Pyricularia oryzae<\/em><\/li><\/ul> <\/p>
La Generalitat Valenciana, a trav\u00e9s de la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Industria, Comercio y Turismo, que dirige Nuria Montes, financia el desarrollo de un novedoso sistema predictivo para optimizar la aplicaci\u00f3n de productos fitosanitarios y fertilizantes en el cultivo del arroz a trav\u00e9s del uso de im\u00e1genes de sat\u00e9lite y drones.
<\/p>
Este proyecto estrat\u00e9gico, bautizado como ‘Detectoryza’, supone, en la pr\u00e1ctica, la incorporaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de vanguardia en el proceso productivo con el fin de minimizar su impacto sobre el medio ambiente y reducir los costes de producci\u00f3n.<\/p>
La Cooperativa Valenciana Uni\u00f3 Cristiana de Sueca (Uniana), con el apoyo t\u00e9cnico de la Cooperatives Agro-aliment\u00e0ries de la Comunitat Valenciana, coordina esta iniciativa, en la que participan la Universitat de Val\u00e8ncia, la Universitat Polit\u00e8cnica y el Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA). El proyecto cuenta a su vez el respaldo de la AVI y financiaci\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea en el marco del programa Comunitat Valenciana FEDER para el periodo 2021-2027.<\/p>
El objetivo de ‘Detectoryza’ es controlar el hongo causante de la piriculariosis, la principal enfermedad del arroz, antes de que alcance la fase epid\u00e9mica, mediante tratamientos focalizados a partir de los datos obtenidos a trav\u00e9s de sistemas avanzados de teledetecci\u00f3n.<\/p>
De este modo, el uso de drones y de im\u00e1genes tomadas por sat\u00e9lite pretende dotar a los agricultores y agricultoras de herramientas m\u00e1s precisas para detectar de forma precoz los s\u00edntomas del hongo\u00a0Pycularia orzyae<\/em>\u00a0y optimizar as\u00ed las dosis de fitosanitarios.<\/p>
En la actualidad, la presencia de este pat\u00f3geno se combate mediante tratamientos fungicidas generalizados en funci\u00f3n de la percepci\u00f3n visual del agricultor, lo que puede desembocar en la administraci\u00f3n innecesaria de estos productos, con consiguiente impacto econ\u00f3mico y medio ambiental.<\/p>
‘Detectoryza’ permitir\u00e1 optimizar los tratamientos para el control de este hongo, limitando las intervenciones a los momentos id\u00f3neos, de acuerdo con las caracter\u00edsticas del cultivo, las variables clim\u00e1ticas y la biolog\u00eda del pat\u00f3geno.<\/p>
Adem\u00e1s, tambi\u00e9n se explorar\u00e1 un nuevo m\u00e9todo de fertilizaci\u00f3n, que evite los riesgos ambientales derivados de la sobreaplicaci\u00f3n de abonos. Se trata de un sistema alternativo al tradicional, que busca conocer en todo momento el estado nutricional de las plantas a trav\u00e9s de los datos observados por sat\u00e9lite para ajustar la aportaci\u00f3n de nitr\u00f3geno a las necesidades reales del cultivo. Con este fin, se realizar\u00e1n ensayos con diferentes porcentajes de abono, as\u00ed como con inhibidores de la urea para optimizar as\u00ed la aportaci\u00f3n de nutrientes.<\/p>
Algoritmo de inteligencia artificial<\/strong><\/p>
El proyecto culminar\u00e1 con el desarrollo de un sistema completo y calificado de alertas que gestionar\u00e1 la propia cooperativa Uniana, basado en algoritmos de inteligencia artificial, que procesar\u00e1 y analizar\u00e1 los datos recogidos por sat\u00e9lites y drones dotados de c\u00e1maras t\u00e9rmicas.<\/p>
El equipo de especialistas que colaboran en la iniciativa ya ha completado la recopilaci\u00f3n de datos de dos campa\u00f1as productivas y, en la actualidad, se est\u00e1n analizando para determinar los rendimientos y desarrollar el modelo. Desde el inicio se est\u00e1 trabajando en el algoritmo predictivo a partir de im\u00e1genes para mejorar la detecci\u00f3n y control del hongo, mientras se realiza el seguimiento de esporas y del cultivo sobre el terreno para adecuar el proceso de fertilizaci\u00f3n.<\/p>
