Notícia

Pesquisadores testam novos sistemas inteligentes de monitorização de vinhas

Fonte

Universidade de Coimbra

Data

quinta-feira, 19 maio 2022 06:05

Áreas

Agricultura. Agronegócio. Agronomia. Biotecnologia

Uma equipe multidisciplinar, liderada por pesquisadores 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, 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, publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture, teve a participação de pesquisadores 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 monitorização e deteção de pestes e doenças em vinhas.

Durante 12 meses, foram estudadas três vinhas da região Centro – 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”, citou o pesquisador 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, equipamos 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”, explicitou o pesquisador.

Os resultados do estudo indicam, segundo o pesquisador 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, finalizou 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 estudo foi publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture. O artigo científico, intitulado “Multispectral vineyard segmentation: A deep learning comparison study”

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Coimbra.

Fonte: Cristina Pinto, Universidade de Coimbra.  Imagem: Pixabay, arte.

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