OPTIMIZACIÓN DE INSUMOS EN LOS CULTIVOS DE REMOLACHA, COLZA Y GIRASOL MEDIANTE EL USO DE DATOS ESPACIALES, AMBIENTALES Y MODELOS PREDICTIVOS (ACORSAT)

TÍTULO
Optimización de insumos en los cultivos de remolacha, colza y girasol mediante el uso de datos espaciales, ambientales y modelos predictivos (ACORSAT)

PERÍODO
2022-2025

OBJETIVO GENERAL
Se busca implementar un mecanismo de optimización de los principales cultivos de la cooperativa ACOR (remolacha, colza y girasol). 

Objetivos específicos:

• Optimizar la producción de los cultivos de remolacha, colza y girasol.
• Mejorar la utilización de recursos hídricos y consumo de agua.
• Optimizar el uso de fertilizantes para maximizar el ratio uso/producción.
• Creación de un sistema de alerta temprana frente a plagas para los cultivos de interés.
• Creación de un modelo de estimación de producción vegetal.

RESULTADOS HASTA EL MOMENTO

1. Actualización del mapa de suelos de Castilla y León
Con la colaboración de ACOR, se han recopilado, validado y georreferenciado cerca de 6.000 muestras de suelo procedentes de distintas zonas de Castilla y León. Estas muestras han servido para enriquecer la base de datos de suelos del ITACyL, así como los productos cartográficos asociados desarrollados por el Instituto. Como resultado, se ha mejorado significativamente la calidad y precisión de esta información, que se pone a disposición tanto de los agentes del sector agroalimentario como de la ciudadanía en general.

2. Desarrollo del módulo de recomendación de nutrientes en Sativum
Como parte del proyecto, se han revisado los perfiles Fertilicalc de los cultivos objetivo remolacha, girasol y soja para conseguir una recomendación más ajustada a la realidad.
Estas mejoras están disponibles a través de la API de fertilización de nutrientes de Sativum. En el marco del proyecto, se han implementado actualizaciones que amplían la gama de fertilizantes disponibles, permiten una gestión más clara y eficiente de los perfiles de cultivo, y mejoran la precisión de las recomendaciones.

Además, se ha incorporado como requisito la consideración de zonas vulnerables, y se utiliza la cantidad de nitrógeno presente en el subsuelo para generar recomendaciones más localizadas y precisas.

Todas estas funcionalidades están accesibles a través de la API pública, lo que facilita su integración tanto por parte de ACOR como de otras entidades del sector agroalimentario, permitiendo una adopción más sencilla del modelo de recomendación en sus propios sistemas.

3. Predicción de la producción
Se ha completado el desarrollo del modelo de estimación de producción, con un enfoque específico en la predicción de la polarización de la remolacha y los factores que la condicionan. A lo largo del proyecto, se han recopilado y procesado datos meteorológicos y de producción correspondientes a los últimos diez años, los cuales se han empleado para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de estimar la polarización esperada al final de la campaña en función de las condiciones meteorológicas registradas durante la misma.

Para mejorar la cobertura espacial de los datos climáticos, se ha desarrollado un sistema de generación de estaciones meteorológicas virtuales, basado en información de estaciones cercanas, lo que ha permitido realizar predicciones más precisas incluso en parcelas sin cobertura directa.
Asimismo, se ha implementado un protocolo para la incorporación de datos de producción de campañas futuras, facilitando así una predicción continua y asegurando la continuidad de los trabajos y del sistema desarrollado.

4. Predicción y seguimiento de plagas
Como parte del proyecto se realizó un estudio exhaustivo de la bibliografía científica disponible, con el objetivo de identificar modelos teóricos y referencias útiles para la implementación. Una vez seleccionado el modelo de referencia, se han desarrollado varias versiones del mismo, así como del cuadro de mandos y los informes de seguimiento asociados. 

Al igual que en el caso de la predicción de polarización, se han definido los protocolos de trabajo para desarrollar nuevos modelos en el futuro, definiendo el mecanismo de toma de nuestras y el envío y procesamiento para incorporar los modelos tanto en el sistema de alertas de plagas del ITACyL como en la aplicación Sativum.

ACCIONES DE DIFUSIÓN
Las herramientas desarrolladas aparecerán en el portal de ACOR y/o dentro de la herramienta SATIVUM. También se plantean jornada divulgativas.