Tecnología

Viñedo y almendro: Automatización de análisis de imágenes adquiridas mediante vehículo aéreo no tripulado para una gestión sostenible de fitosanitarios

Redacción laagriculturadigital.com12/05/2019

Nuevas Tecnologías y Sanidad Vegetal en Viñedo y Almendro: A utomatización de análisis de imágenes adquiridas mediante vehículo aéreo no tripulado para una gestión sostenible de fitosanitarios

FRANCISCA LÓPEZ-GRANADOS. Head of IMAPING Group - Remote Sensing for Precision Agriculture. Crop Protection Department, Institute for Sustainable Agriculture. CSIC, Spanish National Research Council. CÓRDOBA (Spain) www.ias.csic.es/imaping

Figuras 1ª y 1b. Se aprecia el exceso de tratamiento fitosanitario que se aplica en ambas fotografías. Si se analizan las imágenes tomadas mediante drone justo antes de los tratamientos, se puede ajustar la cantidad de producto a aplicar al volumen real de cada cepa o árbol.

Investigadores pertenecientes al Grupo Imaping del Instituto de Agricultura Sostenible-IAS-Córdoba (Consejo Superior de Investigaciones Científicas, CSIC) han conseguido cartografiar y cuantificar de manera eficiente las características geométricas (altura, área foliar, volumen) de cada uno de los árboles en parcelas de almendro y de cada una de las cepas en parcelas de viñedo mediante el análisis automatizado de imágenes procedentes de un vehículo aéreo no tripulado equipado con sensores low-cost. Los resultados de estas investigaciones podrían tener un gran impacto en la optimización de fitosanitarios en el sector vitivinícola y de los frutales. En el caso de almendro, estos trabajos se han realizado en colaboración con investigadores del Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA-Alameda del Obispo-Córdoba, Junta de Andalucía).

Con el fin de evitar riesgos potenciales en el uso de agroquímicos, la Comisión Europea publicó el Reglamento (CE) 1107/2009 para la Comercialización de Productos Fitosanitarios dentro del cual se definió la Directiva 2009/128/CE para el Uso Sostenible de Fitosanitarios que recoge legislación específica para su utilización. En ella se destacan como elementos clave “el fomento del bajo consumo (reducción de las aplicaciones) y la utilización de dosis adecuadas de fitosanitarios”. Esta Directiva fue traspuesta a España a través del Real Decreto 1311/2012 (BOE nº 223) en el que se establece el marco de actuación para conseguir un uso sostenible de los productos fitosanitarios.

Por otra parte, hace más de dos décadas se empezó a considerar la necesidad de crear la base científica que permitiera desarrollar las tareas agrícolas (fitosanitarios, fertilización, riego, dosis de siembra, entre otros) mediante lo que se conoce como manejo localizado (en inglés Site-Specific Management) o Agricultura de Precisión cuya esencia es muy sencilla de entender y consiste en que las explotaciones agrícolas se gestionen dependiendo de las necesidades reales de cada zona del cultivo. Dos de los aspectos más relevantes para el desarrollo de la Agricultura de Precisión son: i) su plena consonancia con los reglamentos europeos y españoles mencionados, y ii) su compatibilidad para incorporar los conceptos y procedimientos relacionados con la Transformación Digital o Digitalización de la Agricultura (Agricultura 4.0).

Figura 2. Volumen de cada cepa en 3 parcelas de viña obtenido mediante análisis de imágenes obtenidas mediante vehículo aéreo no tripulado.

Actualmente la Agricultura de Precisión se está empezando a extender principalmente gracias a: i) accesibilidad de muchos agricultores y técnicos a Internet y dispositivos GPS en teléfonos móviles, tablets y equipos agrícolas para aplicaciones de fitosanitarios o fertilizantes, en sembradoras o en cosechadoras, ii) globalización del uso de foros y aplicaciones agronómicas que por ejemplo ayudan a identificar malas hierbas, daños por insectos o por hongos, iii) abaratamiento de sensores de humedad, clorofila, área foliar, entre otros, iv) disponibilidad de utilizar robots o imágenes adquiridas mediante vehículos aéreos no tripulados (o drones) gracias a unos costes más asequibles, y v) la existencia de programas informáticos o plataformas tecnológicas permiten unificar el almacenamiento multitemporal y el análisis de datos basado con frecuencia en aprendizaje automático (Machine Learning, Big Data) para facilitar la toma de decisiones.

