El grup de recerca AgroICT i Agricultura de Precisió de la Universitat de Lleida i Agrotecnio presenten sis contribucions d’alt nivell a l’ECPA 2025
El Grup de Recerca en AgroICT i Agricultura de Precisió (GRAP) de la Universitat de Lleida i Agrotecnio ha demostrat el seu lideratge en agricultura digital durant la 15a Conferència Europea d’Agricultura de Precisió (ECPA 2025), celebrada a Barcelona del 29 de juny al 3 de juliol. Amb sis contribucions d’alt nivell, el GRAP ha evidenciat com les tecnologies avançades de sensors, l’anàlisi espacial i la presa de decisions basada en dades estan transformant la gestió sostenible dels cultius.
Monitoratge intel·ligent de plagues i noves variables per a aplicacions a dosis variable
Els investigadors van presentar un estudi pioner sobre la dinàmica espaiotemporal de la carpocapsa (Cydia pomonella) en plantacions de pomeres. A través de la instal·lació de trampes georeferenciades i mapes geoestadístics, van demostrar que aquesta plaga presenta una distribució altament estructurada i localitzada en l’espai i el temps. L’estudi destaca que la ubicació de les trampes influeix significativament en la detecció de la plaga i en el moment òptim per actuar, obrint la porta a la integració de mapes de plagues en estratègies de Gestió Integrada de Plagues (GIP) per millorar la precisió i eficàcia de les intervencions.
En un segon treball centrat en aquesta mateixa plaga, l’equip va explorar la relació entre l’estructura de la capçada i la incidència de la plaga mitjançant paràmetres derivats de tecnologia LiDAR. Amb la combinació de dades de captura de la plaga i informació sobre porositat i secció transversal del fullatge, es van desenvolupar models de regressió logística per predir punts calents d’infestació. Aquesta innovadora metodologia permet generar mapes de prescripció per a l’aplicació a dosis variable de productes fitosanitaris, optimitzant l’eficàcia i la sostenibilitat.
L’índex Leafiness-LiDAR: mesurant l’impacte de la sequera en pomeres
Una altra aportació destacada va ser l’aplicació de l’índex Leafiness-LiDAR (LLI) per avaluar els efectes de l’estrès hídric en plantacions de pomera. En condicions de reg complet i dèficit hídric, l’estudi va demostrar una forta correlació entre el LLI, l’índex d’àrea foliar (LAI) i diversos paràmetres de producció. El LLI va resultar ser més sensible que els mètodes tradicionals per detectar canvis en la capçada associats a la manca d’aigua, convertint-se en una eina eficaç per gestionar la productivitat i la resiliència dels cultius mediterranis (article complet).
Sensors 3D de baix cost per al monitoratge d’arbres fruiters
El GRAP també va avaluar el rendiment de sensors LiDAR assequibles i càmeres RGB-D per a la reconstrucció 3D de fruiters. L’estudi va demostrar que els sensors LiDAR d’estat sòlid de baix cost poden assolir una precisió de 10 a 12 mm, mentre que les càmeres RGB-D amb tecnologia time-of-flight arriben fins als 7 mm, fins i tot en condicions de poca llum. Aquests resultats obren noves possibilitats per implementar sistemes de monitoratge assequibles, apropant l’agricultura de precisió a agricultors i empreses de serveis.
L’NDVI com a indicador alternatiu del LiDAR en ametllers a gran escala
Els investigadors van validar l’ús de l’índex NDVI (índex de vegetació de diferència normalitzada), obtingut via satèl·lit, com a alternativa per caracteritzar la capçada en ametllers superintensius. Es van trobar correlacions sòlides entre l’NDVI i la secció transversal de la capçada obtinguda amb LiDAR en diverses fases fenològiques. Aquest enfocament permet un monitoratge remot, escalable i efectiu de l’estructura del cultiu, facilitant l’aplicació de tractaments a dosis variable d’aigua, fertilitzants i fitosanitaris
Avaluació del fIPAR i la seva aplicació en el reg de precisió
Finalment, la recerca conjunta entre GRAP i l’IRTA va posar el focus en la fracció de radiació fotosintèticament activa interceptada (fIPAR) com a indicador per optimitzar el reg de precisió. També es va analitzar l’efecte de les xarxes antipedra sobre la reflectància de la capçada i la transmissió de la llum, que poden distorsionar les dades de teledetecció. Els pròxims passos inclouen la integració de models de transferència radiativa (RTM) amb dades LiDAR per millorar l’estimació del fIPAR i l’eficiència del reg.
Compromís amb una agricultura sostenible i basada en dades
Els treballs presentats pel GRAP a l’ECPA 2025 s’emmarquen principalment en els projectes PAgPROTECT i DIGIFRUIT, així com en el finançament rebut del Fons Social Europeu (FSE), el fons REACT-EU i el Ministeri de Ciència i Innovació.
Aquest conjunt de contribucions consolida el compromís del GRAP amb l’impuls de l’agricultura de precisió mitjançant la innovació, la sostenibilitat i solucions pràctiques per al sector agrari. En un context de reptes creixents com el canvi climàtic, l’escassetat de recursos i les exigències ambientals, la recerca del GRAP ofereix un full de ruta clar cap a una agricultura més eficient, tecnològica i resilient.