Browsing by Author "Sousa, Joaquim J."
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- Almond cultivar identification using machine learning classifiers applied to UAV-based multispectral dataPublication . Guimaraes, Nathalie; Padua, Luis; Sousa, Joaquim J.; Bento, Albino; Couto, PedroIn Portugal, almonds are a very important crop, due to their nutritional properties. In the northeastern part of the country, the almond sector has endured over time, with strong cultural traditions and key economic significance. In these areas, several cultivars are used. In effect, the presence of various almond cultivars implies differentiated management in irrigation, disease control, pruning system, and harvest planning. Therefore, cultivar classification is essential over large agricultural areas. Over the last decades, remote-sensing data have led to important breakthroughs in the classification of different cultivars for several crops. Nonetheless, for almonds, studies are incipient. Thus, this study aims to fill this knowledge gap and explore the classification of almond cultivars in an almond orchard. High-resolution multispectral data were acquired by an unmanned aerial vehicle (UAV). Vegetation indices (VIs) and tree structural parameters were, subsequently, estimated. To obtain an accurate cultivar identification, four machine learning classifiers, such as K-nearest neighbour (kNN), support vector machine (SVM), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost), were applied and optimized through the fine-tuning process. The accuracy of machine learning classifiers was analysed. SVM and RF performed best with OAs of 76% and 74% using VIs and spectral bands (GREEN, GRVI, GN, REN, ClRE). Adding the canopy height model (CHM) improved performance, with RF and XGBoost having OAs of 88% and 84%. kNN performed worst with an OA of 73% using only VIs and spectral bands, 80% with VIs, spectral bands and CHM, and 93% with VIs, CHM, and tree crown area (TCA). The best performance was achieved by RF and XGBoost with OAs of 99% using VIs, CHM, and TCA. These results demonstrate the importance of the feature selection process. Moreover, this study reveals the feasibility of remote-sensing data and machine learning classifiers in the classification of almond cultivars.
- Almond orchard management using multi-temporal UAV data: a proof of conceptPublication . Guimaraes, Nathalie; Padua, Luis; Sousa, Joaquim J.; Bento, Albino; Couto, PedroIn the last decade Unmanned Aerial Systems (UAS) have become a reference tool for agriculture applications. The integration of multispectral sensors that can capture near infrared (NIR) and red edge spectral reflectance allows the creation of vegetation indices, which are fundamental for crop monitoring process. In this study, we propose a methodology to analyze the vegetative state of almond crops using multi-temporal data acquired by a multispectral sensor accoupled to an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The methodology implemented allowed individual tree parameters extraction, such as number of trees, tree height, and tree crown area. This also allowed the acquisition of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) information for each tree. The multitemporal data showed significant variations in the vegetative state of almond crops.
- Assessing the Impact of Clearing and Grazing on Fuel Management in a Mediterranean Oak Forest through Unmanned Aerial Vehicle Multispectral DataPublication . Pádua, Luís; Castro, João Paulo; Castro, José; Sousa, Joaquim J.; Castro, MarinaClimate change has intensified the need for robust fire prevention strategies. Sustainableforest fuel management is crucial in mitigating the occurrence and rapid spread of forest fires. Thisstudy assessed the impact of vegetation clearing and/or grazing over a three-year period in theherbaceous and shrub parts of a Mediterranean oak forest. Using high-resolution multispectral datafrom an unmanned aerial vehicle (UAV), four flight surveys were conducted from 2019 (pre- and post-clearing) to 2021. These data were used to evaluate different scenarios: combined vegetation clearingand grazing, the individual application of each method, and a control scenario that was neithercleared nor purposely grazed. The UAV data allowed for the detailed monitoring of vegetationdynamics, enabling the classification into arboreal, shrubs, herbaceous, and soil categories. Grazingpressure was estimated through GPS collars on the sheep flock. Additionally, a good correlation(r = 0.91) was observed between UAV-derived vegetation volume estimates and field measurements.These practices proved to be efficient in fuel management, with cleared and grazed areas showing alower vegetation regrowth, followed by areas only subjected to vegetation clearing. On the otherhand, areas not subjected to any of these treatments presented rapid vegetation growth.
