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Santiago de Chile. Lun 27/09/2021

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El Mercurio - Campo

Las tecnologías que marcan tendencia en los drones del agro

Sus capacidades van mucho más allá que la aplicación de agroquímicos. A nivel mundial crece su uso en el mapeo para proyectar rindes de cosecha e incluso para detectar problemas en el sistema de riego.

Jueves, 22 de julio de 2021 a las 8:30
- En Chile, los drones en el agro suelen cumplir funciones relacionadas con tareas de fumigación.
Crédito: Gentileza RoboMotic
Rolando Araos Millar

Una caída en sus precios y la sumatoria de funcionalidades para mejorar la producción está llevando a que los drones se incorporen cada vez con más fuerza al agro, tanto en Chile como en el mundo. Esto porque ya no se quedan solo en pulverizar, sino que a través de la incorporación de nuevas tecnologías ayudan a seleccionar áreas específicas para la aplicación de agroquímicos, reconocer la presencia de malezas, determinar el nivel de estés de un cultivo o proyectar los potenciales rendimientos.

“Los drones han crecido exponencialmente. Hace 5 años costaban más de 25 mil dólares cada uno y eran muy complejos de utilizar. Hoy en día, se pueden comprar desde 2 mil dólares y además son más rápidos, capaces y vienen listos para volar”, explica Alireza Pourreza, especialista en extensión cooperativa y académico de la Facultad de Ingeniería Biológica y Agrícola de la Universidad de California en Davis (UC Davis).

Pero, una cosa es el dron y otra lo que éste puede hacer. Para ello hay que incorporar tecnologías específicas, que también vienen desarrollándose e incorporando a los aparatos lo que permite realizar distintos tipos de mapeos —de altísima precisión y calidad— para luego, a través de softwares, procesar la información y tomar decisiones o realizar acciones de distintos tipos.

El ‘pero’, hasta ahora, es que la tecnología todavía no puede lograr que un solo dron cumpla diversas funciones.

“Cada tecnología o ventaja requiere de un dron. Esto implica que, si requiero realizar pulverizaciones en un predio y, además, obtener mapas para conocer el estado del cultivo, se necesitará de un dron para cada tarea”, explica YangQuan Chen, director del Laboratorio de Mecatrónica, Sistemas Embebidos y Automatización (MESA Lab) del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de California Merced (UC Merced).

Chen asegura que, hasta momento, no existe ni se ha desarrollado un dron que pueda hacer todas las tareas, e insiste en que es muy difícil que eso vaya a suceder —al menos en el corto tiempo—, debido a que el dron puede soportar un determinado peso, lo que determina su capacidad de cobertura. Así mientras mayor carga transporte, menor será la duración de su batería o gasolina, dependiendo del tipo de motor que posea.

Existen distintos tipos de dron y cada uno cumple una función distinta dentro del predio. | Video: Rolando Araos M.

Por lo mismo, para aprovechar la inversión, previo a tomar una decisión de cuál o qué dron adquirir es importante conocer las distintas tecnologías existentes, qué ventajas entrega cada una y saber cómo interpretar sus resultados.

- Esquivar obstáculos de forma automática

Una de las noticias que marcó el último verano en Chile fue la colisión de un dron contra un helicóptero de la Armada en Santo Domingo, provocando la ruptura al parabrisas, causándole lesiones de mediana gravedad el piloto de la aeronave.

Esto ocurrió porque si bien algunos drones tienen sensores que les indican altura o velocidad, requieren además de un sistema que les permita esquivar a otros objetos en movimiento de manera autónoma.

El sistema CASIA, un sensor desarrollado por la compañía estadounidense IRIS Automation que se instala en el aparato, permite al dron detectar otras aeronaves o dispositivos voladores de manera automática y esquivarlos, sin la necesidad de contar con un operario controlando al vehículo aéreo. Ella permitirá que, si el dron en su recorrido configurado se encuentra en la ruta de impacto de alguna aeronave o incluso pájaro, la tecnología le permitirá esquivarlo de manera autónoma y posteriormente seguir con la ruta establecida.

