57 SMART FARMING A aplicação prática destas ferramentas já está a dar frutos em várias culturas. Helena Vazão destaca os modelos preditivos, otimizados pelo SFCOLAB, para oídio e míldio na vinha – doenças que historicamente representam um grande desafio para os viticultores –, que utilizam dados agroambientais e meteorológicos para calcular riscos de infeção e indicar os momentos críticos para tratamentos. “De forma prática, a plataforma indica automaticamente os dias críticos para aplicação de tratamentos preventivos, permitindo atuar antes da manifestação visível dos primeiros sintomas da infeção”, explica. O resultado tem sido, segundo os parceiros, uma redução de custos e de desperdícios, sem comprometer a qualidade da produção. Outro exemplo encontra-se na monitorização da maturação, em que sensores instalados diretamente na canópia e drones com câmaras de alta resolução permitem mapear a variabilidade da vinha e ajustar o calendário da vindima ao estado real de cada parcela. O SFCOLAB tem ainda apostado na criação de plataformas digitais acessíveis, que integram informação de diversas origens e oferecem recomendações práticas em tempo real. Estas soluções procuram tornar as tecnologias de agricultura de precisão inclusivas, permitindo a sua utilização não apenas em grandes empresas agrícolas, mas também em explorações familiares de pequena e média dimensão. A aposta na simplificação da interface e na capacitação tecnológica tem sido uma estratégia-chave para vencer resistências culturais e operacionais no setor. Além do SFCOLAB, também o Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária (INIAV), liderado por Nuno Canada, acumula exemplos que ilustram o estado da arte desta revolução digital e têm desempenhado um papel central nesta transformação. Enquanto “laboratório de Estado”, como designa Nuno Canada, a instituição alia a investigação aplicada à proximidade com os agricultores e com o território, promovendo projetos que visam acelerar a digitalização e a transição tecnológica. “O INIAV apresenta um papel determinante no desenvolvimento e promoção do smart farming e dos modelos preditivos em Portugal”, refere o presidente, sublinhando a importância da experimentação em polos de inovação distribuídos pelas principais regiões agrícolas, que funcionam como verdadeiros laboratórios a céu aberto. Piloto tecnológico no Olival - Sistema de monitorização próxima SOFIS. © SFCOLAB. O resultado do smart farming é a possibilidade de prever problemas, antecipar necessidades e otimizar recursos
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