Madrid, 18 de febrero de 2021 – Thales Alenia Space lidera desde España el consorcio de un innovador proyecto para potenciar la industria agrícola española, MORERA (sistema para la MOnitorización del Riego Eficiente y el Rendimiento Agrícola). Una iniciativa pionera en el sector que permitirá elaborar recomendaciones personalizadas de riego para cada parcela permitiendo reducir hasta un 25% el agua en los cultivos gracias a la Inteligencia Artificial y a imágenes por satélite, integrando datos de instrumentos dedicados y de múltiples fuentes (Copernicus, AEMET, etc.) y desarrollando una nueva generación de instrumentos espaciales miniaturizados y compactos para la teledetección.

Proponiendo un sistema modular que integra recomendaciones de riego deficitario y predicción de rendimiento optimizando la productividad, MORERA, que verá la luz en 2023, responde a uno de los retos de la convocatoria “Misiones Ciencia e Innovación” con la que el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) busca soluciones a problemas con alto impacto en la sociedad mediante tecnologías innovadoras.

La convocatoria tiene como fin contribuir al desarrollo de cinco misiones, identificadas por su gran relevancia para los retos futuros de España y en consonancia con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible planteados por Naciones Unidas en la Agenda 2030. Con el 11% del PIB, la agricultura es la primera industria nacional y la convocatoria ha identificado el desarrollo de un sector agroalimentario más sostenible y saludable y, en particular, la reducción de uso de agua, nutrientes y fitosanitarios como una de las misiones prioritarias.

Proyecto pionero en monitorización de riego y rendimiento agrícola con nuevos sensores espaciales

El sistema integral de MORERA garantizará que los datos aporten valor al usuario final, cubriendo desde el sensor al cultivo gracias a nuevas técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a teledetección y otras fuentes de datos y propone una nueva generación de instrumentos miniaturizados para la teledetección en todas las bandas, comenzando por el infrarrojo térmico. El despliegue completo de estas soluciones demostrará el potencial de la tecnología para reducir el uso de agua en cultivos anuales y perennes y la capacidad para  hacer predicciones de cosecha más precisas a lo largo del ciclo de los cultivos.

MORERA es el primer proyecto de sistema de recomendaciones por parcela (no solo mapas) basado en nuevos instrumentos de teledetección y en datos de los satélites del programa Copernicus procesados mediante algoritmos de Inteligencia Artificial. También es un proyecto pionero en Europa en utilizar el infrarrojo térmico para calcular la evapotranspiración y el estrés hídrico, lo que permitirá gestionar el riego deficitario.

Gracias a MORERA los agricultores podrán aplicar la agricultura de precisión a bajo coste con un sistema que les proporcionará una medida periódica del estado de los cultivos y les dará recomendaciones personalizadas de fertirrigación, así como previsiones de rendimiento basadas en algoritmos de Inteligencia Artificial y Big Data. Este concepto integrado supone un avance respecto a las opciones actualmente disponibles en el mercado, que da respuesta a las necesidades del sector en materia de gestión de recursos en el contexto de cambio climático.

En esta línea MORERA investigará nuevos algoritmos para el procesado de imágenes de teledetección con aprendizaje automático para optimizar las decisiones de los agricultores: recomendaciones en escenarios de riego deficitario y predicción de rendimientos de cosecha.

Nueva generación de instrumentos miniaturizados para la teledetección

Dado que este sistema necesitará datos optimizados para su uso agrícola y tiempos cortos de actualización, MORERA también irá más allá en el campo de la teledetección para generar instrumentos ópticos miniaturizados y compactos con una relación de tamaño y resolución combinados no existente aún. Esto se logrará mediante la aplicación de geometrías freeform en sistemas ópticos para espacio, lo que permitirá reducir el tamaño y coste del sistema. Estos elementos combinados, no presentes en ningún instrumento de los que dan servicio actualmente, deben ser compatibles con satélites pequeños y constelaciones cubesat para que los tiempos y los costes de desarrollo se minimicen aumentando la versatilidad del sistema (constelaciones que aumenten la revisita y/o cobertura, extrapolación a otras aplicaciones o inclusión de nuevas bandas de detección, etc.).

El consorcio de MORERA cubre toda la cadena de valor, con socios tecnológicos como LIDAX y ASEOPTICS, expertos en sistemas como Thales Alenia Space y la llegada a usuarios finales agrícolas con empresas como TEPRO. Cada socio industrial está acompañado por un Organismo Público de Investigación (OPI) de primer nivel nacional y europeo como son el Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA), el Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) y la Universidad de Valencia (UV), liderada en este proyecto por José Antonio Sobrino, Investigador Principal del proyecto y premio Jaume I por su empleo de la teledetección para la protección medioambiental.

TEPRO, como miembro del consorcio, liderará junto con Thales Alenia Space España y el apoyo del IAS, la definición del sistema identificando las necesidades y carencias del sector para definir tanto los requisitos del sistema como los posibles nuevos servicios a ofrecer con MORERA. Además, TEPRO actuará como usuario final, participando junto con TASE, IAS, UV e INTA en la validación de la algoritmia de Inteligencia Artificial para optimización de riego deficitario y productos predictivos para optimización de fertirrigación y rendimientos, siendo un elemento clave en las pruebas finales del prototipo de sistema global.

El proyecto, con un presupuesto total de 5,33 millones de euros de los que el CDTI subvenciona 3,84 millones de euros, se inició oficialmente en Tres Cantos el 18 de diciembre de 2020. Los resultados finales se presentarán a los usuarios finales y al público en general en un taller programado para la segunda mitad de 2023.