Desarrollo de una aplicación de software on line, que recomiende tasa de riego (tiempo y frecuencia), en base a la medición de sensores climáticos y humedad de suelo

Objetivo general

Generar y comercializar un modelo de recomendación de riego on line (RRL), para usuarios finales, integrado a la plataforma DropControl

Objetivos específicos

Generar un modelo integrador de datos en laboratorio a partir de una recopilación de bases de datos existentes.;Validar el modelo integrador de datos en tres predios, dos especies (Uva de Mesa y Palto) y comprobar el ajuste de la modelación.;Desarrollar un software plug in para la plataforma DropControl que utilice el modelo ajustado y genere una interfaz gráfica con la recomendación. ;Desarrollar e implementar un plan de negocios para introducir el RRL en el mercado de usuarios de DropControl.

Resultados

El riego es un factor imprescindible para un cultivo y por tanto su escasez o excesos afectan directamente el rendimiento de un predio. El uso de este recurso debe ser oportuno, eficiente y suficiente, lo que no ocurre generalmente, dado que no se ejecutan labores correctas en el campo, mala gestión de la información y toma de decisiones desinformadas aún poseyendo ésta. A eso sumarle bajo nivel educacional de los operadores de riego que no logran entender la información de sensores y estaciones meteorológicas.Dado la urgencia agrícola que existe, se hace imperativo desarrollar una innovación que entregue a los agricultores y asesores una herramienta, fácil y útil de usar. En base a lo anterior es que nace la idea de construir un software que tenga la habilidad de integrar información presentes en los predios agrícolas, que no son utilizadas dado su complejidad e interfaz. El Recomendado de Riego on line (RRL) determinará tiempo y frecuencia de riego a partir de un modelo matemático que utilizará tanto parámetros, es decir, que se modificarán manualmente, como variables sensadas, que estarán cambiando minuto a minuto, provenientes de redes de medición en terreno. Cada una de las variables será previamente analizada y estudiada para determinar cuánto aporta en el modelo. Es así como todos esos datos al ser integrados al modelo en línea y automáticamente se transformarán en un valor de tiempo y frecuencia de riego.

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