La frase es de Ana Isabel de Castro, investigadora del Instituto de Agricultura Sostenible, encuadrado dentro del CSIC (Consejo Superior de investigaciones científicas), y una de las autoras del sistema que permite detectar, con la ayuda de drones, malas hierbas en fases tempranas de los cultivos.
Los drones cada vez afinan más en agricultura de precisión. Y así lo demuestra este sistema desarrollado por investigadores españoles. Para conocer más en profundidad el alcance de este trabajo, en ToDrone hemos hablado con Ana Isabel de Castro, que pertenece al Grupo IMAPING, especializado en agricultura de precisión, dentro del Instituto de Agricultura Sostenible.
“El algoritmo que hemos desarrollado permite detectar las malas hierbas existentes en el cultivo, no solo entre las líneas, como se ha realizado hasta ahora en investigaciones anteriores, sino también dentro de las mismas”, explica de Castro, quien destaca que el procesamiento es totalmente automático y elimina los errores surgidos de tareas manuales practicadas con subjetividad.
“La detección y el mapeo se lleva a cabo en los estadios tempranos del cultivo, que es cuando la competencia entre malas hierbas y cultivo es mayor y, por tanto, se pueden producir las mayores pérdidas de cosecha debido a la presencia de estas malas hierbas”, apunta de Castro.
El equipo de investigadores que ha desarrollado el sistema
Beneficios para una agricultura de precisión
Los drones vuelan sobre el cultivo y toman imágenes. A partir de estas, el algoritmo desarrollado por los investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible crea un mapa, donde define las áreas que necesitan tratamiento con herbicidas y las que no. “El paso final del algoritmo consiste en elaborar mapas de tratamiento localizado en función de la abundancia y posición de las malas hierbas. Estos mapas que son generados en el momento óptimo de tratamiento e indican al agricultor donde debe realizar el tratamiento”.
Según nos explica de Castro, el algoritmo se ha probado durante varios años en cinco parcelas diferentes, en estado inicial de crecimiento de girasol y algodón. “En estos casos, los ahorros en el uso de herbicida respecto a la aplicación convencional en toda la parcela llegaron hasta el 80%”, destaca la investigadora especializada en agricultura de precisión.
El gasto de herbicidas en España en 2015 ascendió a 312 millones de euros, lo que representa el 36% del gasto total en fitosanitarios de ese año. Esta tendencia se ha mantenido durante los últimos 20 años. Con estas cifras justifica de Castro la necesidad del sistema desarrollado: “Cualquier medida o desarrollo tecnológico aplicado al control localizado de malas hierbas para reducir el uso de herbicida podría suponer grandes beneficios tanto a nivel económico como medioambiental”.
Aquí se puede ver el mapa de tratamiento localizado que ofrece el software (pinchar para ampliar imagen)
Cómo es el software
El algoritmo que han desarrollado estos investigadores españoles combina técnicas fotogramétricas, con inteligencia artificial (machine learning) y técnica de análisis de imagen basado en objetos.
La fotogrametría se emplea para generar la orto-imagen y el modelo tridimensional de la parcela. De aquí se extrae información sobre la posición, altura y tamaño de cada planta en los cultivos, así como de las malas hierbas. La inteligencia artificial (un tipo de esta, que se denomina machine learning o aprendizaje automático) realiza la selección automática de muestras para entrenar el algoritmo, utilizando como variable discriminatoria la altura de las plantas. De forma, que el software termine por ser capaz de distinguir, especialmente en base a la altura, entre malas hierbas y cultivo.
“Las técnicas de análisis de imagen basado en objetos permiten solventar el problema de similitud espectral, ya que el cultivo y las malas hierbas presentan el mismo color en estos estados iniciales de crecimiento”, explica de Castro sobre el sistema que han desarrollado.
El papel de los drones
El papel de la aviación no tripulada es esencial para el funcionamiento de este sistema. “Los drones permiten volar a baja altura y obtener imágenes de alta resolución espacial, cargar diferentes sensores que permitan abordar diversos objetivos, flexibilidad en la realización de los vuelos para adquirir las imágenes en momentos críticos del cultivo y con grandes solapes para la generación de modelos en 3D de las parcelas”, apunta la investigadora española.