- Characterization of seaweed communities using deep learning applied to UAV-based hyperspectral imagesPublication . Gomes, João Pedro; Sousa, Joaquim J.; Pádua, Luís; Cunha, Carlos R.; Cunha, AntónioMacroalgal communities are generally found in coastal regions, close to rocks or other hard surfaces. They provide shelter and food for many organisms and are of interest to the food industry, pharmaceutical, and agriculture. They are also an indicator of environmental change. Traditionally, the process of identification and monitoring of these communities and their constituent species is based on manual methods. The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) allows the remote collection of images with high spatial and spectral resolution and adjustable time scales. The development of methodologies allowing the processing and the analysis of UAV-based high-resolution imagery would be of economic and environmental importance. That would allow to streamline the identification of species with economic potential, the evaluation of the seasonal and spatial variation of the available biomass, and the monitoring of the coastal ecological status and its evolution. Recent technological developments in the areas of remote sensing and artificial intelligence make it possible to provide tools with great potential for these applications. Indeed, hyperspectral sensors can nowadays be coupled in UAVs allowing for high spatial and spectral resolution imagery. The data processing powered by deep learning and its increasing diversity of models and architectures is the ideal way to handle and analyze the huge volume of data acquired. In this paper, we describe a methodology to be implemented in a system to be developed to make the automatic classification of existing species in macroalgal communities, using deep learning models applied to hyperspectral images collected by UAVs.
- Combining UAV-Based Multispectral and Thermal Infrared Data with Regression Modeling and SHAP Analysis for Predicting Stomatal Conductance in Almond OrchardsPublication . Guimarães, Nathalie; Sousa, Joaquim J.; Couto, Pedro; Bento, Albino; Pádua, LuísUnderstanding and accurately predicting stomatal conductance in almond orchards is critical for effective water-management strategies, especially under challenging climatic conditions. In this study, machine-learning (ML) regression models trained on multispectral (MSP) and thermal infrared (TIR) data acquired from unmanned aerial vehicles (UAVs) are used to address this challenge. Through an analysis of spectral indices calculated from UAV-based data and feature-selection methods, this study investigates the predictive performance of three ML models (extra trees, ET; stochastic gradient descent, SGD; and extreme gradient boosting, XGBoost) in predicting stomatal conductance. The results show that the XGBoost model trained with both MSP and TIR data had the best performance (R2 = 0.87) and highlight the importance of integrating surface-temperature information in addition to other spectral indices to improve prediction accuracy, up to 11% more when compared to the use of only MSP data. Key features, such as the green–red vegetation index, chlorophyll red-edge index, and the ratio between canopy temperature and air temperature (Tc-Ta), prove to be relevant features for model performance and highlight their importance for the assessment of water stress dynamics. Furthermore, the implementation of Shapley additive explanations (SHAP) values facilitates the interpretation of model decisions and provides valuable insights into the contributions of the features. This study contributes to the advancement of precision agriculture by providing a novel approach for stomatal conductance prediction in almond orchards, supporting efforts towards sustainable water management in changing environmental conditions.
