project - EIP-AGRI Operational Group

Artificial Intelligence and Big Data to improve the profitability of the Andalusian grower.
Inteligencia Artificial y Big Data para la mejora de la rentabilidad del agricultor andaluz.

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Objectives

The objective of the project is to improve the profitability of the farmer, the competitiveness of the marketing cooperatives and the environmental sustainability of the Andalusian production areas through the integrated use of systems based on Big Data, Artificial Intelligence (IA), ERP and Mobility System as applications for mobile devices and advanced user interfaces for each of them.
 
This project must serve as a pilot test to demonstrate the benefits of new systems and technologies for the subsequent massive introduction of these technologies and interfaces in the bulk of farmers.

 

Objectives

El objetivo del proyecto es mejorar la rentabilidad al agricultor, la competitividad de las cooperativas comercializadoras y la sostenibilidad medioambiental de las áreas productoras andaluzas por medio del uso integrado de sistemas basados en Big Data, Inteligencia Artificial (IA), ERP y Sistema de Movilidad como aplicaciones para dispositivos móviles e interfaces avanzados de usuario para cada uno de ellos.
 
Este proyecto ha de servir de prueba piloto para demostrar los beneficios de los nuevos sistemas y tecnologías para la posterior introducción masiva de estas tecnologías e interfaces en el grueso de los agricultores.

Activities

1) Design of the data collection system and the storage infrastructure of the data and analysis of the relationship between each data and the indicators included in the system through decision trees.
2) Development of applications for data exploitation. Analysis of the user experience in search of improvements.
3) Test of instruments for data collection in the field. Instrument testing of several manufacturers.
4) Analysis of the different management models based on Big Data and Artificial Intelligence applied to the obtained data.
5) Dissemination and technological transfer of the conclusions derived from the execution of the project.

Activities

1) Diseño del sistema de recopilación de datos y de la infraestructura de almacenamiento de los datos y análisis de la relación entre cada dato y los indicadores incluidos en el sistema a través de árboles de decisión.
2) Desarrollo de aplicaciones para la explotación de datos. Análisis de la experiencia de usuario en busca de mejoras.
3) Ensayo de instrumental para la toma de datos en campo. Ensayo de instrumental de varios fabricantes.
4) Análisis de los diferentes modelos de gestión basados en Big Data e Inteligencia Artificial aplicada a los datos obtenidos.
5) Divulgación y transferencia tecnológica de las conclusiones derivadas de la ejecución del proyecto.
 

Project details
Main funding source
Rural development 2014-2020 for Operational Groups
Rural Development Programme
2014ES06RDRP001 Spain - Rural Development Programme (Regional) - Andalucía
Location
Main geographical location
Almería
Other geographical location
Granada, Murcia

EUR 125 000.00

Total budget

Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.

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2 Practice Abstracts

In the experimental phase, a system of detection by images taken every 5 minutes on different focus of crop was tested, the system would have the objective of detecting possible deficiencies of nutrients through the coloring of the leaves and pests & diseases when detecting the symptoms produced by the attacks of phytophagous organisms.

The system was discarded when it was observed that the alerts occurred when the symptoms were too evident and had already been detected by the farmer days before the system did. In addition, in most cases, the detection occurred on already controlled pests, of whose presence there was only some symptom produced during their attack on the crop.

The cameras had a fixed position, which limited the field of action on which the detections were made, decreasing the representativeness of these over the entire crop. In addition, they had no possibility of operating without natural light, so they only worked during the day.

The detection of certain pests was sometimes confusing, erring by detecting individuals of Lepidoptera in early stages of development when producing similar galleries. It was also not observed that the system was capable of detecting adult insects in flight in the growing area.

En la fase experimental, se ensayó un sistema de detección por imágenes tomadas cada 5 minutos sobre distintos focos de cultivo. El sistema tendría el objeto de detectar posibles deficiencias de nutrientes a través de la coloración de las hojas y focos de plagas al detectar los síntomas producidos por los ataques de organismos fitófagos.

