Tipo de projecto

• Grupo Operacional

Número do Projecto

• PDR2020-101-030690

Nome dos parceiros

• Terraprima – Serviços Ambientais, Sociedade Unipessoal Lda. (líder)
• Universidade de Évora
• Associação dos Criadores de Bovinos da Raça Alentejana
• Herdade dos Grous – Agricultura e Pecuária, Lda
• Terraprima Sociedade Agrícola Lda
• Fundação Eugénio de Almeida
• Sociedade Agricola Herdade dos Padres, SA
• ZEA - Sociedade Agrícola Unipessoal, Lda
• Tapada dos Números, Sociedade Agricola, Lda
• Instituto Superior de Agronomia
• Pedro Sacadura Teixeira Cabral Duarte da Silveira - Herdade do Azinhal

Quem irá beneficiar

• Agricultores que gerem sistemas extensivos e semi-extensivos de pastoreio assentes na utilização de Pastagens Semeadas Biodiversas.
• Os agricultores irão beneficiar da optimização da fertilização das pastagens, melhorando a sua produtividade e diminuindo os custos de produção.
• Técnicos e consultores que providenciam apoio e aconselhamento agrícola.

Data de início

• 01/05/2017

Data de fim

• 31/12/2022

Custo total elegível

• 503 033.46 €

Nome de contacto

• Nuno Rodrigues (nuno.rodrigues@terraprima.pt)

• Espera-se obter uma abordagem tecnológica expedita e de baixo custo por forma a obter mapas de prescrição variável para o fósforo em pastagens.
• Espera-se aumentar a produtividade da pastagem e diminuir os custos de produção, ao fornecer recomendações de fertilização optimizadas.

• Obtenção de dados da pastagem e do solo em três locais experimentais.
• Levantamento de dados espectrais com recurso a detecção próxima e remota.
• Concepção e implementação de uma metodologia expedita de obtenção de mapas de prescrição para fósforo, em pastagens, com recurso a imagens de satélite.

O presente GO propôs-se a introduzir mais inovação na gestão de pastagens semeadas biodiversas, através da introdução de ferramentas da indústria 4.0, mais concretamente no que diz respeito à promoção de uma adequada e racional fertilização fosfatada das pastagens, com o objectivo de potenciar a sustentabilidade do sistema e dos decorrentes benefícios económicos, sociais e ambientais desta actividade agrícola.

A fertilização com recurso ao adubo fosfatado é um dos factores determinantes e limitantes para uma correcta manutenção e boa produtividade das pastagens semeadas biodiversas. Por outro lado, este adubo mineral, com base em rocha fosfatada, é proveniente de um recurso natural não renovável e limitado.

Uma adubação não equilibrada (quer por deficit, quer por excesso) em fósforo, e que desconsidere as características biofísicas locais (orografia, nutrientes no solo, composição florística, clima, etc.), pode determinar o insucesso e menor produtividade das pastagens.

Por outro lado, o ineficiente aproveitamento do nutriente fósforo por parte das plantas implica não só um impacto directo económico ao agricultor mas também um impacto ambiental, quer por via dos processos de lixiviação do fósforo, quer por via do desperdício de um recurso natural limitado.

A correcta aplicação deste importante factor de produção está, portanto, em muito dependente do conhecimento das condições quer da pastagem, quer do solo e, principalmente, no que se relaciona com as características nutricionais de ambos, que apresentam uma variabilidade espacial distinta. Assim, importa ao agricultor conhecer esta variabilidade espacial de modo a garantir uma tomada de decisão informada sobre as quantidades e os locais para aplicar o adubo fosfatado. A conjugação do conhecimento do sistema com a preocupação dos impactes ambientais e económicos permitem ao agricultor fazer uma gestão planeada e informada sobre o processo de fertilização.

A inclusão da tecnologia na área da produção agrícola é já uma realidade em muitas explorações, sendo a utilização dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), um dos componentes mais impactantes, nomeadamente através do mapeamento de ocupações do solo e das operações, sendo a geolocalização das operações em tempo real, com recurso à tecnologia GPS, a mais relevante.

