Los agricultores enfrentan presiones económicas y ambientales para reducir el uso de herbicidas, y la creciente prevalencia de malezas resistentes a los herbicidas amenaza la capacidad de controlar exitosamente los productos químicos. Las malezas compiten con los cultivos por los recursos, lo que reduce el rendimiento y la eficiencia de la cosecha. El amaranto Palmer se ha convertido en la maleza más problemática para los productores de cultivos en hileras en todo Estados Unidos.
Una planta de amaranto Palmer por metro de hilera reduce el rendimiento de la soja en un 32% y puede producir hasta 600.000 semillas. Además, el amaranto Palmer ha desarrollado resistencia a nueve sitios de presión diferentes, siete de los cuales se utilizan para el control de malezas post-emergentes. Asegurarse de que las malezas no produzcan semillas al final de la temporada es de suma importancia para prevenir el desarrollo de resistencia a los herbicidas.
La distribución espacial de las malezas en los campos agrícolas es desigual. Las malezas a menudo aparecen en grupos o parches, lo que permite dirigir los tratamientos herbicidas a parches o malezas individuales, reduciendo la cantidad de productos químicos aplicados al campo y mejorando así la gestión ambiental. En Estados Unidos, los costos totales de producción de las granjas de cultivos en hileras aumentaron un 26,6 % de 2017 a 2022, y los productos químicos representaron un promedio del 7,7 % de los costos totales. A medida que aumentan los costos de producción, los fabricantes buscan tecnologías para reducir los costos y mejorar la rentabilidad.
En las últimas décadas, las principales limitaciones en el desarrollo de tecnologías de visión artificial para la detección de malezas han incluido la falta de un procesamiento informático sólido y la variabilidad ambiental en los sistemas de producción donde la morfología y el ambiente de las plantas son dinámicos y las malezas a menudo pueden quedar ocultas por los cultivos.
Blue River Technology, ahora una subsidiaria de Deere & Company, desarrolló una tecnología de pulverización de precisión. En 2020, John Deere anunció públicamente el desarrollo de See & Spray para pulverizadores de cultivos en hileras.
John Deere ofrece actualmente tres sistemas para aplicaciones específicas: Select, Premium y Ultimate.
El sistema Select se compra de fábrica y está diseñado para aplicaciones verde sobre marrón o en barbecho/quemado que apuntan a cualquier vegetación en crecimiento en el campo.
El sistema Premium se puede comprar nuevo o actualizar en modelos seleccionados de 2018 y más nuevos con el sistema de cuerpo de inyector BoomTrac Pro 2.0 y ExactApply (Deere & Company).
La plataforma Ultimate se suministra de fábrica y funciona como el sistema Premium, pero tiene un sistema de tanque, pluma y bomba doble que permite aplicaciones amplias y específicas simultáneas.
Todos los sistemas utilizan visión artificial con cámaras, unidades de procesamiento de imágenes y sensores de altura instalados a lo largo del brazo. Además, See & Spray Select utiliza aprendizaje automático con un algoritmo patentado para cualquier vegetación y lanzamiento de aplicaciones. Premium y Ultimate utilizan el aprendizaje profundo y pueden ejecutar aplicaciones específicas en barbecho, maíz, algodón y soja, mientras que Select solo se puede utilizar en escenarios de barbecho.
Una de las principales preocupaciones con las aplicaciones específicas de visión artificial es la posibilidad de que se produzca un error de tipo I, o la cantidad de malezas que se consideraron incorrectamente como no malezas. Actualmente, See & Spray permite a los operadores personalizar una configuración de sensibilidad de detección que determina qué tan seguro está el algoritmo de que lo que las cámaras están “viendo” es hierba. Además, los operadores pueden cambiar el buffer de cobertura de pequeño, mediano o grande, lo que cambia el número y la duración de los disparos de las boquillas.
La investigación preliminar ha demostrado que la aplicación dirigida puede reducir la respuesta de la soja a los herbicidas y proporcionar un control de malezas comparable al de la aplicación convencional.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Arkansas, junto con colegas del Instituto Tecnológico de Monterrey y agrónomos de Blue River Technology, probaron la afirmación de John Deere de que See & Spray puede reducir el uso de herbicidas y proporcionar un control de malezas comparable a los aerosoles tradicionales en la soja.
