PEGADA 4.0 – Sustentabilidade da Atividade Agrícola Suportada por Processos e Tecnologias Inteligentes

• Entidade líder do projeto: Universidade de Évora
• Responsável pelo projeto: José Rafael Marques da Silva
• Site do projeto: Visitar sítio Web
• Parceiros:
  • Agroinsider Lda.
  • Agro Vale Longo Lda.
  • Azevinho Campestre Lda.
  • Conqueiros Invest Lda.
  • Egocultum Unipessoal Lda.
  • Mencoca Agricultura Lda.
  • Quinta da Cholda S.A.
  • Romano Colaço Unipessoal Lda.
  • Sociedade Agrícola do Ameixial S.A.
  • Sociedade Agrícola Barrada Oriental Lda.
  • Sociedade Agrícola Herdade de Torre do Curvo Lda.
  • Sociedade Agrícola Herdade do Pigeiro Lda.
  • Torre das Figueiras Sociedade Agrícola Lda.
  • ANPOC - Associação Nacional dos Produtores de Cereais
  • ANPROMIS - Associação Nacional dos Produtores de Milho e Sorgo
  • InovTechAgro - Centro Nacional de Competências para a Inovação Tecnológica do Sector Agroflorestal
  • Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária (INIAV)
  • Instituto Politécnico de Beja
  • Instituto Politécnico de Santarém
  • Instituto Superior de Agronomia (Universidade de Lisboa)
  • Universidade de Coimbra

   

• Breve descrição:

  PEGADA 4.0 - Sustentabilidade da Atividade Agrícola Suportada por Processos e Tecnologias Inteligentes é um projeto que visa promover a transição para uma agricultura mais sustentável e eficiente, através da integração de tecnologias digitais avançadas.

  O projeto combina deteção remota (satélite e drones), sensores IoT e algoritmos de inteligência artificial para monitorizar sistemas agrícolas, avaliar diferentes pegadas ambientais (carbono, água, poluição difusa e biodiversidade) e apoiar a tomada de decisão agronómica.

  Com base em dados recolhidos em explorações agrícolas reais, foram desenvolvidas e validadas soluções de agricultura de precisão, permitindo otimizar o uso de recursos, reduzir emissões e aumentar a resiliência dos sistemas produtivos. Paralelamente, o projeto assegura a transferência de conhecimento para o setor agrícola, promovendo a capacitação de técnicos e agricultores e facilitando a adoção de tecnologias digitais no terreno.

   

• Identificação do problema ou oportunidade que se propõe abordar:

  A atividade agrícola enfrenta desafios crescentes associados à sustentabilidade ambiental, eficiência no uso de recursos e adaptação às alterações climáticas, nomeadamente ao nível das emissões de gases com efeito de estufa, consumo de água, poluição difusa e perda de biodiversidade.

  Apesar da disponibilidade crescente de tecnologias digitais, existe ainda uma lacuna significativa na integração e aplicação prática de soluções de Agricultura 4.0 nas explorações agrícolas, motivada por fatores como:

  • -baixa interoperabilidade entre fontes de dados (satélite, sensores, campo),
    -dificuldade de transformar dados em informação útil para decisão,
    -e diferentes níveis de maturidade digital dos agricultores.

  Neste contexto, surge a oportunidade de utilizar tecnologias avançadas (deteção remota, IoT e inteligência artificial) para desenvolver sistemas integrados de monitorização e apoio à decisão, capazes de:

  • -identificar pontos críticos de impacto ambiental,
    -otimizar o uso de inputs (água, fertilizantes, energia),
    -e promover uma gestão agrícola mais eficiente, sustentável e baseada em dados.
• Objetivos visados:

  Objetivo geral:

  Promover a sustentabilidade e eficiência da atividade agrícola através da integração de tecnologias digitais e soluções de Agricultura 4.0, permitindo reduzir as pegadas ambientais e melhorar a tomada de decisão agronómica.

  Objetivos específicos:

  Avaliar e quantificar as pegadas ambientais (carbono, hídrica, poluição difusa, biodiversidade e paisagem) em sistemas agrícolas reais.

  Desenvolver e validar tecnologias digitais (deteção remota, sensores IoT, drones e inteligência artificial) para monitorização e gestão agrícola. Integrar múltiplas fontes de dados (satélite, sensores e campo) em sistemas de apoio à decisão baseados em dados. Identificar pontos críticos de impacto ambiental, nomeadamente associados ao uso de fertilizantes, água e energia.

  Otimizar o uso de recursos agrícolas, promovendo eficiência produtiva e redução de inputs.

  Testar soluções em contexto real (explorações agrícolas), assegurando a sua aplicabilidade prática.

  Transferir conhecimento para o setor, através de ações de capacitação, demonstração e disseminação.

   

• Sumário do plano de ação:

  O plano de ação do projeto PEGADA 4.0 foi estruturado em 10 Work Packages (WP), organizados de forma integrada para garantir a avaliação, desenvolvimento, validação e disseminação de soluções de Agricultura 4.0.

  1. Diagnóstico e avaliação (WP1) - Recolha de dados produtivos e ambientais em explorações agrícolas, Quantificação das pegadas (CO₂, água, poluição difusa, biodiversidade), Identificação de pontos críticos de impacto;

  2. Monitorização e aquisição de dados (WP2, WP3, WP4) - Satélite (WP2): análise de séries temporais (NDVI, NDWI) e definição de zonas de gestão. Drones (WP3): monitorização de culturas, avaliação de aplicações e deteção de anomalias. Sensores IoT (WP4): monitorização contínua de biodiversidade, pragas e variáveis ambientais.

  3. Desenvolvimento tecnológico (WP5, WP6): Desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial para interpretação de dados Integração das soluções numa plataforma digital (SmartAG). Criação de ferramentas de apoio à decisão em tempo real.

  4. Validação em contexto real (WP7, WP8): Ensaios em culturas de cereais e hortícolas. Avaliação de práticas agrícolas (fertilização, rega, mobilização). Validação das soluções de agricultura de precisão em explorações

  5. Transferência e disseminação (WP9, WP10): Capacitação de agricultores e técnicos (workshops, cursos, dias de campo). Divulgação científica e técnica (artigos, manuais, eventos, redes digitais).

   

• Pontos de situação / Resultados:

  Síntese técnica dos resultados:

  1. Identificação clara dos principais drivers de impacto ambiental

  2. Validação da eficácia de tecnologias de agricultura de precisão

  3. Demonstração da viabilidade de integração de dados (satélite + drones + IoT + IA)

  4. Evidência de potencial para:

  • -redução de emissões
    -otimização de recursos
    -melhoria da eficiência produtiva