La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía financia un proyecto de investigación que ha desarrollado ‘AquaCrop-IoT’, una plataforma que el agricultor puede consultar en cualquier dispositivo móvil para saber cuánta agua necesita su cultivo a diario, según la evolución de la cosecha.. Para ello, han informado en una nota, combina imágenes sobre el terreno de la plantación, datos meteorológicos y modelos matemáticos para ajustar las necesidades hídricas en tiempo real. Probada en una finca de trigo en la campiña cordobesa, la herramienta redujo en torno a un 32% el volumen de agua recomendado, sin afectar al rendimiento.. Esta solución tecnológica ha sido diseñada por un equipo de investigación del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba y del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC).. El trabajo ‘AquaCrop-IoT: A smart irrigation platform integrating real-time images and weather forecasting’, publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture, se basa en el concepto de gemelo digital, una réplica virtual que reproduce el estado real de la parcela y, en función de ello, ayuda a tomar decisiones de riego más eficientes.. Es decir, según han explicado desde el Gobierno andaluz, funciona como una copia digital que muestra al agricultor cómo evoluciona el cultivo, cuánta agua consume y qué efectos tendría regar más o menos en los próximos días.. El punto de partida es ‘AquaCrop’, un modelo de simulación desarrollado por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) para estimar cómo responden los cultivos al agua disponible. Se trata de una referencia internacional para planificar estrategias de riego, pero no está pensada para reaccionar en tiempo real a lo que ocurre en el campo.. AquaCrop-IoT automatiza y amplía ese modelo, integrándolo con sensores y cámaras para ajustar los cálculos cada día según la evolución del cultivo. «AquaCrop es una simplificación, no reproduce todos los procesos reales, como plagas o enfermedades. Gracias a nuestra conexión con sensores, la realidad del cultivo corrige el modelo», ha explicado la investigadora del IAS-CSIC Margarita García-Vila, una de las autoras del estudio.. En la práctica, una cámara convencional toma una imagen diaria del terreno y calcula automáticamente la cubierta vegetal –la superficie de suelo que queda bajo las hojas del cultivo–, indicador del crecimiento y la transpiración de las plantas. Si el dispositivo detecta que el desarrollo se ha ralentizado, por estrés, plagas o déficit nutricional, la plataforma corrige el modelo y ajusta sus recomendaciones para evitar riegos innecesarios.. Además, los expertos integraron una estación meteorológica equipada con doce sensores que miden parámetros como la radiación solar, temperatura, humedad, precipitación, velocidad y dirección del viento. Todos esos datos, junto con históricos y pronósticos de la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet), alimentan el modelo ‘AquaCrop’ y dan forma al gemelo digital de la parcela, que genera recomendaciones ajustadas a las condiciones reales.. Para evitar problemas de conectividad, la herramienta emplea la computación en el borde (‘edge computing’), una tecnología que procesa los datos directamente en la finca, sin depender de conexión continua a internet. De ahí vuelca toda la información en una aplicación web intuitiva, accesible desde cualquier dispositivo con navegador para visualizar imágenes, gráficos y previsiones personalizadas.. «Los agricultores consultan las predicciones climáticas porque aportan información útil para gestionar su finca. Nuestra plataforma le suma una simulación de la evolución, si tendrá problemas de estrés o el riego recomendado, reduciendo la cantidad de agua y energía empleados», ha matizado el investigador de la UCO Francisco Puig, coautor del estudio.. En el ensayo realizado en un cultivo de trigo duro sembrado en enero de 2023 en una explotación privada de Córdoba, durante un año especialmente seco, ‘AquaCrop-IoT’ corrigió la predicción del modelo, al detectar que la emergencia se había retrasado respecto a lo previsto. Con esa información se ajustó el calendario de riego y redujo el volumen de litros aplicados, sin afectar al desarrollo de la campaña.. Así, mientras la simulación de ‘AquaCrop’ habría recomendado cuatro riegos con un total de 64,8 milímetros, la versión cordobesa propuso tres y 44,1 mm, es decir, un ahorro del 32% de agua, según han destacado.. Aunque se probó con trigo, los científicos subrayan que la plataforma podría aplicarse a otros cultivos, especialmente herbáceos, como maíz u hortalizas. Además, con un bajo coste. «Los dispositivos empleados supusieron unos 150 euros por cámara y menos de 200 euros por servidor, lo que facilitaría su instalación en explotaciones medianas», exponen los investigadores.. El sistema está abierto a incorporar nuevas fuentes de datos, como sensores de humedad o imágenes obtenidas por drones. Incluso trabajan ya para integrar la herramienta con aplicaciones móviles, de forma que el agricultor tome una foto desde su teléfono, sin necesidad de instalar cámaras en la finca y automáticamente calibrarlo con el crecimiento del cultivo en ese momento. En definitiva, recopilar toda la información posible.. «La revolución tecnológica ha llegado también al campo. Existen sensores que generan muchos datos, pero se envían a plataformas sin interacción. Los nuestros se integran en una herramienta útil e intuitiva para facilitar la toma de decisiones», ha señalado el investigador de la UCO Juan Antonio Rodríguez-Díaz, coautor del estudio.
