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MICASENSE

MANERAS DE USAR IMAGENES MULTISPECTRALES EN AGRICULTURA EJEMPLOS ILUSTRADOS DE CÓMO UTILIZAR IMÁGENES MULTIESPECTRALES EN LA AGRICULTURA

www.micasense.com

TA B L A DE

C O NTENI DOS

Intro Introducción

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Mapas de vigor

Detección de malezas

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Seguros agrícolas

Monitoreo de aplicaciones

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Detección de enfermedades

Análisis comparativos

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Gestión del agua y del riego

Detección y monitoreo de las deficiencias de nutrientes

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Clasificación de plantas y diferenciación de especies

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Conteo de plantas

Modelado de terreno

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Identificación de baldosas de drenaje

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Exploración avanzada de cultivos

MICASENSE, INC - TECNOLOGÍA DE ALTA CALIDA

Monitoreo de grandes extensiones

SO B R E MI CASEN SE En MicaSense estamos a la vanguardia del desarrollo de sensores multiespectrales y junto con nuestros socios y clientes estamos ampliando los límites del mapeo con drones agrícolas. Ponemos las herramientas adecuadas en sus manos para que tome la decisión correcta en el momento oportuno. Le proporcionamos información clara y útil para guiar sus decisiones en el campo. Estamos aquí para trabajar con usted, ayudándole a obtener mejores datos y, por lo tanto, mejores resultados, para que pueda así sacarle el mayor provecho a sus cultivos. Porque sabemos que usted es un experto en su campo, al igual que nosotros en el nuestro.

Brindamos éxito a su negocio... Nuestro objetivo es brindarle las herramientas que necesita para obtener cultivos más saludables y de mayor rendimiento. Es por esto que diseñamos nuestros productos para la agricultura partiendo de cero y trabajamos para mejorarlos cada día, poniendo a su disposición todo un equipo de profesionales que le ayudarán a resolver preguntas técnicas cuando sea necesario. En MicaSense desarrollamos soluciones que le ayudarán a mantener sus ganancias tan saludables como sus cultivos. Somos su socio de confianza Su trabajo requiere de herramientas que le permitan respaldar sus recomendaciones. Por eso MicaSense le brinda más que solo sensores, le ofrecemos la posibilidad de obtener mejores datos que lo llevaran a formular mejores recomendaciones para sus clientes.

EJEMPLOS ILUSTRADOS DE CÓMO UTILIZAR IMÁGENES MULTIESPECTRALES EN LA AGRICULTURA

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R E SU LTA DOS Operaciones agrícolas a gran escala más eficientes La adaptación de nuevas tecnologías, como el uso de sensores multiespectrales, juega un papel clave en la mejora de las operaciones agrícolas a gran escala, pues los datos capturados proporcionan información que permite operaciones más eficientes, un mejor uso de los recursos y aplicaciones localizadas. En esta guía se detalla cómo las imágenes multiespectrales pueden mejorar la eficiencia de sus cultivos.

Altum fue creado específicamente para resolver los problemas de nuestros clientes y permitirles sacar provecho de los nuevos desarrollos en materia de tecnología para la agricultura. Sea usted un investigador que esté diseñando una nueva forma de controlar la sequía, o un agricultor que busca la detección temprana de plagas, nuestra misión es crear herramientas que le ofrezcan oportunidades ilimitadas para la innovación. JUSTIN McALLISTER

Jefe de Tecnología y cofundador de MicaSense, Inc.

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Mapas de vigor Cuando se trata de monitorear la salud de los cultivos, no todos los problemas saltan a la vista. En su etapa temprana, tanto la infestación de una plaga, como el inicio de una enfermedad o la deficiencia de nutrientes, pueden ser asintomáticas. A diferencia de las cámaras RGB o NDVI, los sensores multiespectrales capturan bandas espectrales tanto visibles como invisibles, por lo que pueden detectar signos de estrés y enfermedad más pronto y con mayor precisión. Desde las diferentes bandas, específicamente la banda de borde rojo, es posible generar índices para ver los niveles individuales de clorofila en las plantas y comparar su comportamiento a través del tiempo. El bajo contenido de clorofila es a menudo un indicador temprano del estrés de la planta, que no sería evidente en la exploración manual. Con los mapas de vigor, los productores pueden identificar rápidamente las áreas estresadas y realizar exploraciones específicas para obtener una idea más precisa de lo que está sucediendo en su cultivo.

