Millora i validació d'un model basat en imatges satèl·lit per caracteritzar vegetació en vinya

An effective and efficient characterization of the vegetation is key to being able to determine the appropriate amount of phytosanitary product to be applied when carrying out phytosanitary treatments in the vineyard. Vegetation evolves and develops based on factors linked to the soil, the climate or the physiology of the plant itself, and that is why within the same plot there is a certain spatial variability in crop growth. It has been proven that expressing the application volumes based on parameters linked to the crop, such as the leaf volume per surface unit, provide significant savings and improvements in the quality of the applications. These new methods of dose expression are based on manual measurements in the field, which are costly to carry out and sometimes slow down the introduction of these methodologies. New technologies such as remote sensing provide information at a global level and local resolutions, together with a high frequency of data. It is for this reason that an opportunity opens up to automate data acquisition processes, which in the case of the application of phytosanitary products involves being able to estimate the characteristics of the crop automatically. The aim of this project was to improve an existing mathematical model that allows to relate vegetation indices calculated from satellite images with vegetation measurements in different vegetative stages in vineyard cultivation. The existing model includes data from the years 2018 and 2019 and has a single vegetation index as an independent variable. During this project, the model was complemented with data acquired during the years 2021 and 2022, and 7 new spectral indices were calculated that served to develop new prediction models. The results showed that the existing model based on the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) and used to estimate the width of the vegetation, lost its predictive capacity when adding samples from 2021 and 2022. Similarly, the Normalized Red Edge Vegetation Index (NDRE) appeared as a potential candidate to estimate the height and width of the vegetation with determination coefficients above 0,55 and 0,45, respectively. When data were grouped by vigor class, all measured spectral indices were significantly correlated with crop height, with coefficients of determination above 0,55. With these results, it can be concluded that satellite images are a promising tool for the remote characterization of vineyard cultivation, although due to their technical limitations, in early phenological stages, with shoots below 40 cm, it will be difficult to obtain data reliable. Once the vineyard is developed, both the NDVI and the NDRE are indices that can provide us with good results that will help implement new management strategies for phytosanitary products based on variable application technologies.Una caracterització eficaç i eficient de la vegetació és clau per poder determinar la quantitat adequada de producte fitosanitari que cal aplicar quan es realitzen tractaments fitosanitaris a la vinya. La vegetació evoluciona i es desenvolupa en funció de factors lligats al sòl, al clima o a la mateixa fisiologia de la planta, i és per això que dins una mateixa parcel·la hi ha una certa variabilitat espacial en el creixement del cultiu. Ha quedat provat que expressar els volums d'aplicació en funció de paràmetres lligats al cultiu, com ara el volum de fulla per unitat de superfície, proporcionen importants estalvis i millores en la qualitat de les aplicacions. Aquests nous mètodes d¿expressió de dosis es basen en mesures manuals en camp, costoses de realitzar i que de vegades frenen la introducció d¿aquestes metodologies. Les noves tecnologies com la teledetecció aporten informació a nivell global i resolucions locals, juntament amb una alta freqüència de dades. És per aquest motiu que s'obre una oportunitat per automatitzar processos d'adquisició de dades, que en el cas de l'aplicació de fitosanitaris passa per poder estimar automàticament les característiques del cultiu. En aquest projecte es pretenia millorar un model matemàtic ja existent que permet relacionar índexs de vegetació calculats a partir d'imatge satèl·lit amb mesures de vegetació en diferents estadis vegetatius al cultiu de la vinya. El model existent comprèn dades dels anys 2018 i 2019 i compta amb un sol índex de vegetació com a variable independent. Durant aquest projecte es