Descrição
O vinho do Porto é um produto de renome internacional e, sendo uma das principais fontes de sustento económico para a região, desempenha um papel de extrema importância para a região do Douro em Portugal. O Instituto dos Vinhos do Douro e do Porto (IVDP) atua nesta região como um órgão regulador e fiscalizador da produção e comercialização dos vinhos da região, tendo como função proteger e promover a denominação de origem dos vinhos do Porto e do Douro, garantindo a qualidade, autenticidade e integridade desses produtos. Uma das suas responsabilidades é assegurar uma gestão eficiente e sustentável da indústria vitivinícola, que passa pela verificação se as parcelas de vinha da região se encontram ou não abandonadas, através da análise de imagens aéreas – cerca de 250 mil hectares. Esta é uma tarefa monótona e onerosa, sendo que se encontram disponíveis vários métodos de inteligência artificial que podem ajudar no processo.
Nesse âmbito, esta dissertação teve como principal objetivo desenvolver modelos de inteligência artificial, em particular de deep learning, para detetar automaticamente vinhas abandonadas em imagens aéreas.
Para isso, foi realizada uma revisão sistemática da literatura, explorando o uso de algoritmos avançados de inteligência artificial em combinação com imagens aéreas para a classificação de culturas. Uma vez que não existiam bases de dados públicas com este tipo de imagens, foi criada uma base de dados de imagens privada com base em geometrias de parcelas de vinha abandonadas e não abandonadas, contendo 2303 imagens de vinhas abandonadas e 5591 imagens de vinhas não abandonadas. Para a tarefa de classificação foram exploradas múltiplas Redes Neurais Convolucionais e Vision Transformers e investigado o impacto de diferentes tamanhos.
Os resultados alcançados foram altamente promissores, com destaque para a abordagem baseada em Vision Transformers, que obteve uma F1-score de 98,92% e uma acurácia de 99,37%. Esses resultados já permitiram identificar algumas áreas erroneamente classificadas, o que evidencia a robustez e confiabilidade da deteção automática de vinhas abandonadas. Assim, o desenvolvimento de ferramenta como esta será uma importante aliada na monitorização e tomada de decisões relacionadas ao abandono, fornecendo informações precisas para auxiliar nesse processo. Para isso será necessário no futuro aprimorar o dataset, incluindo categorias separadas para vinhas jovens, vinhas adultas, solo sem vegetação, árvores e vinhas consociadas (plantadas juntamente com árvores).
A obra foi distinguida com o Prémio INA – melhor investigação em Administração Pública, em 2025.
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