Una de las ventajas que tienen los drones respecto a los aviones tripulados o los satélites es la alta resolución de sus cámara y su vuelo bajo. “Para la detección de malas hierbas dentro y fuera de las líneas del cultivo es necesario obtener imágenes de muy alta resolución espacial”, incide de Castro. “Además, el momento de la toma de las mismas tiene que coincidir con estados iniciales de crecimiento del cultivo”.
En este caso, el dron tiene que poder cargar con un sensor de 420 gramos, una cámara convencional modificada que los investigadores han usado para nutrir a su algoritmo.
Cómo se puede utilizar en un cultivo
La investigadora del Instituto de Agricultura Sostenible asegura que el sistema supone un ahorro económico para el agricultor, por la reducción en el uso de herbicida, que ya no se aplicaría en toda la parcela. (De ahí que también sea un beneficio para el medio ambiente en comparación con los tratamientos convencionales). Además, se evitan pérdidas de producción a causa de estas malas hierbas.
En verde, los cultivos; en rojo, las malas hierbas
“El momento fenológico en que se lleva a cabo la toma y análisis de las imágenes y la generación del mapa de tratamiento es cuando el cultivo es más sensible a la competencia de la mala hierba, cuando mayores pérdidas de producción podrían generarse en caso de no controlar dicha infestación”, señala de Castro.
El sistema deja unas instrucciones claras. “El agricultor recibiría un mapa de tratamiento en el momento idóneo de aplicación del herbicida, indicándole las zonas donde debe realizarse el tratamiento”.
Una tecnología abierta a todos
El trabajo ha sido publicado en la revista Remote Sensing. En ella se detalla el procedimiento a seguir para reproducir el algoritmo. Esto quiere decir que un usuario experto en teledetección podría desarrollar el sistema y utilizarlo. Así, cualquier empresa interesada en emplear esta tecnología puede hacerlo e incluso trabajar con los investigadores para ponerla en práctica, como apunta de Castro.
“Desde el grupo imaPing estamos abiertos a realizar colaboraciones que permitan explotar este procedimiento de manera útil a cualquier agricultor, cooperativa o empresa de gestión que esté interesada”, es su mensaje para invitar al mundo de la agricultura y las empresas de servicios drones a explorar las posibilidades del nuevo sistema.
Si eres una empresa y quieres ponerte en contacto con los autores de esta investigación, desde ToDrone te ayudamos a hacerlo. Escríbenos a pablobejerano[@]todrone[.]com.
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Los drones cada vez afinan más en agricultura de precisión. Y así lo demuestra este sistema desarrollado por investigadores españoles. Para conocer más en profundidad el alcance de este trabajo, en ToDrone hemos hablado con Ana Isabel de Castro, que pertenece al Grupo IMAPING, especializado en agricultura de precisión, dentro del Instituto de Agricultura Sostenible.
“El algoritmo que hemos desarrollado permite detectar las malas hierbas existentes en el cultivo, no solo entre las líneas, como se ha realizado hasta ahora en investigaciones anteriores, sino también dentro de las mismas”, explica de Castro, quien destaca que el procesamiento es totalmente automático y elimina los errores surgidos de tareas manuales practicadas con subjetividad.
“La detección y el mapeo se lleva a cabo en los estadios tempranos del cultivo, que es cuando la competencia entre malas hierbas y cultivo es mayor y, por tanto, se pueden producir las mayores pérdidas de cosecha debido a la presencia de estas malas hierbas”, apunta de Castro.
El equipo de investigadores que ha desarrollado el sistema
Beneficios para una agricultura de precisión
Los drones vuelan sobre el cultivo y toman imágenes. A partir de estas, el algoritmo desarrollado por los investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible crea un mapa, donde define las áreas que necesitan tratamiento con herbicidas y las que no. “El paso final del algoritmo consiste en elaborar mapas de tratamiento localizado en función de la abundancia y posición de las malas hierbas. Estos mapas que son generados en el momento óptimo de tratamiento e indican al agricultor donde debe realizar el tratamiento”.
Según nos explica de Castro, el algoritmo se ha probado durante varios años en cinco parcelas diferentes, en estado inicial de crecimiento de girasol y algodón. “En estos casos, los ahorros en el uso de herbicida respecto a la aplicación convencional en toda la parcela llegaron hasta el 80%”, destaca la investigadora especializada en agricultura de precisión.