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02 Mapa NDVI de un campo de maíz que muestra el daño causado por un rayo. Estos datos fueron utilizados por un agricultor para presentar una reclamación a su seguro.

Seguros agrícolas La agricultura tiene importantes riesgos asociados, como la sequía, los desastres naturales y las plagas. Los agricultores dependen del accionar de la naturaleza y las condiciones climáticas para desarrollar su labor con éxito. Por ejemplo, una pequeña tormenta de granizo puede destruir gran parte de un campo e impactar significativamente el rendimiento. Los seguros agrícolas ayudan a reducir el impacto financiero derivado de un desastre natural, y las imágenes multiespectrales pueden ayudar a acelerar los procesos de reclamación, al proporcionar información precisa, lo que permite a los agentes de seguros identificar y determinar el alcance de los daños y correlacionar el área asegurada con la magnitud de los mismos.

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Detección de enfermedades Los sensores multiespectrales pueden identificar pequeños cambios en la salud de los cultivos. Esto se debe a que las imágenes multiespectrales capturan una parte crítica del espectro de luz llamada banda de borde rojo (712–722 nm). Es en esta sección del espectro que los primeros signos de estrés comienzan a aparecer. Usando los análisis generados con la banda roja, los productores pueden identificar, monitorear y rastrear los signos de estrés relacionados con la aparición de enfermedades. Es así como los sensores multiespectrales pueden ayudar a los productores a detectar enfermedades de manera temprana y a actuar más rápido para detener su propagación.

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Detección del virus del mosaico estriado del trigo

El mapa de clorofila de un huerto de nogales permite identificar un grupo de árboles en la esquina sureste del campo, cuyos niveles de clorofila son inferiores a los del resto del cultivo. La exploración confirmó que la causa probable era Phytophthora, combinada con suelos con exceso de salinidad.

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Otras aplicaciones incluyen:

El MDT puede ayudar a predecir la profundidad de llenado y la extensión de un estanque de almacenamiento de agua.

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Validación de instalaciones temporales de riego.

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Asegurar las coberturas de riego previstas.

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Descubrir fallas en los equipos.

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Identificación de boquillas que necesitan mantenimiento.

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Patrones de riego no deseados.

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Acumulación de agua.

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Áreas no irrigadas.

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Exceso de riego.

Compuesto de color NRG de un cultivo de papas. El color púrpura oscuro en el NRG indica las áreas del suelo que están saturadas de agua.

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Gestión del agua y del riego El agua es un recurso importante pero escaso en la agricultura. En las regiones donde los niveles de precipitación son demasiado bajos para garantizar la salud de los cultivos, se utiliza riego adicional para garantizar que todo el campo reciba el agua necesaria para la producción. La combinación de imágenes multiespectrales, RGB de alta resolución y térmicas, puede proporcionar información importante para la gestión del agua en los cultivos. Por ejemplo, los compuestos de color que usan la banda NIR (como CIR) pueden ayudar a los usuarios a identificar fácilmente áreas excesivamente húmedas. Además, se destacarán las áreas que se benefician del exceso de riego (debido a fugas, acumulación de agua, etc.).

Mapa de NDRE que muestra un crecimiento excesivo de vegetación donde se han producido fugas de riego en un viñedo.

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Mapa de clorofila de un viñedo utilizado para identificar las vides "voluntarias" (en naranja) presentes en el campo. Las vides voluntarias tienen niveles más altos de clorofila que la variedad plantada.

Clasificación de plantas y diferenciación de especies La clasificación manual de árboles frutales u otras especies es costosa y toma tiempo. En contraste, los sensores multiespectrales capturan datos de alta calidad que softwares y algoritmos especializados pueden usar para clasificar la vegetación de un cultivo por tamaño, especie, contenido de clorofila y densidad del dosel.

comúnmente para referirse a plantas de una variedad diferente de la que se plantó o injertó en un campo. Enterradas en el suelo, y creciendo de la misma manera que el resto del campo, estas plantas voluntarias pueden ser difíciles de detectar.

