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LLooss ddrroonneess ccoonnssttiittuuyyeenn uunn ttiippoo ppaarrttiiccuullaarr ddee vveehhííccuullooss aaéérreeooss nnoottrriippuullaaddooss ((UUAAVV,, sseeggúúnn ssuuss ssiiggllaass eenn iinnggllééss)),, qquuee ooffrreecceenn aallgguunnaassvveennttaajjaass ccoommppaarraattiivvaass ccoonn rreessppeeccttoo aa oottrraass tteeccnnoollooggííaass rreemmoottaassccoommoo llaass iimmáággeenneess ddee ssaattéélliitteess.. EEnn eessttee aarrttííccuulloo ssee ddeettaallllaannaallgguunnooss ccoonnsseejjooss pprrááccttiiccooss ppaarraa oobbtteenneerr ddee eessttaa tteeccnnoollooggííaa uunnmmaayyoorr bbeenneeffiicciioo ccuuaannddoo ssee aapplliiccaa aall sseeccttoorr aaggrrííccoollaa..

DD entro de la categoría de dron,encontramos distintos tiposde vehículos atendiendo a lamáxima capacidad de carga

portante, el alcance y la altura máxima.En el caso de los drones agrícolas, lacategoría es la 0, es decir, menos de 25kg de capacidad de carga con unalcance máximo (alejamiento) de 15 kmy una altura máxima típica de 300 m.El término dron, proviene del inglés y

Pilar Barreiro Elorza.

Catedrática de Universidad. LPF_TAGRALIA. UPM-CEI_MONCLOA

Uso de dronespara una agricultura de detalle

MECANIZACIÓN

Ofrecen una programación de vuelos más sencilla y una buena resolución espacial

quiere decir abejorro, puesto que losmulti-rotores (ejemplo más típico dedron) tienen la particularidad de poderpermanecer estáticos en una posicióndurante el vuelo, tal y como hacen laabejas cuando liban las flores. Porextensión, sin embargo, se ha extendidoel término dron a muchos planeadoresaunque en dicho caso sería máscorrecto emplear simplemente UAV.Los drones han sido nominados comouna de las diez tecnologías disruptivasen la agricultura del año 2014 por larevista MIT Technology Review, editadapor el prestigioso centro de investigaciónuniversitario americano. Ahora bien,cuando hablamos de los drones en laagricultura curiosamente no es el UAV elque más marca la diferencia, sino susistema de visión: color, multiespectral,hiperespectral, termográfica o Lidar(láser de barrido).

CCoonnsseejjooss pprrááccttiiccooss ssoobbrree ssuu uussoo

Es bien cierto que los drones ofrecenalgunas ventajas comparativas respectoa otras tecnologías remotas como lasimágenes de satélites puesto que laresolución espacial es mejor (cm2 eincluso mm2), la programación de vueloses más sencilla y frecuente, y no setiene tanta dependencia de lascondiciones atmosféricas (las nubesaltas no afectan a la toma de datos),

aunque al tratarse de una técnicareciente no se dispone de unas hojastécnicas comparativas entre fabricantesy marcas bien contrastada (figura 1); esmás el rango de precios puede oscilarentre 1.000 y 20.000 euros paraprofunda perplejidad de los usuarios.

Pasos en la utilización de un dronEn algunos contextos se considera quevolar el dron es la actividad fundamentalpara el mapeado de la información, sin

embargo, conviene recordar que elnúmero de pasos que han de cubrirsepara disponer del mapa sobre el querealizar las estimaciones agronómicas,requiere la secuencia resumida en lafigura 2: definir el objeto de interés(suelo, vegetación, mala hierba),seleccionar de la tecnología dedetección, elegir la resolución espacialen función del objeto mínimo aidentificar, y consecuente seleccionar laaltura de vuelo, definir la trayectoria y los

FIG 1. Algunas ventajas comparativas entre los drones y los satéliteso aeronaves.

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de vuelo que ha de ser perpendicular a laposición del sol (no tenerlo de cara y notenerlo de cola, figura 3), comprender elefecto de la altura del sol sobre elhorizonte sobre la interacción de laradiación con el cultivo (figura 4), oestablecer el error de posicionamientocon el sistema de georreferenciación. ¿Dequé sirve una resolución de mm2 si elerror de posicionamiento es 10 o 100

veces superior? En este sentido eldesarrollo de antenas RTK de muyreducido peso y tamaño es fundamental ysin embargo no es frecuente oír hablar deeste aspecto cuando se cotejan drones.Es más, si el sistema degeorreferenciación dispone de losalgoritmos adecuados para el cálculo dela densidad de probabilidad de sulocalización (filtro de Kalman), es a su vezposible reconstruir los mapas de índicesespectrales empleando estas funciones,es decir corrigiendo en función de losvalores espectrales vecinos.Otro aspecto fundamental es la calidadde la óptica del detector, y la correcciónde sus inhomogeneidades, así como susalgoritmos de calibración contra efectosinterferentes como la radiación totalincidente, la presencia de sombras o laaltura del sol en el horizonte. Hay muypocas empresas que aporten datos decampo contrastados y es Airinov la quedispone de unos trabajos científicosverificados a través del INRA (ConsejoSuperior de Investigación de Francia),con patentes que son fácilmentelocalizables en internet.

