Publicado 20/12/2021 16:33CET

Investigadores de la Universidad de Huelva desarrollan un sistema que mide la cantidad de abono necesaria de cada olivo

El investigador de la Universidad de Huelva Miguel Noguera
El investigador de la Universidad de Huelva Miguel Noguera - FUNDACIÓN DESCUBRE

HUELVA, 20 Dic. (EUROPA PRESS) -

Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva (UHU) y el Instituto Nacional de Investigación Agraria y Veterinaria de Portugal ha probado un nuevo método que combina el uso de drones, cámaras multiespectrales e inteligencia artificial con el que los agricultores conocerán las necesidades de fertilización de cada olivo de su finca con bajo coste y de manera inmediata.

Según ha detallado la Fundación Descubre en un comunicado, en agricultura, se hace imprescindible conocer el estado de la planta para intervenir lo más rápido posible ante cualquier deficiencia para que no quede alterado el fruto. En el artículo 'Nutritional status assessment of olive crops by means of the analysis and modelling of multispectral images taken with UAVs' publicado en la revista 'Biosystems Engineerin', los expertos proponen un sistema que ofrece la información necesaria para conocer el estado de sus cultivos.

De esta forma, no habrá que tomar muestras de campo, enviarlas a laboratorio y esperar los resultados. "Por un lado, la toma de datos siempre es aleatoria y el estado de un árbol no implica que sea el de todo el cultivo, y por otro, los tiempos se reducen considerablemente, algo fundamental para una intervención inmediata", ha indicado el investigador de la UHU Miguel Noguera, autor del artículo.

Así, un dron sobrevuela el campo equipado con una cámara que establece los distintos espectros de luz que emanan del olivo. Los datos son tratados por un algoritmo basado en redes neuronales artificiales, una estructura que diferencia automáticamente las situaciones a partir de datos. De esta forma son capaces de hacer estimaciones del estado nutricional de los olivos en el momento del muestreo. La información toma forma de imagen en la que el agricultor puede observar claramente qué individuos necesitan una intervención.

Los ensayos realizados por el equipo del Centro de Investigación en Tecnología, Energía y Sostenibilidad se han llevado a cabo con dos variedades de olivo (Arbequina y Arbosana) en una finca ubicada en Elvas, del distrito de Portalegre del Alentejo portugués con un total de 2116 árboles. Los expertos plantean aumentar las localizaciones para nuevos estudios y confirmar sus resultados.

EN EL INTERIOR DEL OLIVO DESDE EL AIRE

Desde la Fundación Descubre han explicado que los trabajos de análisis en el campo son "costosos, arduos y tardan demasiado tiempo en obtenerse", detallando que los agricultores que quieran conocer el estado de sus árboles, deben contratar a empresas expertas que tomarán una muestra química aleatoria de las plantas, las analizarán y ofrecerán los resultados tras un tiempo, a veces, demasiado prolongado y tras esto, incluirán los aportes de nutrientes necesarios a toda la finca.

"Pero esto, puede que no sea lo correcto, ya que cada ejemplar cuenta con unas necesidades específicas y realizar análisis de todo el cultivo sería demasiado caro, de ahí que se haga necesario buscar alternativas que ofrezcan información asequible, rápida e individualizada", han apuntado.

Los datos obtenidos mejoran los resultados de otros métodos utilizados en la captación de imágenes y tratamiento de la información, por lo que los expertos lo proponen como el sistema idóneo para la toma de decisiones por parte del agricultor.

Los investigadores continúan sus comprobaciones para mejorar la influencia que las condiciones ambientales pueden tener sobre los sensores del dron para afinar los resultados. Además, proponen nuevos ensayos con otras variedades de olivo y etapas del ciclo de desarrollo del cultivo.

Así, el sistema propuesto por los expertos consiste en un dron equipado con geolocalización y cámaras que toman imágenes multiespectrales en cinco bandas diferentes. Es decir, toma fotos con distintas longitudes de ondas de la luz, percibiendo lo que el ojo humano no puede captar.

Son registradas en una aplicación y ofrece una representación proyectada ortogonal del terreno en forma de una sola foto, llamada ortomosaico. La imagen que se obtiene diferencia los elementos en cuanto altitud, distinguiendo el suelo, tomando sólo información de los olivos y marcando los déficits de nitrógeno, fósforo o potasio de cada parcela. Así, el agricultor actuará exclusivamente en las zonas donde sea necesaria la fertilización añadida.