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

Uma equipa multidisciplinar, liderada por investigadores do Instituto de Sistemas e Robótica (ISR) da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), explorou novas abordagens tecnológicas para a gestão de vinhas, a portas abertas ao desenvolvimento de sistemas de monitoramento não invasivos e eficientes que permitem atuar de forma imediata e localizada em caso de doenças e pragas, melhorando a produção e diminuindo o impacto nocivo no meio ambiente.

O estudo, que teve a participação de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores de Coimbra (INESC Coimbra) e da Escola Superior Agrária de Coimbra (ESAC), 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 fiscalização e deteção de pragas e doenças financiadas em vinhas.

Durante 12 meses, foram estudadas três vinhas da região Centro – Coimbra, Valdoeiro e Quinta de Baixo – geridas segunda práticas convencionais, mas com características biofísicas diferentes.

Como 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, flagrantes por drones). É importante diferenciar píxeis pertencentes às videiras, de píxeis pertencentes a outros elementos (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, tenha se beneficiado, de forma modesta, de avanços tecnológicos de outros setores, tais como a indústria, robótica, veículos inteligentes, etc., continuar a ser um setor predominantemente manual e pouco eficiente. A agricultura de promover precisão o uso de tecnologia em aplicações como a proteção, monitorização e gestão agrícola”.

O estudo foi publicado na revista científica Computadores e Eletrônica na Agricultura. O artigo científico, intitulado “Segmentação multiespectral vinhedo: Um estudo de comparação de aprendizagem profunda”, está disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106782.

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