Programa de Desarrollo

Los trabajos del Proyecto Bihortaflor abarcarán el periodo temporal comprendido entre junio 2018 y mayo 2020. Los trabajos se estructurarán en torno a cuatro líneas de actuación y cada una de ellas  comprenderá una serie de hitos.

Estrategias de riego

Evaluación de la situación previa al inicio del proyecto

Se recogerá la información referida a la producción comercial y al consumo hídrico del ciclo de cultivo previo al inicio del proyecto. A partir de la producción y el consumo hídrico se calculará la Eficiencia en el Uso del Agua de riego a partir de la relación entre la producción comercial y el consumo hídrico. Esta información será útil para poder analizar posteriormente la repercusión del proyecto.

Además de los tres socios que componen el Grupo Operativo del proyecto, se recogerán datos de una serie de empresas que actuarán como colaborares: Agroinver Zapata S.L., Hermanos Ferrer, C.B., Guillermo García Pérez, Hortícola De Gea S.L., Campodegea, S.L. y Miguel Martínez Sánchez. El objetivo es cubrir el espectro más amplio posible de producción y con estas incorporaciones se añaden cítricos, frutal de hueso, aguacates o almendros.

Evaluación de la situación previa al inicio del proyecto

La información recogida por los sensores es difícil de interpretar y con el fin de incrementar la practicidad de la información se realizaran informes semanales para todos los equipos donde se recogerá la interpretación de los datos de los sensores y se darán las recomendaciones de riego. Los informes de riego recogerán la siguiente información:

 

  • Datos de parcela y del cultivo: Situación, tipo de cultivo, marco de plantación, tipo de suelo, numero de emisores por plantas, caudal nominal de emisores, etc.
  • Condiciones climáticas: se detalla y se representa los valores de las principales variables climáticas (Evapotranspiración Potencial de cultivo de referencia, ETc estimada, precipitación, etc) de la última semana y la previsión para los próximos días. Dicha información meteorológica se recogerá de la red de Estaciones Agroclimáticas del IMIDA.
  • Estado hídrico del suelo: representación de la información referida al estado hídrico del suelo de la última semana.
  • Riego aplicado en la última semana y acumulado desde el inicio del ciclo de cultivo. Caudal medio de los emisores. Se resaltará cuando los goteros estén trabajando a un caudal inferior a su caudal nominal. Las obstrucciones de los goteros son más frecuentes en cultivo ecológico y en este escenario esta información es muy útil ya que permite conocer la cantidad real de agua que está aplicando el agricultor.
  • Conclusiones y recomendaciones de riego. Se resumirá en un párrafo la información anteriormente citada. Las recomendaciones de riego para la siguiente semana constarán de la cantidad de agua a aplicar a la semana, el número de riegos en los que se divide dicha aportación y el tiempo de cada riego suponiendo que el caudal de los goteros será el mismo que el de la semana anterior.

Instalación y mantenimiento de la red de sensores

Widhoc Smart Solutions, socio tecnológico del proyecto, instalará los sensores de estado hídrico del suelo (tensión matricial y humedad volumétrica) y de medida del caudal de riego y realizará un mantenimiento continuo de las instalaciones para subsanar posibles incidencias.

Se instalarán 46 nodos en 32 parcelas: 18 nodos en pimiento, 7 nodos en cultivo de cítricos, 4 nodos en frutales de hueso, 2 nodos en almendro, 1 nodo en granado y 1 nodo en cultivo de aguacate.

El nodo es un registrador de datos energéticamente autónomo ya que su batería se carga con energía solar. Los datos obtenidos son enviados vía GSM o WIFI a un servidor desde donde se puede gestionar la información. Cada nodo, diseñado y desarrollado íntegramente en Widhoc Smart Solutions, es compatible con la mayoría de sensores comerciales existentes. En este caso a cada nodo se le conectará 1 sensor de humedad volumétrica, 2 sensores de potencial matricial y un caudalímetro automatizado.

Los sensores se colocarán en zonas representativas de las parcelas y en plantas sanas y homogéneas. En cualquier caso, la selección del punto de instalación y la instalación lo realizará el equipo de agrónomos de la empresa Widhoc Smart Solutions S.L.

Los sensores enviarán cada 30 minutos los datos recogidos a un servidor que mandará la información a la página web de Widhoc Smart Solutions, en la que el usuario podrá consultar el estado hídrico de su cultivo, así como el histórico de los siete últimos días. Los usuarios podrán fijar alarmas para que el servidor les avise de que se han alcanzado niveles determinados por el propio usuario.

