Este projeto tem como objetivo conceber e implementar um bebedouro inteligente que controla automaticamente o nível da água, monitoriza a utilização por animais e envia alertas de acordo com as condições ambientais. O sistema utiliza um microcontrolador ESP32 com um sensor ultrassónico de distância para acompanhar o nível da água no reservatório, garantindo que os animais têm sempre acesso a um ponto de abeberamento seguro e fiável. Inclui também um sensor PIR de deteção de movimento para registar a atividade animal. Quando o nível medido desce abaixo do limite mínimo, é enviada automaticamente uma notificação de alarme ao responsável pelo sistema através de MQTT. A presença dos animais é igualmente monitorizada e os níveis de atividade — inexistente, baixo, médio ou elevado — são registados. Para tornar o sistema mais adaptativo, previsões de temperatura obtidas através de um serviço Web ajudam a determinar o nível mínimo recomendado para o dia seguinte. Quando se prevêem temperaturas elevadas, o sistema exige uma reserva de água superior para compensar o aumento do consumo e da evaporação. Todos os dados recolhidos são registados, permitindo aos alunos analisar a influência dos fatores ambientais na procura de água nos habitats da vida selvagem. Do ponto de vista da sustentabilidade, o projeto promove uma utilização responsável dos recursos ao identificar níveis baixos antes de se tornarem críticos, reduzir deslocações de manutenção desnecessárias e evitar desperdícios. Esta abordagem preditiva e automatizada apoia práticas de gestão ecológica e reforça a importância da proteção da vida selvagem através de soluções tecnológicas eficientes e sustentáveis. O Raspberry Pi funciona como controlador principal e broker MQTT. Lê o nível da água, obtém dados meteorológicos, calcula limites e envia alertas IoT. O ESP32 é instalado no terreno como nó remoto, juntamente com os sensores. A arquitetura de funcionamento do sistema é a seguinte: 1. Medir o nível do reservatório. 2. Calcular a percentagem de enchimento. 3. Obter a temperatura máxima prevista para o dia seguinte através de uma aplicação online. 4. Ajustar o limite mínimo recomendado. 5. Publicar os dados no painel MQTT. 6. Enviar um alerta quando os limites são ultrapassados. 7. Detetar animais e registar a respetiva atividade.
