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Ponencia en el II Fórum Smart Agro

El Cloud Computing en la gestión de cultivos

Alfonso García-Ferrer Porras, E.T.S.I.A.M Córdoba

10/06/2019

El desarrollo de nuevas técnicas para el manejo de los cultivos junto con el uso y la generación masiva de información heterogénea a diferentes escalas espacio-temporales y temáticas han derivado en un nuevo enfoque a la hora de trabajar con los datos. Actualmente se accede a una gran cantidad de datos a modo de imágenes procedentes de distintos programas de observación de la Tierra, y en Europa el programa Copernicus, con su resolución espacial y temporal, ha supuesto una revolución en la agricultura, a lo que hay que añadir importantes avances en cuanto a características técnicas de sensores. Además, nuevas plataformas, como las áreas no tripuladas, y sensores, como LiDAR, han derivado en la creación de un flujo constante y continuo de datos que es posible enmarcarlo en lo que comúnmente se denomina como Big Data en su sentido más amplio.

Figura: Casos de usos de técnicas cloud computing y teledetección...
Figura: Casos de usos de técnicas cloud computing y teledetección: (a) mapas de cultivos de verano-invierno, (b) evolución del índice de vegetación NDVI a lo largo de una campaña para parcelas de trigo en un término municipal y (c) mapas de NDVI de una parcela individual en el tiempo.

A medida que el ritmo en el suministro de imágenes ha ido avanzando, la tecnología para el almacenamiento, procesamiento, gestión, difusión y análisis de estos grandes volúmenes de datos también lo han hecho. Así, sistemas de trabajo tradicionales centrados en descarga y procesado local han quedado relegados a un segundo plano frente a tecnologías de alto rendimiento ofrecidas por técnicas cloud computing. Este nuevo marco de trabajo es una nueva oportunidad para el desarrollo de aplicaciones tanto para las administraciones publicas como los agricultores, pudiendo desarrollar nuevos modelos de negocio relacionados, desde la gestión de políticas agrarias a predicciones de cosecha gracias a la posibilidad de derivar información para la generación de modelos robustos que asistan a la toma de decisiones en el campo.

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