Las tecnologías de drones de SPH Engineering permitieron aumentar la recolección y el procesamiento de datos a 50 ha/día, frente a 2.5 ha/día con la recolección manual.
Saber cuántas plantas se han sembrado y cómo están creciendo es clave para optimizar la mano de obra y usar los recursos de forma eficiente en la agricultura. Con el crecimiento exponencial de las nuevas tecnologías, específicamente los sistemas de aeronaves pilotadas a distancia (RPAS), también conocidos como drones, equipados con sensores para la recolección de datos, estos se han convertido en herramientas de trabajo que permiten una recolección de datos rápida y rentable en las propiedades de producción agrícola. A pesar de los enormes beneficios que aporta la implementación de tecnología en la producción agrícola, es necesario garantizar que los datos obtenidos a partir de las imágenes captadas por los sensores instalados en los drones se transformen en productos espaciales operativos, de modo que se obtengan datos que den una idea de la distribución espacial y del número de plantas sembradas en las propiedades.
Por ello, con el fin de ayudar a los productores a mejorar sus procesos de producción mediante la implementación de estas tecnologías, se llevó a cabo un proyecto de investigación de Andrés Castillo, de Agrointeligencia Geoespacial (Costa Rica), que lleva por nombre “Red neuronal convolucional de última generación aplicada a la detección automática de plantas de piña a partir de imágenes RPAS”. Los datos utilizados en la investigación se obtuvieron en una de las propiedades de los productores miembros de La Cámara de Piñeros Unidos de Costa Rica, en un área sembrada con plantas jóvenes de al menos dos semanas, ubicada en el cantón de Río Cuarto, provincia de Alajuela.
‘El proceso manual de conteo de plantas lo llevaba a cabo personal calificado y de confianza que, mediante un contador mecánico, también conocido como "María", cuenta cada planta que se encuentra en los campos. Semanalmente, los productores siembran un promedio de 15 hectáreas por día; cada hectárea tiene setenta y dos mil plantas, que el personal debe contar en una semana. En promedio, el rendimiento diario de un hombre es de 2 a 2.5 hectáreas contadas por día (2.5 ha/día)’, explica Andres Castillo Leiton, de Agrointeligencia Geoespacial.
‘Para generar adecuadamente la ortofoto, es necesario utilizar un dron con un sensor de 1” de al menos 20 megapíxeles de resolución, que vuele a una altura de entre 45 metros y 60 metros, para obtener una distancia de muestreo del terreno o GSD de entre 1.6-2 cm/píxel. Para el estudio actual, se utilizó un dron DJI Phantom 4 Pro y el vuelo se planificó con el software UgCS, en el que la superposición horizontal y vertical se configuró en 85% a una altura de vuelo de 45 metros. Con esta configuración, se obtuvo un rendimiento de 50 hectáreas por día (50ha/día) con un dron. En comparación, en promedio, el rendimiento diario de un hombre es de 2 a 2.5 hectáreas contadas por día (2.5 ha/día)’, añade Andres.
Como parte de las actividades de consultoría y desarrollo de SPH Engineering, los ingenieros de la empresa apoyaron la implementación del flujo de trabajo de procesamiento. El proceso de procesamiento constó de los siguientes pasos:
- Recopilación y preparación de un conjunto de imágenes de entrenamiento
- Entrenamiento de un modelo de detección de objetos para piñas
- Desarrollo de un algoritmo para separar automáticamente los resultados según los límites de los campos
En general, el proceso desde la obtención de las imágenes hasta el informe final de las plantas detectadas puede realizarse en 24 horas, lo que representa un rendimiento de procesamiento de 50* ha/día y reduce significativamente los costos para el productor en comparación con el proceso manual.
Según Andres, un conteo de plantas rápido y adecuado aporta al productor los siguientes beneficios:
- Verificar el número de plantas sembradas indicado por la empresa contratada frente a las plantas en campo, para realizar el pago correcto.
- Verificar si la dosificación de agroquímicos es adecuada para evitar una sobredosis.
- Generar proyecciones de lo sembrado y de la cosecha que se pretende obtener.
'Del análisis de los resultados de la investigación se concluyó que la inteligencia artificial y las imágenes captadas con drones pueden utilizarse para monitorear cultivos con exactitud y contar plantas, específicamente plantas de piña, y que esto permite al productor almacenar la información adquirida en una base de datos geoespacial para la toma de decisiones. No obstante, es importante destacar que, para obtener los resultados esperados, deben cumplirse condiciones como una distancia de muestreo del terreno que permita al algoritmo de inteligencia artificial detectar las plantas en las imágenes, y que no haya malezas de cuscuta dentro de las plantaciones, ya que estas pueden generar información errónea', concluye Andres.