Drones que «ven bajo tierra»

Estamos acostumbrados a leer sobre el uso de drones en seguridad vial, conservación del medio ambiente, en el mundo de la construcción, usos recreativos, militares, para espantar aves en los aeropuertos, para transportar medicamentos…etc. Pero también son componentes habituales de las soluciones SmartAgro. Incluso, para cultivos que crecen bajo tierra, como patatas, también mandioca, zanahorias, rábanos o cualquier tubérculo o raíz comestible de interés económico.

En el post de hoy vamos a hablar de una de ellas en particular.

El problema

Los tubérculos son uno de los alimentos más nutritivos, económicos y versátiles de la naturaleza. De hecho, la patata, un alimento básico en todo el mundo, ocupa el cuarto lugar en la producción mundial de alimentos, después del maíz, el arroz y el trigo.

Este tipo de cultivos tiene un problema. Al crecer bajo tierra, es habitual que enfermedades o deficiencias que afectan a su crecimiento, pasen desapercibidas al agricultor. En ocasiones, plantas enfermas en la raíz, tienen un aspecto exterior verde y sano.

Esto plantea serias dificultades a los fitomejoradores, que investigan el desarrollo de los cultivos para poder determinar qué variedades ofrecen un mayor rendimiento, son más apropiadas para un determinado clima, o se adaptan mejor a la sequía o a los cambios de temperatura.

Uno de los grandes misterios para los fitomejoradores es si lo que ocurre en la superficie es lo mismo que lo que ocurre en la parte inferior

Michael Selvaraj, coautor de Alliance of Bioversity International y del CIAT

Para saber qué está sucediendo bajo tierra, y si el cultivo está sano, son necesarios muchos ensayos para recopilar datos sobre el dosel de las plantas, su altura y otras características físicas, lo cual resulta muy costoso en tiempo y recursos.

Una solución: drones+aprendizaje automático

Un estudio publicado recientemente en la revista Plant Methods plantea el análisis de imágenes de alta resolución tomadas por drones, mediante técnicas de aprendizaje automático que permiten construir modelos para predecir, sobre el terreno y en tiempo real, cómo reacciona las plantas frente a distintos estímulos.

En lugar de esperar hasta la temporada de cosecha, se recogen datos sobre la cubierta vegetal e índices de vegetación en distintos momentos del ciclo de crecimiento, a partir de las imágenes multiespectrales tomadas por los drones. El procesamiento de estas series temporales mediante técnicas de aprendizaje automático permite extraer modelos de predicción del crecimiento de las raíces a partir de las imágenes.

Para acelerar el procesamiento de imágenes, se desarrolló la plataforma de análisis automático de imágenes CIAT Pheno-i. A partir de datos tomados sobre el terreno y los índices de vegetación obtenidos por un sensor multiespectral se construyeron modelos de regresión lineal múltiple en las distintas etapas clave del crecimiento de la mandioca. Posteriormente, los índices espectrales/características se combinaron para desarrollar modelos de predicción del crecimiento de la raíz de mandioca usando diferentes técnicas de aprendizaje automático. Entre ellas, los modelos que mostraron mejor rendimiento fueron los basados en los algoritmos k-neighbours, bosque aletorio y máquina de vectores de soporte.

Ya son muchos los estudios que demuestran cómo las tecnologías avanzadas de teleobservación, combinadas con métodos de aprendizaje automático, permiten predecir de forma precisa datos valiosos sobre distintos tipos de cultivos. Esta técnica aplicada al cultivo de la yuca puede aplicarse también a otros cultivos de tubérculos para acelerar el trabajo de fenotipado digital llevado a cabo por el CIAT (Centro Internacional de Agricultura Tropical, Cali).

Gracias a esta tecnología, los fitomejoradores pueden ahora reaccionar de forma inmediata ante la falta de agua, o de un nutriente en particular, mejorando de esta forma la eficiencia de los cultivos.

Estos datos también permiten a los investigadores aconsejar a los productores sobre qué variedades resisten mejor las perturbaciones climáticas, para que cultiven las más adecuadas en cada lugar.

Referencias:

Selvaraj, M.G., Valderrama, M., Guzman, D. et al. Machine learning for high-throughput field phenotyping and image processing provides insight into the association of above and below-ground traits in cassava (Manihot esculenta Crantz). Plant Methods 16, 87 (2020).

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