El proyecto “Detección y Notificación Automáticas de Fugas de Riego (DENORI)”, en el que participa ASAJA-Sevilla junto a un consorcio liderado por la Universidad Loyola Andalucía y del que también forman parte la Universidad de Huelva y la empresa Trifolium Farms, continúa con sus trabajos para mejorar la eficiencia del riego agrícola mediante la implementación de un sistema basado en inteligencia artificial y análisis de datos para la detección y notificación automáticas de fugas de riego.
En los últimos meses y tras el modelado de la red de riego de la finca de ensayo, el proyecto ha desplegado sensores de presión y ha instalado en campo una veintena de caudalímetros para detectar cualquier anomalía en el sistema de riego de los diferentes sectores objeto de seguimiento. En paralelo a esta tarea, el equipo de la Universidad de Huelva está monitorizando dichos sectores mediante teledetección satelital con imágenes de alta resolución (pixel 3 m), poniendo a punto una metodología basada en la utilización de índices como NDVI y NDWI para detectar las zonas afectadas por fugas.
El proyecto, una vez que se valide la referida metodología, permitirá la detección de fallos mediante algoritmos de aprendizaje automático que generen alertas tempranas y procesen imágenes satelitales que permitan detectar anomalías en cultivos.
El proyecto DENORI cuenta con el apoyo de las ayudas al funcionamiento de Grupos Operativos de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en materia de productividad y sostenibilidad agrícolas para la realización de proyectos piloto y el desarrollo de nuevos productos, prácticas, procesos y tecnologías en los sectores agrícola, alimentario y forestal, en el marco del Programa de Desarrollo Rural de Andalucía 2014-2020.
