Software for automated reading of sunshine duration by Digital Image Processing

Authors

  • Matheus Rodrigues Raniero https://orcid.org/0000-0001-8338-4887
  • Marcus Calca Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatu, São Paulo, Brasil https://orcid.org/0000-0002-5685-3980
  • Domingos Fernando Universidade Pedagógica de Moçambique, Faculdade de Ciências Naturais e Matemática, Chimoio, Manica, Moçambique https://orcid.org/0000-0002-3974-9217
  • Osvaldo Almeida Faculdade de Tecnologia de Botucatu, Botucatu, São Paulo, Brasil
  • Alexandre Dal Pai Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatu, São Paulo, Brasil https://orcid.org/0000-0002-1283-901X

Keywords:

Digital Image Processing, sunshine hours counting, solar radiation

Abstract

The present study aims to demonstrate the benefits and results obtained from software for filtering, processing and managing sunshine duration monitored by heliographs, in meteorological stations. The source code of the software was developed using the Java EE 7 (Java Enterprise Edition) programming language, based on internet applications. Information storage and management was performed by the MySQL 5.7 Database Management System (DBMS). Digital image processing techniques, incorporated in the software, allowed to count sunshine duration in an automated and standardized way, eliminating errors due to the complexity and subjectivity in the measurement observation, performed manually. Processing routines were implemented to apply filters in the spatial domain, enhancing digital images of sunshine data, to better identify parts of interest and ensure quality in the accounting process. For software validation, a set of September 2015 sunshine data, provided by the Lageado Meteorological Station of the School of Agricultural Sciences (UNESP) of Botucatu - SP, was used. In which, comparisons between readings performed by the computer program and readings performed manually showed MBE values of 0.130 hours (rMBE = 1.908%), RMSE of 0.259 hours (rRMSE = 3.791%) and R of 0.998. Indicating that the software can be used to read sunshine data, as it ensures automation, standardization and speed in the process.

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Author Biographies

Matheus Rodrigues, Raniero

Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia de Botucatu (2017). Mestrando no programa de Pós-Graduação em Agronomia - Energia na Agricultura da Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA/UNESP) de Botucatu. Tem experiência na área de Ciência da Computação (Processamento Digital de Imagens e Engenharia de Software) e de Energia na Agricultura (Análise de Medidas Climáticas, Radiação Solar e Instrumentação Agrometeorológica).

Marcus Calca, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatu, São Paulo, Brasil

Técnico em Informática pelo SENAC de Botucatu (2014). Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela FATEC de Botucatu (2017). Graduando em Engenharia de Computação pela UNIVESP de Botucatu e Mestrando em Energia na Agricultura pela UNESP (FCA) de Botucatu. Atua na área de Ciência da Computação e Energia Solar nos temas: Modelagem de Banco de Dados, Engenharia de Software, Monitoramento, Processamento e Controle de Qualidade de Medidas Solares.

Domingos Fernando, Universidade Pedagógica de Moçambique, Faculdade de Ciências Naturais e Matemática, Chimoio, Manica, Moçambique

Graduação em Ensino de Física pela Universidade Pedagógica - Moçambique (2011). Mestrado em Agronomia (Energia na Agricultura) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Brasil (2018). Docente Assistente Universitário na Universidade Pedagógica - Moçambique, delegação de Manica. Tem experiência na área de Ensino de Física e Física Aplicada a geração de Energias Renováveis e Agronomia, com ênfase em Didática de Física e Agrometeorologia.

Osvaldo Almeida, Faculdade de Tecnologia de Botucatu, Botucatu, São Paulo, Brasil

Possui graduação em Bacharelado em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (2003), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2006) e doutorado em Agronomia (Energia na Agricultura) pela FCA-Unesp (2014). Atualmente é docente da Faculdade de Tecnologia de Botucatu (Fatec). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em processamento de imagens e informática aplicada a educação, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, aprendizado de máquina, extração de características, wavelet e educação a distância. Tem experiência como analista de sistema em desenvolvimento de sistemas web, com ênfase na aplicação de tecnologias JAVA.

Alexandre Dal Pai, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatu, São Paulo, Brasil

Possui graduação em Física pela Universidade de São Paulo (1998), mestrado em Agronomia (Energia na Agricultura) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2001) e doutorado em Agronomia (Energia na Agricultura) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2005). Atualmente é docente da Faculdade de Ciências Agronômicas da UNESP/Botucatu, onde leciona as disciplinas de física do curso de graduação em Engenharia de Bioprocessos e Biotecnologia. Participa também lecionando e orientando na pós-graduação em Agronomia, nos programas Energia na Agricultura e Irrigação e Drenagem. Possui experiência nas áreas de energias renováveis, processos de conversão de energia solar e biomassa, modelos de estimativa da radiação solar e da fotossinteticamente ativa, além de estudos sobre métodos de medidas da radiação solar difusa.

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Published

2021-03-13

How to Cite

Rodrigues, M., Calca, M., Fernando, D., Almeida, O., & Dal Pai, A. (2021). Software for automated reading of sunshine duration by Digital Image Processing. IEEE Latin America Transactions, 18(9), 1599–1605. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/2900

Issue

Vol. 18 No. 9 (2020): Ordinary Issue

Section

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