project - EIP-AGRI Operational Group
Precision agriculture in the olive grove using unmanned aerial systems
Agricultura de precisión en el olivar usando sistemas aéreos no tripulados
Objectives
Develop the technological advances in the Unmanned Aerial Systems (Using different types of sensors and hyperspectral cameras) for its possible practical application in the determination of nutritional deficiencies, optimum state of maturation of the olive for its collection, soil condition (ex. state of humidity) and possible pests that affect the cultivation of the olive tree.
Objectives
Desarrollar los avances tecnológicos existentes en los Sistemas Aéreos No Tripulados (Utilizando distintos tipos de sensores y cámaras hiperespectrales) para su posible aplicación práctica en la determinación de deficiencias nutricionales, estado óptimo de maduración de la aceituna para su recolección, estado del suelo (ej. estado de humedad) y posibles plagas que afecten al cultivo del olivo.
Activities
1.- Initial analysis and methodology.
2.- Selection of the type of sensors needed for the study.
3.- Integration of these sensors on board the drones, verifying their correct availability for the flight.
4.- Carry out the flight tasks obtaining enough data to be analyzed.
5.- Take foliar samples from the olive groves.
6.- Analyze the samples in the laboratory in order to obtain real data from the plantations.
7.- Search for relationships between the captured images and the laboratory results through algorithms of image processing and statistical analysis in order to obtain conclusions within the project.
8.- Dissemination of the results of the Project.
Activities
1.- Análisis inicial y metodología.
2.- Selección del tipo de sensores necesarios para el estudio.
3.- Integración de dichos sensores a bordo de los drones, verificando su correcta disponibilidad para el vuelo.
4.- Realizar las tareas de vuelo obteniendo datos suficientes para ser analizados.
5.- Tomar muestras foliares de los olivares.
6.- Analizar en laboratorio las muestras con la finalidad de obtener datos reales de las plantaciones.
7.- Buscar relaciones entre las imágenes capturadas y los resultados de laboratorio a través de algoritmos de procesado de imágenes y análisis estadísticos con la finalidad de obtener conclusiones dentro del proyecto.
8.- Difusión de los resultados 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
- Jaén
- Other geographical location
- Granada, Málaga
EUR 300 000.00
Total budget
Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.
4 Practice Abstracts
Fundación Caja Rural de Jaén through its laboratory, Olivarum, will perform the following functions:
-Initial analysis and methodology to follow in the project.
-Contribution in the design and planning of samplings and sampling protocols in the field of the different materials to analyze.
-Olive analysis.
-Olive-oil quality analysis.
-Olive-leaf analysis.
-Soil analysis.
-Collaboration in the research and data analysis.
-Collaboration elaborating the ending of the research.
The utility of the obtained results will have implications in the following aspects:
-Determine the optimum moment for fruit harvesting, which guarantees an optimal balance between oil quality and fat yield.
-Make a quick diagnosis of the nutritional status in olive trees and adjust the fertilizer doses according to the requirement of the crop, based on the data of the nutrient content of the leaf and the availability of nutrients in the soil and the physical-chemical characteristics of it.
-Carry out irrigation schedules adjusted to the water needs of the crop, based on the physical-chemical properties of the soil.
Fundación Caja Rural de Jaén a través de su laboratorio, Olivarum, realizará las siguientes funciones:
-Análisis inicial y metodología a seguir en el proyecto.
-Contribución en el diseño y planificación de muestreos y en los protocolos de toma de muestras en campo de las diferentes materias a analizar.
-Análisis de aceituna
-Análisis de calidad de aceites.
-Análisis de hoja de olivo.
-Análisis de suelo.
-Colaboración en el estudio y análisis de datos.
-Colaboración en la elaboración de las conclusiones del trabajo.
La utilidad de los resultados obtenidos tendrá implicación en los siguientes aspectos:
-Determinar el momento óptimo para la recolección del fruto, que garantice un balance óptimo entre calidad del aceite y rendimiento graso.
-Realizar un diagnostico del estado nutricional en olivo de forma rápida y con ello ajustar las dosis de fertilizantes según las necesidades del cultivo, a partir de los datos de contenido de nutrientes en hoja y disponibilidad de nutrientes en suelo y las características físico-químicas de este.
-Realizar programaciones de riego ajustadas a las necesidades hídricas del cultivo, basándose en las propiedades físico-químicas del suelo.
The IFAPA activity focuses on the determination from images taken by unmanned flight systems of the optimum fruit harvesting date to obtain the greatest amount of virgin olive oil of the best organoleptic and nutritional characteristics.
For the filmed olive trees we will monitor the oil synthesis in the olive fruit . The oil will be extracted and the quality parameters, sensory characteristics and bioactive compounds will be analysed.
The results will allow to improve the yields of the olive orchards, establishing the end of the oil synthesis. In addition, it will be possible to establish the optimum fruit harvesting date to obtain extra virgin olive oil of the highest quality, increasing the profits and avoiding the fruit natural drop on the ground that gives lower quality oils.
Therefore, there will be an increase in the profitability of the olive orchards and the value of the oil obtained.
El trabajo del IFAPA se centra en la determinación a partir de imágenes tomadas mediante sistemas de vuelos no tripulados de la época óptima de recolección del fruto que permita obtener la mayor cantidad de aceite de las mejores características organolépticas y nutricionales.
Para ello a los olivos filmados mediante los sistemas no tripulados se les realizara un seguimiento de la síntesis de aceite y en el momento de recolección se extraerá el aceite al que se determinara los parámetros de calidad, características sensoriales y compuestos de interés nutricional.
