Una selección de publicaciones sobre innovación, teledetección e inteligencia artificial aplicada al campo.
La Rioja · 11 Mar 2026
El proyecto Biofrutec utiliza soluciones biológicas y herramientas digitales para controlar los daños y disminuir los productos fitosanitarios
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EL PAÍS · 26 Feb 2025
Cada vez más empresas desarrollan y comercializan tecnologías específicas para optimizar la producción y reducir el impacto ambiental en tareas agrícolas como el cultivo de la vid.
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NueveCuatroUno · 25 Feb 2026
Una aplicación digital ofrecerá a profesionales del sector agrario un acompañamiento continuo basado en datos satelitales, climáticos e inteligencia artificial para ayudarles a monitorizar parcelas, optimizar recursos y mejorar la productividad de sus explotaciones.
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AgroConectApp consiste en una herramienta digital de acompañamiento continuo para profesionales del sector agrario, que integra datos satelitales, climáticos, agronómicos e inteligencia artificial para facilitar la monitorización de las parcelas, optimizar el uso de recursos y mejorar la toma de decisiones en las explotaciones agrícolas.
CERES 2.0 impulsa una nueva estrategia de vigilancia fitosanitaria en los cultivos de trigo y cebada mediante la integración de datos de campo, información climática y modelos predictivos basados en inteligencia artificial. La iniciativa busca anticipar la aparición y evolución de las principales enfermedades del cereal y proporcionar información objetiva para optimizar las decisiones fitosanitarias.
ALMENDRO-PREDICT tiene como objetivo desarrollar una red inteligente de vigilancia fitosanitaria y herramientas predictivas para anticipar la aparición y evolución de las principales plagas y enfermedades del almendro. El proyecto integra datos meteorológicos, fenológicos, observaciones de campo y teledetección satelital con técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la detección y evaluación del riesgo fitosanitario.
Grupo Operativo Supraautonómico que desarrolla y valida un robot cuadrúpedo autónomo con sensórica avanzada, visión artificial e inteligencia distribuida para automatizar el muestreo agronómico, el seguimiento fisiológico y la estimación de producción en viñedo y mora en macrotúnel.
El proyecto GEMINI cuenta con financiación de la Consejería de Agricultura, Ganadería, Mundo Rural y Medio Ambiente del Gobierno de La Rioja, del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (MAPA) y de la Unión Europea, en el marco del Plan Estratégico de la PAC 2023-2027. Esta ayuda se concede bajo la Intervención PEPAC 7162, destinada a iniciativas de cooperación innovadoras orientadas a la mitigación y adaptación al cambio climático en el sector agrario.
La iniciativa ha sido aprobada mediante resolución administrativa del Gobierno de La Rioja, con un periodo de ejecución comprendido entre noviembre de 2025 hasta diciembre de 2028.
Sistema automatizado capaz de detectar y contar la polilla del racimo en viñedo mediante cámaras, transmisión remota de imágenes y modelos de inteligencia artificial para una viticultura más eficiente y sostenible.
Sistema basado en IA para anticipar el fuego bacteriano y la carpocapsa en el peral, combinando sensores y modelos predictivos para mejorar la sostenibilidad del cultivo.
Control biológico de la psila en peral mediante el depredador Anthocoris nemoralis, combinando datos de campo y análisis científico avanzado para una agricultura más sostenible.
El Confidencial · 1 Dic 2024
Esta herramienta es clave para mejorar el control en la producción agrícola, ya que permite ajustar sus métodos de cultivo según las condiciones de cada temporada.
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Modelo basado en inteligencia artificial capaz de evaluar automáticamente el riesgo ergonómico a partir de imágenes en entornos industriales, con un 93% de precisión.
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La Rioja · 18 Oct 2024
Carlos Tarragona, director general de Spectral Geo, recuerda el inicio de su empresa, que ahora da trabajo a 18 personas.
