Si bien los UAV´s presentan hoy ciertas limitaciones en cuanto a sus prestaciones, proyectan un futuro prometedor en el avance hacia producciones más rentables y ambientalmente segura.
Hoy en día, debido al incremento en costos y a la mayor competitividad del negocio agrícola, es importante poder obtener información asociada a la variabilidad en el desarrollo de los cultivos, de manera de intervenir tempranamente sobre los problemas y así evitar mermas en la producción. Esto hace necesario contar con herramientas orientadas a determinar esta variabilidad espacio-temporal a bajo costo.
En este camino, existen sensores que permiten capturar la reflectancia de las plantas, información que puede provenir de satélites, aviones, UAVs o capturas terrestres (Figura 1).
El uso de estas herramientas crece fuertemente debido a las buenas correlaciones halladas entre las producciones y la respuesta espectral de las plantas, lo que permite mostrar la variabilidad de ambientes con una alta definición. Esto último es muy útil, especialmente por su bajo costo.
En cuanto a aplicabilidad de esta tecnología en la agricultura, el abaratamiento de los costos de operación de los satélites y la mayor oferta de sensores (aéreos, UAV y activos), han abierto la posibilidad para que empresas más pequeñas tengan acceso a estas herramientas. Sin embargo, si bien esta tecnología pretende ser empleada para una gran variedad de tareas agropecuarias de rutina – como es el seguimiento de los cultivos en sus etapas críticas de desarrollo, la evaluación del estado hídrico y la aplicación de tecnología variable -, la realidad indica que se han dado mayores avances en otras áreas.
Estas últimas, están vinculadas por ejemplo al conocimiento y uso de índices de vigor vegetativo (NDVI) – desarrollados a partir de capturas de imágenes aéreas multiespectrales – o a la sectorización bajo la definición de zonas homogéneas del terreno.
En ese contexto, numerosas empresas prestan hoy un servicio quizás incompleto, basado únicamente en la entrega de datos escritos o de planos sin mayor valor agregado como fuente de información para la toma de decisiones.
Esto se debe fundamentalmente a la falta de información temporal que los mismos proveen, teniendo en cuenta que se trata de capturas que muestran un momento del cultivo y que no siempre explican lo que pasó, o lo que pasará.
Es por ello que este tipo de mapas ha perdido parte de aquel gran interés que se supieron ganar en su momento.
A esto debe sumarse una falencia detectada en la captura, debida al tamaño de los pixeles de terreno o resolución especial (cm cubiertos por cada pixel) asociados a vuelos de mayor altura.
A esto debe sumarse una falencia detectada en la captura, debida al tamaño de los pixeles de terreno o resolución especial (cm cubiertos por cada pixel) asociados a vuelos de mayor altura.
Esto produce ruidos importantes en el análisis de las imágenes, principalmente en frutales y vides, cuyo mayor espaciamiento entre hileras genera una fuerte mezcla de pixeles (entre la vegetación y el suelo) y problemas en el análisis posterior, especialmente cuando estos son de muy baja frecuencia. Distinto es el caso de análisis a mayor frecuencia, donde lo que se observa es el patrón de cambio de los sectores, aportando información valiosa para los productores.
En función de lo anterior, es importante tener en cuenta la calidad de la información a lograr y lo que se puede esperar de ella. Un caso típico es la obtención de Índices Verdes (mapas de NDVI) a partir de satélites o bien, alternativamente, de plataformas aéreas. Aquí, una mala elección de la herramienta puede introducir errores sustanciales.
Por ejemplo para trabajos de detalle, los planos con satélite producen distorsiones importantes – como pueden ocurrir en un cultivo frutal -, siendo en estos casos más recomendable el uso de UAV por su mayor detalle (Figuras 2.a y 2.b). Por el contrario para visualizar evoluciones de los cultivos, el uso de satélites puede ser la mejor opción, por la temporalidad que estos brindan.
Es posible pensar entonces que la agricultura es el próximo gran benefactor de los UAVs (Figura 3), ya que estos ofrecen el mismo tipo de datos georeferenciados que los brindados por satélites o aviones, pero de forma más precisa, rentable y eficaz (cabe aclarar que esto es verdad para cierto tipo de UAVs, de alto rango de vuelo y payload).