Funciona como una copia digital que muestra al agricultor cómo evoluciona el cultivo, cuánta agua consume y qué efectos tendría regar más o menos
La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía financia un proyecto de investigación que ha desarrollado ‘AquaCrop-IoT’, una plataforma que el agricultor puede consultar en cualquier dispositivo móvil para saber cuánta agua necesita su cultivo a diario, según la evolución de la cosecha.. Para ello, han informado en una nota, combina imágenes sobre el terreno de la plantación, datos meteorológicos y modelos matemáticos para ajustar las necesidades hídricas en tiempo real. Probada en una finca de trigo en la campiña cordobesa, la herramienta redujo en torno a un 32% el volumen de agua recomendado, sin afectar al rendimiento.. Esta solución tecnológica ha sido diseñada por un equipo de investigación del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba y del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC).. El trabajo ‘AquaCrop-IoT: A smart irrigation platform integrating real-time images and weather forecasting’, publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture, se basa en el concepto de gemelo digital, una réplica virtual que reproduce el estado real de la parcela y, en función de ello, ayuda a tomar decisiones de riego más eficientes.. Es decir, según han explicado desde el Gobierno andaluz, funciona como una copia digital que muestra al agricultor cómo evoluciona el cultivo, cuánta agua consume y qué efectos tendría regar más o menos en los próximos días.. El punto de partida es ‘AquaCrop’, un modelo de simulación desarrollado por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) para estimar cómo responden los cultivos al agua disponible. Se trata de una referencia internacional para planificar estrategias de riego, pero no está pensada para reaccionar en tiempo real a lo que ocurre en el campo.. AquaCrop-IoT automatiza y amplía ese modelo, integrándolo con sensores y cámaras para ajustar los cálculos cada día según la evolución del cultivo. «AquaCrop es una simplificación, no reproduce todos los procesos reales, como plagas o enfermedades. Gracias a nuestra conexión con sensores, la realidad del cultivo corrige el modelo», ha explicado la investigadora del IAS-CSIC Margarita García-Vila, una de las autoras del estudio.. En la práctica, una cámara convencional toma una imagen diaria del terreno y calcula automáticamente la cubierta vegetal –la superficie de suelo que queda bajo las hojas del cultivo–, indicador del crecimiento y la transpiración de las plantas. Si el dispositivo detecta que el desarrollo se ha ralentizado, por estrés, plagas o déficit nutricional, la plataforma corrige el modelo y ajusta sus recomendaciones para evitar riegos innecesarios.. Además, los expertos integraron una estación meteorológica equipada con doce sensores que miden parámetros como la radiación solar, temperatura, humedad, precipitación, velocidad y dirección del viento. Todos esos datos, junto con históricos y pronósticos de la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet), alimentan el modelo ‘AquaCrop’ y dan forma al gemelo digital de la parcela, que genera recomendaciones ajustadas a las condiciones reales.. Para evitar problemas de conectividad, la herramienta emplea la computación en el borde (‘edge computing’), una tecnología que procesa los datos directamente en la finca, sin depender de conexión continua a internet. De ahí vuelca toda la información en una aplicación web intuitiva, accesible desde cualquier dispositivo con navegador para visualizar imágenes, gráficos y previsiones personalizadas.. «Los agricultores consultan las predicciones climáticas porque aportan información útil para gestionar su finca. Nuestra plataforma le suma una simulación de la evolución, si tendrá problemas de estrés o el riego recomendado, reduciendo la cantidad de agua y energía empleados», ha matizado el investigador de la UCO Francisco Puig, coautor del estudio.. En el ensayo realizado en un cultivo de trigo duro sembrado en enero de 2023 en una explotación privada de Córdoba, durante un año especialmente seco, ‘AquaCrop-IoT’ corrigió la predicción del modelo, al detectar que la emergencia se había retrasado respecto a lo previsto. Con esa información se ajustó el calendario de riego y redujo el volumen de litros aplicados, sin afectar al desarrollo de la campaña.. Así, mientras la simulación de ‘AquaCrop’ habría recomendado cuatro riegos con un total de 64,8 milímetros, la versión cordobesa propuso tres y 44,1 mm, es decir, un ahorro del 32% de agua, según han destacado.. Aunque se probó con trigo, los científicos subrayan que la plataforma podría aplicarse a otros cultivos, especialmente herbáceos, como maíz u hortalizas. Además, con un bajo coste. «Los dispositivos empleados supusieron unos 150 euros por cámara y menos de 200 euros por servidor, lo que facilitaría su instalación en explotaciones medianas», exponen los investigadores.. El sistema está abierto a incorporar nuevas fuentes de datos, como sensores de humedad o imágenes obtenidas por drones. Incluso trabajan ya para integrar la herramienta con aplicaciones móviles, de forma que el agricultor tome una foto desde su teléfono, sin necesidad de instalar cámaras en la finca y automáticamente calibrarlo con el crecimiento del cultivo en ese momento. En definitiva, recopilar toda la información posible.. «La revolución tecnológica ha llegado también al campo. Existen sensores que generan muchos datos, pero se envían a plataformas sin interacción. Los nuestros se integran en una herramienta útil e intuitiva para facilitar la toma de decisiones», ha señalado el investigador de la UCO Juan Antonio Rodríguez-Díaz, coautor del estudio.
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