A tecnologia dos equipamentos agrícolas recorre cada vez mais ao uso dos sistemas de geolocalização GPS, quer directamente no apoio à navegação em tempo real, quer na execução de operações, pré-definidas de acordo com mapas e critérios espacialmente distintos. Neste sentido, e no âmbito deste GO, especificamente na componente da adubação racional da pastagem com fósforo, foi testado uma tecnologia com recurso a um equipamento que permite fazer adubação espacialmente diferenciada (VRT) de acordo com mapas de fertilização, isto é, a aplicação da quantidade estimada de adubo no local predefinido.

Um dos componentes tecnológicos SIG vincadamente mais disruptivos na área da análise espacial e, necessariamente ao serviço da gestão agrícola, prende-se com a disponibilização de informação de detecção remota de alta resolução e de cobertura espacial de forma gratuita e publicamente acessível, nomeadamente com as imagens de satélite disponibilizadas pelo sistema Europeu Copernicos, do par de satélites de observação terrestre - Sentinel2.

A utilização de drones (VANTS) é actualmente uma ferramenta muito útil para a recolha de informação espacial baseada em detecção próxima, que pode ser relacionada com a informação remota provenientes dos Satélites, por um lado e, por outro, com o conjunto de dados provenientes de sensores locais de recolha de informação no terreno.

A tecnologia de modelação de eventos com recurso a algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e a maior capacidade de poder computacional disponível, veio acrescentar ferramentas exponencialmente mais poderosas para a análise de dados em largo espectro e em quantidade (“Big Data” – dados locais, próximos e remotos), de modo a contribuir para a produção e estimação de informação espacial útil à decisão e gestão agrícola. 
 

Neste sentido e, de acordo com o exposto em cima, o presente GO debruçou-se na investigação sobre dados locais (análise pastagens, análises solos, análise do terreno), dados próximos (voos de drone) e dados remotos (imagens de satélite) de forma conjugada, de modo produzir inovação na gestão de pastagens no que concerne à adubação fosfatada.

Como principais conclusões alcançadas pelo presente GO, identifica-se em primeiro lugar, a importância do conhecimento das características da pastagem, do terreno e do solo, de forma espacialmente diferenciada. Este conhecimento sobre as pastagens e sobre o solo pode ser modulado com recurso à computação de base em IA, treinados primeiramente com dados locais e próximos e, posteriormente, estimados com recurso aos dados espaciais remotos de disponibilidade gratuita, regular e com cobertura global. Deste trabalho, resultaram modelos de estimação de mapas de Biomassa (ton/ha), do teor em Leguminosas (%) e da Matéria Orgânica nos solos (%), baseado em imagens de Sentinel2, para pastagens semeadas biodiversas.

A segunda principal conclusão do GO é a exequibilidade da aplicação de adubo com recurso a técnica espacialmente diferenciável da tecnologia VRT. Foi possível testar e confirmar a correcta aplicação de uma prescrição previamente definida de acordo com uma perspectiva de gestão da pastagem, na quantidade pretendida e nos locais indicados, ou seja, que o equipamento faz uma aplicação de adubo em consonância com um mapa de prescrição de adubo, que tem em conta de forma espacializada as necessidades das plantas, os nutrientes disponíveis no solo e as recomendações técnicas de fertilização com fósforo em pastagens, convertido num mapa de prescrição. Este processo, foi de fácil implementação e execução pelo operador e conclui-se também deste modo que a tecnologia VRT é um processo de mais-valia no apoio à operação de fertilização e na gestão do factor de produção do adubo fosfatado, com impactos directos económicos e ambientais.

Como perspectivas de trabalho futuro no seguimento do presente GO, reconhecem-se dois pontos importantes e que podem melhorar certamente os resultados e as conclusões descritas anteriormente.

