El proyecto ATTENTIA (AgriculTura sosTENible de cítricos con Inteligencia Artificial) es un proyecto Interreg-POCTEP, para potenciar la transferencia de tecnología, la cooperación y el ecosistema de innovación científico tecnológico entre empresas y centros de investigación entorno a la agricultura de cítricos mediante Inteligencia Artificial y Robótica, en el área sur-oeste de la Península Ibérica.

En esta Jornada del día 19 de diciembre, en el Salón de Grados de la ETSI Salón de Grados de la Facultad de Derecho de la Universidad de Huelva, los distintos socios que lo integran mostrarán sus avances durante el desarrollo del proyecto en las diferentes líneas de trabajo al sector citrícola de la zona sur de la Península Ibérica.

La necesidad de aumentar la producción agrícola debido a un incremento incesante de la población mundial, en el contexto de una reducción progresiva de los recursos naturales y del cambio climático, hace imprescindible virar hacia un paradigma de producción optimizado y menos lesivo para el entorno.

El presente curso pretende introducir el concepto de agricultura de precisión, sus principios fundamentales, la tecnología involucrada en ella, así como describir las soluciones ya existentes en el mercado basadas en este paradigma, y ofrecer una visión acerca de lo que está por llegar en el futuro.

Por tanto, los objetivos del curso son:

• Conocer el contexto actual y futuro en el que debe desenvolverse la agricultura moderna.
• Conocer los principios de la agricultura de precisión.
• Conocer las principales soluciones comerciales existentes basadas en este paradigma
• Adquirir una visión general acerca de qué se espera en el futuro que proporcione la agricultura de precisión.

Para alcanzar los mencionados objetivos, el curso cubrirá el siguiente temario:

1.- CONTEXTO ACTUAL Y DESAFÍOS PRESENTES Y FUTUROS DE LA AGRICULTURA.

1.1.- Modelos productivos actuales. Características, pros y contras.

           1.2.- Problemas medioambientales. Calentamiento global. Estrategias.

1.3.- Aumento de la demanda de alimento y disminución de recursos.

1.4.- Retos presentes y futuros. Necesidad de cambio de paradigma productivo.

2.- FUNDAMENTOS DE LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN.

2.1.- El paradigma de la Agricultura de Precisión.

2.2.- Enfoques adoptados en la Agricultura de Precisión.

2.3.- El espectro electromagnético.

2.4.- Procesos biológicos y su caracterización a través de la radiación.

2.5.- TecnOlivo. Proyecto de I+D para la gestión precisa e integral del cultivo del olivo.

3.- FUNDAMENTOS DE SENSÓRICA.

3.1.- Sistemas de geoposicionamiento.

3.2.- Cámaras RGB.

3.3.- Cámaras multi e híperespectrales. Correcciones radiométricas.

3.4.- Sensores de fluorescencia.

3.5.- Visión artificial.

3.5.1.- Proceso biológico de la visión Vs proceso artificial de la visión.

3.5.2.- La imagen digital.

3.5.3.- Procesamiento y análisis de imágenes digitales.

3.6.- Ejemplo práctico de análisis de un cultivo para la determinación de su estado vegetativo usando visión artificial.

4.- FUNDAMENTOS DE ROBÓTICA.

4.1.- Introducción a la robótica.

4.1.1.- Robótica terrestre.

4.1.2.- Robótica aérea. Reseña de normativa.

4.2.- Contexto actual de la robótica en su aplicación a la agricultura.

4.3.- Perspectivas futuras.

5.- SISTEMAS DE ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN.

5.1.- Fundamentos y motivación.

5.2.- Sistemas actuales de estimación de la producción.

5.2.1.- EUROMARS.

5.2.2- Limitaciones.

5.3.- Tendencias en los futuros sistemas de estimación de la producción.

5.4.- Ejemplos prácticos.

6.- SISTEMAS DE PROCESADO DE FRUTOS POST-COSECHA.

6.1.- Fundamentos y motivación.

6.2.- Sistemas actuales de procesado de frutos post-cosecha.

6.2.1.- Sistemas de cribado por tamaño.

6.2.2.- Sistemas de cribado por defectos.

6.3.- Limitaciones de los sistemas actuales.

6.4.- Tendencias en los futuros sistemas de estimación de la producción.

6.5.- Ejemplos prácticos.

 7.- TECNOLOGÍAS PARA LA ESTIMACIÓN DEL ESTADO HÍDRICO Y NUTRICIONAL DEL CULTIVO, Y DE LA COMPOSICIÓN DEL FRUTO.

7.1.- Tecnologías para la estimación del estado hídrico.

     7.1.1.- Fundamentos y motivación.

     7.1.2.- Sistemas actuales de estimación del estado hídrico.

7.1.2.1.- Sondas de suelo.

7.1.2.2.- Cámaras de presión.

7.1.3.- Limitaciones de los sistemas actuales.

7.1.4.- Tendencias en los futuros sistemas de estimación del estado hídrico.

7.1.5.- Ejemplos prácticos.

7.2.- Tecnologías para la estimación del estado nutricional.

     7.2.1.- Fundamentos y motivación.

     7.2.2.- Sistemas actuales de estimación del estado nutricional.

7.2.2.1.- Análisis de muestras.

7.2.2.2.- Índices vegetativos.

7.2.3.- Limitaciones de los sistemas actuales.

7.2.4.- Tendencias en los futuros sistemas de estimación del estado nutricional.

7.2.5.- Ejemplos prácticos.

7.3.- Tecnologías para la estimación de la composición del fruto.

     7.3.1.- Fundamentos y motivación.

     7.3.2.- Sistemas actuales de estimación de la composición del fruto.

7.3.2.1.- Análisis de muestras.

7.3.2.2.- Escáneres NIR.

7.3.3.- Limitaciones de los sistemas actuales.

7.3.4.- Tendencias en los futuros sistemas de estimación de la composición del fruto.

7.3.5.- Ejemplos prácticos.

El curso se celebrará según modalidad no presencial, a través de Zoom y la plataforma OpenUHU de la Universidad de Huelva.