Há mais um projecto nacional que põe tecnologia ao serviço das vinhas: depois dos sensores para racionalizar a rega e do robot pulverizador do INESC TEC, ambos para as vinhas do Douro, chega a vez de um projecto da Universidade de Coimbra.
Desta vez, o objectivo é o «desenvolvimento de sistemas de monitorização não invasivos e eficientes» para «actuar de forma imediata e localizada em caso de doenças e pestes».
Para isso, uma equipa de investigadores do Instituto de Sistemas e Robótica (ISR) da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) usou satélites e drones equipados com câmaras espectrais e RGB durante doze meses para fazer análises das vinhas.
Em conjunto com os drones, os cientistas recorreram a técnicas de deep learning e inteligência artificial, que interpretaram os dados recolhidos pelos satélites e drones que recolheram «informação espácio-temporal obtida através de teledetecção».
Segundo, Tiago Barros, um dos investigadores responsáveis por este trabalho, foram estudadas «bandas espectrais e técnicas de segmentação mais apropriadas para a identificação de linhas de vinhas em imagens aéreas»; este método permitiu «diferenciar píxeis pertencentes às videiras, de píxeis pertencentes a outros elementos (por exemplo, vegetação entre linhas), para evitar a contaminação de dados».
É precisamente este “detalhe” que permite fazer «estimativas mais fiáveis em tarefas como, por exemplo, estimação de colheita ou avaliação do vigor das plantas» – foi aqui que as câmaras espectrais e RGB dos drones fizeram a diferença.
Sobre a aplicação de tecnologia à vitivinicultura, Tiago Barros lembra que este sector é «predominantemente manual e pouco eficiente» e que os projectos de agricultura de precisão, como este, promovem um trabalho «mais eficiente», que é «essencial para melhorar a qualidade e segurança alimentar», sem que isso comprometa «sustentabilidade ambiental».
Além do ISR e da FCTUC, este projecto de monitorização de vinhas teve ainda a participação da Escola Superior Agrária de Coimbra e foi desenvolvido no âmbito do programa Al+Green: Automação Inteligente na Agricultura de Precisão, com financiamento do MIT-Portugal e da Fundação para a Ciência e a Tecnologia.
