Objetivos del proyecto
El objetivo principal del proyecto es “Implementar tecnologías y métodos de Agricultura 4.0 para la estimación de aforos citrícolas desde el nivel de parcela hasta el supraautonómico”
Para alcanzar este objetivo principal se han planteado una serie de objetivos específicos.
01
Objetivo específico 1
Poner a punto tecnologías de muestreo manual a nivel de parcela basadas en fotografía con dispositivos móviles. (Coordinador: Locatec) En este objetivo se pretende desarrollar un método muestreo aleatorio estratificado, que elimine de la educación todos los parámetros objetivos que utilizan los técnicos a la hora de realizar una estimación de producción en un campo de cítricos. Esta tecnología permitía situar al operario que realiza el aforo en un campo mediante la geolocalización en un mapa y una vez localizado se trabajara en el reconocimiento del número de árboles en la parcela y seleccione los árboles mínimos a muestrear proporcionando la posición mediante las coordenadas (fila y columna) del árbol respecto de la parcela. Una vez se obtiene el individuo a muestrear mediante una fotografía debe contar y determinar el peso por árbol que extrapolado al número de árboles en la parcela proporcionará la producción estimada de la parcela.
En este objetivo se pretende desarrollar un método muestreo aleatorio estratificado, que elimine de la educación todos los parámetros objetivos que utilizan los técnicos a la hora de realizar una estimación de producción en un campo de cítricos.
02
Objetivo específico 2
Implementar tecnologías de muestreo automático a nivel de parcela basadas en sensores embarcados en tractores. Los resultados fundamentales de este objetivo específico es la creación de una arquitectura de control para la generación de comportamiento complejo de un robot movil en un entorno y de exterior. El alcanzar convenientemente este objetivo origina que este objetivo exhiba un carácter multidisciplinar al requerir paradigmas y técnicas de dos grandes disciplinas como son la Robótica y la Inteligencia Artificial. En concreto se propone una arquitectura distribuida de control basada en agentes para la navegación dirigidos de vehículos en exteriores (ATVs) con cámaras específicas para la visión y detección de los cítricos en campo y especialmente orientada al conteo de la fruta en árbol permitiendo acceder y tomar una perspectiva de la parte baja del árbol pudiendo acercarse al árbol cuando el sistema lo requiera.
03
Objetivo específico 3
Establecer un protocolo de actuación estandarizado para la determinación de puntos de aforo en cultivo de cítricos en base a imágenes obtenidas mediante vuelos aéreos con drones con sensores multiespectrales y térmicos, así como la estimación de la producción en el resto de parcela mediante el análisis de la variabilidad de diversos parámetros relativos al cultivo y al suelo, tales como especie, variedad, fecha de plantación, marco de plantación, fenología y riego aportado, variabilidad en la textura del suelo, capacidad de retención de agua y velocidad de entre otros factores condicionantes.
Para ello, se establecerá la determinación tanto de parámetros controlables como parámetros no controlables y su cuantificación en las distintas parcelas de ensayo del proyecto para poder establecer una relación de afinidad de parámetros de cultivo y suelo, que permitan relacionar la producción de los aforos con los datos obtenidos mediante drones. Además, se establecerá un protocolo de identificación de puntos de aforo idóneos para la correcta extrapolación de la producción potencial al resto de la parcela.
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Objetivo específico 4
Desarrollar en la nube modelos de estimación de aforo a nivel de supra-parcela, basados en fusión de datos de las fuentes anteriores, series temporales de datos agro-climáticos e imágenes satelitales. Este paquete de trabajo utiliza distintas fuentes de información que podemos clasificar en: a) Plataforma de gestión de imágenes adquiridas con medios terrestres y aéreos y aéreos desarrollada en el paquete 3, b) datos de verdad terreno (base de datos geolocalizada conteniendo producciones reales, proporcionada por los socios productores y comercializadores agrarios, cooperativas, federación y ANECOOP), c) datos agroclimáticos (a partir de diversas bases de datos meteorológicas y mapas edafológicos públicos) d) imágenes satelitales de las misiones Sentinel 1 y 2, Landsat 8 y 9, Modis, Prisma y misiones comerciales.
A partir de esta información se utilizarán herramientas de procesamiento de imágenes y geoestadísticas para desarrollar modelos adaptativos de predicción de aforo basados en fusión de información de diversas fuentes en función de su disponibilidad. Los modelos para la predicción de aforo se realizarán a diversas escalas
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