va complementar el model amb dades adquirides durant els anys 2021 i 2022, i es van calcular 7 nous índexs espectrals que van servir per desenvolupar nous models de predicció. Els resultats van mostrar que el model existent basat en el Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) i que servia per estimar l'amplada de la vegetació, va perdre la capacitat predictiva en afegir mostres de 2021 i 2022. De la mateixa manera, l'índex de vegetació Normalized Red Edge Vegetation Index (NDRE) va aparèixer com a potencial candidat per estimar l'alçada i amplada de la vegetació amb coeficients de determinació per sobre del 0,55 i 0,45 respectivament. Quan les dades es van agrupar per classe de vigor, tots els índexs espectrals mesurats es van correlacionar significativament amb l'alçada del cultiu, amb coeficients de determinació per sobre del 0,55. Amb aquests resultats, es pot concloure que les imatges satèl·lit són una eina prometedora per a la caracterització en remot del cultiu de la vinya, encara que a causa de les seves limitacions tècniques, en estadis fenològics primerencs, amb brots per sota dels 40 cm, difícilment podrem obtenir dades fiables. Un cop la vinya està desenvolupada, tant l'NDVI com l'NDRE son índexs que ens poden aportar bons resultats que ajudaran a implementar noves estratègies de maneig dels fitosanitaris sobre la base de tecnologies d'aplicació variable.Una caracterización eficaz y eficiente de la vegetación es clave para poder determinar la cantidad adecuada de producto fitosanitario que debe aplicarse cuando se realizan tratamientos fitosanitarios en viñedo. La vegetación evoluciona y se desarrolla en función de factores ligados al suelo, al clima o a la misma fisiología de la planta, y es por eso que dentro de una misma parcela existe cierta variabilidad espacial en el crecimiento del cultivo. Ha quedado probado que expresar los volúmenes de aplicación en función de parámetros ligados al cultivo, como pueden ser el volumen de hoja por unidad de superficie, proporcionan importantes ahorros y mejoras en la calidad de las aplicaciones. Estos nuevos métodos de expresión de dosis se basan en medidas manuales en campo, costosas de realizar y que a veces frenan la introducción de estas metodologías. Las nuevas tecnologías como la teledetección, aportan información a nivel global y resoluciones locales, junto con una alta frecuencia de datos. Es por este motivo que se abre una oportunidad para automatizar procesos de adquisición de datos, que en el caso de la aplicación de fitosanitarios pasa por poder estimar las características del cultivo de forma automática. En este proyecto se pretendía mejorar un modelo matemático ya existente que permite relacionar índices de vegetación calculados a partir de imagen satélite con medidas de vegetación en distintos estadios vegetativos en el cultivo del viñedo. El modelo existente comprende datos de los años 2018 y 2019 y cuenta con un solo índice de vegetación como variable independiente. Durante este proyecto se complementó el modelo con datos adquiridos durante los años 2021 y 2022, y se calcularon 7 nuevos índices espectrales que sirvieron para desarrollar nuevos modelos de predicción. Los resultados mostraron que el modelo existente basado en el Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) y que servía para estimar la anchura de la vegetación, perdió su capacidad predictiva al añadir muestras de 2021 y 2022. Del mismo modo, el índice de vegetación Normalized Red Edge Vegetation Index (NDRE) apareció como potencial candidato para estimar la altura y anchura de la vegetación con coeficientes de determinación por encima del 0,55 y 0,45 respectivamente. Cuando los datos se agruparon por clase de vigor, todos los índices espectrales medidos se correlacionaron significativamente con la altura del cultivo, con coeficientes de determinación por encima del 0,55. Con estos resultados, se puede concluir que las imágenes satélite son una herramienta prometedora para la caracterización en remoto del cultivo del viñedo, aunque debido a sus limitaciones técnicas, en estadios fenológicos tempranos, con brotes por debajo de los 40 cm, difícilmente podremos obtener datos fiables. Una vez el viñedo está desarrollado, tanto el NDVI como el NDRE son índices que nos pueden aportar buenos resultados que ayudarán a implementar nuevas estrategias de manejo de los fitosanitarios en base a tecnologías de aplicación variable.Objectius de Desenvolupament Sostenible::12 - Producció i Consum Responsable

