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RIEGO INTELIGENTE: OPTIMIZACIÓN DE REGADÍOS DE ACUERDO A CRITERIOS METEOROLÓGICOS

 

El proyecto RIEGO INTELIGENTE permitirá programar y temporizar el riego, teniendo en cuenta parámetros de climatología, necesidades hídricas, ubicación de las plantas, humedad del suelo, etc...; permitiendo la posibilidad de cambiar la programación en tiempo real y en remoto, sea a “pie de riego” o desde una central de control, evitando así problemas de racionalización del agua que provoquen efectos negativos en las plantas: estrés hídrico, encharcamientos, incremento del riesgo de plagas, etc. La consecuencia de una mala gestión del riego es el empeoramiento de la calidad del fruto, un gasto de agua elevado e injustificado y un impacto medioambiental negativo.

 

OBJETIVO PRINCIPAL

Desarrollar un nuevo sistema de riego inteligente para el olivar, que permita demostrar ahorros significativos de consumo de agua y promueva el acceso de la AEI del sector proveedor Oleícola a los programas comunitarios, estatales, autonómicos y municipales de apoyo vigentes, mediante la utilización y tratamiento de datos (Data Analytics) suministrados por diferentes bases de datos como son AEMET, SAIH, RIA, RAID, EARM, etc., de manera que se pueda diseñar el algoritmo de control predictivo que ayude al agricultor a la toma de decisiones asociadas a la gestión del riego y estas puedan implementarse y ejecutarse de forma automatizada mediante una solución TIC (app android), suponiendo a la vez un avance tecnológico e industrial relevante para el sector oleícola y la región andaluza y más concretamente la provincia de Jaén, área geográfica donde se concentra la mayor extensión de este cultivo a nivel nacional.

 

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Experimentar, testar y validar modelos integrados innovadores de aplicaciones de riego inteligente al olivar a través de 2 acciones piloto.

• Obtener datos agro-climáticos históricos, análisis y filtro de calidad de los mismos.

• Generar predicciones meteorológicas y su post procesado mediante el empleo de técnicas de machine learning con datos históricos (agro climáticos) para conseguir mejora en la calidad y resolución de la predicción a un coste computacional bajo.

• Conseguir un sistema de adquisición de datos en la explotación de fiabilidad demostrada.

• Montar un sistema de servidores que integren las fuentes de datos en un sistema de información geográfica (SIG)

• Crear una aplicación Android que represente la herramienta comunicativa entre la computación y el agricultor.

• Desarrollar a título de experimentación demostrativa de aplicación al sector oleícola de las últimas tecnologías para la medición del clima, humedad del suelo y parámetros del sistema de riego (contadores, electroválvulas, presión de red); así como telemetría (radio) y GPRS en la comunicación entre los distintos componentes del sistema, y de éste con el responsable del riego al permitir su control y manejo del riego en tiempo real y desde puesto remoto.

• Analizar, parametrizar y modelizar bajo indicadores coste/beneficio ambiental, modelos óptimos para la aplicación al riego del olivar. 


• Potenciar la transferencia del modelo a diferentes cultivos leñosos y diferentes escalas (superficies, requerimientos hídricos óptimos por tipos de cultivos, pluviometría media...)

• Validación de la experiencia y modelización para facilitar su transferencia a escala nacional y europea, promoviendo el acceso de los miembros de la AEI a programas comunitarios y estatales.

 

TARGET

Explotadores de fincas de olivar, frutas y hortalizas

SECTOR OLEÍCOLA Explotadores de fincas de olivar Almazaras que quieran obtener certificación en Huella Hídrica

 

ÁMBITO:  Nacional

 

TIMMING

Fase 0: Gestión y Coordinación del proyecto

Fase 1: Selección y caracterización de las fincas piloto para el desarrollo del proyecto

Fase 2: Obtención de fuentes de datos y tratamientos de los mismos

Fase 3: Desarrollo del algoritmo de control

Fase 4: Establecimiento del automatismo de control.

Fase 5. Diseño y desarrollo del GIS en la plataforma:

Fase 6. Experimentación demostrativa: Implementación del sistema de riego inteligente Fase 7. Vinculación, transferencia y difusión

 

VENTAJAS COMPETITIVAS

Tras la ejecución del proyecto dispondremos de un nuevo sistema de riego inteligente para el olivar, que permita al agricultor la toma de decisiones asociadas al riego y estas puedan implementarse y ejecutarse de forma automatizada mediante una solución TIC (App Android).

 

EQUIPO DE TRABAJO

INOLEO: Asociación Agrupación Empresarial Innovadora de Bienes y Servicios del Sector Oleícola

• IRSOLAV: Investigación y Recursos Solares Avanzados, S.L.

• RITEC: Riegos y tecnologías, S.L.

 

FINANCIA

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