Si pudiéramos llevar una máquina del tiempo al futuro, veríamos drones agrícolas trabajando junto con pulverizadores terrestres para un control de malezas totalmente automatizado.
Así lo afirman los especialistas estadounidenses en soja que participan en el campo fitosanitario en un proyecto apoyado por la Indiana Soybean Alliance.
En Estados Unidos, los agricultores mayores recuerdan caminar entre los sembrados de soja y arrancar las malas hierbas con las manos cuando eran niños para ganar dinero. El control de malezas ha avanzado mucho desde entonces, transformándose rápidamente gracias a nuevas tecnologías que van mucho más allá del trabajo manual e incluso del habitual pulverizador. Los investigadores de la Universidad Purdue, Brian Young y Dharmendra Saraswat, se están centrando en la automatización para mejorar las tecnologías de control de malezas en los campos de soja. El proyecto cuenta con el apoyo de Indiana Soybean Alliance.
Young, profesor y científico en malezas, aborda el tema desde la perspectiva del suelo y del banco de semillas. Saraswat, profesor de ingeniería agrícola y biológica, está desarrollando tecnología que combina vehículos aéreos no tripulados y vehículos terrestres no tripulados para sistemas sinérgicos de eliminación de malezas.
«El objetivo del proyecto es controlar más eficazmente las malas hierbas allí donde crecen, en lugar de tratar todo el campo de la misma manera», explica Young. «Tenemos la capacidad de fumigar sólo ciertas áreas de un campo y, gracias a los avances en robótica y sensores, estamos utilizando esta tecnología para encontrar formas de controlar las malezas de manera más efectiva».
Young busca optimizar el uso de herbicidas residuales en la soja para mejorar el control de malezas. Una forma es aplicar el herbicida en dosis más altas sólo cuando sea necesario.
«Al leer las etiquetas de los herbicidas, las tasas de aplicación se basan en la materia orgánica y la textura del suelo», explica Young. – Los agricultores suelen utilizar el promedio de los resultados de sus pruebas de suelo para aplicar la misma dosis de herbicida en todo el campo. Pero los campos no son uniformes en cuanto a contenido de materia orgánica o textura del suelo, y esto puede afectar el crecimiento de malezas”.
Young y su equipo están creando mapas de “recetas” que indican la variabilidad en el tipo de suelo en un campo para que las tasas de aplicación de herbicidas puedan cambiar en función de esa información. Normalmente, las tasas son más altas para suelos con alto contenido de arcilla y alto contenido de materia orgánica y más bajas para suelos más arenosos. Después del primer año de investigación, no vieron una respuesta consistente en el control de malezas utilizando únicamente indicadores del tipo de suelo.
Este año, Young consideró otro factor influyente: el banco de semillas del suelo. Se necesita más esfuerzo para detectar altas densidades de malezas, especialmente al comienzo de la temporada, cuando las malezas aún son pequeñas. Young rápidamente encontró áreas más obvias de poblaciones de malezas, como entradas a los campos, hileras finales y cerca de cursos de agua. Su equipo está agregando estas ubicaciones a los mapas de prescripción. Ahora, un investigador ha ido un paso más allá y ha utilizado imágenes satelitales tomadas durante la temporada de crecimiento para localizar áreas históricas con problemas de malezas.
«Las imágenes de satélite se toman aproximadamente una vez por semana y tenemos acceso público a estas imágenes durante los últimos cinco años», explica Young. “Con estas imágenes podemos hacernos una idea de dónde continúa ocurriendo el crecimiento de malezas, lo cual es un indicador del nivel del banco de semillas de malezas. Luego podremos centrarnos en tasas de aplicación de herbicidas más altas en esas áreas”.
Un mapa de prescripción puede ayudar a un agricultor a hacer que los herbicidas sean más efectivos aplicándolos en dosis variables y específicas: más o menos dependiendo del mapa de prescripción. Estos mapas están integrados en el rociador, lo que brinda a la tecnología de ver y rociar aún más información para aplicar herbicidas con éxito al comienzo de la temporada.
Otra parte de este proyecto de investigación analiza el manejo de malezas totalmente automatizado. Saraswat está coordinando agrodrones con fumigadores terrestres para un control más preciso de las malas hierbas.
«Nuestra idea es crear un sistema automatizado en el que un dron y un robot terrestre equipado con sensores puedan trabajar juntos para mejorar la gestión de los cultivos», afirma Saraswat. – Agrodrone captura lo que ve mientras vuela sobre el campo, analiza la imagen utilizando un mecanismo personalizable para identificar la maleza de interés sobre la marcha y transmite esta información al agricultor a través de un teléfono inteligente o directamente al pulverizador no tripulado. Él, a su vez, se pone a trabajar en las coordenadas dadas”.
Los vehículos aéreos no tripulados son buenos para explorar cultivos, aunque tienen limitaciones, incluidas limitaciones de energía debido a la duración de la batería y el peso total del dron, dice Saraswat. La coordinación del conocimiento de inteligencia del UAV con el robot terrestre permite que ambas máquinas automatizadas funcionen bien.
«Cuando comenzamos esta investigación, definimos un modelo para el UAV que identificaría dos elementos importantes: qué tipo de maleza es y dónde está ubicada», dice Saraswat. «Configuramos los drones con este modelo y nos aseguramos de que pudieran enviar esta información al robot en tierra».
Sin embargo, durante los experimentos, él y su equipo encontraron un obstáculo que debían superar.
“Una vez que el robot terrestre tuvo las coordenadas de la maleza, necesitaba saber cómo llegar hasta ella. Debido a que puede ser necesario girar al final de una hilera para alcanzar las plantas deseadas, mi equipo tuvo que experimentar con enfoques para garantizar que el rociador del dron no dañara accidentalmente las plantas durante estos giros. Para probar los enfoques de giro al final de la hilera, utilizamos técnicas de modelado avanzadas para crear un entorno virtual que reflejara los campos de los agricultores. La simulación les permitió experimentar con la capacidad de rotación del pulverizador no tripulado, lo que ayudó a evitar dañar las plantas”, explica el científico.
El siguiente desafío en el que se centran Saraswat y su equipo es desarrollar capacidades de navegación totalmente autónomas para que los drones rociadores lleguen a la planta objetivo ingresando coordenadas desde el agrodrone.
“A través de una combinación de mapeo preciso de la presión de las malezas y el tipo de suelo, reconocimiento aéreo mediante drones y robots herbicidas terrestres, el control de malezas en el futuro tal vez solo requiera que una persona llene el tanque y cambie la batería, muy lejos de la tediosa el deshierbe manual del pasado”, concluyeron ambos investigadores.
Fuente: SRIN Autor: Carol Brown.
En la foto del título, un ejemplo de un mapa de prescripción de campo (izquierda) muestra variaciones en el tipo de suelo que pueden afectar la cantidad de herbicida rociado. El equipo tomó muestras de suelo (derecha) para confirmar el tipo de suelo y recopilar datos adicionales, como los niveles del banco de semillas de malezas. Crédito de la foto: Brian Young.
