Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
Dotar os estudantes com ferramentas e tecnologias que permitem fazer uma melhor gestão agrícola baseada na variabilidade espacial e temporal da produtividade e dos fatores de produção. Complementar os conhecimentos adquiridos na UC de SIG Aplicado à Agricultura utilizando um conjunto de tecnologias geográficas na otimização da utilização dos inputs, aumentando a rentabilização de modo a conseguir uma diminuição dos impactos ambientais. Analisar e interpretar mapas de forma a fazer uma gestão integrada da informação agrícola em formato digital: casos práticos de aplicação.
Conteúdos programáticos
1. A agricultura tradicional versus a agricultura de precisão. 2. O SIG e a agricultura de precisão. 3. Sistemas de recolha de dados. 4. Sistemas de posicionamento global. 5. Compreender e utilizar as funcionalidades do Google Earth. 6. Interpolação de dados. 7. Análise Espacial em Modelos Digitais de Terreno. 8. Avaliação da variabilidade espacial e temporal da cobertura vegetal: índices de vegetação; mapas de produtividade e de fatores de produção. 9. Sistemas de orientação. 10. Aplicação variável de fatores de produção (VRT) 11. Casos de estudo: análise de dados e produção de informação como suporte à decisão.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Abordagem integradora do funcionamento das tecnologias de informação geográfica no âmbito da criação e tratamento de dados, com a execução de exercícios práticos e recurso a ferramentas e dados que possibilitam a concretização dos objetivos da unidade curricular.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
Aulas teórico-práticas com exposição de matéria em sessões presenciais ou em videoconferência e desenvolvimento de trabalhos práticos.
Condições para dispensa total: (60% P1 + 10% D + 30% P2); o resultado terá de ser >=10 valores e em cada uma das provas práticas (P) a classificação terá de ser >=8 valores.
Nas provas de avaliação contínua é obrigatória uma inscrição no MOODLE, realizada até ao final do terceiro dia anterior à data marcada para a prova
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Nas aulas serão expostos os conceitos e teorias que posteriormente serão aplicados no desenvolvimento de exercícios práticos. Nestes trabalhos, o estudante deve aplicar os conhecimentos adquiridos a situações concretas e desenvolver parte de um projeto interdisciplinar, utilizando as ferramentas disponíveis.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Barnes, A. P., Soto, I., Eory, V., Beck, B., Balafoutis, A., Sánchez, B., ... Gómez-Barbero, M. (2019). Exploring the adoption of precision agricultural technologies: A cross regional study of EU farmers. Land Use Policy, 80, 163-174.
Clay, D. E., & Shanahan, J. F. (2011). GIS Applications in Agriculture, Volume Two: Nutrient Management for Energy Efficiency. Boca Raton: CRC Press.
Krishna, K. R. (2018). Agricultural drones: a peaceful pursuit. New York: Apple Academic Press.
Krishna, K. R. (2013). Precision farming: soil fertility and productivity aspects. New York: Apple Academic Press.
Reddy, G. O., & Singh, S. K. (Eds.) (2018). Geospatial Technologies in Land Resources Mapping, Monitoring and Management. Springer International Publishing.
Sood, K., Singh, S., Rana, R. S., Rana, A., Kalia, V., & Kaushal, A. (2015). Application of GIS in precision agriculture. Paper presented as lead lecture in national seminar on Precision farming technologies for high Himalayas, Leh, India.
