O Conselho Consultivo criado durante o projeto, formado por representantes da APA, IFAP, ICNF, DGADR, acompanhou o desenvolvimento dos resultados dando o seu contributo em função das necessidades dos seus utilizadores alvo. A DGT desenvolveu as especificações técnicas destes produtos tendo em conta as necessidades e expectativas observadas pelo Conselho Consultivo.

A DGT foi responsável pela criação de uma grande base de dados de treino para aplicação de algoritmos de IA e geração dos produtos de ocupação de solo. Foi também criada uma base de dados de validação robusta e independente para garantir a qualidade dos produtos gerados nas várias tasks previstas no projeto. Os dados produzidos pela DGT foram essenciais para o desenvolvimento das atividades previstas no projeto, onde foram utilizadas as mais diversas e inovadoras técnicas de IA para classificação de ocupação de solo: Active Learning, Fuzzy Fusion, classificação acelerada em hardware Field-Programmable Gate Array (FPGA) e em Graphical Processing Unit (GPU).

Experiências realizadas com Active Learning pela NOVA IMS e DGT mostraram bons resultados com melhoramento de uma amostra de treino reduzida através da verificação da classe por fotointerpretação e aplicação de algoritmos para dados não balanceados em processos iterativos.

A DGT e a UNINOVA estiveram envolvidas em testes de processamento com GPU, utilizando o algoritmo BFAST Monitor onde foram obtidos resultados promissores que poderão ser adotados pela DGT no futuro na operacionalização de produtos para deteção de cortes e fogos.

No evento Forum Portugal Digital realizado no Pavilhão do Conhecimento em Lisboa, a 6 de maio de 2021, o IPSTERS foi considerado um dos seis projetos FCT com maior impacto num conjunto de 60 projetos.