A presença de árvores nos centros urbanos proporciona uma série de benefícios para o bem-estar individual e comunitário. Por isso, torna-se importante a sua manutenção adequada nas cidades, pois caso contrário pode-se causar um número alto de rupturas ou queda destas, podendo gerar perdas humanas ou materiais. Com ferramentas para ações preventivas ou corretivas em relação aos impactos de ventos e tempestades em árvores e florestas urbanas, pode-se prevenir ou reduzir os danos dessas ocorrências. Neste sentido, esta pesquisa propôs um sistema de monitoramento de árvores, com foco na análise e previsão de risco de quedas de árvores em ambientes urbanos. A hipótese proposta busca obter a relação entre a velocidade do vento e as variáveis relacionadas com a ruptura de uma árvore. Utilizando a metodologia de prototipagem, concebeu-se e implementou-se um sistema para a comprovação das hipóteses levantadas. Uma modelagem matemática foi utilizada para prever o ponto de queda e ruptura da árvore, e os protótipos foram avaliados por meio de experimentos em laboratório e campo. Com a realização de experimentos de validação do processamento e do consumo de energia, utilizando estampa de tempo nos dados gerados, foram obtidos resultados que mostram a viabilidade de um sistema de monitoramento, destacando como um dos principais resultados o sistema de coleta de dados baseado na internet das coisas, com sensores instalados em árvores e o armazenamento de dados e a sua análise realizada na nuvem.

The presence of trees in urban centers provides a series of benefits for individual and community well-being. Therefore, it is important to maintain them properly in cities, otherwise it can cause a high number of ruptures or falls, which can lead to human or material losses. With tools for preventive or corrective actions in relation to the impacts of winds and storms on trees and urban forests, it is possible to prevent or reduce damage from these occurrences. In this sense, this research proposed a tree monitoring system, focusing on the analysis and prediction of the risk of tree falls in urban environments. The proposed hypothesis seeks to obtain the relationship between wind speed and the variables related to the rupture of a tree. Using the prototyping methodology, a system was designed and implemented to prove the hypotheses raised. A mathematical modeling was used to predict the point of fall and rupture of the tree, and the prototypes were evaluated through laboratory and field experiments. By carrying out experiments to validate the processing and energy consumption, using a time stamp on the generated data, results were obtained that show the viability of a monitoring system, highlighting as one of the main results the data collection system based on the internet of things, with sensors installed in trees and data storage and analysis performed in the cloud.