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Teledetección y agricultura de precisión: Los Drones y las imágenes gratuitas de satélite impulsan su desarrollo

Redacción laagriculturadigital.com01/05/2019

Figura 1. Cuadricóptero con cámara multiespectral iniciando el vuelo sobre una parcela de cebada para la cartografía del vigor vegetativo.

JOSÉ ANTONIO MARTÍNEZ CASASNOVAS. Catedrático de Universidad, Profesor de Sistemas de Información Geográfica, Teledetección y Agricultura de Precisión en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agraria de la Universidad de Lleida.

Actualmente, la teledetección, y en particular las aplicaciones en agricultura de precisión, están teniendo un gran auge por diversos hechos que merece la pena resaltar. Uno es, sin duda, la disponibilidad de imágenes gratuitas, a una resolución que se podría considerar como alta, gracias a los satélites de la misión Sentinel-2 de la Unión Europea. La gratuidad de las imágenes hace que usuarios y técnicos con conocimientos de teledetección puedan descargarlas y calcular los denominados índices de vegetación o índices de vigor, que son un indicativo del estado de salud, desarrollo, nutricional o actividad fotosintética de la planta. O también, de forma alternativa, permite que diversas empresas hayan creado aplicaciones que facilitan al agricultor (no experto en teledetección) la creación y visualización de estos índices en su ordenador, pantalla de tableta o teléfono móvil.

La aparición de los drones (Figura 1) es otro hecho, sin duda, que ha popularizado la Agricultura de Precisión, no tanto (a mi entender) por ser la herramienta que ha de resolver todos los problemas de la adquisición de imágenes en aplicaciones en agricultura, sino por el hecho de asociarse con la idea de imágenes más precisas y que se pueden hacer en cualquier momento. Sin embargo, esto tampoco es así, ya que los drones todavía tienen algunas limitaciones importantes, como la duración de baterías para cartografiar parcelas de gran superficie (en drones multirrotores o multicóptero), inclinaciones de la cámara que producen imágenes con diferentes tamaños de píxel (en drones de ala fija sin estabilizador inercial), desplazamientos por rachas de viento, tiempo de procesamiento de las imágenes para la creación de ortomosaicos, y otros.

Figura 2. Microsatélite o Dove de PlanetLabs, con dimensiones de 10x10x30cm. La constelación está compuesta por 140 de estos microsatélites que captan imágenes de forma continuada.

Pero un tercer hecho que ha venido a revolucionar todavía más la teledetección y, entre otros, su aplicabilidad a la Agricultura de Precisión es la continuada puesta en órbita desde 2014 de una constelación de microsatélites por parte de la compañía americana PlanetLabs, Inc. Esta constelación está compuesta en la actualidad por 140 microsatélites denominados Doves, que captan imágenes multiespectrales continuadas de la superficie terrestre (visible + infrarrojo próximo) con una resolución de entre 3-4 m/píxel (Figura 2). Esto asegura que cada día se disponga de una imagen, por lo menos, de cada parte de la superficie terrestre. Estas imágenes son de pago mediante suscripción, pero, al igual que con Sentinel-2, ya hay empresas intermediarias que contratan la subscripción y posteriormente ofrecen servicios a los agricultores de seguimiento del vigor de los cultivos a precios razonables de entre 4-6 €/ha y año. Así pues, todo un mundo por explorar y en continua evolución.

Hecha esta introducción, ¿qué tipo de sensor es mejor para el seguimiento del vigor de los cultivos para Agricultura de Precisión? Esta es una “pregunta del millón”, pero quizá la Figura 3 nos puede ayudar para que cada uno tome sus decisiones. En esta figura se compara una imagen de Sentinel-2A, una imagen tomada por uno de los microsatélites PlanetScope y una imagen de drone adquirida con un equipo DJI Inspire1 y cámara Parrot Sequoia. Todas son del mismo día (26/03/2019), pero tienen diferentes resoluciones: 10 m, 3 m y 0,06 m respectivamente. Esto quiere decir que en un píxel de Sentinel-2 caben algo menos de 11 píxeles de una imagen de PlanetScope y, atención, 27890 píxeles de la imagen del drone. En la parte inferior de la figura se compara este nivel de detalle, viéndose la superficie que abarca un píxel de Sentinel-2 (10x10 m) y la misma superficie en las imágenes de los otros sensores. Evidentemente, el mejor detalle se consigue con el drone (27890 veces más que Sentinel-2 y 2500 veces más que PlanetScope, en este caso). Pero, ¿es necesaria tanta resolución? Seguramente no para el caso de los cultivos extensivos, ya que la maquinaria de aplicación variable no actuará con tanta precisión y el tipo de cultivo no lo requiere. No obstante, en otro tipo de cultivos (viña, frutales, hortícolas) y en parcelas más pequeñas, las imágenes de drone pueden ser de gran utilidad. La resolución de 3 m de la imagen de PlanetScope podría ser la mejor opción, si bien hay que tener en cuenta el pago-por-subscripción a la empresa propietaria o el pago-por-servicio a una empresa intermediaria. Respecto a la resolución de Sentinel-2, la comparación a nivel general con las otras imágenes más detalladas, muestra también las mismas zonas de variabilidad del desarrollo del cultivo. Para la toma de decisiones sobre manejo diferencial en cultivos extensivos como trigo o cebada pueden suficientes, siempre y cuando las parcelas tengan unas ciertas dimensiones. Además tienen la ventaja de su gratuidad si somos autónomos a la hora de procesarlas. Por otra parte, se deberían también considerar las imágenes que se pueden adquirir con cámaras multiespectrales desde avioneta, con resoluciones habituales entre 0,25 a 1 m, si bien no se han dispuesto para el presente artículo.