Algunas diferencias entre las especies pueden no ser visibles a simple vista, como suele ser el caso de las plantas voluntarias. La palabra voluntario se usa

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Al observar las vides de cerca, se hace evidente que la vid voluntaria (derecha) tiene hojas pequeñas, lisas y brillantes, con corteza apretada. En contraste, la variedad plantada tiene hojas más grandes y más suaves, con una textura mate, una apariencia verde más clara y una corteza suelta.

06 Conteo de plantas La información capturada por los sensores multiespectrales permite más que solo la clasificación de especies, también puede proporcionar información a algoritmos especializados en la detección y el conteo de plantas. De esta manera los agricultores pueden ahorrarse horas de trabajo manual y hacer predicciones de rendimiento más precisas.

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07 Debido a los cambios en la vegetación, las baldosas de drenaje fueron más fáciles de identificar utilizando el índice NDRE.

Identificación de baldosas de drenaje Un sensor multiespectral de cinco bandas permite la creación de múltiples índices. Similar al NDVI, el índice NDRE utiliza la banda del borde rojo y ayuda a identificar el estrés en plantas. La imagen de arriba muestra cómo un agricultor identificó las baldosas de drenaje utilizando el índice NDRE. La vegetación sobre los drenajes se beneficia del agua que por allí corre, por lo tanto, es más saludable que el resto del cultivo.

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Detección de malezas El control eficiente de las malezas es crítico en el manejo de cultivos. Las malezas pueden albergar plagas, apropiarse de los nutrientes y transmitir enfermedades. Saber dónde y cuándo aplicar herbicidas puede proporcionar ahorros significativos, no solo al prevenir el daño que las malezas puedan causar en el cultivo, sino también al minimizar la cantidad de producto que se compra y aplica. Análisis basados en datos multiespectrales pueden identificar y señalar malezas, ya que estas tienen una firma espectral diferente a la del cultivo plantado.

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08 EJEMPLOS ILUSTRADOS DE CÓMO UTILIZAR IMÁGENES MULTIESPECTRALES EN LA AGRICULTURA

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R EDU C CI ÓN DE COSTOS Reducción del costo de la mano de obra Recorrer las áreas cultivadas siempre será una parte importante de la actividad agrícola, pero salir y caminar grandes extensiones cuesta. A través de nuestra tecnología es posible saber qué áreas recorrer y qué buscar en dichas áreas, lo que le ahorrará mucho tiempo y dinero. Al tomar datos de cada cosecha y realizar un seguimiento año tras año, podrá predecir cuánta mano de obra necesitará para obtener el rendimiento esperado y ahorrar dinero.

RedEdge nos permite obtener información clara y detallada sobre condiciones ambientales complicadas. Tener esta perspectiva nos posibilita ser pioneros en nuevos descubrimientos y servicios para nuestros clientes, proporcionándoles una mayor comprensión y permitiéndoles tomar mejores decisiones. RedEdge es un producto resistente, fácil de usar y extremadamente flexible en todas las operaciones, ya sea que estemos realizando vuelos muy complejos en áreas urbanas o misiones simples en espacios abiertos. TIM HAYNIE

Director Ejecutivo, Spectrabotics

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Mapa NDRE de un vuelo realizado dos semanas después de una aplicación de urea. Se puede observar que la aplicación no fue uniforme.

Monitoreo de aplicaciones

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Los fertilizantes son uno de los insumos más costosos en la agricultura y uno de los aspectos más difíciles de manejar. Si se aplican en cantidades apropiadas, puede aumentar el rendimiento. Pero si se aplican en exceso, además de ser un gasto de dinero, puede conducir a la lixiviación y contaminación de arroyos y lagos cercanos. Aplicar la cantidad correcta requiere de información y conocimiento. Los sensores multiespectrales no solo permiten una fácil identificación de áreas bajas en nutrientes, sino que también ayudan a monitorear los efectos de estas aplicaciones a lo largo de la temporada y determinan si, cuándo y dónde se necesita una nueva aplicación.

