Uma equipa de investigadores do Instituto de Sistemas e Robótica (ISR) da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) coordenou um grupo de trabalho que inclui cientistas do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores de Coimbra (INESC Coimbra) e da Escola Superior Agrária de Coimbra (ESAC) num projeto financiado pelo MIT Portugal e pela Fundação para a Ciência e Tecnologia que visa explorar novas abordagens tecnológicas para a gestão das vinhas.
O projeto AI+Green: Automação Inteligente na Agricultura de Precisão procurou abrir portas ao desenvolvimento de sistemas de monitorização não invasivos e eficientes que permitam uma atuação imediata e localizada em caso de doenças e pestes, resultando na melhoria da produção e na diminuição do impacto nocivo no meio ambiente.
A equipa estudou três vinhas da região Centro do país durante 12 meses geridas segundo as práticas convencionais, mas com características biofísicas diferentes, testando abordagens baseadas em aprendizagem profunda e usando informações obtidas através de satélites e de drones.
Tiago Barros, um dos investigadores envolvidos, explica que “este trabalho estudou as bandas espectrais e técnicas de segmentação mais apropriadas para a identificação de linhas de vinhas em imagens aéreas. É importante diferenciar pixéis pertencentes às videiras de pixéis pertencentes a outros elementos (por exemplo, vegetação entre linhas) para evitar a contaminação de dados. Ao evitar pixéis 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”, cita o comunicado de imprensa.
O estudo mostra que os modelos de segmentação baseados em aprendizagem profunda têm melhor desempenho quando comparados com métodos clássicos. Em relação às bandas espectrais, a banda Near-Infrared é a que contribui para o melhor desempenho.
O investigador explica ainda que “este setor, embora tenha beneficiado de forma modesta de avanços tecnológicos de outros setores, tais como a indústria, a robótica, os 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 estudo completo foi publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture.
