Robótica y análisis hiperespectral para la monitorización no invasiva: proyecto ATTENTIA

• Rua-Tirado, Sara ^[1] ; Gómez-Bravo, Fernando ^[1] ; Peregrín-Rubio, Antonio ^[1] ; Martín-Moreno, Javier ^[1] ; Domínguez-Moreno, Antonio ^[1] ; Moreno-Cuesta, Eduardo ^[1] ; Díaz-Márquez, Manuel Jesús ^[1] ; Camacho-Calero, Daniel ^[1]
  1. [1] Universidad de Huelva

     Universidad de Huelva

     Huelva, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 47, 2026
• Idioma: español
• DOI: 10.17979/ja-cea.2026.47.13769
• Títulos paralelos:
  • Mobile robotics and hyperspectral analysis for non-invasive monitoring in the ATTENTIA project
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta algunos de los trabajos desarrollados por la Universidad de Huelva en el marco del proyecto de investigación ATTENTIA, una iniciativa de cooperación transfronteriza financiada por el programa Interreg POCTEP 2021–2027, orientada a impulsar una agricultura citrícola más sostenible mediante la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial y Robótica. El trabajo recoge diversos desarrollos tecnológicos orientados a la monitorización avanzada de cultivos. El sistema propuesto integra robótica móvil y la adquisición de datos mediante sensores LiDAR-3D y cámaras RGB-D, así como el uso de cámaras hiperespectrales. A lo largo del documento se describen técnicas de posicionamiento preciso y métodos de fusión de información sensorial, junto con el procesado para la captura y el análisis de imágenes hiperespectrales. Este planteamiento permitirá realizar una evaluación no invasiva del estado nutricional de los árboles cítricos, contribuyendo al desarrollo de estrategias de agricultura de precisión.

  • English

    This article presents some of the work developed by the University of Huelva within the framework of the ATTENTIA research project, a cross-border cooperation initiative supported by the Interreg POCTEP 2021–2027 program, aimed at promoting more sustainable citrus farming through the application of Artificial Intelligence and Robotics techniques. The article addresses various technological developments focused on advanced crop monitoring. The proposed system integrates mobile robotics with data acquisition from a 3D-LiDAR sensor and an RGB-D camera, as well as the use of a hyperspectral camera. Throughout the document, precise positioning techniques and sensor fusion methods are described, along with the application of intelligent image processing techniques for hyperspectral data. These approaches enable a non-invasive assessment of the nutritional status of citrus trees, contributing to the development of precision agriculture strategies.

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