Uno de los avances con mayor capacidad de transformación del sector agroalimentario es sin duda la agricultura de precisión, entendida como la aplicación de tecnologías avanzadas para la identificación, captura, y análisis de los parámetros de influencia en la producción agrícola (medioambientales, agronómicos, …) y el estudio de su variabilidad (espacial, temporal y de lotes) encaminada a facilitar la toma de decisiones para su optimización.

La agricultura de precisión pone el foco en la optimización de la producción agrícola a partir del análisis y comprensión de la variabilidad en los factores que condicionan la explotación del cultivo, facilitando el descubrimiento de información hasta ahora oculta a los responsables de dichas explotaciones, para configurar sistemas de información expertos de soporte a la decisión que proporcionan un auténtico valor diferencial.

Es un área de investigación tan amplia como lo son las distintas tipologías de cultivo (frutas, hortalizas,…) y las problemáticas particulares de cada uno de ellos (control de humedad, maduración del fruto, detección de plagas, fertilizantes,…), y exige un conocimiento multidisciplinar de gran amplitud, no solo en materia de tecnologías de la información, sensórica, visión artificial o Big Data, sino también en el ámbito agronómico, medioambiental, bioquímico y geológico, entre otros.

Un conocimiento que, en sinergia, proporciona una visión integradora del campo de estudio completamente necesaria para la actividad investigadora y el desarrollo de soluciones integrales de valor para el sector.

El proyecto iDrone – hyperspectral analytics –, desarrollado por AINIA, se centra en la aplicación de las últimas tecnologías de visión artificial (hiperespectral) acoplada a dispositivos en vuelo no tripulado (Drones y robots autónomos) y técnicas de Inteligencia Artificial y Big Data analytics, para diseñar un modelo demostrativo de agricultura de precisión que posibilite la identificación, captura, análisis e interpretación inteligente de los parámetros de influencia en la producción agrícola (agronómicos, medioambientales y económicos), con el objetivo de facilitar su comprensión desde una visión integradora y dirigida a la optimización del rendimiento de las explotaciones agrarias.

Un modelo innovador que amplía las actuales capacidades en materia de analítica descriptiva (identificación del estado actual de los parámetros clave de un cultivo) y, muy especialmente, analítica predictiva (predicción de evolución de un cultivo en base a la dependencia-influencia de sus parámetros).

El proyecto iDrone, implementado en colaboración con los principales agentes (AVA-ASAJA) y empresas del sector (ANECOOP) en la Comunidad Valenciana, está avanzando en el desarrollo de un piloto demostrativo de agricultura de precisión que salve las limitaciones tecnológicas actuales y posibilite su transferencia, permitiendo analizar, comprender y valorar las ventajas de su aplicación en la optimización de la productividad agrícola.

Tras el primer año del proyecto, se han definido las necesidades en materia de optimización de la producción agrícola para los cultivos seleccionados (cítricos, viñero y tomate), así como los parámetros de influencia en la producción agrícola. Se han diseñado los demostradores basados en drones y robots móviles sensorizados para la captura de datos procedentes de cultivos anteriormente mencionados.

Del mismo modo, se ha iniciado la puesta en marcha de una infraestructura de computación de altas prestaciones y servicios de tecnologías de la información cloud con alta seguridad que garantice la privacidad de los datos e integre todas las fuentes de interés en el análisis del cultivo.