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El dron que quiere reemplazar a los agricultores

Los vehículos no tripulados resuelven de un golpe muchos de los problemas derivados del campo: exceso de fertilizantes, resistencia a los herbicidas o control de plagas. Al mismo tiempo, el dron elimina de un plumazo cientos de puestos de trabajo.

Una de las consecuencias que ha tenido el interregno político en España durante el último año es la falta de legislación sobre drones. En julio de 2014, un Real Decreto aprobó algunas medidas de carácter provisional con importantes restricciones al uso de vehículos aéreos no tripulados, por ejemplo, emplearlos en manifestaciones.

Sin embargo, sin hacer apenas ruido, los drones han ido ocupando espacios como el campo, donde ahora ofrecen al agricultor servicios que antes requerían mucho tiempo, dinero y jornaleros. 

En Córdoba, Francisca López Granados y su equipo en el Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC llevan años perfeccionando un algoritmo junto a agricultores de la zona. Los drones sobrevuelan sus campos y toman imágenes aéreas. El anhelado algoritmo servirá para convertir estas imágenes en un mapa de malas hierbas.

“Normalmente, el agricultor utiliza los herbicidas de una forma general por la parcela, pero las malas hierbas no se distribuyen de forma homogénea por todos los campos sino que se distribuyen en rodales”, explica López Granados a EL ESPAÑOL.

Los drones, punta de lanza de la llamada agricultura de precisión, están equipados con sensores que trabajan en varios espectros. Una cámara de fotos estándar recoge el espectro visible, el mismo que podemos ver con los ojos. Sin embargo, este tipo de vehículos registran otras longitudes de onda como el infrarrojo cercano que nuestra vista no puede captar pero que nos aporta información muy valiosa, explica la investigadora.

La clave está en que un cultivo afectado por estrés hídrico o por un hongo se acaba amarilleando con el tiempo, pero el dron puede detectar esto antes que el ojo humano: mientras todavía luce verde. “El problema con las malas hierbas es que al principio están tan verdes como el cultivo al que están asociadas, y con el que compiten”, dice López Granados, “en esa fase la dificultad de detección es muy grande, por eso nuestra técnica ha tenido que ir más allá y hace un análisis basado en objetos, que analiza píxeles similares de malas hierbas y de cultivo”.

El algoritmo, una serie de cálculos en el fondo, es el arma que permite hacer eso. Antes, más rápido, más barato y con más certidumbre que el ojo del agricultor más experto.

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