O setor vitivinícola é um ativo importante para a economia nacional com crescente prestígio internacional. Apesar dos avanços tecnológicos do setor, a produtividade vitivinícola (PV) continua extremamente dependente do clima o que origina fortes oscilações interanuais na PV, com efeitos adversos quer para as instituições de regulação, quer para os operadores do setor que têm de lidar com os riscos desta imprevisibilidade e procurar soluções para mitigar o seu impacto. Até porque os cenários climáticos apontam para um agravamento dramático desta instabilidade.

A previsão da produtividade (PP) é um instrumento útil para minimizar os riscos causados pela variabilidade da PV. Aborda aspetos políticos, económicos, socio-culturais, tecnológicos ambientais e legais (PESTAL), relevantes para a gestão estratégica da empresa e do setor, como um todo, podendo atuar no planeamento da vinha e da adega, no suporte a operações culturais, na definição de objetivos económicos, entre outros.

Todavia, apesar desta multidimensionalidade, as empresas não dispõem de um sistema de PP operacional. O IVV efetua uma PP a nível regional, mas esta, para além de pouco precisa, é divulgada próxima da vindima o que lhe retira utilidade. Um sistema de PP para ter utilidade para os diversos atores do setor, deverá abranger distintos níveis de análise espacial (empresa/regional) e temporal (precocidade). Tal sistema não está ainda estabelecido nem Portugal nem noutros países vitivinícolas.

O conhecimento acumulado e a tecnologia para implementação deste sistema PP, embora disponível, apresenta ainda uma TRL baixo (5-6), pelo que a sua transferência para as empresas (TRL 8-9) não ocorreu. Assim, a integração deste conhecimento ainda não é trivial e requer investigação em linha com os objetivos desta candidatura: dotar o setor vitivinícola português com um sistema de PP avançado que considere a dimensão espácio-temporal, multi-ator, e permita destacar este setor nacional no panorama vitivinícola mundial.

A PV é determinada pelos componentes da produtividade (CP) que de modo simplista são: i) nº de inflorescências ou cachos por área (NC), ii) nº de flores ou bagos de cada cacho (NB) e iii) rendimento (RT): massa de uvas/vinho. As estimativas do NC e NBflores podem ser efetuadas desde o 1º mês após o abrolhamento até à floração, enquanto o NBbagos apenas podem ser conhecidos após o vingamento. A estimativa do RT só é relevante entre o pintor e a vindima.

A fenotipagem visual dos CP (NC x NB) é ainda utilizado por viticultores para estabelecer a sua PP, mas não é eficaz. A utilização de sensores ótico-fotónicos proximais (SOP) com diferentes resoluções espectrais montados em plataformas terrestres ou aéreas permitirá apoiar o viticultor com a fenotipagem digital destes CP. Estes SOP disponibilizam o mapeamento dos CP para fazer a PP ao nível da parcela, ou mesmo em zonas intra-parcela, numa ótica de agricultura de precisão.

O ciclo reprodutivo da videira desenvolve-se em dois ciclos vegetativos simultâneos em que o desenvolvimento dos primórdios das inflorescências no interior dos gomos hibernantes decorre na floração do 1º ciclo, cerca de 18 meses antes da colheita. O desenvolvimento de tecnologia capaz de determinar de modo eficiente os primórdios das inflorescências no interior dos gomos hibernantes abre perspetivas para obter uma previsão ultra-precoce, de grande valor para os viticultores.

A vinha está geralmente instalada em zonas contíguas de considerável dimensão o que perspetiva a utilização de satélites de observação da terra (SOT) e outras técnicas como o pólen atmosférico para a PP regional. O setor vitivinícola dispõe de acervos de dados históricos de PV de grande relevo (> 90 anos) e que podem ser utilizados para perceber a resposta da vinha ao clima. Este acervo de dados pode ser valorizado na PP.

Assim, o Wine4cast tem fortes impactos, quer ao nível na endogeneização do processo produtivo das PME’s, quer ao nível do desenvolvimento tecnológico e externalidades do setor como um todo, preparando-o para uma resposta aos desafios PESTAL.

