Asymetree nace del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC. Cada recomendación de riego que da SAQIA se apoya en investigación publicada y revisada por pares — y aquí puedes comprobarlo.
Asymetree es una spin-off del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC), en Córdoba. Nuestro origen es el grupo de Agronomía del instituto, que lleva décadas estudiando las relaciones agua-planta en los leñosos mediterráneos: cuánta agua necesita de verdad un olivo o un almendro, en qué momentos de la campaña el déficit cuesta cosecha y en cuáles se tolera sin penalización.
Ese conocimiento —coeficientes de cultivo, umbrales de estrés, estrategias de riego deficitario— existía en artículos científicos y ensayos de campo. SAQIA es la forma de llevarlo a la finca: los mismos métodos, aplicados a tus árboles, con tus datos.
Un árbol que transpira bien se refrigera; uno que pasa sed se calienta. Nuestro equipo fue pionero en medir ese fenómeno desde dron con cámaras térmicas y en convertirlo en un índice operativo, el CWSI, que detecta el estrés hídrico árbol a árbol antes de que sea visible.
El volumen de copa determina cuánta agua demanda cada árbol. Con LiDAR, la estructura de la plantación completa —altura, copa, marras, topografía— se mide en una mañana con precisión de centímetros. Es la línea base sobre la que se documenta cualquier mejora.
Coeficientes de cultivo específicos y riego deficitario controlado: aplicar el déficit en las ventanas fenológicas donde el árbol lo tolera y regar en las que no. Décadas de ensayos del IAS-CSIC en olivar y almendro sostienen el criterio con el que SAQIA calcula cada plan de riego.
Una selección de los trabajos del equipo y del grupo del IAS-CSIC en los que se apoya SAQIA. Todos con enlace a la publicación original.
Rafael Orozco-Moran · Jose A. Jimenez-Berni · Elias Fereres · Francisco Orgaz
Scientia Horticulturae, 2026, 357, 114652
Cuantifica el impacto de la heterogeneidad estructural de los árboles, estimada a partir de la cobertura del suelo medida con LiDAR, sobre las relaciones agua-producción en un almendro comercial. El manejo convencional del riego ignora la variabilidad de tamaño dentro de cada unidad de riego, lo que conduce a un uso ineficiente del agua.
doi.org/10.1016/j.scienta.2026.114652Rafael Orozco-Moran · Jose A. Jimenez-Berni · Elias Fereres · Francisco Orgaz
Agricultural Water Management, 2025, 313, 109455
Metodología de programación del riego en almendro que integra el balance hídrico con sensores de teledetección remota y proximal para la estimación individualizada del coeficiente de cultivo (Kc). La caracterización de cada árbol con LiDAR y sensores multiespectrales permite ajustar las dosis de riego a la heterogeneidad real de la plantación.
doi.org/10.1016/J.AGWAT.2025.109455Jose A. Jimenez-Berni · D.M. Deery · P. Rozas-Larraondo · A.T.G. Condon · G.J. Rebetzke · R.A. James · W.D. Bovill · R.T. Furbank · X.R.R. Sirault
Frontiers in Plant Science, 2018, 9, 237
Metodología de fenotipado de alto rendimiento mediante LiDAR terrestre para determinar automáticamente la altura de planta, la cobertura y la biomasa aérea en condiciones de campo, con aplicación directa en la caracterización estructural de cultivos.
doi.org/10.3389/fpls.2018.00237M. López-López · M. Espadafor · L. Testi · I.J. Lorite · Francisco Orgaz · Elias Fereres
Irrigation Science, 2018, 36 (4–5)
Caracteriza las necesidades hídricas del almendro adulto bajo distintos niveles de demanda atmosférica en condiciones mediterráneas, aportando coeficientes de cultivo específicos que fundamentan una programación del riego más eficiente.
doi.org/10.1007/s00271-018-0582-2D. Moldero · Á. López-Bernal · L. Testi · I.J. Lorite · Elias Fereres · Francisco Orgaz
Irrigation Science, 2021, 39 (4)
Análisis plurianual del efecto del déficit hídrico sobre la producción del almendro. Identifica los umbrales de reducción de agua que optimizan la productividad marginal y la sostenibilidad económica del cultivo en escenarios de escasez.
doi.org/10.1007/s00271-021-00720-8J.A.J. Berni · P.J. Zarco-Tejada · L. Suárez · Elias Fereres
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47 (3), 722–738
Primer sistema operativo de teledetección térmica y multiespectral embarcado en dron para monitorizar el estado hídrico y nutricional de la vegetación a escala de árbol individual. Trabajo de referencia internacional en teledetección agrícola con drones.
doi.org/10.1109/TGRS.2008.2010457J.A.J. Berni · P.J. Zarco-Tejada · G. Sepulcre-Cantó · Elias Fereres · F. Villalobos
Remote Sensing of Environment, 2009, 113 (11), 2380–2388
Metodología para cartografiar la conductancia de copa y el índice de estrés hídrico del cultivo (CWSI) en olivar mediante imagen térmica de alta resolución. Establece la viabilidad de detectar el estrés hídrico árbol a árbol, la base de la gestión diferenciada del riego en leñosos.
doi.org/10.1016/j.rse.2009.06.018Las visitas técnicas, los planes de riego y las revisiones de campaña los firman personas con nombre, apellidos y trayectoria científica contrastable.
Cofundador · Agronomía de precisión
Especialista en gestión de precisión de cultivos leñosos. Ha desarrollado y validado metodologías de caracterización estructural con LiDAR y programación del riego basadas en sensores de planta en explotaciones comerciales de almendro y olivar.
Cofundador · Sensores y teledetección
Experto en teledetección con drones y sensores de proximidad para el diagnóstico del estado de los cultivos. Pionero en el uso operativo de cámaras térmicas embarcadas en dron para agricultura.
Cofundador · Ingeniería de hardware y sensores
Ingeniero industrial responsable del diseño y fabricación de los sensores de planta y la red de comunicaciones de campo. Integra hardware, firmware y sistemas LoRaWAN para despliegues en finca.
«Cuando SAQIA te recomienda un riego, detrás no hay una caja negra: hay literatura científica publicada y años de campo.»
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