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EL PAÍS · 17 Oct 2023
El Consejo Regulador eleva esta campaña los controles en viñedos y bodegas. Se probarán a ciegas 8.000 caldos y se analizará que cada parcela no produzca más de lo debido.
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La Rioja · 29 Jul 2023
El programa RADS hace balance tras un año de adaptación y concluye que queda mucho camino.
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AgroConectApp consiste en una herramienta digital de acompañamiento continuo para profesionales del sector agrario, que integra datos satelitales, climáticos, agronómicos e inteligencia artificial para facilitar la monitorización de las parcelas, optimizar el uso de recursos y mejorar la toma de decisiones en las explotaciones agrícolas.
AgroConectApp se desarrolla como un proyecto piloto en el municipio de Tricio (La Rioja), con especial atención a los cultivos de viñedo y cereal. La iniciativa plantea un sistema de seguimiento que combina información histórica de las explotaciones con datos obtenidos durante la campaña en curso, permitiendo analizar la evolución de las parcelas y detectar diferencias respecto a otros cultivos del mismo entorno.
Los modelos agronómicos desarrollados permiten estudiar la evolución de variables relacionadas con el estado de los cultivos y detectar desviaciones que puedan estar asociadas a riesgos productivos, estrés hídrico o incidencias fitosanitarias. Para ello, se combinan observaciones realizadas en campo con información agroclimática y datos obtenidos mediante teledetección.
Esta información se estructura para generar mapas corporativos entre campañas y capas de seguimiento dentro de una misma campaña, facilitando el análisis de aspectos como la fertilización, el riesgo o el control sanitario. Además, el sistema incorpora un visor GIS que permite representar la variabilidad de las parcelas y consultar la información a diferentes escalas, desde la parcela hasta el municipio o la región.
SpectralGeo participa en el diseño y lleva a cabo el desarrollo y despliegue de la herramienta, trabajando en los modelos agronómicos, la integración y procesamiento de las diferentes fuentes de datos y el desarrollo de las herramientas de visualización. El proyecto incorpora también acciones de formación y acompañamiento a los usuarios, orientadas a facilitar la utilización de la herramienta y su incorporación a la gestión habitual de las explotaciones.
AgroConectApp contribuye así a acercar tecnologías de análisis de datos, teledetección, inteligencia artificial y sistemas de información geográfica al sector agrario, facilitando una interpretación más sencilla de la información disponible y favoreciendo una gestión de las explotaciones basada en datos.
CERES 2.0 impulsa una nueva estrategia de vigilancia fitosanitaria en los cultivos de trigo y cebada mediante la integración de datos de campo, información climática y modelos predictivos basados en inteligencia artificial. La iniciativa busca anticipar la aparición y evolución de las principales enfermedades del cereal y proporcionar información objetiva para optimizar las decisiones fitosanitarias.
CERES 2.0 desarrolla una red territorial de vigilancia fitosanitaria para los cultivos de trigo y cebada, basada en el seguimiento sistemático de parcelas representativas y en la recopilación de información georreferenciada sobre el estado sanitario de los cultivos. El objetivo es disponer de una visión continua y de calidad que permita mejorar la capacidad de detección y anticipación frente a las principales enfermedades del cereal.
La red de vigilancia monitoriza aproximadamente 222 hectáreas distribuidas en 15 municipios de La Rioja Alta, trabajando sobre parcelas y explotaciones cerealistas en condiciones reales de producción.
La vigilancia se centra en seis enfermedades fúngicas de especial relevancia agronómica: septoria, roya y oidio en trigo, y rincosporiosis, helmintosporiosis y ramulariosis en cebada. Los datos recogidos durante el seguimiento en campo se complementan con información meteorológica y ambiental, datos espectrales e históricos del cultivo. Toda esta información se integra en modelos predictivos basados en inteligencia artificial capaces de identificar situaciones de riesgo, anticipar la evolución de las enfermedades y generar alertas tempranas. La incorporación progresiva de nuevos datos permite optimizar su funcionamiento y reforzar la consistencia de las predicciones, generando información útil para la toma de decisiones fitosanitarias.