Comparativa d’imatges obtingudes amb satèl·lit i amb dron per la caracterització de la vinya

Canopy characterisation are the key to determinate the right amount of pesticide that has to be applied in a crop. Since the last decades new systems have been developed in terms of reducing the environmental impact of those products. ‘Specialty crops’ such as vineyard hasn’t experimented the improvements of this new trend in the same way as the field crops. This study has the will to find a mathematical formula, based on the correlations between vegetation indexes and vegetation measurements, that can be used in the ‘specialty crops’. With this formula we pretend to adjust the dose of pesticides in those type of crops too. The vegetation indexes are obtained from the multispectral cameras equipped in drons (UAV) and satellites. Meanwhile, the vegetation measurements are done by hand, which is a very big withdrawn. Using specific software and a statistic analysis we are capable of taking the images from the cameras and determine the normalised differential vegetation index (NDVI) and the normalized difference red edge (NDRE). The manual characterisation will allow us to calculate the tree row volume (TRV) and the leaf wall area (LWA), which are the main variables used in the correlations. Five different vineyards are involved in this project, containing four different varieties of grapes.Caracterizar el dosel vegetal es clave para determinar la cantidad adecuada de producto fitosanitario que se debe aplicar en un cultivo. Desde hace unas décadas se llevan desarrollando nuevos sistemas que permiten reducir el impacto ambiental de estos productos. ‘Cultivos especiales’ así como el viñedo no han llegado a experimentar las mejoras de esta tendencia de la misma forma que los cultivos extensivos. En el presente estudio se pretende encontrar una fórmula matemática, basada en la correlación entre índices de vegetación y medidas de vegetación, que se puedan usar en los ‘cultivos especiales’. Con la formula se busca ajustar la dosis de producto fitosanitario también en estos cultivos. Los índices de vegetación de obtienen en base a cámaras multiespectrales equipadas en drones (UAV) y satélites. Por otro lado, las medidas de vegetación aún se realizan a mano, lo cual supone un inconveniente. Con el empleo de software especializado se ha conseguido obtener imágenes de las cámaras i determinar el normalised differential vegetation index (NDVI) y el normalized difference red edge (NDRE). La caracterización manual nos permitirá calcular el tree row volume (TRV) y el leaf wall area (LWA), que son las principales variables usadas en las correlaciones. Cinco viñedos fueron objeto de estudio, resultando en un total de cuatro variedades de uva diferentes.Caracteritzar la canòpia vegetal és clau per determinar la quantitat correcte de producte fitosanitari que s’ha d’aplicar en un cultiu. Des de fa unes dècades s’han desenvolupat nous sistemes que permeten reduir l’impacte ambiental d’aquests productes. ‘Cultius especials’ tals com la vinya no han experimentats les millores d’aquesta tendència de la mateixa manera que els cultius extensius. El present estudi pretén trobar una fórmula matemàtica, basada en la correlació entre índexs de vegetació i mesures de vegetació, que pugui fer-se servir en els ‘cultius especials’. Amb la fórmula es busca ajustar la dosi de producte fitosanitari també en aquests tipus de cultius. Els índexs de vegetació s’obtenen a partir de càmeres multiespectrals equipades en drons (UAV) i satèl·lits. Per altra banda, les mesures de vegetació encara es prenen a mà, fet que suposa un clar inconvenient. Amb l’ús de software especialitzat s’ha aconseguit prendre imatges amb les càmeres i determinar el normalised differential vegetation index (NDVI) i el normalized difference red edge (NDRE). La caracterització manual ens permetrà calcular el tree row volume (TRV) i el leaf wall area (LWA), els quals són les principals variables fetes servir en les correlacions. Cinc parcel·les de vinya van ser objecte d’estudi, resultant en un total de quatre varietats de raïm diferent.Objectius de Desenvolupament Sostenible::8 - Treball Decent i Creixement EconòmicObjectius de Desenvolupament Sostenible::9 - Indústria, Innovació i Infraestructur