Se realizaron experimentos durante 2 años en Kaiser, Arkansas y Greenville, Mississippi, para comparar aplicaciones de aspersión dirigidas con programas de herbicidas tradicionales en soja tolerante a glifosato/glufosinato/dicamba.
“Los tratamientos de precisión proporcionaron un control comparable al de los tratamientos convencionales con una reducción de ≤1% en la efectividad y un control general de ≥93% para el amaranto Palmer y varias otras malezas problemáticas. Además, las fumigaciones selectivas redujeron ligeramente los daños a la soja en un máximo de 5 puntos porcentuales en todas las estimaciones, aunque estos efectos no dieron lugar a un aumento del rendimiento en la cosecha. La relación entre el área de malezas y el área de aspersión objetivo también indica que el ángulo de aspersión puede influir en el ahorro potencial de herbicidas, ya que ángulos de aspersión más estrechos rocían menos área. En promedio, las pulverizaciones de precisión ahorraron entre el 28,4% y el 62,4% de los herbicidas post-emergentes. Según estos resultados, con configuraciones específicas de la máquina, los programas de aplicación específicos podrían reducir la cantidad de herbicida aplicado y al mismo tiempo proporcionar un control de malezas comparable al de los tratamientos convencionales”, concluyeron los autores del estudio.
Señalaron que durante las pruebas se utilizó una máquina especial. Mientras que las máquinas comerciales utilizan una pluma de 36,6 m, Blue River Technology (Santa Clara, California, EE. UU.) ha proporcionado una versión de investigación de estas plataformas para estudios en áreas pequeñas.
Una máquina de pruebas agronómicas (ATM) está diseñada para realizar todas las tareas de una máquina comercial y utiliza los mismos sensores, cámaras y procesadores que el producto que se vende. Se instalaron en el cajero automático cuatro cámaras, dos unidades de procesamiento de imágenes, una unidad GPS StarFire (Deere & Company) y tres sensores de altura del brazo para detectar malezas, localizar malezas y boquillas, y ejecutar aplicaciones. ATM también utiliza los mismos cuerpos de inyector con dos válvulas de solenoide, lo que permite aplicaciones específicas y de banda ancha simultáneas. En total hay 10 boquillas a una distancia de 38 cm entre sí.
La principal diferencia entre los pulverizadores ATM y comerciales es el sistema de suministro de fluido. El cajero automático utiliza dos compresores de aire a bordo con reguladores de presión en lugar de presurización mecánica y tiene la capacidad de conectar dos tanques de 18,9 L para un cambio eficiente entre tratamientos herbicidas.
Además, el cajero automático tiene paneles de control externos y en la cabina para cebar y activar el pulverizador y una computadora en la cabina para recopilar y recuperar datos de las unidades de procesamiento de imágenes.
Durante cada aplicación, ATM puede recopilar registros de cada sitio para su posterior análisis utilizando el software patentado de John Deere para cuantificar el área de malezas, el área de cultivo y el área de aspersión.
“En conclusión, los resultados de las evaluaciones de final de temporada con aplicaciones de precisión mostraron que ninguno de los programas de herbicidas logró un control del 100% porque había malezas debajo del dosel del cultivo. Es probable que estas malezas hayan sido pasadas por alto o hayan sido dosificadas parcialmente debido a la proximidad de malezas vecinas durante las aplicaciones y eventualmente hayan sido empujadas a través del dosel durante el envejecimiento de la soja. Otros experimentos con tinte azul han demostrado que las aplicaciones específicas pueden permitir que las malas hierbas pasen cerca de los cultivos. Es importante tener en cuenta que estos resultados pueden variar entre sistemas de producción y es probable que dependan en gran medida del programa de herbicidas y de la configuración de sensibilidad de detección de la máquina. Además, es probable que los diferentes sistemas de detección de otros fabricantes difieran en su efectividad y beneficios potenciales. Los estudios futuros tendrán en cuenta estos factores, entre otros”, señalaron los investigadores.
Fuente: Prensa de la Universidad de Cambridge. Foto: Michael Dodde, promoción de estudiantes graduados de 2023 de la Universidad de Arkansas.