O primeiro prende-se com a necessidade de calibração do modelo IA com base em dados recolhidos noutras realidades espaciais e temporais, isto é, os modelos de IA são tão mais robustos quanto maior e mais diversificada for a informação usada para o treino do modelo, que preferencialmente abranja realidades biofísicas e estados fenológicos das plantas diferentes, nomeadamente em diferentes alturas do ano e em diferentes anos, assim como em diferentes latitudes do território. A calibração do modelo com mais dados permitirá também a utilização de imagens de satélite em datas sem cobertura de nuvens para estimar e modelar os resultados para datas e períodos cuja cobertura de nuvens seja maior.

O segundo ponto de perspectiva de trabalho futuro está relacionado com o estudo dos factores limitantes da absorção do fósforo pelas plantas, nomeadamente tendo em consideração as necessidades e as disponibilidades de fósforo (e outras características químicas e físicas) no solo para as plantas, e qual a sua relação com a produtividade.

O Grupo Operacional GO – Fósforo foi apresentado em vários eventos técnico-científicos, nacionais e internacionais, nomeadamente:

• Conferência Europeia de Agricultura de Precisão | ECPA2017, 16-20 de Junho de 2017, Edimburgo – Escócia;
• Agri-Innovation Summit 2017 | EIP-AGRI Event, 11 e 12 de Outubro de 2017, Lisboa;
• AGRO INOVAÇÃO 2018 - Cimeira Nacional de Inovação na Agricultura 2018, 29 de Outubro de 2018, Oeiras;
• Sustainable livestock grazing management in Mediterranean Europe, 16 e 17 de Março de 2019, Elvas;
• 3rd Agriculture and Climate Change Conference, 24-27 de Março de 2019, Budapest – Hungria;
• 4th Open Science Meeting of the Global Land Programme, 24-26 Abril 2019, Berna – Suiça;
• EIP-AGRI Workshop “Cropping for the future”, 4-5 Junho 2019, Almere – Holanda;
• AGRO INOVAÇÃO 2019 - Cimeira Nacional de AgroInovação 2019, 2 de Julho 2019, Cartaxo;
• Workshop – Investigação e Inovação Aplicadas ao montado de Sobro, 5 de Julho de 2019, Ponte de Sor;
• 12th European Conference on Precision Agriculture, 8-11 de Julho de2019, Montpellier – França;
• 2º Agro Innovation Summit, 27 de Julho de 2019, em Lisieux  –França;
• 15th European Ecological Federation (EEF) Congress, 29 Julho-2 Agosto 2019, Lisboa;
• COPRAPEC Expomor – solo do montado Alentejano, 2 de Setembro de 2019, Montemor-o-Novo;
• Workshop de Fileira "Montado x Produção animal x Vinha" - Cimeira Nacional da AgroInovação 2019, 19 de Setembro 2019, Observatório do Sobreiro e da Cortiça – Coruche;
• II Seminário Ibérico de Engenharia Hortícola - IISIEH2020, 4-6 de Março de 2020, Ponte de Lima;
• EAAP- 71st Annual Meeting, 1-4 de Dezembro de 2020, Evento online;
• XI Congresso Ibérico de AgroEngenharia | AgroIng2021, 11 e 12 Novembro 2021, Evento online;
• European Conference on Agricultural Engineering | AgEng2021, 5-8 de Julho 2021, Universidade de Évora – Évora;
• Conferência de divulgação dos resultados dos GO´s – “Gestão do Pastoreio para a Sustentabilidade na Era da Transição Digital - Carbono & Biodiversidade”, 23 Junho 2022, Observatório do Sobreiro e da Cortiça – Coruche;
• Cimeira Nacional de AgroInovação 2022, 11 e 12 Outubro 2022, Santarém.
• No que se refere a grupos focais, foi apresentado o GO nos seguintes eventos do EIP Agri:
• AIA 2017 | EIP-AGRI Event (https://ec.europa.eu/eip/agriculture/content/agri-innovation-summit-2017.html), 11-12/10/2017, Lisboa;
• High Level Forum on E-agriculture "2gether 4 Strong Digital Agriculture”, 19/04/2018, Sofia – Bulgária;
• Cropping for the Future: Networking for Crop Rotation and Crop Diversification, 17/06/2019, Almere – Países Baixos.

