TELEDETECCIÓN: QUÉ TECNOLOGÍA SE ADAPTA MEJOR PARA LOGRAR UN BUEN DIAGNÓSTICO DEL CULTIVO

VELEZ, J.P., SCARAMUZZA, F.; VILLARROEL, D.EAA INTA Manfredi, Proyecto de Agricultura de Precisión.

velez.juanpablo@inta.gob.ar

Un ensayo comparativo realizado por técnicos del INTA, del Proyecto de Agricultura de Precisión, permitió analizar los equipamientos de teledetección disponibles en el mercado con resultados contundentes acerca de las tecnologías de Agricultura de Precisión que se adaptan mejor para cada caso; desde sensores manuales o montados en maquinarias, imágenes tomadas desde un dron o desde un satélite, son las tecnologías emergentes que rápidamente llamaron la atención, pero que equipos utilizar y que información nos brinda cada uno?

En gramíneas, los métodos tradicionales de evaluación de requerimiento de N (Nitrógeno) demandan mucho tiempo y escapan a las posibilidades de realizarlos en condiciones normales a campo. La teledetección, por tratarse de un método no invasivo y que puede repetirse varias veces a lo largo del período de crecimiento, es una herramienta importante para recolectar información sobre la dinámica del estado nutricional de los cultivos y aporta datos contundentes para la toma de decisiones en la gestión de los fertilizantes nitrogenados.

Se han propuesto varios indicadores de concentración de N de plantas en forma indirecta a través de la teledetección, estos métodos utilizan índices espectrales para la estimación del estatus nitrogenado de los cultivos, para lo cual puede ser utilizando un espectro puntual o bien combinar los espectros mediante ecuaciones. Uno de los índices más utilizados es el índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI por sus siglas en inglés).

El sistema de lectura de NDVI básicamente toma una lectura de la reflexión del cultivo en las longitudes de onda del espectro visible en el Rojo e Infrarrojo Cercano, ambos valores son considerados ya que tal devolución depende del contenido de Clorofila y su relación con el Nitrógeno disponible para el cultivo. El NDVI surge de la ecuación NDVI = Rojo – Infrarrojo / Rojo + Infrarrojo.

En la actualidad existen muchos métodos que permiten medir el NDVI y monitorear en forma indirecta la nutrición nitrogenada en gramíneas entre los que podemos mencionar lo sensores manuales, los sensores montados en maquinaria y los índices calculados a partir de imágenes, que pueden ser satelitales o imágenes tomadas mediante plataformas drones.

Los mecanismos para la obtención del NDVI pueden ser: el sensado directo y el sensado y combinación de bandas. En el primero, a través de sensores manuales o montados en maquinarias que directamente calculan el NDVI, en el caso de estar montados en una maquinaria (como puede ser una fertilizadora de sólidos o una pulverizadora para la fertilización líquida) el sistema calcula automáticamente mediante algoritmos la dosis de N necesaria en tiempo real. Mientras que el otro método, mediante sensores hiperespectrales, cámaras multiespectrales y cámaras modificadas con filtros, se obtienen varios espectros de los cuales debemos

seleccionar aquellos de interés y combinarlos con ecuaciones por medio de software específicos. Las fuentes de esta información de múltiples espectros pueden ser: imágenes satelitales, imágenes tomadas por plataforma drones o sensado a través de un equipo manual como los hiperespectrales. Los equipos se pueden clasificar como activos, que generan ellos mismos la radiación que miden tras ser reflejada; y los pasivos, aquellos que registran la radiancia reflejada o emitida por la superficie terrestre. Esta característica tienen sus ventajas y desventajas, el hecho de ser pasivos, es decir utilizar la luz solar, permite tomar imágenes a gran distancias como por ejemplo desde un avión o un satélite, pero la desventaja es que se está limitado por las condiciones climáticas, presentando dificultad al sensar durante un día nublado o cuando es de noche. También se clasifican por la distancia entre el objetivo y el sensor, éstos sonlos sensores proximales y los de media distancia. Su desarrollo y utilidad surge como necesidad de obtener información más precisa y oportuna que la obtenida con satélites, los sistemas proximales consisten de sensores manuales o montados en la maquinaria o instalados directamente en campo de tal manera que se obtienen datos a una corta distancia o en contacto con el cultivo o suelo. Por otro lado, en los sistemas a media distancia los sensores van montados en vehículos aéreos tripulados o no tripulados y obtienen la información del cultivo a diferentes distancias o alturas

Equipos disponibles en el mercado Argentino. Actualmente en Argentina se encuentra disponible una amplia gama de herramientas para calcular el NDVI, todos ellos con características y beneficios particulares. El Módulo Agricultura de Precisión del INTA, en ensayos a campo pudo realizar diferentes pruebas para evaluar a cada uno de ellos. Se trabajó con Sensores Proximales, Sensores de Media Distancia y Sensores montados en Satélites.. Sensores Proximales

