drones y satélites en tecnología agrícola
  • Caso de estudio

Drones Y Satélites: ¿Deben Coexistir En La Agricultura?

​​El mercado mundial de drones para la agricultura crece un 22% cada año, un efecto esperado si se tiene en cuenta que sólo en EE.UU. los agricultores obtienen una rentabilidad estimada de los drones de entre 2 y 12 dólares por acre. A su vez, existe un mercado de 5.500 millones de tecnología satelital que proporciona a las empresas agrícolas datos históricos y previsiones sobre los índices de vegetación de sus campos.

Aunque comparten el mismo objetivo de ayudar a los agricultores, los satélites y los drones se diferencian en lo que ofrecen a las empresas agrícolas. De ahí que muchas empresas consideren la posibilidad de aprovechar ambos para alcanzar un mayor rendimiento anualmente.

En este artículo, EOS Data Analytics, proveedor mundial de análisis de imágenes de satélite impulsados mediante IA, compartirá tres casos de algunos de sus clientes y socios con experiencia en el uso de drones y satélites para analizar sus campos.

Caso 1: Cambio De Drones A Satélites

Uno de nuestros clientes estadounidenses, líder local en el sector del césped, empezó a utilizar drones en 2016, cuando tenía unos 10.000 acres que monitorizar. Querían conocer el estado de la cubierta vegetal y el valor del índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) de sus terrenos.

Unos años más tarde, añadieron otras dos localidades en diferentes estados. El uso de drones requería cada vez más tiempo, ya que la empresa tenía que transportarlos de un lugar a otro, además de hacer viajar a los operarios. Sólo podían permitirse tres informes con drones por temporada de cultivo.

Cuando la empresa cambió a las imágenes de satélite y la teledetección pudieron hacer informes cada mes, y ahora tardan 1 hora y media en analizar el estado de una explotación y tres días en tener el informe de todas sus operaciones.

Con los drones, la empresa necesitaría tener dos ingenieros a tiempo completo operando drones y procesando imágenes continuamente para obtener el mismo resultado.

Caso 2: Cuando Tanto Los Satélites Como Los Drones Son Útiles Para El Análisis Del Estado Del Campo

Aero665, una empresa de servicios de drones con sede en Argentina, compartió cómo utilizan tanto EOSDA Crop Monitoring, una plataforma en línea de agricultura de precisión basada en datos de satélite para la monitorización de los campos, como sus drones para recopilar más datos sobre las parcelas.

Para ilustrar su trabajo, Aero665 presentó el análisis de una parcela de aproximadamente 18 hectáreas en un campo situado en Las Flores, provincia de Buenos Aires (Argentina). La parcela había sido sembrada con trigo el 7 de julio de 2022. Después de sufrir un clima seco durante varios meses, el cultivo se vio afectado por 160 mm de fuertes lluvias que se prolongaron durante dos días.

El equipo decidió comprobar el estado de la salud de las plantas después de esas precipitaciones.

Con EOSDA Crop Monitoring, los usuarios pueden conocer el estado de las plantas mediante los índices de vegetación basados en el nivel de clorofila y la presencia de nitrógeno en el cultivo. Empecemos con una breve descripción de la zona a través de la plataforma.

vista de satélite de la parcela en EOSDA Crop Monitoring
Imagen de la parcela vista a través de EOSDA Crop Monitoring a 1 de agosto de 2022. Fuente: Aero665.

Para ver la dinámica actual del desarrollo de los cultivos, analicemos los valores de los índices de vegetación en la parcela.

Se muestran arriba capturas de pantalla de la parcela con los índices NDVI y MSAVI (Modified Soil Adjusted Vegetation Index).

El índice NDVI funciona mejor cuando el cultivo crece de forma más activa, es decir, a mitad de la temporada. Las imágenes se tomaron al principio de la temporada de producción del cultivo, cuando el suelo puede permanecer desnudo o hay un bajo contenido de clorofila en las plantas. Esto hace que el índice MSAVI sea útil en este caso, ya que mitiga los efectos del suelo y proporciona resultados más precisos que el NDVI básico.

Para ver más claramente la heterogeneidad de la parcela, hay que zonificarla según las medias del NDVI.

zonificación en EOSDA Crop Monitoring
Zonificación de la parcela en la plataforma EOSDA Crop Monitoring de EOSDA. Fuente: Aero665.

Con estos datos, se hace visible que la mayor parte de la superficie de la parcela no tiene suficiente vegetación. Si se compara esta imagen con el mapa de elevación, se podría sospechar que ha habido una inundación.

mapa de elevación de la parcela en EOSDA Crop Monitoring
Mapa de elevación de la parcela en la plataforma EOSDA Crop Monitoring. Fuente: Aero665.

Sin embargo, no demuestra que las zonas inundadas sean las de cota más baja de la parcela.

Para obtener más información, hay que obtener datos sobre el terreno. Las fotos de alta resolución que toman los drones pueden ayudar a los agricultores a ver qué parte de sus parcelas está inundada o cubierta de maleza. Estas imágenes también permiten a los usuarios identificar plagas y enfermedades, contar el número de plantas, etc.

Aero665 utilizó uno de sus drones para fotografiar la parcela el 1 de agosto. El vuelo duró unos 20 minutos, que no es mucho, pero el procesamiento de datos para obtener las imágenes que se muestran a continuación suele llevar mucho más tiempo.

foto de la parcela desde el dron
Foto general de la parcela realizada por el dron. Fuente: Aero665.

