Uno de los problema que tienen los productores de arándanos es estimar su producción con una metodología certera, en general, existe un error de un 5-15%% en el volumen total y el valor de estimación se va ajustando a través del tiempo (desde post poda hasta semanas antes de iniciar la cosecha). Existen metodologías tradicionales pero son poco certeras y tediosas.
Este proyecto se basó en la creación de un sistema (hardware-software) para la estimación de rendimiento y calidad de espacio-temporal. Conto con tres etapas: 1. Lograr imágenes digitales, en los puntos de control definidos, que muestren las variabilidades espaciales del predio en análisis, por lo tanto se podrán extrapolar a toda el área de estudio. 2. Estimación de calidad directamente en terreno y posterior clasificación en laboratorio, esto permitirá cosechar los arándanos en el momento óptimo de su madurez fisiológica. 3. Determinación del momento óptimo de cosecha, según calidad de los arándanos, a partir de visión artificial mediante un prototipo de captura autónomo (drone).
El proyecto logro determinar lo niveles de segmentación de acuerdo a las características de textura del suelo y clima de acuerdo a la distribución espacial del sitio, con imágenes satelitales en una plataforma en Agroid. Está entrega los puntos de control en el sitio para validar los niveles de madurez para tomar la decisión del punto de ingreso de cosecha.
El resultado final son los kilos totales, inicio de cosecha y la distribución de estados de madurez de los diferentes sectores de acuerdo a su dispersión.
