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Fruit detection is crucial for yield estimation and fruit picking system performance. Many state-of-the-art methods for fruit detection use convolutional neural networks (CNNs). This paper presents the results for peach detection by applying a faster R-CNN framework in images captured from an outdoor orchard. Although this method has been used in other studies to detect fruits, there is no research on peaches. Since the fruit colors, sizes, shapes, tree branches, fruit bunches, and distributions in trees are particular, the development of a fruit detection procedure is specific. The results show great potential in using this method to detect this type of fruit. A detection accuracy of 0.90 using the metric average precision (AP) was achieved for fruit detection. Precision agriculture applications, such as deep neural networks (DNNs), as proposed in this paper, can help to mitigate climate change, due to horticultural activities by accurate product prediction, leading to improved resource management (e.g., irrigation water, nutrients, herbicides, pesticides), and helping to reduce food loss and waste via improved agricultural activity scheduling., The authors are thankful to Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) and R&D Unit “Center for Mechanical and Aerospace Science and Technologies” (C-MAST), under project UIDB/00151/2020, for the opportunity and the financial support to carry on this project. The contributions of Hugo Proença and Pedro Inácio in this work were supported by FCT/MEC through FEDER—PT2020 Partnership Agreement under Project UIDB//50008/2021.

Submitted by Maria Paula Simões (mpaulasimoes@ipcb.pt) on 2021-12-02T10:45:09Z No. of bitstreams: 1 PrunusBOT-livro GO de Fruticultura 2021.pdf: 1800033 bytes, checksum: 96f404018367a84104de00b80ad62998 (MD5) Approved for entry into archive by Maria Eduarda Pereira Rodrigues (erodrigues@ipcb.pt) on 2022-01-04T17:01:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PrunusBOT-livro GO de Fruticultura 2021.pdf: 1800033 bytes, checksum: 96f404018367a84104de00b80ad62998 (MD5) Made available in DSpace on 2022-01-04T17:09:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PrunusBOT-livro GO de Fruticultura 2021.pdf: 1800033 bytes, checksum: 96f404018367a84104de00b80ad62998 (MD5) Previous issue date: 2021 info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Submitted by Maria Paula Simões (mpaulasimoes@ipcb.pt) on 2021-07-20T13:32:04Z No. of bitstreams: 1 Agrotec 39 pp33-37 - Manutenção do solo.pdf: 5399648 bytes, checksum: 28fede359abeb9a12d52aec953fb86e1 (MD5) Approved for entry into archive by Maria Eduarda Pereira Rodrigues (erodrigues@ipcb.pt) on 2021-08-10T10:47:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Agrotec 39 pp33-37 - Manutenção do solo.pdf: 5399648 bytes, checksum: 28fede359abeb9a12d52aec953fb86e1 (MD5) Made available in DSpace on 2021-08-10T10:49:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Agrotec 39 pp33-37 - Manutenção do solo.pdf: 5399648 bytes, checksum: 28fede359abeb9a12d52aec953fb86e1 (MD5) Previous issue date: 2021 info:eu-repo/semantics/publishedVersion

A weed plant can be described as a plant that is unwanted at a specific location at a given time. Farmers have fought against the weed populations for as long as land has been used for food production. In conventional agriculture this weed control contributes a considerable amount to the overall cost of the produce. Automatic weed detection is one of the viable solutions for efficient reduction or exclusion of chemicals in crop production. Research studies have been focusing and combining modern approaches and proposed techniques which automatically analyze and evaluate segmented weed images. This study discusses and compares the weed control methods and gives special attention in describing the current research in automating the weed detection and control., This study is within the activities of project PrunusBot - Sistema robótico aéreo autónomo de pulverização controlada e previsão de produção frutícola (autonomous unmanned aerial robotic system for controlled spraying and prediction of fruit production), Operation n.° PDR2020-101-031358 (líder), Consortium n.° 340, Initiative n.° 140 promoted by PDR2020 and co-financed by FEADER under the Portugal 2020 initiative.

