No âmbito do Plano de Ação Europeu para o Desenvolvimento da Agricultura Biológica, em 2020, em Portugal, a superfície agrícola utilizada em agricultura biológica foi de 322 039 ha, com uma área em conversão de 50.185 ha, envolvendo 6795 operadores e 5945 produtores (i.e., relativamente a 2019, um acréscimo de 8,9%, 50%, operadores e 308 novos agricultores). Esta tendência traduz uma grande apetência por parte dos consumidores para consumir alimentos obtidos em modo produção biológica, contudo ainda prevalece uma grande margem de progressão para a produção e transformação de produtos biológicos, pelo que subsiste ainda um grande potencial de inovação que poderá traduzir-se em ganhos de competitividade e, de forma consequente, mais valias económicas.

No contexto, das tecnologias emergentes de última geração, surge a oportunidade para a criação de sistemas de monitorização, controlo e gestão inteligentes, utilizando tecnologias IoT (Internet of Things), tais como redes LoRa Peer to Peer que combinadas com comunicação via rede celular/satélite pode monitorizar grandes áreas em tempo real, com custos acessíveis. Todos estes dados podem ser armazenados em servidores especializados para Big Data, podendo ser facilmente visualizados e analisados. Tendo acesso aos dados através de uma API, podem utilizar-se sistemas de Inteligência Artificial combinados, como Machine Learning para processamento dos dados agregados dos vários sensores, e Image Processing para classificação automática da evolução das culturas. Todo este conhecimento poderá ser ainda agregado numa ferramenta única, simples e low cost para analisar de forma eficiente diferentes culturas, gerando alertas quando detetados desvios aos parâmetros desejados e oferecer recomendações aos agricultores. Neste sentido, ter a capacidade de ter acesso à informação que permite uma tomada de decisão ágil torna a atividade agrícola mais eficiente, mais rentável e aliciante.

A Viticultura Biológica depende de diversos fatores nomeadamente da textura do solo, pH, nível de matéria orgânica e nutrientes, pluviosidade. Requerendo, portanto, uma interface solo/planta rica e estável, com um bom nível de matéria orgânica e com um pH adequado (6.5 a 7.5). Neste enquadramento propõe-se a criação de um instrumento de gestão de precisão e agregadora para otimização deste tipo de cultura, considerando o/a: Binómio stress hídrico da planta e sua corelação direta com qualidade da Uva; Potencial de produtividade com aplicação cirúrgica de B e Mg; Ph do solo em valores de pH adequado (6.5 a 7.5); Qualidade e diversidade da microbiota do solo (essencial nos sistemas em produção biológico, por determinar a biodiversidade a par da ciclagem de nutrientes em sistema stady-state). Torna-se assim relevante introduzir de forma eco-sustentável, um sistema sensorial para integração e interpretação de dados baseados em Inteligência Artificial (IA), como algoritmos de aprendizagem automática capaz de medir e controlar todos os fatores que podem fazer variar este ecossistema, nomeadamente a “vitalidade do solo”, sem o recurso à tradicional análise de solo que apresenta custos elevados e cuja informação leva tempo. Este sistema irá potenciar, o aumento de produtividade e a fixação de carbono no solo, bem como a preservação da biodiversidade do ecossistema, constituindo uma ferramenta de fácil acesso com uma interface intuitiva e simples, facilitando a gestão agrícola, otimizando a sua produção e gestão de recursos.

Propõe-se o desenvolvimento de uma plataforma IoT (Internet of Things) de apoio à gestão que com técnicas de computação inteligente que possa controlar e gerir todos os fatores que otimizam a atividade vitícola biológica. O acesso eco-eficiente a esta informação será uma grande mais-valia ao gestor na tomada de decisão, podendo obter um produto final com qualidade, com minimização de impactos ambientais da cultura e gestão de recursos simples e agregadora. Este sistema permitirá agregar dados vindos de uma rede local LoRa Peer to Peer, podendo cobrir uma área extensa a custo reduzido, e enviar dados de uma forma eficiente para um servidor na Cloud preparado para Big Data, que serão processados por algoritmos que serão criados, tendo por base o conhecimento agrícola da espécie.

Numa primeira fase dimensiona-se o sistema de monitorização, selecionando-se exatamente a gama e tipo de tecnologia, considerando-se que a gestão da rega será especialmente sensível para minimização e gestão do stress hídrico e manutenção da atividade microbiota (intimamente ligada à variação de: - micro e macronutriente - Al, Ca+Mg, P, C/N, MO, SB, argila; pH; porosidade do solo; condutividade do solo e humidade). Propõe-se assim um sistema heterógeno de monitorização das variáveis indexadas ao desenvolvimento do ciclo vegetativo da cultura (Imagens multiespectrais para cálculo de índices NDVI recolhidas por Drones; Dendrómetros; Sensores no solo - pH, condutividade, Micro e Macronutrientes, temperatura e humidade no solo a diferentes profundidades e ar do solo; Sensores água de rega e caudalímetros; Dados meteorológicos (de estações locais ou próprias); Sensores ao nível do solo e das copas das árvores. Todo este sistema será sempre validado por análises laboratoriais até que se comprove que o sistema é robusto o suficiente para que o operador confie nos dados recolhidos.