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JUL 21 2016 Mapas NDVI de dos vuelos realizados con una semana de diferencia para hacer seguimiento a los resultados de la aplicación de fungicidas en un campo de cebada. El índice NDVI cuantifica el vigor de la planta. Las parcelas con niveles bajos de NDVI tienen poco o ningún tejido vegetal verde. La diferencia entre los dos mapas NDVI corresponde a los niveles de madurez en la cebada.

JUL 15 2016

Análisis comparativos

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Es importante monitorear un cultivo a lo largo de la temporada, pero la comparación precisa de datos solo es posible con un sensor calibrado radiométricamente. La calibración significa que se compensan los efectos de las diferentes condiciones de luz solar, lo que permite a los agricultores comparar capturas de diferentes vuelos en la misma temporada, o incluso comparar conjuntos de datos de diferentes años para evaluar los resultados de las aplicaciones de fertilizantes y tratamientos, o los cambios en las prácticas agrícolas. Por ejemplo, si un campo fue sobrevolado en tres distintas ocasiones en el lapso de un mes, y los vuelos se realizaron durante días nublados y soleados, la calibración garantiza que las diferencias en los datos no se deban al brillo del sol y, más bien, a las diferencias en la reflectancia de la planta.

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Detección y monitoreo de las deficiencias de nutrientes Las deficiencias de nutrientes a menudo producen síntomas como clorosis, bajo vigor, crecimiento lento y baja biomasa. La mayoría de estos síntomas son invisibles a simple vista, pero pueden detectarse fácilmente con la ayuda de imágenes multiespectrales, especialmente si se incluye la banda de borde rojo, de esta manera el agricultor sabrá cuáles son las áreas más afectadas, donde deberá tomar muestras. El siguiente mapa de un viñedo destaca en rojo las vides cloróticas. La inspección del campo y los análisis de las hojas indicaron que la deficiencia de potasio es la causa de estrés de la planta.

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12 El mapa de clorofila en MicaSense Atlas permitió la detección del problema. Los árboles que presentan síntomas de clorosis son visibles en color rojo en la parte sur del campo.

Exploración avanzada de cultivos No siempre es fácil mantenerse actualizado y ser consciente de los problemas que pueden ocurrir a nivel de las plantas, especialmente en cultivos de larga extensión. Las imágenes multiespectrales de alta calidad facilitan el proceso, proporcionando habilidades avanzadas de exploración de cultivos. En un solo vuelo es posible recopilar información precisa y georreferenciada de un problema en el campo, por lo que los agricultores y los agrónomos pueden evaluar la situación y determinar la intervención adecuada.

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Capas alineadas: •

Cultivo de aguacate en una ladera empinada

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Una elevación de 475m (1560 pies)

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Más de 1.000 Ha (2475ac)

Modelado de terreno

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Una de las ventajas de un sensor multiespectral calibrado es la generación de imágenes alineadas, que se pueden utilizar para crear modelos digitales de terreno (MDT). Un MDT provee más que solo contexto, también proporciona información sobre la gestión del agua, los usos de la tierra y la elevación del terreno, factores que pueden influir en las prácticas agrícolas e incluso determinar qué cultivos plantar para aprovechar mejor las condiciones del terreno.

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Las capas alineadas corresponden en su orden (de izquierda a derecha) a una imagen RGB, los puntos de identificación y conteo de plantas y un modelo digital de terreno.

Modelo digital de terreno con contornos sombreados

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Monitoreo de grandes extensiones

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La administración de grandes plantíos requiere de mucho tiempo y trabajo, incluso en las operaciones agrícolas más eficientes, es posible que los agricultores no tengan acceso a información completa sobre el estado de salud de sus cultivos. Necesitan de una manera rápida y precisa de identificar y monitorear problemas en sus campos. El uso de tecnología multiespectral permite que con solo un vuelo, sea posible visualizar toda la plantación y descubrir qué está sucediendo en cada rincón de la misma, ya sean problemas de riego, deficiencias de nutrientes, malezas o infestaciones de plagas.

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Imágenes RGB y térmica tomadas con Altum, alineadas y superpuestas.

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