miércoles, 20 de enero de 2016


El uso de drones cada vez se está extendiendo más. Ahora Investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC, en Córdoba, han mejorado su sistema para la detección temprana de malas hierbas mediante estos dispositivos aéreos no tripulados. Para ello los han combinado con técnicas de análisis de imagen e inteligencia artificial.

Los resultados muestran una precisión del 95% en cultivos de girasol y del 79% en maíz. “Además, las características óptimas que sirven para discriminar las malas hierbas coinciden en su mayoría para ambos cultivos”, indica la investigadora del CSIC María Pérez Ortiz.

Drone sobre cultivo de girasoles. Fotografía: CSIC.
Las dificultades existentes hasta hoy se basaban en el tiempo de elaboración de los mapas de malas hierbas y la baja resolución de las plataformas aéreas. Se cree que con esta solución se reducirá el uso de herbicidas. “Uno de los retos actuales de la agricultura de precisión es la identificación temprana de malas hierbas, responsables de una gran reducción de la producción del cultivo. Normalmente, aunque se distribuyan en rodales, los herbicidas se aplican en todo el cultivo, lo que conlleva un perjuicio medioambiental y económico”, precisa Pérez Ortiz.

El proceso para obtener estos mapas, que se enmarca dentro de las líneas de trabajo del proyecto imaPing, consiste en adquirir primero las imágenes desde el aire mediante una cámara de alta resolución instalada en los drones; en segundo lugar, se lleva a cabo la segmentación de la imagen y el etiquetado. Y, finalmente, se aplica una técnica de clasificación que se engloba dentro de la inteligencia artificial.

El trabajo ha sido publicado en la revista Expert Systems with Applications.

Fuente: CSIC.

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