El sistema fue descartado al observarse que las alertas se producían cuando los síntomas eran demasiado evidentes y ya habían sido detectados por el propio agricultor días antes de que lo hiciese el sistema. Además, en la mayoría de los casos, la detección se producía sobre plagas ya controladas, de cuya presencia sólo quedaba algún síntoma producido durante su ataque al cultivo.

Las cámaras tenían una posición fija, lo que limitaba el campo de acción sobre el que se hacían las detecciones, disminuyendo la representatividad de estas sobre la totalidad del cultivo. Además, no tenían posibilidad de operar sin luz natural, por lo que sólo funcionaban durante el día.

La detección de ciertas plagas en ocasiones era confusa, errando al detectar individuos de lepidópteros en estadios de desarrollo tempranos al producir galerías semejantes. Tampoco se observó que el sistema fuese capaz de detectar insectos en fase adulta en vuelo en la zona de cultivo.

The project is preceded by a trial with pepper and tomato crops in which data of the following parameters were obtained:

· Air temperature inside the greenhouse. By monitoring the environmental temperature, we can control the passive ventilation installed in the greenhouse, providing the plant with optimal conditions for its development.

· Relative humidity inside the greenhouse. As in the case of ambient temperature, the monitoring of relative humidity is essential to provide the crop with optimum conditions to maximize crop production.

· Soil temperature. The temperature of the cultivated soil directly influences the biochemical processes of the plant.

It also conditions the development of the plant's root system and the water and gas flows in the soil.

In addition, it provides information on the movement of water and nutrients, as well as the decomposition of organic matter in the superficial and intermediate layers of the soil.

· Electrical conductivity measured in saturated extract.

It is the means to know in a precise way the content of salts of the soil in which we are cultivating referenced at 25ºC and corrected according to the temperature measured by the same sensor.

· Ground matrix voltage (TMS) from the principle of variable electrical resistance.

It is the force that the roots of the plants need to use to extract water from the soil and reflects the level of soil moisture.

· Vapor pressure deficit (DPV).

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We use the DPV to evaluate threats of fungal diseases and the condensation potential of the greenhouse.

We have established 0.2 kPa as the minimum threshold to prevent diseases.

El proyecto está precedido por un ensayo con cultivos de pimiento y tomate en los que se obtuvieron datos de los siguientes parámetros:

· Temperatura del aire del interior del invernadero. Mediante la monitorización de la temperatura ambiental, podemos controlar la ventilación pasiva instalada en el invernadero proporcionando a la planta las condiciones óptimas para su desarrollo.

· Humedad relativa en el interior del invernadero. Al igual que en el caso de la temperatura ambiental, la monitorización de la humedad relativa es esencial para dotar al cultivo de las condiciones óptimas para maximizar la producción del mismo.

· Temperatura del suelo. La temperatura del suelo cultivado influye directamente en los procesos bioquímicos de la planta.

También condiciona el desarrollo del sistema radicular de la planta y los flujos de agua y gases en el suelo.

Además, aporta información sobre el movimiento de agua y nutrientes, así como de la descomposición de la materia orgánica en las capas superficiales e intermedias del suelo.



· Conductividad eléctrica medida en extracto saturado.

Es el medio para conocer de manera precisa el contenido de sales del suelo en el que estamos cultivando referenciada a 25ºC y corregida en función de la temperatura medida por el mismo sensor.

· Tensión matricial del suelo (TMS) a partir del principio de resistencia eléctrica variable.

Es la fuerza que las raíces de las plantas necesitan emplear para extraer agua del suelo y refleja el nivel de humedad del suelo.

· Déficit de presión de vapor (DPV).

Utilizamos el DPV para evaluar amenazas de enfermedades fúngicas y el potencial de condensación del invernadero.

Hemos establecido los 0.2 kPa como umbral mínimo para prevenir enfermedades.

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Contacts

Project coordinator

  • UNICA GROUP, S.C.A.

    Project coordinator

Project partners

  • COEXPHAL (Asociación de Organizaciones de Productores de Frutas y Hortalizas de Almería)

    Project partner

  • Grupo Hispatec Informática Empresarial, S.A.

    Project partner

  • Universidad de Almería

    Project partner