Multi-Temporal Vineyard Monitoring through UAV-Based RGB Imagery

This study aimed to characterize vineyard vegetation thorough multi-temporal monitoring using a commercial low-cost rotary-wing unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a consumer-grade red/green/blue (RGB) sensor. Ground-truth data and UAV-based imagery were acquired on nine distinct dates, covering the most significant vegetative growing cycle until harvesting season, over two selected vineyard plots. The acquired UAV-based imagery underwent photogrammetric processing resulting, per flight, in an orthophoto mosaic, used for vegetation estimation. Digital elevation models were used to compute crop surface models. By filtering vegetation within a given height-range, it was possible to separate grapevine vegetation from other vegetation present in a specific vineyard plot, enabling the estimation of grapevine area and volume. The results showed high accuracy in grapevine detection (94.40%) and low error in grapevine volume estimation (root mean square error of 0.13 m and correlation coefficient of 0.78 for height estimation). The accuracy assessment showed that the proposed method based on UAV-based RGB imagery is effective and has potential to become an operational technique. The proposed method also allows the estimation of grapevine areas that can potentially benefit from canopy management operations

High-throughput field phenotyping in cereals and implications in plant ecophysiology

[eng] Global climate change effects on agroecosystems together with increasing world population is already threatening food security and endangering ecosystem stability. Meet global food demand with crops production under climate change scenario is the core challenge in plant research nowadays. Thus, there is an urgent need to better understand the underpinning mechanisms of plant acclimation to stress conditions contributing to obtain resilient crops. Also, it is essential to develop new methods in plant research that permit to better characterize non-destructively plant traits of interest. In this sense, the advance in plant phenotyping research by high throughput systems is key to overcome these challenges, while its verification in the field may clear doubts on its feasibility. To this aim, this thesis focused on wheat and secondarily on maize as study species as they make up the major staple crops worldwide. A large panoply of phenotyping methods was employed in these works, ranging from RGB and hyperspectral sensing to metabolomic characterization, besides of other more conventional traits. All research was performed with trials grown in the field and diverse stressor conditions representative of major constrains for plant growth and production were studied: water stress, nitrogen deficiency and disease stress. Our results demonstrated the great potential of leave-to-canopy color traits captured by RGB sensors for in-field phenotyping, as they were accurate and robust indicators of grain yield in wheat and maize under disease and nitrogen deficiency conditions and of leaf nitrogen concentration in maize. On the other hand, the characterization of the metabolome of wheat tissues contributed to elucidate the metabolic mechanisms triggered by water stress and their relationship with high yielding performance, providing some potential biomarkers for higher yields and stress adaptation. Spectroscopic studies in wheat highlighted that leaf dorsoventrality may affect more than water stress on the reflected spectrum and consequently the performance of the multispectral/hyperspectral approaches to assess yield or any other relevant phenotypic trait. Anatomy, pigments and water changes were responsible of reflectance differences and the existence of leaf-side-specific responses were discussed. Finally, the use of spectroscopy for the estimation of the metabolite profiles of wheat organs showed promising for many metabolites which could pave the way for a new generation phenotyping. We concluded that future phenotyping may benefit from these findings in both the low-cost and straightforward methods and the more complex and frontier technologies.[cat] Els efectes del canvi climàtic sobre els agro-ecosistemes i l’increment de la població mundial posa en risc la seguretat alimentària i l’estabilitat dels ecosistemes. Actualment, satisfer les demandes de producció d’aliments sota l’escenari del canvi climàtic és el repte central a la Biologia Vegetal. Per això, és indispensable entendre els mecanismes subjacents de l’aclimatació a l’estrès que permeten obtenir cultius resilients. També és precís desenvolupar nou mètodes de recerca que permetin caracteritzar de manera no destructiva els trets d’interès. L’avenç del fenotipat vegetal amb sistemes d’alt rendiment és clau per abordar aquests reptes. La present tesi s’enfoca en el blat i secundàriament en el panís com a espècies d’estudi ja que constitueixen els cultius bàsics arreu del món. Un ampli ventall de mètodes de fenotipat s’han utilitzat, des sensors RGB a híper-espectrals fins a la caracterització metabolòmica. La recerca s’ha dut a terme en assajos de camp i s’han avaluat diversos tipus d’estrès representatius de les majors limitacions pel creixement i producció vegetal: estrès hídric i biòtic i deficiència de nitrogen. Els resultats demostraren el gran potencial dels trets del color RGB (des de la planta a la capçada) pel fenotipat de camp, ja que foren indicadors precisos del rendiment a blat i panís sota condicions de malaltia i deficiència de nitrogen i de la concentració de nitrogen foliar a panís. La caracterització metabolòmica de teixits de blat contribuí a esbrinar els processos metabòlics endegats per l’estrès hídric i la seva relació amb comportament genotípic, proporcionant bio-marcadors potencials per rendiments més alts i l’adaptació a l’estrès. Estudis espectroscòpics en blat van demostrar que la dorsoventralitat pot afectar més que l’estrès hídric sobre l’espectre de reflectància i consegüentment sobre el comportament de les aproximacions multi/híper-espectrals per avaluar el rendiment i d’altres trets fenotípics com anatòmics i contingut de pigments. Finalment, l’ús de l’espectroscòpia per l’estimació del contingut metabòlic als teixits de blat resulta prometedor per molts metabòlits, la qual cosa obre les portes per a un fenotipat de nova generació. El fenotipat pot beneficiar-se d’aquestes troballes, tant en els mètodes de baix cost com de les tecnologies més sofisticades i d’avantguarda