A deteção de frutos é de fundamental importância em sistemas de estimação de produção. Neste trabalho, são apresentados os resultados preliminares da utilização do método de deteção de objetos Faster R-CNN na deteção de imagens de pêssegos. O estudo consiste na avaliação do desempenho do método em imagens RGB obtidas em ambiente real num pomar. Embora este método de deteção tenha sido aplicado noutros trabalhos com o objetivo de detetar frutos, ainda não foi utilizado na deteção de pêssegos. A cor, a sua distribuição na árvore e a clusterização são características intrínsecas aos pêssegos. Os resultados obtidos, ainda que preliminares, mostram um elevado potencial da utilização do método na deteção destes frutos. Todavia, os resultados também mostram a necessidade de melhoria no desempenho. Isso pode ser alcançado com o aumento na quantidade de imagens de treino e também por definir um melhor critério de anotação dos frutos oclusos., The fruit detection is very important in the performance of a yield estimation system. This paper presents the preliminary results using the object detection Faster RCNN method in peach images. The aim is evaluating the method performance in the detection of peach RGB images acquired in an orchard. Although this method of object detection has been applied in other studies to detect fruits, according to the literature, it has not been used to detect peaches. The color, its distribution in the tree and the fruit clustering are intrinsic characteristics of peaches. The results, although preliminary, show a great potential of using the method to detect this type of fruit. However, the results also show that performance needs to be improved by increasing in the amount of training images and also defining a better annotation criterion in the fruits occlusion.

Dissertação de mestrado integrado em Psicologia, A literatura recente tem vindo a desafiar à criação e validação de instrumentos de medida claros, estandardizados e universais para medidas de desempenho e clima de segurança. O presente projeto teve como principal objetivo contribuir para o estudo do clima de segurança organizacional e de leading e lagging indicators, no contexto português, através da adaptação e criação de ferramentas de investigação que sejam fiáveis e válidas. Participaram 267 trabalhadores operários da indústria transformadora e construção civil, setores mais afetados por acidentes mortais em Portugal. De um modo geral, os resultados ao nível das propriedades psicométricas dos instrumentos utilizados foram consistentes com as versões originais e a análise da relação entre as diferentes variáveis consistente com a literatura recente na área., The recent literature has been asking for the creation and validation of clear, standardized and universal measure instruments of safety climate and performance. The present project had as the main objective to contribute to the study of safety climate, leading and lagging indicators, on the Portuguese context, trough the adaptation and creation of valid and reliable research tools. The sample was composed by 267 blue-collar workers from construction and manufacturing industry (most punished sectors by mortal accidents in Portugal). In general, the results in terms of the psychometric properties of the instruments used were consistent with the original versions and the analysis of the relationship between the different variables consistent with recent literature in the area.

The fruit detection part is very important for a good performance in a yield estimation system. This paper presents the preliminary results using the object detection Faster R-CNN method in the peaches images. The aim is evaluate the method performance in the detection of peach RGB images. Images acquired in an orchard were used. Although this method of object detection has been applied in other studies to detect fruits, according to the literature, it has not been used to detect peaches. The results, although preliminary, show a great potential of using the method to detect peach., Este trabalho de investigação é financiado pelo projeto PrunusBot - Sistema robótico aéreo autónomo de pulverização controlada e previsão de produção frutícola, Operação n.º PDR2020-101-031358 (líder), Consórcio n.º 340, Iniciativa n.º 140, promovido pelo PDR2020 e co-financiado pelo FEADER e União Europeia no âmbito do Programa Portugal 2020.

