El proyecto Dig4Vitis liderado por las Universidades de Burgos y Valladolid busca reducir la utilización de pesticidas en la viticultura a través de una solución de agricultura de precisión que permita evaluar la deposición de pesticidas en viñedos comerciales mediante el uso de imágenes hiperespectrales y técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en tiempo real. El objetivo es apoyar la toma de decisiones en el sector vitivinícola para garantizar un uso más eficiente y seguro de los pesticidas, en línea con los esfuerzos de la Unión Europea por promover prácticas agrícolas más sostenibles.

El proyecto “Evaluación inteligente y en tiempo real de la deposición de pesticidas en viñedo mediante procesamiento de imágenes (Dig4Vitis)” ha sido aprobado por la Agencia Estatal de Investigación con una financiación de 120.750 euros para desarrollar una solución de agricultura de precisión destinada a reducir el uso de pesticidas en la viticultura. 

El objetivo del proyecto es obtener indicadores en tiempo real acerca de la deposición de pesticidas sobre los viñedos para garantizar un uso más eficiente y seguro de los mismos por parte de los agricultores.

El método propuesto por Dig4Vitis se basa en el análisis de imágenes hiperespectrales no destructivas para caracterizar la deposición de pesticidas durante la aplicación del tratamiento con cobre a las vides. Este enfoque ofrece altas garantías de éxito en la caracterización de la deposición de plaguicidas durante la pulverización.

El proyecto aspira a caracterizar el 100% del viñedo durante la pulverización en tiempo real y ofrecer una solución digital que apoye la toma de decisiones en el sector vitivinícola, encaminada al seguimiento y optimización de la gestión y uso de plaguicidas.

Cabe destacar que el uso excesivo de cobre (Cu) puede generar problemas para la salud y el medio ambiente, y el contenido de Cu en las uvas para vino está limitado por normativa, lo que hace necesario que los viticultores dispongan de herramientas para hacer frente a tales limitaciones.

En este sentido, el proyecto Dig4Vitis propone una novedosa aplicación de modelos de machine learning y drones junto con técnicas estándar para el procesamiento de imágenes hiperespectrales, para conseguir una monitorización del 100% del viñedo en tiempo real durante la dispersión por spray y así garantizar la sostenibilidad del sector vitivinícola.

Fuente: tecnovino.