AGRICULTURA DE PRECISIÓN

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Sensores lejanos

Un sensor lejano o remoto es un equipo electrónico que nos permite recolectar información, datos, a distancia, sin estar físicamente en contacto con la planta o el suelo. Una definición muy común es:

“Sistema de detección y medida a distancia, generalmente empleados desde vehículos aéreos no tripulados o satélites, con los que se obtiene información meteorológica, de suelo, de la cubierta vegetal, etc. Para tales medidas se utilizan sistemas de detección activos y pasivos.”

Observar la tierra desde las alturas o el espacio, es posible hoy en día debido al desarrollo de la tecnología actual, cada vez más precisa y barata.

Las ventajas de los sensores remotos son varias: es un método no invasivo, no destructivo, rápido (permite el registro de datos en tiempo real) y permite trabajar a diferentes escalas (a nivel de planta, cubriendo parcelas, cubriendo grandes áreas de cultivo), por lo que se puede obtener información cuantitativa sobre la variabilidad de temperatura, enfermedades, producción, etc., de los cultivos.

Una de estas principales herramientas utilizadas en agricultura de precisión y que está innovando en el sector es el uso de sensores remotos montados sobre vehículos aéreos no tripulados (UAV). Se cree que el uso de esta tecnología y los sensores montados sobre ellos, en los próximos años, estará muy extendido entre los agricultores. Estos equipos, no tienen “piloto”, sino una persona que los controla a distancia, y los sensores que se montan a bordo son de muy diversa índole, siendo principalmente cámaras RGB y NIR, y Cámaras Multiespectrales.

Veamos seguidamente los sensores remotos más utilizados:

↑ Fig: Fotografía de una cámara RGB

Cámaras RGB

La radiación o espectro visible, o simplemente «luz», es aquella capaz de causar una sensación visual; su longitud de onda está comprendida entre 380 y 780 nm. Las cámaras RGB captan las ondas del espectro visible, las que producen la sensación visual, es decir captan las mismas ondas que el ojo humano, o sea ven los mismos colores. El acrónimo RGB significa Rojo (red), Verde (green) y Azul (blue). A partir de estos tres colores primarios, se forman todos los colores visibles como el violeta, el naranja y el amarillo.

Al igual que los ojos humanos, este tipo de cámara no captura algunas frecuencias, incluidos los rayos ultravioleta e infrarrojos (importantes para la teledetección).

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Coloquialmente, sólo la parte visible (VIS) de la radiación electromagnética se denomina luz. Abarca la región de longitudes de onda desde 380 nm (violeta) hasta 780 nm (rojo). Los límites de esta región están definidos por la sensibilidad del ojo humano.

Cámaras Térmicas/NIR

La radiación infrarroja es una radiación óptica de longitud de onda comprendida entre 780 nm y 1 mm; la región infrarroja se divide en: IRA (780-1400 nm, Infrarrojo cercano); IRB (1400-3000 nm, Infrarrojo medio) e IRC (3000 nm-1mm, Infrarrojo lejano).

Todos los objetos emiten radiación infrarroja (calor), y esta emisión es mayor cuanto más calientes se encuentren. Las cámaras térmicas son capaces de captar estas radiaciones, en concreto las utilizadas en drones suelen estar calibradas para trabajar con el infrarrojo térmico, entre las 8 y 14 micras (8000 y 14000 nm), y son capaces de captar diferencias de decimas de grado centígrado, con lo que la precisión, por ejemplo, en la detección de la temperatura de los cultivos es importante, siendo esta variable un indicador de estrés hídrico de la planta.

El procesado de imágenes termográficas es algo más complejo que las de espectro visible. Si bien las cámaras RGB llegan a tener sensores de más de 20 Megapixels, en el caso de las térmicas lo habitual es que no superen el megapixel. Resoluciones máximas de 640×512 suele ser una resolución habitual.