Además, CERES 2.0 incorpora una plataforma digital de consulta y visualización que facilita la introducción estructurada y georreferenciada de los datos recogidos en campo y la consulta de los resultados de los modelos predictivos. La información se presenta mediante mapas, gráficos, indicadores, paneles y notificaciones, y permite también consultar el histórico y comparar la evolución entre campañas.
En este contexto, SpectralGeo aporta su experiencia en ciencia de datos, inteligencia artificial, sistemas de información geográfica y desarrollo de aplicaciones, participando en la aplicación y optimización de los modelos predictivos y en el desarrollo de las herramientas digitales que permiten convertir los datos de seguimiento en información útil para técnicos, agricultores y administradores.
El proyecto contribuye así a una gestión fitosanitaria más preventiva, eficiente y sostenible, facilitando la detección temprana del riesgo, la optimización del momento de aplicación de los tratamientos y la reducción de intervenciones innecesarias.
Asimismo, la generación de información objetivo, actualizada y georreferenciada refuerza los sistemas de vigilancia fitosanitaria y favorece la toma de decisiones basada en datos.
ALMENDRO-PREDICT tiene como objetivo desarrollar una red inteligente de vigilancia fitosanitaria y herramientas predictivas para anticipar la aparición y evolución de las principales plagas y enfermedades del almendro. El proyecto integra datos meteorológicos, fenológicos, observaciones de campo y teledetección satelital con técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la detección y evaluación del riesgo fitosanitario. La solución permitirá generar información y resultados predictivos que contribuyan a reforzar la vigilancia fitosanitaria y facilitar la toma de decisiones, favoreciendo una gestión más eficiente, precisa y sostenible de la sanidad del cultivo.
ALMENDRO-PREDICT es un proyecto de I+D+i orientado al desarrollo de una red inteligente de vigilancia fitosanitaria y herramientas predictivas para el cultivo del almendro, mediante la integración de diferentes fuentes de información y tecnologías avanzadas de análisis de datos.
El proyecto aborda la necesidad de mejorar la detección y anticipación de riesgos fitosanitarios asociados a las principales plagas y enfermedades del almendro, entre ellas la monilia, la mancha ocre, la fitóftora, el pulgón y el mosquito verde. Para ello, se desarrollarán modelos predictivos específicos capaces de analizar la evolución de estas afecciones en relación con las condiciones ambientales y el estado del cultivo.
La metodología propuesta combina datos meteorológicos, información fenológica, observaciones de campo georreferenciadas y datos procedentes de teledetección satelital, incluyendo imágenes multiespectrales e índices de vegetación. La integración de estas fuentes permitirá caracterizar las condiciones que favorecen la aparición y desarrollo de las distintas afecciones, identificar patrones en los datos y generar modelos predictivos adaptados a las condiciones del cultivo en La Rioja.
En este contexto, ALMENDRO-PREDICT contempla el desarrollo de herramientas digitales para la vigilancia, análisis y predicción fitosanitaria, facilitando el registro y seguimiento de las observaciones realizadas en campo y la integración de información climática y geoespacial. El análisis y tratamiento de estos datos, junto con la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, permitirá identificar relaciones entre las condiciones ambientales y el estado sanitario del cultivo y mejorar la capacidad de anticipación ante situaciones de riesgo.
El proyecto incluye asimismo el desarrollo de una plataforma digital de apoyo al seguimiento fitosanitario, que permitirá integrar, gestionar y visualizar la información generada por la red de vigilancia y facilitar el acceso a los resultados obtenidos mediante los modelos predictivos.
