AGRICULTURA INTELIGENTE
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Agricultura Inteligente
Introducción
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Introducción

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Viñas Atlánticas
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Casos prácticos en España:
Viñas Atlánticas - Fases
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Viñas Atlánticas –Red Meteorológica
Casos prácticos en España:
Viñas Atlánticas – Modelo Matemático
Casos prácticos en España:
Viñas Atlánticas - Plataforma

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Casos prácticos en España:
RFID From Farm to Fork
El Objetivo es buscar la mejora de los procesos de producción y
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SWAP
SWAP aborda el desarrollo de una solución de telemetría basada en redes de
sensores inalám...
Casos prácticos en España:
ICT-Agri
ICT-Agri es un Proyecto europeo para el desarrollo de un sistema de
monitorización y c...
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Agricultura Inteligente, por IDOM.

  1. 1. AGRICULTURA INTELIGENTE @idom
  2. 2. Un par de datos sobre IDOM  Servicios profesionales  Ingeniería, Consultoría y Arquitectura  Nacida en 1957  Asociación de Profesionales  2.400 personas 2
  3. 3. Agricultura Inteligente Introducción Hoy día el agricultor moderno necesita saber de ordenadores, satélites, bases de datos y de las fases de la luna. La precisión de la agricultura moderna permite trabajar de forma más eficiente y por ende obtener mayor utilidad de sus cultivos. La meta de la agricultura de alta tecnología es mejorar la productividad y por supuesto reducir los riesgos de perdida de capitales y agotamiento de recursos naturales. 3
  4. 4. Agricultura Inteligente Introducción 4
  5. 5. Agricultura Inteligente Diferencias con la agricultura tradicional Los puntos más importantes que diferencian la agricultura tradicional de la agricultura inteligente son: - Agricultura de precisión y conservación (Agricultura sostenible) - Monitorización de la cosecha - Información Meteorológica - Disminución del uso de pesticidas y herbicidas - Integración de Sistemas de Información Geográfica - Software de gestión - Trazabilidad 5
  6. 6. Agricultura Inteligente Diferencias con la agricultura tradicional Agricultura tradicional Paso a la Agricultura inteligente Introduce Necesita Mejoras Agrícolas Permiten Fatiga del suelo Nuevas técnicas Información Tecnología Sostenibilidad Ecológica y Social Disminuye Permiten Aumenta Permite Aumenta Producción Aumenta Permite Sostenibilidad Económica 7
  7. 7. Nuestra definición de agricultura inteligente La agricultura inteligente es aquella que es capaz de aprovechar los datos que produce en su funcionamiento diario para generar información nueva que le permita mejorar su gestión y ser más sostenible, más competitiva y ofrecer mejor calidad de vida, gracias a la participación y colaboración de todos los actores implicados. 8
  8. 8. Agricultura Inteligente ¿Por qué son necesarias nuevas técnicas agrícolas? Se deben establecen las bases para volver al mundo rural y seguir viviendo de la tierra a la vez que se cuida el medio ambiente. Un sistema apoyado por alta tecnología permitirá el buen desarrollo de los cultivos a la vez que se asegura la buena conservación de la explotación y, sobre todo, del suelo como fuente primordial de recursos. Si el agricultor mantiene sus técnicas tradicionales………… ¿será capaz de competir en un mercado cada vez más internacionalizado?. ¿Podrán continuar viviendo de su tierra las generaciones venideras? 9
  9. 9. Agricultura Inteligente ¿Cómo se deben adoptar nuevas técnicas agrícolas? En dicho proceso de cambio el agricultor no debe estar aislado, sino formar parte de una comunidad que genere Información en aspectos económicos y medioambientales. A cualquier persona le preocupa iniciar una nueva tecnología, por ello tiene que saber encauzar esa inquietud y buscar respuestas a las preguntas que dicha innovación plantee. Debe poder contactar con expertos o agricultores con experiencia y disponer de acceso a Internet u otros medios que ayuden al granjero a solucionar sus problemas con soluciones que otros pudieran haber tenido. 10
  10. 10. Agricultura Inteligente ¿Como deben implantarse? Existen procedimientos de agricultura inteligente adaptadas a todas las condiciones y hay equipamientos en el mercado capaces de satisfacer las necesidades de cada caso particular, aunque es importante realizar una análisis detallado de cada caso en particular para poder implantar la mejor solución. 11
  11. 11. Agricultura Inteligente Ámbitos afectados en el proceso Personas - Formación - Participación - Interés en la mejora Productividad Economia - Innovación - Productividad - Cooperación Público Privada Imagen - Reducción de cargas de trabajo - Toma de decisiones - Integración - Reducción de tiempos y costes Ambiental - Mejora de imagen de marca - Mejora producción Gestión - Aumento de prestigio - Protección medioambiental - Gestión de recursos sostenible - Reducción de contaminantes - Predicción meteorológica 12
  12. 12. Agricultura Inteligente Agentes implicados en el proceso Las Administraciones para promover la mejora de los procesos actuales e incentivar mejoras en el sector. Los productores, como elementos fundamentales de participación en todo el proceso. La eficiencia energética y la sostenibilidad juega un papel fundamental, dirigiéndose hacia un equilibrio con el entorno. Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) como soporte y herramienta facilitadora para la simplificación y mejora de los procesos actuales. 13
