Proyecto MORERA

Proyecto MORERA: Sistema para la MOnitorización del Riego Eficiente y el Rendimiento
Agrícola

Descripción.

Monitorización y recomendaciones para mejora del rendimiento agrícola. Objetivo: MORERA propone un sistema modular y escalable basado en un núcleo de Inteligencia Artificial con capacidades de integración de Big Data que combinará el procesado de datos in situ y Copernicus, ya existentes, así como imágenes capturadas por instrumentos de teledetección potentes, compactos y baratos diseñados específicamente para aplicaciones agrícolas mediante el empleo de la óptica Freeform y tecnologías de New Space.

Presupuesto total: 5.323.567 €

Cofinanciación CDTI y FEDER Este proyecto ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) con el objetivo de promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad.  Una manera de hacer Europa.  

Los Objetivos Específicos de MORERA son:

• OE1: Investigar las necesidades y prestaciones de un sistema de recomendación personalizado a nivel de finca. Se dará prioridad a las que más aumenten el rendimiento y reduzcan el impacto ambiental
• OE2: Investigar arquitectura modular con varios algoritmos de teledetección y de recomendación mediante IA y de un procesador Big Data que ingeste y procese datos de múltiples fuentes (Copernicus, AEMET…) para predecir rendimiento de cosecha, alerta temprana de riesgos para el cultivo y optimizar recursos (riego, fertilización)
• OE3: Investigar la aplicación de algoritmos de IA al procesado de imágenes de teledetección, tanto de instrumentos dedicados como de la base de datos de Copernicus, con un primer caso de uso de determinación de las necesidades de riego y fertilización incluyendo la posibilidad de ejecutarlos en procesadores satelitales para su descarga directa al usuario
• OE4: Investigar la aplicación de tecnologías de Big Data para la ingestión y procesamiento de datos multifuente tanto relativos a fincas concretas como generales del entorno para la predicción de rendimientos para cultivos
• OE5: Investigar algoritmos y técnicas de determinación del estrés hídrico mediante el cálculo de la evaporación a partir de imágenes en infrarrojo térmico y del estrés nutricional a partir de la fluorescencia de clorofila y otras bandas para cultivos de cubierta continua y discreta
• OE6: Investigar algoritmos de optimización de fertirrigación a partir de estrategias de riego deficitario para optimizar rendimiento
• OE7: Investigar la aplicación del concepto de óptica freeform en el diseño de instrumentos compactos para observación de la tierra eligiendo como primer caso de uso un instrumento infrarrojo térmico para uso agrícola
• OE8: Investigar las nuevas necesidades termoestructurales y de arquitectura de sistema derivadas de la aplicación de la óptica freeform a los instrumentos de observación de la tierra para maximizar sus ventajas en cuanto a compacidad, coste y modularidad
• OE9: Validar el concepto de sistema propuesto, comprobando la correcta integración de los diferentes elementos, la validez de los algoritmos propuestos, la factibilidad del nuevo concepto de instrumento compacto y la precisión de las predicciones realizadas mediante medidas in situ en fincas instrumentadas.
• OE10: Confirmar con los usuarios finales la adaptación de las recomendaciones entregadas a sus necesidades y la aceptación del sistema propuesto en términos de usabilidad e impacto en la actividad agraria real.

ELEMENTOS:

• Segmento Espacial compuesto por uno o varios satélites Cubesat para la obtención de imágenes en el infrarrojo térmico y en el visible.
• Sistema de procesado de imágenes con IA con las siguientes funciones:
  • Identificación de zonas de interés.
  • Determinación de parámetros de evapotranspiración y estrés hídrico.
  • Agregación de datos de terceras fuentes (SIGPAC, Copernicus, AEMET).
• Algoritmos de Predicción de:
  • Necesidades de riego y recomendaciones de pautas de riego más eficientes.
  • Estimación de productividad.
  • Predicción de volumen de cosecha.
  • Estimación de daños por sequía.

PLAN DE TRABAJO:

ACTIVIDADES:

A1 SISTEMA

• Investigación de un sistema de recomendación personalizado a nivel de finca.
• Investigación de una arquitectura modular que soporte la interacción de diversos algoritmos de teledetección y de recomendación mediante IA y de un procesador Big Data que ingeste y procese datos de múltiples fuentes (Copernicus, AEMET…) para realizar predicciones de rendimiento de cosecha, alerta temprana de riesgos para el cultivo y optimización de recursos (riego, fertilización).

