos científicos com plantas em estufas simultaneamente. Outros diagramas podem ser observados na pasta /uml, em formato PlantUML.
Alunos de Engenharia de Computação da USP São Carlos.
 Leonardo Rissetto |
 Lucas Romero |
 Luciano Lopes |
 Manoel Thomaz |
 Marco Garcia |
 Thiago Gonçalves |
|---|---|---|---|---|---|
| Fullstack Developer | UI/UX Designer | Electronics Engineer | Domain Specialist | PO & Scrum Master | Commercial Director |
O sistema GreenEye engloba um circuito físico que coleta dados da estufa em tempo real, um banco de dados em nuvem que recebe esses dados e um aplicativo multi-plataforma que pode ler e exibir esses dados. Vamos agora explicar cada parte do sistema mais a fundo.
O circuito físico responsável por coletar dados foi implementado utilizando ESP32, um microcontrolador amplamente utilizado em aplicações IoT (Internet of Things). Por possuir conexão WiFi nativa, o uso desse microcontolador permitiu uma rápida prototipação e simples implementação. Os sensores utilizados no sistema e a grandeza física a eles associada foram:
- Módulo LDR (Luminosidade);
- Módulo DHT22 (Temperatura e Umidade do Ar)
- Sensor Capacitivo v1.2 (Umidade de Solo)
 Microcontrolador ESP32 |
 Módulo Sensor LDR |
 Módulo Sensor DHT22 |
 Sensor Capacitivo v1.2 de Umidade do Solo |
O código que define o comportamento do ESP32 foi compilado e carregado com a Arduino IDE, e pode ser visto na pasta /firmware. Para o funcionamento correto do programa é necessária a criação de um arquivo chamado secret.h que contém definições sensíveis como:
- SSID e Senha da rede WiFi do local em que o circuito está instalado;
- ID e Senha do banco de dados;
- ID da Estufa (interno à implementação);
Por motivos óbvios, este arquivo foi omitido do repositório GitHub.
O Banco de Dados utilizado no projeto foi o Realtime Database do Google Firebase. Trata-se de um banco não-relacional em nuvem, uma solução gratuita da Google que possibilita uma prototipação eficiente. Cada circuito físico está associado a apenas uma estufa, e para cada uma delas, existe uma chave no banco de dados. Todos os dados referentes à essa estufa estarão guardados por essa chave, chamada de ID_ESTUFA, e o circuito físico associado só escreve nessa chave.
A estrutura básica em que o banco de dados foi modelado é representada abaixo. Os três pontos (...) indicam repetição seguindo o padrão acima.
{
"Estufa_0001": {
"name": "Estufa da ESALQ",
"password": "senha123",
"2025-06-08": {
"hum": {
"11:15": 79.02,
"11:30": 83.76,
"11:45": 85.78,
"12:00": 85.26,
...
},
"lum": {
"11:15": 1846,
"11:30": 1565,
"11:45": 2059,
"12:00": 1772,
...
},
"moist": {
"11:15": 2630,
"11:30": 2604,
"11:45": 2612,
"12:00": 2606,
...
},
"temp": {
"11:15": 26.56,
"11:30": 24.64,
"11:45": 24.6,
"12:00": 24.56,
...
}
},
"2025-06-09": {
"hum": {
...
},
"lum": {
...
},
"moist": {
...
},
"temp": {
...
}
},
"2025-06-10": {
...
},
...
},
"Estufa_0002": {
...
},
"Estufa_0003": {
...
}
...
}O aplicativo foi desenvolvido através do framework Flutter, empregando a linguagem de programação Dart. Essa escolha se deve à sua flexibilidade, em que um único código fonte é compilado e carregado para diferentes plataformas. Todo o código fonte referente ao aplicativo pode ser visto na pasta /lib, enquanto que as demais pastas são referentes ao ambiente de configuração do projeto e das plataformas destinadas. O foco principal do sistema é mobile, mas possivelmente pode ser expandido para outras plataformas no futuro.
O aplicativo permite o monitoramento de diferentes estufas simultaneamente. A primeira figura mostra a tela de login do aplicativo. Na segunda figura, é mostrada a tela inicial, em que se exibe a última medição realizada de cada estufa, ou seja exibe o estado atual da estufa. Além disso, clicando em uma estufa, pode-se obter uma visualização mais detalhada dos seus dados. Pode-se visualizar seus dados por horário e por data, além de ver sua evolução através de gráficos, como mostra a terceira figura.