La plataforma UAV definida para el servicio, está disponible comercialmente y permite realizar vuelos a baja altura con gran estabilidad – gracias a su autogiro -, pudiendo operar en condiciones geográficas y/o climáticas bajo las cuales una aeronave convencional normalmente no podría trabajar.
Asimismo, existen diferencias sustanciales en lo referido a tiempos de respuesta, costos de operación y finalmente, calidad de la información (los UAVs permiten vuelos a muy baja altura y una alta resolución de imágenes). Las plataformas UAV integran diversos tipos de cámaras en un soporte especializado que evita las vibraciones y con ello se pueden lograr imágenes de alta definición. También disponen de un sistema de navegación GPS y de una unidad de control en tierra para supervisar la operación del dispositivo (Figura 3).
Asimismo, los UAVs han llegado a valores aceptables para el sector privado, fluctuando desde los US$ 10.000 en modelos más simples, pero que aun así permiten un buen trabajo (existen de menor costo pero no cumplen con los requerimientos básicos para realizar un servicio comercial), hasta montos cercanos a los US$ 150.000 (similar al de un avión normal) o incluso más, en aquellos de mayor tamaño, autonomía y tecnología asociada.
Además, este tipo de plataformas ofrece, mediante el uso de equipos de captura miniaturizados (Figura 4), un potencial de prestaciones tales como: mapas de índice de vegetación precisos, índice de estrés hídrico de cultivos, mapas de actividad de clorofila, análisis de senescencia, indicación de desarrollo de biomasa o de fenología (en asociación con información climática), vigilancia del crecimiento y anomalías (plagas y enfermedades posibles), clasificación de árboles y viñedos (conteo de plantas), planificación para la optimización de uso de insumos (fertilizantes, fitosanitarios, agua, etc.), estimación de rendimiento y optimización de la planificación de cosecha (estos últimos asociados a las etapas finales de los cultivos), los cuales pueden ser vistos como mapas de índice, que derivarán luego en recomendaciones técnicas concretas.
Sin embargo, a pesar de que la agricultura es un mercado prometedor para los UAVs, este aún no tiene la madurez suficiente para generar los volúmenes de negocio necesarios, que permitan el desarrollo de dispositivos de la envergadura requerida en trabajos comerciales en agricultura.
La expansión de estos equipos ha sido interesante en casos como Japón, donde cerca del 90 % de las aplicaciones aéreas de fitosanitarios se realizan mediante UAVs (helicópteros autónomos del tipo RMAX) o como EEUU, donde se visualiza un potencial comercial de 3 billones de U$S, sólo en los 3 primeros años posteriores de la apertura a los UAVs – por parte de la FAA – del espacio comercial en sectores agrícolas.
Sin embargo, en la actualidad esta tecnología presenta dos grandes limitantes, la primera asociada a la necesidad de pilotos capacitados para que el equipo vuele en condiciones adecuadas y se disminuyan los riesgos de choques (para lo cual también se requiere un buen nivel de automatización del equipo), mientras que la segunda se relaciona a los requisitos de procesamiento de la información (lo que requiere de softwares especializados), tarea que será más o menos compleja según los objetivos de uso a campo.
Este último punto puede subsanarse, si se cuenta con una integración a una plataforma de gestión multiusuarios – del tipo “mapserver” –que permita analizar y manejar la información para vincularla fácilmente a los usuarios, lo cual es una cuestión clave a desarrollar.
Finalmente, es de esperar que los UAVs sean en el futuro una herramienta común a utilizarse en el monitoreo de cultivos, actividad que, en asociación con el uso de sensores de tiempo real y de actuadores montados en maquinaria agrícola inteligente, permitan focalizar acciones variables. Esto significará sin dudas un gran avance hacia producciones ambientalmente seguras, pero más aún en términos de mejora de la rentabilidad y calidad de vida de los productores.
Autor: Ing. Agr. MSc. PhD Stanley Best; Progap INIA, Chile.
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