IA aplicada a um sistema de alerta e deteção precoce de Phytophthora cinnamomi em montado/ dehesa

BACKGROUND

Reforçar a cooperação científica e tecnológica em áreas prioritárias para as zonas fronteiriças é importante tanto para Portugal como para Espanha, na perspetiva da valorização e desenvolvimento sustentável dos recursos ambientais, económicos e societais destas regiões.

Em 2020, no âmbito da Missão, Visão e Valores que prossegue, a Fundação “la Caixa” lançou, pelo terceiro ano, o Programa Promove – O Futuro do Interior, em parceria com o BPI e a Fundação para a Ciência e a Tecnologia. O objetivo é apoiar iniciativas inovadoras em domínios estratégicos para o desenvolvimento das regiões do Interior de Portugal, que sejam replicáveis noutras regiões com características semelhantes.

A aplicação de sistemas de monitorização e alerta em grandes manchas florestais, utilizando tecnologias digitais robóticas e de inteligência artificial (IA) em larga escala, foi o tema no âmbito do qual o InnovPlantProtect (InPP) enquadrou este projeto a dois anos, que foi um dos vencedores da edição de 2020 do Programa Promove: “IA aplicada a um sistema de previsão e deteção precoce de Phytophthora cinnamomi em ecossistemas de montado/ dehesa”.

SINOPSE

O montado português é um sistema agropastoril semelhante ao espanhol dehesa, ambos reconhecidos pelo seu valor cultural, económico e ecológico. O sobreiro (Quercus suber) e a azinheira (Quercus rotundifolia), duas das espécies representativas deste ecossistema transfronteiriço (Alentejo, Extremadura e Andaluzia), permitem usufruir de diversos serviços, como a produção de cortiça e lenha, alimento para espécies animais (porco preto e gado), sequestro de carbono, redução da erosão do solo, habitat para espécies raras e endémicas, constituindo ainda espaços recreativos relevantes.

Em Portugal e Espanha, o sistema de montado/ dehesa tem vindo a sofrer, há vários anos, um declínio preocupante. A causa para este declínio nem sempre é clara e é devida a vários factores, tais como stress hídrico elevado, pobres nutrientes no solo, sobrepastoreio, má gestão da terra e presença de pragas e doenças. Uma em particular, o oomiceta Phytophtora cinnamomi (Pc), organismo parasita similar a um fungo introduzido na Europa no início do século XVIII, tem sido apontado como um dos principais agentes patogénicos.

Estudos recentes baseados em técnicas de deteção remota, análise epidemiológica espaçotemporal ao nível da paisagem e avaliação da fragmentação e conectividade em ecossistemas florestais contribuíram para compreender melhor a atuação do Phytophtora cinnamomi enquanto causa da doença conhecida como declínio do montado.

OBJETIVOS

O projeto proposto tem como objetivos o uso da tecnologia digital mais recente de deteção remota e Inteligência Artificial (IA) com vista ao desenvolvimento de um sistema de alerta e deteção precoce, e de modelos de transmissão espacial de surtos de Pc.

As áreas de estudo são três: duas em Portugal (concelhos de Avis e Ourique) e uma em Espanha (Alcuescar). Duas associações de produtores estão envolvidas no projeto na qualidade de stakeholders: a ACPA – Associação de Criadores de Porco Alentejano e a Aflosor – Associação Agro-Florestal da Região de Ponte de Sor.

ATIVIDADES

De forma a atingir os objetivos programados, o projeto encontra-se articulado sob a forma de diversas atividades. Algumas são executadas no terreno:

1. inventariação de árvores e avaliação visual dos sintomas da doença;

2. recolha de amostras de solo e raízes;

3. cálculo do índice de área foliar;

4. amostragem de solo para análise de características físico-químicas;

5. campanha de drones;

6. participação em eventos.

Outras atividades são executadas em laboratório experimental (identificação do organismo patogénico) e em laboratório computacional (análise de imagens e desenvolvimento de modelos baseados em IA).

Logotipo do projeto de IA

ORGANIZAÇÕES ENVOLVIDAS

Equipa

Member
Position
Líder de projeto, InPP
Investigador, InPP
Investigador, InPP
Alberto Hornero
Investigador independente
Ana Cristina Moreira
Investigadora, INIAV
Enrique Cardillo
Investigador, CICYTEX
Rocío Hernández-Clemente
Investigadora, Universidad de Córdoba