Durante 2020, cada colombiano consumió 46 kilos de arroz en promedio, según cifras de la Federación Nacional de Arroceros (Fedearroz). Afortunadamente, el país produce el 93% de este cereal, porque este parece ser un alimento infaltable en el almuerzo o en el popular ‘corrientazo’, tan consumido en el país.
Desde que se siembra hasta la cosecha, pueden pasar entre cuatro y cinco meses, y para su producción masiva se requieren grandes extensiones de terreno. Estos dos elementos suponen un reto importante para los cultivadores, pues deben llevar un estricto control de las condiciones del suelo, de las plagas, del agua y del clima, entre otras variables, para cumplir con la demanda.
Para optimizar este proceso, tres investigadores del Departamento de Electrónica y Ciencias de la Computación de la Pontificia Universidad Javeriana, seccional Cali, y uno más del Instituto de Tecnología de Grenoble, en Francia, llevan año y medio trabajando en una tecnología que permite hacer seguimiento a cultivos de arroz usando imágenes multiespectro recolectadas con drones.
Construir redes con variables
“Este proyecto busca estimar la biomasa de plantas de arroz a partir de imágenes tomadas con drones, y también desarrollar una metodología para detectar cambios en el suelo ante eventos como incendios, inundaciones o construcciones, usando imágenes satelitales”, explica el ingeniero electrónico Hernán Darío Benítez, uno de los investigadores.
Esta tecnología funciona en dos momentos. El primero de ellos es la recolección de las imágenes. En esta fase se utiliza un vehículo aéreo no tripulado (dron), que está equipado con una cámara multiespectral y con un geolocalizador (GPS). Este equipo recorre todo el cultivo, tomando fotos con una ruta previamente programada.
“Una cámara multiespectral tiene la capacidad de capturar diferentes longitudes de onda que el ojo humano no puede ver. En este caso, usamos el nivel de reflectancia, o la radiación reflejada, como un indicador del estado de la planta”, complementa David Jiménez, investigador principal de este proyecto.
El segundo momento es el análisis de los datos recolectados. Como la cámara toma imágenes en tres canales independientes (rojo, verde y cercano infrarrojo), toda esa información debe ser centralizada. Aquí los investigadores aplicaron el concepto teórico de ‘grafos’, un término matemático de redes que relaciona variables de diferentes orígenes.
En este caso, el equipo investigador desarrolló un algoritmo que puede analizar toda la información de los tres tipos de imágenes capturadas por la cámara. Dicho análisis evidencia los cambios en el suelo y, además, emite un estimado del estado de cada planta, con una precisión del 92 %. Esta fase se produce en el mismo dron, pues tiene su propia unidad de procesamiento a bordo, que en menos de un minuto arroja un resultado por cada imagen.
Si bien esta tecnología se basa en el funcionamiento del análisis de imágenes satelitales, el equipo ha optado por utilizar drones, pues añaden más precisión en términos de recorridos, pero sobre todo de la resolución de las imágenes, lo que permite analizar a nivel de centímetros.
Una nueva oportunidad para el campo
En el proceso normal para calcular la producción de los cultivos de arroz, se deben arrancar algunos ejemplares, que se queman en unos hornos especiales y luego se pesan. Esto se conoce como ‘proceso de muestreo destructivo’.
“Con el dron se puede hacer un vuelo sobre todo el cultivo y puede tener, específicamente por zonas, una estimación de esta biomasa”, explica Jiménez. “La tecnología javeriana permite hacer este cálculo mucho más rápido, sin que sea destructivo y bajando los costos para el cultivador”, añade.
Esta tecnología le apunta a mejorar la productividad en los cultivos. Su principal aporte es la información para la toma de decisiones. “Es muy importante para la agricultura de precisión poder hacer una estimación de la biomasa en tiempo real y disponer de esa información también de manera histórica. Si hay información confiable, se pueden tomar decisiones acertadas respecto al manejo del cultivo”, resalta el profesor Benítez.
La investigación, que fue patrocinada por el proyecto de Optimización Multiescala In-silico de Cultivos Agrícolas Sostenibles (Ómicas), está próxima a ser aplicada en cultivos de caña en el Valle del Cauca. Los investigadores esperan que en los próximos años el sistema pueda estar en el mercado y así mejorar la productividad de los cultivos.
El profesor Jiménez finaliza haciendo un llamado a los estudiantes a investigar en temas que puedan aportar soluciones al país. “Lo más bonito de la investigación es cuando lo que tú haces, además de que funciona en un entorno simulado, se lleva a la aplicabilidad en la vida real, como en este caso, pues les sirve a los agricultores”.
Para leer más:
Jiménez-Sierra, D. A. et al. 2020. “Graph-based data fusión applied to: Change detection and biomass estimation in rice crops”. Remote Sensing, 12(17). https://doi.org/10.3390/rs12172683
TÍTULO DE LA INVESTIGACIÓN:
Graph-based data fusion applied to: Change detection and biomass estimation in rice crops
INVESTIGADOR PRINCIPAL:
David Alejandro Jiménez-Sierra
COINVESTIGADORES:
Hernán Darío Benítez-Restrepo, Hernán Darío Vargas-Cardona, Jocelyn Chanussot Departamento de Electrónica y Ciencias de la Computación Pontificia Universidad Javeriana, seccional Cali
PERIODO DE LA INVESTIGACIÓN:
2019-2020
1 comentario
Excelente.El arroz es parte fundamental en la dieta de los colombianos.