Sugarcane crop Planting Quality Methodology based on aerial UAV imagery

By admin 2 años ago

Investigadores de Nicaragua y España desarrollan metodología para optimizar recursos en Agricultura. Los resultados de este estudio fueron publicados en Journal of Remote Sensing, una de las revistas más importantes del mundo en teledetección.

  • Titulo de Investigación (original en inglés): Mapping Crop Planting Quality in Sugarcane from UAV Imagery: A Pilot Study in Nicaragua
  • Titulo de Investigación (en español): Mapeo de la calidad de plantación en caña de azúcar a partir de Vehículos aéreos no tripulados: Un estudio piloto en Nicaragua

Autores:

  • Inti Luna, Master e Investigador de Compañía Evolo. Managua, Nicaragua
  • Agustín Lobo, Doctor e Investigador de Centro Superior de Investigación Científica del Centro de ciencias de la tierra ¨Jaume Almera¨. Barcelona, España

Resumen de Investigación

La caña de azúcar es un importante recurso económico para muchos países tropicales y la optimización de las plantaciones es de gran interés por los beneficios económicos y ambientales que esta conlleva. Una de las mejores maneras para optimizar el uso de recursos en estas plantaciones es minimizar el número de espacios vacíos, lo que es conocido comúnmente como fallas de cultivo. Generalmente, estas fallas ocurren como consecuencia de daño a las raíces, rebrote fallido o muerte de plántulas. Para evitar daños severos a la producción, los productores de caña rellenan los espacios vacíos con nuevas plantas lo que es conocido como resiembra. Por lo tanto, el mapeo de la densidad de fallas o despoblación es crítico para evaluar la calidad de la plantación y guiar las labores de replanteo. Prácticas actuales de evaluación de fallas demandan mucho trabajo y no pueden ser utilizadas con la suficiente intensidad requerida para proveer información espacial detallada, lo que hace que la labor de resiembra sea más complicada y demande más recursos. Otros han propuesto el uso de sensores abordo de tractores para la detección detallada de las fallas, pero estos procedimientos son complejos y requieren circular por todo el terreno, con lo cual también aumenta el riesgo de daño a las plántulas. Nosotros presentamos un método basado en el procesamiento de imágenes aéreas adquiridas por un sistema aéreo operado remotamente (SAOR) o popularmente conocido como DRONE con el cual producimos un mapa en color visible a 4 cm de resolución y un mapa de fallas de 23.5 cm de resolución con una precisión de 92.9 %. Estos resultados demuestran claramente la efectividad de procesamiento de imágenes aéreas para la mapear la densidad de fallas y nos impulsan a continuar investigaciones con el uso de satélites, sensores multiespectrales y espectroradiometros para integrar otras características de interés de las plantas tales como nivel de nutrientes y estrés hídrico, buscando reducir fertilizantes y el agua a utilizar con sus respectivos beneficios económicos y ambientales.

Link de estudio: http://www.mdpi.com/2072-4292/8/6/500/htm

Oportunidad de crecimiento económico

En Nicaragua, el porcentaje de fallas en caña de azúcar reportado varía entre 15% a 20% y con esta metodología se podría reducir este porcentaje de fallas significativamente, lo que conllevaría a producir al menos un 5% más caña de azúcar, que significan aumentar los ingresos en más de 4 millones de dólares al año.

Category:
  Artículos
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