HYperspectral Precision Agriculture based on Tracked Information for Andalusian crops - HYPATIA
Grupo de investigación de Tecnología Electrónica e Informática Industrial. Escuela Politécnica Superior
Investigador: Carlos León de Mora (responsable), Julio Barbancho Concejero, Félix Biscarri Triviño, Juan Ignacio Guerrero Alonso, Diego Francisco Larios Marín, Fco. Javier Molina Cantero, Iñigo Monedero Goicoechea, Enrique Personal Vázquez, Jorge Ropero Rodríguez.
Descripción de la innovación
El proyecto HYPATIA ha desarrollado un método de análisis basado en inteligencia artificial (Deep Learning) aplicado a imágenes hiperespectrales y multiespectrales para optimizar la agricultura de precisión en cultivos andaluces, como el olivar. Incluye un nodo IoT multiespectral portátil y otro embarcado en drones para monitorizar indicadores como madurez y calidad del fruto. Los datos se procesan en un sistema ciberfísico en la nube, ofreciendo soluciones de bajocoste y alta aplicabilidad.
Antecedentes
Los resultados surgen del proyecto previo «Sistema ciberfísico inteligente para soporte de agricultura ecológica» (Fase 1, Convocatoria de Ayudas), donde se desarrolló un nodo IoT portátil. HYPATIA amplía esta tecnología con capacidades multiespectrales y su integración en drones, optimizando la gestión de cultivos mediante inteligencia artificial.
Impacto Económico y Social
La innovación mejora la eficiencia en la gestión de cultivos, optimizando recursos y aumentando la calidad y rendimiento de productos agrícolas como el aceite de oliva, beneficiando a agricultores y la industria agroalimentaria andaluza. El proyecto ha tenido como agente agregado a la empresa SOLTEL.
Colectivos de interés: Ciudadania, Empresas
CNAE a 2 dígitos: 01 - Agricultura, ganadería, caza y servicios relacionados con las mismas
Comunidad Autónoma: Andalucía
Rama: Ciencias
Año: 2022
