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SENSORES LEJANOS

Cámaras multiespectrales

Los sensores de cámara de imágenes multiespectrales montados sobre los aviones teledirigidos agrícolas, drones, etc. permiten al técnico agricultor gestionar los fertilizantes, el riego, el suelo y los cultivos de forma más eficaz. Ver la salud del suelo y de los cultivos a simple vista está muy limitado. Las imágenes multiespectrales proporcionadas por este tipo de sensor permiten al técnico agricultor ver más allá del ojo humano.

Esta tecnología de teledetección utiliza las bandas de ondas verdes, rojas, rojas e infrarrojas cercanas para capturar imágenes visibles e invisibles de los cultivos y la vegetación que una vez procesadas, por un software especializado, producen índices de información significativos, que permiten al técnico agricultor monitorear, planificar y administrar la finca de manera más efectiva, ahorrando tiempo y dinero, además de reducir el uso de insumos (pesticidas, herbicidas, agua, etc).

← Fig: Dron Phantom 4 con cámara multiespectral de 6 bandas y una de ellas de imagen real

Las imágenes multiespectrales son una herramienta muy eficaz para evaluar la productividad del suelo y analizar la salud de las plantas.

↑ Fig: Izquierda: Imagen en el espectro visible (RGB) obtenida por un dron. Derecha: imagen mostrando el índice NDVI

¿Qué son las imágenes multiespectrales?

Un sensor de imagen multiespectral es aquel que captura imágenes en frecuencias específicas del espectro electromagnético. Las longitudes de onda pueden estar separadas por filtros o por el uso de instrumentos que son sensibles a longitudes de onda particulares, incluyendo las frecuencias más allá del espectro visible, como el infrarrojo, por lo que las imágenes espectrales permiten la extracción de información adicional que el ojo humano no puede captar.

El ojo humano es sensible sólo a longitudes de onda comprendidas aproximadamente entre 400 y 700 nm, lo que se conoce como el espectro visible; Dentro de estas los ojos pueden percibir una variedad de colores que van desde el violeta hasta el rojo, sin embargo, las longitudes de onda también pueden ser más cortas (ultravioleta) o más largas (infrarrojo) que las de nuestra vista visible. Aunque no podamos verlas, estas bandas de ondas invisibles son muy indicativas de las características agronómicas del suelo, las plantas y los cultivos.

← Fig. Sensor multiespectral para análisis de cultivos y gestión de la vegetación en agricultura de precisión, compuesto de seis sensores CMOS de 1/2.9”, incluyendo un sensor RGB para el espectro visible y cinco sensores monocromos para imagen multiespectral.

Este tipo de sensores normalmente intervienen en las siguientes verticalidades:

Riego de precisión:

La temperatura de las copas es un indicador valioso del estrés de las plantas. Las imágenes térmicas permiten a los agricultores evaluar periódicamente el estado fisiológico de las plantas y detectar cambios sutiles en la temperatura de las copas que podrían ser un indicador de estrés hídrico.

Por otro lado, determinar el tiempo, la frecuencia y la duración del riego es un factor importante en el rendimiento de la plantación ya que impacta directamente en la salud de los cultivos. Las imágenes térmicas proporcionan una poderosa percepción de la gestión de agua, ayudando a los operarios del riego a determinar el riego correcto e identificar pérdidas u obstrucciones en el sistema de irrigación mediante la diferencia de temperatura entre las copas de las plantas y la tierra.

También nos pueden ayudar a identificar obstrucciones y pérdidas en el sistema de riego a través de los efectos de la traspiración de las plantas o falta de agua en ellas y en el suelo. Las zonas con excesivo riego van a aparecer notablemente más frías que el resto del terreno. Las zonas sin agua mostrarán temperaturas más altas que las del resto del terreno

Predicción de enfermedades y plagas:

Con las imágenes multiespectrales, se puede identificar problemas que afectan la fisiología de las copas de las plantas. Las enfermedades, los insectos y los problemas de nutrientes a menudo causan daños fisiológicos antes de que los síntomas puedan verse en RGB. Usando los diferentes índices y compuestos multiespectrales de los datos con corrección de paneo, estos problemas pueden detectarse antes

Predicción de cosecha:

Los métodos populares de estimación del rendimiento de frutas como el conteo manual de frutas o el análisis de series temporales consumen tiempo y son caros. La combinación de imágenes RGB, multiespectrales y térmicas, posibilitan estimaciones del rendimiento más precisas que las manuales.