Figura 3. Detalle del volumen obtenido en una de las parcelas de la Figura 2. En rojo las cepas con menor volumen. El procedimiento de análisis diseñado por el Grupo Imaping es capaz de distinguir el verdor de la cubierta vegetal que emerge entre las calles y el de las cepas. Ello es debido a que el análisis no se basa en píxeles y datos espectrales, si no en objetos (agrupaciones de píxeles homogéneos adyacentes).

Ana I. de Castro, investigadora del Grupo Imaping, expone que “aunque todos conocemos la elevada variabilidad que presenta la parte aérea de cada cepa o árbol en una parcela de viñedo o almendro, los fitosanitarios foliares (por ejemplo los antifúngicos) se aplican como si estas diferencias no existieran realizándose un exceso de tratamiento (Figura 1). Esta cantidad innecesaria de producto utilizado puede llegar a ser muy llamativa en el caso del viñedo y almendro donde a veces se pueden realizar hasta 4-5 tratamientos antifúngicos. Por ello existe una necesidad urgente de desarrollar procedimientos que mejoren la toma de decisiones existente y que se puedan utilizar, no sólo en viñedo y almendro, si no en cualquier cultivo leñoso (olivo y otros frutales)”.

Como parte de sus trabajos, las investigadoras explican “hemos volado las parcelas con un drone y después hemos analizado las imágenes mediante un conjunto de procedimientos automatizados cuantificando los parámetros geométricos (altura, área de la copa, volumen) que caracterizan el follaje y la forma o hábito vegetativo de cada cepa o árbol”. Si nos centramos en el vigor de las cepas, en las Figuras 2 y 3 se muestra qué volumen concreto tiene cada cepa. A partir de esta información se genera un mapa de tratamientos georreferenciado ajustando la cantidad de producto al volumen real de cada uno de ellos”.

Más información en los vídeos:

Viñedo: https://www.youtube.com/watch?v=3N-v2QxTTrw

Almendro: https://www.youtube.com/watch?v=XmtfifjTPGQ

Figura 4. Resultados del estudio multitemporal de la parcela de variedades de almendro con distintos estados de floración. En rojo más intensidad de la floración en la fecha en la que se tomaron las imágenes.

Como continuación de lo anterior, uno de los trabajos que actualmente estamos realizando en el Grupo Imaping pretende “determinar la fecha y duración de la floración, el volumen de copa y la producción en un conjunto de variedades de almendro de varios ensayos de mejora genética en varias zonas de Andalucía mediante análisis de imágenes de drones (Figura 4)”. Asimismo, “con los resultados obtenidos se demuestra que el análisis automatizado de las imágenes generadas con un vehículo aéreo no tripulado puede ser utilizado para optimizar el uso de fitosanitarios para hacerlos más rentables y sostenibles. Este estudio sienta las bases para elaborar un protocolo tecnológico de aplicación inmediata por usuarios finales (empresarios agrícolas, técnicos y mejoradores)”.

Los resultados de esta investigación conjunta IAS-CSIC e IFAPA aparecen publicados en las revistas Remote Sensing (de acceso abierto) y Biosystems Engineering:

A.I. de Castro, F.M. Jiménez-Brenes, J. Torres-Sánchez, I. Borra-Serrano, J.M. Peña, F. López-Granados. 2018. 3-D characterization of vineyard using a novel UAV imagery-based OBIA procedure for precision viticulture applications. Remote Sensing, 2018, 10(4): 584, doi:10.3390/rs10040584 (Open Access).

Torres-Sánchez, A.I. de Castro, J.M. Peña, F. M. Jiménez-Brenes, O. Arquero, M. Lovera and F. López-Granados. 2018 . Mapping the 3D structure of almond trees using UAV acquired photogrammetric point clouds and OBIA. Biosystems Engineering, 176: 172-184.

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