Los resultados permitirán mejorar los rendimientos de las explotaciones ya que permitirá establecer el momento en que se ha formado todo el aceite. Además, se podrá establecer el momento optimo de recolección para obtener aceites de la máxima calidad, lo que implica una mejora de los beneficios , además de evitar la caída natural del fruto al suelo y las pérdidas económicas asociadas a ella.
En definitiva, permitirán aumentar la rentabilidad del olivar y aportaran valor añadido al aceite producido.
From the Group of Robotics, Automation and Computer Vision of the University of Jaén will work mainly in the following phases:
- Collaboration for the selection of the sensors that will be installed in the drones.
- Collaboration to prepare flight plans and sampling plans.
- Design and implementation of a database to store the images captured by the drones and the laboratory results.
- Search for relationships between captured images and laboratory results through image processing algorithms and statistical analysis.
The results obtained after undertaking the different phases of the project may be useful for the following practical applications:
- Determination of the optimum moment of harvesting of the fruit through the automatic determination of its maturity index.
- Establish more efficient irrigation programs through measurements of soil moisture, plant temperature and soil evapotranspiration.
- Establish specific and selective fertilizer application programs adapted to the health status of the plant through measures of chlorophyll levels in leaves, leaf density per plant, water stress of the plant and nutritional stress.
Desde el Grupo de Robótica, Automática y Visión por Computador de la Universidad de Jaén se trabajará fundamentalmente en las siguientes fases:
- Colaboración para la selección de los sensores que irán instalados en los drones.
- Colaboración para preparar los planes de vuelo y los planes de muestreo.
- Diseño e implementación de una base de datos para almacenar las imágenes capturadas por los drones y los resultados de laboratorio.
- Buscar relaciones entre las imágenes capturadas y los resultados de laboratorio a través de algoritmos de procesado de imágenes y análisis estadísticos.
Los resultados obtenidos tras acometer las diferentes fases del proyecto podrán ser útiles para las siguientes aplicaciones prácticas:
- Determinación del momento óptimo de recolección del fruto a través de la determinación automática de su índice de madurez.
- Establecer programas de riego más eficientes a través de medidas de la humedad del suelo, de la temperatura de la planta y de la evapotranspiración del suelo.
- Establecer programas específicos y selectivos de aplicación de fertilizantes adaptado al estado de salud de la planta a través de medidas de niveles de clorofila en las hojas, la densidad de hojas por planta, el estrés hídrico de la planta y el estrés nutricional.
Within the Project, it is expected to achieve results that support the application of precision agriculture based on RPAS (Remotely Manned Aerial Systems, usually called "drones") in olive grove agriculture.
For this, through FADA.-
1. The type of sensors necessary for the study will be selected.
2. The selected sensors will be integrated on board the drones and their correct availability for the flight will be verified.
3. Flights will be made in the selected areas to obtain the images under analysis.
4. The captured images and the laboratory results will be related through algorithms of image processing and statistical analysis in order to obtain conclusions within the project.
The technologies based on remote sensing applied to agriculture are more or less evolved for other types of crops, although they have not yet been perfected in olive cultivation.
The expected results are to be able to obtain important data from the olive groves from sensors on board to manage agricultural activities in a more efficient way.
If these results are achieved it should be possible to disseminate them in different instances (universities, industry forums, industry, etc.) so that the level of technology reached can be applied by the industry (mainly small and medium-sized enterprises) in a generalized manner , and thus help farmers obtain their products more efficiently from the point of view not only of costs, but also in the use of water, products and energy.
Dentro del Proyecto se esperan alcanzar resultados que respalden la aplicación de la agricultura de precisión basada en RPAS (Sistemas Aéreos Remotamente Tripulados, habitualmente llamados “drones”) en la agricultura del olivar.
Para ello, a traves de FADA.-
1. Se seleccionará el tipo de sensores necesarios para el estudio.
2. Se integrarán los sensores seleccionados a bordo de los drones y se verificará su correcta disponibilidad para el vuelo.
3. Se realizarán los vuelos en las zonas seleccionadas para obtener las imágenes objeto de análisis.
4. Se relacionarán las imágenes capturadas y los resultados de laboratorio a través de algoritmos de procesado de imágenes y análisis estadísticos con la finalidad de obtener conclusiones dentro del proyecto.
Las tecnologías basadas en teledetección aplicadas a la agricultura están más o menos evolucionadas para otros tipos de cultivos, si bien en el cultivo del olivar aún no han llegado a perfeccionarse.
Los resultados esperados son los de poder obtener datos importantes de los olivares desde sensores a bordo para gestionar las actividades agrarias de una manera más eficiente.
Si estos resultados se alcanzan debería ser posible diseminar los mismos en diferentes instancias (universidades, foros sectoriales, industria, etc.) de manera que el nivel de tecnología alcanzado pueda ser aplicado por la industria (principalmente pequeñas y medianas empresas) de una manera generalizada, y así ayudar a los agricultores a obtener sus productos de una manera más eficiente desde el punto de vista no sólo de los costes, sino también en el uso de agua, productos y energía.
Contacts
Project coordinator
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CENTRO PROVINCIAL DE JÓVENES AGRICULTORES (ASAJA JAÉN)
Project coordinator
Project partners
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ASAJA ALMERIA
Project partner
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ASAJA CORDOBA
Project partner
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ASAJA GRANADA
Project partner
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ASAJA MÁLAGA
Project partner
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FUNDACIÓN ANDALUZA DE DESARROLLO AEROESPACIAL (FADA)
Project partner
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FUNDACIÓN CAJA RURAL DE JAÉN
Project partner
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INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y FORMACIÓN AGRARIA Y PESQUERA (IFAPA)
Project partner
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UNIVERSIDAD DE JAÉN
Project partner