Contextualização: este é um estudo exploratório associado a um projeto a decorrer no Laboratório de Função Neuromuscular que tem como propósito caracterizar e comparar o perfil funcional e de controlo postural em atletas jovens de diferentes modalidades. Objetivo: avaliar, através tarefas de equilíbrio estático e de testes funcionais, os efeitos da modalidade, sexo e idade. Metodologia: estudo observacional, longitudinal, em que 206 atletas foram avaliados em tarefas de equilíbrio estático, testes funcionais e parâmetros antropométricos. Resultados: são apresentados os resultados do tratamento estatístico das variáveis em estudo em função das variáveis independentes (modalidade, sexo, escalão etário). Conclusões: não se conseguiu identificar um efeito claro da modalidade dado que esse efeito foi distinto conforme o sexo e o escalão etário considerado. Nas raparigas não se verificaram quaisquer diferenças nos testes funcionais e posturográficos entre diferentes escalões etários. Verificou-se uma tendência clara nos atletas masculinos para os valores do SLHOP aumentarem e a oscilação do centro de pressão diminuir com o aumento da idade. Os rapazes apresentaram claramente melhores resultados no SLHOP e as raparigas apresentaram melhores resultados no Lunge. Os resultados dos testes posturográficos mostram que as raparigas apresentaram menor oscilação do COP que os rapazes.

Rua Amaral Gurgel, Avenida São João, Praça Marechal Deodoro and Avenida General Olímpio da Silveira: above these roads and green areas was built in 1970 the Elevado Costa e Silva, popularly known as "Minhocão" -­‐ an elevated highway that caused a profound change in the urban landscape of these streets and their surroundings. Buildings got deteriorated, others were built. Much of the population who lived there abandoned their apartments, bringing poorer people moving in. New residents were attracted over the last few years. Green and empty areas that opened visual perspectives to important landscapes of the city were blocked. Sao Paulo received its first zoning in 1972, a new one in 2004 and the last -­‐ recently approved -­‐ in March 2016. This thesis will examine the changing of the urban landscape which the region has passed through in the last 45 years after the construction of this elevated highway, comparing the patrimony built (the conservation state of important old buildings and the construction of dozens of new developments in the recent housing boom), the urban design (streets, squares, subway implementation, bus and bike lanes), social modifications (resident population, regular visitors and activists) and the administrative and legal changes (planning legislation and administrative discontinuity). In order to show a more relevant comparison, it will shortly show the 45 years prior to the construction of Minhocão, as well as a brief history of the streets and their constructions. Rua Amaral Gurgel, Avenida São João, Praça Marechal Deodoro e Avenida General Olímpio da Silveira: sobre essas vias e áreas verdes foi construído, em 1970, o Elevado Costa e Silva, popularmente conhecido como “Minhocão” – via elevada que provocou uma profunda mudança na paisagem urbana dessas ruas e seus arredores. Edifícios se degradaram, edifícios foram construídos, grande parte da população, que ali vivia, abandonou seus apartamentos, substituídos por uma população mais pobre. Novos moradores foram atraídos nos últimos anos. Áreas verdes e vazios que abriam perspectivas visuais para paisagens importantes da cidade foram bloqueados. São Paulo recebeu seu primeiro zoneamento em 1972, um novo em 2004 e o último – aprovado recentemente – em março de 2016. Esta dissertação analisará a mutação da paisagem urbana pela qual passou essa região nos últimos 45 anos, após a construção do elevado, comparando o patrimônio construído (o estado de conservação de edifícios antigos importantes e a construção de dezenas de novos empreendimentos no recente boom imobiliário), o desenho urbano (ruas, praças, implantação do metrô, corredor de ônibus, ciclovias etc.), as transformações sociais (população moradora, frequentadores e ativistas) e as mudanças administrativo-­‐legais (legislação urbanística e descontinuidade administrativa). Para que este comparativo seja mais relevante, também mostrará, resumidamente, os 45 anos anteriores à construção do Minhocão, assim como um breve histórico das ruas e suas construções.

Dissertação de Mestrado Integrado em Arquitetura, apresentada na Faculdade de Arquitetura da Universidade de Lisboa para obtenção do grau de Mestre. Submitted by Pilar Lago (mpilar@fa.utl.pt) on 2016-11-17T11:43:18Z No. of bitstreams: 1 projeto final.pdf: 251602628 bytes, checksum: 222c844799ccd9b6ae893a9ac8c7aa5a (MD5) Made available in DSpace on 2016-11-17T11:43:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 projeto final.pdf: 251602628 bytes, checksum: 222c844799ccd9b6ae893a9ac8c7aa5a (MD5) Previous issue date: 2015-12