CC INTEGRACION DATOS

IA CROP: Desarrollo de servicios interoperables usando la integración de datos IoT y algoritmos de inteligencia artificial (ML y DL) para el seguimiento de cultivos en zonas vulnerables a nitratos

En la región de Murcia la declaración de zonas vulnerables a nitratos (ZVN) ya ocupa la mayor parte de las zonas de cultivo por lo que es muy importante realizar una monitorización los usos del suelo de las zonas afectadas.

En este proyecto se trata de implementar algoritmos que nos permita obtener una clasificación de imágenes Sentinel-2 sobre el uso del suelo agrícola en zonas vulnerables a nitratos a través de la aplicación de modelos de Machine Learning de clasificación supervisada, que ayude a la identificación del tipo de cultivo de cada uno de los recintos o parcelas incluidos en la zona de estudio, apoyándose en algoritmos de Deep learning para la identificación de estructuras diferenciadas como pueden ser los invernaderos.

En el proyecto también se contempla el uso intensivo de datos IoT y de modelos numéricos para una estimación más precisa de sus necesidades hídricas en las zonas donde no hay estaciones próximas y en los diferentes escenarios que plantea el IPCC (International Panel on Climate Change) que es un organismo científico intergubernamental establecido por la Organización Meteorológica Mundial que revisa y sintetiza la literatura científica relevante relacionada con el cambio climático, incluidos los aspectos físicos, biológicos y socioeconómicos.

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