Investigadores del grupo imaPing ‘Teledetección aplicada a agricultura de precisión’, adscrito al ceiA3 e integrado en el Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) de Córdoba, han desarrollado un algoritmo que permite la obtención automática de información detallada e individualizada de las cepas de un viñedo a través del análisis de imágenes obtenidas con un dron o UAV

Como ha explicado la investigadora del grupo imaPing ‘Teledetección aplicada a agricultura de precisión’, Ana Isabel de Castro, “este logro supone una mejora que va a permitir al agricultor llevar a cabo estrategias de manejo localizado y, en consecuencia, un incremento de beneficios medioambientales y económicos”.

Tradicionalmente, las dimensiones del dosel de las cepas o de otros cultivos leñosos se han obtenido a través de medidas manuales que suponen un arduo trabajo a lo largo de extensas jornadas de campo.

Para llevar a cabo este estudio, se tomaron imágenes con una cámara fotográfica de bajo coste acoplada a un vehículo aéreo no tripulado, dron o UAV, sobre tres viñedos comerciales de Lérida, propiedad de la compañía Raimat.

Las imágenes obtenidas se incorporaron a un software que automáticamente llevó a cabo la generación del modelo tridimensional del cultivo. Por último, se desarrolló un algoritmo automático de análisis de imagen basado en objetos (OBIA, por sus siglas en inglés) que permitió obtener datos concretos de la cepas de vid relativos a proyección del dosel de la cepa, altura y volumen, entre otros, a partir del modelo 3D obtenido.

Validación del algoritmo

Para validar el algoritmo generado por los investigadores, se establecieron una serie de puntos georreferenciados en cada uno de los campos analizados. En estos puntos se midió manualmente la altura de las cepas de vid. Por otra parte, sobre estos puntos georreferenciados se establecieron unos cuadrados de 2 x 2 metros donde se llevó a cabo una digitalización manual de la viña gracias a la elevada resolución espacial de las imágenes UAV obtenidas.

Estos valores fueron comparados con los valores aportados por el algoritmo en estas áreas y relativos a los valores de altura y los valores de clasificación de la viña alcanzándose un elevado grado de precisión.

La investigación se llevó a cabo sobre tres viñedos en dos fases diferentes: el primero en julio, cuando el dosel de las vides estaba totalmente desarrollado, y el segundo en septiembre, después de la recolección, cuando el dosel era menos denso. Este enfoque, en palabras de Jorge Torres Sánchez, coautor del trabajo “permitió analizar una amplia variabilidad y los resultados obtenidos demostraron la robustez del algoritmo”.

En relación al tiempo necesario de ejecución y procesado de las principales tareas de la investigación, los vuelos UAV se desarrollaron en un intervalo de tiempo de entre 6 y 7 minutos por hectárea analizada. Por otra parte, el software necesario para llevar cabo la reconstrucción automática 3D del cultivo empleó 3 horas aproximadamente (esto puede variar en función de la capacidad del equipo informático usado).

En último lugar, se realizó el análisis de dichas imágenes a través del algoritmo automático OBIA diseñado en esta investigación, clasificando con elevada precisión cada una de las cepas, lo que presentó una duración en torno a los 15 minutos por hectárea de viñedo analizada.

Este estudio se apoya en investigaciones anteriores realizadas por el grupo imaPing, liderado por la investigadora Francisca López Granados, en las que se ha empleado la tecnología UAV y el análisis OBIA para la caracterización 3D de cultivos leñosos.

La investigación está financiada en el marco del proyecto AGL2017-83325-C4-4R del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, Fondos FEDER). La investigación de Ana Isabel de Castro y José Manuel Peña estuvo financiada por los Programas «Juan de La Cierva» y «Ramón y Cajal», respectivamente.

Referencia:
Ana I. de Castro, Francisco M. Jiménez-Brenes, Jorge Torres-Sánchez, José M. Peña, Irene Borra–Serrano, Francisca López–Granados. ‘3-D Characterization of Vineyards Using a Novel UAV Imagery-Based OBIA Procedure for Precision Viticulture Applications’ en Remote Sensing. https://doi.org/10.3390/rs10040584