  13. 13. Agricultura Inteligente El papel de la tecnología Aplicaciones orientadas a la gestión de las explotaciones: • Gestión y control de todos los procesos asociados a una determinada explotación, gestión individualizada y seguimiento del producto. Servicios electrónicos ofrecidos al productor en tiempo real: • tramitación on-line de distintas gestiones o procedimientos, información sobre el estado de la explotación. Redes de comunicaciones • Soluciones tecnológicamente avanzadas que soporten la diversidad de servicios. La red puede combinar tecnologías inalámbricas o cableada para ofrecer información en cualquier parte y en tiempo real Redes sensoriales • Para la captación de una amplia tipología de datos con diferentes aplicaciones y mantener un control exhaustivo sobre todo el proceso. 14
  14. 14. Casos prácticos en España: Viñas Atlánticas El Proyecto de Viñas Atlánticas tiene como objetivo minimizar el uso de productos químicos para luchar contra las enfermedades de los viñedos y conseguir así un desarrollo sostenible para la producción de vino en la denominación de origen Rías Baixas. Dentro del proyecto se integran múltiples factores que lo definen como agricultura inteligente, como son: -Sistema de Información Geográfica con los datos de los viñedos -Sistema de Gestión integral del cultivo de los viñedos -Sistema de información meteorológica (red meteorológica + red sensorial) -Sistema de aviso de riesgos de enfermedades -Sistema de comunicación en tiempo real con los productores 15
  15. 15. Casos prácticos en España: Viñas Atlánticas - Fases El proyecto se divide en tres partes diferenciadas: 1. Red meteorológica: formada por estaciones de Meteogalicia, y una red de sensores instalada en diversos viñedos de las bodegas participantes. 2. Modelo matemático de predicción de aparición del Mildiu: implementación del ciclo de vida y transición de estados del mildiu en función del estado fenológico, condiciones meteorológicas y observaciones en campo sobre la vid. 3. Plataforma software de viticultura inteligente: sistemas de avisos del estado del mildiu, libro de explotación digital, comunicación técnico-viticultor, análisis de tierras, gestión de rutas… 16
  16. 16. Casos prácticos en España: Viñas Atlánticas –Red Meteorológica
  17. 17. Casos prácticos en España: Viñas Atlánticas – Modelo Matemático
  18. 18. Casos prácticos en España: Viñas Atlánticas - Plataforma 19
  19. 19. Casos prácticos en España: RFID From Farm to Fork El Objetivo es buscar la mejora de los procesos de producción y distribución de alimentos y demostrar que la tecnología RFID puede ser muy útil para pequeñas y medianas empresas del sector de la alimentación. Se está implementando en la D.O. Ribeiro en la bodega Viña Costeira, se actúa en dos partes: -Red de sensores inalámbricos en los viñedos -Control RFID dentro de la bodega para seguir todo el proceso de elaboración 20
  20. 20. Casos prácticos en España: SWAP SWAP aborda el desarrollo de una solución de telemetría basada en redes de sensores inalámbricas como herramienta facilitadora de técnicas de agricultura de precisión, para la mejora del rendimiento de cultivos con criterios de sostenibilidad. Con el sistema SWAP el gestor del cultivo dispondrá de datos críticos en todo momento (tiempo real), lugar (remotamente a través de Internet) y mediante diversos dispositivos (PDA, móvil, PC...), todo esto con un mínimo impacto, bajo consumo y bajo coste (en comparación con otras tecnologías sin cables, p.e. GPRS). Este proyecto es liderado por Jóvenes Agricultores-ASAJA GALICIA dando respuesta a las necesidades de todos sus asociados y se ha desarrollado en viñedos de las bodegas Guímaro (Ribeira Sacra) y Condes de Albarei (Rías Baixas), y también en los invernaderos de la empresa Horsal en Sisán 21
  21. 21. Casos prácticos en España: ICT-Agri ICT-Agri es un Proyecto europeo para el desarrollo de un sistema de monitorización y control de parámetros de procesos ''in-situ'' en sistemas de producción agrícolas y gestión medioambiental El sistema obtenido gracias a ICT-Agri se basará en la utilización de una serie de robots que, a pie de explotación, analizarán sobre los cultivos aspectos tales como (superficie foliar, producción estimada, grado de maduración, calidad de la fruta…), información que será transferida a un centro de control para con posterioridad ser volcada al sistema a través de un GIS 22
  22. 22. Casos prácticos en España: MODEM-IVM El proyecto MODEM_IVM tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta web de ayuda a la toma de decisiones para la gestión integrada del viñedo. El sistema está formado por una red de adquisición de datos en tiempo real en el viñedo, basada en tecnología de redes de sensores inalámbricos, que toman datos del terreno, de la planta y del clima. Las tres instalaciones se han realizado sobre parcelas experimentales en Piacenza (Italia), Vila Real (Portugal) y La Rioja (España).en las que se va a realizar un seguimiento exhaustivo de distintos parámetros para analizar los resultados y correlacionarlos con el estado vegetativo de la planta, la predicción de enfermedades y plagas, y la predicción de la calidad de la uva. 23
  23. 23. ¡Gracias por su atención! www.smartcities.es ftomas@idom.com 24

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