Políticas de Copyright de Publicações Científicas em Repositórios Institucionais: O Caso do INESC TEC

A progressiva transformação das práticas científicas, impulsionada pelo desenvolvimento das novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), têm possibilitado aumentar o acesso à informação, caminhando gradualmente para uma abertura do ciclo de pesquisa. Isto permitirá resolver a longo prazo uma adversidade que se tem colocado aos investigadores, que passa pela existência de barreiras que limitam as condições de acesso, sejam estas geográficas ou financeiras. Apesar da produção científica ser dominada, maioritariamente, por grandes editoras comerciais, estando sujeita às regras por estas impostas, o Movimento do Acesso Aberto cuja primeira declaração pública, a Declaração de Budapeste (BOAI), é de 2002, vem propor alterações significativas que beneficiam os autores e os leitores. Este Movimento vem a ganhar importância em Portugal desde 2003, com a constituição do primeiro repositório institucional a nível nacional. Os repositórios institucionais surgiram como uma ferramenta de divulgação da produção científica de uma instituição, com o intuito de permitir abrir aos resultados da investigação, quer antes da publicação e do próprio processo de arbitragem (preprint), quer depois (postprint), e, consequentemente, aumentar a visibilidade do trabalho desenvolvido por um investigador e a respetiva instituição. O estudo apresentado, que passou por uma análise das políticas de copyright das publicações científicas mais relevantes do INESC TEC, permitiu não só perceber que as editoras adotam cada vez mais políticas que possibilitam o auto-arquivo das publicações em repositórios institucionais, como também que existe todo um trabalho de sensibilização a percorrer, não só para os investigadores, como para a instituição e toda a sociedade. A produção de um conjunto de recomendações, que passam pela implementação de uma política institucional que incentive o auto-arquivo das publicações desenvolvidas no âmbito institucional no repositório, serve como mote para uma maior valorização da produção científica do INESC TEC.The progressive transformation of scientific practices, driven by the development of new Information and Communication Technologies (ICT), which made it possible to increase access to information, gradually moving towards an opening of the research cycle. This opening makes it possible to resolve, in the long term, the adversity that has been placed on researchers, which involves the existence of barriers that limit access conditions, whether geographical or financial. Although large commercial publishers predominantly dominate scientific production and subject it to the rules imposed by them, the Open Access movement whose first public declaration, the Budapest Declaration (BOAI), was in 2002, proposes significant changes that benefit the authors and the readers. This Movement has gained importance in Portugal since 2003, with the constitution of the first institutional repository at the national level. Institutional repositories have emerged as a tool for disseminating the scientific production of an institution to open the results of the research, both before publication and the preprint process and postprint, increase the visibility of work done by an investigator and his or her institution. The present study, which underwent an analysis of the copyright policies of INESC TEC most relevant scientific publications, allowed not only to realize that publishers are increasingly adopting policies that make it possible to self-archive publications in institutional repositories, all the work of raising awareness, not only for researchers but also for the institution and the whole society. The production of a set of recommendations, which go through the implementation of an institutional policy that encourages the self-archiving of the publications developed in the institutional scope in the repository, serves as a motto for a greater appreciation of the scientific production of INESC TEC