No que se refere às publicações técnicas e científicas, incluem-se as seguintes:

1. J Serrano, S Shahidian, J Marques da Silva, L Paixão, J Calado. (2019). Integration of soil electrical conductivity and indices obtained through satellite imagery for differential management of pasture fertilization. AgriEngineering 1 (4), 567-585. (https://www.mdpi.com/2624-7402/1/4/41)
2. Vilar, P., Morais, T.G., Rodrigues, N.R., Gama, I., Monteiro, M.L., Domingos, T., Teixeira, R.F.M. (2020). Object-Based Classification Approaches for Multitemporal Identification and Monitoring of Pastures in Agroforestry Regions using Multispectral Unmanned Aerial Vehicle Products. Remote Sens. 12, 814. (https://www.mdpi.com/2072-4292/12/5/814)
3. Carreira, E., Serrano, J., Shahidian, Shakib,  Nogales-Bueno, Júlio,  Rato, Ana Elisa. (2021). Real-Time Quantification of Crude Protein and Neutral Detergent Fibre in Pastures Under Montado Ecosystem Using the Portable NIR Spectrometer. Applied Science, 11, 10638. (https://www.mdpi.com/2076-3417/11/22/10638)
4. Morais, T.G., Jongen, M., Tufik, C., Rodrigues, N.R., Gama, I., Rato, A.E., Serrano, J., Domingos, T., Teixeira, R.F.M. (2021). Estimating soil organic matter in Portuguese sown rainfed grasslands using hyperspectral data and artificial neural networks. Geoderm volume 404. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0016706121004675)
5. Serrano, J., Shahidian, S., Moral, F. (2021). Definition of homogeneous management zones (HMZ) in pastures based on soil apparent electrical conductivity survey: Case study in the Montado Mediterranean ecosystem. In: Online XI Congresso Ibérico de AgroEngenharia | AgroIng2021 (11 e 12 de Novembro), p. 1-9. (https://dspace.uevora.pt/rdpc/handle/10174/30409)
6. Serrano, J., Shahidian, S., Carreira, E., Nogales-Bueno, J., Rato, A.E. (2021). Predicting the Evolution of Pasture Quality by NIRS: Perspectives for Real-Time Pasture and Grazing Management. In: Online European Conference on Agricultural Engineering | AgEng2021, Universidade de Évora (5-8 de Julho), p. 397-404. (https://dspace.uevora.pt/rdpc/handle/10174/30385)
7. Serrano, J.; Shahidian, S.; Paixão, Luís; Marques da Silva, J.; Morais, T.; Teixeira, R.; Domingos, T. (2021). Spatiotemporal Patterns of Pasture Quality Based on NDVI Time-Series in Mediterranean Montado Ecosystem. Remote Sensing. 13, 3820. (https://www.mdpi.com/2072-4292/13/19/3820)
8. Serrano, J. et al. (2021) Monitoring Spatiotemporal Patterns of Pasture Quality, Based on Sentinel-2 NDVI Time-Series: Potential Complementarity of Proximal Optical Sensors in Mediterranean Montado Ecosystem. Remote Sensing 13, 3820. (https://www.mdpi.com/2072-4292/13/19/3820)
9. Serrano, J., Shahidian, S., Marques da Silva, J., Paixão, L., Carvalho, M., Moral, F., Nogales-Bueno, J., Teixeira, R.F.M.,  Jongen, M., Domingos, T., Rato, A.E. (2021). Evaluation of Near Infrared Spectroscopy (NIRS) for Estimating Soil Organic Matter and Phosphorus in Mediterranean Montado Ecosystem. Sustainability, 13, 2734. (https://www.mdpi.com/2071-1050/13/5/2734)