“Este sistema (aún no disponible en Chile) ha demostrado ser simple y efectivo para diversas aeronaves de la Fuerza Aérea Estadounidense desde 2019. Es la primera en su tipo en ser aceptada para drones”, explica Alfredo Lagleyze, asesor de proyectos de IRIS Automation y vuelos BVLOS para Latinoamérica.

El sistema CASIA permite que el dron esquive animales u objetos en movimiento, para después continuar su recorrido. | Video: Rolando Araos M.

Otra tecnología, que se complementa con la anterior, es el sistema que determina si se operará dentro o fuera de la línea de visión del operador.

“Cuando el dron necesita abarcar 100 o 200 metros, puede operar en VLOS, es decir, dentro de la línea de visión (Visual Line of Sight), pero si debe volar 10 o 20 kilómetros, lo mejor es pasar a BVLOS o fuera de la línea de visión (Beyond Visual Line of Sight en inglés)”, complementa Gonzalo Montes, fundador de Linkedrone, plataforma que permite encontrar a pilotos y empresas que presten servicios de drones.

Contar con el sensor CASIA ayudará especialmente a los drones que funcionan con sistemas BVLOS.

Además, si el dron recorrerá sobre los 4 o 5 kilómetros de distancia, lo mejor será utilizar modelos de ala fija (ver al final de la nota).

La distancia que el dron mantenga con su operario definirá si es mejor operar con el dispositivo a simple vista (VLOS) o fuera del área de visión (BVLOS). | Video: Rolando Araos M.

- Detectar problemas “invisibles”, la ventaja que entregan las cámaras multiespectrales

Otra tecnología que se incorpora cada vez más a los drones, son las cámaras espectrales, tecnología capaz de captar varios espectros de luz y que, al ser de pequeñas dimensiones, pueden ir fácilmente montadas en los drones, ayudando a capturar imágenes desde gran altura, abarcando varias hectáreas dentro de un campo.

Estas imágenes tienen un altísimo detalle, con valores inferiores a los 300 nanómetros y superiores a los 800 (como referencia, visión humana abarca desde 390 a 780 nanómetros). Lo anterior permite detectar información “invisible” de los cultivos -como por ejemplo a qué partes del campo y de la planta llega la luz solar, lo que aporta para la planificación y el desarrollo de las plantas, así como para proyectar resultados de rendimientos, entre otros.

Ejemplo de cámara multiespectral. Esta va conectada al dron y la información que registra es enviada a un software, el que se encargará de procesar y ordenar la información para posteriormente mostrarla en un mapa.
Crédito: Gentileza Wingtra

Eso sí hay que considerar que lo que hace el dron, con la cámara, es solo tomar las imágenes. Luego, esas imágenes son procesadas en la computadora, donde un el software “pinta” al campo con diversos colores dependiendo de cómo llega la luz y realiza simulaciones 3D que permitirán proyectar cuánta fruta podría producir el campo.

“La cámara multiespectral registra la información, esta pasa a un software y dicho programa es el que genera la simulación y entrega las proyecciones de rendimiento del cultivo. Por tanto, se necesita tiempo para procesar estos datos y construir la simulación”, dice el académico de la Facultad de Ingeniería Biológica y Agrícola de la UC Davis.

Después de que el dron sobrevuela un huerto, en este caso uno de almendras, el software de Virtual Orchard (VO) de la UC Davis es capaz de generar este mapa en 3D que ayuda a pronosticar el rendimiento del cultivo. | Crédito: Alireza Pourreza - UC Davis

Contar con estos datos, dice el especialista, no solo permitirá saber cuánto se podría producir, sino que además saber cuánto personal se podría requerir para la cosecha e incluso determinar en qué hileras se podrían necesitar más o menos cuadrillas, entre otras ventajas.

Este tipo de cámaras también permite conocer la realidad específica de una planta dentro de todo el cultivo, ya que sus imágenes pueden mostrar si existen problemas de fertilización de nitrógeno —sea falta o exceso— o si hay problemas con el riego en un árbol o arbusto en específico, por ejemplo.

