GO Rentia: Los datos y la toma de decisiones del agricultor

Manuel Muñoz Rodríguez, investigador de la UAL, expone en este artículo los resultados obtenidos en el Grupo Operativo RENTIA , cuyo objetivo principal han sido mejorar la rentabilidad del agricultor, la competitividad de las cooperativas comercializadoras y la sostenibilidad medioambiental por medio del uso integrado de sistemas basados en inteligencia Big Data, Inteligencia Artificial (IA), ERPs y Sistema de Movilidad, como pueden ser las aplicaciones para dispositivos móviles y las interfaces avanzadas de usuario.

______________________________

“Hasta hace pocos años, en el sector agrícola del sudeste español no se había desarrollado un DSS propio para clima y el crecimiento de un cultivo en base a las condiciones climáticas. En base a esta referencia, el presente proyecto en sí pretende ser una aportación, ya que no se había realizado hasta el momento un trabajo adaptado a estas características, que permita predecir el crecimiento del cultivo en función de las condiciones climáticas. En este sentido, las principales contribuciones serán las siguientes:

Se propone un sistema de ayuda a la toma de decisiones capaz de predecir la dinámica de la producción en el invernadero que enfrentan cada día el agricultor o el administrador de la finca y de encontrar un balance entre diferentes objetivos, por lo que el esquema planteado se encuentra muy cerca de la realidad diaria y construye un lazo entre la toma de decisiones y el control en línea con varios objetivos.

La solución del problema de la toma de decisiones se realiza en el marco en el que se permita la actualización diaria de las diferentes variables de estado del cultivo o de la predicción del clima y crecimiento a corto plazo. Con ello se refrescan las variables de estado a partir de datos medidos, lo que posibilita la adaptación del sistema a la situación en curso y la utilización del mismo en situaciones de producción real en constante interacción con quien toma las decisiones.

Otro objetivo es desarrollar un modelo basado en primeros principios cuyo objetivo es la estimación de las principales variables que influyen en el crecimiento de los cultivos: temperatura, humedad, radiación y CO2. Además, estos modelos estiman las variables basándose en las medidas de las condiciones exteriores y la posición de los actuadores. Los resultados de la simulación variarán en función de varios parámetros a tener en cuenta para las obtención de estimaciones adaptadas a las configuraciones de invernadero. Las principales características son: las diferentes localizaciones,  estructuras de invernadero, geometrías y materiales de cubierta, además de los distintos sistemas de actuación y sus variantes que se encuentran en el mercado como calefacción, enriquecimiento de CO2, ventilación pasiva y activa, pantallas térmicas, mallas de sombreado, blanqueo, doble techo y sistemas de humificación y deshumificación.

Para ello, se ha obtenido, implementado, calibrado y validado diferentes modelos de clima y crecimiento y desarrollo en tomate para las condiciones locales de producción. La estimación del crecimiento permite la simulación del número de nodos, índice de área foliar, materia seca total, materia seca de frutos y materia seca de frutos maduros. Además de estas variables de estado existen algunas propiedades que llegan a afectar al crecimiento de forma significativa pero que normalmente no se incluyen en los modelos de crecimiento por la complejidad que conlleva, como son: la incorporación de las prácticas culturales (podas, deshojados, destallados o despunte), la reducción del crecimiento por utilización del blanqueo, vigor del cultivo, efecto de la salinidad en el crecimiento, calidad de la producción según condiciones y el crecimiento por fruto individual (no por peso seco total de frutos como implementaban los modelos hasta ahora). El efecto de salinidad en el rendimiento de frutos se integrará en el modelado de rendimiento, así como el efecto de déficit hídrico y de déficit de presión de vapor de agua, lo que constituye un paso importante en la integración de los elementos que influyen en la determinación de la dinámica de crecimiento, desarrollo y rendimiento de cultivos en ambientes de invernadero.

El software constituye un desarrollo tecnológico que permitirá al agricultor plantear escenarios de producción con gran flexibilidad, ya que en él es posible cambiar parámetros fisiológicos del cultivo, introducir sus propios datos climáticos, o utilizar series históricas ya existentes. Las simulaciones correspondientes permiten conocer el efecto de distintas variables y parámetros en el crecimiento, desarrollo y rendimiento del cultivo.

Como conclusión se propone una solución integrada al problema del control del crecimiento de cultivos bajo invernadero, para lo cual ha sido preciso estudiar y desarrollar objetivos parciales obteniendo de este modo los diferentes modelos de clima y crecimiento.”

*** Este proyecto tiene una ayuda del 100% sobre el importe solicitado, cofinanciada con fondos de la Unión Europea (FEADER) en el 90% y correspondiendo a la Junta de Andalucía el 10% restante.

 

Manuel Muñoz Rodríguez
Manuel Muñoz Rodríguez

Investigador del Grupo de Automática, Robótica y Mecatrónica de la Universidad de Almería

Sin comentarios

Deja una respuesta