Proposta
Com vista ao desenvolvimento de um sistema melhorado de apoio à decisão para a irrigação de precisão, será necessário ter em conta a disponibilidade e escalabilidade dos dados e a quantificação do stress hídrico da planta. Tendo em conta este desafios e oportunidades, o sistema de suporte à decisão de irrigação de precisão proposto inclui três componentes: aquisição de dados; modelação e análise; e apoio à tomada de decisão. Esse sistema deverá ser escalável, econonómico, fiável e de fácil utilização pelos produtores.
A arquitectura proposta integra dados meteorológicos, dados da planta e dados do solo, obtendo modelo de simulação de crescimento da planta (esse modelo conta com o valores do estado hídrico das plantas, obtido no desafio 1), de forma a, com recurso a modelos
previsionais, calcular automaticamente as dotações de rega óptimas. A arquitectura considera as reservas de água existentes, e eventualmente, a utilização de águas provenientes da adega ou de armazenamento de águas pluviais (estes cenários são considerados no módulo Estratégia de Irrigação). Da arquitectura faz parte um Modelo Económicoque recebe diversos inputs relativos à produtividade e qualidade (rendimento da colheita), assim como, os gastos associados à rega. O sistema proposto recorre a um módulo de Machine Learning (algoritmo genético), de forma a que, a médio e longo prazo, como os dados do acumular de diversas campanhas, a componente económica é tida em conta
na aferição das dotações de rega (i.e. se um défice hídrico severo a moderado, em determinada exploração, não se refletir em perdas de produção, as dotações de rega não
serão calculadas tendo como objectivo o conforto hídrico da planta).
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