Investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible de Córdoba, dependiente del CSIC, desarrollan una mejora en el sistema de detección temprana de malas hierbas mediante el uso de drones. El nuevo sistema, basado en el análisis de imágenes y la incorporación de la inteligencia artificial, podría reducir el uso de herbicidas en los campos de cultivo.
El método para la detección de las malas hierbas utilizado en los cultivos hasta la fecha no era del todo eficiente debido a que existían dificultades a la hora de crear mapas de localización a tiempo para un tratamiento concentrado con herbicidas. “Uno de los retos actuales de la agricultura de precisión es la identificación temprana de malas hierbas, responsables de una gran reducción de la producción del cultivo Normalmente, aunque se distribuyan en rodales, los herbicidas se aplican en todo el cultivo, lo que conlleva un perjuicio medioambiental y económico”, afirma María Pérez, investigadora del CSIC. A esta problemática se le sumaba la baja resolución de muchas de las plataformas aéreas utilizadas en teledetección.
Para solucionar esto, los investigadores del proyecto denominado imaPing han incorporado una cámara de alta resolución a los drones, que toman imágenes desde el aire de la zona de cultivo. Seguidamente, se lleva a cabo un análisis y clasificación de las imágenes tomadas por parte de la inteligencia artificial aplicada al proceso. Según los investigadores el sistema puede dar una respuesta “en un tiempo mínimo” al agricultor, para que actué sobre la zona concreta.
En las pruebas realizadas por parte del equipo investigador se ha podido demostrar que el uso de este nuevo sistema de detección se adapta al cambio en factores como la altura de vuelo, la iluminación, el tipo de cultivo o la cámara usada en el proceso. Esta adaptabilidad permite una mayor facilidad de adopción del sistema por parte de los agricultores.