El gasto de herbicidas en España en 2015 ascendió a 312 millones de euros, lo que representa el 36% del gasto total en fitosanitarios de ese año. Esta tendencia se ha mantenido durante los últimos 20 años. Con estas cifras justifica de Castro la necesidad del sistema desarrollado: “Cualquier medida o desarrollo tecnológico aplicado al control localizado de malas hierbas para reducir el uso de herbicida podría suponer grandes beneficios tanto a nivel económico como medioambiental”.
Aquí se puede ver el mapa de tratamiento localizado que ofrece el software (pinchar para ampliar imagen)
Cómo es el software
El algoritmo que han desarrollado estos investigadores españoles combina técnicas fotogramétricas, con inteligencia artificial (machine learning) y técnica de análisis de imagen basado en objetos.
La fotogrametría se emplea para generar la orto-imagen y el modelo tridimensional de la parcela. De aquí se extrae información sobre la posición, altura y tamaño de cada planta en los cultivos, así como de las malas hierbas. La inteligencia artificial (un tipo de esta, que se denomina machine learning o aprendizaje automático) realiza la selección automática de muestras para entrenar el algoritmo, utilizando como variable discriminatoria la altura de las plantas. De forma, que el software termine por ser capaz de distinguir, especialmente en base a la altura, entre malas hierbas y cultivo.
“Las técnicas de análisis de imagen basado en objetos permiten solventar el problema de similitud espectral, ya que el cultivo y las malas hierbas presentan el mismo color en estos estados iniciales de crecimiento”, explica de Castro sobre el sistema que han desarrollado.
El papel de los drones
El papel de la aviación no tripulada es esencial para el funcionamiento de este sistema. “Los drones permiten volar a baja altura y obtener imágenes de alta resolución espacial, cargar diferentes sensores que permitan abordar diversos objetivos, flexibilidad en la realización de los vuelos para adquirir las imágenes en momentos críticos del cultivo y con grandes solapes para la generación de modelos en 3D de las parcelas”, apunta la investigadora española.
Una de las ventajas que tienen los drones respecto a los aviones tripulados o los satélites es la alta resolución de sus cámara y su vuelo bajo. “Para la detección de malas hierbas dentro y fuera de las líneas del cultivo es necesario obtener imágenes de muy alta resolución espacial”, incide de Castro. “Además, el momento de la toma de las mismas tiene que coincidir con estados iniciales de crecimiento del cultivo”.
En este caso, el dron tiene que poder cargar con un sensor de 420 gramos, una cámara convencional modificada que los investigadores han usado para nutrir a su algoritmo.
Cómo se puede utilizar en un cultivo
La investigadora del Instituto de Agricultura Sostenible asegura que el sistema supone un ahorro económico para el agricultor, por la reducción en el uso de herbicida, que ya no se aplicaría en toda la parcela. (De ahí que también sea un beneficio para el medio ambiente en comparación con los tratamientos convencionales). Además, se evitan pérdidas de producción a causa de estas malas hierbas.
En verde, los cultivos; en rojo, las malas hierbas
“El momento fenológico en que se lleva a cabo la toma y análisis de las imágenes y la generación del mapa de tratamiento es cuando el cultivo es más sensible a la competencia de la mala hierba, cuando mayores pérdidas de producción podrían generarse en caso de no controlar dicha infestación”, señala de Castro.
El sistema deja unas instrucciones claras. “El agricultor recibiría un mapa de tratamiento en el momento idóneo de aplicación del herbicida, indicándole las zonas donde debe realizarse el tratamiento”.
Una tecnología abierta a todos
El trabajo ha sido publicado en la revista Remote Sensing. En ella se detalla el procedimiento a seguir para reproducir el algoritmo. Esto quiere decir que un usuario experto en teledetección podría desarrollar el sistema y utilizarlo. Así, cualquier empresa interesada en emplear esta tecnología puede hacerlo e incluso trabajar con los investigadores para ponerla en práctica, como apunta de Castro.
“Desde el grupo imaPing estamos abiertos a realizar colaboraciones que permitan explotar este procedimiento de manera útil a cualquier agricultor, cooperativa o empresa de gestión que esté interesada”, es su mensaje para invitar al mundo de la agricultura y las empresas de servicios drones a explorar las posibilidades del nuevo sistema.
Si eres una empresa y quieres ponerte en contacto con los autores de esta investigación, desde ToDrone te ayudamos a hacerlo. Escríbenos a pablobejerano[@]todrone[.]com.
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