A2 INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA AGRICULTURA

• Investigación de una arquitectura modular que soporte la interacción de diversos algoritmos de teledetección y de recomendación mediante IA y de un procesador Big Data que ingeste y procese datos de múltiples fuentes (Copernicus, AEMET…) para realizar predicciones de rendimiento de cosecha, alerta temprana de riesgos para el cultivo y optimización de recursos (riego, fertilización).
• Investigar la aplicación de algoritmos de IA al procesado de imágenes de teledetección, tanto de instrumentos dedicados como de la base de datos de Copernicus, con una primer caso de uso de determinación de las necesidades de riego y fertilización incluyendo la posibilidad de ejecutarlos en procesadores satelitales para su descarga directa al usuario.
• Investigar la aplicación de tecnologías de Big Data para la ingestión y procesamiento de datos multifuente tanto relativos a fincas concretas como generales del entorno para la predicción de rendimientos para cultivos.
• Implementación de un demostrador de tecnologías que valide los algoritmos de inteligencia artificial y el stack tecnológico elegido.

A3 PROCESADO PARA FERTIRRIGACIÓN

• Investigación de nuevos algoritmos basados en imágenes de teledetección para la determinación del estrés hídrico en basados en el cálculo de la evapotranspiración a partir de en el infrarrojo térmico y del estrés nutricional usando fluorescencia de clorofila y otras bandas.
• Investigar algoritmos y técnicas de determinación del estrés hídrico mediante el cálculo de la evaporación a partir de imágenes en infrarrojo térmico y del estrés nutricional a partir de la fluorescencia de clorofila y otras bandas para cultivos de cubierta continua y discreta.
• Investigar algoritmos de optimización de fertirrigación en situaciones de riego deficitario para optimizar rendimiento.

A4 ÓPTICAS FREEFORM PARA TELEDETECCIÓN

• Investigación de un nuevo paradigma de instrumentos de teledetección agrícola basados en Óptica freeform.
• Investigar la aplicación del concepto de óptica freeform en el diseño de instrumentos compactos para observación de la tierra eligiendo como primer caso de uso un instrumento infrarrojo térmico para uso agrícola.
• Investigar las nuevas necesidades termoestructurales y de arquitectura de sistema derivadas de la aplicación de la óptica freeform a los instrumentos de observación de la tierra para maximizar sus ventajas en cuanto a compacidad, coste y modularidad.
• Mejorar la interacción con fabricantes de elementos freeform para adaptar la definición de las superficies y sus tolerancias a las capacidades actuales de fabricación
• Investigación de tecnología de sujeción mecánica flexible para integración de óptica freeform con tolerancias mejoradas.
• Investigar metodologías de caracterización de superficies freeform.

A5 PRUEBA DE CONCEPTO

• Integración y prueba de concepto de los elementos clave del sistema modular, entregando recomendaciones de riego deficitario, fertilización y predicciones de rendimiento, confirmación de los resultados obtenidos mediante medidas in situ y presentación a usuarios finales para su validación y realimentación a los diferentes elementos para su futura optimización y acceso al mercado.
• Validar el concepto de sistema propuesto, comprobando la correcta integración de los diferentes elementos, la validez de los algoritmos propuestos, la factibilidad del nuevo concepto de instrumento compacto y la precisión de las predicciones realizadas mediante medidas in situ en fincas instrumentadas.
• Confirmar con los usuarios finales la adaptación de las recomendaciones entregadas a sus necesidades y la aceptación del sistema propuesto en términos de usabilidad e impacto en la actividad agraria real.

FOTOS PRUEBA DE CONCEPTO:

SOCIOS DEL PROYECTO:

Coordinador:
TASE _THALES ALENIA SPACE ESPAÑA (https://www.thalesgroup.com/es/countries/europe/thales-espana)

Miembros del consorcio:
TEPRO (https://tepro.es/)
ASE – ASE OPTICS EUROPE (https://www.aseoptics.com/en/)
LIDAX (http://lidax.com/)

CENTROS SUBCONTRATADOS:

IAS-CSIC – Instituto de Agricultura Sostenible (IAS), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas (QuantaLab – Métodos Cuantitativos de Teledetección) https://www.ias.csic.es/
UV- UCG – Universidad de Valencia (Unidad de Cambio Global) https://www.uv.es/ucg/index2.html
INTA – INSTITUTO NACIONAL DE TÉCNICA AEROESPACIAL https://www.inta.es/INTA/es/index.html

Conoce este proyecto aquí y consulta las actividades relacionadas:

¡Síguenos en LinkedIn para estar al día!

• LinkedIn

Acerca de el autor