En este caso, el mapa de VO ayuda a ver la cobertura y densidad de la canopia del pistacho. Así se puede determinar qué áreas son están más sombreadas y cuáles no. | Crédito: Alireza Pourreza - UC Davis

“Esto permite detectar problemas respecto a la clorofila en la planta y, por ende, al nitrógeno. Como toda la información que se colecta queda georeferenciada (se sabe el punto específico en el cultivo), el agrónomo puede buscar con precisión y facilidad cuál es la planta que tiene algún problema”, explica Julian Mackern, encargado de soporte técnico de drones en Wingtra, empresa productora de drones que utiliza cámaras MicaSense, las que captan bandas de colores no visibles al ojo humano.

El sistema MicaSense permite conocer, entre otras variables, la cantidad de maleza presente en un huerto, las diferentes alturas presentes en el campo, posibles enfermedades, entre otros. Pinche los botones para ver la simulación en este predio de limones. | Crédito: Gentileza MicaSense | Interactividad: Rolando Araos M.

- Detección de malezas e insectos

Otra ventaja de las imágenes tomadas por cámaras multiespectrales es que pueden ayudar a determinar la presencia de malezas e incluso el ataque de insectos dentro del predio. A modo de comparación, una imagen satelital puede abarcar entre 2 a 3 metros del predio por cada píxel que muestra la foto, mientras que el dron entrega 2 a 3 centímetros del campo en cada píxel.

Es tal el nivel de detalle que la información incluso puede utilizarse para el diseño de una plantación.

“El dron es capaz de ver las elevaciones de tierra e identificar aquellas zonas donde el agua puede acumularse y aquellas zonas donde no lo hará. Esto es de gran utilidad antes de instalar un sistema de riego y evitar la aparición de malezas, por ejemplo”, explica Marcelo Karolys, director de ventas de IRIS Automation.

Dicha precisión, dice Alireza, ha permitido que los drones se utilicen incluso para detectar si hay maleza rodeando al cultivo o si hay alguna plaga atacando a las plantas.

“Tras realizar el mapeo con cámaras multiespectrales, será posible identificar la maleza ya que esta se identifica con colores más oscuros o grises”, explica Pourreza.

En el huerto de cítricos en 3D, el mapa de VO permite recorrer zonas dentro del cultivo, con el fin de ver la evolución que ha tenido la canopia en el tiempo. Con esta información, el software puede predecir los rendimientos del frutal. | Crédito: Alireza Pourreza - UC Davis

Respecto a la detección del ataque de enfermedades, el especialista recalca que los softwares donde se procesa la información están configurados con diversos modelos de predicción. Por ende, si un cultivo parece mostrar, por ejemplo, puntos en sus hojas, el programa advertirá de que es altamente probable que un determinado insecto pueda estar atacando al cultivo.

De hecho, ya hay experiencias con drones para detectar al psílido asiático de los cítricos (Diaphorina citri), vector de la enfermedad HLB (Huanglongbing), la que genera un colapso y posterior muerte de la planta atacada en cuestión de semanas.

“Las imágenes de los drones han permitido detectar a Diaphorina citri y además identifican si la planta tiene riesgo de estar infectada con HLB o no. Esto ayudará que se realicen las respectivas pruebas en la planta y tomar acciones para evitar que esta se propague a través de sus cultivos”, sostiene el especialista de la UC Davis.

Dado lo anterior, más allá del mapeo que pueda realizar con el dron, es fundamental que una vez que se tengan las imágenes se recurra a un asesor para realizar el muestreo del cultivo que pueda tener algún problema para determinar qué es lo que le está atacando y cómo manejar dicha amenaza.

- Prevenir el estrés en cultivos

Una de las tecnologías que más popularidad ha ganado en el último tiempo son los mapas de NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), el que consiste en el predio se ve coloreado dependiendo del nivel de clorofila que registren las cámaras: mientras más alto, más rojo y mientras más bajo, más verde.

