{"id":1018,"date":"2023-05-19T14:42:00","date_gmt":"2023-05-19T12:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/website-staging.vineforecast.com\/?p=1018"},"modified":"2026-01-08T17:40:26","modified_gmt":"2026-01-08T16:40:26","slug":"sensores-moviles-para-viticultura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vineforecast.com\/es\/2023\/05\/19\/sensores-moviles-para-viticultura\/","title":{"rendered":"Sensores m\u00f3viles para viticultura"},"content":{"rendered":"
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VineForecast investiga el uso de sensores m\u00f3viles<\/strong><\/h4>

\u00bfPueden los datos microclim\u00e1ticos procedentes de sensores m\u00f3viles mejorar las previsiones meteorol\u00f3gicas locales? Para responder a esta pregunta, VineForecast ha recibido recientemente una beca de investigaci\u00f3n del Incubadoras de alta tecnolog\u00eda (HTI)<\/a> Baja Sajonia.<\/p>

Los sensores m\u00f3viles se fijan a aperos y veh\u00edculos que recorren distintos campos durante su funcionamiento habitual. Este enfoque contrasta con el de las estaciones meteorol\u00f3gicas fijas, que est\u00e1n vinculadas a un solo lugar. A medida que los veh\u00edculos se desplazan por los campos, los sensores recogen una serie de datos clim\u00e1ticos de distintos lugares. Con el tiempo, los datos recogidos sirven de valioso recurso para entrenar algoritmos de inteligencia artificial (IA). Estos algoritmos de IA reconocen las correlaciones entre las mediciones clim\u00e1ticas y las caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas locales para adaptar a\u00fan mejor la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar a los factores espec\u00edficos de cada lugar.<\/p>

En el Art\u00edculo sobre la regionalizaci\u00f3n de las previsiones meteorol\u00f3gicas<\/a> describimos c\u00f3mo VineForecast ya utiliza algoritmos de IA para generar una previsi\u00f3n microclim\u00e1tica de alta resoluci\u00f3n. Para ello, utilizamos datos de medici\u00f3n de un gran n\u00famero de estaciones meteorol\u00f3gicas fijas de toda Europa para entrenar un algoritmo que adapta la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar a las condiciones topogr\u00e1ficas de un terreno (pendiente, orientaci\u00f3n, etc.). Cuantos m\u00e1s datos de distintos lugares disponga este algoritmo, mejor podr\u00e1 adaptar la previsi\u00f3n microclim\u00e1tica a cada lugar (descripci\u00f3n simplificada).<\/p>

Primeros experimentos con datos reducidos de estaciones meteorol\u00f3gicas<\/strong><\/h4>

En los primeros experimentos, hemos comprobado que basta con una fracci\u00f3n de las mediciones de una estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica estacionaria como datos de entrenamiento para obtener una mejora significativa de la previsi\u00f3n de la temperatura y la humedad. La figura 1 muestra en negro el error de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar de una estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica situada en una pendiente pronunciada del Mosela. El error en la previsi\u00f3n se muestra en verde si el algoritmo recibe datos de entrenamiento de la estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica. Si el algoritmo solo utiliza aproximadamente 1% de los datos de medici\u00f3n de la estaci\u00f3n, el error de previsi\u00f3n ya desciende a aproximadamente 1,1\u00b0C.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Gr\u00e1fico\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 1:<\/strong> Reducci\u00f3n de errores mediante datos de estaciones meteorol\u00f3gicas<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Curiosamente, la curva de mejora se aplana a medida que aumentan los datos de entrenamiento. Esto significa que cada vez m\u00e1s datos procedentes del mismo lugar no conducen a una mejora de la previsi\u00f3n. La raz\u00f3n es sencilla. El tiempo no viene determinado \u00fanicamente por el microclima. El algoritmo tiene la capacidad de tratar los errores en la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica que est\u00e1n causados por un microclima espec\u00edfico (pendiente, orientaci\u00f3n, etc.). Sin embargo, los errores cuya causa es de car\u00e1cter m\u00e1s \u201emacrosc\u00f3pico\u201c, es decir, la causa del error procede del entorno m\u00e1s amplio, no pueden corregirse de esta manera.<\/p>

Pruebas iniciales y ensayos de campo con empresas asociadas<\/strong><\/h4>

Actualmente nos encontramos en la fase de desarrollo del proyecto de sensores m\u00f3viles, y las pruebas de campo han comenzado a principios de mayo de 2023. Nuestro proyecto pretende mejorar la predicci\u00f3n del microclima mediante la construcci\u00f3n de una red de sensores clim\u00e1ticos m\u00f3viles y el perfeccionamiento de los algoritmos de predicci\u00f3n correspondientes. En nuestras pruebas iniciales y en las pr\u00f3ximas pruebas de campo, estamos trabajando con MeteoTracker<\/a> una empresa que ofrece estaciones meteorol\u00f3gicas m\u00f3viles.<\/p>

Tambi\u00e9n trabajaremos con un grupo de cuatro clientes en las pr\u00f3ximas pruebas de campo. Nos complace que las empresas Harth & Harth (Rheinhessen)<\/a>, Bodega Brand (Palatinado)<\/a>, Habitat Weine eG (Palatinado)<\/a> y Strickhof Trotte W\u00fclflingen (Suiza)<\/a> \u00a1forman parte del proyecto de investigaci\u00f3n!<\/p>

