Este projeto apresenta o desenvolvimento de um sistema automatizado para monitorizar a saúde das plantas, integrando visão computacional e IA para detetar doenças foliares e avaliar as condições ambientais, particularmente a humidade do solo. Concebido para agricultura urbana e de precisão, o sistema apoia a sustentabilidade ao otimizar o uso da água e permitir a deteção precoce de doenças. Combina redes neuronais convolucionais (CNNs), captura de imagem Raspberry Pi e sensores de humidade do solo baseados em ESP32. O resultado é uma solução autónoma que recolhe dados, classifica a saúde das plantas e fornece recomendações acionáveis de irrigação e tratamento.
