Actualmente, los agricultores dependen de pronósticos meteorológicos y recomendaciones que son, o bien generales para una región de interés determinada, a menudo extensa, o altamente personalizadas a las necesidades de los agricultores (por ejemplo, al combinar variables atmosféricas a gran escala en parámetros sintéticos de interés). En ambos casos, dichos pronósticos y recomendaciones a menudo no se basan en observaciones recopiladas en o alrededor de las áreas cultivadas objetivo, o se limitan a observaciones tradicionales proporcionadas únicamente por estaciones meteorológicas, sin aprovechar la gama completa de mediciones y observaciones disponibles a través de activos espaciales europeos (por ejemplo, Galileo GNSS, Sentinel de Copernicus) y datos de radar basados en tierra.

Los objetivos de MAGDA van más allá del estado del arte, al aspirar al desarrollo de un sistema modular que los propietarios de grandes explotaciones agrícolas puedan implementar directamente en sus instalaciones, alimentando de forma continua observaciones a modelos meteorológicos e hidrológicos dedicados y personalizados, cuyos resultados se mostrarán a través de un panel de control y/o dentro de un Sistema de Gestión Agrícola.

FutureWater lidera el servicio de asesoramiento de riego de MAGDA, utilizando modelos hidrológicos a través de SPHY (Procesos Espaciales en Hidrología). El resultado esperado consiste en un servicio de riego operativo que brinde recomendaciones sobre cuándo y cuánto regar en determinados momentos durante la temporada de cultivo, utilizando como datos de entrada pronósticos meteorológicos mejorados.

Durante esta tarea, se configurará el modelo de balance hídrico SPHY para tres explotaciones agrícolas demostrativas seleccionadas en Rumanía, Francia e Italia. Finalmente, el asesoramiento de riego se validará utilizando indicadores de rendimiento (por ejemplo, productividad del agua, análisis de rendimiento de cultivos, eficiencia en el uso del agua) con datos de campo (por ejemplo, estaciones meteorológicas, sondas de humedad, mediciones de biomasa de cultivos).

La región mediterránea se enfrenta a desafíos cada vez mayores para garantizar el suministro de agua y alimentos, ya que los países experimentan un aumento de la demanda y una disminución de la disponibilidad de recursos naturales. El enfoque del nexo pretende gestionar y aprovechar las sinergias entre sectores mediante una gestión eficiente e integrada del nexo entre agua, energía, alimentos y ecosistemas (WEFE).

Los objetivos de BONEX son proporcionar herramientas prácticas y adaptadas, examinar innovaciones tecnológicas concretas y adaptadas al contexto, mejorar las políticas y la gobernanza y facilitar una aplicación práctica del nexo WEFE que equilibre las compensaciones sociales, económicas y ecológicas.

El objetivo del proyecto es elaborar un novedoso marco transdisciplinar de diagnóstico del nexo WEFE, que combine métodos adaptados al contexto y vaya más allá de los enfoques disciplinarios tradicionales. Las herramientas de diagnóstico que respaldan el marco se desarrollarán y probarán en siete proyectos de demostración seleccionados en la región, que pilotarán tecnologías innovadoras (agrivoltaicos, sistemas de reutilización de aguas residuales, etc.).

Como resultado, BONEX proporcionará a los responsables políticos y a los profesionales una herramienta interactiva de apoyo a la toma de decisiones para evaluar las compensaciones, las sinergias y los enfoques de soluciones del nexo de forma transdisciplinaria. Además, generará experiencias valiosas sobre la adaptación de tecnologías innovadoras del nexo WEFE que proporcionarán nuevas oportunidades de negocio. El enfoque del nexo WEFE es fundamental para implementar sistemas agroalimentarios sostenibles y preservar los ecosistemas.

Dentro de BONEX, FutureWater contribuirá activamente al paquete de herramientas de diagnóstico. Se utilizará una herramienta sencilla de contabilización del agua (REWAS) para evaluar si se logra un «ahorro real de agua» con las tecnologías innovadoras. La herramienta de contabilización del agua evalúa los flujos de agua a nivel de campo y a escala de distrito de riego, y determina si se alcanza un «ahorro real». La herramienta también incorporará aspectos relacionados con la producción de alimentos (rendimiento de los cultivos) y añadirá componentes para evaluar aspectos relacionados con la energía y la calidad del agua, complementando así los aspectos del nexo WEFE. Los siete proyectos de demostración se utilizarán para demostrar y desarrollar esta herramienta de forma iterativa. Se realizará un análisis hidrológico en ubicaciones seleccionadas para evaluar también el impacto a escala de cuenca hidrográfica. Finalmente, los resultados de estos análisis se traducirán en implicaciones políticas y en logros relacionados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

Este proyecto forma parte del programa PRIMA, apoyado por la Unión Europea.

The detection of on-site farm reservoirs and ponds in large areas is a complex task that can be addressed through the combination of visual inspection of orthophotos and the application of automatic pixel classification algorithms.

This analysis applied a general workflow to detect and quantify the area and density of on-farm reservoirs and water bodies in three representative Mediterranean irrigated oases in Sicily-Italy, Northern of Morocco, and Israel. For each area of analysis, the most recent orthophotos available were collected from Google Earth, and the ilastik algorithms were implemented for the pixel classification (Random Forest -RF-) and semantic-segmentation. The RF classifier, which is previously applied to a set of filtered imagery and iteratively trained, provides probability maps of different classes that are finally used for quantitative analysis, or the retrieval of a segmentation-categorical (water vs non-water) maps.