SENSORES INTELIGENTES PARA UNA AGRICULTURA DIGITAL Y SOSTENIBLE EN LA COMUNIDAD...
SENSORES INTELIGENTES PARA UNA AGRICULTURA DIGITAL Y SOSTENIBLE EN LA COMUNIDAD VALENCIANA
EL SUBPROYECTO 2 SE ENCARGARA DE CONFIGURAR, AFINAR Y CONTROLAR LOS SENSORES INTEGRADOS EN EL ROBOT DESARROLLADO POR EL SUBPROYECTO 1. SE REALIZARA, TANTO LA INSTALACION Y CALIBRACION DE LOS SENSORES, COMO LA OPERACION DE ADQUISIC...
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Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Descripción del proyecto
EL SUBPROYECTO 2 SE ENCARGARA DE CONFIGURAR, AFINAR Y CONTROLAR LOS SENSORES INTEGRADOS EN EL ROBOT DESARROLLADO POR EL SUBPROYECTO 1. SE REALIZARA, TANTO LA INSTALACION Y CALIBRACION DE LOS SENSORES, COMO LA OPERACION DE ADQUISICION DE DATOS AGRICOLAS, GEOLOCALIZADOS Y SINCRONIZADOS CON EL AVANCE DEL ROBOT, CON TODA LA PROGRAMACION NECESARIA. LOS SENSORES SERAN CAMARAS A COLOR, TERMICAS E HIPERESPECTRALES, Y UN ESCANER LASER 2D (IMAGENES, DETECCION Y RANGO LASER, LIDAR), TODOS ELLOS CONTROLADOS POR UN ORDENADOR INDUSTRIAL ESPECIFICO A BORDO. TODOS LOS SENSORES FUNCIONARAN SIMULTANEAMENTE, CAPTURANDO IMAGENES Y DATOS Y ALMACENANDOLOS EN LA COMPUTADORA EQUIPADA CON UN DISCO DURO ULTRARRAPIDO DE ESTADO SOLIDO DE ALTA CAPACIDAD. SIMULTANEAMENTE, SE CAPTURARAN LAS SECUENCIAS ENVIADAS POR EL GNSS PARA REALIZAR LA GEOLOCALIZACION POR MARCA DE TIEMPO. SE UTILIZARA UNA UNIDAD DE MEDIDA INERCIAL (IMU) PARA CORREGIR LOS DATOS CAPTURADOS. SE PROGRAMARAN ALERTAS EN CASO DE QUE ALGUN SENSOR FALLE O CAPTURE DATOS FUERA DE LOS RANGOS TIPICOS ESTABLECIDOS A TRAVES DE CURVAS DE CALIBRACION.SE REALIZARA UN ANALISIS EXPLORATORIO INICIAL DE LOS DATOS. SE UTILIZARA REGRESION LINEAL PARA ENCONTRAR CORRELACIONES ENTRE LOS PARAMETROS IONOMICOS DE LAS HOJAS MEDIDOS EN EL LABORATORIO, EL CONTENIDO DE AGUA DE LAS PLANTAS, LAS MEDIDAS ALOMETRICAS DE LOS ARBOLES Y LOS DATOS OBTENIDOS POR LOS SENSORES INTEGRADOS. SE UTILIZARAN TECNICAS DE ANALISIS MULTIVARIANTE PARA INFERIR LOS RESULTADOS DE LA COMPARACION DE LAS CARACTERISTICAS EXTRAIDAS MEDIANTE METODOS DESTRUCTIVOS Y LOS DATOS DE LOS SENSORES. SE UTILIZARAN METODOS QUIMIOMETRICOS COMO EL ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA) O LA REGRESION DE MINIMOS CUADRADOS PARCIALES (PLSR) PARA AGRUPAR LOS DATOS Y EVALUAR RELACIONES ENTRE LAS DISTINTAS CARACTERISTICAS. A PARTIR DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS, SERA POSIBLE DETERMINAR AQUELLAS VARIABLES O COMBINACIONES DE VARIABLES EXTRAIDAS DE LA MEDICION DE LOS SENSORES QUE MEJOR SE CORRELACIONEN CON LOS DATOS DE REFERENCIA. PARA DETERMINAR LAS PROPIEDADES IMPORTANTES DEL CULTIVO, SE UTILIZARAN UNICAMENTE LAS VARIABLES RELEVANTES DE LOS SENSORES NECESARIOS QUE HAYAN SIDO IDENTIFICADAS EN ESTE PROCESO. ESTA METODOLOGIA AHORRARA UN TIEMPO DE ADQUISICION Y PROCESAMIENTO SIGNIFICATIVO Y REDUCIRA LA CARGA DE TRANSMISION DE DATOS, LO QUE SE TRADUCIRA EN UN MEJOR RENDIMIENTO DEL SISTEMA. ADEMAS, SE PROCESARAN LOS DATOS DEL SENSOR LIDAR (CONVERSION Y CORRECCION DE COORDENADAS, PRE-PROCESAMIENTO, RECONSTRUCCION Y ANALISIS DE LA ESTRUCTURA TRIDIMENSIONAL) Y SE ESTIMARAN LOS INDICES DE HOJA ADECUADOS. LOS DATOS SE ORDENARAN PARA SER PROCESADOS CON LOS ALGORITMOS DE IA DESARROLLADOS POR EL SUBPROYECTO 3.