- Comparative Evaluation of Remote Sensing Platforms for Almond Yield PredictionPublication . Guimarães, Nathalie; Fraga, Helder; Sousa, Joaquim J.; Pádua, Luís; Bento, Albino; Couto, PedroAlmonds are becoming a central element in the gastronomic and food industry worldwide. Over the last few years, almond production has increased globally. Portugal has become the third most important producer in Europe, where this increasing trend is particularly evident. However, the susceptibility of almond trees to changing climatic conditions presents substantial risks, encompassing yield reduction and quality deterioration. Hence, yield forecasts become crucial for mitigating potential losses and aiding decisionmakers within the agri-food sector. Recent technological advancements and new data analysis techniques have led to the development of more suitable methods to model crop yields. Herein, an innovative approach to predict almond yields in the Tras-os-Montes region of Portugal was developed, by using machine learning regression models (i.e., the random forest regressor, XGBRegressor, gradient boosting regressor, bagging regressor, and AdaBoost regressor), coupled with remote sensing data obtained from different satellite platforms. Satellite data from both proprietary and free platforms at different spatial resolutions were used as features in the study (i.e., the GSMP: 11.13 km, Terra: 1 km, Landsat 8: 30 m, Sentinel-2: 10 m, and PlanetScope: 3 m). The best possible combination of features was analyzed and hyperparameter tuning was applied to enhance the prediction accuracy. Our results suggest that high-resolution data (PlanetScope) combined with irrigation information, vegetation indices, and climate data significantly improves almond yield prediction. The XGBRegressor model performed best when using PlanetScope data, reaching a coefficient of determination (R2) of 0.80. However, alternative options using freely available data with lower spatial resolution, such as GSMaP and Terra MODIS LST, also showed satisfactory performance (R2 = 0.68). This study highlights the potential of integrating machine learning models and remote sensing data for accurate crop yield prediction, providing valuable insights for informed decision support in the almond sector, contributing to the resilience and sustainability of this crop in the face of evolving climate dynamics.
- GIS application to detect invasive species in aquatic ecosystemsPublication . Duarte, Lia; Castro, João Paulo; Sousa, Joaquim J.; Pádua, LuísThe detection of invasive plant species in aquatic ecosystems is important to help in the control or to mitigate its spread and impacts. Remote sensing (RS) can be explored in this context, helping to monitor this type of plants. This study intends to present a free to use and opensource software application that, through a graphical user interface, can process remote sensed data to monitor the spread of invasive plant species in aquatic environments, enabling a multi-temporal monitoring. Both unmanned aerial vehicle and satellite-based data were used to validate the potential of the proposed application. A site containing water hyacinth (Eichhornia crassipes) was selected as case study. Both RS platforms provided effective data to detect the areas containing water hyacinth. Thus, this tool provides an alternative and user-friendly way to include RS-based data in ecological studies allowing the detection of invasive plants in water channels.
- Grupo Operacional Olivicultura e Azeite: SustentOlive - melhoria das práticas de rega e fertilização do olival nas explorações olivícolas em Trás-os-Montes para a sustentabilidade do olivalPublication . Fernandes-Silva, Anabela; Oliveira, Manuel; Santos, Fernando; Sousa, Joaquim J.; Bento, Ricardo; Almeida, Arlindo; Pavão, Francisco; Alves, Carla; Alves, Pedro; Ribeiro, A.C.Na região de Trás-os-Montes, a segunda região de maior importância do sector olivícola em Portugal, apenas 6% da área total do olival é regada (RGA, 2009). É provável que na última década tenha ocorrido um aumento considerável desta área, por um lado, devido à reconversão de olival de sequeiro semi-intensivo ao regadio e, por outro, devido ao aumento da disponibilidade de água para a rega, em consequência dos principais aproveitamentos hidroagrícolas da região. Dentre estes, destacam-se o Empreendimento Hidroagrícola do Vale da Vilariça, com ocupação cultural cerca de 2 500 ha, dos quais 30% são olival de regadio, e do Aproveitamento Hidroagrícola