La inestabilidad climática, la vecería del olivar, así como las plagas y enfermedades son factores que impactan directamente en la producción agraria y que, en cada campaña, generan incertidumbres a los olivareros, a las cooperativas oleícolas y a las industrias almazaras. Pero minimizar las dudas sobre qué cantidad de aceituna o de aceite habrá en el mercado en la campaña venidera ya es posible.

Con un innovador sistema tecnológico que está desarrollando el Grupo Operativo Predic I, con funcionamiento similar al Sigpac y de acceso libre, se pretende poder obtener una predicción temprana de la cosecha del olivar, lo que posibilita tomar las decisiones estratégicas correctas y optimizar los recursos en todas las fases del cultivo y en la comercialización del aceite de oliva.

El modelo desarrollado por Predic I se basa en Inteligencia Artificial y algoritmos de precisión.

Este consorcio, conformado por Citoliva, Cetemet, Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía, Nutesca y la Universidad de Jaén, está desarrollando un prototipo tecnológico que sea capaz de anticipar una estimación de cosecha a partir de marzo, cuando toda la campaña está aún por decidirse, ya que el olivo se encuentra en estado fenológico de brotación y aparición de las primeras yemas. Esta primera predicción productiva cuenta con un índice de precisión de entre el 80-90%.

Esta anticipación al mes de marzo supone la mayor innovación de este sistema, ya que, si bien existen en el mercado tecnologías capaces de anticipar cosechas, la gran mayoría se basan en la medida del nivel de polen del olivo, por lo que la predicción se alcanza en los meses de mayo-junio, cuando toda la inversión que tiene que realizar el agricultor o la cooperativa ya está hecha.

El modelo desarrollado por Predic I se basa en Inteligencia Artificial y algoritmos de precisión. Se trata, además, de un sistema vivo, capaz de evolucionar, ya que la retroalimentación del mismo con información de nuevas campañas permitirá generar modelos predictivos cada vez más eficientes y más ajustado a cada zona objeto de estudio.

Pero además de predicción de cosecha, esta tecnología permitirá realizar consultas sobre producciones históricas de las explotaciones, para analizar el comportamiento dinámico del cultivo a lo largo del tiempo.

El Grupo Operativo Predic I ya ha resuelto la implementación de los datos que permitan realizar un mapa de cosecha en cualquier municipio olivarero de Jaén, Córdoba y Granada, tras el estudio de las variables influyentes, a nivel local, en la producción de aceitunas.

Predicción por parcelas

Actualmente, el proyecto se centra en la incorporación de datos históricos procedentes del seguimiento del cultivo por satélite. Además, se está trabajando en mejorar la herramienta para que también sea capaz de predecir las cosechas de aceitunas no sólo por localidades, sino por fincas concretas.

Se ha hecho una selección de 15 explotaciones piloto (cinco en Jaén, cinco en Córdoba y cinco en Granada) con las que se ha llegado a un acuerdo para la toma de datos.

Así, según argumenta Francisco Ramón Feito, catedrático de la Universidad de Jaén y coordinador técnico del proyecto, se ha hecho una selección de 15 explotaciones piloto (cinco en Jaén, cinco en Córdoba y cinco en Granada) con las que se ha llegado a un acuerdo para la toma de datos. En esta línea de trabajo se están realizando vuelos periódicos con drones dotados con sensores térmicos y multiespectrales. El objetivo es enseñar al algoritmo con las variables obtenidas (mediante análisis visual, análisis foliar y de terreno de olivar) para la detección temprana de cosecha a nivel de parcela.

Este proyecto, cuya finalización está prevista en junio de 2024, está financiado a través de los Fondos Europeos Agrícolas de Desarrollo Rural (FEADER) y cofinanciado por la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía en la convocatoria para el Funcionamiento de Grupos Operativos Regionales de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en materia de productividad y sostenibilidad agrícola en el sector del olivar.