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    La Agricultura es la profesión propia del sabio, la más adecuada al sencillo y la ocupación más digna para todo hombre libre(Cicerón)


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    Objetivos de la SECH: promover y alentar el interés nacional e internacional en la investigación científica, en la divulgación y en la formación en la Horticultura


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    “... pero sin agricultores es evidente que los hombres no pueden subsistir, ni comer.” (L.J.M. Columela)


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Entrevista Juan Jesús Medina Mínguez. Presidente del Grupo de Trabajo de Fresón y otros Frutos Rojos
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Después de 8 años en el cargo el Dr. Juan Jesús Medina Mínguez deja la presidencia del Grupo de Trabajo de Fresón y otros Frutos Rojos al Dr. Pedro Palencia García, profesor titular de la Universidad de Oviedo.
Charlamos con Juan Jesús en su despedida de la SECH.  Entrevista
 
Artículos de interés: visión e inteligencia artificial
A machine learning method to estimate reference evapotranspiration using soil moisture sensors.

One of the most important applications of remote imaging systems in agriculture, with the greatest impact on global sustainability, is the determination of optimal crop irrigation. The methodology proposed by the Food and Agriculture Organization (FAO) is based on estimating crop evapotranspiration (ETc), which is done by computing the reference crop evapotranspiration (ETo) multiplied by a crop coefficient (Kc). Some previous works proposed methods to compute Kc using remote crop images. The present research aims at complementing these systems, estimating ETo with the use of soil moisture sensors. A crop of kikuyu grass (Pennisetum clandestinum) was used as the reference crop. Four frequency-domain reflectometry sensors were installed, gathering moisture information during the study period from May 2015 to September 2016. Different machine learning regression algorithms were analyzed for the estimation of ETo using moisture and climatic data. The values were compared with respect to the ETo computed in an agroclimatic station using the Penman–Monteith method. The best method was the randomizable filtered classifier technique, based on the K* algorithm. This model achieved a correlation coefficient, R, of 0.9936, with a root-mean-squared error of 0.183 mm/day and 6.52% mean relative error; the second-best model used artificial neural networks, with an R of 0.9470 and 11% relative error. Thus, this new methodology allows obtaining accurate and cost-efficient prediction models for ETo, as well as for the water balance of the crops.
 
La guía CARBOCERT de Buenas Prácticas Agrarias, para el secuestro de carbono y mejora de suelos en cultivos agrícolas mediterráneos
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El Grupo Operativo CARBOCERT tiene como objetivo establecer metodologías que permitan contabilizar el aumento de carbono en suelos agrícolas y en estructuras fijas y perdurables como consecuencia de la aplicación de prácticas agronómicas sostenibles. 

El grupo llega a su fin con la Guía CARBOCERT donde se indican una serie de labores agrícolas en seis cultivos del contorno mediterráneo (trigo, olivo, vid, cítricos, almendro y arroz), que han demostrado científicamente su eficacia, no solo en el aumento del secuestro de carbono en suelos y en estructuras perennes, si no también en materia de mejora de la biodiversidad, retención de agua, etc.  más información
 
GOCITRUS
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El pasado 8 de septiembre se celebraba el webinar GOCITRUS: Innovación en identificación y gestión varietal de cítricos, que estuvo encaminado a mostrar los avances de este proyecto innovador. El proyecto, iniciado en enero de 2020,supone el desarrollo de la mayor investigación genómica varietal jamás realizada en cítricos- el proyecto Citruseq-Citrusgenn, un megaestudio que logró la secuenciación de más de 250 especies de cítricos.  Más información
 
Un proyecto del CSIC busca desarrollar tomates más resistentes y con más sabor
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El proyecto, coordinado por el investigador Antonio Granell, del Instituto de Biología Molecular y Celular de Plantas, cuenta con un presupuesto total de 8,07 millones de euros.
El objetivo es recopilar y centralizar información genética de las variedades de tomate para ponerlas a disposición de investigadores, productores y empresas.  Mas información
 
TECNIFRUT: diseño de soluciones tecnológicas para la monitorización de la calidad comercial de fruta durante su ciclo logístico
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El proyecto TECNIFRUT es un proyecto de desarrollo tecnológico y evaluación de calidad en los procesos de post-cosecha de fruta de hueso, orientado a la mejora de la calidad del producto, la reducción de destríos y pérdidas en cada proceso y la obtención de un proceso de evaluación para los productores.

El proyecto comenzó en 2018 y se espera su finalización para Octubre, en ese momento se publicarán las conclusiones y resultados en su página web  http://tecnifrut.com/, redes sociales y diferentes medios.

Toda la información en el siguiente  enlace
 
Un nuevo pesticida natural logra eliminar plagas y patógenos mediante moléculas que "silencian" sus genes
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Investigadores del Instituto de Biología Molecular y Celular de Plantas (IBMCP), un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universitat Politécnica de Valencia (UPV), han desarrollado una nueva tecnología que ayudará a luchar, de forma natural y de manera respetuosa con el medio ambiente, contra las plagas y patógenos que afectan  a los cultivos.  Más información
 
Artículos de interés: Visión e Inteligencia Artificial
Estimation of the constituent properties of red delicious apples using a hybrid of artificial neural networks and artificial bee colony algorithm.
Non‐destructive estimation of the constituent properties of fruits and vegetables has led to a dramatic change in the agriculture and food industry, allowing accurate and efficient sorting of the products based on their internal properties. Therefore, the present study utilized visible (VIS) and near‐infrared (NIR) spectroscopy data in the range from 200 to 1100 nm for the estimation of several properties of Red Delicious apples, namely Brix minus acid (BrimA), firmness, acidity and starch content, using a hybrid of Artificial Neural Networks and Artificial Bee Colony (ANN–ABC) algorithm. Furthermore, the hybrid Artificial Neural Network–Particle Swarm Optimization (ANN–PSO) algorithm was utilized to select the most effective properties to estimate these characteristics. The results indicated that there are different peaks within this spectral range, and the spectral range for each peak gives different results. To ensure the stability of the proposed method, 1000 replications were performed for each estimate. The highest coefficients of determination, R2, for estimating the studied properties among the 1000 replicates were 0.898 for BrimA, 0.8 for firmness, 0.825 for acidity and 0.973 for starch content. The selection of the most effective wavelengths for estimating the properties produced five effective wavelengths for BrimA, nine for firmness, seven for acidity and five for starch content. In this case, the best R2 of the hybrid ANN–ABC among the 1000 iterations were 0.828, 0.738, 0.9 and 0.923, respectively.
 
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