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Oct 04, 2021 at 13:44

Nueva publicación de la Escuela de Familias. En esta ocasión, te contamos como la digitalización y la aplicación de las últimas tecnologías en la producción agrícola permite ganar en competitividad y favorecer la sostenibilidad de los cultivos. Desde la Alianza Agroalimentaria Aragonesa, te invitamos a conocer más……

Sep 17, 2021 at 18:15
Aug 13, 2021 at 11:00

El apoyo a las inversiones en explotaciones agrarias se remonta al inicio de las ayudas estructurales por lo que cuenta con una larga trayectoria. Sin embargo, esta ayuda sigue siendo necesaria porque las explotaciones aragonesas carecen de una dimensión económica suficiente y debe estimularse su crecimiento por medio de inversiones. 

En este estudio se evaluó la fiabilidad de los mapas de Sorghum halepense generados al final del ciclo del maíz, comparando la posición de los rodales en dichos mapas con la posición observada al inicio del ciclo en la primavera siguiente. Para ello, se elaboraron mapas de S. halepense durante la recolección del maíz en 2005, 2006 y 2007, y en la primavera de campañas sucesivas (e.g., 2006, 2007 y 2008) en una parcela de 2,4 ha en Arganda del Rey (Madrid).

El muestreo de otoño se llevó a cabo en el momento de la cosecha mediante estimación visual desde la cosechadora, recogiendo información georeferenciada de los rodales con un equipo compuesto por DGPS y Tablet PC. El muestreo de primavera se realizó en el estado de 4 hojas del maíz, recorriendo totalmente la parcela en transeptos regulares de 9 m de ancho, detectando y posicionando el perímetro de los rodales con el equipo anterior. Los archivos de datos de ambos muestreos fueron procesados en ArcInfo (ESRI).

Los resultados mostraron una alta correlación entre los mapas obtenidos en ambos muestreos. Por tanto, la elaboración de mapas desde la cosechadora se revela como un método preciso y barato de ubicar los rodales de S. halepense, facilitando el tratamiento diferenciado de dichos rodales en la siguiente campaña.

 

En abril de 2007 se adquirieron imágenes aéreas multiespectrales en tres fincas de Córdoba, cultivadas de trigo, habas y guisantes e infestadas de crucíferas. Se tomaron datos con DGPS para la georreferenciación de las imágenes y de datos
“verdad-terreno”. Se realizó una clasificación supervisada basada en bandas e índices de vegetación, empleando cuatro bandas y siete índices, validando los resultados mediante Matrices de Confusión.

El mejor resultado de la discriminación cultivo-mala hierba se obtuvo con el índice R/A, debido a la diferencia de color entre cultivo (fase de maduración-verde) y crucífera (fase de floración-amarilla); los índices NDVI, RVI, A/V y A/R también fueron satisfactorios.

Las técnicas de teledetección permitieron una óptima clasificación de los rodales de crucíferas en trigo, habas y guisantes mediante el uso de imágenes aéreas y la estimación de las superficies infestadas por las mismas.

 

Jul 29, 2021 at 11:56

En abril de 2007 se adquirieron imágenes aéreas multiespectrales en tres fincas de Córdoba, cultivadas de trigo, habas y guisantes e infestadas de crucíferas. Se tomaron datos con DGPS para la georreferenciación de las imágenes y de datos
“verdad-terreno”. Se realizó una clasificación supervisada basada en bandas e índices de vegetación, empleando cuatro bandas y siete índices, validando los resultados mediante Matrices de Confusión.

El mejor resultado de la discriminación cultivo-mala hierba se obtuvo con el índice R/A, debido a la diferencia de color entre cultivo (fase de maduración-verde) y crucífera (fase de floración-amarilla); los índices NDVI, RVI, A/V y A/R también fueron satisfactorios.

Las técnicas de teledetección permitieron una óptima clasificación de los rodales de crucíferas en trigo, habas y guisantes mediante el uso de imágenes aéreas y la estimación de las superficies infestadas por las mismas.

 

Se utilizó un UAV equipado con una cámara modificada para captar información en las bandas del Rojo, Verde e Infrarrojo Cercano. Se tomaron imágenes sobre una parcela de girasol infestada por diferentes especies de malas hierbas en fase temprana. Las imágenes fueron procesadas para generar una ortoimagen y un modelo tridimensional del cultivo y malas hierbas para su posterior análisis usando métodos orientados a objetos y el clasificador Random Forest.