Las cámaras en color tradicionales suelen proporcionan tres bandas de información por cada imagen (rojo, verde y azul), tratando de imitar la forma de visión humana. Sin embargo, en una imagen hiperespectral, el número de bandas empleadas para representar una escena aumenta considerablemente. Dependiendo del tipo de sensor utilizado podremos disponer desde unas 50 bandas hasta cientos de bandas por cada imagen. De hecho, ya existen algunos sensores que son capaces de proporcionar más de 1000 bandas. El sensor hiperespectral USB 4000 (Ocean Optics Inc, FL, USA) es un equipo proximal, pasivo de laboratorio que recopila y procesa información a lo largo de todo el espectro electromagnético desde 200-850 nm. Para la calibración se utiliza un panel de reflectividad difusa de Politetrafluoroetileno (PTFE) de 30×30 cm2 que se asume 100% reflectante. Y un cable de fibra óptica con campo de visión de 25 unido al sensor conduce la reflectividad desde el lugar de sensado hasta el procesador. No posee GPS incorporado por lo que las mediciones son puntuales.

Sensor Hiperespectral USB 4000.

Otros sensores proximales que se evaluaron fueron: el sensor OPTRX®, Green Seeker® (Ntech, Ukia, CA. USA) y el GreenSeeker® HandheldCrop Sensor, que son sensores activos. En ellos, el sensado se activa al presionar un gatillo y emite breves ráfagas de luz roja e infrarroja. Luego se mide la cantidad de cada una que se refleja de vuelta. Mientras que el gatillo permanece activado, el sensor sigue muestreando el área de escaneado mediante la generación de explosiones continuas de pulsos de luz y la actualización de la pantalla. Tanto el OptRx como el Green Seeker Lanza, tienen la capacidad de almacenar datos y de mapear a través de la incorporación de un GPS. No así el sensor Green Seeker HandheldCrop que no posee memoria para guardar los datos ni GPS, por lo que la información debe ser anotada manualmente. El sensor Optrix además de emitir el Rojo y el Infrarrojo emite Borde Rojo.

Sensores de media distancia También se trabajó con un avión no tripulado (UAV) Gatewing X100 (Trimble Navigation Limited, Sunnyvale, CA, US.) para obtener las fotografía con cámara digital modificada (RICOH, GR Digital IV 10 Mp), en la cual se extrajo el filtro de infrarrojo y se incluyó un filtro para bloquear de luz visible X-Nite 650 (LDP-LLC Max-Max, Carlstadt, NJ, US). El resultado de este equipamiento es una imagen que debe ser ortorectificada. La ortorectificación elimina las distorsiones geométricas y de escalas inherentes en las fotografías e imágenes satelitales que son producto de imperfecciones del sensor, variaciones topográficas y la curvatura propia de la Tierra. El resultado de este proceso es una imagen con la precisión cartográfica y escala invariable de un mapa/plano, pero con el nivel de detalle de una fotografía.

Por otro lado, un UAV Asesor 5 fue equipado con una cámara Mica SenseRedEdge®, que captura simultáneamente cinco bandas espectrales: Azul, Verde, Rojo, Borde Rojo e Infrarrojo Cercano; Al igual que en la cámara modificada, las imágenes deben ser confeccionadas a través de un mosaico y deben ser ortorectificadas.

NDVI Green Seeker 5 diciembre

NDVI Fotografía Aérea 26 noviembre

Sensores montados en Satélites En el empleo de la teledetección, para el análisis y gestión de los recursos naturales, los condicionamientos por las limitaciones en cuanto a resolución espacial, espectral y temporal de las imágenes disponibles son cada vez menos. Con la aparición de los UAV y los satélites de mayor resolución espacio temporal se abren poderosas posibilidades de manejo para la actividad agrícola. Si bien el procesamiento y la toma de decisión en base a imágenes satelitales no es reciente, siendo los satélites más conocido los LandSat, satélites como el Rapid Eye, están teniendo una participación notoria, con una frecuencia de visita de 3 días y con una definición de 5m. Esta tecnología nos permitirá realizar un seguimiento de nuestro cultivo prácticamente en tiempo real. La tecnología satelital es cada vez más potente y confiable y Argentina está teniendo un lugar importante en el desarrollo y lanzamiento de última desarrollos.

Recientemente Satellogic, una empresa Argentina, lanzó al espacio dos Nanosatélites, estos llevan tres cámaras: una multiespectral, una hiperespectral y una infrarroja, que les permiten sacar fotos con una resolución de un metro por un metro. Actualmente son dos los nanosatélites lanzados, pero se prevé que en el 2020 sean 300, permitiendo monitorear diariamente nuestros campos. Hoy en día el proyecto de Agricultura de Precisión está llevando a cabo una serie de ensayos en donde se pretende poner a prueba el alcance de la información arrojada por los sensores, principalmente en el cultivo de maíz. Se está evaluando la capacidad predictiva que tienen los satélites, los sensores proximales y los de distancia media.

