Detalles del proyecto
Descripción
Green Xpo Lab ha desarrollado AGROPIX, una plataforma digital actualmente utilizada por productores agrícolas en Costa Rica para visualizar resultados derivados del análisis de imágenes multiespectrales captadas por drones. AGROPIX permite estimar áreas cultivadas, realizar conteos de plantas y frutos, identificar zonas con estrés vegetal mediante índices vegetativos y generar mapas temáticos que respaldan decisiones técnicas en campo. Esta herramienta ya cuenta con validación técnica y uso activo en cultivos como café, piña y banano.
Con el objetivo de fortalecer y escalar esta solución, se propone el desarrollo de dos nuevos módulos funcionales integrados a AGROPIX: (1) un módulo satelital inteligente con visualización estadística, y (2) un chatbot agrícola con enfoque en productores de café y piña, que facilite el registro automatizado de actividades en campo.
El módulo satelital integrará imágenes multiespectrales y variables climáticas obtenidas desde plataformas como Sentinel-2 y fuentes meteorológicas disponibles en la nube. Esta información será procesada automáticamente para generar mapas de índices vegetativos (NDVI, NDRE, GNDVI), visualizaciones estadísticas, gráficas temporales y alertas sobre el estado del cultivo. Los productores podrán acceder a esta información diariamente desde AGROPIX para monitorear sus fincas y detectar oportunamente zonas de riesgo.
El segundo componente será un chatbot agrícola diseñado para facilitar el registro de actividades productivas específicas de los cultivos de café y piña, tales como fertilización, aplicaciones fitosanitarias, control de malezas, cosecha y poda. El chatbot funcionará vía mensajería instantánea (WhatsApp o Telegram) y reconocerá mensajes de voz y texto, permitiendo registrar operaciones diarias de manera sencilla y estimar automáticamente los costos asociados. Estos registros quedarán integrados en la base de datos de AGROPIX, mejorando la trazabilidad y la planificación agronómica.
Con el objetivo de fortalecer y escalar esta solución, se propone el desarrollo de dos nuevos módulos funcionales integrados a AGROPIX: (1) un módulo satelital inteligente con visualización estadística, y (2) un chatbot agrícola con enfoque en productores de café y piña, que facilite el registro automatizado de actividades en campo.
El módulo satelital integrará imágenes multiespectrales y variables climáticas obtenidas desde plataformas como Sentinel-2 y fuentes meteorológicas disponibles en la nube. Esta información será procesada automáticamente para generar mapas de índices vegetativos (NDVI, NDRE, GNDVI), visualizaciones estadísticas, gráficas temporales y alertas sobre el estado del cultivo. Los productores podrán acceder a esta información diariamente desde AGROPIX para monitorear sus fincas y detectar oportunamente zonas de riesgo.
El segundo componente será un chatbot agrícola diseñado para facilitar el registro de actividades productivas específicas de los cultivos de café y piña, tales como fertilización, aplicaciones fitosanitarias, control de malezas, cosecha y poda. El chatbot funcionará vía mensajería instantánea (WhatsApp o Telegram) y reconocerá mensajes de voz y texto, permitiendo registrar operaciones diarias de manera sencilla y estimar automáticamente los costos asociados. Estos registros quedarán integrados en la base de datos de AGROPIX, mejorando la trazabilidad y la planificación agronómica.
Objetivo General
Fortalecer la plataforma AGROPIX mediante el desarrollo e integración de un módulo satelital inteligente y un chatbot agrícola, con el fin de mejorar el monitoreo continuo, la trazabilidad de actividades y la toma de decisiones técnicas en cultivos de café y piña en Costa Rica.
Lineas de Investigación
Desarrollo tecnológico; Generación de conocimiento; Innovación y emprendimiento.
| Título corto | Decisiones Agrícolas en Tiempo Real |
|---|---|
| Estado | Activo |
| Fecha de inicio/Fecha fin | 24/09/25 → 24/09/27 |
Socios colaboradores
- Instituto Tecnológico de Costa Rica (principal)
- I&M Push Buttons S.R.L.
Palabras clave
- agroindustria
- índices vegetativos
- productores agrícolas
- Imágenes multiespectrales
- Piña
- Café