Se comparó la infestación de malas hierbas detectada con la realmente existente en el campo en una serie de marcos de referencia, obteniéndose un coeficiente de determinación de 0,91 entre ambas variables.

 

Jul 21, 2021 at 21:37

Se utilizó un UAV equipado con una cámara modificada para captar información en las bandas del Rojo, Verde e Infrarrojo Cercano. Se tomaron imágenes sobre una parcela de girasol infestada por diferentes especies de malas hierbas en fase temprana. Las imágenes fueron procesadas para generar una ortoimagen y un modelo tridimensional del cultivo y malas hierbas para su posterior análisis usando métodos orientados a objetos y el clasificador Random Forest.

Se comparó la infestación de malas hierbas detectada con la realmente existente en el campo en una serie de marcos de referencia, obteniéndose un coeficiente de determinación de 0,91 entre ambas variables.

 

Jul 05, 2021 at 17:00

Se describen las resoluciones espectral y espacial que requieren las imágenes para lograr dicho objetivo, los problemas de similitud espectral entre malas hierbas - cultivo en fases tempranas de desarrollo y cómo solventarlos con la utilización de las imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados (UAV).

Finalmente, se presenta el estado actual de las investigaciones utilizando imágenes UAV en el marco del Proyecto RHEA-European Commission – 7 Frame Programme.

 

Se describen las resoluciones espectral y espacial que requieren las imágenes para lograr dicho objetivo, los problemas de similitud espectral entre malas hierbas - cultivo en fases tempranas de desarrollo y cómo solventarlos con la utilización de las imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados (UAV).

Finalmente, se presenta el estado actual de las investigaciones utilizando imágenes UAV en el marco del Proyecto RHEA-European Commission – 7 Frame Programme.

Jun 23, 2021 at 13:42

La Universidad de Granada (UGR) coordinará el proyecto europeo SUSTAINABLE (Stop running, stop and start using our knowledge to be reachable), financiado con 1,7 millones de euros por las Acciones Marie Sklodowska Curie RISE (Research and Innovation Staff Exchange), dentro del Programa Horizon 2020 de la Comisión Europea. En esta iniciativa participan investigadores pertenecientes a 15 instituciones de 8 países, y unirá las Ciencias Agroalimentarias y la Inteligencia Artificial, y cuenta con una dotación de 1,7 millones de presupuesto.

Jun 18, 2021 at 13:15
SEP
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INTRODUCCIÓN

La Agricultura de Precisión (AP) constituye el nuevo paradigma de la agricultura. Comenzó en la década de los años 80, pero es ahora cuando está tomando un gran auge y expansión. Esta nueva forma de concebir la agricultura está aquí para quedarse y, en un futuro muy próximo, la agricultura será de precisión o no será una agricultura de la que se espere una rentabilidad económica y sostenibilidad medioambiental.

¿Qué implica?. La AP se basa principalmente en tecnología digital, pero no solo es eso, sino que se puede definir como una estrategia de gestión que toma, procesa y analiza datos para detectar la variabilidad de las propiedades de los suelos y la respuesta de los cultivos, combinando esto con otras informaciones para mejorar la toma de decisiones agronómicas de manejo. Así, el objetivo final es mejorar la eficiencia en el uso de recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola.

Dado que la AP está despertando el interés de muchos agricultores y técnicos, este curso tiene como finalidad el ofrecer una visión general de lo que es la AP y de las posibilidades que ofrece en la mejora de la gestión de las parcelas agrícolas. El curso tiene un enfoque práctico, con ponentes pioneros y de reconocido prestigio en el ámbito de la AP. Por tanto, el curso es una buena oportunidad para conocer aplicaciones reales y las posibilidades que ofrecen las tecnologías de la AP en la mejora de la gestión de las explotaciones agrícolas.

OBJETIVOS

Introducir el concepto de Agricultura de Precisión y las tecnologías relacionadas. En particular, las tecnologías de adquisición de datos sobre las propiedades del suelo y el vigor de los cultivos, los sistemas de información geográfica y la maquinaria de aplicación variable.

Presentar casos de estudio sobre la aplicación de las técnicas de AP en la cartografía de la variabilidad de las propiedades de los suelos en parcelas agrícolas. 

