La combinación de tecnologías, junto con el uso de inteligencia artificial, fundamental para reducir errores y maximizar la eficiencia en el riego

VisualNACert habla  de su innovación en el Modelo de Recomendación de Riego Visual. Esta tecnología avanzada tiene como objetivo maximizar la eficiencia en el uso del agua en la agricultura, asegurando una gestión responsable y sostenible de este recurso vital.

En un mundo donde la agricultura representa más del 70% del consumo total de agua mundial (datos FAO),y se proyecta un aumento de la población y, por ende, una mayor demanda de producción, es imperativo que adoptemos estrategias que optimicen el agua disponible. La variabilidad climática y la escasez de lluvias hacen que los modelos de predicción de riego sean fundamentales para lograr una agricultura exitosa y respetuosa con el medio ambiente.«En VisualNACert creemos en un futuro de la agricultura más eficiente y sostenible, y sabemos que la tecnología juega un papel crucial en este propósito», declara Ferran Fernández Alemany, Consultor y Desarrollador de modelos a partir de datos de sensores. «Nuestra Recomendación de Riego Visual está diseñada para facilitar la toma de decisiones informadas y precisas, ayudando a los agricultores a enfrentar los desafíos del riego y garantizando una producción óptima y de alta calidad».

El Modelo de Recomendación de Riego Visual se basa en una sólida predicción de riego a 7 días, lo que permite establecer estrategias de riego efectivas y adecuadas para cada cultivo. Para lograrlo, se emplea un enfoque técnico que utiliza tecnología de vanguardia para medir el contenido hídrico del suelo, la planta y la atmósfera. Entre los aspectos clave de esta tecnología se encuentran:

Información de sensores: Se recopila información de sensores cercanos, remotos y datos obtenidos a pie de campo, brindando una visión completa y detallada del estado del cultivo y las condiciones ambientales.
Toma de decisiones con IA y experiencia humana: La información recopilada se procesa y analiza utilizando algoritmos de inteligencia artificial y la experiencia de expertos agrícolas, garantizando decisiones más precisas y eficientes.
Validación en campo: La estrategia de riego definida se verifica en el terreno para asegurar su efectividad y realizar ajustes en tiempo real si es necesario, tomando en cuenta posibles contratiempos, como válvulas defectuosas o roturas.

Cómo trabaja el Modelo de Recomendación de riego: El modelo de Visual está desarrollado para trabajar en base a datos de pasado y futuro. Recopila información de sensores próximos, remotos y API climáticas para realizar una predicción precisa a 7 días del tiempo y la frecuencia de riego. Se emplean diversas metodologías, como el balance hídrico FAO56, ecuaciones para obtener el coeficiente de cultivo a partir de índices de vegetación y algoritmos de machine learning, para brindar recomendaciones fiables que faciliten la toma de decisiones en cada parcela de cultivo.«El Modelo de Recomendación de Riego Visual de VisualNACert no solo garantiza una producción más eficiente, sino que también ayuda a proteger un recurso tan valioso como el agua», añade Ferran Fernández. «Nuestro objetivo es seguir innovando para impulsar una agricultura más sostenible y exitosa».