 

O s  O Wine4cast irá utilizar dados de diversas fontes como o pólen atmosférico, deteção remota (SOT e SOP), condições climáticas passadas/presentes (in-cast) e cenários (for-cast) conjugadas com técnicas de inteligência artificial na PP. O projeto utiliza tecnologia com TRL 5-6 que será alavancada até um nível TRL8. Decorre nas regiões do Douro e Oeste onde serão instalados campos de testes.

1. PP AO NIVEL DA PARCELA

1.1. PP ULTRA PRECOCE (PUP)

Análise da fertilidade dos gomos hibernantes (FGH) na floração para formular uma PP cerca de 18 meses antes da colheita. A PUP é efetuada ainda no repouso vegetativo, permitindo ao viticultor adequar o nível de poda para controlar a PV de acordo com o seu plano de negócio.

Esta PP tem sido desenvolvida com a análise da FGH por microscopia que é um método destrutivo, demorado e caro. No Wine4cast serão testados SOP baseados em espectroscopia VisNir e tomografia multiespectral, multiescala com capacidade de gerar imagens tridimensionais dos gomos (Spectom – INESCTEC). Ambos os SOP permitem analisar o FGH in-sito não destrutivos.

A performance destes SOP para avaliar a FGH será testada em laboratório utilizando cortes histológicos de várias castas.

1.2. PP INTRA-CICLO VEGETATIVO (PIC)

Análise dos CP (NC, NB, RT) para estabelecer PP ao longo do ciclo (saída dos cachos - vindima). Até 28 dias após a floração, as PP serão processadas considerando apenas o NC e NB. Posteriormente, serão incluídas outras variáveis com impacto no RT tais como clima, água no solo e indicadores de severidade das doenças. A PIC permitirá atualizar a PUP.

Os SOP (RGB_D, multiespectrais e térmicos) montados em plataformas terrestres, micro-drones (<10cm) e drones com voos de baixa altitude, adquirem imagens de videiras para quantificar os CP a utilizar na PIC. Testar a usabilidade das diferentes plataformas; os microdrones apresentam baixo custo e permitem aquisição de imagens próximo da canópia.

Criação de bases de dados de imagens (sensor/plataforma) anotadas por castas e fenologia para treino e avaliação de modelos de machine learning (ML) (ex. SSD e YOLO) para deteção dos CP (inflorescências/cachos e flores/bagos). Desenvolvimento de ML para rastreio para evitar contagens múltiplas de CP. Avaliação do rigor da PIC com medições dos CP nos campos de testes.

2. PP AO NIVEL REGIONAL

2.1. PP INTRAANUAL (PIA)

Análise hierárquica que inclui a determinação, na fase da floração, do potencial de PP através da quantificação do pólen atmosférico, seguido de uma abordagem inovadora utilizando técnicas de deteção remota (SOT eg. Sentinel) para determinar o impacto das condições pós-floração na PV. Séries longas de dados polínicos estão disponíveis na FCUP para serem utilizadas no projeto.

2.2. PP DE LONGO-PRAZO COM CENÁRIOS CLIMÁTICOS (PLP)

Em cada região, é estimada a probabilidade de ocorrência de níveis de PV (ex. elevado/baixo) para um horizonte temporal alargado (>10 anos). A PLP é relevante para o setor, nomeadamente, para o seu planeamento e definição de riscos relacionados com a variabilidade da PV incluindo cenários climáticos. A PLP tem como base em séries longas (>90 anos) de dados de PV e climáticos (InCast) e serão utilizados para fazer previsões (forCast) a longo prazo, para diferentes cenários climáticos disponíveis.

Serão testadas de abordagens de ML e séries temporais para identificar as propriedades cíclicas da PV determinadas pelo clima e probabilidade de ocorrência de diferentes níveis de PV que se considerem relevantes para o setor.

3. IMPLEMENTAÇÃO, CAPACITAÇÃO E UTILIZAÇÃO DA PREVISÃO

Design dos campos de teste e delineamento da amostragem para cada PP.

Capacitar os recursos humanos das PME para a implementação, monitorização, utilização e endogeneização das PP com módulos específicos. Transferência de tecnologia.

Definição de indicadores e mapeamento de objetivos de desempenho, utilidade e operabilidade dos sistemas de PP nas suas escalas espacial e temporal e (ex. rigor, precocidade, custos).

