Monitorización 3D de cultivos y cartografía de malas hierbas mediante vehículos aéreos no tripulados para un uso sostenible de fitosanitarios
- Autores: Jorge Torres Sánchez
- Directores de la Tesis: Alfonso García-Ferrer (dir. tes.), José Manuel Peña Barragán (codir. tes.), Francisca López Granados (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: César Fernández Quintanilla (presid.), Alexandre Escolà Agustí (secret.), José Emilio Guerrero Ginel (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Agraria, Alimentaria, Forestal y del Desarrollo Rural Sostenible por la Universidad de Córdoba y la Universidad de Sevilla
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
La agricultura europea se caracteriza, de una forma general, por una alta productividad ligada a una elevada mecanización y al alto empleo de productos agroquímicos aplicados de forma uniforme en las parcelas, aún cuando se ha demostrado la elevada variabilidad de los parámetros implicados en la gestión de los sistemas agrícolas. Estas prácticas han generado consecuencias agro-medioambientales negativas como erosión, salinización y compactación del suelo, pérdida de fertilidad, innecesario uso de inputs y contaminación del medio ambiente (Liaghat 2010).
La preocupación por estos impactos en la agricultura actual, se vio plasmada en el Reglamento (CE) 1107/2009 para la Comercialización de Productos Fitosanitarios, dentro del cual se ha definido la Directiva 2009/128/CE que a su vez ha sido traspuesta a todos los estados miembros de la Unión (en España: Real Decreto 1311/2012) para regular el Uso Sostenible de Fitosanitarios, destacando como elementos esenciales el fomento del bajo consumo (reducción de las aplicaciones). Una forma de implementar estas medidas es evolucionar de la agricultura convencional a la agricultura de precisión, consistente en la aplicación de técnicas geoespaciales para el manejo del cultivo de manera que se incremente la eficiencia mediante la aplicación de fertilizantes, riego o fitosanitarios, sólo dónde y cuándo sean necesarios y en la cantidad requerida (Robert 2002).
Una de las herramientas clave para obtener la información necesaria para diseñar los tratamientos localizados inherentes a la agricultura de precisión es la teledetección. Hoy en día, el desarrollo de los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y sus sensores asociados han hecho a estas plataformas uno de los medios idóneos para llevar a cabo la teledetección de numerosas variables agronómicas con el fin de facilitar su cartografía y una gestión de las mismas mediante estrategias basadas en agricultura de precisión (Zhang and Kovacs 2012). Debido a la muy alta resolución espacial y la elevada variabilidad intra-clase de las imágenes adquiridas con UAV es necesario aplicar técnicas de análisis novedosas, automáticas y robustas, como el análisis de imagen orientado a Objetos (OBIA).
Contenido de la investigación:
En esta Tesis Doctoral se han utilizado las imágenes procedentes de un UAV para abordar la sostenibilidad de la aplicación de productos fitosanitarios mediante la generación de mapas que permitan su aplicación localizada. Se han desarrollado dos formas diferentes y complementarias para lograr este objetivo: 1) la reducción de la aplicación de herbicidas en post-emergencia temprana mediante el diseño de tratamientos dirigidos a las zonas infestadas por malas hierbas en varios cultivos herbáceos; y 2) la caracterización tridimensional (arquitectura y volumen) de cultivos leñosos para el diseño de tratamientos de aplicación localizada de fitosanitarios dirigidos a la parte aérea de los mismos.
Para afrontar el control localizado de herbicidas se han estudiado la configuración y las especificaciones técnicas de un UAV y de los sensores embarcados a bordo para su aplicación en la detección temprana de malas hierbas y contribuir a la generación de mapas para un control localizado en tres cultivos herbáceos: maíz, trigo y girasol. A continuación, se evaluaron los índices espectrales más precisos para su uso en la discriminación de suelo desnudo y vegetación (cultivo y malas hierbas) en imágenes-UAV tomadas sobre dichos cultivos en fase temprana. Con el fin de automatizar dicha discriminación se implementó en un entorno OBIA un método de cálculo de umbrales. Finalmente, se desarrolló una metodología OBIA automática y robusta para la discriminación de cultivo, suelo desnudo y malas hierbas en los tres cultivos estudiados, y se evaluó la influencia sobre su funcionamiento de distintos parámetros relacionados con la toma de imágenes UAV (solape, tipo de sensor, altitud de vuelo, momento de programación de los vuelos, entre otros).
Por otra parte y para facilitar el diseño de tratamientos fitosanitarios ajustados a las necesidades de los cultivos leñosos se ha desarrollado una metodología OBIA automática y robusta para la caracterización tridimensional (arquitectura y volumen) de cultivos leñosos usando imágenes y modelos digitales de superficies generados a partir de imágenes procedentes de un UAV. Asimismo, se evaluó la influencia de distintos parámetros relacionados con la toma de las imágenes (solape, tipo de sensor, altitud de vuelo) sobre el funcionamiento del algoritmo OBIA diseñado.
Conclusiones:
De los trabajos anteriormente descritos se han podido obtener las siguientes conclusiones: 1. La tecnología UAV es capaz de proporcionar imágenes con la resolución espacial y temporal necesarias para la detección de malas hierbas en fase temprana (resultados publicados en Torres-Sánchez et al. (2013)).
2. Los índices de vegetación calculados a partir de imágenes tomadas con un sensor de bajo coste (rango visible) a bordo de un UAV permiten discriminar vegetación en campos de trigo en fase temprana (resultados publicados en Torres-Sánchez et al. (2014)).
3. Es posible la umbralización automática de índices espectrales para la clasificación de vegetación mediante el desarrollo de un algoritmo automático y eficiente que adapta el método de Otsu a un entorno OBIA (resultados publicados en Torres-Sánchez et al. (2015)).
4. Se ha desarrollado un procedimiento OBIA robusto y automático para la discriminación de malas hierbas en imágenes tomadas por UAV sobre cultivos herbáceos (trigo, maíz y girasol) en fase temprana. Las malas hierbas son identificadas en base a su posición relativa respecto a las líneas de cultivo. Esta tecnología ha demostrado la posibilidad de ahorros herbicidas del 70%, pudiendo ayudar en la implementación de la legislación europea para el uso sostenible de fitosanitarios, que promueve la reducción de las aplicaciones de herbicidas (resultados publicados en López-Granados et al. (2016); Peña et al. (2015); Peña et al. (2013)).
5. Se ha demostrado la capacidad de la tecnología UAV para producir eficientemente datos tridimensionales en cultivos leñosos como el olivar y la viña. En combinación con un innovador algoritmo OBIA, se han obtenido precisiones superiores al 90% en la cuantificación del área de copa proyectada y a mínimas desviaciones en las estimaciones de la altura y el volumen, ofreciendo una valiosa alternativa a las mediciones en campo. La información georreferencia generada por el procedimiento OBIA permite crear mapas que reflejan la variabilidad de ambos cultivos, pudiendo ser utilizados para el diseño de tratamientos fitosanitarios dirigidos a la parte aérea con tecnología de aplicación variable que ayuden a reducir la cantidad de producto aplicado, en consonancia con la legislaciones europea y española al respecto (resultados en Torres-Sánchez et al. (2015); Torres-Sánchez et al. (2016)).
