AGRICULTURA DIGITAL 55 AGRADECIMIENTOS Este proyecto fue financiado mediante convenio entre la Universidad Miguel Hernández y el Centro de Inteligencia Digital de Alicante (CENID). Inscripción: INFO@5ALDIA.COM “ 5 al día”, apostando por el SECTOR XXV ASAMBLEA GENERAL DE SOCIOS “5 AL DÍA” 2/3/2023 XVi premios 2/3/2023 “5 AL DÍA” XV JORNADA PROFESIONAL 3/3/2023 “5 AL DÍA” Antes de usar las imágenes es necesario hacer un pretratamiento de las imágenes para eliminar el solapamiento y así evitar contar dos veces la misma bolsa. RESULTADOS Los resultados obtenidos en el estudio piloto fueron una media de precisión del 86,63% y una velocidad de detección de las bolsas de 78,5 ms. Esto se traduce en que el modelo entrenado realizaba una buena detección de las bolsas y de forma rápida. En el caso particular de la finca donde se realizó la prueba se obtuvo un conteo de 20.520 bolsas. Para la estimación de la producción se multiplicó el número de bolsas obtenido por el peso medio por racimo que fue de 1,1 kg/racimo; este fue un dato facilitado por la cooperativa de la DO de la uva de mesa embolsada del Vinalopó. Por lo tanto, se obtuvo una predicción de cosecha de 22.572 kg. La estimación del agricultor fue de 15.000 kg y la producción real de la finca una vez cosechada fue de 24.064 kg. El análisis de las imágenes también permite elaborar mapas de cosecha, discriminando zonas con distinta densidad de producción. De esta forma se puede utilizar la información de las imágenes para aplicar técnicas de agricultura de precisión. CONCLUSIONES Este modelo de inteligencia artificial ha sido capaz de contar las bolsas de racimos en las imágenes tomadas de la parcela comercial en un tiempo moderado. La estimación de la producción con la metodología propuesta infraestimó en un 6,2 % la producción real de la parcela. Esta estimación a la baja del modelo puede ser debido a la falta de detección de algunas las bolsas existentes en las imágenes. Sin embargo, la estimación del modelo fue mucho más precisa que la estimación realizada por el productor que infraestimó la cosecha en un 37,67 %. Se trata de un estudio piloto y es necesario ampliar este trabajo a más parcelas y más campañas de observación para poder tener una mejor estimación de la bondad del modelo. n
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