Estimación automática del estrés hídrico en olivar mediante dendrómetros

• Palomo, Jaime ^[1] ; Romero, Rafael ^[2] ; Cuevas, María V. ^[2] ; Álamo, Teodoro ^[1] ; Muñoz de la Peña, David ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
  2. [2] Instituto de Recursos Naturales y Agrobiología (IRNASE-CSIC)
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 46, 2025
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Automatic estimation of water stress in olive groves using dendrometers
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se presenta un método de clasificación basado en aprendizaje automático para estimar el nivel de estrés hídrico en plantas a partir de lecturas de variación del diámetro del tronco, registradas mediante dendrómetros. El modelo se valida con datos experimentales de riego deficitario obtenidos en un olivar en Sevilla, Andalucía, durante cinco años. El objetivo es facilitar la integración de las herramientas propuestas en estrategias avanzadas de riego, reduciendo la dependencia de métodos invasivos o hardware costoso.

  • English

    This work presents a machine learning-based classification method to estimate plant water stress levels from trunk diameter variation readings recorded using dendrometers. The model is validated with deficit irrigation experimental data collected in an olive tree orchard in Seville, Andalusia, during five years. The goal is to facilitate the integration of the proposed tools into advanced irrigation strategies, reducing reliance on invasive methods or costly hardware.