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El proyecto SAMA finaliza tras desarrollar una plataforma de agromonitorización de cultivos del arroz en Cádiz y Sevilla

› Universidad de Sevilla, Emergya Grupo, Federación de Arroceros y CTA han sido los socios del proyecto.

 › La herramienta desarrollada ha unificado por primera vez datos procedentes de IoT, Inteligencia Artificial y datos de satélites conformando una única base de datos Big Data en la que se aplican de técnicas predictivas de Machine Learning.

 › El proyecto, financiado por la Asociación Europea de Innovación a través de la Consejería de Agricultura, permite la monitorización del estrés hídrico por lo que aumentará la eficiencia en el riego disminuyendo el consumo de agua.

02/02/2024

El grupo operativo SAMA cierra un proyecto que ha desarrollado una plataforma de ‘agromonitorización’ para hacer más sostenible el cultivo del arroz de la Federación de Arroceros de Sevilla (FAS) en las comarcas agrarias de las Marismas de Sevilla y la Janda, en Cádiz.

El consorcio del grupo operativo SAMA, formado por el Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional de la Universidad de Sevilla (US), Emergya Grupo, Federación de Arroceros de Sevilla (FAS) y CTA (Corporación Tecnológica de Andalucía), ha recibido financiación para este proyecto de la Consejería de Agricultura, Pesca y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía, con cargo a los fondos para la creación y funcionamiento de Grupos Operativos de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en el marco del Programa de Desarrollo Rural de Andalucía 2014-2020.

La novedad que ofrece Servicio Andaluz de Monitorización del Arroz basado en teledetección, IoT e inteligencia artificial (SAMA) es la unificación de datos procedentes de distintas fuentes de información integrados en una única base de datos Big Data en la que se puede llevar a cabo análisis cruzado con toda la información mediante el uso de técnicas predictivas de Machine Learning.

Para ello, se ha desarrollado usando la innovadora plataforma IoT (internet de las cosas) basada en Fiware (estándar europeo de IoT), FIWOO, sobre la que se han desarrollado módulos específicos de visualización y explotación de datos agronómicos, BigData, Motor de inteligencia artificial con algoritmos específicos y Análisis Geoespacial.

Información en tiempo real para el manejo del cultivo

El sistema de ‘agromonitorización’ SAMA ha integrado datos de programas de Observación de la Tierra (imágenes satelitales de Sentinel-2 y MODIS) de diferentes resoluciones (10, 20 y 250 m) cada 5 días y datos diarios in situ de sensores inteligentes.

SAMA aprovecha el servicio de la Agencia Espacial Europea (ESA) “Copernicus Land” y propone un enfoque innovador para la integración de datos ópticos de las misiones Sentinel y MODIS. Los datos captados de los satélites y de los sensores in situ son transformados mediante Inteligencia Artificial en información en tiempo real para el manejo de los cultivos: vigor, índice de área foliar, necesidades de nitrificación o estrés hídrico.

Parte del equipo del proyecto operativo SAMA

Más sostenibilidad para Andalucía

El proyecto SAMA contribuye a alcanzar una agricultura más sostenible mediante la transformación digital del sector agroalimentario desarrollando servicios operativos capaces de monitorizar el estado del cultivo del arroz, facilitando su manejo al agricultor.

Andalucía, con cerca de un tercio de toda la producción de arroz española, es la primera región productora, aunque la superficie dedicada a este cultivo varía notablemente dependiendo de la disponibilidad de agua para su riego, en la actualidad está cercana a las 39.000 ha. La producción andaluza de arroz, especializada en variedades de grano largo, muy apreciadas en los mercados europeos, cuenta con una gran calidad y equilibrio con el ecosistema donde se cultiva al estar gran parte ligada desde sus orígenes al emblemático Espacio Natural de Doñana.

La herramienta desarrollada por el proyecto SAMA ayudará a superar el desafío del sector agrícola en Cádiz y Sevilla, mejorando su competitividad, reduciendo los costes de producción y minimizando el impacto medioambiental de las prácticas agrícolas.

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