Por Mundoagro.cl el 19 noviembre, 2018

Ojos para decidir

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El monitoreo de canopia constituye una valiosa herramienta para conocer algunas de las características de un cultivo, plantación frutal o forestal, a través de la obtención de índices de biomasa aérea (vigor) y pigmentos (clorofila), permitiendo un manejo sitio-específico. Existen diferentes tecnologías para realizar estas mediciones, con variados resultados, dependiendo del tipo de sensor, la plataforma sobre la que se monten y la distancia de la medición, entre otros.

PLATAFORMAS Y SENSORES UTILIZADOS EN AGRICULTURA

Los sensores recolectan datos sin la necesidad de contacto físico con los objetos medidos, por lo que esta técnica se denomina percepción remota o teledetección. Hay distintos tipos de sensores, tales como cámaras fotográficas, escáneres o sistemas de radar que pueden ser montados sobre distintas plataformas, tales como satélites, aviones, torres, drones, vehículos o maquinaria. Cada uno de los sensores tiene ciertas características que pueden ser resumidas en los siguientes atributos:

A Resolución espacial: Corresponde al mínimo detalle espacial (pixel) que registra un sensor y depende de su sistema óptico y de la altitud de la plataforma (satélite, avión, plataforma terrestre, etc.). La resolución espacial requerida depende de la aplicación. Por ejemplo, si se tratara de contar plantas de maíz dentro de un cultivo joven, el uso de cámaras RGB de alta resolución, montadas en dron o plataforma terrestre sería la tecnología recomendada.

B Resolución temporal: Corresponde a la frecuencia de observación del sensor sobre un objeto o área determinada. No depende del sensor, sino de la plataforma. Dicho de otra forma, es la periodicidad con que el sensor adquiere imágenes sobre el área de interés. En este sentido, muchas plataformas satelitales adquieren imágenes con alta frecuencia (incluso diaria), mientras que las plataformas aéreas o terrestres permiten la colección con la frecuencia que se desee.

C Resolución espectral: Es la cantidad de bandas y sus respectivos rangos espectrales (ancho de banda) con que un sensor remoto capta la energía electromagnética. En la práctica, se ha concluido que para identificar diferencias dentro de un huerto sólo basta lograr una buena discriminación entre las plantas y el suelo. Esto se logra con las bandas verde, roja e infrarroja, o sea, un sensor multi espectral es suficiente para este propósito. En general, se habla de multiespectral cuando se describen instrumentos capaces de almacenar datos sólo de un número limitado de bandas (dos a diez), las cuales son de mayor ancho. Los instrumentos hiperespectrales pueden recolectar información de un número mayor de bandas, pudiendo tener desde cientos a miles de bandas de un ancho muy pequeño.

D Resolución radiométrica: Es la capacidad de un sensor para registrar pequeños cambios de energía. Se mide en cantidad de niveles de grises o de cuentas digitales. A mayor resolución radiométrica, mejor interpretación de la imagen.

TIPOS DE SENSORES

A Pasivos: miden la reflectancia a la luz solar (sensores montados sobre plataformas de drones, aéreas y satelitales)

B Activos: emiten luz blanca y miden la reflectancia a dicha luz a distintas longitudes de onda. Permite trabajar de noche y hacer mapas comparables entre diferentes fechas y horarios de medición (Sensor activo terrestre OptRx).

DATOS E ÍNDICES ESTIMADOS

Una imagen está formada por diferentes bandas del espectro electromagnético. Por ejemplo, una fotografía en colores está formada por tres bandas: rojo (R), verde (G) y azul (B), las cuales al combinarse, en el orden RGB, componen la imagen en colores. A su vez, en el archivo de datos de la imagen, cada banda está formada por pixeles o celdas. El número de pixeles que contiene una imagen está relacionado con su resolución: a mayor resolución de la imagen, mayor es el número de pixeles que contiene. Dentro de cada banda, cada pixel tiene un valor numérico que varía entre 0 y 255, dependiendo de la reflectancia (energía reflejada) del o de los objetos contenidos en él. Valores altos representan mayor reflectancia y viceversa.

Cada objeto tiene una firma espectral diferente, es decir la cantidad de luz reflejada (o absorbida) por éste varía con la longitud de onda. En el caso de las plantas, su curva espectral es muy característica y muestra, dentro del rango visible (400 a 700 nm), una baja reflectancia en el azul y rojo, y elevada en el verde, motivo por el cual las plantas se ven de dicho color; en el infrarrojo cercano (NIR), que normalmente va entre los 700 y 900 nm, que no es captado por el ojo humano, las plantas presentan una elevada reflectancia, la cual está directamente relacionada con su estructura (biomasa).

Así, a mayor reflectancia en el IR, mayor es la biomasa del cultivo. Este hecho ha permitido el desarrollo de los llamados índices de vegetación, que corresponden a combinaciones matemáticas de bandas espectrales, cuya función es realzar la vegetación, en función de la respuesta espectral de una superficie, y atenuar la de otros factores como suelo, iluminación, atmósfera, etc. En la actualidad existen numerosos índices, entre los que destacan el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge), GVI (Green Vegetation index) y PCD (Plant Cell Density). Los más conocidos y utilizados son el NDVI y el NDRE para la medición de biomasa y clorofila (N), respectivamente. Sus fórmulas se definen a continuación:

NDVI = (NIR-ROJO)/(NIR+ROJO)

NDRE = (NIR – límite rojo)/(NIR+ límite rojo)

Donde:

NIR: reflectancia en la banda infrarrojo cercano.

ROJO: reflectancia en la banda roja.

