Las imágenes aéreas en agricultura se usan desde hace décadas, a través de satélite o avioneta. Desde hace un par de años hasta la actualidad, con la aparición de los drones, se ha convertido en un tema de actualidad en el entorno de la “agricultura de precisión”.

Nuevos métodos de análisis para optimizar el uso del agua y corrección de errores de funcionamiento en sistemas de riego.

Las claves para que esta tecnología tenga tanto potencial de crecimiento en el sector agrícola es su coste asequible para el agricultor, por poco más de 3000€ puede tener un drone equipado con cámara multiespectral para volar su propias fincas. La computación en la nube ayuda a que el trabajo pesado de analizar y procesas las imágenes se haga a través de empresas externa, en cualquier lugar del mundo a través de una  plataforma online.

Esta técnica de optimización y generación de informes de resultados en pocas horas, ayudan al agricultor a poder realizar su propia captura de datos y transferir su mapa de vigor al GPS del tractor. Este tipo de análisis está actualmente al alcance del agricultor y con un poco de práctica, puede él mismo hacer vuelos de reconocimiento y generar mapas de sus fincas.

 

Drones y agricultura Universidad Internacional de Riego

Figura 1 Dosificación variable a través de drone ebee de la marca Parrot

Concretamente, en el control del riego, podemos obtener un indicador  aproximado entre niveles de salud de la planta y los coeficientes de uniformidad de riego a través del cálculo de NDVI. Otro método más sencillo es el análisis de una ortofoto (conjunto de fotos georeferenciadas) de colores reales RGB y poder observar de forma manual los alcances de los aspersores sobre una imagen aérea.  Actualmente el método más extendido y con mejores resultados precisos es el análisis de imágenes térmicas donde se observa una temperatura más elevada en las plantas con estrés hídrico o menor cantidad de aporte de agua.

Esta técnica de optimización y generación de informes de resultados en pocas horas, ayudan al agricultor a poder realizar su propia captura de datos y transferir su mapa de vigor al GPS del tractor y adecuar el trabajo del apero a una dosificación de fertilizantes según la sectorización obtenida. Este tipo de análisis, tanto NDVI como RGB está actualmente al alcance del agricultor y con un poco de práctica, puede él mismo hacer vuelos de reconocimiento y generar mapas de sus fincas.

Soluciones más avanzadas como mapas en 3D, análisis térmico o reconocimiento de objetos dentro de la visión artificial, requieren un mayor conocimiento y de ahí que se generan nuevo servicios más avanzados para dar soluciones al agricultor.

Grupos de investigación, como Ubudrone de Burgos, trabaja en la línea de obtener un patrón de funcionamiento de aspersores a través de visión artificial desde drones y a través de las imágenes, evaluar la tasa de rendimiento y alcances de cada aspersor. Una vez sectorizado el problema, estudiamos en terreno posibles averías o iniciar una revisión del dimensionamiento de tuberías y dotación del hidrante, para asegurar que es correcto.

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Figura 2 Estudio de Visión Artificial en Ubudrone, Patrón de rendimiento de los Aspersores

Otro ejemplo de trabajos realizados es el análisis efectuado orientado a leñosos y viñedo con la generación de un mapa en 3D donde se puede observar anomalías de crecimiento  y a través de su georeferenciación en GIS, poder acudir con un técnico de campo al lugar y testear la zona de forma presencial, de esa manera será mucho más rápido comenzar el tratamiento o subsanación del problema en cuestión.

Figura 3 Mapa 3D viñedo realizado por Ubudrone

Desde la Universidad Internacional de Riego se ha iniciado la formación en este tipo de área. A través del curso “Riego de precisión, programadores de riego, telecontrol y últimas tecnologías se introduce el uso de sensores aéreos mediante drones para iniciar al alumno en la  metodología y potencial de uso de esta información, para la optimización y seguimiento de los sistemas de riego.

La última tecnología en robótica (aérea o terrestre) y la integración de visión artificial al sector agrícola, serán las tecnologías con más tendencia  en los próximos años por lo que deberemos iniciarnos en comprender  términos tecnológicos en el mundo de la agricultura y entender su funcionamiento para aprovecharnos de ellas.

Figura 4 Mapa predicción de cosecha de Ubudrone, localización de racimos de uva y su volumen

 

 

Autor: Carlos Cambra

Ingeniero de Sistemas en Agricultura de Precisión

Profesor de Universidad Internacional de Riego.

 

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