Antes de iniciar el ensayo, nos centramos en validar los sensores m\u00f3viles y analizar las variaciones clim\u00e1ticas locales en relaci\u00f3n con la topograf\u00eda.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tProbar el sensor en la moto\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tMontaje provisional en la moto\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 2 y 3:\u00a0<\/strong>Helyne, nuestra cient\u00edfica de datos, lleva los sensores m\u00f3viles MeteoTracker de paseo por Leipzig para recoger datos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tRealizamos varias pruebas para comparar los datos de los sensores m\u00f3viles con los de las estaciones meteorol\u00f3gicas fijas. Para ello recogimos datos en Leipzig. Las pruebas mostraron que los datos de los sensores son de buena calidad y que los datos medidos por los sensores m\u00f3viles son muy coherentes con los de las estaciones meteorol\u00f3gicas fijas (Figura 4).\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Datos\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 4:<\/strong> Las mediciones de temperatura de la estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica DWD de Leipzig se comparan con las del sensor m\u00f3vil (en un radio de 500 metros alrededor de la estaci\u00f3n). En el transcurso de 2 horas, la diferencia media entre las mediciones de temperatura fue de 0,5 \u00b0C.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Adem\u00e1s, nuestro estudio analiz\u00f3 la distribuci\u00f3n espacial de los datos de los sensores para identificar regiones con microclimas espec\u00edficos en zonas urbanas. Encontramos relaciones estad\u00edsticamente significativas entre las variaciones del microclima y las caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas locales, como las diferencias de altitud y la cubierta vegetal. Como era de esperar, los parques y bosques tienden a ser m\u00e1s frescos y h\u00famedos que las zonas urbanizadas (Figura 5). Esto pone de relieve la capacidad de los sensores para detectar estas variaciones localizadas de las condiciones ambientales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fig. 5:<\/strong> Mapa de las mediciones de humedad tomadas durante un \u00fanico viaje por Leipzig. Las mediciones de humedad se ajustaron en funci\u00f3n de las tendencias a largo plazo y se normalizaron para mostrar c\u00f3mo se desviaban de los valores medios de humedad. Tanto en el bosque de Nonne como en el parque Clara Zetkin se registraron valores de humedad m\u00e1s elevados que en las zonas m\u00e1s urbanizadas del centro de la ciudad y a lo largo de las carreteras principales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los primeros sensores m\u00f3viles se instalaron y se recopilaron los datos iniciales durante una visita a nuestros socios del proyecto a principios de mayo de 2023. Los datos de los sensores m\u00f3viles recogidos por nuestros socios se utilizar\u00e1n ahora junto con nuestros algoritmos de previsi\u00f3n para calcular previsiones microclim\u00e1ticas m\u00e1s precisas para los vi\u00f1edos. Esto es particularmente importante para los vi\u00f1edos, donde el microclima puede tener un impacto significativo en la calidad y la salud de las uvas. Los descubrimientos y comentarios de los participantes tambi\u00e9n ser\u00e1n de gran valor para hacer avanzar nuestro sistema de sensores m\u00f3viles y sus aplicaciones pr\u00e1cticas en viticultura.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWolfgang Bender\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tJonas Brand\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 6 y 7: <\/strong>La instalaci\u00f3n de los sensores m\u00f3viles en nuestros socios de proyecto a principios de mayo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Proyectos en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Ciencias Aplicadas de Osnabr\u00fcck<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>

Adem\u00e1s de sus propios ensayos de campo, VineForecast apoya desde 2022 el proyecto de estudio \u201eRobot de vi\u00f1as\u201c de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Osnabr\u00fcck (<\/span>https:\/\/www.hs-osnabrueck.de\/loesungen-fuer-morgen\/robot-of-vines\/<\/span><\/a>). En el proyecto, los estudiantes desarrollaron una estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica autopropulsada. Para ello, montaron un sistema de sensores en un rover, que utiliza GPS y RTK, as\u00ed como un sensor lidar para navegar sin colisiones por el vi\u00f1edo del\u00a0Weinhof Brinkmann<\/a><\/span> naveg\u00f3 en la prueba de campo (Figura 8). Siete sensores miden la presi\u00f3n, la temperatura y la humedad del aire a una altura de hasta 2 metros. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Mirando un poco m\u00e1s hacia el futuro, es posible que los sensores ya no necesiten estar sujetos a un dispositivo de cultivo, sino que se desplacen de forma aut\u00f3noma por los vi\u00f1edos y registren datos all\u00ed donde el algoritmo a\u00fan no disponga de suficientes datos de entrenamiento.<\/span>\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fig. 8<\/strong>Robot aut\u00f3nomo del proyecto de estudio \u201eRobot de vi\u00f1as\u201c de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Osnabr\u00fcck.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

VineForecast forscht am Einsatz von mobilen Sensoren K\u00f6nnen Mikroklimadaten von mobilen Sensoren eine Verbesserung von lokalen Wettervorhersagen bewirken? Zur Beantwortung dieser Frage hat VineForecast k\u00fcrzlich eine Forschungsf\u00f6rderung vom Hightech-Inkubatoren (HTI) Niedersachsen erhalten. Mobile Sensoren werden an Anbauger\u00e4ten und Fahrzeugen angebracht, die w\u00e4hrend des regul\u00e4ren Betriebs durch verschiedene Felder fahren. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1019,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[17,18],"tags":[],"class_list":["post-1018","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-feldversuche","category-wetter"],"yoast_head":"\nMobile Sensoren f\u00fcr den Weinbau - VineForecast<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Seit Anfang Mai 2023 forscht VineForecast am Einsatz von mobilen Sensoren zur Verbesserung von Mikroklimaprognosen f\u00fcr den Weinbau.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.vineforecast.com\/es\/2023\/05\/19\/sensores-moviles-para-viticultura\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mobile Sensoren f\u00fcr den Weinbau - 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