El seguimiento de los patrones de crecimiento de las plantas de cultivo proporciona a los agricultores una indicación clara del rendimiento potencial, lo que les permite modificar el manejo de los cultivos para impulsar la producción.
por la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah
Ahora, los investigadores de KAUST han demostrado que el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) de ala fija para recopilar datos sobre la altura de la vegetación a lo largo del ciclo de crecimiento del cultivo proporciona una forma sencilla y de bajo costo de monitorear la salud de las plantas a escala de toda la granja.
“Los agricultores habitualmente tienen problemas para identificar las áreas de sus campos que necesitan atención: no pueden ver lo que está sucediendo en un campo de maíz de 2 metros de altura y 800 metros de diámetro”, dice KAUST Ph.D. estudiante Matteo Ziliani, quien trabajó en el proyecto con colegas bajo la supervisión de Matthew McCabe.
“En consecuencia, los agricultores a menudo fertilizan y riegan los campos de manera uniforme, independientemente de las áreas que necesiten más o menos. Los UAV podrían ayudar a lograr una agricultura de precisión eficaz, ahorrando dinero y recursos y produciendo cultivos de mejor calidad .
Ziliani se propuso demostrar que los datos de imágenes recopilados por los UAV son tan útiles como los datos recuperados por un escaneo láser LiDAR más costoso. Para hacer esto, el equipo tomó varias imágenes del mismo campo de maíz de 50 hectáreas en diferentes puntos durante la temporada de crecimiento: un conjunto de imágenes en color tomadas por UAV y el otro por LiDAR terrestre. Los investigadores utilizaron cada conjunto de imágenes para construir modelos de dosel tridimensionales y para comparar qué tan cerca las imágenes del UAV replicaban los datos precisos de LiDAR.
“Podemos crear modelos tridimensionales de objetos utilizando conjuntos de imágenes bidimensionales tomadas desde diferentes ángulos de la misma manera que el cerebro humano procesa nuestra visión binocular “, dice Ziliani.
Los mapas de campo digitales generados con datos de UAV proporcionaron una representación precisa de la altura del cultivo a lo largo del tiempo, comparable a los creados con LiDAR. Ziliani reconoce que se necesita más trabajo, por ejemplo, la potencia computacional requerida para procesar los datos es actualmente demasiado grande para ser procesada por una computadora de escritorio promedio.
Además, cuando las plantas eran muy jóvenes, el UAV luchó para recoger sus detalles estructurales. Esto podría resolverse volando a niveles más bajos, pero esto limita el área cubierta en el tiempo de vuelo disponible, que a su vez está relacionado con la duración de la batería . De hecho, será necesario mejorar la duración de la batería si se quiere que la tecnología UAV alcance su potencial para monitorear cultivos en regiones más grandes, buscar focos de tierra productiva e improductiva o examinar los daños causados por tormentas.
