De cada tarjeta se tomaron 5 muestras de 1 cm 2, con un patrón de distribución de lecturas en V, como se ilustra en la siguiente imagen.

Transcripción

1 Comparación de programas de computación para recuento y tipificación de impactos de aspersión sobre tarjetas sensibles Ing. Agr. Pedro Daniel Leiva & Eng. Eduardo Cordeiro Araujo INTA, EEA Pergamino - Agrotec Tecnologia Agrícola e Industrial Ltda (Pelotas, RS, Brasil). Introducción El término calidad de aplicación hace referencia a la cantidad de caldo asperjado que alcanza el objetivo del tratamiento fitosanitario. La forma de cuantificarlo es evaluando la cobertura de gotas y estimando el volumen de aplicación en función del tamaño y número de gotas. Dado que lo que se observa sobre la tarjeta sensible no son gotas sino manchas, hay que realizar la transformación considerando el factor de expansión que sufre la gota al chocar con la superficie de la tarjeta. Con lupa puede realizarse el recuento de las manchas pero no los parámetros referidos a diámetros medios (volumétrico y numérico) y consecuente volumen de aplicación. En razón de lo expuesto, y haciendo uso de la tecnología disponible en análisis de imágenes y cálculo computarizado, existen programas diseñados especialmente para contar y caracterizar una aspersión. Entre ellos podemos mencionar: CIR 1.5, StainMaster ambos desarrollados en Argentina; AgroScan y e-sprinkle desarrollados en Brasil; DropletScan y StainAnalysis desarrollados en USA y Canadá, respectivamente. La importancia de contar con una metodología de recuento y tipificación confiable es que permite acelerar el proceso de cálculo y garantizar que los resultados serán equivalentes y repetibles cuando lo realizan distintos evaluadores. El objetivo del presente trabajo fue el de evaluar comparativamente los resultados de los cuatro primeros Software sobre 13 imágenes de tarjetas sensibles al agua para los parámetros: número de gotas/cm 2, DVM (diámetro volumétrico medio), DNM (diámetro numérico medio) y volumen de aplicación (lt/ha). Materiales y Métodos Se analizaron 13 imágenes de tarjetas sensibles correspondientes al DEMO del programa StainMaster ver Estas fueron digitalizadas a 1200 dpi utilizando un scanner de bandeja plana (marca BenQ modelo 4300). El formato de la imagen fue BMP. De cada tarjeta se tomaron 5 muestras de 1 cm 2, con un patrón de distribución de lecturas en V, como se ilustra en la siguiente imagen.

2 Las imágenes provienen de la digitalización de tarjetas sensibles al agua (Water Sensitive Paper de Syngenta Agro, Switzerland) de dimensiones 26 x 76 mm. Los programas de recuento y tipificación de impactos comparados fueron los que se detallan a continuación: a) StainMaster versión 1.0.8, desarrollado por los Lic. Jeremías Garmendia y Esteban Ricagno (Chacabuco-BA) b) CIR 1.5, desarrollado en convenio Gustavo Casal SRL INTA IIR Castelar (Castelar-BA) c) AgroScan, desarrollado por Agrotec, Tecnología Agrícola e Industrial Ltda. (Pelotas- RS, Brasil), Ing. Eduardo Cordeiro Araujo y Ricardo Matsumura de Araujo d) e-sprinkle, desarrollado por Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria - EMBRAPA (Brasilia, DF - Brasil) El procesamiento de las 13 imágenes lo realizaron tres profesionales: a) Ing. Agr. Pedro Daniel Leiva (pdleiva@pergamino.inta.gov.ar) usando los programas StainMaster y CIR 1.5 b) Ing. Agr. Eduardo Cordeiro Araujo (agrotec@agrotec.etc.br) trabajó con AgroScan c) Ing. Paulo Coutinho (Coman Ltda., Belo Horizonte-Mina Gerais, Brasil) trabajó con e-sprinkle (paulo@comam.com.br). Los parámetro analizados fueron: gotas/cm 2, DVM, DNM y volumen de aplicación (lt/ha). Los gráficos 1 a 4 ilustran los resultados de estos parámetros para cada una de las tarjetas y programa de análisis. El análisis estadístico utilizado fue el de T de Student al 5%, para muestras apareadas, con el cual se realizaron las 6 comparaciones posibles (combinación de 4 elementos tomados de a pares). El software usado fue InfoStat versión 2007 (Cátedra de Biometría y Estadística, UN Córdoba). Para los análisis se contó con la colaboración de la Sra. Catalina Amándola en el procesamiento de datos e interpretación de resultados. Los resultados estadísticos comparativos se presentan en forma de tablas incluidas en los Gráficos 1 a 4. Resultados y Discusión 1-Número de gotas Tomado un promedio de las 13 tarjetas analizadas con 4 programas de análisis, los valores de número de gotas por centímetro cuadrado oscilaron entre 40 y 60; y todos los programas dentro de un margen razonable de variación (Gráfico 1).

3 Gotas/cm2 100 Número de impactos Gráfico Stain Master CIR 1,5 Agro Scan E-Sprinkle Gráfico 1 Número de gotas / cm2 El Soft Agroscan es el que registra los recuentos más bajos, probablemente porque no está captando las gotas de menor tamaño y/o no puede separar dos gotas que se superponen en la imagen.. El Soft StainMaster acompaña los resultados de Agroscan, aunque con valores levemente superiores (Gráfico 1). E-Sprinkle presenta resultados oscilantes y valores de desvío standard más altos (27.3 vs 21.6 gotas/cm 2 ). CIR 1.5 fue el Soft que capturó el mayor número de gotas, quizá por su mayor sensibilidad para efectuar la separación de gotas en superposición. El análisis estadístico para muestras apareadas (T de Student al 5%) destaca que sólo la combinación CIR 1.5 vs e-sprinkle no resultó significativamente distinta, sobre 6 combinaciones posibles de comparación. 2-Diámetros medios Comparando estimaciones de diámetro volumétrico medio (DVM, Gráfico 2), tres de los Soft muestran valores concordantes ( µ); e-sprinkle con valores promedio discordantes (aprox. 220 µ). Similar tendencia se aprecia al analizar el diámetro numérico medio (DNM, Gráfico 3), donde nuevamente tres Soft con resultados coincidentes ( µ), e-sprinkle discordante (aprox. 110 µ).

