Individualizando el cultivo de olivos

Unos científicos han puesto a punto un sistema con el que es posible, entre otras cosas, medir la cantidad de abono necesaria para cada olivo.

Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva en España y el Instituto Nacional de Investigación Agraria y Veterinaria de Portugal ha probado este nuevo método con el que los agricultores conocerán las necesidades de fertilización de cada árbol de su finca con bajo coste y de manera inmediata.

El método indica el contenido de nitrógeno, fósforo y potasio en las hojas de los olivares y combina el uso de drones, cámaras multiespectrales e inteligencia artificial.

En agricultura, se hace imprescindible conocer el estado de la planta para intervenir lo más rápido posible ante cualquier deficiencia para que no quede alterado el fruto. Miguel Noguera, de la Universidad de Huelva, y sus colegas proponen un sistema que ofrece en una sola imagen digital la información necesaria para que los agricultores conozcan el estado de sus cultivos. Así, pueden intervenir de una manera más dinámica y con menor coste en la fertilización individualizada de cada árbol o cada sector de su finca.

De esta forma, no habrá que tomar muestras de campo, enviarlas a laboratorio y esperar los resultados. Por un lado, la toma de datos siempre es aleatoria y el estado de un árbol no implica que sea el de toda la arboleda. Por otro, los tiempos se reducen considerablemente, algo fundamental para una intervención inmediata, tal como indica Noguera.

Así, un dron sobrevuela el campo equipado con una cámara que establece los distintos espectros de luz que emanan del olivo. Los datos son tratados por un algoritmo basado en redes neuronales artificiales, una estructura de inteligencia artificial que diferencia automáticamente distintas situaciones a partir de una gran cantidad de datos. Estas redes asimilan la información que les llega y crean nuevo conocimiento a partir de ella. De esta forma son capaces de hacer estimaciones del estado nutricional de los olivos en el momento del muestreo. La información toma forma de imagen en la que el agricultor puede observar claramente qué árboles individuales necesitan una intervención.

El aceite de oliva es uno de los principales productos alimentarios que se obtienen de los olivos. (Foto: Amazings / NCYT)

Los ensayos realizados por el equipo del Centro de Investigación en Tecnología, Energía y Sostenibilidad se han llevado a cabo con dos variedades de olivo (arbequina y arbosana) en una finca ubicada en Elvas, del distrito de Portalegre del Alentejo portugués con un total de 2116 árboles. Los expertos plantean aumentar las ubicaciones para nuevos estudios y confirmar sus resultados.

Los trabajos de análisis en el campo son costosos, arduos y tardan demasiado tiempo en obtenerse. Los agricultores que quieran conocer el estado de sus árboles, deberán contratar a empresas expertas que tomarán una muestra química aleatoria de las plantas, las analizarán y ofrecerán los resultados tras un tiempo, a veces, demasiado prolongado. Tras esto, incluirán los aportes de nutrientes necesarios a toda la finca. Pero esto puede que no sea lo correcto, ya que cada ejemplar cuenta con unas necesidades específicas. Realizar análisis de todo el cultivo sería demasiado caro, de ahí que se haga necesario buscar alternativas que ofrezcan información asequible, rápida e individualizada.

Así, el sistema propuesto por los expertos consiste en un dron equipado con geolocalización y cámaras que toman imágenes multiespectrales en 5 bandas diferentes. Es decir, toma fotos con distintas longitudes de ondas de la luz, percibiendo lo que el ojo humano no puede captar. Son registradas en una aplicación y ofrece una representación proyectada ortogonal del terreno en forma de una sola foto, llamada ortomosaico. La imagen que se obtiene diferencia los elementos en cuanto a altitud, distinguiendo el suelo, tomando solo información de los olivos y marcando los déficits de nitrógeno, fósforo o potasio de cada parcela. Así, el agricultor actuará exclusivamente en las zonas donde sea necesaria la fertilización añadida.

Los datos obtenidos mejoran los resultados de otros métodos utilizados en la captación de imágenes y tratamiento de la información, por lo que los expertos lo proponen como el sistema idóneo para la toma de decisiones por parte del agricultor.

Sin embargo, los investigadores continúan sus comprobaciones sobre la influencia que las condiciones ambientales pueden tener sobre los sensores del dron, para afinar los resultados. Además, proponen nuevos ensayos con otras variedades de olivo y etapas del ciclo de desarrollo del cultivo.

El estudio se titula “Nutritional status assessment of olive crops by means of the analysis and modelling of multispectral images taken with UAVs”. Y se ha publicado en la revista académica Biosystems Engineering. (Fuente: Fundación Descubre)