Impacto Esperado
La mayor parte de la producción del cultivo del arroz de Andalucía se concentra en la comarca de Las Marismas del Bajo Guadalquivir, un espacio ecológico sensible y con una gran biodiversidad, que convierte en un reto mantener el equilibrio entre la actividad agraria y la labor de conservación de espacio natural.
SAMA desarrollará un sistema integral de apoyo a la toma de decisión en las parcelas de cultivo de arroz, que optimizará los recursos, reduciendo costes y modernizando el cultivo para hacerlo más eficiente y sostenible.
El proyecto contribuirá a:
El proyecto tendrá un efecto multiplicador con impacto a diferentes niveles:
Económico
Por la disminución de los costes.
Social
Por la alta distribución de este tipo de cultivo en la provincia.
Medioambiental
Por la disminución del uso de agroquímicos bajando significativamente el impacto negativo que producen sobre la biodiversidad de los sistemas agrícolas y acuíferos sobre los que se desarrollan la actividad agraria.
Los logros del proyecto SAMA tendrán un efecto multiplicador en todo el sector agrario y medioambiental, alineándose con los objetivos recientes de la Comisión Europea como son el Pacto Verde o Green Deal, la Estrategia de la UE sobre Biodiversidad para 2030 y la Iniciativa «De la Granja a la Mesa» para impulsar la recuperación de Europa de la crisis del coronavirus, convirtiendo los retos ecológicos en oportunidades de innovación.
Impacto Ambiental
La creciente población mundial ha provocado un aumento de la demanda de productos agrícolas, pero, al mismo tiempo, la capacidad de suministro está disminuyendo debido a la menor disponibilidad de tierras y al cambio climático.
Los analistas afirman que se necesita una “revolución de la tecnología agrícola” y que la agricultura de precisión está emergiendo como una solución impulsada por la innovación.
El monitoreo de cultivos permite alinear la gestión optimizada de los insumos para una parcela agrícola, con las necesidades reales del cultivo.
Los registros meteorológicos, la humedad del suelo, las plagas o el historial de los cultivos se convierten en conjuntos de datos que al ser procesados por medio de algoritmos de aprendizaje automático, permiten al agricultor tomar mejores decisiones.