SatellIoT: Calibrado de sensores IoT con imágenes de satélite

La Unión Europea está apostando fuerte por su programa Copernicus, impulsado por la Agencia Espacial Europea (ESA), que pretende lograr un sistema global de observación terrestre de alta calidad cuyos datos sean de libre acceso para todo el mundo. Entre las misiones de observación terrestre se encuentra el programa Sentinel, con una planificación de despliegue de Satélites que realizan mediciones de diverso ámbito, generando una robusta base de datos para los servicios Copernicus. En concreto, los satélites Sentinel-2 proporcionan imágenes espectrales de alta
resolución para diversas aplicaciones, como puede ser la monitorización de la vegetación.

Por otra parte, la implementación de soluciones IoT está cada vez más extendida, especialmente en el sector agroganadero. Uno de los mayores problemas es el mantenimiento de esta red de sensores, ya que pueden estar desplegados en amplias extensiones de terreno. Para verificar que los sensores siguen operativos y que están realizando las mediciones oportunas, se pueden combinar los valores obtenidos de las condiciones ambientales con los datos extraídos de imágenes de satélite, dando lugar a una gran variedad de posibles usos por parte de los propios agricultores.

La Cátedra Telefónica, en su convocatoria de Premios a proyectos IoT al sector agroganadero, promociona un proyecto denominado SATELLIOT que propone el desarrollo de un sistema que combina tanto la extracción de imágenes de satélite y el cálculo de indicadores o índices de vegetación, como la lectura de datos de sensores IoT ubicados mayoritariamente en plantaciones agrícolas. De esta forma, los agricultores pueden disponer de una gran cantidad de datos para monitorizar sus recintos, y a su vez detectar cuáles son aquellos periodos de tiempo en los que la producción agrícola es más efectiva.

Más información:

  • Proyecto: SatellIoT – Proyecto que integra tanto imágenes de satélite como sensorización IoT para la monitorización de índices de vegetación en cultivos
  • Área de Interés: IoT, Machine Learning, Agricultura Digital, teledetección
  • Responsable del proyecto: Álvaro Prieto Ramos
  • Equipo integrante del proyecto:
    • Adolfo Lozano Tello
    • Julio Acedo Durán
    • Marcos Fernández Sellers
  • Twitter: @SatellIoT

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