Investigadores de Coimbra estudam vinhas com recurso a deep learning

Um projeto da Universidade de Coimbra mostrou mais uma aplicação relevante da inteligência artificial na agricultura. Uma equipa liderada por investigadores do Instituto de Sistemas e Robótica da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra desenvolveu um sistema de monitorização de vinhas não invasivo que permite detetar e reagir de imediato e de forma localizada sempre que são identificadas doenças e pestes.

Durante 12 meses e com recurso a deep learning, foram estudadas três vinhas da região Centro – Coimbra, Valdoeiro e Quinta de Baixo, que apresentam características biofísicas diferentes Para o estudo recorreu-se a informação espácio-temporal obtida através de satélites e drones.

As imagens aéreas, recolhidas através de um drone com uma câmara multiespectral e uma câmara RGB de alta definição, ajudaram a definir as linhas das vinhas, e a fazer melhores estimativas sobre a colheita e a avaliação do vigor das plantas. Essa informação foi usada para criar modelos de segmentação «baseados em Deep Learning que têm melhor desempenho quando comparados com métodos clássicos», garantem os investigadores. 

O trabalho permitiu validar o uso deste tipo de abordagem de câmara dupla para aquisição de dados e o seu potencial valor para a agricultura de precisão e os resultados foram já publicados na revista científica Computers and Electronics in Agriculture, com o título «Multispectral vineyard segmentation: A deep learning comparison study». O trabalho está disponível para consulta aqui. 

Neste estudo participaram também investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores de Coimbra e da Escola Superior Agrária de Coimbra. A pesquisa foi realizada 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.

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