Ensayo de fertilización nitrogenada en maíz y relevamiento con multiespectral en Dron (izquierda) y con Satelite Rapid Eye (centro) para evaluar capacidad predictiva. Detalle

de franja con dosis de nitrogeno cero (derecha).

Todas las tecnologías diferen en el tipo de sensado, de la información arrojada y del procesamiento de la misma, pero todas son complementarias. Los equipos en tierra sirven para complementar a las aéreas y a las satelitales. Por ejemplo los sensores pasivos como los que son montados en los drones, o los sensores montados en satelite necesitan de un dia soleado, en el caso de que este nublado son convenientes los activos (emiten su propia luz) los cuales brindan una lectura instantanea del estado nutricional del cultivo. A su vez el Satelite Rapid Eye se complementa perfectamente con el LandSat, en el primero no se genera una base de datos, es decir que si no se pide con antelación la visita se pierde. En cambio Landsat, a pesar que ni la defincion de la imagen ni la frecuencia de visita es elvada, genera una base de datos que ya acumula información desde hace 30 años y se pueden obtener gratuitamente. Por lo tanto todas las herramientas poseen el mismo objetivo, brindar información sobre el estado del cultivo en forma rápida y confiable. Entonces surge la pregunta de cuál es la herramienta indicada a adoptar. La respuesta requiere que identifiquemos los puntos en comun de de cada una de ellas para compararlos. Todas tienen la posibilidad de medir rojo e infrarrojo cercano, por ende la decisión fue usar el indice mas conocido, el NDVI, ya que todos los equipos mencionados tienen la posibilidad de brindar información para su cálculo. El NDVI pose sus ventajas pero tambien sus limitaciones que serán discutidas en otros trabajos. El ensayo se llevo a cabo en trigo bajo riego y secano, y a su vez en dos momentos fenológicos. En la Tabla 1 se resume la correlación que exiten entre las mediciones. Tabla 1: Correlación entre mediciones en las diferentes herramientas.

GreenSeeker Hand

GreenSeeker Lanza Hiperespectral OPTRX

Camara Dron

GreenSeeker Hand 1 GreenSeeker Lanza 0.971 1 Hiperespectral 0.843 0.8362 1 OPTRX 0.9593 0.9296 0.8514 1 Camara Modificada 0.9687 0.9434 0.8181 0.9575 1 Cámara Multiespectral 0.976 0.955 0.979 SD 1 Las similitudes son mayores cuando los valores se aproximan a 1. Otro sensor que esta cobrando especial importancia es el el sensor térmico que captura la información correspondiente al infrarrojo lejano, en el rango de 8-14 μm, donde se observa la temperatura emitida por los elementos presentes en el área de estudio. Utilizando imágenes térmicas de elevada resolución espacial, obtenidas mediante un vehículo aéreo no tripulado o de un satélite, es posible obtener información que permita un mejor aprovechamiento del agua. El estrés hídrico en los cultivos provoca el cierre de los estomas, reduciendo la transpiración y aumentando la temperatura de las hojas, pudiéndose monitorizar a partir de sensores térmicos.

Todas esta herramientas por si solas no brindan la información necesaria para identificar qué está pasando en el lote, para utilizarlas correctamente y aprovechar todo su potencial es necesaria la interacción con otro tipo de datos, proveniente de otros sensores de planta, de clima y/o de suelo. No obstante, la información más crítica es la que proviene de trabajos exhaustivos de investigación. Es fundamental interpretar qué es lo que los sensores transmiten y para esto el componente agronómico es crucial.

Banda Centro de la banda

Ancho de Banda

Ventaja Desventaja

Rapid Eye Pasivo

Azul Verde

Roja Red-Edge

IR cercano

475 555 657 710 805

70 70 55 40 90

Alta frecuencia

de visita. Alta

definición

Alto costo Dias

Nublados

Cámara Multiespectral Pasivo

Azul Verde

Roja Red-Edge

IR cercano

475 560 668 717 840

20 20 10 10 40

Alta definicón

Alto costo de

inversión. Días

nublados

Green Seeker Activo

Roja IR

cercano

656 776

Si no esta montado

en una maquinaria

el mapeo puede ser

lento

No necesita de la luz

solar

OptRx Activo

Roja Red-Edge

IR cercano

670 730 760

Si no esta montado

en una maquinaria

el mapeo puede ser

lento

No necesita de la luz

solar. Posee banda

Red-Edge

OceanOptics Pasivo Todo el espectro

200 - 850 nm

Muy sencible a

la nubosidad

Se puede etudiar toda la

firma espectral