Jose A. Jimenez Berni

Investigación multidisciplinar en sistemas agrícolas a distintas escalas.
En esta línea de investigación tratamos de explicar las interacciones entre genotipo, ambiente y manejo agronómico (GxExM) utilizando herramientas de última generación como la fenómica de plantas o modelos de simulación de cultivos.
El objetivo fundamental es crear múltiples niveles de información sobre el estado de los cultivos y el ambiente en el que se desarrollan, que permitan optimizar la una toma de decisiones de manejo por parte del agricultor y mejorar los rendimientos de los sistemas agrícolas de clima mediterráneo.
Las tecnologías empleadas son muy diversas: sensores próximos y remotos (LiDAR, hiper/multi-espectral o térmico), redes de sensores, análisis masivo de datos (big-data) o algoritmos de aprendizaje automático (machine learning).

Berni, J. A. J.; et al. 2009. Mapping canopy conductance and CWSI in olive orchards using high resolution thermal remote sensing imagery. Remote Sensing of Environment. 113-11, pp.2380-2388.

Berni, J.A.J.; et al. 2009. Thermal and narrowband multispectral remote sensing for vegetation monitoring from an unmanned aerial vehicle IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 47-3, pp.722-738.

Ivan Simko; Jose A. Jimenez-Berni; Xavier R.R. Sirault. 2017. Phenomic approaches and tools for phytopathologists Phytopathology. American Phytopathological Society. 107-1, pp.6-17.

Deery, DM; Jimenez-Berni, JA, et al. 2014. Proximal remote sensing buggies and potential applications for field-based phenotyping Agronomy. MDPI AG. 4-3, pp.349-379.

Rebetzke, G; Jimenez-Berni, JA, et al. 2016. High-throughput phenotyping technologies allow accurate selection of stay-green Journal of Experimental Botany. 67-17, pp.4919-4924.

  • Desarrollo de metodologías de fenotipado de cultivos, tanto en campo como en condiciones controladas
  • Desarrollo de redes de sensores para la monitorización continua de cultivos, usando diversas tecnologías: térmico, hiperespectral, LiDAR
  • Desarrollo y calibración de modelos de simulación de procesos fisiológicos de cultivos
  • Correo electrónico: berni@ias.csic.es
  • Edificio anexo IAS – Despacho 6 planta alta
  • Teléfono: 957 49 91 75