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TITULO PROYECTO
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.
Director Entidad ejecutora Fondo financiamiento Monto Periodo Estado
Ricardo Emilio Adonis Ponce Fundación para el Desarrollo Frutícola FIA $134.625.000 2015-2017 En curso
El problema que aborda el presente proyecto radica en que actualmente en la producción de uva de mesa y cerezas no existe un sistema confiable, que permita predecir los volúmenes de fruta a cosechar ni sus calibres. Esta situación genera diversas ineficiencias durante la producción, cosecha y embalaje (lo cual es vital para la productividad del packing), además de problemas logísticos en la preparación de los embarques, afectando finalmente el cumplimiento con los mercados. Por ello, la predicción en forma temprana y con un alto grado de confianza de los volúmenes en huerto, es una necesidad para mejorar la calidad de la fruta (calibre), reducir los costos operativos y logísticos de la producción y embalaje, y dar al mercado respuestas más competitivas que permitan una mayor fidelización hacia la fruta chilena. El proyecto se basa en una tecnología denominada Teledetección Aeroespacial, la cual se define como “una técnica que permite generar información territorial de calidad, en distintos canales del espectro electromagnético, producto de la interacción de los rayos electromagnéticos generados durante el intercambio energético entre la tierra y el sol”. Este proyecto determinará las firmas espectrales de la uva de mesa y de la cereza en sus distintos estados fenológicos, lo cual se utilizará para determinar el rendimiento esperado para diversos huertos comprendidos bajo la iluminación de un satélite. Esto permitirá dar un servicio de monitoreo y predicción de volumen de producción a los productores oportunamente, con un alto grado de representatividad y cobertura. Los beneficios de contar con esta herramienta son múltiples: • Reducción de los costos de operación (recurso humano para la cosecha, servicios de frío, contratación de fletes de exportación, otros). • Optimización de la comercialización (oportunidades de mercado, precios y calidad). • Mejoramiento del ingreso de los productores, pues al conocer con anticipación la carga de fruta de sus plantas, podrán tomar medidas de regulación apropiadas para obtener los calibres de mayor demanda en el mercado. • Optimización en la toma de decisiones y manejo del huerto a nivel comercial, a fin de elaborar programas de cosecha y entrega de fruta basados en información precisa y estandarizada, adecuados para grandes, medianos y pequeños productores, con múltiples variedades y diferentes períodos de cosecha. Todos estos aspectos permitirán mejorar la competitividad de ambas especies frente al mercado.
Generar una herramienta que permita predecir de manera temprana el volumen y calibre de uva de mesa y de cereza estimados a la cosecha, mediante un sistema de redes neuronales artificiales desarrolladas a partir de la firma espectral.
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