Desenvolvimento de uma plataforma multi-ator para aceder aos resultados das PP obtidos e sua utilização na PME, considerando a análise PESTAL.

Universidade do Porto (FCUP): A experiência científica em modelação preditiva da produção agrícola, utilizando técnicas diversas como a aeropalinologia, sensores de monitorização biofísica e técnicas de deteção remota utilizando SOT e SOP, permitem à FCUP o acompanhamento de todas as atividades prevista no Wine4cast. No âmbito da PP a FCUP tem mantido atividades continuadas de transferência de tecnologia com prestigiadas instituições nacionais (e.x IVDP) e internacionais (e.g. Bureau National Interprofessionnel du Cognac; Comité interprofessionnel du vin de Champagne). Está apetrechada com os recursos necessários para a realização de cortes histológicos para avaliar a FGH (PUP) e proceder às análises polínicas atmosféricas. A FCUP irá também colaborar no processamento, análise e modelação dos dados provenientes de sensores óticos proximais e satélites. Fruto de anteriores projetos a FCUP dispõe de série longas (>90 anos) de dados PV e clima que irão ser utilizados no projeto. Coordenação das atividades de planeamento da amostragem e modelação inerentes à PP.

INESC TEC: Exploração e utilização de SOP e tomografia (Spectom), processamento de dados e IA. Montagem e acoplamento dos SOP na plataforma robótica e microdrones para realizar leituras na vinha. Implementação das atividades de planeamento da amostragem e modelação inerentes à PP. Análise de séries temporais.

INIAV (Pólo de Inovação dois Portos): Coordenação das atividades de design, implementação e monitorização dos testes de campo com SOT e drones. Caber-lhe-á a definição de indicadores de desempenho e operacionalidade e utilidade das PP considerando a abordagem PESTAL. Certificação dos resultados das PP e endogeneização PME. Coordenação da análise PESTAL. Capacitação de RH das PMEs.

ADVID: Como principais responsabilidades, na região do Douro: i) Definição de indicadores e mapeamento de objetivos de desempenho, utilidade e operabilidade dos sistemas de previsão nas suas escalas temporal e espacial (ex. rigor, precocidade, custos), iii) coordenação do design, implementação e acompanhamento dos campos de testes a implementar nas PMEs da região do Douro, iv) Capacitação de RH das PMEs do Douro, v) fornecimento de dados meteo e indicadores de pressão de doenças e vi) disseminação dos resultados do projeto com demonstrações nos campos de teste e análise PESTAL.

COTHN: tem como principais responsabilidades, na região do Oeste: i) Definição de indicadores e mapeamento de objetivos de desempenho, utilidade e operabilidade das PP nas suas escalas temporal e espacial (ex. rigor, precocidade, custos), iii) coordenação do design, implementação e acompanhamento dos campos de testes a implementar nas PMEs da região do Oeste, iv) Capacitação de RH das PMEs, v) fornecimento de dados meteo e indicadores de pressão de doenças e vi) disseminação dos resultados do projeto com demonstrações nos campos de teste e análise PESTAL.

SPIN.Works, S.A.: Recolha de imagens provenientes de SOT e de SOP montados em drones nas parcelas de testes da região do Douro e Oeste. Processamento das imagens dos diferentes sensores e produção de informação relevante geo-referenciada. Desenvolver a infraestrutura dos sistemas de informação do projeto incluindo a produção de interfaces com o utilizador.

DUORUM VINHOS, S.A. e PME’s do Setor:  Representam o utilizador final das PP desenvolvidas, assumindo aqui a função de "alpha-tester". Caber-lhe-á validar a solução desenvolvida, posicionando-se como utilizadores de referenciação positiva para os demais agentes do setor. Estas PME’s irão demonstrar o processo de endogeneização no seu sistema de produção (operabilidade) e modelo de negócio (utilidade) das PP desenvolvidas. Tarefas: i) coordenar e implementação campos de testes, ii) acompanhamento das atividades do projeto, iii) Produzir relatórios de acompanhamento das atividades, iv) colaborar nas atividades de disseminação. Os RH das PME’s participam em ações formativas e testes de capacitação desenvolvidas no Wine4cast específicas para a implementação das soluções e disseminação.