10. Serrano, J., Shahidian, S., Costa, F., Carreira, E., Pereira, A., Carvalho, M. (2021). Can soil pH correction reduce the animal supplementation needs in the critical autumn period in Mediterranean Montado ecosystem? Agronomy, 11, 514. (https://www.mdpi.com/2073-4395/11/3/514)
11. J Serrano, S Shahidian, Â Carapau, AE Rato. (2021). Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) and optical sensors for estimating protein and fiber in dryland mediterranean pastures. AgriEngineering 3 (1), 73-91. (https://www.mdpi.com/2624-7402/3/1/5)
12. J Serrano, S Shahidian, L Paixão, J Marques da Silva, F Moral. (2022). Management zones in pastures based on soil apparent electrical conductivity and altitude: NDVI, soil and biomass sampling validation. Agronomy 12 (4), 778. (https://www.mdpi.com/2073-4395/12/4/778)
13. Serrano, J., Roma, L., Shahidian, S., Belo, A., Carreira, E., Paniagua, L., Moral, F., Paixão, L., Marques da Silva, J. (2022). A Technological Approach to Support Extensive Livestock Management in the Portuguese Montado Ecosystem. Agronomy, 12, 1212. (https://www.mdpi.com/2073-4395/12/5/1212)
14. Francisco J. Moral, João M. Serrano, Francisco J. Rebollo, Ricardo F. M. Teixeira, Tiago Domingos. (2022) Comparative Analysis of Pasture Soil Fertility in Semiarid Agro-Silvo-Pastoral Systems. Agronomy 2022, 12 (11), 2711. (https://www.mdpi.com/2073-4395/12/11/2711)
15. Morais, T.G., Jongen, M., Tufik, C. et al. (2022) Characterization of portuguese sown rainfed grasslands using remote sensing and machine learning. Precision Agriculture 24, p. 161-168 (2023). (https://doi.org/10.1007/s11119-022-09937-9)
16. J Serrano, S Shahidian, JM da Silva. (2023). Long-term evaluation of the Grassmaster II probe used to estimate productivity of dryland pastures. Precision Agriculture 23, p. 197-204. (https://doi.org/10.3920/978-90-8686-947-3_23)
17. J Serrano, S Mendes, S Shahidian, J Marques da Silva. (2023). Pasture Quality Monitoring Based on Proximal and Remote Optical Sensors: A Case Study in the Montado Mediterranean Ecosystem. AgriEngineering 5 (1), 25. (https://www.mdpi.com/2624-7402/5/1/25)
18. Nuno Rodrigues, Ivo Gama et al. (2023). Development of an algorithm for identification of sown biodiverse pastures in Portugal. European Journal of Remote Sensing 2023, VOL. 56, NO. 1, 2238878. (https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/22797254.2023.2238878 )
19. Tiago G. Morais, Marjan Jongen, Nuno R. Rodrigues, Ivo Gama, Tiago Domingos, Ricardo F.M. Teixeira (2023). Estimation of annual productivity of sown rainfed grasslands using machine learning. Grass and Forage Science. Artigo submetido.
20. Lúcia Barão, Tiago G. Morais, Tiago Domingos, Ricardo F.M. Teixeira. (2023). Understanding nitrogen-phosphorus limitation of Portuguese sown biodiverse pastures using the BalSim model. Artigo a submeter.

