Integrated trans-regional system to support the fight against pests and diseases in agriculture (Q4294840)
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Project Q4294840 in Portugal
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Integrated trans-regional system to support the fight against pests and diseases in agriculture |
Project Q4294840 in Portugal |
Statements
287,964.38 Euro
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383,952.51 Euro
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75.0 percent
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1 January 2018
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5 April 2022
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UNIVERSIDADE DE TRAS-OS-MONTES E ALTO DOURO (UTAD)
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41°18'3.74"N, 7°44'32.06"W
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Objetivos: O projeto SIAPD tem como objetivo principal a adoção de tecnologias inovadoras para a previsão, deteção, monitorização e luta mais eficazes contra algumas das pragas e doenças mais prejudiciais nas culturas com maior importância socioeconómicas nas áreas geográficas de influência dos parceiros e, em simultâneo, promover a troca de conhecimentos e experiências entre os seus técnicos e investigadores. O projeto SIAPD constitui-se como uma plataforma de integração de dados de vários tipos de observações no terreno, tornando-se uma fonte de dados para a criação de uma camada de inteligência, que incorpora modelos de previsão, com validação criteriosa no terreno e em laboratório e produz, através de ferramentas tecnológicas baseadas na web e compatíveis com smartphones, um conjunto de avisos e notificações às comunidades agroflorestais. Esta plataforma pretende integrar dados provenientes de múltiplas fontes (dados ambientais, imagem do solo, observações biológicas, como contagem de insetos em armadilhas, e outras formas de dados provenientes de imagem aérea, como, por exemplo, RGB, RGBI e térmica), sistematizar esses dados num repositório regional e, com isso, alimentar uma camada de modelação que visa produzir probabilidades de ocorrência de um conjunto de pragas e doenças, com base em modelos matemáticos ou já existentes, ou a adaptar ou a desenvolver. A divulgação desses avisos far-se-á através de um portal de informação regional e de uma aplicação de descarga gratuita para os assinantes. A divulgação mais precoce torna mais eficiente a luta contra importantes pragas e doenças. Criam-se condições para que o uso dos fitofármacos seja mais eficiente que, como produtos químicos, estão sujeitos a uma regulação rigorosa na Europa. O menor uso de pesticidas, que leva diretamente a uma redução dos custos, faz com que haja um aumento da competitividade das explorações agrícolas e consequentemente à melhoria da fixação de população mais jovem nestas regiões. Por outro lado, leva a uma melhor preservação do ambiente e da biodiversidade e consequentemente a uma gestão mais sustentável das explorações. A possibilidade de prever com mais antecedência a ocorrência dos inimigos das culturas permite também aconselhar a possibilidade de utilização de meios de luta que não sejam químicos, contribuindo desta forma para uma agricultura mais sustentável. A criação desta poderosa rede de avisos, possibilita que os técnicos das Direções de Agricultura (DRAPN e DGAG, Portugal e Espanha), fiquem dotados de meios tecnológicos e de conhecimento elevados, o que lhes permite uma maior eficácia na previsão das doenças e pragas e ainda uma troca sustentável de experiências e conhecimento de modo que a luta contra os inimigos das culturas seja concertada entre os dois lados. Torna-se clara a importância da introdução de novos métodos e novas tecnologias nas comunidades rurais que certamente favorecerão a qualidade e quantidade das suas produções agrícolas/florestais, para além de ajudarem os atores do mundo rural a cumprirem o normativo comunitário. Do ponto de vista científico, o projeto SIAPD tem um núcleo de investigadores na área da tecnologia de aquisição de dados e imagem, na área da modelação matemática/estatística, fitossanidade e estudo de pragas, que têm por objetivo melhorar não só o conhecimento epidemiológico das doenças e pragas como também a previsão da sua ocorrência e dispersão. Finalmente, o projeto tem em vista um aumento do número de parceiros no futuro, já que a plataforma será escalável, permitindo que outras organizações e associações agroflorestais, governamentais ou não, se possam agregar em ambos os lados da fronteira. Resultados: Resultado 1: Caracterização climática e biológica local, baseada em informação recolhida diretamente nas áreas com culturas a proteger, permitindo, assim, uma caracterização à escala regional. A disponibilização da informação que contempla tecnologias distintas das estações meteorológicas, como câmaras térmicas e outras, pode permitir a efetivação com grande detalhe de estudos de zonagem e caraterização botânica e faunística, assim como pode inferir sobre a possibilidade de instalação de culturas agrícolas em determinado local/região. Esta caracterização permitirá também delimitar com maior precisão a superfície afetada por uma determinada praga. Resultado 2: Modelos estatístico/matemáticos de previsão das pragas e das doenças selecionadas para estudo no decorrer deste projeto, permitindo estabelecer estratégias otimizadas de atuação na sua prevenção/tratamento/contenção de acordo com os objetivos e particularidades territoriais. Dos estudos e troca de informação entre os parceiros, podem surgir novas ideias/conhecimentos que permitam abrir novas técnicas de atuação. Além da aplicação e afinação de modelos de P&D às diferentes regiões nos territórios de intervenção, perspetiva-se que possam ser geradas, com base na informação recolhida, recomendações técnicas sobre o correto u (Portuguese)
