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

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Resumo: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.
Autores principais:Peixoto, Carlos Manuel Olo
Assunto:Viticultura de precisão Míldio da videira
Ano:2019
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
Idioma:português
Origem:Repositório da UTAD

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