Este mapa permite conocer si un cultivo está o no estresado en un momento y lugar determinado.

Hoy, las empresas están yendo más allá y, a través de sistemas anexos al NDVI, buscan adelantarse a dicho estrés, para prevenirlo en vez de solo detectarlo.

“Esto se puede detectar mucho antes de que puedan ocurrir problemas en el cultivo, por lo que le permitirá al agricultor tomar decisiones antes de que se produzcan daños”, explica César Urrutia, cofundador de la empresa Space AG, que utiliza drones con cámaras infrarrojas y térmicas que detectan diferencias en la temperatura y la clorofila (si la temperatura supera cierto umbral, se puede diagnosticar una potencial falta del riego, mientras que si la temperatura registra valores muy bajos en el suelo se puede asociar a fugas de agua o exceso de riego).

Urrutia explica que el dron captura todas estas informaciones y las envía al software que mostrará un mapa semaforizado de la realidad del predio.

“En las zonas verdes, implica que está todo bien, las zonas amarillas es necesario prestar atención para problemas futuros, mientras que las rojas representan problemas que requieren una solución urgente”, explica Urrutia.

Ejemplo de tomas aéreas de RaptorView que combinan el NDVI con temperatura. También podrá ver la imagen del huerto en RGB, esto simula a una captura satelital. | Crédito: Gentileza Space AG | Interactividad: Rolando Araos M.

- A futuro, realizar aplicaciones fitosanitarias precisas

Una de las críticas que se hace es que los drones son poco efectivos al pulverizar con herbicidas y fungicidas, producto de que son poco precisos y hay un exceso o falta al momento de ejecutar esta labor.

Sin embargo, ya se trabaja para intentar solucionarlo. Así, en EE.UU. hay experiencias piloto donde los vehículos aéreos no fumigan, sino que entregan la información de cuánto se debe aplicar según la información recolectada por las cámaras del dron. Esa información es enviada a un software, el que transfiere los datos recolectados por el dron al GPS de los tractores que realizarán las aplicaciones.

Después de que el dron realiza las labores de mapeo, el tractor es capaz de realizar las fertilizaciones con una precisión altísima, mejorando los rendimientos del cultivo. | Infografía: Rolando Araos M.

“Esto ha permitido, en las experiencias que se han llevado a cabo, realizar aplicaciones con un margen de precisión altísimo, ya que el dron georreferencia y delimita todas aquellas zonas que requieran más o menos agroquímicos. La tarea del operador es transmitir dicha configuración al tractor o pulverizador”, explica Jason de Koff, Líder del Programa de Extensión del Departamento de Ciencias Ambientales y de Agricultura de la Universidad Estatal de Tennessee.

Koff agrega que una idea a mediano plazo será aplicar esta misma técnica en tractores autónomos, es decir, sin pilotos.

- Drones de ala fija, ideales para el mapeo en superficies mayores

Si bien prácticamente cualquier dron es capaz de mapear superficies —siempre que cuente con las cámaras o tecnologías adecuadas para ello—, los especialistas recomiendan usar drones de ala fija (similar a un avión pequeño) si el terreno a analizar es muy grande, en contraste a los drones con hélices (similares a los que hacen tareas de fumigación), ya que estos tienen una capacidad de menor cobertura, por una menor velocidad, duración de batería y altura de vuelo.

“Los drones de ala fija pueden cubrir sobre las 200 hectáreas por hora, mientras que los de hélice pueden llegar a 100 hectáreas o menos”, dice Jason de Koff.

Además, la duración de la batería de los drones de ala fija puede, incluso, doblar a los de doble hélice: 45 minutos para los de ala fija y 20 minutos para los de hélice. Aparte de que vuelan mucho más rápido a la hora de hacer mapeos.

“Esto puede hacer una gran diferencia a la hora de realizar mapeos, ya que el terreno a explorar será mucho mayor para el drone de ala fija”, dice de Koff.

Comparativa básica entre los drones multi-rotor (o de hélice) respecto a los drones de ala fija. | Infografía: Rolando Araos M.


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