Deteccion temprana de malas hierbas mediante drones

Un sistema ideado por investigadores españoles logra una precision del 95% en campos de girasol y del 79% en maiz.

Hasta ahora existian dificultades a la hora de crear mapas de malas hierbas a tiempo para un tratamiento optimizado con herbicidas. Tambien era un problema la baja resolucion de muchas de las plataformas aereas que actualmente se emplean en teledeteccion.

Investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC, en Cordoba, han mejorado su sistema para la deteccion temprana de malas hierbas mediante vehiculos aereos no tripulados.

El nuevo metodo, basado en tecnicas de analisis de imagen e inteligencia artificial, añade a la deteccion la discriminacion de las malas hierbas dentro de las lineas de cultivo. El trabajo, publicado en la revista Expert Systems with Applications, podria ayudar a reducir el uso de herbicidas en toda la region de cultivo.

Segun sus impulsores, el sistema puede dar una respuesta al agricultor “en un tiempo minimo”. Los resultados muestran una precision del 95% en cultivos de girasol y del 79% en maiz. “Ademas, las caracteristicas optimas que sirven para discriminar las malas hierbas coinciden en su mayoria para ambos cultivos”, indica la investigadora del CSIC Maria Perez Ortiz.

Agricultura de precision

“Uno de los retos actuales de la agricultura de precision es la identificacion temprana de malas hierbas, responsables de una gran reduccion de la produccion del cultivo.

Normalmente, aunque se distribuyan en rodales, los herbicidas se aplican en todo el cultivo, lo que conlleva un perjuicio medioambiental y economico”, precisa Perez Ortiz.

El proceso para obtener estos mapas, que se enmarca dentro de las lineas de trabajo del proyecto imaPing, consiste en adquirir primero las imagenes desde el aire mediante una camara de alta resolucion instalada en los drones; en segundo lugar, se lleva a cabo la segmentacion de la imagen y el etiquetado. Y, finalmente, se aplica una tecnica de clasificacion que se engloba dentro de la inteligencia artificial.

En investigaciones anteriores, el grupo liderado por la investigadora del CSIC Francisca Lopez-Granados obtuvo mapas de malas hierbas con precisiones similares. Esta vez, los cientificos han abordado el problema de una forma nueva para poder detectar tambien las malas hierbas que estan en la linea de cultivo, lo que en anteriores investigaciones no habia sido posible.

Los investigadores han demostrado que el uso de este sistema “se adapta a la perfeccion al cambio en factores tales como la altura de vuelo, la iluminacion, el cultivo y la camara usada”. Esta adaptabilidad facilitaria la adopcion de la tecnica por parte de cualquier agricultor.

universidadagricola.com

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