La Inspección de Árboles Frutales Mediante Vehículos Aéreos no Tripulados

El ataque de plagas y enfermedades es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los productores, ya que estos ataques pueden reducir drásticamente la producción de fruta e incluso matar plantaciones enteras. Los productores de frutas pueden controlar y prevenir las enfermedades y las plagas mediante inspecciones adecuadas, lo que ayudará también a incrementar el rendimiento de la plantación. La inspección de árboles frutales es la acción de identificar problemas concretos en árboles específicos y proporcionar información precisa para poder controlar los elementos que causan la pérdida de vigor o salud

Complicaciones en la inspección de frutales

Los inspectores fitosanitarios generalmente caminan o manejan a través de las plantaciones con la misión de identificar árboles enfermos, con deficiencias sanitarias o aquellos que simplemente no presentan buena salud. Por lo general, este tipo de inspecciones son lentas y requieren de experimentados profesionales para identificar árboles afectados. En el pasado, se intentó utilizar imágenes satelitales para inspeccionar e identificar árboles enfermos. Las imágenes no resultaron ser del todo útiles porque la resolución máxima era de 1 metro cuadrado por píxel, lo cual no era óptimo para la identificación de daños por plagas y enfermedades en el arbolado debido a la variación de copas entre los árboles. Además, las imágenes fácilmente perdían calidad y se volvían borrosas imposibilitando la detección de árboles individuales. Para obtener vistas aéreas de árboles individuales con suficiente resolución se puede optar por instalar cámaras en aeronaves tanto tripuladas como no tripuladas y volar a baja altitud. Uno de los principales inconvenientes del uso de aeronaves tripuladas es que necesitan un clima ideal para volar, lo que puede dificultar la planificación. El coste es otro de los elementos a considerar puesto que el presupuesto puede variar significativamente según el tipo y el tamaño de la plantación.

Los técnicos especializados en salud vegetal han optimizado el procesamiento de imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados con el uso de drones. Estos dispositivos pueden volar a baja altitud sobre un área de interés específica, de forma rápida y eficaz, y producir imágenes de muy alta calidad. La resolución de estas imágenes puede llegar a varios centímetros cuadrados por píxel, por lo que su calidad es mucho mayor si las comparamos con las imágenes satelitales. Obtener imágenes de alta calidad es esencial para identificar la parte afectada del árbol, lo que permitirá diagnosticar el problema y diseñar un plan de acción adecuado.

Ventajas básicas de inspecciones basadas en VANT:

•  Bajo coste rápidas y eficaces (inspección de grandes extensiones en tiempo reducido)
• Alta resolución espacial posibilidad de generar mapas de enfermedades
• Facilita inspecciones y monitoreo de cultivos en terrenos irregulares (topografía abrupta donde vehículos terrestres tienen dificultad)
• Disponibilidad de la tecnología

VANT usados en la inspección de cultivos

Los drones multi-rotor son los más utilizados en la agricultura. Estos drones tienen más de dos motores generadores de elevación y por lo general tienen de cuatro a ocho rotores. Su capacidad de volar a baja altitud les permite generar imágenes de gran precisión y resolución. El operador puede cambiar el tipo de cámara del dron y tomar diferentes tipos de fotografías para distintas aplicaciones. Empresas como PrecisionHawk y Sentera utilizan el popular DJI Phantom 4 Pro para capturar imágenes. Estas compañías equipan sus drones con cámaras de filtro rojo-verde-azul (RVA) y/o cámaras multiespectrales de índice de vegetación de diferencia normalizada (IVDN). Además, los drones pueden equiparse con softwares de monitoreo de vuelo que ayudan a los productores a mapear áreas específicas desde su teléfono inteligente o tableta. También se ofrecen programas de gestión de imágenes que solapan fotografías individuales para obtener mapas continuos de índices de vegetación específicos. Otros programas como Pix4d, DroneDeploy, Simactive, Agisoft, Bentley y Site Scan están especialmente diseñados para procesar imágenes tomadas con drones para generar orto-mosaicos y mapas de enfermedades.

Figura 2. Diferentes drones utilizados para la inspección de plantaciones de árboles frutales del FREC en Biglerville, Pensilvania (a) DJI Matrice 200 y (b) DJI Mavic 2 Pro. Foto: Tyler Shannon, Penn State

Cámaras utilizadas en la inspección de cultivos

Las cámaras instaladas en drones pueden tomar fotografías del terreno, de masas de árboles o árboles específicos, además de otros elementos a estudiar. Los diferentes tipos de cámara pueden captar diferentes longitudes de onda, desde luz visible hasta ondas del infrarrojo cercano. Estas cámaras pueden detectar tanto enfermedades como daños en el arbolado, e incluso pueden mostrar la topografía del terreno. Las cámaras de color RVA de alta resolución se han utilizado ampliamente en los últimos años para monitorear el estado fitosanitario de cultivos y realizar inspecciones específicas. Las cámaras espectrales, incluidas las multiespectrales y las hiper-espectrales, muestran un potencial prometedor para monitorear el estado de salud de los cultivos debido a su capacidad para capturar múltiples longitudes de onda dentro del espectro electromagnético. Las cámaras térmicas traducen la energía térmica en luz visible para analizar la temperatura de la copa de los árboles e identificar síntomas de enfermedades.

