Objetivos
La explotación del olivo es un motor muy relevante para la cuenca mediterránea, como indica el hecho de que más del 55% de las aceitunas consumidas a nivel mundial son producidas exclusivamente por España, Portugal, Grecia e Italia; sólo estos, acumulan más del 44% del área cultivada. En este grupo destacan las regiones del sur de España y Portugal ya que, atendiendo a esta delimitación, Andalucía sería, por mucho, la mayor productora del mundo, mientras que las regiones del Alentejo y el Algarve, también se encontrarían entre las más destacadas.
Existen claras evidencias de que el vasto incremento que la actividad agrícola ha experimentado en los últimos lustros, está desembocando en importantes amenazas medioambientales las cuales, lejos de estar cerca de disiparse, se sabe que incrementarán al ritmo exponencial de crecimiento esperado para la demanda de alimentos, ligado éste a las estimaciones de desarrollo de la población mundial (según estima la ONU, llegaremos a ser 9,8 billones en 2050).
Tradicionalmente, los cultivos han sido gestionados gracias a la capacidad de percepción de los agricultores para evaluar el desarrollo y las necesidades de los cultivos. No obstante, y a pesar de sus excelentes habilidades, este proceder conduce inevitablemente a la gestión ineficiente de las plantaciones (y de los recursos), al estar ella basada en valoraciones subjetivas. En este contexto, alimentado por los mencionados retos a los que se enfrenta la agricultura en general, y apoyado por el excelente nivel de desarrollo tecnológico actual, surge un destacable interés en la agricultura de precisión como solución a toda esta compleja problemática.
Este proyecto pretende, sobre la base de los avances alcanzados en los proyectos TecnOlivo y OliVAis, desarrollar un sistema robótico, multisensor, autónomo, multiplataforma, y propulsado por hidrógeno verde, y uno basado en inteligencia artificial, capaces de estimar de manera precisa y con alta resolución espacio-temporal los principales parámetros olivícolas del olivar súper intensivo.
Así, un robot terrestre, se encargará de navegar de manera autónoma el olivar, al tiempo que muestreará el dosel de los árboles desde una perspectiva lateral. Por otro lado, un robot aéreo hará lo propio desde una perspectiva cenital. El sistema basado en inteligencia artificial, hará uso de estos datos para inferir la cosecha futura, el estado hídrico y nutricional del cultivo, así como el estado de maduración de los frutos.»