Con todo ello, ALMENDRO-PREDICT busca avanzar hacia una sanidad vegetal basada en datos, mejorando la capacidad de vigilancia y anticipación de riesgos fitosanitarios, favoreciendo una toma de decisiones más precisa y contribuyendo a una agricultura de precisión más eficiente y sostenible.
SpectralGeo participa en el Grupo Operativo Supraautonómico AGRHOUND, que desarrolla y valida un robot cuadrúpedo autónomo equipado con sensórica avanzada, visión artificial e inteligencia distribuida para automatizar el muestreo agronómico y la toma de decisiones en viñedo y en mora bajo macrotúnel.
El proyecto AGRHOUND aborda uno de los principales cuellos de botella de los cultivos de alto valor: el muestreo agronómico, el seguimiento del estado fisiológico de las plantas y la estimación de la producción y del grado de maduración siguen realizándose de forma manual, con un elevado coste en tiempo y personal y una cobertura necesariamente parcial de la explotación.
Para resolverlo, el Grupo Operativo desarrolla y valida un robot cuadrúpedo autónomo capaz de operar en entornos complejos —viñedos e instalaciones de mora en macrotúnel— donde la maquinaria convencional no puede trabajar. Su diseño de cuatro patas le permite desplazarse por terrenos irregulares, entre líneas estrechas y bajo estructuras de cultivo, recorriendo la parcela de forma sistemática y repetible.
El sistema integra las siguientes capacidades tecnológicas:
La combinación de sensórica embarcada, visión artificial e inteligencia distribuida permite generar información georreferenciada y continua sobre el estado del cultivo, transformando datos de campo en decisiones agronómicas objetivas: momento óptimo de vendimia o recolección, previsión de producción, detección temprana de estrés y planificación de las labores.
AGRHOUND se enmarca en la iniciativa de Grupos Operativos de la Asociación Europea para la Innovación en materia de Productividad y Sostenibilidad Agrícolas (AEI-Agri), que impulsa la cooperación entre empresas tecnológicas, centros de investigación y el sector productor para llevar la innovación al campo.
Puedes seguir el desarrollo del proyecto en su web oficial y en redes sociales con el hashtag #GOAGRHOUND.
SpectralGeo impulsa PERALERT, un sistema basado en IA para anticipar el fuego bacteriano y la carpocapsa en el peral en La Rioja. La solución combina sensores y modelos predictivos para mejorar la sostenibilidad y rentabilidad del cultivo.
SpectralGeo ha iniciado oficialmente el proyecto PERALERT, una ambiciosa iniciativa de I+D+i orientada al desarrollo de un sistema avanzado de monitorización predictiva y alerta temprana frente al fuego bacteriano y la carpocapsa en el cultivo del peral en La Rioja.
El proyecto se desarrolla en colaboración con Insectaria y la Universidad de La Rioja, combinando experiencia en inteligencia artificial, agricultura de precisión, entomología aplicada y biotecnología agrícola. PERALERT tiene como objetivo anticipar la aparición del fuego bacteriano (Erwinia amylovora) y predecir los picos de vuelo de la carpocapsa (Cydia pomonella) mediante la integración de sensores climáticos, sistemas automatizados de trampeo y modelos predictivos basados en inteligencia artificial.
La campaña 2023-2024 ha evidenciado la vulnerabilidad del sector del peral ante episodios de fuego bacteriano sin precedentes en la región, provocando importantes pérdidas económicas y el arranque de miles de árboles. En este contexto, PERALERT nace con el propósito de dotar a los productores de herramientas tecnológicas que permitan anticiparse al riesgo, optimizar la toma de decisiones y reducir el uso innecesario de tratamientos fitosanitarios.
El sistema combinará:
Gracias a esta aproximación integral, se espera mejorar la sostenibilidad, rentabilidad y resiliencia del cultivo del peral en La Rioja, alineándose con las estrategias regionales de especialización inteligente (RIS-3) y promoviendo una agricultura de precisión más eficiente y respetuosa con el medio ambiente.
