Posibilidades de uso de drones en agricultura: ventajas y desventajas

Transcripción

1 Fecha actualización JORNADA DE ACTUALIZACION TECNICA EN DRONES Posibilidades de uso de drones en agricultura: ventajas y desventajas Ricardo Melchiori INTA EEA Paraná

2 Drones en Agricultura en Precision. Es la aplicación de tecnologías y principios para manejar la variabilidad espacio-temporal asociada a los aspectos de la producción agrícola (Pierce y Nowak, 1990).

3 Tecnologías que utiliza que se utilizan en AP

4 Que información se procesa en Agric Precision? IMÁGENES DRONES?

5 Drones, contexto en el mundo Military Dual purpose Developmental UAS Civil/ commercial Research UAS Colomina & Molina. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 92 (2014)

6 Imágenes de UAV en Agricultura GPS/WAAS georreferenciación Internet Estación de procesamiento en tierra Procesamiento GIS - Trayectorias programadas - Modelos de terreno - Monitoreo de cultivos - Mapas de rendimiento - Muetreos de hojas - Imágenes - Satélite - A/C - UAV alta resolución Algoritmos de detección automática - Nutrientes - Malezas - Insectos Plan de prescripción - agua - Fertilizante - Herbicida - Pesticida Imagenes multiespectrales de bajo costo - agua - Fertilizante - Herbicida -Insecticida Copyright 2013 Boeing. All rights reserved. Solapamiento georeferenciado Dosis variable.

7 Porque trabajamos el tema con UAV? Experiencias exitosas con sensores aerotransportados UAV - Posibilidades de mayor portabilidad, alternativas y sensores disponibles. Usos de los drones en que?. Relevamiento topográfico y MDE (zonas, riego)? Monitoreo de cultivos (Ext + intensivos)? Monitoreo de calidad de implantación? Prescripciones variables de fertilización? Detección de malezas? aplicaciones dirigidas? Monitoreo y detección de enfermedades...otras?

8 Cual es el problema?... Variabilidad en productividad y factores que la afectan?

9 Drones nueva fuente de información? Problema = Objetivo? Resolución Espacial (tamaño?) Resolución Temporal (cuando?) Resolución Espectral (con que?)

10 TIPOS DE PLATAFORMAS: RPAS (remotely piloted aircraft systems). ALA FIJA MULTIROTORES.

11 DRONES: Alas o rotores? Rotores Objetivos pequeños y delimitados Rapidez despegue y versatilidad Vuelo estático, baja altura Facilidad de manejo. Tiempo operativo: min Alas Áreas mayores Mayor altura y velocidad de vuelo Mayor tolerancia a vientos Tiempo operativo: min

12 PLATAFORMAS DE GESTION DE DATOS Plan de vuelo, manejo, administración y procesamiento de datos

13 Programa de vuelo gestión de datos.

14 VENTAJAS: GESTION DE LA INFORMACION EN LA NUBE

15 Aplicaciones de imágenes de drones CULTIVO DE SOJA: HETEROGENEIDAD?? - Erosión - Salinidad - Encharcamiento - Deficiencias - Enfermedades - Malezas Verdad de campo SIEMPRE!!!

16 Drones para diagnósticos de cultivos? Comparación?

17 Pruebas a escala de lote: Relaciones IV vs rendimiento Maíz V12, Noviembre 2013 Trabajos para definir zonas y evaluar respuestas x zonas Limitante: Tiempos operativos. 1-2 días. Vuelo a recomendación

18 Fertilización por zonas Manejo productor vs NPS Biomasa inicio elongación: Útil al diagnostico de nutrición? Dif. Rendimiento?

19 VUELOS EN ESTADIOS CRITICOS PARA EL DIAGNOSTIVO MANEJO DE LAS OPORTUNIDADES

20 Colza- Mosaico imagen RGB (Estado elongación) Foto individual: RGB pixel 12.5 cm

21 Predicción de rendimiento en maíz (V12)

22 Patrones de variabilidad espacial: Diferencias productivas en caña < >0.60

23 Diagnóstico de cultivos asistido por drones COMPARACION DE PLATAFORMAS Y SENSORES Lancaster - Precision Hawk. (RGB + NIR) Ebee (Geosistemas) (RGB + NIR + RE) UX5 (Trimble D&E) (RG + NIR). Asesor 5 (Aurea Imagine) (RGB + NIR + RE Múltiples opciones profesionales adecuadas!

24 Sensores especiales : RE 715 nm + CAMARA NIR Diagnostico para estado nutricional. Vuelos fin de macollaje. - antesis.

25 DRONES: USO EN MANEJO VARIABLE DE N (+) VUELO = NDVI + ALGORITMO = PRESCRIPCION VARIABLE (-) NDVI MACOLLAJE (+) ZONAS DE PRODUCTIVIDAD DIFERENTE A SER VALIDADAS POR MONITOREO DE RENDIMIENTO (+) (-) (-)

26 Experiencias detección de fallas Trimble X5. maíz V4 Pixel 2,5 cm

27 Monitoreo de estand de plantas en maíz: 26 cm 52 cm FOTO 12 MP Alt Aprox 1.5 m

28 Algoritmos especiales: detección y conteo Experiencia píxel: 5 cm Conteos, pixel < 2cm Píxel: <1 cm

29 CAMARAS ESPECIALES: Terminas - estrés Transpiración del cultivo (+) temperatura en canopeo (-) Disponibilidad de agua Eficiencia de distribución de agua?

30 APLICACIONES EN CITRICULTURA Monitoreo de cultivos conteos volumen copas

31 APLICACIONES EN MODELOS DIGITALES DE ELEVACION

32 Detección de enfermedades? Interpretación visual: - Color - Tono - Contexto - Forma - Sombra Inteligencia artificial

33 Drones en Citrus: detección de HLB? Requiere cámaras Hiperespectrales. 85% precisión 11% falsos positivos (C&E ) UTN Resistencia)

34 APLICACIONES EN CITRICULTURA Detección de estrés térmico Variable Rate Fertilization for Citrus A. F. Colaço, J. P. Molin J.A.J. Berni et al. / Remote Sensing of Environment 113 (2009)

35 MAPEO DE MALEZAS CON DRONES? - Eficiencia? VUELO MAPEO PRESCRIPCION - APLICACION

36 MAPEO DE MALEZAS CON DRONES? - Eficiencia? VUELO MAPEO DETECCION PRESCRIPCION - APLICACION

37 Drones, pulverización dirigida? Control de vuelo y aplicación inteligente Plataforma para gestión múltiple de equipos Memoria inteligente, retorno a parada. Hasta 10 kg de cap 4 ha hora.

38 CONSIDERACIONES FINALES Intensa oferta tecnológica de equipos de vuelo y sensores Disponibilidad de plataformas de procesamiento de datos. Escaso desarrollo de aplicaciones agrícolas. La tecnología esta delante de los problemas. Oportunidad de adecuar Oferta tecnológica a problemas.