El paso del espectro a estadoagronómicoLa viabilidad de emplear no sólo luzvisible sino radiaciones multi e hiper-espectrales (decenas o centenas debandas respectivamente) es algoconocido y reconocido (figura 5). Lomás sencillo es simplemente intentarsegregar suelo de vegetación aunquecada especie vegetal dispone de supropia firma espectral y es por tantopotencialmente identificable enimágenes hiperespectrales. Ahora bien cuando empleamos drones(u otras tecnologías remotas) paraestablecer un estado agronómico, resultaimprescindible establecer una serie dehipótesis que en muchos casos resultandiscutibles. ¿Cuál es la contribución

puntos de paso, ejecutar el vuelo yadquirir las imágenes, calcular lasortofotos (corrección de laperpendicularidad) y mosaicar para lareunificación de la imágenes en unmapa unificado.En cada uno de los pasos anteriormentemencionados hay detalles que sondeterminantes en el éxito de labor, comopor ejemplo: la selección de la dirección

FIG 2. Pasos a seguir en la utilización de un dron con finesagronómicos.

FIG 3. Calibración y corrección de efectos interferentes (Agrosensor).

espectral de hojas, tallos u otros órganosvegetativos a la respuesta espectralglobal? ¿Cuál es la reflexión especular ycuál la difusa? La ventaja de latecnología de los drones es que seestán nutriendo de la experiencia dedécadas de desarrollo de algoritmos decálculo por parte de las tecnologíassatelitales. Y así sabemos que en elrango visible los que detectamos sonpigmentos como la clorofila, loscarotenos y los polifenoles, mientras queen el infrarrojo detectamos la densidad yla estructura de las células y tejidos, asícomo su contenido en humedad, demanera que resulta posible estimar labiomasa seca y húmeda, el índice deárea foliar (LAI), el índice de área verde(GAI, incluye tallos) o el nivel decobertura vegetal del suelo (figura 5);mientras que combinando rojo e

infrarrojo podemos establecer el índicede vegetación normalizado o NDVI queofrece indicaciones sobre la calidad deldesarrollo vegetativo.

Una revisión reciente nos muestraalgunos usos de NDVI en distintoscultivos (figura 6a) empleando comoparámetros de comparación el

FIG 4. Espectro y reflectancia.

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coeficiente de determinación, es decir, lacapacidad de explicación (máximo 1),respecto al índice agronómicorepresentado en la figura 6b: la LAI, elrendimiento del cultivo, la biomasa, laactividad fotosintética o el estado de losestomas. Y es aquí donde encontramosuna gran diferencia entre aquellosautores y dispositivos que simplementebuscan relaciones empíricas entre losíndices espectrales y los índicesagronómicos (aproximación típicaamericana por parte del USDA), y losque emplean modelos radiométricos(como la serie Prospect) como el drondesarrollado originalmente por Airinov.Más allá del establecimiento de losíndices de vegetación (directamenterelacionados con las necesidades defertilización, riego y potencial presenciade plagas y enfermedades), lacartografía aérea con drones permiteestablecer un conteo exhaustivo deplantas y su período de nascencia(relacionado entre otras cuestiones convariaciones de la profundidad desiembra especialmente en no-laboreo).Por tanto, a su vez estos índicesagronómicos nos llevan de vuelta a lacalidad de la labor mecanizadapreviamente realizada y no sólo a lasvariaciones sub-parcelarias de origennatural. En cuanto a las malas hierbas,hay que aclarar que a día de hoy sudetección se restringe a cultivos enlíneas puesto que el número de bandasespectrales que se emplea no permiteidentificar las malas hierbas en un cerealde invierno.

Procesado de los mapas aéreosPara poder comprender la complejidadque supone el procesado de los mapasaéreos hasta obtener un mapa deaplicación o tratamiento. Incluyo la figura7 en la que se establece en un diagramade flujo el conjunto de cálculos desde laimagen UAV hasta la obtención del

FIG 5. Bases teóricas para realizar el paso de espectro a estadoagronómico.

FIG 6. Algunos usos de NDVI en diferentes cultivos.

EEll mmaayyoorr bbeenneeffiicciioo ddeell eemmpplleeoo ddee llaa ccaarrttooggrraaffííaa áárreeaa rreessuullttaaeenn aaqquueellllooss ccaassooss eenn qquuee nnoo ssoolloo ppooddeemmooss eessttaabblleecceerr uunnaapprreessccrriippcciióónn ddiiffeerreenncciiaall ddee iinnssuummooss eenn llaa ppaarrcceellaa,, ssiinnoo eennaaqquueellllaass ooccaassiioonneess eenn qquuee iinncclluussoo ppooddeemmooss ttoommaarr llaaddeecciissiióónn ddee nnoo rreeccoorrrreerr ttooddaa llaa ppaarrcceellaa ((ccuuaannddoo eell áárreeaa aattrraattaarr eessttéé mmuuyy aaccoottaaddaa)),, yy eenn eessttee ccaassoo,, oobbtteenneemmoossbbeenneeffiicciiooss aaddiicciioonnaalleess ccoommoo llaa rreedduucccciióónn ddee llaa ccoommppaaccttaacciióónnddeell ssuueelloo oo eell aahhoorrrroo ddee ccoommbbuussttiibbllee

mapa de prescripción. Finalmente, me gustaría indicar que elmayor beneficio del empleo de lacartografía área resulta en aquelloscasos en que no sólo podemosestablecer una prescripción diferencialde insumos en la parcela, sino enaquellas ocasiones en que inclusopodemos tomar la decisión de norecorrer toda la parcela (cuando el áreaa tratar esté muy acotada), y en estecaso, obtenemos beneficios adicionalescomo la reducción de la compactacióndel suelo o el ahorro de combustible. Dedonde se deduce que la generación deestándares de interoperabilidad entre losdrones y otras aplicaciones agrícolas esfundamental, tal y como lo ha declaradola asociación europea de fabricante demaquinaria agrícola (CEMA) en su hojainformativa de julio de 2016. �

FIG 7. Procesado de mapas aéreos para obtener un mapa deaplicación o tratamiento.