Resumen de la privacidad de cookies
Este sitio web utiliza cookies para mejorar su experiencia mientras navega. Las cookies categorizadas como necesarias se almacenan en su navegador y son esenciales para el buen funcionamiento de las funcionalidades del sitio web. También utilizamos cookies de terceros que nos ayudan a analizar y comprender cómo utiliza este sitio web. Estas cookies se almacenarán en su navegador sólo con su consentimiento. Tiene la opción de no aceptar estas cookies. Sin embargo, la exclusión de algunas de estas cookies puede tener un efecto negativo en su experiencia de uso. Le recomendamos revisar nuestro aviso legal.
Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyse the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customised advertisements based on the pages you visited previously and to analyse the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Desarrollo e implantación piloto de una solución tecnológica innovadora de Business Intelligence para cultivos hortícolas: GREEN+I

El proyecto en el que participamos, se llevará a cabo en la Comunidad Autónoma de La Rioja, consiste en el desarrollo e implantación piloto de una solución innovadora de Business Intelligence -BI- para cultivos hortícolas, mediante nuevas tecnologías aplicadas a la geomática de drones y al control predictivo del cultivo.

Los cultivos seleccionados son el guisante y la judía verde. Se trata de dos producciones críticas por su alto grado de especialización y los elevados requerimientos, en términos de sostenibilidad medioambiental y precios.

Mediante tecnologías BI, el proyecto pretende establecer un control predictivo en tiempo real, del manejo eficiente del riego y de la aplicación de fitosanitarios y fertilizantes, como estrategias para la mejora de la productividad y sostenibilidad medioambiental de esta actividad agrícola.

La aplicación de tecnología de inteligencia artificial transformará los datos recolectados, en información, y ésta a su vez, en conocimiento, a través de una herramienta digital, útil para la toma de decisiones de los agricultores y técnicos de campo.

La captura y análisis de datos se realizará mediante la aplicación de técnicas de ingeniería geomática a partir del empleo de drones dotados de prestaciones innovadoras para la toman de imágenes multiespectrales.

A partir de los datos recolectados, se generarán predicciones de condiciones óptimas de cultivo y recolección mediante informes ejecutivos, accesibles a través de aplicaciones de escritorio y dispositivos móviles.