DINOSAR publica seis nuevos entregables

El proyecto DINOSAR se complace en anunciar la publicación de seis nuevos resultados, lo que supone un avance significativo en el diseño de servicios orientados al usuario, la recopilación de datos in situ y el desarrollo de modelos integrados para la monitorización de la caña de azúcar en Colombia. En conjunto, estos resultados refuerzan las bases científicas, técnicas y operativas de los servicios de Observación de la Tierra (EO) de DINOSAR.

D1.2 – Versión final de los casos de uso

El entregable D1.2 presenta los casos de uso finales de los usuarios y los requisitos del sistema que guían el desarrollo de los servicios DINOSAR para el sector azucarero colombiano. Basándose en entrevistas estructuradas y sesiones de grupos focales realizadas entre 2024 y 2025 con ingenios azucareros, agricultores e investigadores, el informe traduce los retos operativos reales en especificaciones técnicas viables. Mediante un enfoque cualitativo y cuantitativo combinado, el proyecto identificó y priorizó 12 necesidades consolidadas de los usuarios, cada una de las cuales se asignó a requisitos funcionales y del sistema detallados. Los servicios están diseñados para su implementación a través de la plataforma FieldLook y respaldados por un esfuerzo de recopilación de datos in situ de 14 meses. Este entregable garantiza una fuerte alineación entre las expectativas de los usuarios y el desarrollo técnico, sentando las bases para servicios de observación de la Tierra escalables y validados sobre el terreno.

D2.2 – Conjunto de datos in situ sobre la caña de azúcar

El entregable D2.2 presenta el conjunto de datos in situ completo recopilado entre julio de 2024 y agosto de 2025. Los datos sobre el crecimiento de los cultivos se recopilaron semanalmente durante las primeras 8-9 semanas y, a partir de entonces, cada dos semanas, siguiendo protocolos rigurosos y bien definidos. La campaña tenía por objeto caracterizar el comportamiento de los cultivos en diversos entornos y las principales variedades de caña de azúcar cultivadas en el sector. Todos los datos se sometieron a exhaustivos procedimientos de control de calidad, incluidos procesos de detección y validación de valores atípicos, lo que garantiza que el conjunto de datos represente con precisión la realidad sobre el terreno. Este conjunto de datos de alta calidad es esencial para calibrar los algoritmos de estimación y predicción desarrollados dentro de DINOSAR.

D2.3 – Informe sobre el período inicial de recopilación de datos in situ

El entregable D2.3 proporciona un informe detallado sobre la campaña de recopilación de datos in situ realizada en el valle del Cauca. Las mediciones de campo se realizaron con alta frecuencia para capturar la dinámica de crecimiento a escala fina de la caña de azúcar, un cultivo C4. La campaña implementó un flujo de trabajo totalmente digital utilizando formularios móviles Fulcrum, registros GPS y fotográficos, controles de calidad semanales sistemáticos y filtrado de valores atípicos con soporte Python para garantizar la trazabilidad y la fiabilidad. Los resultados finales incluyen:

• Un conjunto de datos sin procesar
• Un conjunto de datos promediados adecuado para análisis de correlación
• Un conjunto de datos promediados enriquecido que incluye variables climáticas (temperatura, precipitaciones, radiación solar y humedad relativa)

Todos los conjuntos de datos se cargaron en la plataforma FieldLook para su acceso, visualización y comparación con productos derivados de la observación de la Tierra, lo que respalda directamente el desarrollo de algoritmos robustos en condiciones reales de campo.

D3.4 – Informe sobre el modelo físico empírico y observacional y su rendimiento. Versión 2.

Deliverable D3.4 provides an updated description of the empirical physical models (forward and inverse) developed for NIR/optical and radar data. These models are used independently to estimate biomass at each observation date, as well as to evaluate the biomass accumulated throughout each growing season.

D3.8 – Modelo integrado (versión 2) y evaluación del desempeño

El entregable D3.8 describe la segunda versión del modelo integrado de estimación de biomasa. El modelo combina de manera óptima las estimaciones de biomasa derivadas por separado de modelos inversos empíricos que utilizan datos NIR/ópticos y de radar, junto con predicciones basadas en la evolución prevista del crecimiento de los cultivos. El informe detalla el marco algorítmico, su implementación y los resultados de la evaluación del rendimiento de esta versión actualizada. Este hito representa un avance significativo en la mejora de la precisión de las estimaciones mediante la integración de múltiples sensores.

D4.1 – Prototipo de la versión operativa del modelo integrado

El entregable D4.1 presenta la versión 1 del modelo integrado operacionalizado, implementado dentro de la fábrica de procesamiento eLEAF. El informe describe cómo se operacionalizan las estimaciones de biomasa y las incertidumbres asociadas, y evalúa cómo la integración de sensores mejora la capacidad de diagnóstico. Proporciona una evaluación inicial de la sinergia lograda entre los enfoques de modelización física y observacional. Este paso acerca a DINOSAR a la prestación de servicios operativos de observación de la Tierra listos para su despliegue en entornos agrícolas reales.

La publicación de estos cinco entregables refleja el compromiso de DINOSAR con el rigor científico, la transparencia y la innovación orientada al usuario. Al combinar conjuntos de datos in situ validados, modelos multisensoriales avanzados y requisitos de usuario claramente definidos, el proyecto continúa creando soluciones robustas y escalables para la agricultura de precisión en el sector azucarero colombiano.

📄 Todos los resúmenes de los Entregables están disponibles en la sección Entregables del sitio web de DINOSAR, junto con los anteriores.