Fig: Cámaras térmicas que ofrecen imágenes de la temperatura de los cultivos durante su crecimiento. Izquierda: cámara para ser montadas en diferentes tipos de plataformas aéreas. Derecha: Cámara para ser montada sobre poste y cerca del cultivo, pero sin contacto →

↑ Fig: Imagen térmica mostrando dos líneas y entrelinea de un viñedo

Las cámaras NIR (Near Infrared) o infrarrojo cercano, son muy importantes para la detección en la agricultura. Hoy en día este rango es uno de los más utilizados en teledetección, ya que proporciona una valiosa información sobre el estado fisiológico y sanitario de las plantaciones, aparte de detectar situaciones de estrés hídrico.

Cámaras multiespectrales o hiperespectrales

Las cámaras multiespectrales o hiperespectrales son cámaras que tienen múltiples sensores para capturar diferentes espectros de onda reflejadas. Estas cámaras son capaces de captar frecuencias invisibles al ojo humano, como el infrarrojo. Las imágenes obtenidas se pasan por un software especifico que nos ofrece índices diversos que nos ayudan en las diferentes aplicaciones que tengamos en nuestra plantación. Estos índices nos ayudan a detectar enfermedades, ver la tasa de crecimiento, el estrés hídrico de la planta, etc.

Las cámaras multiespectrales son aquellas que poseen de 3 a 10 bandas. Un ejemplo de sensor multiespectral es el localizado en el satélite Landsat-8.

Los sensores hiperespectrales pueden poseer cientos o miles de bandas, con anchos de unos pocos nanómetros (10-20 nm). Un ejemplo de este tipo de sensor es el fallido satélite TRW Lewis (1997); o los sensores Hyperion, con 220 bandas (0,4 – 2,5 micrómetros) y que generan imágenes de 30 m de resolución.

← Fig: Cámara Multiespectral de cinco bandas para montaje sobre un dron

LIDAR

LIDAR son las siglas de Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging. Es una tecnología que permite determinar la distancia desde un emisor a un objeto o superficie utilizando un haz láser, la distancia al objeto se determina midiendo el tiempo de retraso entre la emisión del pulso y su detección a través de la señal reflejada.

Últimamente, la tecnología LIDAR se está aplicando para muchas soluciones:

- - Incorporada a un medio aerotransportado, permite obtener una mayor densidad de medidas de la estructura de la vegetación (alturas y coberturas principalmente) que cualquier otro sistema conocido, presentando la ventaja frente a otros sensores de poder penetrar en la cubierta vegetal y capturar de esta forma información de diferentes estratos de vegetación.
  - Montado en un vehículo todoterreno, se puede obtener la información sobre las características geométricas y estructurales de las plantaciones frutales. Conocer y tener en cuenta las dimensiones externas del dosel foliar (altura, anchura y volumen), así como también las características internas y la estructura de la copa (porosidad, ocupación del espacio e índice de área foliar) puede, por ejemplo, mejorar la poda o el manejo de los fitosanitarios (El conocimiento de las características geométrico-estructurales de las plantaciones permite optimizar el uso de recursos y, con ello, reducir el impacto medioambiental y económico de su aplicación).
  - Montado en un vehículo todoterreno, puede ayudarnos en la detección, caracterización de frutos y estimación de cosechas frutícolas. La detección de frutos en campo resulta fundamental para realizar previsiones precisas de la cosecha, para progresar en la recolección robotizada o para optimizar las operaciones de aclareo, entre otras muchas aplicaciones.

Fig: Izquierda. Sistema LiDAR 3D (+ antena GNSS) escaneando un manzano. Fuente: Gené-Mola et al. (DOI: 10.1016/j.compag.2019.105121 ). Derecha: De izquierda a derecha: imagen RGB del manzano; nube de puntos LiDAR; manzanas detectadas a partir de la intensidad de señal reflejada. Fuente: Gené-Mola et al. (DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2019.08.017) →

↑ Fig: Valores más comunes e índices obtenidos de los diferentes sensores lejanos más usuales

Aplicaciones de los sensores remotos

Las aplicaciones en el campo de la Agricultura y la Ganadería son innumerables, desde la vigilancia y control de plagas, hasta el control del riego. Principalmente:

- - Elaboración de mapas de reflectancia.
  - Generación de mapas espectrales para índices agrícolas como el NDVI.
    Control de estrés hídrico.
  - Predicción de plagas, enfermedades, producción mediante cámaras multiespectrales.
  - Detección de malas hierbas.
  - Gestión de la fertilización.