Agricultura de Precisión

Aumenta el rendimiento de tus cultivos
Ricardo DíazBy Ricardo Díaz 3 semanas ago
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El sector agrícola se encuentra en un proceso de transformación del modelo productivo que permita que la Renta Agraria pueda seguir creciendo. Para ello, las explotaciones deben seguir mejorando su rendimiento, siendo necesaria la incorporación de nuevas tecnologías que sean una ayuda real de modo que los agricultores puedan gestionar mayores extensiones con menor esfuerzo y de una manera más eficiente.

En la actualidad es necesario mejorar la sostenibilidad medioambiental mediante un consumo eficiente de los recursos que reduzca el impacto causado por el uso de insumos no optimizado: el regadío, los fertilizantes y los productos fitosanitarios. En este sentido, la Agricultura de Precisión (AP) puede actuar como palanca transformadora del sector, mejorando la gestión de los recursos y aumentando el rendimiento económico por cultivo.

La Agricultura de Precisión es un término agronómico que define la gestión de parcelas agrícolas sobre la base de la observación, la medida y la actuación atendiendo a la variabilidad que se produce en cada planta y en cada tipo de cultivo. Requiere de un conjunto de tecnologías formado por los diferentes tipos de sensores que captan las señales del suelo, de la planta y del entorno; los sistemas basados en Inteligencia Artificial para la ayuda a la toma de decisiones que permitan generar mapas y recomendaciones de actuación; y la mecanización y automatización de las operaciones agrícolas como son la fertirrigación, la aplicación de tratamientos fitosanitarios o la cosecha selectiva.

AINIA está contribuyendo al desarrollo y adaptación de nuevas tecnologías que se conviertan en herramientas que ayuden a la transformación y digitalización del sector agrario. En este sentido, AINIA está trabajando en el proyecto iDrone – hyperspectral analytics -, que se inició en 2018 y está próximo a finalizar, siendo apoyado por el IVACE y con la co-financiación de fondos FEDER.

El objetivo principal se centra en la aplicación de las últimas tecnologías de visión hiperespectral acoplada a dispositivos en vuelo no tripulado (drones y robots autónomos) y técnicas de Inteligencia Artificial y Big data analytics, para diseñar un modelo demostrativo de agricultura de precisión que posibilite la identificación, captura, análisis e interpretación inteligente de los parámetros de influencia en la producción agrícola (agronómicos, medioambientales y económicos), con el objetivo de facilitar su comprensión desde una visión integradora y dirigida a la optimización del rendimiento de las explotaciones agrarias.

Para la realización de este proyecto resulta clave la participación de agentes sociales vinculados directamente a la agricultura, como es el caso de la Asociación Valenciana de Agricultores (AVA-ASAJA), la cooperativa de segundo grado ANECOOP y el centro de experimentación de la Fundación CAJAMAR en Paiporta. Algunos de los cultivos clave que se están estudiando son los cítricos, la vid, el arroz, los pimientos y el caqui.

En el proyecto se está trabajando con dos tipos de vehículos que ayuden a la caracterización de los cultivos mediante sensores: los vehículos aéreos no tripulados (conocidos coloquialmente como drones) y los vehículos terrestres guiados automáticamente (AGVs). Los drones destacan por su flexibilidad para, en conjunción con las ópticas de las cámaras y la altura del vuelo, ajustar el campo de visión y la resolución de las imágenes en función de las necesidades particulares de la aplicación, obteniendo una resolución mucho mayor que la ofrecida por los satélites. Por su parte, los AGVs permiten medir ciertos cultivos desde poca altura y con una gran resolución en las imágenes, por lo que se puede combinar fácilmente información del fruto, de las hojas, del tronco y del suelo en que se encuentran las raíces de la planta.

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Imagen 1. iDrone sobrevolando campo de naranjos

idrone en invernadero

Imagen 2. iDrone midiendo en invernadero con pimientos

 

 

 

 

 

 

 

Imagen 3. Medida georreferenciada sobre árboles de caqui con cámara hiperespectrala e Imagen procesada que indica el nivel de clorofila con 1 cm de precisión

 

Para efectuar las medidas con el dron y AGV se ha incorporado una cámara hiperespectral capaz de medir en longitudes de onda del infrarrojo cercano. Las imágenes obtenidas se procesan y corrigen para generar un mapa georreferenciado del campo. Debido a la estabilidad de los aparatos y a la naturaleza lineal de las imágenes, el procesado es complejo y exigente, el cual ya se ha desarrollado dentro del proyecto. El AGV va equipado con un LIDAR para medir volúmenes en 3D de forma adicional, con el objetivo de estimar la masa foliar de las plantas objeto de análisis.

 

 

 

El dron sobrevuela los campos seleccionados siguiendo un recorrido preestablecido en el se mantienen constantes velocidad y altura, facilitando la toma y posterior tratamiento de las imágenes. Para estabilizarlas y georreferenciarlas se mide la orientación y posición de la cámara durante el vuelo gracias a un dispositivo GPS/IMU.

El AGV realiza un recorrido en línea recta entre los cultivos de interés, tomando medidas con la cámara y el LIDAR. Las imágenes procesadas de la cámara permiten conocer y caracterizar la planta, el dispositivo GPS/IMU geolocaliza esta y el LIDAR calcula la densidad foliar de la planta o la carga de fruta o aforo.

Mediante la tecnología desarrollada en este proyecto pretende desarrollar nuevos servicios que puedan ser de utilidad para mejorar el rendimiento de las explotaciones agrícolas, como por ejemplo la detección temprana de plagas y enfermedades, la optimización de la aplicación de tratamientos fitosanitarios, la predicción de la producción o carga de fruta y la optimización de la cosecha.

Si estás interesado en los resultados del proyecto y su aplicación directa en tu empresa, te atendemos personalmente.

Este proyecto está financiado por IVACE (Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial) y con la co-financiación de fondos FEDER.

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  Tecnología
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Jefe del departamento de Instrumentación y Automática de ainia

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