DETALLES DEL PROYECTO
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Desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones en la gestion del cultivo de vid y maíz basado en el uso de RPAS, modelos de transferencia radiativa e integración de datos de diferentes escalas
Este desarrollo tiene el objetivo de evaluar y analizar el potencial que representa la implementación de un sistema de ayuda a la toma de decisiones en agricultura de vid y maíz enfocado a una gestión óptima, eficiente, rápida, altamente precisa y automatizada de cultivos, que además contribuya a sentar las bases para el desarrollo de un futuro sistema con capacidad predictiva enfocado hacia medidas preventivas.
El cálculo y diseño del sistema estará basado en el desarrollo, aplicación y validación de índices y algoritmos de teledetección para eventualmente llevar a cabo una modelización de variables biofísicas clave en agricultura de precisión (contenido en humedad, temperatura,...), empleando modelos de transferencia radiativa e integración de datos de diferentes escalas. Se plantea el desarrollo de metodologías y algoritmos que aseguren un avance en términos de precisión, generalización y oportunidad (rapidez) basado en el desarrollo de modelos más generalizables, más precisos y de ejecución más rápida y oportuna. El proyecto además sentará las bases para el desarrollo de un futuro modelo basado en la prevención. Dichos modelos de transferencia se basarán en variables biofísicas clave en el desarrollo de cultivos de vid y maíz que puedan ser detectadas y medidas desde plataformas RPAs y satelitales, facilitando eventualmente una gestión agronómica precisa, de ejecución oportuna en el tiempo y automatizada de los cultivos.
Se trata de una propuesta innovadora y de gran interés como línea de negocio dado que, aunque el uso de RPAS en agricultura de precisión tiene ya un cierto camino recorrido, es todavía necesario y relevante llevar a cabo investigación avanzada en aspectos notables como aquellos relacionados con el desarrollo de modelos más generalizables y precisos en contraposición a los puramente empíricos. Por otro lado, la investigación en metodologías que permitan la integración y generalización de la información procedente de las diferentes plataformas y sensores, con distinto potencial (en cuanto a la información proporcionada) y diferentes resoluciones espaciales y espectrales, es otro de los retos actuales que también se abordarán en esta propuesta.
La inversión de Modelos de simulación de la Transferencia Radiativa (MTR) cuyo uso a partir de sensores situados sobre RPAS ha sido poco explorado hasta el momento. El uso de MTR y la investigación en diferentes algoritmos de inversión harán posible tanto una mayor precisión en la modelización como una mayor y mejor posibilidad de generalización de la información proporcionada por los sensores situados sobre plataformas RPAS, lo que supone un gran reto en el camino hacia una agricultura de mayor precisión y más sostenible y contribuirá a avanzar hacia una monitorización en tiempo cuasi-real e incluso hacia el desarrollo de modelos de tipo preventivo.
Por otro lado, existe la necesidad creciente de integrar y transformar los datos digitales producidos por las diferentes plataformas en información interpretable y útil para el usuario final, aspecto que ha sido muy poco explorado hasta el momento y que se prevé será la base del desarrollo de indicadores y sistemas basados en la prevención (leading indicators) en contraposición a los indicadores y sistemas de tipo reactivo (lagging indicators). Este aspecto será tratado en esta propuesta de forma transversal de manera que: i) la propuesta desarrollará y aplicará metodologías para la integración de datos, sobre diferentes indicadores-clave para el seguimiento y gestión de los cultivos, procedentes de sensores situados sobre plataformas satelitales, RPAs y aquella proporcionada por sensores localizados en el terreno; ii) todos los datos obtenidos a partir de las diferentes plataformas y sensores serán integrados e interpretados, verificados en campo (ground truthing) y transformados en información mediante el uso de diferentes metodologías y Tecnologías de la Información Geográfica (TIG)