de Macedo de Cavaleiros. Atualmente, verifica-se um aumento do recurso à bombagem de águas subterrâneas e à construção de pequenas “charcas” para rega de olivais localizados fora dos perímetros de rega. O objetivo geral do Grupo Operacional (GO) Olivicultura e Azeite - “SustentOlive” - é o de melhorar as práticas de rega nas explorações olivícolas em Trás-os-Montes para uma gestão eficiente da água de rega pela adoção de diferentes estratégias de rega deficitária, quer pela melhoria do desempenho dos sistemas de rega permitindo maximizar a eficiência da rega e otimizar a produtividade da água, com vista à Eco - Sustentabilidade da olivicultura na região, como uma das formas de prevenir a desertificação do interior Norte do País. Num contexto de alterações climáticas, que aponta para uma escassez e irregularidade da precipitação, estas medidas assumem grande relevância, devendo ser dada importância particular às práticas de rega deficitária, cuja otimização pode ajudar a maximizar a eficiência do uso da água pela planta e, por conseguinte, melhorar os rendimentos e os benefícios económicos das explorações agrícolas que se traduzirá num aumento da competitividade do sector oleícola regional, a nível nacional e internacional. O principal contributo deste GO será disponibilizar conhecimento, informação e competências que potenciarão a adoção pelos olivicultores de práticas de rega e de fertilização sustentáveis. Será possível quantificar as necessidades de rega das diferentes cultivares regionais, regando apenas com dotações de água necessárias, o que evita perdas de produção quer por excessos quer por défice hídrico, em momentos críticos do ciclo vegetativo e produtivo da oliveira. Os resultados esperados permitirão avaliar a resposta de cada cultivar a diferentes estratégias de rega deficitária tendo por base,o compromisso do aumento da eficiência do uso da água e o incremento da produtividade e da qualidade do azeite. A avaliação do funcionamento do sistema de rega e do seu desempenho é fundamental para se poder conduzir a rega de uma forma eficiente maximizando a poupança de água e adequando a rega às necessidades hídricas do olival. O conhecimento dos principais indicadores do desempenho do sistema de rega é indispensável à implementação de uma correta gestão da rega, melhorando a eficiência de rega e o aumento da produtividade da água. Neste projeto pretende-se igualmente avaliar a eficiência da colheita mecânica nos diferentes tratamentos de rega e cultivares o que permitirá identificar o momento ótimo da colheira mecânica, ferramenta essencial para minimizar os custos associados a esta operação cultural e preservar a qualidade da azeitona. Os beneficiários deste GO incluem os agricultores, os técnicos das organizações de agricultores (OA), os investigadores e os gestores económicos e políticos. Os olivicultores serão os beneficiários diretos uma vez que terão ao dispor conhecimento técnico-científico que os auxiliará no processo de tomadas de decisão. Os técnicos das OA passarão a ficar munidos de conhecimento científico e competências para apoiar a tomada de decisão dos olivicultores sobre opções sustentáveis. Os investigadores serão um grupo importante de beneficiários uma vez que, através da abordagem colaborativa para a resolução dos problemas identificados, permitir-lhes-á aproximar a investigação da prática, fomentando a aplicação do conhecimento científico.
- Grupo Operacional Olivicultura e Azeite: SustentOlive - Melhoria das práticas de rega e fertilização do olival nas explorações olivícolas em Trás-os-Montes para a sustentabilidade do olivalPublication . Fernandes-Silva, Anabela; Oliveira, Manuel; Santos, Fernando; Sousa, Joaquim J.; Bento, Ricardo; Almeida, Arlindo; Pavão, Francisco; Alves, Carla; Alves, Pedro; Ribeiro, A.C.Na região de Trás-os-Montes, a segunda região de maior importância do sector olivícola em Portugal, apenas 6% da área total do olival é regada (RGA, 2009). É provável que na última década tenha ocorrido um aumento considerável desta área, por um lado, devido à reconversão de olival de sequeiro semi-intensivo ao regadio e, por outro, devido ao aumento da disponibilidade de água para a rega, em consequência dos principais aproveitamentos hidroagrícolas da região. Dentre estes, destacam-se o Empreendimento Hidroagrícola do Vale da Vilariça, com ocupação cultural cerca de 2 500 ha, dos quais 30% são olival de regadio, e do Aproveitamento Hidroagrícola de Macedo de Cavaleiros. Atualmente, verifica-se um aumento do