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Data-driven Reduction Of Pesticide Spread in high volume orchard treatments with smart sprayers.

Descrizione del progetto

Irrorazione più intelligente per frutteti più sani

I pesticidi sono essenziali per proteggere le colture di alberi da frutto - la base dell’agricoltura dell’UE - ma i metodi tradizionali di irrorazione ne sprecano grandi quantità a causa della deriva e del dilavamento, mettendo in pericolo gli ecosistemi e la salute umana. Anche i nuovi spruzzatori intelligenti che utilizzano valvole a modulazione di larghezza di impulso (PWM) non sono in grado di controllare completamente le dimensioni delle gocce durante la spruzzatura ad alto volume, con conseguente dispersione incontrollata. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto DROPS affronta questo problema in modo diretto. Misurando le dimensioni delle gocce direttamente nei frutteti e combinando questi dati con la fluidodinamica avanzata e l’apprendimento automatico, il team creerà un sistema di supporto decisionale (DSS) in tempo reale per gli agricoltori. Nel complesso, il DSS guiderà un uso più intelligente e sicuro dei pesticidi per ridurre gli sprechi e i danni ambientali, aiutando al contempo i frutteti europei a prosperare.

Obiettivo

In fruit tree crops, which are vital to EU agriculture, efficient pesticide use is crucial for maintaining high yields and assuring market quality. However, traditional spraying methods often result in significant pesticide losses through drift and runoff, posing environmental and health risks. Although new smart sprayers equipped with pulse width modulation (PWM) valves are designed to control flow rates and minimise off-target losses, the droplet size variations caused by pressure fluctuations when spraying high volumes to control pests and diseases are still poorly understood, and often lead to uncontrolled pesticide dispersion to the environment. The DROPS project will optimise pesticide application in orchards by developing a novel methodology for predicting pesticide dispersion and improving spraying practices. Specifically, DROPS will directly measure droplet size in orchards and integrate computational fluid dynamics (CFD) models with machine learning to create a Decision Support System (DSS) that guides farmers in optimising pesticide applications. The project will adapt and validate droplet size measurement techniques for dynamic outdoor orchard conditions, using PWM-based sprayers. This will provide accurate data on droplet behaviour under varying environmental conditions and sprayer settings. The data will inform predictive models of droplet size variation, enhanced by machine learning algorithms for greater accuracy. These models will then be integrated into CFD simulations to predict pesticide dispersion in different orchard environments. In the final phase, the DSS will be developed and field-validated to provide real-time recommendations for minimising off-target pesticide dispersion. The system will be implemented in smart sprayers and tested with an industry partner to ensure practical application under real-world conditions.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

UNIVERSITAT POLITECNICA DE VALENCIA
Contributo netto dell'UE
€ 242 593,20
Indirizzo
CAMINO DE VERA SN EDIFICIO 3A
46022 Valencia
Spagna
Regione
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)