Optimización de la cosecha de la caña de azúcar
Cuando hablamos de drones en la agricultura, nos referimos a algo más que a tomar fotos aéreas con vehículos aéreos no tripulados. Los drones son herramientas valiosas para ofrecer una vista de pájaro, pero lo que marca la diferencia es lo que se hace con las imágenes capturadas. Mediante el uso de software de fotogrametría con drones adaptado a la agricultura de precisión, los agricultores pueden obtener información sobre sus cultivos durante todo el año, desde la tasa de germinación hasta la estimación del rendimiento primario.
Un equipo que aprovecha esta tecnología está dirigido por la profesora asociada Khwantri Saengprachatanarug, de la Universidad de Khon Kaen. Es la directora del Laboratorio de Biosensores y Robótica de Campo (BSFR), que pertenece al departamento de Ingeniería Agrícola de la facultad de Ingeniería de la Universidad de Khon Kaen (Tailandia). El BSFR trabaja en el desarrollo de varios modelos relacionados con la agricultura mediante el uso de instrumentos NIR manuales, así como de vehículos aéreos no tripulados. En colaboración con empresas privadas ajenas a la Universidad, utilizan la tecnología de teledetección para mejorar las prácticas agrícolas de gestión de los cultivos.
Se encargaron de un proyecto para analizar un campo de caña de azúcar de 8 meses de antigüedad situado en la provincia de Khon Kaen (Tailandia). El objetivo del proyecto era estimar el contenido de grados Brix y el rendimiento primario de la caña de azúcar. Estos datos se utilizarían para optimizar los calendarios de cosecha.
Detalles del proyecto
| Ubicación | Khon Kaen province, Thailand |
| Usuario | BSFR lab at Khon Kaen University |
| Mapa de cultivos | Sugarcane |
| Superficie cartografiada | 3.7 hectares |
| Total de imágenes | 295 |
| Software | PIX4Dmapper |
| Hardware | Micasense RedEdge MX VESPA HEX |
| Tiempo de procesamiento | 16 minutes |
Los drones trabajan en la agricultura
La primera parte de este proyecto fue la medición de los grados Brix del campo, utilizando drones e imágenes multiespectrales.
¿Qué es el Brix?
El Brix, también conocido como contenido de sólidos solubles, es un valor utilizado para indicar la madurez de la caña de azúcar. Los Brix se miden convencionalmente utilizando un refractómetro de mano y muestreando aleatoriamente la caña de azúcar alrededor de un campo. Sin embargo, la estimación de los grados Brix se puede realizar con la tecnología de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) evaluando todo el campo, lo que puede representar con precisión el contenido de azúcar y la madurez del cultivo en todo el campo.
Medición de la estimación del rendimiento primario con drones
Los investigadores utilizaron salidas específicas de PIX4Dmapper para medir la altura de la caña de azúcar como parte de los cálculos del rendimiento primario del cultivo. Utilizaron drones VESPA HEX de seis rotores equipados con las cámaras MicaSense Rededge y MicaSese Rededge MX para capturar imágenes del campo, con un total de 295 fotos. Las imágenes se importaron a PIX4Dmapper y las imágenes multiespectrales se utilizaron para producir mapas de reflectancia, así como un modelo digital de superficie (DSM).
Análisis de los resultados en el laboratorio BSFR
Actualmente, el laboratorio del BSFR ha desarrollado un modelo Brix utilizando varios índices de vegetación potencial, como el índice de clorofila rededge (Cirededge) que fue extraído de los mapas de reflectancia generados por PIX4Dmapper. El error cuadrático medio de predicción (RMSEP) del modelo Brix es de aproximadamente ±1 grados Brix. Para la estimación del rendimiento de la caña de azúcar, el laboratorio ha aprovechado el DSM producido por PIX4Dmapper y las técnicas de procesamiento de imágenes propias de BASFR para calcular la altura de la caña de azúcar en los campos con un solo vuelo, y sin utilizar puntos de control de tierra (GCP) o RTK GPS. La altura estimada de la caña de azúcar tiene un RMSEP de ± 0,3 metros, y estos datos de altura se utilizan para predecir el rendimiento primario de la caña de azúcar, mientras que el modelo de rendimiento desarrollado proporciona la predicción del rendimiento total para múltiples campos con un rango de error de hasta un 5% aproximadamente.
El equipo del BSFR ha colaborado con HG Robotic, que ha inventado la aplicación Hivegrid para la gestión de flotas, que incluye todos los modelos desarrollados por el laboratorio del BSFR. Las imágenes capturadas por los administradores de cuotas, los contratistas o los usuarios interesados pueden ser cargadas para obtener información sobre el vigor de sus campos de caña de azúcar mediante la visualización del porcentaje de dosel de los campos de caña de azúcar que indica la tasa de germinación, y un mapa de altura de la caña de azúcar que muestra la salud y el estado de la cosecha en los campos, un mapa de grados Brix y un mapa de rendimientos. Además, los usuarios pueden comparar las condiciones actuales de los campos de caña de azúcar con misiones de vuelo anteriores.
Agricultura de precisión con drones y Pix4D
Todos los modelos creados mediante PIX4Dmapper y la aplicación Hivegrid han proporcionado resultados de gran precisión en los que se puede confiar.
"Utilizamos PIX4Dmapper para nuestros proyectos porque el software proporciona información clara sobre cada paso de la generación de mapas, lo que nos facilita la comprensión del proceso de generación de mapas". - Chanreaksa Chea, asistente de investigación en el laboratorio BSFR
El valor proporcionado por los resultados de PIX4Dmapper es significativo y supone un exitoso retorno de la inversión para el equipo de BSFR. Los agrónomos, cultivadores y agricultores que sólo se dedican a la agricultura también pueden utilizar el software de fotogrametría especializado en agricultura PIX4Dfields en lugar de la herramienta topográfica completa que es PIX4Dmapper. Para aquellos que quieran aprender a utilizar cualquiera de los dos programas, existe una comunidad en línea y una base de conocimientos disponible en varios idiomas.
Gracias al poder de la fotogrametría, el equipo de BSFR pudo utilizar sus resultados para planificar una cosecha exitosa que proporcionará el mejor rendimiento posible porque se está planificando en torno a la salud del cultivo. Descubra más historias de éxito sobre drones en la agricultura en el blog de Pix4D o descargue nuestro libro electrónico gratuito sobre agricultura.
