Modelos de predicción hortofruticultura


escandallos de cosechas

Big Data y HortoFruticultura

La planificación de cosecha es una de las tareas críticas en la actividad hortofrutícola y multitud de variables afectan a la maduración y al volumen de producción.

Sabemos que seleccionar el momento adecuado de cosecha tiene un gran impacto en la calidad la producción agroalimentaria.

Así que los equipos técnicos realizan múltiples visitas a finca para controlar la maduración y la sanidad de los productos agro.

Estos controles permiten conocer en el momento cuáles son variables como nivel de azúcares, penetromía o otros parámetros, pero no conocer su evolución futura.

Cuando el reto es planificar la cosecha de un número elevado de parcelas, variedades y/o de productores, la complejidad de la planificación de cosecha aumenta exponencialmente.

Es cierto que muchísimas variables influyen en la evolución de la maduración de cada parcela. La buena noticia es que la tecnología Big Data permite gestionarlas.

Por eso pensamos que para ayudar a mejorar la planificación de cosecha necesitábamos establecer una metodología que tuviera en cuenta todas las variables que influyen en los cultivos.

Sobre todo, para saber qué fiabilidad puede aportar un modelo de predicción de maduración antes de arriesgarnos a sugerir a un cliente a que invierta en Big Data y modelos de predicción de maduración.

Por eso nos decidimos a crear una metodología que garantice el proceso de trabajo y los resultados: el Método RAW.

El método RAW para hortofruticultura consiste en 4 pasos:

  1. Recuperación de datos agronómicos

Recuperamos datos históricos de controles de maduración, de cosechas y las características de cada parcela para crear un modelo de predicción adaptado a los datos y necesidades de tu organización.

  1. Agregación de variables agro meteorológicas

Agregamos bancos de datos meteorológicos e imágenes por satélite personalizados de cada parcela para entrenar al modelo y obtener resultados de predicción con la máxima fiabilidad.

  1. Validación del modelo de predicción

Testeamos los resultados de maduración que proporciona el modelo utilizando datos de campañas anteriores. Así podemos conocer la fiabilidad de los resultados que proporciona el modelo para decidir si lo llevamos a producción.

  1. Visualización de los resultados

Facilitamos el acceso a los resultados del modelo a través de nuestra plataforma 100% online desde cualquier lugar y dispositivo.


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