Activities
Preliminary studies will be carried out and techniques to assess water stress will be reviewed. System requirements will be defined and the most suitable devices will be selected through quality tests in the laboratory. In addition, the experimental design will be carried out, establishing monitoring points, irrigation treatments and measurement protocols.
In a second phase, a pilot installation will be launched to monitor almond crops. During the vegetative cycle, key agroclimatic parameters will be monitored and manual measurements will be made to verify the accuracy of the measurement equipment and validate the proposed water stress index using reference methods.
Finally, during the data analysis, model and validation phase, the values obtained will be integrated into an intelligent irrigation algorithm, which will allow irrigation doses and frequencies to be adjusted based on the level of water stress detected. The evolution of the index will be analysed and the mathematical model will be calibrated based on various crop variables. Once validated, traditional management will be compared with the new strategy, evaluating parameters such as production, biomass or quality. The results obtained will be used to draw conclusions about the effectiveness of the tool and define future improvements.
Activities
Se realizarán estudios preliminares y se revisarán las técnicas para evaluar el estrés hídrico. Se definirán los requisitos del sistema y se seleccionarán los dispositivos más adecuados mediante pruebas de calidad en el laboratorio. Además, se desarrollará el diseño experimental, estableciendo puntos de monitoreo, tratamientos de riego y protocolos de medición.
En una segunda fase, se pondrá en marcha una instalación piloto para monitorear los cultivos de almendro. Durante el ciclo vegetativo, se monitorearán los parámetros agroclimáticos clave y se realizarán mediciones manuales para verificar la precisión del equipo de medición y validar el índice de estrés hídrico propuesto utilizando métodos de referencia.
Finalmente, durante la fase de análisis de datos, modelado y validación, los valores obtenidos se integrarán en un algoritmo de riego inteligente, que permitirá ajustar las dosis y frecuencias de riego en función del nivel de estrés hídrico detectado. Se analizará la evolución del índice y se calibrará el modelo matemático en función de diversas variables del cultivo. Una vez validado, se comparará el manejo tradicional con la nueva estrategia, evaluando parámetros como la producción, la biomasa o la calidad. Los resultados obtenidos se utilizarán para extraer conclusiones sobre la efectividad de la herramienta y definir futuras mejoras.
Project details
- Main funding source
- CAP Strategic Plans 2023-2027 for Operational Groups
- Additional funding source
- No additional funding source
- Project contribution to EU Strategies
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- Improving management of natural resources used by agriculture, such as water, soil and air
- Protecting and/or restoring of biodiversity and ecosystem services within agrarian and forest systems
- Territorial scope
- National
Budget information
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EAFRD contribution EUR 107 289.00
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National co-financing EUR 26 822.00
1 Practice Abstracts
In recent years, almond cultivation has gone from being a marginal crop to occupying large irrigated areas. Given its growing demand for water (its water needs are expected to increase by 30% due to climate change) it is necessary to optimize the efficiency of the use of this resource.
In this context, the project focuses on the development of a digital tool based on the use of precision agriculture techniques such as sensors, Big Data and IoT, which will facilitate the efficient management of water, an increasingly scarce natural resource.
En el actual contexto, en el que el cultivo del almendro ha pasado de ser marginal a ocupar amplias zonas de regadío, y dada su creciente demanda de agua (se espera que sus necesidades hídricas aumenten un 30% debido al cambio climático), es necesario optimizar la eficiencia del uso de este recurso.
Ante esta situación, el proyecto se enfoca al desarrollo de una herramienta digital basada en el uso de técnicas de agricultura de
precisión como la sensórica, Big Data e IoT, que facilitará la gestión eficiente del agua, un recurso natural cada vez más escaso.
Contacts
Project coordinator
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Project partners
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Project partner