Investigadores de la Universidad de Missouri han descubierto que una combinación de drones e IA puede ayudar a los agricultores a medir la salud de su maíz de forma más eficiente.
por la Universidad de Missouri
En lugar de depender de dispositivos portátiles , lentos e imprácticos para campos grandes, los investigadores inspeccionaron campos de maíz en el centro de Misuri utilizando drones equipados con cámaras especiales para capturar imágenes y datos. Al analizar las imágenes y los datos con inteligencia artificial , el equipo pudo estimar con precisión los niveles de clorofila, un indicador clave de la salud del maíz.
Las cámaras especiales del dron capturan diferentes longitudes de onda de luz que reflejan las plantas, como la luz infrarroja cercana y la luz de borde rojo, que son invisibles para el ojo humano pero están estrechamente relacionadas con la salud de las plantas.
Después de combinar estas imágenes de drones con datos del suelo, los investigadores de Mizzou utilizaron un tipo de IA conocida como aprendizaje automático para predecir rápidamente el contenido de clorofila en las hojas de maíz de todo el campo con gran precisión.
El estudio fue dirigido por Fengkai Tian, un estudiante de doctorado de Mizzou que trabaja en el laboratorio de Jianfeng Zhou, profesor asociado en la Facultad de Agricultura, Alimentación y Recursos Naturales.
«El objetivo de nuestro laboratorio es utilizar tecnologías innovadoras para mejorar la eficiencia de los sistemas agrícolas», afirmó Zhou, quien también es codirector de investigación del Centro de Investigación y Extensión Agrícola Digital de Mizzou. «La aplicación de nitrógeno ha sido uno de los mayores desafíos que enfrentan los productores de maíz. Queremos ayudar a los agricultores a aumentar su rendimiento utilizando menos productos químicos que puedan afectar al medio ambiente. La agricultura de precisión puede ayudar a los agricultores a aplicar nitrógeno en el momento oportuno, en el lugar adecuado y en la cantidad adecuada».
Dado que el maíz requiere mucho nitrógeno para crecer, conocer el contenido específico de clorofila de cada planta ayuda a los agricultores a decidir cuándo y cuánto fertilizante rico en nitrógeno aplicar a cada uno de sus cultivos. Un exceso de nitrógeno es costoso y perjudicial para el medio ambiente, mientras que una deficiencia puede dificultar el crecimiento de los cultivos.
Tian tiene la esperanza de que los drones puedan brindarles a los agricultores una herramienta para tomar decisiones más informadas sobre la gestión de los cultivos y, en última instancia, maximizar el rendimiento de los cultivos mientras ahorran tiempo y dinero y protegen el medio ambiente.
«En el futuro, los agricultores podrían contratar empresas de tecnología agrícola que puedan operar los drones y procesar todos los datos para que puedan beneficiarse de la tecnología sin necesidad de ser expertos en ella», afirmó Tian.
Tian agregó que si bien este estudio se centró en el maíz, que necesita mucho nitrógeno para crecer, la innovación de combinar imágenes de drones con aprendizaje automático puede eventualmente ayudar a informar a los agricultores sobre la salud de otros cultivos que dependen menos del nitrógeno, incluidos la soja y el trigo.
El estudio «Estimación del contenido de clorofila en hojas de maíz mediante imágenes multiespectrales aéreas y aprendizaje automático » se publicó en Smart Agricultural Technology . El estudio fue una colaboración entre Mizzou y el Servicio de Investigación Agrícola (ARS), la principal agencia de investigación científica del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos.
Más información: Fengkai Tian et al., Estimación del contenido de clorofila en hojas de maíz mediante imágenes multiespectrales aéreas y aprendizaje automático, Smart Agricultural Technology (2024). DOI: 10.1016/j.atech.2024.100719
