Modelos de previsão da produtividade
Resultado previstoModelos de aprendizagem automática desenvolvidos e avaliados a partir da integração de informação geoespacial, ambiental e produtiva.
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WINERS_AI · Resultados
Conhecimento para
usar e partilhar.
O projeto prevê modelos, metodologias e ferramentas demonstradoras, acompanhados de documentação e ações de transferência para o setor.
Produtos previstos
Da base de dados
à aplicação prática.
Os resultados serão divulgados à medida que forem produzidos e validados. Nesta fase, distinguimos os produtos previstos das ferramentas de exploração já criadas.
Metodologias de integração de dados
Resultado previstoProcedimentos para organizar e harmonizar séries temporais de satélite, dados de drones, sensores e informação de contexto das parcelas.
Sistema demonstrador
Resultado previstoFerramentas de suporte à exploração da informação e à apresentação das estimativas, com demonstração em condições reais de produção.
Guias, relatórios e conteúdos técnicos
Publicação progressivaDocumentação sobre as metodologias, os resultados da validação e as condições em que as ferramentas podem ser utilizadas.
Ferramentas criadasO Observatório
O Observatório
meteorológico.
Os dashboards de radar e de estações permitem explorar informação meteorológica relevante para a leitura do território, com identificação das fontes e da cobertura dos dados.
São ferramentas de consulta e análise. Os seus indicadores meteorológicos devem ser interpretados no contexto das fontes apresentadas e não constituem, por si só, previsões da produtividade ou avaliação de danos.
Aceder às ferramentasO que acompanhar nos próximos resultados
- 01Desempenho dos modelos
Qualidade das estimativas, variabilidade entre situações e limites de aplicação.
- 02Validação nas vinhas piloto
Comparação com produção observada e discussão da utilidade para o setor.
- 03Transferência de conhecimento
Materiais técnicos e ações de demonstração e disseminação.
Continue a explorar o projetoEntrar no Observatório