Num: 7222 | Martes 16 de agosto de 2022
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El proyecto 'Treealert' del Campus de Ponferrada recibe el segundo premio del Desafío Universidad Empresa

La solución tiene como objetivo poner en marcha un sistema de alerta temprana y seguimiento de daños en choperas

Flor Álvarez y Joaquín Garnica recibieron el premio al proyecto 'Treealert' del Campus de Ponferrada
Flor Álvarez y Joaquín Garnica recibieron el premio al proyecto 'Treealert' del Campus de Ponferrada. / ULE

El proyecto 'Treealert' del Campus de Ponferrada obtuvo el segundo premio del Desafío Universidad Empresa, cuyo premio recogieron en la ceremonia que se llevó a cabo en la Universidad de Salamanca la investigadora de la Escuela de Ingeniería Agraria y Forestal (EIAF) de Ponferrada, Flor Álvarez, y Joaquín Garnica en representación de la empresa Bosques y Ríos.

El proyecto presentado por el grupo de investigadores de la EIAF del Campus de Ponferrada da respuesta al desafío planteado por la empresa Bosques y Ríos, con fuerte presencia en el sector del chopo en las cuencas del Duero y el Ebro, que solicitó el desarrollo y puesta a punto de un sistema para el seguimiento remoto del estado sanitario de las choperas que además pudiera actuar como sistema de prevención ante la propagación y/o aparición de daños bióticos y abióticos que afectasen al crecimiento de las plantaciones.

La solución que ha sido premiada por el Plan de Transferencia de Conocimiento Universidad-Empresa tiene como objetivo poner en marcha un sistema multiescala (escala de árbol, escala de rodal y escala de masa) de alerta temprana y seguimiento de daños bióticos y abióticos que afecten a las choperas a partir de Big Data, imágenes satelitales y procedentes de RPAS, nubes de puntos de escáneres láser, sensores ecofisiológicos e Internet de las Cosas (IOT).

Como resultado final, en un plazo máximo de doce  meses se obtendrá una aplicación web en la que el propietario introducirá la localización de sus choperas (como fichero o dibujando el área de interés en la propia aplicación) y el periodo temporal de interés (últimos meses, semanas, días) y obtendrá, en tiempo real, la probabilidad de que se haya producido un daño en la plantación, visualizándolo en el mapa con una escala de color y descargable como tabla y como imagen. Además, se implementará un sistema de aviso automático al propietario de anomalías en tiempo real por posibles daños por viento, anormalidades fisiológicas o cambios en vigor en las parcelas incluidas en el sistema de monitorización y seguimiento.

Flor Álvarez explicó que "El sistema presenta como aspecto diferencial que un usuario no experto en teledetección ni IOT va a poder obtener a través de la aplicación web desarrollada información clara e inmediata del estado sanitario de sus parcelas de chopo, así como de la probabilidad de que se haya producido un daño, además de poder recibir una alerta automática en el móvil. Otra de las ventajas es que se emplean técnicas replicables y automatizables, aplicables a escala de provincial y regional, de forma que se puedan gestionar plantaciones de gran extensión".

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