proyecto
Cropatlas: Clusterización de Requerimientos Agrícolas a Través de Computer Vision y Machine Learning
Registro en:
2021-172016-INNOVA_PRODUCCION
21CVC-172016
Autor
Andres Salvador Leal Vilches
Institución
Resumen
Desarrollar Testear y Validar Técnica y Comercialmente una Plataforma Tecnológica Enriquecida con Computer Vision y Machine Learning para el Monitoreo y Segmentación de Requerimientos de Riego y Fertilización Sostenibles al Interior de Predios Agrícolas Partiendo de un Prototipo Funcional hasta Llegar a un Producto Mínimo Viable (mvp) a Escala Industrial. Según la Odepa (2019) la Megasequía ha Estado Impactando la Zona Centro-sur de Chile desde el 2010 con un Déficit de Precipitaciones del 30% Prediciendo que este Fenómeno Va a Seguir Incrementando con Sequías Más Extensas y Prolongadas Afectando Notablemente a los Sistemas Agrícolas de la Región. En el Caso de las Plantaciones de Vitis Vinifera Solo en la Última Temporada de 2019 el Descenso Fue de un 11% con una Contracción de un 18% en la Producción. El Principal Objetivo del Proyecto es Sofisticar y Validar una Plataforma Tecnológica Enriquecida con Computer Vision y Machine Learning para el Monitoreo y Segmentación de Requerimientos Hídricos y Bioquímicos al Interior de Predios Agrícolas. Se Seleccionó el Sector Vitivinícola para el Pilotaje Dado a que ha Sido Uno de los Grandes Afectados por la Sequía y a su Vez Está Inserto en un Mercado Altamente Competitivo que Lleva a una Constante Búsqueda de Soluciones en el Campo de Agricultura 4. 0. Corporación de Fomento de la Producción