Detectar y cartografiar las malas hierbas, tanto dentro como fuera de las líneas de cultivo, en sus fases tempranas, puede ser ahora más fácil y rápido gracias a un algoritmo automático desarrollado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). Para ello, se sirve de imágenes tomadas por drones, que de esta forma contribuyen a mejorar el cuidado de estas plantaciones al facilitar, por ejemplo, la aplicación de los herbicidas en la localización y momento más oportunos.
El estudio, en el que han participado el Instituto de Agricultura Sostenible de Córdoba, el Instituto de Ciencias Agrarias de Madrid y la Universidad de Salzburgo (Austria), ha dado como resultado el desarrollo de un algoritmo de análisis, completamente automático. Combina técnicas fotogramétricas para generar la imagen y el modelo tridimensional del cultivo y malas hierbas, y tecnologías como el machine learning para la selección automática de muestras, utilizando como variable discriminante la altura de las plantas. De esta forma, gracias también a las imágenes tomadas por drones, este algoritmo es capaz de detectar malas hierbas en fase temprana dentro y fuera de la línea de cultivo.
Por otro lado, según ha explicado la investigadora del CSIC Ana Isabel de Castro Megías, “este algoritmo genera los mapas de tratamiento que podrían ayudar a los agricultores en la toma de decisiones para mejorar el manejo del cultivo mediante la aplicación localizada del herbicida en el momento fenológico óptimo, permitiendo ahorros sustanciales de estos fitosanitarios”