recurso à bombagem de águas subterrâneas e à construção de pequenas “charcas” para rega de olivais localizados fora dos perímetros de rega. O objetivo geral do Grupo Operacional (GO) Olivicultura e Azeite - “SustentOlive” - é o de melhorar as práticas de rega nas explorações olivícolas em Trás-os-Montes para uma gestão eficiente da água de rega pela adoção de diferentes estratégias de rega deficitária, quer pela melhoria do desempenho dos sistemas de rega permitindo maximizar a eficiência da rega e otimizar a produtividade da água, com vista à Eco - Sustentabilidade da olivicultura na região, como uma das formas de prevenir a desertificação do interior Norte do País. Num contexto de alterações climáticas, que aponta para uma escassez e irregularidade da precipitação, estas medidas assumem grande relevância, devendo ser dada importância particular às práticas de rega deficitária, cuja otimização pode ajudar a maximizar a eficiência do uso da água pela planta e, por conseguinte, melhorar os rendimentos e os benefícios económicos das explorações agrícolas que se traduzirá num aumento da competitividade do sector oleícola regional, a nível nacional e internacional. O principal contributo deste GO será disponibilizar conhecimento, informação e competências que potenciarão a adoção pelos olivicultores de práticas de rega e de fertilização sustentáveis. Será possível quantificar as necessidades de rega das diferentes cultivares regionais, regando apenas com dotações de água necessárias, o que evita perdas de produção quer por excessos quer por défice hídrico, em momentos críticos do ciclo vegetativo e produtivo da oliveira. Os resultados esperados permitirão avaliar a resposta de cada cultivar a diferentes estratégias de rega deficitária tendo por base, o compromisso do aumento da eficiência do uso da água e o incremento da produtividade e da qualidade do azeite. A avaliação do funcionamento do sistema de rega e do seu desempenho é fundamental para se poder conduzir a rega de uma forma eficiente maximizando a poupança de água e adequando a rega às necessidades hídricas do olival. O conhecimento dos principais indicadores do desempenho do sistema de rega é indispensável à implementação de uma correta gestão da rega, melhorando a eficiência de rega e o aumento da produtividade da água. Neste projeto pretende-se igualmente avaliar a eficiência da colheita mecânica nos diferentes tratamentos de rega e cultivares o que permitirá identificar o momento ótimo da colheira mecânica, ferramenta essencial para minimizar os custos associados a esta operação cultural e preservar a qualidade da azeitona. Os beneficiários deste GO incluem os agricultores, os técnicos das organizações de agricultores (OA), os investigadores e os gestores económicos e políticos. Os olivicultores serão os beneficiários diretos uma vez que terão ao dispor conhecimento técnico-científico que os auxiliará no processo de tomadas de decisão. Os técnicos das OA passarão a ficar munidos de conhecimento científico e competências para apoiar a tomada de decisão dos olivicultores sobre opções sustentáveis. Os investigadores serão um grupo importante de beneficiários uma vez que, através da abordagem colaborativa para a resolução dos problemas identificados, permitir-lhes-á aproximar a investigação da prática, fomentando a aplicação do conhecimento científico.
- Identification of aphids using machine learning classifiers on UAV-based multispectral dataPublication . Guimarães, Nathalie; Pádua, Luís; Sousa, Joaquim J.; Bento, Albino; Couto, PedroAlmond trees in Portugal are susceptible to aphid infestation, which can result in reduced fruit production. To effectively tackle this issue, the combination of remote sensing (RS) data and machine learning (ML) classifiers can be used to accurately detect the presence of aphids. This study focuses in the implementation of ML classifiers and RS data analysis to identify aphids on almond trees, using high-resolution multispectral data collected through an unmanned aerial vehicle (UAV) in a Portuguese almond orchard. Four ML classifiers, kNN, SVM, RF and XGBoost, were employed and fine-tuned using vegetation indices derived from spectral data. The results revealed that the SVM classifier achieved an overall accuracy (OA) of 77%, followed by kNN with an OA of 74%, while XGBoost and RF achieved OAs of 71% and 69%, respectively. Consequently, this study demonstrates the viability of employing RS data and ML classifiers for aphid identification in almond orchards.