Plataforma de monitoreo y alerta temprana utilizando algoritmos de procesamiento y autoencoders generativos, transmisión de imágenes multibanda mediante radiofrecuencia y análisis espectral para la determinación del estado de salud en cultivos de quinua y de condiciones climáticas en zonas agrícolas vulnerables como aporte a la gestión de riesgos

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una plataforma tecnológica avanzada de monitoreo y alerta temprana para el sector agrícola en zonas vulnerables de la región de La Libertad. La plataforma combinará el uso de autoencoders generativos para la reducción de datos y el procesamiento de imágenes multibanda con la transmisión de información a través de bandas de radiofrecuencia. Permitirá realizar un análisis espectral de las imágenes y monitorear en tiempo real las condiciones atmosféricas, ayudando a los agricultores a mejorar la gestión de sus cultivos y optimizar las prácticas agronómicas. El cultivo de quinua blanca, variedad INIA Salcedo, en La Libertad enfrenta desafíos que afectan su rendimiento debido a la falta de tecnologías avanzadas para monitorear la salud de los cultivos y las condiciones climáticas. Problemas como el riego, las plagas, las enfermedades y los fenómenos climáticos extremos son difíciles de gestionar sin información precisa, agravados por la limitada conectividad, que impide la transmisión de datos en tiempo real. La implementación de una plataforma tecnológica avanzada que integra técnicas de inteligencia artificial, análisis espectral y transmisión de datos que permitirá a los agricultores de La Libertad mejorar la gestión de sus cultivos de quinua blanca, incrementando la productividad y rentabilidad a través de decisiones agronómicas más informadas. La metodología de este proyecto sigue un enfoque de investigación y desarrollo (I+D), comenzando con técnicas avanzadas de tratamiento de imágenes mediante autoencoders generativos. Luego, se implementará un sistema de transmisión de imágenes en condiciones de campo y se diseñarán algoritmos de análisis para evaluar la salud de los cultivos y el clima. Finalmente, todos los componentes se integrarán en una plataforma para la gestión del cultivo de quinua blanca El objetivo del proyecto es desarrollar una plataforma tecnológica avanzada de monitoreo y alerta temprana basada en autoencoders generativos, algoritmos de procesamiento de imágenes y análisis espectral, complementada con la transmisión de datos mediante radiofrecuencia, para evaluar en tiempo real el estado de los cultivos de quinua blanca y las condiciones climáticas en zonas agrícolas vulnerables. Los objetivos específicos son: Implementar un sistema de transmisión de imágenes en campo; Desarrollar algoritmos de procesamiento y análisis espectral; Integrar un sistema de software para la gestión de información del campo de cultivo; Transferir conocimiento y tecnología a los agricultores y Fortalecer los vínculos entre la academia, la industria y los agricultores locales. Entre los resultados esperados, se prevé la detección temprana de problemas en los cultivos de quinua, lo que permitirá una toma de decisiones oportuna y mejorada, optimizando la producción y reduciendo pérdidas. Así mismo los resultados esperados son: Sistema de transmisión de imágenes multibanda; Algoritmos de procesamiento y análisis espectral; Sistema de software para la gestión de información de los campos de cultivo y Programas de capacitación y transferencia tecnológica a los agricultores locales. El impacto de esta plataforma abarcará múltiples etapas de la cadena de valor de los cultivos, comenzando desde el manejo agronómico hasta la cosecha, postcosecha y almacenamiento. En el manejo agronómico, el monitoreo continuo de la salud del cultivo y el análisis espectral ayudarán a detectar características específicas, permitiendo a los agricultores ajustar sus prácticas en función de las necesidades del cultivo.