Projekt obejmuje opracowanie i wdrożenie narzędzia opartego na integracji rozwiązań wykorzystywanych w sadownictwie. Będzie to narzędzie do maszynowego klasyfikowania i wnioskowania na podstawie danych wejściowych. System będzie posiadał zdolność pracy z sensorami w ramach jednego interfejsu. Źródłem danych meteorologicznych będą stacje meteorologiczne i czujniki zamontowane w obrębie sadu. Źródłem danych multispektralnych będą kamery zamontowane na BSP (bezzałogowy statek powietrzny). Przeprowadzone zostaną naloty fotogrametryczne. Dane wejściowe przejdą klasyfikację maszynową na wytrenowanych modelach. Efektem pracy klasyfikatorów będzie zbiór wniosków przedstawianych do oceny użytkownikowi końcowemu. Zostaną przeprowadzone pomiary glebowe. Zostaną pozyskane charakterystyki glebowe, wartości stężeń środków ochrony roślin zarówno w glebie, jak i w liściach i jabłkach. Komunikacja między sensorami terenowymi będzie mogła być zapewniona przez lokalny sprzętowy watch-dog, lub zewnętrzny serwer. Archiwizacja, przetwarzanie maszynowe danych wejściowych przebiegać będzie na wydzielonych serwerach infrastruktury obliczeniowej. Prezentacja danych wejściowych, wyników pracy systemu, notatek użytkownika, zostanie zapewniona w formie aplikacji webowej zgodnej z analizą hierarchii potrzeb użytkownika końcowego.
Operacja będzie składała się z 3 etapów: opracowanie koncepcji, prototypów i wdrożenie gotowej aplikacji. Projekt obejmie tereny sadów. W sadach będą założone stacje meteorologiczne i czujniki monitorujące stan sadu. Pozostałe obszary wskazane podczas operacji będą wykorzystane jako obszary testowe do trenowania modeli uczenia maszynowego w celu zapewnienia reprezentatywnej próby do modelowania warunków w sadzie na podstawie zobrazowań multispektralnych.