Un sistema predictivo optimiza el cultivo del arroz con imágenes aéreas

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El proyecto “Detectoryza” incorpora tecnologías de vanguardia en el proceso productivo con el fin de minimizar su impacto sobre el medio ambiente y reducir los costes de producción

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El objetivo del proyecto es controlar el hongo causante de la piriculariosis, la principal enfermedad del arroz. / ARCHIVO

Efeagro.

La Cooperativa Valenciana Unió Cristiana de Sueca (Uniana) coordina el desarrollo de un modelo predictivo para optimizar la aplicación de productos fitosanitarios y fertilizantes en el cultivo del arroz a través del uso de imágenes de satélite y drones.

En la iniciativa, que recibe el apoyo técnico de la Cooperatives Agro-alimentàries de la Comunitat Valenciana, participan la Universitat de València, la Universitat Politècnica y el Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), tiene el apoyo de la Agència Valenciana de la Innovació y cuenta con financiación de la Unión Europea en el marco del programa Comunitat Valenciana FEDER para el periodo 2021-2027.

El proyecto “Detectoryza” supone en la práctica la incorporación de tecnologías de vanguardia en el proceso productivo con el fin de minimizar su impacto sobre el medio ambiente y reducir los costes de producción.

Su objetivo es controlar el hongo causante de la piriculariosis, la principal enfermedad del arroz, antes de que alcance la fase epidémica, mediante tratamientos focalizados a partir de los datos obtenidos a través de sistemas avanzados de teledetección.

De este modo, el uso de drones y de imágenes tomadas por satélite pretende dotar a los agricultores y agricultoras de herramientas más precisas para detectar de forma precoz los síntomas del hongo Pycularia orzyae y optimizar así las dosis de fitosanitarios.

En la actualidad, la presencia de este patógeno se combate mediante tratamientos fungicidas generalizados en función de la percepción visual del agricultor, lo que puede desembocar en la administración innecesaria de estos productos, con consiguiente impacto económico y medio ambiental.

El nuevo sistema permitirá optimizar los tratamientos para el control de este hongo, limitando las intervenciones a los momentos idóneos, de acuerdo con las características del cultivo, las variables climáticas y la biología del patógeno.

También se explorará un nuevo método de fertilización que evite los riesgos ambientales derivados de la sobreaplicación de abono

Además, también se explorará un nuevo método de fertilización que evite los riesgos ambientales derivados de la sobreaplicación de abonos, un sistema alternativo al tradicional que busca conocer en todo momento el estado nutricional de las plantas a través de los datos observados por satélite para ajustar la aportación de nitrógeno a las necesidades reales del cultivo.

El proyecto culminará con el desarrollo de un sistema completo y calificado de alertas que gestionará la propia cooperativa Uniana, basado en algoritmos de inteligencia artificial, que procesará y analizará los datos recogidos por satélites y drones dotados de cámaras térmicas.