• Cliente / Entidad contratante: TEPRO
• País: España
• Entidad financiadora: DIVA – Boosting innovative Digitech Value chains for Agrofood, forestry and environment (H2020)
• Fecha de proyecto: 01/04/2019 – 31/01/2020
• Duración: 9 meses

Servicio prestado

Nuestro personal aporta nuestra experiencia en modelización y gestión de datos desarrollando el prototipo para la estimación del contenido de agua del suelo a través de satélites, datos climáticos, de cultivos y suelos. Además, se recopilaron y analizaron las demandas y necesidades de los grupos de interés. Asimismo, se desarrolló el Modelo de Negocio con el fin de facilitar la implementación en el mercado.

El modelado se desarrolló bajo el lenguaje Phyton debido al tipo de datos aplicados.

Descripción

El proyecto WATSAT tiene como objetivo desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones que ayude a estimar el contenido volumétrico de agua en el suelo a través de imágenes de satélite. Esta herramienta facilitará una gestión del agua sostenible y más eficiente. Para ello, se obtuvieron diferentes fuentes de datos de forma directa (obtenida en las fincas: características del suelo, uso del agua de riego, operaciones de cultivo) e indirecta (obtenida a través de recursos externos previamente procesados: como plataformas de datos climáticos, Copernicus, SEISnet). Se desarrolló un prototipo llamado Watsat Desktop, que se ejecuta en una estación de trabajo con Windows.

Qué se consiguió

• • Informatización de modelo predictivo para la eficiencia del riego en olivar
  • Testeo y demostración de la tecnología desarrollada en parcelas piloto
  • Capacitación de agentes de interés.
  • Nuestro personal aporta nuestra experiencia en modelización y gestión de datos desarrollando el prototipo para la estimación del contenido hídrico del suelo a través de satélites, datos climáticos, de cultivos y suelos. Además, se recopilaron y analizaron las demandas y necesidades de los grupos de interés. Asimismo, se desarrolló el Modelo de Negocio con el fin de facilitar la implementación en el mercado.
  • El modelado se desarrolló bajo el lenguaje Phyton debido al tipo de datos aplicados.