4 460 DVM Diámetro Volumétrico Medio Gráfico Stain Master CIR 1.5 Agro Scan E-Sprinkle Gráfico 2 Diâmetro Volumétrico Medio 300 DNM Diámetro Numérico Medio Stain Master CIR 1.5 Agro Scan E-Sprinkle Gráfico Gráfico 3 Diâmetro Numérico Medio El cálculo de los diámetros incide significativamente en el posterior cálculo del volumen de aplicación. Se enfatiza este aspecto ya que cuando el diámetro de una gota se reduce apenas un 25%, el cálculo del volumen correspondiente se reduce a la mitad. 3-Volumen de aplicación El volumen de aplicación se calcula como producto del número de gotas por unidad de superficie y el volumen medio de la gota.

5 Cuando analizamos la estimación del volumen aplicado (Gráfico 4), dos de los Soft presentan resultados consistentes, AgroScan y CIR 1.5, con valores entre 17 y 20 lt/ha. StainMaster y e-sprinkle, en apariencia con resultados alejados de la realidad, y valores promedio coincidentes en 10 lt/ha. 30 lt/ha Volumen de aplicación Gráfico StainMaster CIR 1.5 AgroScan E-Sprinkle Gráfico 4 Volumen de aplicación La importancia de la precisión en el volumen de aplicación, está dada por su comparación al volumen asperjado, es decir el cálculo de la eficiencia de aplicación (aplicado * 100 / asperjado). En términos prácticos, no es lo mismo una eficiencia del 40% que otra del 80%; en el primer caso, el cultivo recibe una dosis de fitosanitario equivalente a la mitad de la otra. Como podemos observar, las mayores diferencias entre los Soft están en el cálculo del volumen de aplicación, consecuencia de diferencias en las estimaciones diamétricas y número de impactos por unidad de superficie. StainMaster y e-sprinkle calculan un volumen aplicado que representa la mitad de aquel obtenido con AgroScan y CIR 1.5. Conclusiones y Recomendaciones El programa CIR 1.5 fue el que mejor logró un conteo individual de impactos sobre las tarjetas sensibles, y por ende logró consistentemente los valores más altos en número de impactos. Como puede apreciarse en la tarjeta sensible que ilustra cada gráfico, la característica de poder individualizar cada una de las gotas es muy importante en tratamientos terrestres donde la cobertura es mayor, y no tanto en los aéreos, donde la cantidad de gotas difícilmente supere las gotas/cm 2. Los programas CIR 1.5, AgroScan y StainMaster tuvieron resultados comparables y consistentes para el análisis de los diámetros (DVM & DNM). Con resultados discordantes y sensiblemente menores para los mismos parámetros con el programa e- Sprinkle.

6 El volumen de aplicación fue mejor estimado con los programas CIR 1.5 y Agroscan; tanto e-sprinkle como StainMaster lo subestiman significativamente (54% menos).

7 Bibliografía 1-Anón. s/f. Water sensitive paper for monitoring spray distribution. 3rd. ed. Agricultural Division of Ciba-Geigy Limited, Basle, Switzerland. 15 pg. 2-Anón. s/f. Oil-sensitive paper CF1 for monitoring spray distribution. Agricultural Division of Ciba-Geigy Limited, Basle, Switzerland. 15 pg. 3-Cordeiro de Araújo, E. & Matsumura de Araújo, R Análise de gotas em pulverizações agrícolas utilizando digitalização de imagens ( AgroScan ) Agrotec Ltda. Tecnologia Agrícola e Industrial Ltda. Pelotas, RS. Brasil. 4 pg. Internet : agrotec@agrotec.etc.br 4-Garmendia, J & Esteban Ricagno StainMaster Tutotial. StainMaster Program versión Chacabuco, Buenos Aires. Argentina. jeregarmendia@gmail.com; ricagnoe@yahoo.com.ar 5-Hoffmann, W.C. & Hewitt, A.J Comparison of three imaging systems for Water Sensitive Papers. Society of Agricultural Engineers, Applied Engineering in Agriculture ASAE Vol. 21(6): choffmann@tamu.edu 6-Ramos, H.H., Araujo, D. de, Lima, J.D.C.V. de, Bettini, P.C., Yanai, K. and Minatel, E Acurácia de um programa de computador na determinação de parâmetros da pulverização sobre papéis hidrossensíveis. En: III Sintag Simpósio Internacional de Tecnologia de Aplicação de Agrotóxicos. Botucatu/SP Brasil. 4 pg. Internet: 7-REMSpC Spray Consulting StainAnalysis Manual. REMSpC Report Rev, May 31, Ayr, ON Canada. 28 pg. Internet: 8-Wolf, R., Gardisser, D.R., and Williams, W.L., Spray Droplet Analysis of Air Induction Nozzles Using WRK DropletScan Technology. American Society of Agricultural Engineers International Meeting, Toronoto, CA, Paper No pg. rewolf@ksu.edu 9-Wolf, R.E., Williams, W.L., Gardisser, D. R. and R.W. Whitney. Using DropletScan to Analyze Spray Quality. ASAE MC pg. rewolf@ksu.edu