Quel a été le défi/problème abordé?
Suivi de maturité et sanitaire de la culture par des moyens automatisés et non destructifs, et estimation de la date optimale de récolte et de la production finale. Différents acteurs ont participé, fournir différentes technologies, des connaissances agronomiques et des parcelles pour réaliser les expérimentations et valider le système
Comment as-tu résolu le problème?
Nous avons utilisé des systèmes IOT sur le terrain, images hyperspectrales du sol et des plantes, des images thermiques prises par des drones et des outils de Business Intelligence et d'IA pour générer des informations utiles à partir de toutes ces données
Ce qui est innovant dans votre cas pratique?
L'utilisation d'images hyperspectrales pour mesurer les paramètres de qualité et la génération d'alarmes et de recommandations sur la fertirrigation et la récolte basées sur des données provenant de nombreuses sources différentes.
Quels sont les facteurs de succès pour résoudre le problème?
La collaboration de tous les partenaires avec leur expertise spécifique a été essentielle
Leçons apprises
Détection des paramètres de qualité des tomates et de la composition du sol à partir de photos hyperspectrales prises sur le terrain. Des algorithmes pour prédire la production finale et définir la date optimale de récolte à partir de photos prises sur le terrain.
Quel rôle joue le conseiller ou le service de conseil dans le cas pratique?
Courtier en innovation
Votre approche peut-elle être transférée et/ou adaptée à d'autres défis d'innovation et régions?
Oui
Transférabilité estimée sur une échelle de 1 pour 5
(où 1 est facile et 5 très difficile)
3
Le moment est critique pour mettre fin à la culture de couverture et la disponibilité de la sertisseuse à rouleaux peut représenter un goulot d'étranglement, Pour toutes questions et demandes de renseignements sur les prochaines classes d'excellence
Jésus Gil
jgilsoto@ctaex.com
Lien vers des informations externes
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