Tabla 1. Ventajas y desventajas de las diferentes cámaras utilizadas en la inspección de cultivos

Índices de vegetación usados en el monitoreo e inspección de cultivos

Las imágenes que captan los drones se utilizan para calcular índices de vegetación (IV). Los IV se obtienen mediante la combinación de bandas espectrales para mostrar información sobre el suelo, la biomasa, la densidad vegetal, las enfermedades y otros parámetros de calidad de planta en un único mapa. Para generar estos mapas, los técnicos utilizan programas informáticos como Pix4d y Agisoft para combinar, a través de ecuaciones particulares, sus imágenes espectrales y a color (Tabla 2). A continuación, se analizan algunos de los principales índices:

Figura 3. Diferentes índices de vegetación (a) índice de vegetación de diferencia normalizada, (b) índice de clorofila en hoja, (c) índice de estructura de pigmentación intensiva 2. Foto: Md Sultan Mahmud, Penn State

Índice de vegetación de diferencia normalizada (IVDN)

El índice de vegetación de diferencia normalizada (IVDN) calcula el estado fitosanitario y la productividad de los cultivos, pudiendo utilizarse para estimar el rendimiento de los cultivos productivos. Las cámaras que miden el IVDN utilizan rangos del rojo de la luz visible y del infrarrojo cercano (LIC) para evaluar la salud de las plantas. Estas cámaras detectan cuánta LIC ha sido reflejada y captan la luz en el rango rojo del espectro visible que proviene de la planta. Con estas lecturas se obtiene un índice que varía entre: -1 y 1, donde valores entre 0.1-0.2 representan suelo desnudo y valores entre 0.2-1 representan la existencia de vegetación (0.2 a 0.4: vegetación escasa; 0.4 a 0.6: vegetación moderada; 0.6 a 1: alta densidad de hojas verdes).

Cada especie analizada arrojará distintas lecturas, que a su vez se traducirán en variaciones representativas en los mapas de vegetación. Debido al pasto entre las hileras de los árboles frutales, la generación de mapas y la lectura de datos tiende a presentar algunos desafíos. Para solucionar este problema, los técnicos e investigadores superponen las imágenes IVDN con las imágenes a color de regiones específicas a mapear. Las filas de árboles tienen un valor de índice más alto debido a su cobertura, lo que ayuda a diferenciar los árboles individuales en las filas. Al visualizar el índice IVDN a lado del árbol a color, los técnicos pueden identificar qué árbol presenta deficiencias y analizarlo con mayor precisión. Los técnicos pueden también monitorear el crecimiento de la copa del árbol, desde el momento de su plantación hasta el momento de la cosecha, para maximizar el crecimiento y la salud de los árboles.

Índice de clorofila foliar (ICF)

Este índice se utiliza para calcular la cantidad de clorofila en las hojas de los árboles. Por lo general, la información que se obtiene de lecturas realizadas a finales de verano son las más útiles, puesto que los patrones del índice de clorofila están altamente correlacionados con el rendimiento final del cultivo.

Índice de estructura de pigmentación intensiva 2 (IPIE2)

Este índice es útil en áreas de alta variación en la estructura de copas y el índice de área foliar. Esto se debe a la alta sensibilidad a la proporción entre carotenoides y clorofila. Los valores oscilan entre 0 y 2, donde las plantas sanas registran valores del índice que oscilan entre 0.8 y 1.8 puntos.

Índice de resistencia atmosférica visible (IRAV)

El índice de resistencia atmosférica visible resalta el follaje de la planta mientras minimiza las interferencias atmosféricas para calcular la fracción vegetal. Esencialmente, este índice permite monitorear la vegetación no solo en días con condiciones favorables sino también en días nublados o de alta insolación

Tabla 2. Propósito y ventajas de los índices de vegetación discutidos

* LIC (infrarrojo cercano), rojo, verde, azul y borde rojo son los cinco canales o bandas de las cámaras multiespectrales.

Conclusiones

El monitoreo y la inspección de cultivos mediante el uso de drones es cada vez más popular debido a la accesibilidad y disponibilidad de los dispositivos. Las empresas comerciales especializadas están favoreciendo que esta tecnología y sus aplicaciones sean cada vez más precisas y asequibles. Los expertos en salud vegetal están consiguiendo inspeccionar áreas cada vez más extensas en menos tiempo, lo que evidencia el potencial de esta tecnología y sus futuras aplicaciones. La capacidad de detectar de forma temprana incidencias en los cultivos promueve prácticas de control proactivas contra plagas y enfermedades en plantaciones de frutales, lo que conlleva a aumentar el rendimiento de la producción.