¿Cómo ahorrar herbicidas y mejorar la gestión de los cultivos utilizando imágenes procedentes de un Vehículo Aéreo no Tripulado?

Un estudio liderado por investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible (CSIC-Córdoba) ha permitido la cartografía de malas hierbas en estado fenológico temprano mediante imágenes multiespectrales de ultra-alta resolución espacial procedentes de un Vehículo Aéreo No tripulado (UAV). La tecnología y los procedimientos de análisis de imagen desarrollados han sido publicados en dos artículos en la Revista PLOS ONE* y uno en la Revista Computers and Electronics in Agriculture*.

Las malas hierbas se distribuyen en rodales y compiten por luz, espacio, agua y nutrientes con los cultivos ocasionando una disminución del 35 % de la producción. Para evitar estas pérdidas, las infestaciones de malas hierbas deben ser controladas dirigiendo las aplicaciones herbicidas únicamente a las zonas infestadas. Para ello, es necesario identificar las áreas del campo de cultivo infestadas de malas hierbas con el fin de decidir dónde aplicar y qué herbicidas dependiendo de las especies infestantes. Nuestros resultados muestran que un 70% del campo no está infestado y no necesitaría tratamiento herbicida. La innovación tecnológica reside en la aplicación de técnicas de teletedección flexibles y robustas basadas en OBIA: Object Based Image Analysis) y en la utilización de un UAV equipado con sensores en el espectro visible (Rojo-Azul-Verde) y en el Infrarrojo Cercano que permiten la obtención de imágenes de muy elevada resolución espacial (píxel de varios mm o pocos cm). Como conclusión, se pueden obtener beneficios agro-económicos y medioambientales que disminuyen los gastos en herbicidas y evitan prácticas agrícolas no deseables sin causar merma en la producción de los cultivos. “Buscamos aplicar una tecnología automatizada y barata que esté disponible incluso en días con nubes, que se pueda adaptar a las circunstancias y a numerosos objetivos agronómicos, forestales, medioambientales o de otra índole que requieran cartografía del terreno”.

 

  • J. Torres-Sánchez, F. López-Granados, A.I. de Castro-Megías, J.M. Peña-Barragán. 2013. Configuration and Specifications of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for Early Site Specific Weed Management“. PLOS ONE 8, e58210 (open access).
  •  J.M. Peña, J. Torres-Sánchez, A.I. de Castro-Megías, M. Kelly, F. López-Granados. 2013. Weed mapping in early-season maize fields using object-based analysis of unmanned aerial vehicle (UAV) images. PLOS ONE 8, e77151 (open access).
  • J. Torres-Sánchez, J.M. Peña, A.I. de Castro, F. López-Granados, 2014. Multi-temporal mapping of the vegetation fraction in early-season wheat fields using images from UAV. Computers and Electronics in Agriculture: 103, 104-113.

 

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