O sistema e informação gerada será compilada de forma simples e clara numa interface gráfica simples (user-friendly) para utilização num computador, tablet ou telemóvel e com diversos níveis de utilizador. Serão criados níveis de utilização básicos apenas com acesso a alguns dados e alertas e sistemas com maior nível de acesso a informação para um utilizador mais técnico. O sistema será parametrizado com intervalos de confiança para os vários valores a monitorizar, gerando avisos (email, sms, plataforma web) sempre que se verifiquem valores fora desses intervalos e detetando fontes de poluição difusa. Com o aumento da base de dados armazenada, o sistema irá adquirir a capacidade para prever/antever situações anteriormente registadas e fornecer recomendações recorrendo a técnicas de Inteligência Artificial (i.e., Machine Learnig o com Image Processing), de acordo com a dinâmica temporal da cultura. Todas as operações e correções ocorrerão em paralelo com a monitorização do estado da cultura, com recurso a índices NDVI obtidos através de imagens multiespectrais capturadas por Drones, combinado com o próprio crescimento da planta através de dendrómetros.

Essencial será ainda o controlo da qualidade do produto final para que seja correlacionado no algoritmo com todos os dados recolhidos. Assim o sistema será sempre validado a três níveis: análises laboratoriais que confirmem as medições pelo sistema de monitorização; análise do solo para confirmação dos dados extrapolados para microbiota do solo; controlo laboratorial dos requisitos de qualidade do produto final para confirmação dos resultados esperados pela gestão de alta precisão do sistema.

O Departamento de Ciências da Terra (DCT) será o elo de ligação entre os produtores agrícolas e a componente tecnológica a desenvolver durante o projeto. Será através do DCT que serão efetuadas todas as análises laboratoriais a nível do solo (tipo e teor em macro e micro nutrientes, matéria orgânica, pH, condutividade), água (pH, condutividade – TDS, oxigénio dissolvido, potencial redox, catiões – Na, K,Ca, Mg e aniões – HCO3^- ; SO4 ^2-;  Cl , NO3^-, PO4 ^2-) culturas( caracterização da cinética de micro e macro nutrientes, quantificação de fotoassimilados com análise por infravermelhos e florescência, estado hidro da cultura, colorimetria CIELAB e índice de permeabilização tecidular para a aferição de stresses potenciais. Será também responsável por trazer o seu know-how a nível da análise dos resultados da monitorização (dos sensores à imagens aéreas e aos drones) e seus impactes na qualidade da cultura e interpretação da sua evolução ao longo do tempo. O DCT levará a cabo a recolha das imagens de drones e SIGs (Sistemas de Informação Geográfica) que posteriormente serão analisadas no algoritmo de análise desenvolvido. Será ainda responsável pela incorporação do hardware, e respetiva comunicação com o servidor, a nível da monitorização sensorial dos solos, água, características físicas da planta, ar ambiente, estações meteorológicas, e imagens recolhidas no local. Com base em todos os dados recolhidos será desenvolvido um algoritmo de suporte à decisão do agricultor onde o DCT, através do seu know-how técnico, fornecerá toda a informação interpretativa e de análise dos dados que se implementará a nível de programação e posterior integração com a User Interface (UI) a desenvolver para consulta pelo produtor. Será também responsável pela arquitetura de aquisição de dados quer a nível da escolha da base de dados quer da plataforma de Internet of Things (IoT).

Relativamente aos parceiros Agrobio e Quinta do Montalto serão, à semelhança dos restantes produtores a integrar no projeto, responsáveis por disponibilizar o espaço para a análise laboratorial das culturas, solos e água e alguns casos a implementação do sistema de monitorização sensorial e de imagens. Os produtores serão também essenciais na definição dos requisitos para a o crescimento da cultura mantendo ao mesmo tempo os critérios de qualidade do seu produto final. Todos estes inputs serão essenciais para, juntamente com o contributo do DCT, alimentar o algoritmo de análise e interpretação criando a devida robustez ao instrumento de suporte à decisão do produtor.

O Centro de Competências para a Agricultura Biológica e para o Modo de Produção Biológico CCBIO será o principal elo de ligação entre todas as partes envolvidas no projeto, desde o DCT aos produtores a incorporar no presente projeto. Como centro de competências do setor terá também um papel fundamental na definição estratégica dos objetivos e metodologias do projeto para ir de encontro com as necessidades do setor assim como com a estratégia a nível nacional e europeia para o setor agrícola.

Importa ainda salientar a atividade fundamental do presente projeto a nível de promoção e divulgação dos resultados entre todas as partes. O DCT, sendo um centro de investigação universitário levará a cabo ações de divulgação científica através da redação de papers, teses de mestrado e participação em conferências científicas da área. Através de prestadoras de serviços da DCT, PMEs tecnológicas poderão apresentar os resultados do presente projeto em feiras e conferências empresariais do sector tecnológico aplicado à agricultura de precisão, bem como através dos seus parceiros BCSD Portugal e Sinestecnopolo com fortes competências para a disseminação de resultados. Os parceiros Agrobio, Quinta do Montalto e o CCBIO, levarão a cabo a divulgação dos trabalhos e respetivos resultados do projeto junto dos principais players do sector agrícola, de forma a aproximar os desenvolvimentos de investigação tecnológico com a aplicação prática na agricultura, através da presença em feiras e eventos do sector.