La tecnología IoT aplicada a la agricultura de precisión aporta grandes beneficios como la mejora de la productividad, el ahorro de costes y el aumento de la capacidad de predicción en la determinación del comportamiento de las cepas durante el proceso de maduración de la uva.
La Bodega Pago Aylésen colaboración con el equipo de expertos en agricultura de medición de la empresa Tecnologías remOTha invertido en un proyecto IoT con tecnología Libelium para obtener una producción eficiente y un modelo predictivo de gestión del viñedo. Conduce a las mejores decisiones basadas en datos objetivos.
remOT es una empresa española, fundada en 2016, fruto de la actividad investigadora del grupo Geoforest de la Universidad de Zaragoza. Cuenta con más de 10 años de experiencia en interpretación de imágenes de satélite, cartografía y sistemas de información geográfica, utilizando las últimas tecnologías para el análisis espacial. remOT aporta valor añadido a sus clientes incorporando y procesando información espacial en diversos sectores como el IoT o la agricultura a medida, con productos como Agrimes.
Localización de la bodega Pago Aylés
Pago Aylés es una bodega dedicada a la elaboración de vinos de crianza y es la única bodega calificada de Pago en la comunidad autónoma de Aragón. Un pago es una zona rural que posee características únicas tanto en su suelo como en su microclima que la distinguen y diferencian de los lugares circundantes y cuyos viñedos producen vinos con cualidades singulares. Los vinos de Pago gozan de gran prestigio entre los consumidores, lo que es reconocido por los reguladores de la Unión Europea con la imposición de normas de calidad y producción más estrictas. En la pirámide de calidad del vino español, los vinos de Pago se sitúan en el nivel más alto.
Los orígenes históricos de la bodega se remontan a la Edad Media. En el siglo XII, los monjes cistercienses ocuparon las 3.000 hectáreas de la propiedad y elaboraron sus primeros vinos en las mismas tierras. En los años 90, la familia Ramón se hizo cargo de la finca renovando, modernizando y desarrollando la producción. Desde entonces, la familia Ramón se ha esforzado por conseguir la máxima calidad posible, obteniendo así el distintivo de "Vinos de Pago".
Bodega Aylés
Inmaculada Ramón, directora técnica y responsable de producción de la zona, explica el objetivo de este proyecto de innovación es establecer y modelizar patrones de comportamiento predictivo en el viñedo en términos de calidad, producción, ciclos biológicos, posibles plagas y enfermedades. Según ella, "es necesario disponer de información precisa para saber cuándo y cómo regar, cuándo necesitan tratamiento las vides, cuál es el vigor óptimo e incluso cuál puede ser nuestra capacidad de producción óptima".
En el primer año del proyecto, la bodega espera obtener un aumento de la calidad de 25% asociado a un mejor conocimiento. Esto les permitirá mejorar en el futuro la gestión de los recursos en relación con los objetivos de producción. Además, se espera rentabilizar las inversiones llegar a 30% gracias a la reducción de los costes de gestión de la información y a una reducción de 10-50% de los costes de producción. dependiendo de la cosecha.
Técnicos de Libelium y remOT instalando nodos Waspmote Plug & Sense! Smart Agriculture
Julio Prieto, ingeniero agrónomo de la bodega, dirige el proyecto. Bajo su dirección, el proyecto ha combinado mediciones agrícolas con tecnología de sensores. Se ha creado una red de malla con más de 100 puntos de control manual en aproximadamente 25 parámetros de medición. Así, colocando equipos de medición con diferentes parámetros en posiciones estratégicas se han obtenido patrones de comportamiento y modelos predictivos. En los modelos de predicción, los datos registrados se combinan con mediciones in situ y datos proporcionados por estaciones agroclimáticas y sensores de suelo.
"Nos urge obtener información que nos permita tomar decisiones tempranas sobre la estrategia de producción. Lo que nos permite estandarizar la producción en términos de calidad y cantidad", explica Prieto.
Configuración de la Agricultura Inteligente Waspmote Plug & Sense!
"En términos cualitativos, Cuanto mejor conozcamos nuestra producción, mayor será nuestra capacidad para mantener la calidad final del producto. Esto es esencial para poder mantener nuestra posición en el mercado con altos niveles de calidad-precio", añade Prieto. "Además, cuantitativamente, la mejora de la gestión basada en el conocimiento da un mayor margen de maniobra en la toma de decisiones que minimizan el riesgo y reducen los costes de mantenimiento. Lo que proporciona una mayor eficiencia y menores costes de producción que nuestros competidores" concluye.
Diagrama del proyecto Aylés
Para ello, dos Waspmote Plug & Sense! Agricultura inteligente En los viñedos se instalaron dispositivos que controlan automáticamente los siguientes parámetros:
Waspmote Plug & Sense! Agricultura inteligente en la bodega Pago Aylés
Los datos cotejados se envían por 4G directamente a la nube Microsoft Azure. Para este proyecto concreto, la bodega ha elegido el Agrimés una aplicación web que funciona con La nube Azure de Microsoft. Con esta aplicación, desarrollada por Tecnologías remOTel usuario puede ver los datos en formato de tabla de valores o gráfico y comparar los mismos parámetros en fechas diferentes.
Aplicación Agrimés
Todas las partes implicadas en el proyecto, la bodega y el agrónomo que dirige la instalación, han destacado la fiabilidad y solidez de la tecnología de Libelium y son usuarios satisfechos de ¡Plug & Sense! Agricultura inteligente solución.
Haga clic en la imagen para ver los datos del proyecto Pago de Aylés
El vino "S de Aylés" de 2015 ha sido galardonado recientemente con el Gran Bacchus de Oro premio en la 16ª edición del Concurso Internacional de Vinos Bacchus, organizado por la Unión Española de Catadores, que reúne a 10 Masters of Wine en un panel de 85 catadores. Sólo 10 vinos obtienen cada año este reconocimiento internacional.
Este proyecto de IoT contribuye a alcanzar los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible:
Más información:
Referencias:
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