Avances en aplicaciones agronómicas de técnicas de percepción remota de rango cercano

  1. del Campo Sánchez, Ana
Supervised by:
  1. David Hernández López Director
  2. Rocío Ballesteros González Director
  3. José Fernando Ortega Álvarez Tutor

Defence university: Universidad de Castilla-La Mancha

Fecha de defensa: 18 November 2021

Committee:
  1. Diego Sebastiano Intrigliolo Molina Chair
  2. Manuela Rubio García Secretary
  3. Susana del Pozo Aguilera Committee member

Type: Thesis

Abstract

La digitalización de la agronomía es un proceso en ciernes, motivado por la necesidad de prácticas ambientalmente sostenibles en la producción de alimentos. La agricultura de precisión pretende que el desarrollo de la actividad agrícola se acometa, procurando que su actividad precise la menor cantidad de insumos y su rendimiento satisfaga la demanda de los mercados, en definitiva, de la especie humana. Para ello, se recomiendan diversas técnicas que gracias al desarrollo tecnológico permiten mejorar la toma de decisiones en la gestión de los cultivos. Entre otras, se encuentran las técnicas de percepción remota, cuya finalidad radica en la digitalización de variables agronómicas que posibilitan el tratamiento de la información por herramientas informáticas. En consecuencia, el potencial de la información que los sensores pueden registrar se amplifica hasta niveles desconocidos para el sector y con ello, se apunta la necesidad de su estudio. En esta investigación, se han aplicado diversas técnicas de percepción remota de rango cercano en el análisis del estado de varios cultivos, para contribuir con mejoras y con la transferencia de conocimientos y técnicas que la tecnología actual puede poner al servicio del sector primario. Concretamente, en esta Tesis Doctoral se presentan las siguientes contribuciones, divididas en tres artículos de investigación previamente publicados: - Una predicción de la producción de biomasa de maíz por comparación y combinación de información agro-climática e índices de vegetación elaborados con fotogrametría de bajo coste (apartado 2). - Una cuantificación de afección de fitófagos en viña por combinación del tratamiento de información bidimensional y tridimensional obtenidas en la solución de bloques de vuelo fotogramétrico de bajo coste (apartado 3). - Una estimación del vigor vegetal de viña obteniendo la reconstrucción tridimensional de su tronco a partir de nubes de puntos Light Detection And Ranging (LiDAR) (apartado 4). Los estudios realizados en los trabajos que forman esta Tesis se han centrado en dos cultivos de importancia en la Comunidad Autónoma de Castilla-La Mancha: el maíz y la viña. De forma convencional, la predicción de cosecha y biomasa total de los cultivos herbáceos se realiza mediante el análisis de información agro-climática o cartografía temática de baja resolución (obtenida principalmente de sensores satelitales) sobre índices de vegetación con los que conocer el estado del cultivo. Con el objeto de contribuir en el avance de estas predicciones de forma precisa y actualizada, el estudio realizado en el primer trabajo de esta Tesis utiliza vuelos fotogramétricos con vehículo aéreo no tripulado (VANT) y cámaras convencionales que registran radiación reflejada en el espectro visible (también llamadas RGB, de nombrar en inglés las bandas que lo componen Red Green Blue) como herramientas de percepción remota de rango cercano, para adaptar la resolución geométrica y temporal de los productos geomáticos a las características fenológicas del cultivo, a su desarrollo y a la necesidad planteada de obtener predicciones de cosecha precisas y en tiempo cuasi-real. La combinación de la metodología convencional y la nueva propuesta obtuvo los mejores resultados. Concretamente, se alcanzó un descenso de la root mean square error (RMSE) (183,4 gm−2) cometido en la predicción de biomasa producida por un cultivo de maíz, gracias al uso combinado de los índices de vegetación Green Leaf Index (GLI) y Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) junto a información agro-climática de grados día acumulados (GDA). Con ello, también se puso de manifiesto el potencial de los vuelos fotogramétricos de bajo coste, es decir, ejecutados por aeronaves ultraligeras (es decir, VANT) portando cámara digital no métrica, sensible a la región visible del espectro electromagnético (es decir, cámaras RGB) en aplicaciones agronómicas. En el segundo trabajo, se identificó la necesidad de cuantificación de afección de una plaga de fitófagos sobre un cultivo leñoso, como la viña. Gracias a las garantías de precisión y resolución que los productos geomáticos generados con las técnicas de bajo coste mencionadas (fotogrametría RGB con VANT), se planteó la segmentación de cubierta vegetal afectada en ortoimagen aérea. Sin embargo, la respuesta en el espectro visible del suelo del cultivo y la vegetación afectada coincide demasiado como para lograr su correcta segmentación, incluso por técnicas de visión computacional basadas en redes neuronales artificiales. Por ello, en este estudio se ha propuesto la segmentación previa de la vegetación (sana e infectada) del suelo, utilizando la información en tres dimensiones (3D) de la nube de puntos generada como subproducto en la solución del bloque de vuelo fotogramétrico. Conocida esta discriminación en la ortoimagen, la segmentación de píxeles de vegetación afectada únicamente en las áreas representativas de vegetación mejoraba los resultados en un 91 %, haciendo factible la cuantificación objetiva de la afección en el cultivo con este método. Vista la importancia de la información tridimensional de los cultivos, y en concreto en viñedo, en el tercer trabajo se planteó el uso de nubes de puntos 3D capturadas con equipos láser escáner en la determinación del vigor de la planta. A pesar de ser una tecnología incipiente en el sector, se comparó el uso de equipo láser estático y móvil, y se testaron varios algoritmos adaptados para la estimación del volumen del tronco. Para el equipo estático, de mayor densidad y precisión en los puntos escaneados, se obtuvo un error en la estimación del volumen inferior al 7 %, utilizando un algoritmo basado en la agrupación iterativa local de puntos según características geométricas. Para el equipo móvil, portado en vehículo 4 × 4, de menores garantías pero mayor rendimiento de escaneo, se obtuvo un error inferior al 3 %, gracias a la simplificación de cilindros con centro en la abstracción de su estructura con el algoritmo L1-medial skeleton. Para finalizar, se elaboró cartografía representativa del vigor vegetal del cultivo, entendido éste como el volumen de madera crecida en el tronco de cada cepa. La presente Tesis propone tres metodologías viables, basadas en el uso de técnicas de percepción remota de rango cercano para aplicaciones agronómicas que motivan el uso de éstas en el sector, contribuyendo a la modernización que actualmente se le demanda.