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HACKATHON DOURO & PORTO
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MÉTODO ACESSÍVEL E EXPEDITO DE MONITORIZAÇÃO DO ESTADO HÍDRICO DA VINHA
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INVESTIGADOR PRINCIPAL
António Luís Gomes Valente
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
Doutorado em Engenharia Electrotécnica pela Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro desde 2003. É investigador sénior do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores – Tecnologia e Ciência (INESC TEC). Seus interesses profissionais são em IoT para a agricultura. Especialista em LoRaWAN pela LoRaWAN Academy (LoRa Alliance, SemTech, TheThingsNetork, Microchip, Kerlink).[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row full_width=”stretch_row” css=”.vc_custom_1606209818473{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column width=”1/12″][/vc_column][vc_column width=”5/12″][vc_column_text]
EQUIPA (INVESTIGADORES)
António Valente
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – INESC TEC
Salviano Soares
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – IEETA
Aureliano Malheiro
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – CITAB
João Santos
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – CITAB
Filipe Pinto
Instituto Politécnico de Viseu
Sérgio Silva
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – INESC TEC
Margarida Jerónimo
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro [/vc_column_text][/vc_column][vc_column width=”5/12″][vc_column_text]
EQUIPA (ADVID | CoLAB VINES & WINES)
Nelson Machado
Senior Project Officer / Responsável pelo Eixo da Sustentabilidade
Luis Marcos
Director do Departamento de Serviços Técnicos (DST)
Igor Gonçalves
Candidaturas PDR e OCM / Relações Hídricas da Videira
Samuel Reis
Project Officer / responsável pela área do clima / modelação
Leonor Pereira
Project Officer, responsável pelas áreas da mecanização, sensorização,
automação e robótica
Leonor Tunes
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – INESC TEC
Manuel Oliveira
Project Officer / responsável pela área das ameaças fitossanitárias[/vc_column_text][/vc_column][vc_column width=”1/12″][/vc_column][/vc_row][vc_row full_width=”stretch_row” css=”.vc_custom_1606209855250{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column width=”1/12″][/vc_column][vc_column width=”5/6″][vc_column_text]
DESAFIO
Explorar as correlações entre os potenciais hídricos e diversos tipos de dados edafoclimáticos, e outros, que permitam de alguma forma estimar o potencial hídrico em determinada exploração. Nesse sentido, históricos de potenciais hídricos registados ao longo de várias campanhas, serão correlacionados com variáveis tais como a caracterização dos solos e da instalação de vinha, das castas e porta-enxertos, assim como dados meteorológicos, de satélite, ou obtidos através de drone e por diferentes tipos de sensores.
Tipos de dados a considerar:
- informações acerca de solos (bibliografia e estudos prévios), e caracterizações de vinhas (obtidas junto dos produtores)
- históricos de dados meteorológicos e acesso a rede de estações meteorológicas próprias
- históricos de potenciais hídricos provenientes de trabalhos próprios
- acesso a dados de sondas de humidade próprias
- acesso a dados de satélite
- acesso a dados de voos com drones – a ser obtidos através de contactos com produtores
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SOLUÇÃO
Estratégia para o desenvolvimento de modelos de previsão, passíveis de ser integrados em plataforma, que permitam estimar o estado hídrico da videira a partir de dados obtidos de diversas fontes, de forma que as leituras obtidas possam ser utilizadas com um grau de segurança aceitável no suporte de decisão à gestão das práticas culturais, seja nos processos normais de decisão, ou seja como input para plataformas de suporte à decisão baseadas em IA ou machine learning. Entregável em formato html, a ser disponibilizado como microsite através do site da Hackathon.
Pode aceder a todos os conteúdos desta solução aqui[/vc_column_text][/vc_column][vc_column width=”1/12″][/vc_column][/vc_row][vc_row css=”.vc_custom_1606209846136{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column width=”1/12″][/vc_column][vc_column width=”5/6″][/vc_column][vc_column width=”1/12″][/vc_column][/vc_row][vc_row full_width=”stretch_row” css=”.vc_custom_1606474424944{background-color: #f8f8f8 !important;}”][vc_column][vc_column_text css=”.vc_custom_1639753170152{margin-bottom: 0px !important;}”]
Decision Tree Production Model
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Random Forest Prediction Model
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Support Vector Machine Predictions Chart
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LICENÇA
CERN Open Hardware Licence
Creative Commons Attribution 4.0 International License
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