AGRICULTURA 4.0 59 rabilidade entre atores territoriais para gerar valor económico, ambiental e institucional. Baseado em sistemas Data-as-a-Service (DaaS) e Decision Support Systems (DSS), que integram dados de OT, como imagens de satélite e aéreas, com fontes locais, realiza a recolha, processamento e transformação de informação em indicadores operacionais e estratégicos em prol da digitalização e automação tecnológica do setor agrícola na região oeste. Na metodologia, destaca-se a integração de uma plataforma IoT e ML que recolhe e analisa dados de estações meteorológicas SOFIS de baixo custo, desenvolvidas pelo SFCOLAB, e imagens multiespectrais da missão Sentinel-2, disponibilizadas pelo programa Copernicus. De forma a operacionalizar o OBServa, foi desenvolvida uma solução geoespacial em ambiente SIG (Sistemas de Informação Geográfica) para identificar locais estratégicos de instalação das estações meteorológicas, garantindo cobertura espacial total do território municipal (Vilar et al. 2025). A solução resultou em mapas de localização estratégica de estações meteorológicas existentes e novos locais para instalação de novas estações (Figura 2) e que suportam decisões de municípios e associações agrícolas. Como ação local junto a agricultores, associações e cooperativas agrícolas da região, foram instaladas oito estações meteorológicas SOFIS em diferentes localizações de Torres Vedras, estando operacionais no fornecimento de dados em tempo real (Figura 3). A rede de dados integrada no projeto, em conjunto com as imagens de OT por satélite, permite o desenvolvimento Figura 2 - Localização da rede de estações meteorológicas SOFIS em Torres Vedras.
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