Aplicación de los drones a la. Ponente: Miguel A. Moreno Hidalgo Fecha: Noviembre agricultura

Transcripción

1 Aplicación de los drones a la Ponente: Miguel A. Moreno Hidalgo Fecha: Noviembre 2016 agricultura

2 Contenidos: 1. Equipamiento: drones y sensores 2. Proceso de obtención de productos geomáticos: ortoimagen, modelo digital del terreno, modelo 3D 3. Aplicaciones en la agricultura 4. Otras aplicaciones

3 Centro de investigación que pertenece a la UCLM, cuyo objetivo es incrementar la eficiencia en el uso del agua y la energía, principalmente en regadío ACTIVIDADES: Desarrollo de proyectos de investigación Suministrar soporte técnico y científico (transferencia) Desarrollo de cursos de formación a técnicos y agricultores

4 Principales líneas de trabajo: 1. Servicio Integral de Asesoramiento al Regante 2. Programación de riegos con riego deficitario 3. Análisis energético de infraestructuras de riego 4. Generación de herramientas WEB-GIS para gestión de zonas regables 5. Generación de herramientas para el diseño y gestión de sistemas de riego 6. Diseño y ensayo de material de riego 7. Teledetección para la gestión del regadío

5 EQUIPAMIENTO: DRONES Y SENSORES

6 APLICACIONES EN AGRICULTURA En los últimos años aparecen los vehículos aéreos no tripulados suministrando imágenes de muy alta resolución espacial y temporal Zhang and Kovacs, 2012

7 UAV: Unmanned Aerial Vehicle md4-200 md IRIS +

8 CARACTERÍSTICAS md4-200 VTOL: Vertical Take off and Landing Fibra de carbono (aprox. 700 g) Permite levantar hasta 200 g Cuatro motores Sensores para el control del vuelo: Radio control Sensores electrónicos GPS Procesado de la información: CPU 2X32 bits Filtro Kalman Actuadores

9 Sensores Soporte giroestabilizado con servo Conexión para control remoto de disparo y zoom Pentax A40 Canon Ixus 115HS Sony Alfa 5100 Photon 320 (térmica) ADC Lite (infrarrojo cercano, NDVI) Calibración de cámaras (geométrica y radiométrica)

10 Sensores

11 Cámaras. Calibración geométrica de cámaras (distorsión radial y tangencial)

12 Cámaras. Calibración geométrica de cámaras (distorsión radial y tangencial)

13 Cámaras. Calibración geométrica de cámaras (distorsión radial y tangencial)

14 Cámaras. Calibración geométrica de cámaras (distorsión radial y tangencial)

15 Requerimientos para incrementar la aplicabilidad del método Disminución de costes en aplicaciones agronómicas

16 Cámaras. Calibración radiométrica

17 Cámara no calibrada Cámaras. Calibración radiométrica Cámara calibrada Temperatura objeto Temperatura objeto Error= 3,55 ºC Error= 1,04 ºC

18 Cámaras. Calibración radiométrica

19 PROCESO DE OBTENCIÓN DE PRODUCTOS GEOMÁTICOS

20 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

21 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

22 Planificación de vuelos Ejecución del vuelo. Programación del vuelo Desarrollado por David Hernández, UCLM y Carlos Espadas, Ingecor-Geomática Distribuido por Ingecor-geomática

23 Planificación de vuelos Ejecución del vuelo. Programación del vuelo Desarrollado por David Hernández, UCLM y Carlos Espadas, Ingecor-Geomática Distribuido por Ingecor-geomática

24 Planificación de vuelos Ejecución del vuelo. Programación del vuelo

25 Planificación de vuelos Ejecución del vuelo. Programación del vuelo

26 Planificación de vuelos Ejecución del vuelo. Programación del vuelo

27 Planificación de vuelos

28 Planificación de vuelos

29 Planificación de vuelos

30 Planificación de vuelos

31 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

32 Planificación de vuelos

33 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

34 Colocación de dianas y medidas con GPS

35 Colocación de dianas y medidas con GPS Colocación de dianas en la zona de vuelo Medidas de dianas con GPS

36 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

37 Ejecución del vuelo

38 Ejecución del vuelo

39 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

40 Requerimientos para incrementar la aplicabilidad del método Disminución de costes en aplicaciones agronómicas

41 Requerimientos para incrementar la aplicabilidad del método Disminución de costes en aplicaciones agronómicas

42 PROCESO DE OBTENCIÓN DEL PRODUCTO GEOMÁTICO Definición del proyecto devuelo Camara* Resolución Área de vuelo Planificación de vuelo Conocer el área Duración Predicción del tiempo Colocación de dianas y medidas con GPS Ejecución del vuelo Detección de imágenes borrosas Proceso fotogramétrico: Ortoimagen, MDT, nube de puntos

43 Proceso fotogramétrico: Orto y MDT Image Master ( Agisoft Photoscan ( Pix4D UAS Master Apero-MicMac (

44 Proceso fotogramétrico: Orto y MDT

45 Proceso fotogramétrico: Orto y MDT

46 APLICACIONES EN AGRICULTURA

47 APLICACIONES EN AGRICULTURA La teledetección juega un papel muy importante en la monitorización de cultivos y en el apoyo a la toma de decisiones Fuente: David Hernández, UCLM

48 Satélite: Muy bajo coste (desarrollo de herramientas de extracción de información útil) Resolución espacial (principalmente en el térmico) Resolución temporal Nubes Aeronave tripuladas Alto coste Resolución espacial media, adecuada para la mayoría de las aplicaciones Cámaras lineales de alta calidad

