Agricultura de Precisión
La agricultura de precisión utiliza entre otros el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, o NDVI por sus siglas en inglés, que es un índice que estima el desarrollo, cantidad y calidad de la vegetación. Su uso se remonta al año 1973 a través de imágenes de satélite, como método para identificar y localizar las áreas de vegetación del planeta. Salvo en las grandes superficies de cultivo de Estados Unidos, Australia y otros países, el estudio de NDVI en agricultura carecía de sentido para las explotaciones pequeñas hasta la aparición del drone.
Ahora, con las cámaras multiespectrales ligeras y el desarrollo que ha experimentado el sector del vuelo no tripulado, se ha abierto todo un abanico de nuevas posibilidades para explotaciones más pequeñas que demandan mayor precisión de imagen para la localización concreta de los problemas en los cultivos. Algunas de las aplicaciones son:
- Identificación de variedades de cultivo
- Recuento de plantas
- Identificación temprana de problemas de sanidad
- Gestión del uso de productos fertilizantes y fitosanitarios
- Diseño de sistemas de riego adaptados a las necesidades de la plantación
- Beneficio ecológico para el sustrato de la plantación y el medio ambiente
Aplicación en viñas
Mallorca cuenta con un floreciente mercado vinícola en expansión, que demanda soluciones avanzadas para producir vinos de calidad en extensiones de cultivo reducidas y diferenciarse de vinos producidos en regiones de cultivo más extensivo. La toma de imágenes con drone permite producir un mapa de la viña donde identificar las zonas del cultivo con problemas de sanidad y focalizar el tratamiento. Esto puede ser útil también para la experimentación con nuevas variedades, ya que es posible cuantificar numéricamente la producción de clorofila de la nueva plantación experimental y compararla con los datos de las demás.
Un reciente estudio realizado en Australia describe el beneficio económico de usar imágenes NDVI en una plantación de 3.3 hectáreas que producía un único vino a 19$ la botella. Seleccionando las viñas de mayor calidad y diseñando un plan de recogida, se ofreció un segundo vino de mayor calidad a 30$ la botella. La bodega incrementó la siguiente temporada el beneficio en 104.600$ o 37.000$ por hectárea, aumentando un 19% el beneficio anual. Con el coste de la inversión para la obtención del ortomosaico NDVI, el retorno fue del 1200%.
Usado de forma adecuada por el gerente y el enólogo de la viña, la agricultura de precisión conseguirá:
- Augmentar el retorno económico de la viña gracias a una mayor eficacia en la gestión
- Mejorar los protocolos de gestilón
- Mejorar la calidad de la uva
- Incrementar la uniformidad de los bloques de cultivo
- Permitir identificar las calidades de las viñas dentro de un mismo bloque
- Mejorar la eficacia del sistema de recogida, produciendo caldos de mayor calidad
- Mejorar la eficacia en la toma de muestras de uva
Por otra parte, las imágenes tomadas en espectro visible pueden tener un uso igualmente para la elaboración de modelos 3D del terreno de la viña, y con ellos medir la altura media de las plantas, mapas de alta definición de la plantación, o elaboración de planos de curvas de nivel para cálculos de presiones en sistemas de riego, etc.
Aplicación en campos de golf
En los campos de golf, la gestión de recursos hídricos tiene una vital importancia, tanto por el coste económico como por el coste ambiental y la imagen pública asociada. El modelado 3D y la cuantificación de la salud del césped con imágenes NDVI son 2 herramientas excelentes para la elaboración y diseño de sistemas de riego más eficientes y la identificación localizada de problemas en el sustrato y las plantas.
El modelado 3D del campo puede convertirse en una herramienta de promoción novedosa y atractiva, ya que permite exportar el modelo interactivo para la incorporación en páginas web y aplicaciones, mejorando la experiencia del usuario. La elaboración de mosaicos 2D de alta calidad es útil para elaborar mapas del campo de gran formato, o para elaborar mapas que incorporen las curvas de nivel, ofreciendo al golfista mayor información sobre el campo y su dificultad antes de conocerlo.