AGRICULTURA DE PRECISÃO 22 limitações associadas a estas tecnologias. Os VANT, incluindo os sensores e software de processamento, apresentam elevados custos de aquisição, além da necessidade de operadores técnicos capacitados e dos custos fixos associados às especificidades de cada campanha. Em contraste, os dados de satélite (e.g., Sentinel-2) são fornecidos gratuitamente e com revisitações periódicas a cada cinco dias pelas principais agências espaciais (e.g., ESA, NASA). No entanto, a baixa resolução espacial (10 m/px) destes dados tem restringido a sua aplicação em amplas áreas de cultivo (e.g., criação de mapas de distribuição de terrenos agrícolas), sendo raramente utilizados para tarefas de agricultura de precisão. O desafio é ainda mais pronunciado em culturas em linha, como as vinhas, devido à presença de entrelinhas (espaços entre as fileiras de vinha cultivada). Apesar desta limitação, além da possível captura deficiente devido a barreiras atmosféricas (nuvens), o uso de dados de satélite apresenta vantagens em termos de custo e escalabilidade, sendo possivelmente a solução tecnológica mais democrática no que refere ao acesso e uso deste tipo de soluções. Este projeto explora uma estratégia para superar esta limitação através do uso de modelos de super-resolução, como o SwinIR (Liang, J et al, 2021), que permitem aumentar a resolução de imagens de muito baixa resolução. Assim, as imagens de alta resolução (3-5cm/px) obtidas por VANT, em combinação com as imagens obtidas por satélite (Sentinel-2), são usadas para treinar esse mesmo modelo de super-resolução, visando melhorar a resolução espacial das imagens de satélite e, consequentemente, a estimativa de parâmetros de fitossanidade das plantações agrícolas. Nesta fase, já conseguimos melhorar a resolução de 10 m até 0.7 m. É também de ressalvar que a metodologia proposta e desenvolvida neste projeto também pode ser aplicada a outro tipo de culturas (amendoal, etc.). Este projeto representa apenas a ignição de algo que pode ser aplicado na agricultura em geral. PARCERIAS ESTRATÉGICAS DO PROJETO: TeroMovigo – Earth Innovation A TeroMovigo é entidade líder é responsável pela gestão e operacionalização de todo o projeto. No entanto, em particular, a TeroMovigo também está especificamente responsável por todas as campanhas de observação por VANT e respetivo tratamento de dados, assim como das imagens Satélite (Sentinel-2), criando o dataset para a implementação e treino da super-resolução. A TeroMovigo é uma empresa fundada em 2017 que atua nos domínios da geodesia e geomática e que tem, desde 2021, a sua sede no Instituto Pedro Nunes, Coimbra e uma filial em Cortes do Meio, perto da Covilhã, onde desenvolve grande parte dos testes com a sua frota de VANT (asa fixa: Quantum Systems Trinity F90+; multirotor: DJI matrice 600 Pro, DJI Matrice 300 e DJI Phantom 4 pro V2.0, etc.) e Sensores (ótimos, térmicos, LiDAR, INS, Magnetómetros, etc.). Desde o início de 2024, que é membro associado da Associação SFCOLAB – Laboratório Colaborativo para a Inovação Digital na Agricultura (Smart Farm CoLAB). Coordenadores principais do projeto: André Sá (andre_sa@ipg.pt), Machiel Bos (machiel.bos@teromovigo.com) Universidade da Beira Interior A Universidade da Beira Interior, na pessoa do professor João Neves e da aluna de Mestrado Ana Margarida, desenvolve trabalho de investigação na área de IA, em particular, na área da análise inteligente de imagem, estando, por isso, na coordenação da implementação e desenvolvimento da super-resolução e na extração de métricas de fitossanidade a partir de imagens. CoLAB Food4Sustainability O CoLAB Food4Sustainability (F4S) é um laboratório colaborativo, desde 2019 (pela FCT). É uma organização sem fins lucrativos dedicada à inovação na produção sustentável de alimentos, tendo como missão desenvolver e testar abordagens emergentes para a transição para sistemas de agricultura mais sustentáveis e também na capacitação de agricultores locais para o uso de soluções digitais inovadoras. A F4S é responsável pelas observações in situ e respetivo cálculo e correlação entre os dados obtidos por observações in situ; imagens obtidas por VANT e as imagens de super-resolução provenientes da aplicação dos algoritmos de super-resolução às imagens de satélite. Adega Cooperativa de Pinhel O projeto conta com o entusiasmo e colaboração da Adega Cooperativa de Pinhel. A Adega Cooperativa de Pinhel tem cerca de 2300 associados nos concelhos de Pinhel, Almeida, Mêda e Trancoso, sendo a zona em estudo pertencente à região de Pinhel. Este projeto está a ser realizado em estreita colaboração com a Adega Cooperativa de Pinhel e serão os seus associados os primeiros a ter à sua disposição workshops de divulgação sobre o uso dos produtos finais deste projeto. n E-mails de contacto referentes a cada entidade: machiel.bos@teromovigo.com; ana.margarida.dias@ubi.pt; andre_sa@ipg.pt
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