Mostrar los avances en la caracterización 3D de plantaciones frutales y las aplicaciones en la dosificación variable de tratamientos fitosanitarios.

Presentar casos de éxito en cultivos extensivos, viticultura, fruticultura. 

Mostrar como la teledetección puede ayudar en la toma de decisiones en riego de precisión. 

METODOLOGÍA

Online mediante videoconferencia.

Es necesario asistir al 85% del curso para obtener la certificación, el seguimiento online se justifica con la conexión durante el desarrollo del curso en directo, además para obtener la certificación en esta modalidad se realizará un test de evaluación al finalizar el curso.

PROGRAMA DEL CURSO

14 de septiembre de 15h a 19,30h

  • 15h a 15,30h - Red de Intercambio de Conocimiento Agroalimentario (RICA) herramienta para el asesoramiento agroalimentario de calidad.
  • 15,30h a 17,30h - Presentación del curso e introducción a la Agricultura de Precisión. José A. Martínez.
  • 17,30 a 19,30 - Análisis de la variabilidad intraparcelaria a partir de datos de rendimiento, conductividad eléctrica aparente del suelo y vigor del cultivo. Establecimiento de las zonas de manejo diferencial. José A. Martínez.

15 de septiembre de 15,30h a 19,30h

  • 15,30h a 17,30h - Caracterización 3D de plantaciones frutalesy aplicaciones en la dosificación variable de tratamientos fitosanitarios. Àlex Escolà.
  • 17,30 a 19,30 - Maquinaria para la aplicación de dosis variables en Agricultura de Precisión. Àlex Escolà.

22 de septiembre de 15,30h a 19,30h

  • 15,30h a 17,30h - Casos de éxito en cultivos extensivos de regadío. J. Ramón Acín.
  • 17,30 a 19,30  - Casos de éxito en Viticultura de Precisión. Julio Prieto y Fran García.

23 de septiembre de 15,30h a 19,30h

  • 15,30h a 17,30h - Casos de éxito en Fruticultura de Precisión. Joan Lordan y Víctor Falguera.
  • 17,30 a 19,30  - Teledetección aplicada a la toma de decisiones en riegos de precisión. Joaquim Bellvert.

DIRIGIDO A

El curso está dirigido a asesoras y asesores con el fin de mejorar sus conocimientos en este ámbito.

Ingenieras e ingenieros agrónomos, máster en ingeniería agronómica, ingenieras e ingenieros técnicos agrícolas, grado en ingeniería agroalimentaria y del medio rural, así como másteres y grados relacionados con la ingeniería agronómica y cualquier profesional en el ámbito de la ingeniería y la arquitectura.

Los funcionarios, en el caso de estar interesados en realizar este curso, solo pueden asistir como oyentes, para cualquier duda poneros en contacto con el Colegio.

REALIZACIÓN DEL CURSO

Profesorado:

  •  Marta Carracedo Martínez.  Red de Intercambio de Conocimiento Agroalimentario (RICA) herramienta para el asesoramiento agroalimentario de calidad. Documentalista en el Área de Información, Documentación y Cultura Científica. Información, Documentación y Cultura Científica del Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón CITA.
  •  José Antonio Martínez Casasnovas, Doctorado en Ingeniería Agronómica, Catedrático, Director del Departamento de Medio Ambiente y Ciencias del Suelo, Universitat de Lleida.
  •  Àlex Escolà Agustí, Doctorado en Ingeniería Agronómica, ProfessorAgregat / Profesor Contratado Doctor, Universitat de Lleida.
  •  José Ramón Acín Aznar, Ingeniero Técnico en Explotaciones Forestales, Gerente Finca Bizcarra – Agrarium.
  •  Julio Prieto Díaz, Licenciado en Agronomía y Enología, Asesor Vitivinícola, Origen.
  •  Fran García Ruíz, Doctorado en Ingeniería Agronómica, Asesor E-STRATOS GEOSYSTEMS, S.L. e Investigador Universitat Politécnica de Catalunya, Unidad de Maquinaria Agrícola.
  •  Joan Lordan Sanahuja, Ingeniero Agrónomo, Doctorado en Ciencia y Tecnología Agraria y Alimentaria, Consultor Agritech, AKIS International, S.L. / E-STRATOS GEOSYSTEMS, S.L.
  •  Víctor Falguera Pascual Doctor en Ciencia y Tecnología Agraria y Alimentaria; Doctor en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas, RDi Manager, AKIS International.
  •  Joaquim Bellvert Ríos, Doctorado en Ingeniería Agronómica, Investigador Institut de Recerca i Tecnologies Agroalimentaries (IRTA) 

 

Duración: 16,5 horas.