49 Vehículos aéreos no tripulados Coste claramente decreciente, tanto en equipos como en ejecución de los vuelos Muy alta resolución espacial (desde 1 cm de pixel) Cámaras de calidad media-baja. Problemas con la radiometría Limitaciones de vuelo según condiciones climáticas Cambio de concepto con respecto a trabajar con satélites Inmersos en cambios legislativos constantes

50 APLICACIONES EN AGRICULTURA: Crecimiento y desarrollo del cultivo

51 APLICACIONES EN AGRICULTURA Grado de cobertura verde* Conocimiento sobre el estado del cultivo Planificación de riegos Planificación de la fertilización Predicción de biomasa Predicción de cosecha From Food and Agricultural Organization for United Nations ( *Porcentaje de suelo cubierto por el cultivo From Steduto, P., Hsiao, T. C., Raes, D., & Fereres, E. (2009). AquaCrop The FAO crop model to simulate yield response to water

52 APLICACIONES EN AGRICULTURA Para extraer información de las imágenes obtenidas, se usan tradicionalmente índices de vegetación Fuente: Magali Odi, CITRA, Universidad de Talca, Chile

53 APLICACIONES EN AGRICULTURA Para extraer información de las imágenes obtenidas, se usan tradicionalmente índices de vegetación Evolución Reflectividad Espectral Sorgo Año 2010 Reflectividad DoY Longitud de Onda (nm) Fuente: Magali Odi, CITRA, Universidad de Talca, Chile

54 APLICACIONES EN AGRICULTURA Visión computacional vs. teledetección

55 Proceso fotogramétrico: Orto y MDT

56 25/01/12

57 25/01/12 Productos geomáticos obtenidos

58 07/03/12 Productos geomáticos obtenidos

59 29/03/12 Productos geomáticos obtenidos

60 23/05/12 Productos geomáticos obtenidos

61 2 nd July 2012

62 27 th July 2012

63 13 th August 2012

64 28 th August 2012

65 3 rd October 2012

66 2 nd July 2012

67 2nd August 2012

68 30 th August 2012

69 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

70 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

71 LAIC SOFTWARE APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

72 LAIC SOFTWARE APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

73 - Validación del LAIC APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

74 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde Canapy cover, % GSD, cm

75 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

76 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

77 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde

78 NDVI APLICACIONES EN AGRICULTURA. Fracción de cobertura verde y = x x R² = GCC

79 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Medidas en campo y laboratorio

80 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Medidas en campo y laboratorio

81 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Medidas en campo y laboratorio

82 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Medidas en campo y laboratorio Hojas de otras cepas en la misma parcela Validación (LICOR- 3000) Refractómetro para determinar calidad de la producción

83 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Resultados Figure 5. Relationship between canopy cover and leaf area index for data samplings 1, 2 and 3 using a linear model.

84 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Resultados LAI vs. CC y = -0,0007x 2 + 0,1302x - 1,51 R 2 = 0,9226 6,00 5,00 4,00 LAI (m^2/m^2) 3,00 2,00 1,00 0,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00-1,00 CC (%)

85 APLICACIONES EN AGRICULTURA: Estrés hídrico

86 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

87 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

88 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

89 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

90 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

91 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

92 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

93 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

94 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Estrés hídrico

95 APLICACIONES EN AGRICULTURA: Producción de biomasa

96 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Producción de biomasa

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104 Step 1. Loading orthoimage (Geo- Tiff) Step 2. Loading point cloud (las) Step 3. Clipping points from surrounding area of one plant (blue polygon) Step 4. Clipping points from the plant (red polygon) Step 5. Generation of DSM Step 6. Generation of DEM Step 7. Calculating the difference between DSM and DEM Step 8. Calculating the volume occupied by the plant

105 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Producción de biomasa

106 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Producción de biomasa

107 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Producción de biomasa

108 APLICACIONES EN AGRICULTURA. Producción de biomasa

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112 APLICACIONES EN AGRICULTURA: Evaluación de sistemas de riego

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116 Transferencia de los resultados

117 Transferencia de los resultados

118 APLICACIONES EN AGRICULTURA: Aplicación localizada de herbicidas

119 Malas hierbas UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Aplicación localizada Producto geomático 119

120 OTRAS APLICACIONES Localización de malas hierbas y aplicación localizada de herbicidas

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122 Vulpia

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124 RESUMEN PARCELAS SUPERFICIE PARCELA (ha) CULTIVO PROBLEMÁTICA P1 3,76 Cebada Hoja estrecha P2 8,90 Cebada Hoja Ancha P3 32,00 Maíz Cirsium spp. P4 19,00 Girasol Cirsium spp. P5 16,00 Maíz Shorgum spp. 124

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126 LAIC 126

127 3. Resultados y discusión. Escenario 2: - % superficie tratada? - Coste herbicida? -100 % parcela recorrida. -Superficie parcela 60 ha. 127

128 OTRAS APLICACIONES

129 Jardín botánico de Albacete

130 Jardín botánico de Albacete

131 Detección de hotspots en huertos solares

132 Yacimiento arqueológico

133 Detección de elementos obstructivos en el río Júcar

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140 Ext: 2825

141 Aplicación de los drones a la Ponente: Miguel A. Moreno Hidalgo Fecha: Noviembre 2016 agricultura