Límite rojo: reflectancia en la banda límite rojo

APLICACIONES DEL MONITOREO DE CANOPIA

A Cosecha diferencial: El monitoreo de canopia permite generar mapas de índices como NDVI y NDRE, con los cuales es posible determinar zonas de cosecha homogénea. Es decir, cada una de las zonas, que tiene distinta calidad de fruta se cosecha separadamente. En el caso de la viticultura, las zonas de mayor calidad de uva darán origen a vinos de mejor calidad.

B Muestreos dirigidos: A partir de un mapa de Índice de vegetación (IV) es posible determinar sectores de distinto vigor para extraer muestras de suelo y tejidos o bien estudiar los factores limitantes del crecimiento y producción de los cultivos.

C Catastro: A partir de una imagen de alta resolución y un IV es posible contar árboles y clasificarlos en categorías de vigor con fines de manejo diferencial.

D Interpretación de análisis de tejido: Los análisis de tejido son interpretados de mejor forma cuando se dispone de alguna medida de biomasa de canopia. Los efectos de dilución-concentración de los nutrientes pueden corregirse a través del uso de índices nutricionales.

E Manejos diferenciales: El uso de mapas de índices de vegetación y biomasa permiten realizar manejos variables de poda, fertilización, aplicación de agroquímicos y cualquier otro manejo que se pueda basar en el análisis de la vegetación. En un mapa de vigor (NDVI) y de clorofila (NDRE), obtenido en un parrón de uva de mesa utilizando el sensor OptRx montado en un tractor. Con este mapa es posible, por ejemplo, determinar las mejores ubicaciones para abrir ventanas en el parrón para lograr una buena coloración de los racimos. Cabe señalar que el montaje de los sensores OptRx en un tractor permite recolectar datos cada vez que este va al campo. Estos datos quedan disponibles inmediatamente en forma de mapa para la toma de decisiones de manejo.

F Seguimiento: El uso de IV permite hacer seguimiento de huertos para evaluar los manejos realizados, identificar los sectores con problema y eventualmente calcular índices nutricionales combinando los IV con análisis químico de tejidos, tal como se mencionó anteriormente. Debido a que los IV son numéricos, es posible calcular estadísticos sobre ellos, como promedio, desviación estándar y coeficiente de variación (CV). En cualquier cuartel es deseable tener bajos CV, lo que indicaría homogeneidad del vigor entre las plantas o árboles.

G Predicción de cosecha: Utilizando IV y un muestreo adecuado en terreno, además de algoritmos especiales es posible estimar los rendimientos de cultivos, frutales y vides con una buena exactitud, 60 a 90 días antes de cosecha. Este tipo de desarrollo es cultivo específico y debe hacerse a partir de una investigación previa que contempla el uso de imágenes y muestreos de terreno.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS

· Facilidad y rapidez en la medición. Para medir el vigor de un cultivo de forma manual, se requiere un tiempo considerablemente mayor, que implica un costo adicional de mano de obra y menor precisión.

· Gran cantidad de datos. La recolección de datos, prácticamente continua, obtenida por los sensores permite tener mayor y mejor información para la toma de decisiones que si se realizara de manera manual.

· Posibilidad de aplicación variable de enmiendas, fertilizantes y agroquímicos. La mejor distribución de insumos, determinada por el vigor del cultivo o frutal, permite obtener un adecuado cubrimiento para lograr un buen control de enfermedades y plagas, mejorar los sectores del suelo con deficiencias para mejorar los rendimientos del cultivo.

· Disminución de costos de insumos. Al optimizar las cantidades de insumos aplicados es posible disminuir los costos de algunos de los insumos y mejorar la producción de los sectores más decaídos, logrando aumentar la productividad general del cultivo.

· Cuidado del medio ambiente. Las aplicaciones sitioespecíficas de agroquímicos, fertilizantes o enmiendas permiten disminuir las probabilidades de aplicaciones excesivas, evitando la contaminación de suelo, agua y ambiente.

 DESVENTAJAS

· Costo del equipamiento (dependiendo del tipo y calidad).

· Desconocimiento técnico para el uso de los equipos.

· Requiere de personal idóneo para el análisis y procesamiento de los datos obtenidos, para la obtención de información útil para la toma de decisiones.

COSTOS

El costo del monitoreo de canopia va a depender de variados factores, tales como: el grado de resolución de la imagen, la plataforma, el tipo de sensor utilizado, la superficie a medir, la ubicación, complejidad del terreno, el tipo de medición y los análisis requeridos, entre otros. De este modo, para imágenes satelitales los valores van desde los $500/ha; para plataformas aéreas, alrededor de los $6.000/ha; en drones, los precios, por cubrir un área entre 1 y 100 ha, van desde 0,5UF, mientras que con superfi cies más extensas, el valor puede llegar a 0,25UF/ha; finalmente, para los sensores activos montados en plataformas terrestres, los valores son de 0.7- 1 UF/ha (Fuente: Agroprecisión, Neoag, Agricultura de Precisión, Skyquest, entre otros.).

RENTABILIDAD EN CULTIVOS

El denominado Valor de la Información Sitio-específica (VISE) en beneficio neto se expresa como la diferencia entre el Manejo sitioespecífico y el Manejo uniforme de los cultivos. Por ejemplo, en el caso de cosecha diferencial en uva vinífera utilizando imágenes aéreas se encontró un VISE positivo, de un promedio de 195 USD/ha.

VISE = πMSE – πMU

CONCLUSIONES

En Chile existen numerosas plataformas y sensores para realizar monitoreo de canopia en cultivos. Los mapas obtenidos de índices de vegetación y biomasa poseen múltiples aplicaciones que, a través del análisis adecuado de los datos y algoritmos apropiados, hacen posible obtener las soluciones agronómicas necesarias para mejorar la productividad y rentabilidad de los cultivos.

Escrito por: María Carolina Orellana, Rodrigo Ortega y Álvaro Ortega.

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