Koks buvo iššūkis / problema?
Maturity and health monitoring of the crop by automated and non destructive means, and estimation of optimal harvesting date and final production. Different actors participated, providing different technologies, agronomical knowledge and parcels to perform the experiments and validate the system
Kaip išsprendei problemą?
We used IOT systems on the field, hyperspectral pictures of soil and plants, thermal images taken from drones and Business Intelligence and AI tools to generate useful information from all those data
Kas naujoviška jūsų praktiniu atveju?
The use of hyperspectral images to measure quality parameters and the generation of alarms and recommendations about fertirrigation and harvesting based on data from many different sources
Kokie yra sėkmės veiksniai sprendžiant problemą?
The collaboration of all partners with their specific expertise was key
Išmoktos pamokos
Detection of quality parameters of tomatoes and soil composition from hyperspectral pictures taken on the field. Algorithms to predict final production and define optimal harvesting date using pictures taken on the field.
Kokį vaidmenį praktikoje atlieka patarėjas ar patarėjų tarnyba?
Innovation broker
Ar jūsų požiūris gali būti perkeltas ir (arba) pritaikytas kitiems inovacijų iššūkiams ir regionams?
Taip
Numatomas perkeliamumas skalėje nuo 1 T19 5
(kur 1 yra lengvas ir 5 labai sunku)
3
Už dalijimąsi patirtimi apie gerą praktiką, prašau susisiekti
Jesús Gil
jgilsoto@ctaex.com
Nuoroda į išorinę informaciją
https://www.youtube.com/channel/UCFiyU3cOyuX4A2SGFvOP0xw