Destacam-se algumas das apresentações dos resultados do Grupo Operacional, mediante Poster ou Comunicação Oral:

• J. Serrano, S. Shahidian, J. Marques da Silva, A. Pereira, E. Sales-Baptista, I. Ferraz de Oliveira, M. Cancela de Abreu, J. Lopes de Castro, E. Carreira, M. Carvalho (2017). Monitoring tree influence on soil characteristics and pasture productivity, quality and floristic composition over a three year period in a Montado Mediterranean ecosystem. POSTER  In 3rd Agriculture and Climate Change Conference (24-26 Março 2019, Budapeste - Hungria).
• J. Serrano, S. Shahidian, J. Marques da Silva, M. Carvalho (2019). Proximal and remote sensing to evaluate the impact of climatic interannual irregularity in montado Mediterranean ecosystems- a case study. COMUNICAÇÃO ORAL In 3rd Agriculture and Climate Change Conference (24-26 Março 2019, Budapeste - Hungria).
• Teixeira, R.F.M., Morais, T.G., Jongen, M., Rodrigues, N.R., Gama, I., Domingos, T., (2019). Estimation of yield, soil carbon and fertilization needs using remote sensing for understanding and improve animal production in sown biodiverse pasture in Portugal. COMUNICAÇÃO ORAL In 4th Open Science Meeting of the Global Land Programme, Co-organised by Centre for Development and Environment (CDE), University of Bern. Bern, Switzerland from 24 – 26 April 2019.
• Teixeira, R. F. M., Morais, T.G., Domingos, T. (2019). Assessing ecosystem services with Life Cycle Assessment: The case of sown biodiverse pastures. COMUNICAÇÃO ORAL In EEF 2019 “Ecology across borders Embedding Ecology in Sustainable Develpment Goals”, Lisbon, Portugal, 29 July – 2 August 2019.
• Morais, T. G., Jongen, M., Tufik, C., Gama, I., Rodrigues, N. R., Rato, A. E., Serrano, J., Domingos, T., Teixeira, R. F. M. (2019). Machine learning for estimating, modelling and optimizing soils and pastures. COMUNICAÇÃO ORAL In EEF 2019 “Ecology across borders Embedding Ecology in Sustainable Develpment Goals”, Lisbon, Portugal, 29 July – 2 August 2019.
• João Serrano, Shakib Shahidian, Emanuel Carreira & A. Elisa Rato (2020). Calibração e validação da espectroscopia de infravermelho próximo para estimar a proteína bruta e a fibra em pastagens biodiversas. COMUNICAÇÃO ORAL In II Seminário Ibérico de Engenharia Hortícola - IISIEH (4 a 6 Março 2020, Ponte de Lima).
• João Serrano, Shakib Shahidian, Miguel Martins, Emanuel Carreira, J. Marques da Silva & Mário de Carvalho (2020). Avaliação do efeito da correcção do pH do solo em pastagens no ecossistema Montado. POSTER In II Seminário Ibérico de Engenharia Hortícola - IISIEH (4 a 6 Março 2020, Ponte de Lima).
• J. Serrano, S. Shahidian, E. Carreira, J. Marques da Silva, A. Pereira & M. Carvalho (2020). Sustainability of extensive livestock production systems: the challenge of Precision Agriculture technologies. COMUNICAÇÃO ORAL In EAAP- 71st Annual Meeting (1 a 4 Dezembro 2020, Online Virtual Meeting).
• J. Serrano, S. Shahidian, J. Marques da Silva, M. Carvalho & A. Rato (2020). Measurement of patterns of soil organic matter (SOM) in the Mediterranean Montado ecosystem using NIRS. COMUNICAÇÃO ORAL In EAAP- 71st Annual Meeting (1 a 4 Dezembro 2020, Online Virtual Meeting).
• Serrano, J., Shahidian, S., Moral, F. (2021). Definion of homogeneous management zones (HMZ) in pastures based on soil apparent electrical conductivity survey: Case study in the Montado Mediterranean ecosystem. COMUNICAÇÃO ORAL In: XI Congresso Ibérico de AgroEngenharia - AgroIng2021, Evento online, 11 e 12 de Novembro 2021.
• Serrano, J., Shahidian, S., Carreira, E., Nogales-Bueno, J., Rato, A.E. (2021). Predicting the Evolution of Pasture Quality by NIRS: Perspectives for Real-Time Pasture and Grazing Management. COMUNICAÇÃO ORAL In: European Conference on Agricultural Engineering - AgEng2021, Universidade de Évora, 5-8 de Julho 2021.
• Gama, I., Serrano, J. e Teixeira, R. (2022) - GO-FÓSFORO - Fertilização do solo espacialmente diferenciada. COMUNICAÇÃO ORAL In: Conferência de divulgação dos resultados dos GO´s – “Gestão do Pastoreio para a Sustentabilidade na Era da Transição Digital - Carbono & Biodiversidade”, Observatório do Sobreiro e da Cortiça – Coruche, 23 Junho 2022.