Ojos en el cielo para los agricultores: 5 formas en que los Drones cambiarán la agricultura

Desde detectar fugas hasta patrullar en busca de plagas, los drones están haciendo múltiples tareas en el campo

Por Rachel Ehrenberg

No hace mucho tiempo, los drones en una granja significaban abejas macho, esenciales para una colmena saludable. Pero como el bagre , la nube y el virus , el dron ha adquirido un nuevo significado en la era de la alta tecnología.

Los drones, la variedad de robots voladores pequeños, están iniciando una nueva revolución agrícola, dice el especialista en información Gerard Sylvester, editor de un nuevo informe sobre drones y agricultura de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación y la Unión Internacional de Telecomunicaciones. Las estimaciones sugieren que el mercado agrícola para las máquinas será de miles de millones de dólares en los próximos años. A medida que los agricultores intentan adaptarse al cambio climático y enfrentar otros desafíos, dice Sylvester, los drones prometen ayudar a que toda la empresa agrícola sea más eficiente.

Cuando están equipados con cámaras y otros dispositivos de recopilación de datos, los drones proporcionan un "ojo en el cielo", explorando las plagas de plantas olugares secos que necesitan más atención. En algunos países, los drones ya se usan regularmente para entregar fertilizantes o pesticidas; Se estima que uno de cada tres cuencos de arroz servidos en hogares japoneses se cultiva con la ayuda de pesticidas rociados desde un helicóptero no tripulado. Otras tareas aún no se han generalizado. Los agricultores estadounidenses, incluidos los productores de uva en California y Nueva York, han estado experimentando con drones para estudiar áreas de "bajo vigor" en las que puede faltar agua o el suelo no está a la altura del tabaco.

Si bien los drones aspiran a verlo todo, todavía hay puntos ciegos: por ejemplo, distinguir una maleza de un cultivo requiere poderes de percepción particulares. Y siguen existiendo desafíos terrenales, que incluyen cómo analizar e interpretar las cantidades de datos recopilados por los dispositivos deslizantes, y cómo y con quién se compartirán dichos datos. Sin embargo, los drones probablemente pronto se convertirán en una pieza estándar de maquinaria agrícola. Estos son algunos ejemplos de los muchos trabajos potenciales para estos robots voladores:

Evaluación de cultivos

El monitoreo de campos requiere tiempo y mano de obra. Los drones pueden barrer y hacer inventario, inspeccionando las plantas de crecimiento lento que podrían necesitar un golpe de nitrógeno o algún otro remedio. Los sensores que miden longitudes de onda particulares de luz absorbida y reflejada por las plantas pueden generar imágenes de contraste de color que resaltan las áreas problemáticas en un campo. Las imágenes generadas a partir de estos datos incluyen mapas NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada), que se han creado durante mucho tiempo utilizando satélites y aviones mediante el cálculo de la relación de la diferencia de radiación de infrarrojo cercano y luz visible. Los sensores más nuevos aprovechan las longitudes de onda adicionales en el espectro de luz y pueden agregar filtros y otros trucos para mejorar la resolución. No solo se puede distinguir el suelo, los cultivos y los bosques, pero las plantas enfermas también se pueden detectar porque las plantas estresadas o deshidratadas reflejan la luz de manera diferente. Investigaciones recientes muestran que estos datos espectrales puedenrevelar cultivos que han sido dañados por el pesticida a la deriva dicamba, y pueden detectar malezas resistentes a herbicidas que crecen entre hileras.

Diferenciar una maleza de una planta de cultivo en una fila sigue siendo un desafío. "El verde es verde", dice el ingeniero agrónomo Yanbo Huang de la Unidad de Investigación de Sistemas de Producción de Cultivos del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos, en Stoneville, Mississippi. Está trabajando en algoritmos para determinar cosas como la forma y la textura de las hojas que, combinadas con la información de imágenes, podrían distinguir el algodón del cangrejo.

Contar ganado

Los ganaderos con mucha tierra para cubrir están utilizando drones para realizar un seguimiento de su ganado y examinar dónde se necesitan reparar las cercas. Cuando están equipados con cámaras termográficas de alta definición y cámaras con capacidad para la noche, los drones también pueden ayudar a detectar animales no deseados que podrían estar devastando una manada. (Tales drones también se han convertido en una herramienta para rastrear a los cazadores furtivos humanos en lugares como el Parque Nacional Kaziranga de India, hogar del rinoceronte de un cuerno).

Los primeros esfuerzos de la NASA para monitorear la vegetación que crece en las Grandes Llanuras vía satélite condujeron al desarrollo del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Este criterio visual de vegetación vegetal es posible porque las hojas de la planta absorben y reflejan diferentes longitudes de onda de la luz: la clorofila en las hojas sanas absorbe la luz visible (se refleja algo de verde, que vemos) mientras refleja la luz infrarroja cercana. Una hoja amarilla estresada y una hoja muerta (así como rocas como tierra) reflejan y absorben estas longitudes de onda de manera diferente. Los drones equipados con sensores pueden recopilar estos datos espectrales y crear mapas que muestren la variabilidad en la salud de los cultivos. Los ajustes modernos (sensores para longitudes de onda de luz adicionales o el uso de filtros o láseres, por ejemplo) y los análisis más sofisticados ofrecen una resolución mejorada para los agricultores que desean una evaluación rápida de un campo.

Monitoreo de enfermedades

Sin un escrutinio minucioso, los patógenos que se marchitan, marchitan y dañan los cultivos pueden escapar a la detección y propagación. Si bien las tecnologías de imágenes espectrales pueden revelar plantas amarillentas dentro de los campos verdes, Schmale de Virginia Tech está utilizando drones para descubrir patógenos de alto vuelo incluso antes de aterrizar. Ha capturado esporas en el aire del hongo Fusarium graminearum , que puede devastar el trigo y el maíz, que han recorrido kilómetros y más. Si un agricultor sabe de un brote de patógeno en un condado cercano, el muestreo de aire podría proporcionar una alerta sobre su inminente llegada. Las agencias federales y estatales también podrían monitorear los patógenos a mayor escala, permitiendo a los agricultores estar preparados antes de que ocurran los brotes.

Vigilancia del agua

Muchos campos no son uniformemente planos. Algunas secciones pueden secarse más rápido que otras o el equipo de riego las puede perder. Las imágenes espectrales y térmicas pueden revelar puntos secos donde los cultivos se marchitarán. Las imágenes también pueden detectar fugas en equipos y canales de riego. Además, los agricultores pueden evaluar la topografía de su tierra con tecnologías de escaneo láser en el aire o software que une miles de fotos aéreas de alta calidad en mapas 3D. Estos mapas pueden identificar las cuencas hidrográficas, revelar la dirección del flujo de agua en la base de cada árbol en un huerto e identificar otras características de la tierra que influyen tanto en la salud del cultivo como donde la erosión del suelo podría convertirse en un problema.

Polinizadores mecánicos.

Los drones de abejas reales no ayudan con la polinización, pero el tipo de robot volador algún día puede ayudar a las abejas reales. Una nueva empresa con sede en Nueva York ha desarrollado drones de descarga de polen que han ayudado a polinizar huertos de almendras, cerezas y manzanas. La compañía informa que sus drones pueden aumentar las tasas de polinización en un 25 por ciento a 65 por ciento, aunque los análisis externos que verifican esos números aún no se han hecho. Pero algunos productores de frutas son optimistas de que los drones podrían resultar útiles en los huertos, especialmente si una ola de frío mantiene a las abejas vivas atadas a la colmena durante la ventana de floración de los árboles.