Con PERALERT, SpectralGeo reafirma su compromiso con la innovación tecnológica aplicada al sector agroalimentario, impulsando soluciones basadas en datos que permitan afrontar los desafíos derivados del cambio climático y la creciente presión fitosanitaria.
SpectralGeo impulsa un gemelo digital de riego en viñedo basado en inteligencia artificial para optimizar el uso del agua parcela a parcela. La solución integra análisis de suelo y monitorización en tiempo real para mejorar productividad, calidad y sostenibilidad frente al cambio climático.
SpectralGeo coordina un innovador proyecto tecnológico orientado al desarrollo de un gemelo digital de riego en viñedo, una herramienta avanzada diseñada para optimizar el uso del agua y mejorar la productividad del cultivo sin comprometer la calidad de la uva. Esta iniciativa se enmarca en la apuesta de la compañía por la digitalización y la aplicación de inteligencia artificial al sector vitivinícola, uno de los pilares estratégicos del ámbito agroalimentario.
El proyecto tiene como eje central la creación de un modelo digital que replique de forma dinámica el comportamiento hídrico del viñedo. Para ello, se integrarán análisis detallados de suelo, sistemas de monitorización en tiempo real y modelos predictivos basados en inteligencia artificial. La combinación de estas fuentes de información permitirá comprender con mayor precisión las necesidades hídricas de cada parcela y anticipar su evolución en función de variables climáticas, fenológicas y agronómicas.
A partir de los datos recopilados, se desarrollarán algoritmos capaces de ajustar el aporte de agua de forma personalizada, optimizando el riego en función de las condiciones específicas de cada explotación. El proyecto contempla además el diseño de una aplicación digital que proporcionará recomendaciones de riego adaptadas a cada parcela, facilitando la toma de decisiones por parte de técnicos y viticultores de manera sencilla, ágil y basada en datos objetivos.
El objetivo final es claro: producir más y mejor, utilizando el agua de forma eficiente y sostenible. En un contexto marcado por el cambio climático, la creciente variabilidad meteorológica y la presión sobre los recursos hídricos, este gemelo digital representa una herramienta clave para mejorar la resiliencia del viñedo, reducir costes y avanzar hacia un modelo de viticultura de precisión más competitivo y respetuoso con el medio ambiente.
Con este proyecto, SpectralGeo reafirma su compromiso con la innovación tecnológica aplicada al campo, impulsando soluciones inteligentes que combinan ciencia de datos, agronomía y sostenibilidad para afrontar los retos presentes y futuros del sector vitivinícola.
El proyecto impulsa el control biológico de la psila en peral mediante el uso estratégico del depredador Anthocoris nemoralis, combinando datos de campo y análisis científico avanzado. La iniciativa promueve una agricultura más sostenible, reforzando el uso de enemigos naturales y la transferencia de conocimiento al sector.
La psila es una plaga que afecta gravemente a frutales como el peral y representa uno de los principales desafíos para los productores, debido a su rápida proliferación y resistencia a determinados tratamientos fitosanitarios. Ante este escenario, el equipo investigador plantea reforzar el uso de enemigos naturales como alternativa eficaz y respetuosa con el medio ambiente.
Este nuevo proyecto de investigación agrícola busca optimizar el control biológico de la psila mediante el uso estratégico del depredador Anthocoris nemoralis, combinando datos de campo, análisis geoespacial y estudios microbiológicos para mejorar la sostenibilidad de los cultivos.
El proyecto incluye un plan de transferencia de resultados dirigido a técnicos y agricultores, con jornadas demostrativas, guías prácticas y herramientas digitales de apoyo a la toma de decisiones.
Con esta iniciativa, el sector agrícola da un paso firme hacia modelos de producción más sostenibles, basados en el conocimiento científico, la innovación tecnológica y el aprovechamiento de los propios equilibrios naturales del ecosistema.