Estudo e aplicação de modelos de previsão de doenças da vinha sobre plataformas de IoT

• Autor(a) principal: Peixoto, Carlos Manuel Olo
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/10199
• topic: Viticultura de precisão; Míldio da videira

A cultura da videira exige um volume de investimentos elevado, principalmente nas áreas de irrigação, conservação pós-colheita e no controlo fitossanitário. Apesar disso, pragas e doenças são problemas cada vez mais sérios. O ataque por parte do agente patogénico, de forma geral e, particularmente, do míldio da videira, possui estreita interação com o clima. No entanto, as plantas produzem alterações nas variáveis climáticas dentro de seu próprio copado. Assim, a incidência e a severidade das doenças são influenciadas por este “microclima”, pela suscetibilidade do hospedeiro e pelo inõculo do agente patogénico.Deste modo, na presente dissertação será apresentado um algoritmo baseado na Regra dos 3–10 que tem o intuito de prever o surgimento de uma das principais doenças da vinha, o míldio da videira, através da utilização de uma plataforma IoT e um algoritmo de previsão de ocorrência de infeção, interligado por uma Interface API RESTfull capaz de sugerir uma probabilidade de evolução da doença ao agricultor e este ser notificado caso esta ultrapasse algum limiar. Este algoritmo incorpora uma previsão da precipitação a 3 dias como forma de otimizar o fitofármaco mais adequado às condições atuais. Pretende-se assim uma gestão mais apertada da fitossanidade da cultura com o objetivo de reduzir o número de tratamentos e assim melhorar a rentabilidade possível da produção vinícola.