Plataforma y APP de campo
Herramienta digital para la gestión de carbon farming
Características de la plataforma
BASE DE DATOS GEORREFERENCIADA
Todas las parcelas, prácticas, muestreos y resultados están geolocalizados y relacionados en una base de datos espacial que permite análisis y visualizaciones avanzadas.
INTEGRACIÓN DE MÚLTIPLES FUENTES DE DATOS
La plataforma reúne:
- Datos de manejo agronómico (prácticas de carbon farming, fertilización, riego, tratamientos fitosanitarios)
- Datos económicos (costes de implantación, mantenimiento, rendimientos)
- Datos edafoclimáticos (análisis de suelo, temperatura, humedad, precipitación)
- Datos de sensores y drones (imágenes hiperespectrales, mapas de conductividad)
- Conexión con fuentes externas (AEMET, Sentinel, estaciones meteorológicas)
APP MÓVIL PARA TÉCNICOS DE CAMPO
Aplicación nativa para dispositivos móviles (Android/iOS) que permite a los técnicos:
- Tomar datos geolocalizados en campo (incluso sin cobertura, modo offline)
- Capturar fotografías y vincularlas a parcelas o prácticas específicas
- Escanear códigos QR y de barras de muestras de suelo
- Adjuntar documentos (informes de análisis, facturas, certificados)
- Sincronización automática con la plataforma central cuando hay conectividad
DASHBOARDS Y REPORTES
Paneles de control personalizados que muestran indicadores clave:
- Evolución temporal de materia orgánica y carbono orgánico por parcela
- Comparación entre tratamientos experimentales y control
- Mapas de calor de parámetros de suelo
- Informes automáticos para auditorías y certificación de créditos de carbono»
Sensores, drones e imágenes
Tecnología de teledetección y sensores
IRIS utiliza tecnologías avanzadas de teledetección y sensores para capturar información detallada sobre el suelo y los cultivos:
CÁMARAS HIPERESPECTRALES Y MULTIESPECTRALES
Montadas en drones (UAV) y equipos terrestres, capturan imágenes en múltiples bandas espectrales que permiten detectar propiedades del suelo y estado de la vegetación invisibles al ojo humano.
SONDAS DE HUMEDAD Y TEMPERATURA
Sensores instalados en parcelas experimentales que registran continuamente las condiciones microclimáticas del suelo, alimentando los modelos predictivos.
SENSORES DE CONDUCTIVIDAD APARENTE DEL SUELO
Equipos geoeléctricos que miden la conductividad eléctrica del suelo sin contacto, generando mapas de variabilidad espacial relacionados con textura, humedad y contenido de materia orgánica.
DATOS SATÉLITE
Integración de imágenes Sentinel y otros satélites de observación de la Tierra para seguimiento a gran escala y análisis histórico.»
Las prácticas de agricultura de carbono generan beneficios ambientales, agronómicos y económicos.
ALGORITMOS Y MODELOS DE CARBONO
Inteligencia artificial y modelos predictivos
ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING
Modelos de inteligencia artificial (redes neuronales, Random Forest, Support Vector Machines) que aprenden a predecir el carbono orgánico del suelo a partir de:
- Datos espectrales (hiperespectrales, multiespectrales)
- Mediciones de conductividad aparente
- Parámetros topográficos (elevación, pendiente, orientación)
- Datos climáticos y de manejo
El objetivo es alcanzar una precisión superior al 85% respecto a análisis de laboratorio, permitiendo mapear el carbono orgánico del suelo en grandes superficies sin necesidad de muestreos intensivos.
MODELO ROTHC ADAPTADO
RothC (Rothamsted Carbon Model) es un modelo matemático ampliamente validado que simula la dinámica del carbono orgánico en suelos agrícolas. En IRIS se adapta RothC para:
- Estimar la evolución del carbono orgánico del suelo bajo diferentes prácticas de manejo
- Proyectar escenarios futuros de secuestro de carbono
- Calcular la línea base y las absorciones adicionales para la certificación de créditos
El modelo integra:
- Datos climáticos de AEMET y estaciones locales
- Datos de uso del suelo y rotaciones
- Aportes de materia orgánica (abonado, cubiertas, restos de poda)
- Parámetros edafológicos medidos en campo»