CT concluye exitosamente proyecto con drones agricultura de precisión

NP CT

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Madrid, SP.- CT, empresa de ingeniería líder en innovación tecnológica a lo largo de todo el ciclo de vida del producto, finaliza con éxito DITIPO, un proyecto de I+D enmarcado dentro del concepto de agricultura de precisión. El proyecto en el que ha colaborado un consorcio formado por entidades españolas y surcoreanas, se ha centrado únicamente en el cultivo de los cítricos y su entorno operacional abarca tanto la explotación agrícola como la línea de clasificación.

El objetivo central de DITIPO ha sido desarrollar herramientas hardware (cámara multiespectral) y software que, conjuntamente, sean capaces de: monitorizar el estado de la plantación, evaluar la producción en árbol, decidir el momento óptimo de la cosecha, analizar y clasificar el fruto; según los defectos y clases definidos por la normativa internacional aplicable.Con el fin de alcanzar los objetivos expuestos, se ha precisado expandir el rango de estudio más allá del infrarrojo cercano (NIR-SWIR) y profundizar en el conocimiento de los entornos de espectro más habituales (VNIR y UV). Consecuentemente, se investigaron y desarrollaron nuevos índices, algoritmos y aplicaciones.CT, responsable del desarrollo software, ha conseguido crear una infraestructura web segura, económica y de fácil uso para el análisis de datos y el soporte a la decisión, capaz de centralizar la gestión de la plantación, el UAV, las imágenes, los algoritmos, los índices, la línea de clasificación, la información procesada y la explotación de resultados.

Tras los avances conseguidos en la segunda anualidad, CT ha explorado e implementado nuevas capacidades: el usuario administrador es capaz de añadir nuevas cámaras al listado de sensores ya disponible, exportar los datos de la misión generada por la aplicación web, en un formato compatible con MAVlink y editable con herramientas tipo MissionPlanner. Además, se ha aumentado el nivel de información disponible para la planificación de la misión, gracias la integración de fuentes de datos NOTAM, meteorológicos y de índice KP y se han conseguido mejoras en la competencia diagnóstica de la fase pre-cosecha, gracias a la incorporación de un nuevo índice vegetal: el PLS Regression (Citrus) Nitrogen Stress Index. Además, mediante las pruebas de laboratorio y campo efectuadas, se ha optimizado el nivel de confianza del Índice de Madurez (MI).

Cabe destacar que la fortaleza diagnóstica del sistema reside en la cantidad de índices utilizados, ligados a la fase pre-cosecha o al fruto directamente, indicadores de calidad claves que han sido minuciosamente estudiados y seleccionados durante la primera y segunda anualidad del proyecto.

Tras la finalización del control de calidad de la aplicación y la ejecución de las acciones correctoras identificadas, el consorcio valora su potencial comercial, que se enmarca dentro del concepto de consultoría técnica. Su principal público podrían ser las corporaciones/cooperativas hortofrutícolas productoras de cítricos y/o empresas intermediarias centradas en la comercialización de servicios de ingeniería agrónoma.

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