Cientistas da Universidade de Coimbra testam novos sistemas inteligentes de monitorização de vinhas

Uma equipa multidisciplinar, liderada por investigadores da Universidade de Coimbra (FCTUC), explorou novas abordagens tecnológicas para a gestão de vinhas, abrindo portas ao desenvolvimento de sistemas de monitorização não invasivos e eficientes que permitem atuar de forma imediata e localizada em caso de doenças e pestes, melhorando a produção e diminuindo o impacto nocivo no meio ambiente.

O estudo foi realizado no âmbito do projeto Al+Green: Automação Inteligente na Agricultura de Precisão, financiado pelo MIT-Portugal e pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), que visa melhorar a precisão e a fiabilidade da monitorização e deteção de pestes e doenças em vinhas.

Durante 12 meses, foram estudadas três vinhas da região Centro de Portugal – Coimbra, Valdoeiro e Quinta de Baixo – geridas segundo práticas convencionais, mas com características biofísicas diferentes. As abordagens exploradas e testadas pelos cientistas basearam-se em sistemas de Deep Learning (aprendizagem profunda, inteligência artificial), usando informação espácio-temporal obtida através de teledeteção (satélite) e drones.

«Este trabalho estudou as bandas espectrais e técnicas de segmentação mais apropriadas para a identificação de linhas de vinhas em imagens aéreas (por exemplo, capturadas por drones). É importante diferenciar píxeis pertencentes às videiras, de píxeis pertencentes a outros elementos (por exemplo, vegetação entre linhas), para evitar a contaminação de dados», refere o investigador Tiago Barros.

«Ao evitar píxeis que não pertencem às videiras, obtêm-se estimativas mais fiáveis em tarefas como, por exemplo, estimação de colheita ou avaliação do vigor das plantas. Para tal, equipámos um drone com uma câmara multiespectral e uma câmara RGB de alta definição, que foram usadas para recolher informação espectral de três vinhas da zona Centro», explicita.

Os resultados do estudo indicam, segundo o investigador do ISR, que os modelos de segmentação «baseados em Deep Learning têm melhor desempenho quando comparados com métodos clássicos. Em relação às bandas espectrais, a banda Near-Infrared é a banda que contribui para o melhor desempenho».

Ou seja, finaliza Tiago Barros, o estudo apresenta bons argumentos para o uso deste tipo de abordagem de câmara dupla para aquisição de dados, contribuindo para o avanço da agricultura de precisão, porque «promover uma agricultura mais eficiente é essencial para melhorar a qualidade e segurança alimentar sem comprometer a sustentabilidade ambiental. Este setor, embora tenha beneficiado, de forma modesta, de avanços tecnológicos de outros setores, tais como a indústria, robótica, veículos inteligentes, etc., continua a ser um setor predominantemente manual e pouco eficiente. A agricultura de precisão promove o uso de tecnologia (software e hardware) em aplicações como a proteção, monitorização e gestão agrícola».

O artigo científico, intitulado “Multispectral vineyard segmentation: A deep learning comparison study” foi publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture.

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