Pulverización dirigida verde sobre verde en cultivo de maní
El manejo de malezas en los cultivos de maní es un desafío, especialmente con el Sordo de Alepo resistente, que se mezcla con el cultivo y el crecimiento denso. El tratamiento oportuno de las malas hierbas pequeñas es esencial para proteger la salud de las plantas. VUELAGRO, una startup liderada por Joaquín Longo y Santiago Mac Auliffe, gestiona más de 50.000 hectáreas en toda Argentina utilizando imágenes multiespectrales de drones para aplicaciones de agricultura de precisión. Centrados en soluciones sostenibles e impulsadas por la tecnología, digitalizan campos con problemas de malezas resistentes, lo que permite un control eficiente y maximiza el potencial de la maquinaria para los contratistas. Recientemente, VUELAGRO abordó el problema de la hierba Johnson en cultivos d maní utilizando drones RGB, tecnología RTK y el software PIX4Dfields. Este enfoque racionalizado permitió una rápida detección de las malas hierbas, creó mapas precisos para la aplicación de pulverización verde sobre verde y redujo los costes.
Detalles del proyecto
| Ubicación | Cordoba, Argentina |
| Usuario | Vuelagro |
| Duración del proyecto | 5 horas |
| Área estudiada | 1500 hectáreas |
| Software utilizado | PIX4Dfields |
| Hardware utilizado | DJI Mavic 3 Enterprise - RGB |
| Imágenes capturadas | Total de imágenes: 20,000 RGB |
| Tiempo de procesamiento | 10 minutos por cada 100 hectáreas (de media) |
| GSD | 2cm |
Magic Tool: Detección automática de sorgo de Alepo
El objetivo de este proyecto era optimizar la gestión de las malas hierbas en un campo de maní de 50 hectáreas situado en Córdoba (Argentina). Llevado a cabo en febrero, abordó los desafíos de la hierba sorgo de Alepo resistente, que persistía a pesar del tratamiento herbicida. El equipo cartografió el campo con un dron y procesó un ortomosaico RGB en sólo 5 minutos gracias al procesamiento rápido y offline de PIX4Dfields. La herramienta Magic Tool detectó y geolocalizó rápidamente las malas hierbas, lo que permitió la aplicación selectiva de herbicidas y ajustes eficaces de las celdas de la cuadrícula para un análisis preciso.
Pasos clave incluidos: AI training and detection:
- Entrenamiento y detección de IA:
- Se seleccionaron 5 puntos con malas hierbas y 5 células de cultivo para entrenar la herramienta de IA para una detección precisa.
2.Creación de la capa de operación:
- La capa de detección final de Magic Tool se guardó como una capa de operación para utilizarla en la aplicación selectiva de herbicidas en el campo, lo que permitió una planificación rápida de la prescripción.
Gracias a la nueva versión de Magic Tool (diseñada para minimizar la intervención del usuario), este flujo de trabajo identificó con precisión la hierba sorgo de Alepo, incluso en cultivos de maní completamente desarrollados.
Aplicación selectiva de herbicidas: 93% de ahorro
Tras la detección de malas hierbas, se generaron capas de operación directamente desde la herramienta Magic Tool en PIX4Dfields, lo que permitió una configuración rápida y precisa de las dosis de herbicida y las zonas objetivo.
Al limitar las aplicaciones exclusivamente a las zonas afectadas por las malas hierbas, se optimizaron los insumos y se redujo el impacto medioambiental.
- Ahorro de tiempo y costes: Con un procesamiento rápido y la herramienta Magic Tool, la identificación de malas hierbas y la creación de prescripciones en PIX4Dfields se completaron en tan solo unos minutos. Con la aplicación específica, se consiguió una reducción del 93% en el uso de insumos (herbicida y agua)
- Alta precisión de detección: La combinación de drones RTK con ortomosaicos de 2 cm/px captura incluso los detalles más pequeños.
- Mejora de la sostenibilidad: Al evitar la fumigación generalizada con herbicidas se reduce el uso de insumos y el impacto en el ecosistema.
- Fácil integración: La capa de operación creada con Magic Tool se exporta fácilmente -sin necesidad de software de terceros- para su uso en equipos de pulverización de tasa variable (drones de pulverización, tractores, pulverizadores de campo).
“Con PIX4Dfields, podemos detectar rápidamente las malas hierbas y generar prescripciones precisas. Esto proporciona a nuestros clientes un control eficaz y sostenible." - Vuelagro
Todo el proceso, desde el vuelo hasta la preparación de la receta, duró solo 5 horas, lo que demuestra el poder de la IA en la agricultura moderna. Este enfoque escalable, eficiente y ecológico ayuda a gestionar las malas hierbas resistentes. PIX4Dfields permite a los agricultores de todo el mundo optimizar los procesos y utilizar los productos agroquímicos de forma responsable.
¿Tiene un proyecto similar? Con PIX4Dfields, la gestión de cultivos y la detección de malas hierbas nunca han sido tan rápidas, eficaces y sencillas.
