Nace en Cartagena en 1995. En 2017 obtiene el grado de ingeniero en Tecnologías Industriales por la Universidad Politécnica de Cartagena, obteniendo el premio extraordinario de fin de grado. A continuación, cursa el máster Universitario en Ingeniería Industrial en la Universidad Politécnica de Cartagena obteniendo el título de máster en el año 2019, así como el premio extraordinario de fin de máster. En 2017 se le concede una Beca de Iniciación a la Investigación en la Universidad Politécnica de Cartagena dentro de la red de cátedras de empresa. En 2019 es contratado como Técnico Especialista por la Universidad Politécnica de Cartagena. En el año 2020 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad Politécnica de Cartagena. Posee comunicaciones en congresos nacionales e internacionales, así como una publicación científica en revista de carácter internacional. Domina las lenguas español e inglés.
Actualmente, uno de los principales retos en agricultura es la optimización del riego. Una de las técnicas que se ha aplicado para reducir el consumo de agua en agricultura es el riego deficitario, que requiere obtener parámetros medibles asociados al estrés hídrico de los cultivos. La medida del potencial hídrico foliar o de tallo con cámara de presión (SWP) es el método de referencia para conocer el estrés hídrico. Sin embargo, su medida supone un alto coste de tiempo y aún no está automatizada. Crop Water Stress Index (CWSI) es uno de los indicadores indirectos correlacionados con el SWP más extendidos, que permite la medida de forma remota a través de la temperatura del dosel del cultivo. Las técnicas de termografía son una herramienta para su estimación.
Se ha demostrado que la exclusión del área de imagen no foliar es crítica para obtener los valores de temperatura para el cálculo del CWSI. En termografía, se puede definir manualmente la región de interés sobre la imagen térmica mediante software específico, pero resulta una labor tediosa y con un alto coste humano. Para que pudiera automatizarse el proceso, se requeriría la implementación de técnicas de segmentación sobre la imagen. Sin embargo, esto resulta complejo de aplicar sobre las imágenes termográficas. Es por eso, que se decide llevar a cabo el procesamiento sobre la imagen de luz visible. Posteriormente, utilizando técnicas de realidad aumentada, se lograría la correspondencia entre la imagen visible procesada y la imagen térmica, permitiendo determinar exclusivamente los valores de temperatura de las hojas.
El objetivo principal es el desarrollo de un sensor de medida automático y no intrusivo de parámetros para la determinación del estrés hídrico aplicables a la gestión de riego deficitario. Para ello, es necesario desarrollar técnicas de segmentación de imagen basadas en inteligencia artificial para obtener indicadores del estrés hídrico derivados de imagen termográfica.
Tecnología de la Automatización
División de Sistemas e Ingeniería Electrónica
Director: Roque Torres Sánchez
Codirector: Honorio Navarro Hellín
Doctorado en Tecnologías Industriales
05/02/2020
En desarrollo
WIDHOC SMART SOLUTIONS S.L.
HONORIO NAVARRO HELLÍN
