01
Resultado 1: App móvil para la estimación del número de frutas a nivel de árbol
Por un lado, se desarrollará una App móvil de usuario con la que el agricultor, propietario o encargado de la parcela agr cola podrá tomar una fotografía de un árbol, señalizando previamente el cuadrante del árbol a fotografiar, esta App será capaz de realizar un conteo de frutas y devolver el resultado tanto al usuario de la App móvil como al responsable de técnico de la cooperativa que lo recibiría y podría consultar por medio de un panel de administrador.
Resultado 2: Implementación de un modelo de estimación de aforo de parcela a partir de imágenes de móvil en una plataforma digital
Por otro lado, el proyecto tendrá la parte de procesamiento de imágenes por medio de unos algoritmos basados en redes neuronales y modelos de entrenamiento para el reconocimiento de objetos gráficos en tiempo real. Estos algoritmos serán capaces de detectar y contar las frutas que queden dentro del área delimitada por las guías rojas formadas por el sistema de delimitación de cuadrante de los árboles. A su vez, los algoritmos aplicarán una serie de correcciones para reducir los márgenes de error producidos por los puntos ciegos de las imágenes y por la morfología de los racimos de las frutas en el árbol ya que dificultan el conteo por medio de una simple imagen.
También contemplará y corregirá el pequeño margen de error producido por la desviación del sistema de delimitación de cuadrante ya que siempre existirá un pequeño desplazamiento producido por el tronco del árbol. Una vez realizado el conteo y aplicados los algoritmos y reglas para la corrección de márgenes de error el sistema devolverá el resultado garantizando siempre un margen de error igual o inferior al 10%. Este nivel de precisión se conseguirá después de completar la fase de “entrenamiento” del modelo de datos que consiste en simular situaciones reales para ir alimentando al sistema de todas las casuísticas posibles que se pueden encontrar y así ir cada vez más afinando en los resultados obtenidos.
Resultado 3: Protocolo para la estandarización de la a quisición de datos con fines de aforo utilizando un dispositivo móvil
La App móvil incorporará una guía informativa con instrucciones e indicaciones para el usuario de cómo debe tomar dichas fotografías para que sean de la mayor calidad y resolución posible, ya que, de ello depende en buena medida la precisión de los resultados obtenidos.
02
Resultado 1: Prototipo preindustrial de dispositivo de adquisición de imágenes para la predicción de aforo embarcado en tractor o vehículo terrestre
La automatización y sensorización de un tractor comercial, incorporando al mismo los mecanismos necesarios para la captura de imágenes y su procesado a tiempo real. Además, de la incorporación de sensores: brújula digital, laser de barrido, inclinómetros, desarrollados para el tractor; con la finalidad de poder percibir el estado del sistema/entorno y trabajar y capturar imágenes de forma adecuada. La puesta a punto del tractor se completa con la incorporación de un ordenador a bordo que se comunica, vía radio Ethernet (o sistemas a evaluar durante el proyecto), con cualquier estación de trabajo conectada a la intranet. Por último, diseñar los principios básicos de modularidad, reutilización facilidad de escalado y de rápida plantación en diferentes plataformas.
La arquitectura se debe plantear con la premisa de conseguir una alta flexibilidad.
03
Resultado 1: Protocolo para la estandarización de la adquisición de datos de aforo mediante dron
El protocolo estará basado en la determinación de un flujo de trabajo para la consecución de la estimación de los puntos óptimos de aforo, así como la extrapolación de la producción de dichos aforos al resto de la parcela en base a datos obtenidos por drones.
Para ello, se establecerán diversos vuelos de drones con cámara multiespectral y térmica en las parcelas de ensayo en varios momentos fenológicos claves, los cuales serán determinados en base a la experiencia de los socios del Grupo Operativo.
El análisis de los datos determinados por los vuelos de drones permitirá establecer mapas de variabilidad del comportamiento del cultivo en base a la generación de índices de vegetación, los cuales serán relacionados mediante distintas técnicas (geoestadística, IA…) con los aforos recogidos en campo en los puntos de control establecidos.
A partir de los resultados obtenidos a lo largo de los diversos vuelos, se establecerá una metodología de estimación óptima de selección de puntos de aforo, que puedan ser usados tanto en vuelos de drones como en imágenes procedentes de satélites de observación de la tierra. Por otro lado, se establecerán los análisis pertinentes para establecer predicciones de producción mediante las relaciones entre la producción estimada en los aforos y la variabilidad de los datos obtenidos por drones, de suelo y otros datos aportados por los agricultores y las cooperativas del Grupo Operativo.
Resultado 2: Plataforma de gestión de imágenes adquiridas con vehículos terrestres y aéreos
La presentación de los resultados de estimación de producción, localización óptima de los aforos y otros resultados obtenidos en el proyecto serán reunidos en una plataforma web de visualización. Greenfield Technologies tiene experiencia en la creación y mantenimiento de dichas plataformas debido a que gestiona una propia para sus clientes. Esta tarea consistirá en establecer las bases a presentar en la plataforma del proyecto, diseñando la estructura de la misma e implementando las bases de datos y orquestación de servicios necesarios para su funcionamiento.
Por otro lado, establecerá el diseño del análisis o algoritmos necesarios para la estimación automática de los resultados obtenidos en el anterior protocolo de actuación.
04
Resultados
Al final del proyecto se pretende desarrollar una interfaz o plataforma que trabaje con los datos obtenidos mediante todos los medios de estimación del aforo planteados en los objetivos anteriores y buscar el método de unificarlos para conseguir la reducción del error permitido tener una fiabilidad y un porcentaje de aproximación al aforo real superior al 90 %.
03
Problemas y oportunidades
Esta evolución es obvia si se comparan los procesos y las herramientas que utilizaba la agricultura hace tan solo unas décadas con los que utiliza en la actualidad. La transformación, que empezó a fraguarse con la mecanización de las labores agrícolas y la introducción de fertilizantes y de productos de sanidad vegetal, se acelerará en el futuro gracias, por ejemplo, a la introducción de nuevas tecnologías e innovaciones como los robots o los sensores.
La introducción de maquinaria en las labores agrícolas como la preparación del suelo, la siembra, la gestión de plagas y malas hierbas o la recolección de la cosecha
Pero además de a través de la mecanización de las labores agrícolas, el sector se va a transformar gracias a la introducción de las tecnologías de la información, que van a permitir gestionar las explotaciones de forma automatizada, flexible y conectada
El desarrollo de drones y la creación de empresas especializadas en servicios de imágenes aéreas con sensores multiespectrales y LIDAR que son potencialmente aplicables en agricultura están creciendo de manera exponencial, lo que permite la adquisición de imágenes con todavía mayor resolución.
Las imágenes de satélite ofrecen cada vez mejores resoluciones espaciales y en algunos casos, como las proporcionadas por el satélite Sentinel 2, son gratuitas. En general, las imágenes disponibles proporcionan una muy amplia cobertura espacial, pero a resoluciones relativamente bajas, pese a lo cual pueden ser útiles para la detección de la carga de la fruta en el árbol y conocer una sobre producción.
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