Sistema predictivo para la estimación temprana de volumen de cosecha en uva de mesa y cerezas, mediante redes neuronales artificiales generadas a partir de firmas espectrales

Objetivo general

Generar una herramienta que permita predecir de manera temprana el volumen y calibre de uva y de cereza estimados a la cosecha, mediante un sistema de redes neuronales artificiales desarrolladas a partir de la firma espectral.

Objetivos específicos

Identificar la firma espectral del cultivo de la vid de mesa (para 3 variedades) y para cerezo (2 variedades) en sus diferentes estados fenológicos.Generar los algoritmos a partir de las firmas espectrales identificadas.Aplicar algoritmos en las imágenes satelitales, para identificar en forma precisa información respecto a cantidad, volumen, diámetro de la fruta existente en campo.Validar en terreno y por dos temporadas la precisión de la aplicación como modelo predictivo, para lo cual se tomarán como referencias predios testigos en las diferentes especies (uva de mesa y cerezo) y macrozonas geográficas (V- RM y VI-VII)Generar una interfaz de entrega de pronóstico para el usuario final.

Resultados

El objetivo del presente proyecto es generar una herramienta que permita predecir de manera temprana el volumen y calibre de uva y de cereza estimados a la cosecha, mediante un sistema de redes neuronales artificiales desarrolladas a partir de la huella espectral, la cual es específica para cada frutal. De esta manera, los productores, al contar con una estimación temprana del volumen y calibre esperados, podrán planificar de mejor manera las labores relacionadas a algunas faenas agrícolas como ajuste de carga y cosecha, reduciendo los costos de operación, ya que se conocerá de forma más exacta el recurso humano que se necesitará para estas operaciones, los servicios de frío que deberán ser utilizados, la cantidad de fletes que deberá contratarse. Por otro lado, se podrá optimizar la comercialización de acuerdo a las oportunidades de mercado, precio, calidad, siendo esta una herramienta clave para la toma de decisiones, de manera de poder efectuar programas de entrega de fruta al mercado, a partir de información precisa y estandarizada. Los aspectos senalados permitirán mejorar la competitividad de ambas especies frente al mercado.Actualmente, en el caso de la uva de mesa, la estimación de cosecha se calcula en base a estimaciones visuales de cargadores escogidos al momento de la poda, y del número de racimos por cargador al momento del raleo, actividades que no toman en consideración las variables que se producen en los distintos sectores del parronal, producidas principalmente, por diferencias de suelo. En el caso de producción de cerezas no existe una metodología de estimación de cosecha.La uva de mesa es un producto altamente perecible que se embala en forma manual en packings localizados en el mismo parronal o muy cercanos a ellos, situación en la cual la programación del trabajo, personas e insumos es de vital importancia tanto para la productividad del packing como para el cumplimiento de los programas de embarque. Esta programación se efectúa basándose en la estimación de cosecha de cada cuartel, planificando así el trabajo diario y semanal de los packing. Sin embargo debido a que no se cuenta con estimaciones de alta confiabilidad, el cumplimiento de los programas de entrega no es el más adecuado, afectándose así no solo la calidad de la uva, por retraso en su cosecha, sino que también las condiciones de logística en el parking, transporte y cumplimiento con el mercado.En forma similar, en caso de cerezas hoy no es posible predecir el volumen y calibres de la fruta, siendo un problema la variabilidad de éste último entre predios y/o entre árboles, lo que genera, en caso de calibres pequenos, ineficiencias en las líneas de embalaje, las que terminan retrasando los procesos y afectando la calidad de la fruta de mejores calibres y que es la de interés del mercado.Para ambas especies, el conocer la cantidad de fruta en las etapas de post raleo permitirá además, a nivel de campo, optimizar las labores de ajuste de carga y de cosecha, que requieren de alto volumen de mano de obraLos beneficios de contar con una estimación temprana de cosecha, que sea confiable, son múltiples: 1.-Permite reducir los costos de operación (recurso humano para la cosecha, servicios de frío, contratación de fletes de exportación), 2.- Permite optimizar la comercialización (oportunidades de mercado, precios y calidad) 3.- Permitirá el mejoramiento del ingreso de los productores, pues al conocer con anticipación en la temporada la carga de fruta en sus plantas, podrá tomar medidas de regulación apropiadas para obtener los calibres de mayor demanda en el mercado. 4.- es una herramienta clave en la toma de decisión y manejo del huerto a nivel comercial a fin de poder efectuar programas de cosecha y entrega de fruta al mercado con una buena base sobre una plataforma de grandes, medianos y pequenos productores con múltiples variedades y diferentes períodos de cosecha. .El proyecto se basa en una tecnología denominada Teledetección Aeroespac