Título: “Uso de nuevas tecnologías para la detección precoz de daños en olivar y respuesta sostenible”

Objetivo: Identificar en fincas de olivar variables ambientales, fisiológicas y nutricionales que se correlacionen con los datos obtenidos mediante imágenes satelitales/drones, con el objetivo de establecer una serie de índices o factores que permitan detectar zonas de riesgo de aparición de repilo y/o deficiencias nutricionales en olivar. Para conseguirlo se georreferenciarán los datos obtenidos para aplicar tratamientos diferenciales en el espacio mediante sensores asociados a receptores GPS.

Objetivos específicos:

  • Comprobar a través de un registro histórico aquellas zonas más susceptibles de la presencia de repilo y recopilar datos meteorológicos para establecer zonas de estudio de interés.
  • Obtener registros de humedad y temperatura mediante la colocación de sensores en las diferentes zonas de estudio seleccionadas, y establecer con ello una clasificación de posible incidencia de repilo.
  • Estimar mediante imágenes (NDVI) obtenidas por satélite el estado general de los árboles, y estudiar su posible relación con las variables de humedad y temperatura registradas.
  • Generar modelos de predicción de infecciones a partir del procesado de históricos de imágenes satelitales y datos climáticos adquiridos de las fincas seleccionadas.
  • Aplicar metodologías no invasivas offline (visión multiespectral) sobre el estado de los olivos mediante UAVs y sobre muestras de hoja para la predicción del estado nutricional de la planta.
  • Estudiar variables fisiológicas de estrés en hoja y de contenido nutricional en savia mediante sensores, que nos permitan conocer la susceptibilidad del árbol a posibles infecciones por hongos o estrés abiótico.
  • Establecer un aporte específico de fertilizantes basado en la toma de datos de savia en hoja tras el mapeo realizado con las imágenes satelitales. Con ello se pretende ajustar las dosis de insumos según las propias necesidades del olivar, principalmente centrado en el nivel de calcio y potasio.
  • Determinar umbrales de daño económico a partir de los cuales se requiere controlar.
  • Concretar aquellas zonas más susceptibles de presentar incidencia de repilo/verticilosis y formular un tratamiento preventivo a base de diferentes formulaciones de cobre.
  • Optimizar la aplicación de todos los tratamientos foliares (nutricionales y fitosanitarios) mediante el uso de la tecnología de pulverización electrostática en olivar, ajustando las dosis y registrando datos que permitan valorar la sostenibilidad de este sistema.
  • Evidenciar si todos los datos recogidos por los sensores, imágenes satelitales y datos de campo permiten predecir de forma satisfactoria la aparición de repilo, verticilosis y/o deficiencias nutricionales en olivar.

Resultados esperados:

  • Manejo eficiente de enfermedades del olivar (repilo): detección temprana de sintomatología de repilo tanto por imágenes de dron como por análisis in situ en planta. Además, se tendrán valores de referencia de los sensores colocados que nos indicarán la prevalencia de parámetros ambientales favorables para el desarrollo de la enfermedad.
  • Uso óptimo de fertilizantes y productos fitosanitarios: aplicación de tratamientos sólo en las zonas donde sea necesario y mediante el uso de una nueva tecnología de pulverización basada en energía electrostática, que hará los tratamientos de forma más eficiente y sostenible.
  • Uso de tecnologías 4.0.: manejo integrado de datos obtenidos mediante el uso de sensores de suelo y ambientales, así como sensores de análisis de savia. Correlación con las imágenes satelitales.

Socios participantes:

  • COORDINADOR: INOLEO
  • SOCIOS PARTICIPANTES:

– ISR
– COOPERATIVAS AGROALIMENTARIAS ANDALUCÍA
– INNOPLANT
– HEROGRA ESPECIALES

Duración: 11/2021 al 08/2022

Presupuesto: 71.965,00 €

Programa de ayudas: Programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española. Convocatoria 2021

Organismo financiador: Ministerio de Industria, Comercio y Turismo