Modalidad:  Online mediante videoconferencia 

Lugar: ONLINE

Sede del Colegio Oficial de Ingenieros Agrónomos de Aragón, Navarra y País Vasco. C/ Teniente Coronel Valenzuela 5, 4ª.

Fecha y hora: 14 de septiembre en horario de 15h a 19,30h y 15, 22 y 23 de septiembre en horario de 15,30h a 19,30h.

Precios matrícula:            

30 € Colegiad@s de COIAANPV, de COITA y de Colegios con convenio.

24 € Colegiad@s de COIAANPV y COITA-Aragón en paro y estudiantes registrad@s

90 € No colegiad@s

Las formas de pago que podrás escoger son:

- Domiciliación

- Ingreso por TPV con tarjeta

- Ingreso en cuenta  BANTIERRA   CÓDIGO IBAN ES85 3191 0001 7057 2807 5424

Información sobre la inscripción, seguimiento y certificación de cursos.

Formación financiada por el FEADER, Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural y el Gobierno de Aragón.

Online
Jun 03, 2021 at 14:06

El ministro subraya la apuesta del Gobierno por la innovación, la formación y la transferencia de conocimiento, para lograr una mayor eficiencia y sostenibilidad de las producciones agrarias

Jun 01, 2021 at 12:32

Se ha conseguido en el proyecto NITRALDA, usando por primera vez en Euskadi la tecnología de aplicación de dosis variable de fertilizante, que adapta el abonado a las necesidades del cultivo a partir de mapas de prescripción. El proyecto se alinea con la estrategia del Gobierno Vasco de digitalización de pequeñas y medianas explotaciones, con el que se quiere mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de los agro-ecosistemas Se han realizado tres pruebas piloto, para probar el mayor número posible de combinaciones, y se ha realizado un manual en el que se recoge la información necesaria para poner en marcha esta técnica de agricultura de precisión

Jun 01, 2021 at 08:42
JUN
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El curso TELEDETECCIÓN AGRÍCOLA: Agricultura de precisión permitirá al alumno conocer técnicas y procesos de teledetección aplicados a imágenes provenientes de satélite y de UAVs con el fin de implantar estrategias de agricultura de precisión.

La teledetección es una de las herramientas clave para obtener la información necesaria para diseñar los tratamientos localizados inherentes a la agricultura de precisión, usando tanto imágenes tomadas con satélite como de otras plataformas. Hoy en día, el desarrollo de los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y sus sensores asociados han hecho a estas plataformas uno de los medios idóneos para llevar a cabo la teledetección de numerosas variables agronómicas con el fin de facilitar su cartografía y una gestión de las mismas mediante estrategias basadas en agricultura de precisión.

En este curso se emplearán los software QGIS, Orfeo Toolbox (biblioteca de código abierto en C para el procesamiento de imágenes satelitales) y el Semi-automatic Classification Plugin (SCP) de QGIS. Todos son Solftware libre.

