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“Todo el flujo está automatizado, lo que facilita su integración en plataformas de gestión agrícola o sistemas de ayuda a la decisión”, destaca Isabel Castillejo, del Departamento de Ingeniería Gráfica y Geomática de la UCO.Este avance tecnológico elimina la necesidad de inspecciones de campo o técnicas de fotointerpretación, lo que reduce costes y tiempos en la monitorización de grandes extensiones de olivar.Hacia el monitoreo del estrés hídricoActualmente, el equipo trabaja en nuevas aplicaciones de esta tecnología, entre ellas la detección y predicción del estrés hídrico en el olivar mediante el mismo enfoque: imágenes satelitales combinadas con Deep Learning.

La infección por el hongo Verticillium dahliae ( Vd ) y la bacteria Xylella fastidiosa ( Xf ) amenaza la producción de aceitunas ( Olea europaea L.) y almendras ( Prunus dulcis Mill.) en todo el mundo.

En condiciones de cobertura del suelo de cultivos discontinuos, como ocurre con muchos cultivos hortícolas (p. ej., frutales y olivos ), la baja resolución espacial de los datos de reflectancia de libre disponibilidad adquiridos de los satélites afecta a su uso agronómico.

Los Estados miembros realizan cada año unos 900.000 controles

4.954 millones de euros en ayudas