EOSDA Crop Monitoring

Una plataforma de monitorización de campos, que aprovecha las imágenes de satélite de alta resolución para identificar y reaccionar a cualquier cambio de forma remota.

Esta foto revela que la razón por la que hay zonas con poca vegetación es a causa de una inundación: las plantas simplemente no pueden ser vistas por el satélite ya que están bajo el agua.

Además, el dron tomó unas 600 fotos de alta resolución de la parcela. Pueden ayudar a estimar el tiempo que puede pasar antes de que el agua desaparezca y el estado de diferentes partes de los cultivos afectados por el agua.

Transcurridos unos días, se puede obtener una nueva imagen en EOSDA Crop Monitoring.

índice MSAVI en EOSDA Crop Monitoring
Índice MSAVI a 11 de agosto de 2022 en EOSDA Crop Monitoring. Fuente: Aero665.

Ahora que la mayor parte del agua ha desaparecido, el estado de la parcela es mucho mejor y se hace visible cómo la inundación afecta a la vegetación.

Caso 3: Uso De Satélites Para… Hacer Funcionar Drones

También hablamos con un socio de nuestro cliente que presta servicios relacionados con drones en Chile para conocer a qué retos técnicos se enfrenta habitualmente.

La empresa utiliza drones DJI Phantom 4 para tomar imágenes de los campos y luego realizar un análisis similar al que ofrece EOSDA Crop Monitoring.

A diferencia de otros drones más sencillos, el DJI Phantom 4 aprovecha nuevos enfoques para mejorar su precisión de posicionamiento. Para ello, obtiene datos de satélite, y actualmente existen dos tecnologías que utilizan esta técnica: RTK (cinemática en tiempo real) y PPK (cinemática post-proceso).

Ambas aportan ventajas y desventajas específicas en cuanto a la precisión de los datos recogidos. Elegir el que se adapte a las necesidades del cliente es el primer reto a la hora de prestar servicios a los usuarios finales.

cámara multiespectral para drones
Conjunto de cámaras multiespectrales P4. Fuente: DJI.

Además, los drones cuentan con un conjunto de cámaras multiespectrales. Permiten analizar la zona con los índices NDVI, SAVI, TSAVI, NSII y LAI, lo que hace que el potencial analítico de la tecnología sea casi idéntico al que proporcionan los satélites.

diferentes vistas de índices
Cómo los drones ven el mismo campo con diferentes cámaras. Imagen facilitada por el cliente de EOSDA.

Sin embargo, para consolidar los datos recogidos por los drones y obtener información útil, la empresa recurre a soluciones de software de terceros, como DroneDeploy, Pix4Dmapper, RedToolBox y Autodesk Civil 3D, entre otros. Esto requiere no sólo experiencia y tiempo, también suficientes capacidades informáticas.

datos recogidos por un dron DJI
Captura de pantalla de QGIS durante el procesamiento de los datos recogidos por un dron DJI. Imagen facilitada por el cliente de EOSDA.

En el caso de esta empresa, los drones son capaces de tomar imágenes en cualquier condición meteorológica y con una resolución muy superior a la que ofrecen los satélites actuales, pero su supremacía tecnológica tiene un coste adicional en los esfuerzos necesarios para volar el dron, realizar el estudio y, posteriormente, analizar los datos recogidos.

Drones O Tecnología Satelital: ¿Hay Realmente Elección?

Los drones toman imágenes de alta resolución de las zonas del campo mucho más rápido que un grupo de exploradores.

Pero, además de utilizar drones, las empresas agrícolas también necesitarán un especialista que los mantenga y obtenga información útil de las imágenes que toman. Por ejemplo, en el caso de los agricultores locales de Argentina, podría parecer un grave obstáculo.

Los agricultores suelen tomar decisiones con el corazón, no en base a datos y estadísticas. Por eso, cuando ven lo que ofrecemos en las exposiciones que realizamos, se acercan a nosotros no por necesidad, sino por curiosidad. Los agricultores siguen pensando que los drones son el futuro, no el presente.

Herramientas como EOSDA Crop Monitoring no requieren conocimientos técnicos para ser utilizadas y requieren menos esfuerzo para ser utilizadas por los nuevos usuarios.

Sin embargo, aunque son diferentes en su naturaleza y en las tareas que resuelven, las herramientas satelitales y las imágenes de drones no son algo que deba compararse entre sí como soluciones que compiten.

EOSDA Crop Monitoring ofrece una vista aérea de cualquier campo y datos históricos sobre él. Una vez que detecta un problema en una de las zonas, el usuario puede asignar tareas a personas sobre el terreno para que lo investiguen con más detenimiento utilizando drones.

Así es como las empresas agrícolas avanzadas sacan lo mejor de ambos mundos.

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Acerca del autor:

Natalia Ivanchuk Científica en EOSDA

Natalia Ivanchuk tiene un máster en Matemáticas aplicadas en la Universidad Nacional de Ingeniería del Agua y del Medioambiente. Es autora de más de 60 publicaciones científicas, monografías y otros trabajos científicos. Su experiencia y constante deseo de aprender diferentes lenguajes de programación (C++, C#, JavaScript, Python) ha sido muy beneficioso para EOS Data Analytics.

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