CARTOGRAFÍA DEL ESTADO DE DESARROLLO O DEL VIGOR DEL CULTIVO A PARTIR DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES

Los índices de vegetación se pueden usar para propósitos de Agricultura de Precisión de muchas maneras y en diferentes momentos del ciclo de cultivo. Pongamos algunos ejemplos. Antes del comienzo de la campaña, y en base a los datos de la campaña precedente o anteriores, los índices de vegetación se pueden usar para definir zonas de manejo diferencial dentro de cada parcela, ya sea para la siembra variable, abonado de fondo, aplicación de enmiendas orgánicas u otras y, si es posible, el riego también diferencial. Para tales propósitos, sería mejor no basar la zonificación en una sola imagen de una fecha específica del cultivo anterior, sino en la integración de imágenes adquiridas a lo largo de todo el ciclo de cultivo, acumulando el valor del índice de vegetación. Esto mostrará mejor la variabilidad estructural en los diferentes puntos de cada parcela, dando una visión más realista del potencial productivo de las diferentes zonas del campo.

Figura 3. Comparación de imágenes en falso color (RGB Infrarrojo cercano-Rojo-Verde) de Sentinel-2, PlanetScope y drone a escala de parcela y a escala de 1 píxel de la misma resolución que las imágenes de Sentinel-2 (10x10 m). En cada caso se indica la resolución del tipo de imagen.

¿Qué pasa si no tenemos toda una serie de imágenes para estimar el potencial productivo de la parcela? En algunos casos, los agricultores solo podrán pagar una o dos imágenes para conocer la variabilidad del vigor del cultivo y tomar decisiones en base a la información que se derive de ellas. En estos casos, y para dirigir el abonado de fondo y/o la siembra del cultivo posterior, lo mejor sería adquirir imágenes del cultivo anterior de justo antes de la floración (p.e. en maíz o cereales de invierno, o al comienzo de la maduración o envero (p.e. en vid). En otras etapas, los cultivos (tal vez) no han alcanzado su máxima expresión vegetativa o ya está disminuyendo. Durante la floración (p.e. maíz), el color de la inflorescencia puede interferir con el verdor de la vegetación y alterará la respuesta espectral en las bandas utilizadas para calcular los índices de vegetación. Así, las imágenes del periodo que va desde el momento en que el cultivo cubre totalmente el suelo hasta la floración es el más aconsejable.

Durante la campaña, los índices de vegetación sirven principalmente para seguir el estado del cultivo y para decidir sobre las acciones de manejo a realizar. Estas acciones pueden ser diversas. Siguiendo el ciclo del cultivo (p.e. en cultivos extensivos como maíz o cereales de invierno), una de las primeras acciones a realizar es la aplicación del abonado de cobertera, principalmente nitrógeno (N). Las imágenes de teledetección son de gran interés en este caso, ya que el N supone uno de los principales costos en la producción de estos cultivos. El momento de adquisición de la imagen para este propósito es importante. Por ejemplo, en el maíz, el momento adecuado para adquirir imágenes es V6 (seis hojas). En ese momento, el cultivo casi cubre el suelo y aún es posible entrar para aplicar el fertilizante. Después del abonado de cobertera, el seguimiento del cultivo también es importante, particularmente en los cultivos de regadío. En estos casos, las imágenes no solo sirven para detectar el estrés hídrico y decidir el momento del riego, sino que los índices de vegetación también pueden ser muy útiles para detectar problemas como fallos en aspersores, diferente presión del agua a lo largo de los brazos de un pívot, fallo de boquillas, etc.

Figura 4. Comparación de mapas del índice de vegetación de la diferencia normalizada (NDVI) de una parcela de maíz en dos fechas y el correspondiente mapa de rendimiento obtenido a partir de datos de un monitor de cosecha al final de la campaña. Se muestra el coeficiente de correlación entre los datos de NDVI y Rendimiento, con valores de 0,76 y 0,78 respectivamente.

Otro tema importante es la predicción del rendimiento de los cultivos antes de la cosecha. Algunos índices de vegetación calculados a partir de imágenes de algunas semanas antes de la cosecha suelen estar bien correlacionados con el rendimiento (Figura 4), sin los inconvenientes de los monitores de rendimiento, o sin la necesidad de esperar hasta el final de la campaña para saber cómo puede ser el rendimiento final de la parcela. Así, los mapas de vigor pueden ser de utilidad para organizar la logística o para tener una previsión de los ingresos por la venta del grano.

CONCLUSIÓN

Quizás asuste la primera toma de contacto con la tecnología, pero esto no debe ser un obstáculo para empezar a utilizarla, ya que existen empresas de servicios con conocimiento suficiente y a precios asequibles para poder entrar a gestionar los cultivos de una manera más precisa y para mejorar también el sistema de producción, siendo medioambientalmente más sostenible. Cabe resaltar el papel de los ingenieros agrónomos en estas empresas, ya que son los que tienen el conocimiento agronómico necesario para la interpretación de los datos con el fin de convertirlos en la información que se necesitará para la toma de decisiones.

AGRADECIMIENTOS

El autor quiere agradecer a Aerofor Enterprise S.L. de Lleida por la adquisición de la imagen de drone a la que hace referencia el artículo y a PlanetLabs Inc. por el uso de imágenes bajo licencia educacional y de investigación.

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