 Tela de Login do Aplicativo |
 Tela Home do Aplicativo |
 Tela de Visualização Gráfica |
Para utilizar o projeto GreenEye em sua totalidade, é necessário configurar tanto o circuito físico (ESP32) quanto o aplicativo mobile. Além disso, deve-se criar o seu próprio projeto no Google Firebase. O primeiro passo é clonar o repositório com:
git clone git@github.com:marcogarcia2/green_eye.git
cd greeneyePara a montagem do circuito físico, é preciso ter os componentes descritos na seção acima.
- Ligue os Módulos LDR e DHT22 em 3.3V e GND, e ligue o Sensor Capacitivo de Umidade de Solo em 5V e GND. Ambas as alimentações são pinos de saída do próprio ESP32.
- Ligue a saída digital do módulo DHT22 em qualquer pino de leitura digital do ESP32.
- Ligue a saída analógica do módulo LDR em qualquer pino de leitura analógica do ESP32.
- Ligue a saída analógica do Sensor Capacitivo de Umidade do Solo em qualquer pino de leitura analógica do ESP32.
Pronto! Seu circuito está preparado para operar, basta ligar o ESP32 com alguma fonte de alimentação. Vamos agora carregar o código para o microcontrolador. Navegue até a pasta /firmware com:
cd firmware- Conecte o ESP32 no seu computador via cabo MicroUSB - USB.
- Através da Arduino IDE, selecione o dispositivo (no meu caso: ESP32 Dev Module). Pode ser que você precise instalar a biblioteca de dispositivos ESP32.
- Baixe a biblioteca DHT sensor library da Adafruit.
- Siga os passos do vídeo para instalar as bibliotecas para integração com Firebase.
- Crie o arquivo
secret.hno mesmo diretório com:
touch secret.h- Neste arquivo, escreva o seguinte:
#define ID_ESTUFA "ID_da_Estufa_no_banco_de_dados"
#define WIFI_SSID "nome_da_sua_rede_wifi"
#define WIFI_PASSWORD "nome_da_sua_rede_wifi"
#define FIREBASE_HOST "endereco_do_banco_de_dados"
#define FIREBASE_AUTH "senha_do_banco_de_dados"-
Salve e clique em Upload no canto superior esquerdo.
-
Retorne à pasta raiz do projeto com:
cd ..Pronto! O circuito físico já está funcionando corretamente.
Como pré-requisito, é necessário ter o Flutter instalado no sistema.
- Comece criando um arquivo
.envna pasta raiz do repositório, em que as informações sensíveis de chaves que conectam o Firebase com o aplicativo serão guardadas.
touch .env- Escreva neste arquivo as chaves api e demais informações necessárias.Esses dados podem ser encontrados no console do projeto no Firebase.
# Firebase
PROJECT_ID=project_id
BUNDLE_ID=com.example.project
STORAGE_BUCKET=storage_bucket
SENDER_ID=sender_id
# iOS
IOS_API_KEY=ios_api_key
IOS_APP_ID=ios_app_id
# Android
ANDROID_API_KEY=android_api_key
ANDROID_APP_ID=android_app_id- Na pasta raiz do projeto, rode o comando para instalar as dependências:
flutter pub get- Conecte algum dispositivo (celular android) ou abra um emulador
- Rode o aplicativo com:
flutter run- Se quiser gerar o APK para instalação em dispositivos Android, execute:
flutter build apk --release- O APK será gerado após alguns minutos e estará localizado em
/build/app/outputs/flutter-apk/app-release.apk.
OBS: Para rodar no iOS, é necessário ter um MacBook com Xcode instalado.
Como possibilidade de expansão e melhorias futuras para o projeto, elencamos aqui algumas possibilidades:
- Implementação de Sistema de notificações, caso alguma variável ultrapasse algum valor crítico estipulado
- Maior possibilidade de controle e integração e automação da estufa via app, por exemplo: ativar climatizador via app, ativar rega de plantas via app...
- Melhor empacotamento do circuito, fazendo uma PCB própria
- Expansão para diferentes plataformas, como Windows, MacOS, Linux...
- Pensar em melhorias de escalabilidade