A criação de peixes exige controle sobre a qualidade da água do ambiente utilizado tanto para garantir a produtividade da piscicultura quanto para minimizar os impactos ambientais da atividade no meio ambiente. Neste contexto o presente trabalho apresenta a proposta de um sistema de monitoramento de parâmetros ambientais voltados para a piscicultura utilizando redes IoT e sensores multiespectrais. O sistema utiliza dos princípios ópticos das variáveis de estudo, tais como clorofila-a (Chl-a), CDOM (Colored Dissolved Organic Matter) e Turbidez para relacionar a resposta dos sensores multiespectrais com as concentrações dos parâmetros monitorados. O sistema de monitoramento é composto por um módulo de controle composto por uma placa ESP32 com módulo WiFi integrado, um controlador de corrente dos LEDs (Light Emitting Diode) de excitações, sensor multiespectral, uma interface local e uma bateria. O sistema proposto está compostode duas sondas, uma de temperatura constituída por material impermeável PVC Aquatherm e uma rede de sensores DS18B20 conectados em um barramento de comunicação digital OneWire configurados com um circuito de autoendereçamento; e a outra sonda constituída por material polimérico escuro (ABS) para inibir a interferência de luz externa, e fibra óptica para conduzir a luz entre o módulo de controle e o meio de monitoramento. A configuração do controlador foi realizada em ambiente de desenvolvimento em linguagem C++, com comunicação sem fio a Internet para transmissão dos dados e disponibilização em um servidor em nuvem com visualização em um front-end web. O sistema integrado com todas as unidades descritas acima mostra ser um sistema portátil, configurável, eficiente, e de baixo custo para o monitoramento de parâmetros ambientais da piscicultura, possibilitando o acompanhamento remoto das condições do meio aquático utilizado na piscicultura. Os resultados obtidos com o sistema proposto mostraram uma elevada reprodutividade em relação aos sistemas comerciais no sensoriamento de Chl-a, CDOM e turbidez. O sistema de monitoramento de gradiente de temperatura mostrou precisão de mediação de gradientes de temperatura de ate 0,5 oC de diferença.

Fish farming requires control over the water quality of the environment used to guarantee the efficiency of fish farming and to minimize the environmental impacts of the activity on the environment. In this context, the present work presents a proposal for a monitoring system for environmental parameters aimed at fish farming, using IoT networks and multispectral sensors. The system uses the optical methods of the study variables, such as chlorophyll A, CDOM and Turbidity to establish a relationship between the response of the multispectral sensors with the monitoring ofthe monitored parameters. The monitoring system consists of a control module consisting of an ESP32 board with an integrated WiFi module, an excitation diode current driver, multispectral sensor, a local interface and a battery; there are two immersion probes, a temperature probe applied by waterproof material and a network of DS18B20 sensors connected to a OneWire digital communication bus configured with an automatic addressing circuit; and another probe applied by dark polymeric material to inhibit the interference of the external light and the optical fiber to conduct the light between the control module and the monitoring medium. A controler configuration was developed in the development environment in C ++ language, with wireless communication on the Internet for data transmission and availability on a cloud server with responses on a front-end web. The integrated system with all the units described above shows a portable, configurable, efficientand low cost system for monitoring the environmental environments of fish farming, enabling remote monitoring of the conditions of the environment. The results obtained with the proposed system showed high reproducibility in relation to commercial systems in sensing Chl-a, CDOM and turbidity. The temperature gradient monitoring system showed accuracy in measuring temperature gradients of up to 0.5 oC difference.