100 CINTRILLO Figura 6. Un drone equipado con una cámara multi-espectral (izquierda) y con una cámara convencional de espectro visible (derecha). 1. Malas hierbas gramíneas como avena loca (Avena spp.), alpiste (Phalaris spp.) y vallico (Lolium rigidum) en trigo (figura 3a). 2. Malas hierbas crucíferas (generalmente Sinapis spp. y Diplotaxis spp.) en trigo (figura 3b) y habas. 3. Nerdo (Ridolfia segetum) en girasol (figura 3c). En estos casos, se utilizaron imágenes en color e infra- rrojo-color procedentes de aviones pilotados (López-Gra- nados et al., 2006; Peña-Barragán et al., 2007) o imágenes multiespectrales del satélite de alta resolución espacial QuickBird (de Castro et al., 2013) para la discriminación de las malas hierbas, obteniéndose mapas de tratamien- tos que permitirían ahorros en herbicidas de más del 50% en las parcelas estudiadas (figura 4). El uso de este tipo de imágenes para la detección de malas hierbas en época tardía está principalmente limitado por su resolución espacial, ya que ésta debe ser como mínimo una cuarta parte del tamaño de los rodales de malas hierbas existentes en el cultivo (Hengl, 2006). Asi- mismo, la disponibilidad de estas imágenes está también limitada por la frecuencia de paso del satélite por la zona de estudio (en el caso de imágenes de satélite) o por la capacidad de toma de imágenes de la empresa comercial contratada para realizar los vuelos con avión pilotado. Generación de mapas de malas hierbas en época tem- prana (imágenes tomadas con drones) En numerosas ocasiones no es posible realizar tratamien- tos localizados herbicidas en fases tardías por no disponer de herbicidas adecuados para su aplicación en dicho mo- mento, por lo que se requieren tratamientos en fases más tempranas, justo cuando las malas hierbas y el cul- tivo están en estado fenológico de plántula (tratamientos de post-emergencia). En este caso, la discriminación de plántulas de malas hierbas requiere imágenes de muy elevada resolución espacial y tomadas en el momento temporal adecuado, lo cual sólo es posible actualmente con el uso de drones (López-Granados, 2011). Sus ven- tajas en comparación con las plataformas convencionales (satélites o aviones tripulados) son principalmente las si- guientes: 1) Autonomía y flexibilidad: Los drones trabajan con total autonomía e incluso en días nublados, por lo que se pueden programar los vuelos a demanda y con una gran flexibilidad en momentos críticos del cultivo (fi- gura 5). 2) Vuelos a baja altura e imágenes de ultra-alta reso- lución espacial: Los drones pueden volar a muy baja altura, lo que permite obtener imágenes aéreas con una elevada resolución espacial (1-10 cm/píxel), todo ello en función de las necesidades del usuario y la fi- nalidad del estudio. Actualmente, la normativa espa- ñola limita la altura máxima de vuelo de los drones de uso civil a 120 m (BOE, 2014). 3) Configuración de sensores: Los drones pueden utili- zar sensores o cámaras con diferente tipo de rango espectral dependiendo del objetivo agronómico que se persiga (figura 6). Nuestro Grupo de Investigación lleva a cabo varios estu- dios con drones en diferentes parcelas de trigo, maíz y girasol. Estos cultivos se han elegido en base a su elevado impacto agro-económico en España y otros países y a la posible extrapolación de los resultados a otros cultivos igualmente importantes que se siembran en hilera estre- cha o en hilera ancha. Para ello, hemos puesto a punto todo el protocolo de captura de imágenes con el drone y estudiado los principales factores que afectan a la calidad de las imágenes y su capacidad para discriminar las malas hierbas presentes en dichos cultivos, tales como altura de vuelo, tipo de cámara o sensor utilizado, solape entre imágenes y proceso de mosaicado y orto-rectificación (Torres-Sánchez et al., 2013). Asimismo, se han analizado imágenes de muy elevada resolución espacial (1 – 5 cm por píxel), tomadas tanto con cámaras multiespectrales como convencionales de espectro visible (figura 6), y tecnología