El uso de drones cada vez se está extendiendo más. Ahora Investigadores
del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC, en Córdoba, han mejorado su
sistema para la detección temprana de malas hierbas mediante estos dispositivos
aéreos no tripulados. Para ello los han combinado con técnicas de análisis de
imagen e inteligencia artificial.
Los resultados
muestran una precisión del 95% en cultivos de girasol y del 79% en maíz.
“Además, las características óptimas que sirven para discriminar las malas hierbas
coinciden en su mayoría para ambos cultivos”, indica la investigadora del CSIC
María Pérez Ortiz.
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| Drone sobre cultivo de girasoles. Fotografía: CSIC. |
Las dificultades existentes hasta hoy se basaban en el
tiempo de elaboración de los mapas de malas hierbas y la baja resolución de las
plataformas aéreas. Se cree que con esta solución se reducirá el uso de
herbicidas. “Uno de los retos actuales de la agricultura de precisión es la identificación
temprana de malas hierbas, responsables de una gran reducción de la producción
del cultivo. Normalmente, aunque se
distribuyan en rodales, los herbicidas se aplican en todo el cultivo, lo que
conlleva un perjuicio medioambiental y económico”, precisa Pérez Ortiz.
El proceso para obtener estos mapas, que se enmarca dentro de
las líneas de trabajo del proyecto imaPing,
consiste en adquirir primero las imágenes desde el aire mediante una cámara de
alta resolución instalada en los drones; en segundo lugar, se lleva a cabo la
segmentación de la imagen y el etiquetado. Y, finalmente, se aplica una técnica
de clasificación que se engloba dentro de la inteligencia artificial.
El trabajo ha sido publicado en la revista Expert
Systems with Applications.
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