RTC-2016-5524-2
Financiado
Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión de Plagas, IA2GIP
El problema:- Bactrocera Oleae (B.O.) es la principal plaga entre las que afectan al olivar- La plaga evoluciona de forma explosiva dificultando su control- El agricultor necesita prever esta explosión para poder aplicar fitosanit...
El problema:- Bactrocera Oleae (B.O.) es la principal plaga entre las que afectan al olivar- La plaga evoluciona de forma explosiva dificultando su control- El agricultor necesita prever esta explosión para poder aplicar fitosanitarios de forma eficiente- Las pérdidas medias generadas por B.O. en olivar de secano superan el 15% de la producción y el 10% en pérdida de calidad, y son muy superiores en olivar intensivoLa solución- En el proyecto se pretende el desarrollo de modelos predictivos que permitan adelantar la toma de decisiones- Estos modelos permitirán controlar la plaga manteniendo las afecciones por debajo del 1%- Estos modelos favorecerán una aplicación controlada de fitosanitarios mejorando la sostenibilidad del olivarLos participantes:- AGC Market View Services, especializada en modelado predictivo para el sector agrario- Novadrone, con tecnología para la construcción de drones avanzados - IAT, centro de investigación con un área especializada en el olivar- Universidad Pablo de Olavide, con el departamento especializado en minería de datos- Universidad de Sevilla, con el grupo de investigación especializado en modeladoEl beneficio.- El beneficio para el agricultor utilizando los modelos predictivos propuestos estará entre 250 y 350 /HaBactrocera(Dacus) oleae o mosca del olivo es un insecto del orden Diptera y de la familia Tephritidae con una distribución geográfica que comprende todo el área mediterránea, el oeste de Asia y el este y sudeste de África. Este insecto es la principal plaga que afecta a los productores de aceite de oliva ya que ataca al fruto provoca la disminución de la producción y la calidad del producto.La evolución de la plaga es explosiva y esto dificulta su control. Los costes para el productor son muy significativos y pueden superar ampliamente los 300 /ha. Esto es debido a la suma de dos factores: la pérdida de producción y la bajada de la calidad del aceite.El desarrollo de modelos predictivos que permitan determinar cuándo y en qué medida se va a producir una explosión de la afección de Bactrocera Oleae al fruto, haría posible aplicar los sistemas de control en el momento óptimo, reduciendo al mismo tiempo las cantidades de pesticidas a emplear y por tanto ayudando a mejorar la sostenibilidad de la producción de aceite de oliva.Para ello, se va a partir de datos públicos y privados. A estos datos se añadirán datos de campo, tomados de forma tradicional y otros tomados mediante Sistemas Aéreos Tripulados Remotamente equipados con sensores adecuados. Con ellos se generará un conjunto de atributos optimizados que se utilizarán como entrada a los modelos predictivos.
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Línea de financiación: concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2016-01-01
Presupuesto
El presupuesto total del proyecto asciende a
272K€
Líder del proyecto
AGC MARKET VIEW SERVICES
1. prestación de servicios. actividades de gestión y administración. servicios educativos, sanitarios, de ocio y entretenimiento.-2. investi...
Perfil tecnológico
TRL
4-5
134K
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