Contacto
El ICGC selecciona los parámetros a observar y las técnicas a aplicar en agricultura de precisión
La agricultura va ligada a la alimentación, y el aumento continuo de población mundial hace pensar en una optimización de los recursos relacionados. Así, en zonas donde el agua es escasa, se podrían regar sólo aquellas partes que realmente lo necesitan, y lo mismo pasaría con los nitratos y fertilizantes.
Paralelamente, se puede mejorar el rendimiento de los cultivos y aumentar la calidad de los productos resultantes, mediante un seguimiento específico de varios parámetros, tales como el estrés hídrico. Este seguimiento también permite la detección de enfermedades y disminuir sus efectos.
De hecho, algunos países ya aplican técnicas de agricultura de precisión, desde la medición y análisis de las condiciones que se dan en el cultivo, hasta la navegación automática de la maquinaria.
Aparte de estas mejoras productivas, la detección y control de variedades, como pueden ser de oliva y uva, favorece una justa distribución de ayudas administrativas a los agricultores, y un correcto cumplimiento de las normas establecidas por las denominaciones de origen, especialmente de vinos.
Alternativas
Esta obtención de datos se puede realizar en campo, logrando de esta forma un elevado grado de fiabilidad y facilitando la diversidad de información. Desgraciadamente la eficiencia de esta opción en grandes extensiones de terreno es escasa, y su validez casi nula cuando las medidas se efectuarán en una ventana de tiempo reducida.
Una alternativa sería, entonces, el uso de sensores de observación aerotransportados o embarcados en satélites, teniendo en cuenta la resolución de los mismos en cada caso y el tipo de información que se puede obtener.
Hay que decir, sin embargo, que se pueden optimizar los resultados de la solución anterior, complementándola con observaciones en campo, ya que sería posible una calibración y revisión de los resultados en cuestión, además del conocimiento de nuevas variables.
En cualquier caso, el proceso de los datos y su análisis posterior son primordiales en la obtención de resultados relevantes, siendo necesarios importantes conocimientos estadísticos y experimentación previa.
Descripción de la solución
El ICGC dispone de sensores hiperespectrales y térmicos
que permiten una captura de datos configurada según los requisitos que se plantean, sobre todo en cuanto a resolución espectral y espacial. Además, se ha llevado a cabo una exhaustiva experimentación con estos y son bien conocidos los parámetros a tener en cuenta.
Habitualmente se suelen efectuar calibraciones previos y medidas adicionales en campo, con el fin de obtener resultados precisos, además de aumentar el conocimiento de variables como la respuesta espectral de diferentes plantas en diferentes situaciones, y entrenar de esta forma el sistema.
Hay que remarcar que el ICGC evalúa cada caso, teniendo en cuenta las diversas vertientes que tiene la agricultura de precisión, y entonces selecciona los parámetros a observar y las técnicas a aplicar pertinentemente, planificando varios vuelos si es necesario (como en estudios donde la evolución fenológica o la diversidad de condiciones climatológicas son relevantes).
Por ejemplo, para la detección de variedades, se suele calcular NDVI, transformar las imágenes en componentes principales, evaluar índices estadísticos (Hellden, Short, Kia ...), etc. En cambio, para controlar el estrés hídrico de cara a mejorar la calidad de un producto, se pueden utilizar modelos empíricos como el llamado baseline, o la ecuación del balance energético, una vez medidos variables como la temperatura.
Hay que decir que, en general, se utilizan varios sensores (hiperespectral y térmico) para disponer del máximo de datos posibles y facilitar tareas como la discriminación de cultivos.
Por otra parte, el trabajo conjunto con entidades especializadas en los diferentes tipos de cultivos facilita el análisis de los datos en algunas de las aplicaciones.
Presentaciones
Artículos
- O. Viñas et al., Revista de Teledetección, 2009.
- Tree Species Classification from Aerial Images and Lidar in Agricultural Areas. A. Ruiz et al., Setmana Geomàtica, 2009.
- M. Torre et al., ISPRS Amsterdam, 2000.
Proyectos realizados
- Detección de variedades de uva en la Rioja.
- FARMSTAR: optimización de recursos orgánicos en campos de cereales. Francia.
Aplicaciones relacionadas
- ortoXpres
- Recursos hídricos
- Calidad de aguas
- Aplicaciones forestales