Cuantificación de los resultados en términos de ahorro y eficiencia en el uso del agua

La idoneidad de la monitorización del estado hídrico del cultivo como herramienta para optimizar los recursos hídricos se evaluará comparando una serie de indicadores antes y al final del proyecto.

Se presentarán los mismos parámetros que se recogieron antes de iniciarse el proyecto pero en este caso esta información será referida a los ciclos donde se ha aplicado riego de precisión.

Uso de la Inteligencia Artificial en la predicción del acopio de pimientos

Integración y recopilación de datos

Incluye la identificación de las variables de entrada al sistema en forma de series temporales ligadas a la producción, como la climatología, fenología, muestreos, producciones, usos de agroquímicos, etc, y otras series de datos específicas de la gestión de la cadena de suministro que realimenten al sistema. Es fundamental tener todo el proceso de recogida de datos totalmente automatizado.

Filtrado de datos

Una vez obtenidos y homogeneizados los datos, se filtran usando técnicas de detección de anomalías, ausencias, repeticiones… Se emplean los algoritmos que mejor se ajusten a cada caso, entre otros MRI (Multiple Regression Imputation), ML-m (Maximum Likelihood-missing), BE (BayesEstimator), y LOF (Local Outlier Factor).

Evaluación

Para la evaluación de los resultados se usan distintos conjuntos de medidas de calidad: el primero de ellos se aplicará cuando se usen modelos lineales o de predicción pura (métodos lineales, métodos ad hoc); el segundo de ellos cuando la predicción se realice de manera indirecta mediante técnicas de clasificación (ANN, SVM); el tercero será específico para evaluar las reglas de decisión extraídas.

Test in vivo

Validación en campo bajo un esquema de proyecto piloto, incluyendo una evaluación de los beneficios económicos derivados de la optimización de la cadena de suministro por la implementación de los modelos predictivos en la producción y acopio de producto.

La estrategia de desarrollo del producto se inicia en el proceso de viabilidad de la idea tecnológica, considerando el análisis de inversión necesaria, riesgos, y plan de desarrollo viable; para proseguir con el desarrollo en forma de prueba de concepto y la validación interna bajo proyecto piloto, donde somos capaces de medir las especificaciones, la escalabilidad y los costes del producto previamente a su lanzamiento comercial.

Selección de atributos o variables

Consiste en detectar aquellas series temporales que son más relevantes y que poseen una mayor correlación con la variable que se quiere predecir. Se usan varias técnicas combinadas: árboles de decisión (discriminar entre clases), la ganancia de información (correlación entre variables de entrada y salida), y el análisis de componentes principales (cambio de base vectorial del sistema que calcula el peso de cada variable de entrada).

Generación y validación del modelo

Desarrollo de modelos predictivos locales utilizando la información y procesada y mejorada, y validación mediante back-testing.

  • Predicción de series temporales mediante soft computing.
  • Predicción de series temporales mediante hard computing
  • Desarrollo de soluciones ad hoc.

Desarrollo de la Plataforma de Soporte a la Predicción

La plataforma de software permite definir fuentes de información, facilita y maneja la comunicación, automática y segura, entre el sistema y dichas fuentes, y la descarga de los datos y su almacenamiento, así como su adaptación y conversión a un modelo de Base de Datos que, además debe ser escalable y flexible para contemplar los diversos puntos de variación y factores de cambio de los que el mercado está sujeto.

Difusión y comunicación

Plan de Comunicación y Difusión

Se establecerá un Plan de Comunicación y Difusión del Proyecto y de sus resultados con el fin de que tenga impacto en el sector agrario.

En colaboración con la Asociación para la Innovación Científica, se prevén charlas a actores implicados en la producción agraria en la Región de Murcia, Comunicaciones a Congresos o presencia en Ferias del sector agrario.

Adicionalmente, se establecerá una Estrategia de Contenidos para conseguir llegar a la audiencia más amplia posible, desde administraciones implicadas en el sector agrario, hasta la sociedad en general.

Enlaces de interés:

Plan de Comunicación y Difusión

Se establecerá un Plan de Comunicación y Difusión del Proyecto y de sus resultados con el fin de que tenga impacto en el sector agrario.

En colaboración con la Asociación para la Innovación Científica, se prevén charlas a actores implicados en la producción agraria en la Región de Murcia, Comunicaciones a Congresos o presencia en Ferias del sector agrario.

Adicionalmente, se establecerá una Estrategia de Contenidos para conseguir llegar a la audiencia más amplia posible, desde administraciones implicadas en el sector agrario, hasta la sociedad en general.

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