En la pr\u00e1ctica, ‘Detectoryza’ supondr\u00e1 un paso adelante en la evoluci\u00f3n e implantaci\u00f3n de las aplicaciones de monitorizaci\u00f3n agr\u00edcola en el cultivo del arroz, incluso despu\u00e9s de que finalice proyecto, lo que permitir\u00e1 avanzar en agricultura de precisi\u00f3n. De hecho, las entidades participantes se comprometen a ofrecer formaci\u00f3n a las y los agricultores que as\u00ed lo deseen, adem\u00e1s de proporcionar avisos a las explotaciones interesadas, que en este caso ser\u00e1n a cargo de la Cooperativa Uni\u00f3 Cristiana de Sueca.<\/p>
Colaboraci\u00f3n del sistema de innovaci\u00f3n<\/strong><\/p>
Precisamente esta organizaci\u00f3n agr\u00edcola ha puesto a disposici\u00f3n de la iniciativa las parcelas donde se est\u00e1n llevando a cabo los ensayos, al tiempo que colabora de forma activa en el dise\u00f1o y seguimiento de los experimentos, la recopilaci\u00f3n de datos y el control de calidad de las cosechas. Cuenta con el apoyo de los departamentos de F\u00edsica y de Producci\u00f3n Vegetal de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV), se encargan del dise\u00f1o de las estrategias de fertilizaci\u00f3n y el control de las malas hierbas en el cultivo del arroz.<\/p>
El an\u00e1lisis e interpretaci\u00f3n de las im\u00e1genes obtenidas y la implementaci\u00f3n de los modelos predictivos para identificar la presencia del hongo est\u00e1n siendo desarrollados por el Laboratorio de Procesado de Im\u00e1genes de la Universitat de Val\u00e8ncia (UV), mientras que el Departamento del Arroz y la Unidad de Micolog\u00eda del IVIA colabora el seguimiento peri\u00f3dico de la enfermedad y la cuantificaci\u00f3n de los s\u00edntomas, entre otras actuaciones.<\/p>
El proyecto se alinea con las conclusiones del comit\u00e9 de especialistas en Agroalimentaci\u00f3n, que ha impulsado la AVI, donde se propone el desarrollo de innovaciones que impulsen la agricultura de precisi\u00f3n mediante tecnolog\u00edas de predicci\u00f3n y control de la producci\u00f3n. Asimismo, se encuadra en los ejes principales de la Estrategia Especializaci\u00f3n Inteligente de la Comunitat Valenciana, S3, que coordina la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Industria, Comercio y Turismo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La Cooperativa Uni\u00f3n Cristiana de Sueca coordina este proyecto, en el que participan el IVIA, la Universitat de Val\u00e8ncia y la Universitat Polit\u00e8cnicaEl sistema procesar\u00e1 las im\u00e1genes de sat\u00e9lite y dron y avisar\u00e1 del momento id\u00f3neo para aplicar tanto el abono como tratamientos contra el hongo\u00a0Pyricularia oryzae La Generalitat Valenciana, a trav\u00e9s de la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Industria, Comercio y Turismo, que dirige Nuria Montes, financia el desarrollo de un novedoso sistema predictivo para optimizar la aplicaci\u00f3n de productos fitosanitarios y fertilizantes en el cultivo del arroz a trav\u00e9s del usoSEE DETAILS <\/span><\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":30657,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[202,655],"tags":[],"class_list":["post-30670","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-prensa","category-prensa-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nLa Generalitat financia el desarrollo de un modelo predictivo para optimizar el uso de fitosanitarios y fertilizantes en el cultivo del arroz - 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