  1. Agricultura de precisión.
    Fases en la implementación de la agricultura de precisión. | La agricultura de precisión en el mundo.
  2. Teledetección.
    Ventajas de la teledetección.
  3. Conceptos basicos en teledetección.
    Términos y unidades de medida. | Espectro electromagnético. | Firmas espectrales. | Resolución espacial, espectral, radiométrica y temporal. | Tipos de sensores: activos vs pasivos. | Trabajo con niveles digitales e índices espectrales de vegetación. | Plataformas de teledetección: satélite, vuelos tripulados, UAVs.
  4. Evolución de la teledetección en la agricultura.
    Composiciones. | Preprocesado de las imágenes. | Métodos de clasificación. | Validación.
  5. Trabajo con imágenes procedentes de teledetección.
    Vehículos aéreos no tripulados: aplicaciones en agricultura.
  6. Paradigmas de análisis de imagen: análisis por píxel vs OBIA.
  1. Uso de las imágenes de satélite en agricultura.
  2. Software a usar.
    Semi-Automatic Classification Plugin. | Point Sampling Tool.
  3. Descarga de imágenes.
  4. Carga de imágenes.
    Composiciones para visualización.
  5. Corrección atmosférica.
    Creación de firmas espectrales.
  6. Recorte de imágenes.
  7. Cálculo de índices espectrales de vegetación.
    Comparativa de índices espectrales de vegetación.
  8. Zonificación de campo de cultivo.
  9. Clasificación supervisada.
  1. Uso de imagen UAV en agricultura.
  2. Software a usar.
  3. Detección de vegetación .
    Segmentación | Umbralización.
  4. Discriminación cultivo/mala hierba.
  5. Densidad de cultivo y mala hierba.
  6. Seguimiento multitemporal del cultivo.
  1. Trabajo con Modelos Digitales de Superficies.
    Software a utilizar.
  2. Estudio preliminar de las imágenes.
  3. Creación del Modelo Digital del Terreno mediante filtrado básico.
  4. Creación del Modelo Digital del Terreno mediante filtrado por pendientes.
  5. Modelo Digital de Superficies normalizado.
    Perfiles transversales de alturas.
  6. Segmentación de copas de árboles.
  7. Aplicaciones de la caracterización tridimensional de pies arbóreos.
  1. Fertilización.
    Vuelo y sensores | Análisis de imagen.
  2. Plagas y enfermedades.
    Detección de verticilosis en olivos. | Detección de mildiu en adormidera. | Daños por escarabajos en coníferas. | Daños por áfidos en sorgo.
  3. Gestión hídrica.
    Estrés hídrico. | Uso de sensores térmicos a bordo de drones. | Casos de aplicación.
Online
May 17, 2021 at 10:46

La Cátedra Grupo AN de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) patrocinará la segunda edición del título de Experto Universitario en Nuevas Tecnologías para la Agricultura de Precisión, que se impartirá desde septiembre 2021 hasta junio 2022. El primer plazo de inscripción permanecerá abierto hasta el 17 de mayo de 2021.

Apr 05, 2021 at 13:00
APR
06

En la práctica de la agricultura, el factor suelo es sin dudas uno de los más importantes e influyen de manera directa sobre la estructura del cultivo y su desarrollo. Es por este motivo que, para mejorar los sistemas productivos, primero se debe empezar por conocer el suelo de la mejor manera posible…

Es por ello, que el próximo martes 6 de abril a las 16.30 p.m. (hora Madrid) en el encuentro de “CHARLAS EN LA BIBLIOTECA”, José Antonio Martínez Casasnovas, director del Departamento de Medio Ambiente y Ciencias del Suelo en la Universidad de Lleida y miembro del Grupo de Investigación en AgróTICa y Agricultura de precisión, nos explicará sobre las técnicas y tecnologías en la Agricultura de Precisión y el uso de sensores que miden la conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa).

Estos sensores, permiten saber detalladamente la variabilidad de las propiedades del suelo en cada punto de una parcela agrícola y su aplicación está creciendo cada vez más para comprender y evaluar cómo varía espacialmente el suelo y también para definir zonas de manejo diferenciado, tanto en cultivos extensivos como en plantaciones frutícolas.

Así mismo, contaremos también con la presencia de Miguel Córdoba Pérez, Economista y Máster en Administración y Dirección de Empresas, director de la empresa Greenfield Technologies quien aportará conocimientos y experiencia en lo relacionado al uso de diversas tecnologías para el análisis de cultivos como por ejemplo imágenes de satélite, georradares, sensores de distintos tipos, drones, muestras físicas, etc. y el posterior tratamiento geoestadístico de los datos para la obtención de información útil y sencilla que permite a los agricultores, las empresas agrarias y las industrias que se abastecen de la agricultura mejoren su rentabilidad y su capacidad de competir.

Os esperamos el próximo martes a las 16.30h en ZOOM para disfrutar de los conocimientos de estos grandes profesionales.

Online
Apr 05, 2021 at 12:59

El próximo martes 6 de abril en el encuentro semanal de “CHARLAS EN LA BIBLIOTECA”, hablaremos sobre técnicas y tecnologías actuales aplicadas a la agricultura de precisión tanto en cultivos extensivos como en intensivos

Online
Mar 31, 2021 at 05:22

Las III Jornadas Científico-técnicas de teledetección y agricultura de precisión pusieron de manifiesto el papel de las tecnologías involucradas en reducir los costes económicos y medioambientales, así como mejorar la seguridad de los trabajadores

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