Descripción del proyecto
EL SUBPROYECTO 1 CENTRA SUS OBJETIVOS EN INVESTIGAR REDES INTELIGENTES HETEROGENEAS EFICIENTES DE SENSORES INALAMBRICOS (WSN), ASI COMO EN EL DISEÑO, DESARROLLO Y DESPLIEGUE DE ESTAS PARA CONTROLAR Y MONITORIZAR CULTIVOS LEÑOSOS (VIÑA, OLIVO Y PISTACHO), AMPLIAMENTE APRECIADOS TANTO EN ESPAÑA COMO EN OTROS PAISES A LOS QUE EXPORTAMOS. PARA LLEVAR A CABO ESTA INVESTIGACION, LA WSN SERA LA ENCARGADA DE RECOPILAR DATOS PROCEDENTES DE DIFERENTES GRUPOS DE SENSORES. POR UNA PARTE, LA RED COMPRENDE (I) SENSORES DE SUELO (NECESIDADES HIDRICAS DE LA TIERRA, SALINIDAD O TEMPERATURA, ENTRE OTROS) PARA COMPROBAR EL ESTADO DE LOS ARBOLES Y SUS NECESIDADES; (II) PEQUEÑAS ESTACIONES METEOROLOGICAS QUE PROPORCIONARAN DATOS CLIMATICOS (TEMPERATURA, VIENTO, HUMEDAD RELATIVA, PUNTO DE ROCIO) DIRECTAMENTE RELACIONADOS CON LAS NECESIDADES DEL CULTIVO, (III) IMAGENES PROCEDENTES DE DRONES QUE NOS PERMITIRAN, ENTRE OTROS, SABE EL ESTADO DE SALUD DEL CULTIVO. DEBIDO A LAS CARACTERISTICAS DE LAS PARCELAS (EN OCASIONES, GRANDES EXTENSIONES CON PRONUNCIADAS PENDIENTES) DONDE SE PRODUCEN DICHOS CULTIVOS, ES CONVENIENTE UTILIZAR UNA TECNOLOGIA DE LOW POWER WIDE AREA NETWORK (LPWAN). EN CONCRETO, SE PROPONE EL USO DE LORA PARA LA INTERCONEXION DE TODOS LOS NODOS Y COMBINAR SU USO CON OTRAS TECNOLOGIAS COMO WI-FI O TECNOLOGIA CELULAR (REDES 3G / 4G), PARA CASOS CONCRETOS DONDE REQUIRAMOS ENVIAR DATOS CON MAYORES REQUISITOS (ES DECIR, IMAGENES O VIDEO), QUE FUNCIONE DE MANERA TRANSPARENTE PARA LOS DATOS, EVITANDO CREAR SUBCONJUNTOS DE REDES DEBIDOS A LA TECNOLOGIA INALAMBRICA UTLIZADA. FINALMENTE, EN LAS PARCELAS EMPLAZAREMOS UNO O VARIOS GATEWAYS MULTI-TECNOLOGIA CON CONEXION A INTERNET, QUE PERMITIRA HACER DE PUENTE ENTRE LAS DIFERENTES TECNOLOGIAS PRESENTES EN LA RED. LOS DATOS RECOGIDOS POR LOS DIFERENTES NODOS SERAN PROCESADOS LOCALMENTE POR CADA NODO UTILIZANDO TECNICAS DE EDGE-COMPUTING. DE ESTE MODO, PODEMOS TOMAR RAPIDAS DECISIONES DE APLICACION INMEDIATA SOBRE EL PROPIO CAMPO DE CULTIVO Y LAS DIFERENTES INFRAESTRUCTURAS QUE SE ENCUENTREN EN EL CAMPO, ASI COMO GENERAR LAS CORRESPONDIENTES SEÑALES DE ALERTA, EN CASO DE ANOMALIAS DETECTADAS. EN ESTE SENTIDO, PODEMOS INCLUSO REALIZAR UN CRIBADO PREVIO DE LOS DATOS Y QUE LOS SENSORES UNICAMENTE ENVIEN LOS DATOS RELACIONADOS CON LOS INTERESES A MONITORIZAR. LOS PARAMETROS RECOLECTADOS, ASI COMO ANOMALIAS/EVENTOS Y LAS CONDICIONES PREVIAS QUE HAN LLEVADO A ELLAS, SERAN GEO-POSICIONADOS PARA SER ALMACENADOS EN EL SERVIDOR DE ALMACENAMIENTO EN LA NUBE. FINALMENTE, LOS ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y LAS TECNICAS AVANZADAS DE PROCESAMIENTO DE BIG DATA SE INTEGRARAN EN EL SISTEMA DE ADQUISICION DE DATOS. CON ELLOS, SE PODRA REALIZAR UNA CORRESPONDENCIA CRUZADA CON EL FIN DE ESTABLECER MOMENTOS CLAVE EN LA EVOLUCION DE LOS CULTIVOS, COMO CANTIDAD DE FRUTO CONTENIDO, SALUD DE LA PLANTA. MEDIANTE ALGORITMOS Y TECNICAS DE CLASIFICACION BASADAS EN IA, ESTA INFORMACION SE PUEDE CORRELACIONAR CON LOS PARAMETROS METEOROLOGICOS Y LOS PARAMETROS DEL SUELO PARA ESTABLECER LAS RUTINAS DE CRECIMIENTO DE LOS OLIVOS, VIÑAS Y PISTACHOS CON EL OBJETIVO AGRONOMICO DE MEJORAR EL USO INEFICIENTE DE ALGUNOS RECURSOS ESCASOS COMO EL AGUA Y REDUCIR EL USO DE PESTICIDAS, AL TIEMPO QUE LA DIGITALIZACION DEL SECTOR MEJORA LA COMPETITIVIDAD Y RENDIMIENTO DEL CULTIVO PARA LOS AGRICULTORES Y POR TANTO MEJORANDO LA ECONOMIA CIRCULAR AGROALIMENTARIA. BSERVATORIO DE CULTIVOS LEÑOSOS\AGRICULTURA DIGITAL\SOSTENIBILIDAD\MONITORIZACION AMBIENTAL\BASES DE DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL\REDES INALAMBRICAS DE SENSORES