GO CITRIAFORO

El proyecto GO CITRIAFORO ha definido un total de cuatro objetivos específicos:

1. Poner a punto tecnologías de muestreo manual a nivel de parcela basadas en fotografía con dispositivos móviles.
2. Implementar tecnologías de muestreo automático a nivel de parcela basadas en sensores embarcados en tractores.
3. Establecer un protocolo de actuación estandarizado para la determinación de puntos de aforo en cultivo de cítricos en base a imágenes obtenidas mediante vuelos aéreos con drones con sensores multiespectrales y térmicos
4. Desarrollar en la nube modelos de estimación de aforo a nivel de supra-parcela, basados en fusión de datos de las fuentes anteriores

Poner a punto tecnologías de muestreo manual a nivel de parcela basadas en fotografía con dispositivos móviles. Desarrollar un método muestreo aleatorio estratificado, que elimine de la educación todos los parámetros objetivos que utilizan los técnicos a la hora de realizar una estimación de producción en un campo de cítricos. Esta tecnología permitirá situar al operario que realiza el aforo en un campo mediante la geolocalización en un mapa y una vez localizado se trabajará en el reconocimiento del número de árboles en la parcela, seleccionando un número mínimo a muestrear mediante una fotografía. Tras contar y determinar el peso por árbol, se extrapola al número de árboles en la parcela para obtener la producción estimada de la parcela.

Implementar tecnologías de muestreo automático a nivel de parcela basadas en sensores embarcados en tractores. Creación de una arquitectura de control para la generación de comportamiento complejo de un robot móvil en un entorno de exterior, a través de paradigmas y técnicas de dos grandes disciplinas como son la Robótica y la Inteligencia Artificial. Se propone una arquitectura distribuida de control basada en agentes para la navegación dirigidos de vehículos en exteriores (ATVs) con cámaras específicas para la visión y detección de los cítricos en campo, orientada al conteo de la fruta en árbol permitiendo acceder y tomar una perspectiva de la parte baja del árbol pudiendo acercarse al mismo cuando el sistema lo requiera.

Establecer un protocolo de actuación estandarizado para la determinación de puntos de aforo en cultivo de cítricos en base a imágenes obtenidas mediante vuelos aéreos con drones con sensores multiespectrales y térmicos, así como la estimación de la producción en el resto de parcela mediante el análisis de la variabilidad de diversos parámetros relativos al cultivo y al suelo, tales como especie, variedad, fecha de plantación, marco de plantación, fenología y riego aportado, variabilidad en la textura del suelo, capacidad de retención de agua y velocidad de entre otros factores condicionantes.

Desarrollar en la nube modelos de estimación de aforo a nivel de supra-parcela, basados en fusión de datos de las fuentes anteriores, series temporales de datos agro-climáticos e imágenes satelitales. Este paquete de trabajo utiliza distintas fuentes de información: a) Plataforma de gestión de imágenes adquiridas con medios terrestres y aéreos b) datos de verdad terreno (base de datos geolocalizada conteniendo producciones reales), c) datos agroclimáticos (a partir de diversas bases de datos meteorológicas y mapas edafológicos públicos) d) imágenes satelitales de las misiones Sentinel 1 y 2, Landsat 8 y 9, Modis, Prisma y misiones comerciales.