1. introducción o motivación de la tesis La agricultura de precisión aplicada a maquinaría agrícola es hoy en día una de las líneas de trabajo más innovadoras en el sector. La automatización e inteligencia artificial aplicadas en este área son y serán necesarias para confrontar con garantías el futuro incierto al que nos enfrentamos, con un incremento global de la demanda de alimentos y uso más sostenible de los recursos naturales.
En los últimos 10 años y gracias al desarrollo y democratización de las tecnologías de la información y electrónica, el número de soluciones aplicada a la agricultura se ha multiplicado, en algunos casos creando confusión y falsas expectativas en el sector.
En esta Tesis se estudiarán, desarrollaran y validarán herramientas relacionadas con dos de los grupos más importantes: guiado GNSS y Aplicación de Dosis Variable.
El guiado asistido y automático de vehículos agrícolas mediante tecnología GNSS es el sistema más extendido entre agricultores. Estos permiten conducir el vehículo de forma autónoma, tomando el control del sistema de dirección y reduciendo de forma drástica (prácticamente eliminando) los solapes que se producen entre pasadas paralelas. La máxima precisión obtenida, y por tanto los mejores resultados en campo, están directamente relacionados con la calidad de los receptores y las señales GNSS utilizadas.
En cuanto a la determinación de variabilidad en las parcelas agrícolas y la posterior toma de decisiones, relacionadas con la Aplicación de Dosis Variable, la mayoría de autores e investigaciones resaltan el suelo, y sus variaciones espaciales, como posiblemente el factor más determinante durante el desarrollo del cultivo, y el más susceptible de ser intervenido con estas tecnologías.
2.contenido de la investigación Esta Tesis tendrá como objetivo el estudio y validación de diferentes tecnologías usadas en los sistemas de guiado automático para vehículos agrícolas. Concretamente en las señales utilizadas para aumentar la precisión de los sistemas de posicionamiento GNSS, o también denominadas señales de corrección.
En el transcurso de la investigación se ha desarrollo de una metodología para la estandarización, comparación y medida de los errores cometidos por el vehículo y operador usufructuarios de esta tecnología, lo que permite a los usuarios conocer que sistemas GNSS ofrecen las mejores prestaciones dependiendo de la operación a realizar y el coste de los mismos.
Por otra parte se ha desarrollado un procedimiento para caracterizar las propiedades del suelo a lo largo de las parcelas agrícolas, y permitir de esta forma, un trabajo (laboreo) variable, lo que permite ahorrar costes y realizar un manejo de suelos sostenible.
Además, se ha llevado a cabo el desarrollo de un sistema de control de malas hierbas, combinando la aplicación de químicos y la labor mecánica en un mismo apero, completamente automatizado y guiado por un sistema de alta precisión GNSS RTK.
3.conclusión En relación al estudio de las señales de corrección, se equipó un vehículo agrícola para poder operar y tomar información de todas las opciones disponibles, tanto a nivel comercial como de investigación. Las señales estudias son OmniSTAR VBS, EGNOS, EUREF-IP, RASANT, RTK and RTX. El estudio de la desviación lateral con cada una de estas señales, en diferentes zonas y a diferentes franjas horarias, nos permite una clasificación según la precisión máxima y media alcanza por el vehículo y operario.
Como resultado se ha desarrollado un apero-sensor basado en un sistema articulado de barras paralelas, capaz de medir de forma continua la resistencia ejercida por el suelo a diferentes profundidades, cuando este es arrastrado a través de una parcela agrícola.
La relación entre la medida tomada, de resistencia al corte y el método convencional de medida de la compactación (índice de cono) arrojaron un coeficiente de determinación mayor al 0.9.
El uso del sistema combinado de aplicación y labor mecánica automatizado con tecnología GNSS para la eliminación de mala hierba ha sido desarrollado y validado en el cultivo de la remolacha azucarera, donde los costes de labor manual son significativamente elevados.
El uso de esta tecnología ha permitido reducir en un 53% el tiempo dedicado a la escarda manual, reduciendo además de forma muy significativa la variabilidad en el número de hierbas y sin ningún impacto en la producción final.
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