DigitalWeeds
Nuevas herramientas digitales para el control eficiente de malas hierbas invasoras
Descripción del Proyecto
DigitalWeeds se centra en el uso de tecnología basada en teledetección para la identificación, caracterización y cartografía de malas hierbas invasoras en maíz.
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🎯 Objetivos del Proyecto
1
Productos Geomáticos
Generación de productos para la caracterización multitemporal de especies de Amaranthus.
2
Imágenes Sintéticas
Generación de imágenes con modelos generativos para mejorar la clasificación y reducir costes.
3
Cartografía y Seguimiento
Desarrollo de algoritmos Deep Learning para detectar y cartografiar A. palmeri.
4
Aplicación Móvil
Desarrollo de una app multiplataforma para la identificación en campo con dispositivos móviles.
📊 Actividades y Progreso
Memoria Anual
Informes anuales y entregables
Estancias Formativas
3 estancias internacionales
Competencias Digitales
IA, SIG, Teledetección
Formación Complementaria
Congresos y cursos
📅 Cronograma del Proyecto
Fin 2024 - 2025
2026
2027
2028
T1
T2
T3
T4
T1
T2
T3
T4
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T2
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T1
T2
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T4
Ciclo fenológico A. Palmeri
O.1
O.2
O.3
O.4
Form. Dig. Cursos IA
ML/DL
IA Dev
IAG
Data E.
MLOps
Form. Dig. Máster IA
Form. Dig. Teledetec-GIS
Tel. UIMP
Exp. SIG
Tel. Aplic.
Tel. y SIG
Form. Dig. Dev App
Form. Comp. CITA
Form. Comp. Lleida
Form. Comp. Inglés
Form. Comp. Congresos y Sem.
CSIC
EWRS
CSIC
SEMH
CSIC
ECPA
CSIC
AgEng
CSIC
Estancias
CAAI4SA
UCO
AgroTIC
Memorias
🌟 Impacto Esperado
DigitalWeeds busca mejorar el conocimiento científico-técnico en la gestión de malas hierbas invasoras en cultivos agrícolas desde un enfoque interdisciplinar. El proyecto combina tecnologías digitales innovadoras con conocimientos en agronomía, biología y protección de cultivos para reducir el uso de herbicidas y proteger los ecosistemas.
Las herramientas desarrolladas repercutirán positivamente en la productividad y sostenibilidad de las explotaciones agrícolas, contribuyendo al liderazgo del INIA-CSIC en el desarrollo de herramientas digitales del sector agroforestal.
Las herramientas desarrolladas repercutirán positivamente en la productividad y sostenibilidad de las explotaciones agrícolas, contribuyendo al liderazgo del INIA-CSIC en el desarrollo de herramientas digitales del sector agroforestal.
Inteligencia Artificial
Teledetección
Sistemas de Información Geográfica
Desarrollo de Software
Agricultura de Precisión
Sanidad Vegetal