PT
Os desafios crescentes na procura por alimentos, na variabilidade climática e na escassez de recursos evidenciaram a necessidade de soluções tecnológicas inovadoras na agricultura. Este trabalho apresenta uma plataforma de software de análise de imagens multiespectrais de terrenos agrícolas para a Agricultura de Precisão, com foco na melhoria da monitorização de culturas e na gestão de recursos.
A plataforma proposta integra dados recolhidos por Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) equipados com sensores multiespectrais para avaliar a saúde da vegetação por meio de índices de vegetação (VIs), como NDVI, SAVI, GNDVI e NDRE. Estes índices são calculados automaticamente numa aplicação intuitiva, permitindo aos agricultores analisar o crescimento das plantas, identificar condições de stress e tomar decisões de gestão informadas.
A validação experimental, realizada com um conjunto de imagens multiespectrais de acesso público, demonstrou a capacidade da plataforma de identificar variações no vigor das culturas e no teor de clorofila ao longo de diferentes fases de crescimento. Os resultados destacam a relevância do uso de imagens multiespectrais como uma ferramenta fiável, sem contacto e económica para práticas agrícolas sustentáveis.
De modo geral, esta investigação promove a transformação digital na agricultura, oferecendo uma plataforma de apoio fácil de usar que aumenta a produtividade das culturas e incentiva o uso eficiente dos recursos.
EN
The growing challenges of food demand, climate variability, and resource scarcity have highlighted the need for innovative technological solutions in agriculture. This work presents a software platform for the analysis of multispectral images of agricultural fields for Precision Agriculture, with a focus on improving crop monitoring and resource management.
The proposed platform integrates data collected from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with multispectral sensors to assess vegetation health using spectral vegetation indices (VIs), such as NDVI, SAVI, GNDVI, and NDRE. These indices are computed automatically within a user-friendly desktop application, allowing farmers to analyse plant growth, identify stress conditions, and make informed management decisions.
Experimental validation employing a publicly available multispectral dataset demonstrated the platform’s capacity to identify variations in crop vigour and chlorophyll content across various growth stages. The results highlight the relevance of multispectral imaging as a dependable, non-destructive, and cost-efficient instrument for sustainable agricultural practices.
Overall, this research advances the digital transformation of agriculture by providing a user-friendly decision-support platform that enhances crop productivity and encourages the efficient utilisation of resources.
