Agricultura de precisión en campo abierto
El proyecto trabaja sobre parcelas piloto reales del sureste español, integrando imágenes satelitales de alta resolución del programa Copernicus, datos meteorológicos y registros de riego para entender y optimizar el comportamiento de los cultivos. A su vez, se incluye la recolecta de imágenes de hojas con distintas afecciones y de trampas de plagas en cultivos con el objetivo de desarrollar soluciones que permitan pronosticar y actuar ante la presencia de plagas y enfermedades en cultivos al aire libre. Esta línea combina teledetección, modelos predictivos y colaboración con agricultores locales y organismos como el IMIDA y la CARM para generar conocimiento aplicable directamente en campo.
Se están entrenando y validando modelos de ML para estimar la ETo integrando datos climáticos y satelitales, con el objetivo de mejorar la precisión en la estimación de las necesidades hídricas de los cultivos.
Se desarrollan metodologías para derivar el Kc directamente de imágenes satelitales Sentinel-2, complementando los valores teóricos bibliográficos y permitiendo una caracterización más precisa del estado real del cultivo.
Integrando el Kc y la ETo estimados con datos reales de riego aplicado por el agricultor, se identifican situaciones de déficit o exceso hídrico, sentando las bases para sistemas de recomendación de riego más precisos y automatizados.
Se han desarrollado modelos competitivos de visión artificial para el diagnóstico de daños foliares en melocotonero, y se está ampliando esta línea hacia el limonero y otros cítricos, contando actualmente un dataset propio de daños de plagas y enfermedades en dicho cítrico.
En colaboración con la CARM, se accede a datos de conteo de insectos en trampas desplegadas en 20 parcelas de cítricos y albaricoque, combinándolos con datos meteorológicos y satelitales para desarrollar modelos capaces de anticipar la presencia de plagas en campo abierto.
Se han integrado microtensiómetros FloraPulse que miden de forma continua el potencial hídrico del tronco, aportando información sobre el estado fisiológico real de la planta y complementando los modelos tradicionales de estimación de riego.