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Objectives: The main objective of the SIAPD project is to adopt innovative technologies for forecasting, detecting, monitoring and combating some of the most harmful pests and diseases in crops of greater socio-economic importance in the geographical areas of influence of the partners, while at the same time promoting the exchange of knowledge and experience between its technicians and researchers. The SIAPD project is a platform for integrating data from various types of observations on the ground, becoming a source of data for the creation of a layer of intelligence, which incorporates forecasting models, with careful validation on the ground and in the laboratory and produces, through web-based technological tools and compatible with smartphones, a set of warnings and notifications to agroforestry communities. This platform aims to integrate data from multiple sources (environmental data, soil image, biological observations, such as insect counting in traps, and other forms of aerial image data, e.g. RGB, RGBI and thermal), to systematise these data in a regional repository and thereby feed a modelling layer that aims to produce probabilities of occurrence of a set of pests and diseases, based on mathematical or existing models, or to be adapted or developed. These notices will be disseminated through a regional information portal and a free download application for subscribers. Earlier dissemination makes the fight against important pests and diseases more efficient. Conditions are created for the use of phytopharmaceuticals to be more efficient than, as chemicals, they are subject to strict regulation in Europe. The lower use of pesticides, which directly leads to a reduction in costs, leads to an increase in the competitiveness of farms and consequently to the improvement of the fixation of the younger population in these regions. On the other hand, it leads to better preservation of the environment and biodiversity and consequently to a more sustainable management of farms. The possibility of predicting earlier the occurrence of the enemies of crops also makes it possible to advise the possibility of using means of combating non-chemicals, thus contributing to a more sustainable agriculture. The creation of this powerful network of warnings makes it possible for the technicians of the Directorates of Agriculture (DRAPN and Dgag, Portugal and Spain), to be equipped with high technological means and knowledge, which allows them to be more effective in predicting diseases and pests and a sustainable exchange of experiences and knowledge so that the fight against the enemies of crops is concerted between the two sides. It becomes clear the importance of introducing new methods and technologies in rural communities that will certainly promote the quality and quantity of their agricultural/forestry productions, as well as helping rural actors to comply with Community legislation. From a scientific point of view, the SIAPD project has a core of researchers in the field of data acquisition and imaging technology, in the area of mathematical/statistical modeling, plant health and pest study, which aim to improve not only the epidemiological knowledge of diseases and pests but also the prediction of their occurrence and dispersion. Finally, the project aims to increase the number of partners in the future, as the platform will be scalable, allowing other agroforestry organisations and associations, whether governmental or not, to join on both sides of the border. Results: Result 1: Local climate and biological characterisation, based on information collected directly in areas with crops to be protected, thus allowing characterisation on a regional scale. The provision of information that includes technologies other than meteorological stations, such as thermal chambers and others, can allow for extensive zoning and botanical and faunistic studies to be carried out, as well as may infer on the possibility of setting up agricultural crops in a given location/region. This characterisation will also make it possible to define more precisely the area affected by a particular pest. Result 2: Statistical/mathematical models of prediction of pests and diseases selected for study in the course of this project, allowing to establish optimised strategies for their prevention/treatment/containment according to the territorial objectives and particularities. From the studies and exchange of information between the partners, new ideas/knowledge can emerge to open up new techniques of action. In addition to the application and fine-tuning of P&D models to the different regions in the intervention territories, it is expected that technical recommendations on the correctness of the information can be generated on the basis of the information gathered. (English)
21 June 2022
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