Agricultura de precisión y sostenibilidad

Hacia el manejo de malezas en cereales basado en la visión artificial en sitios específicos

Las malezas cultivables se distribuyen generalmente en parches, mientras que los herbicidas se aplican de manera uniforme. Los herbicidas se pueden guardar si solo se rocían los parches, es decir, se rocían los parches (PS). Los cuellos de botella para PS rentables son la tecnología de monitoreo de malezas y las reglas de decisión basadas en tecnología válidas para PS (umbrales). El novedoso algoritmo de visión artificial Weedcer se ha desarrollado como una herramienta eficiente de monitoreo de malezas para PS. Weedcer estima las proporciones de hojas jóvenes de malezas y hojas de cereales en imágenes de alta resolución de color rojo, verde y azul. Realizamos pruebas de campo para probar la cobertura relativa de malezas (RWC) y la cobertura relativa de mayweed (RMC) estimada por Weedcer como reglas de decisión para PS .RWC es la cobertura total de malezas dividida por la cobertura total de plantas y RMC es la cobertura de mayweed dividida por la cobertura total de plantas. El principal criterio de evaluación y base de estos umbrales fue el rendimiento de grano medido. Las imágenes (de aproximadamente 0,06 m 2 ) se adquirieron con un robot de campo autónomo guiado por GPS en primavera, el momento normal para rociar malezas de hoja ancha propagadas por semillas tanto en invierno como en cereales de primavera en Noruega. Tres ensayos basados ​​en mapas (monitoreo de malezas y fumigación en dos operaciones separadas) mostraron que la RWC promedio por unidad de manejo (12.0 × 12.5-m) fue generalmente adecuada. En invierno, el trigo está fuertemente infestado de mayweed sin olor ( Tripleurospermum inodorum (L.) Sch.Bip.) Y / o mayweed perfumado ( Matricaria recutitaL.), el RMC medio por unidad de manejo fue más adecuado. Los avances durante el proyecto permitieron realizar tres ensayos adicionales en tiempo real (monitoreo de malezas y fumigación en la misma operación). Estos se realizaron con el robot en cereales de primavera y mostraron que un promedio móvil ponderado de RWC por imagen era adecuado. Las unidades de manejo rociadas y no rociadas en estos ensayos tenían un mínimo de 3.0 × 3.0 my 0.5 × 3.0 m, respectivamente. Los resultados indicaron que los umbrales basados ​​en Weedcer deberían ser más bajos en el trigo ( Triticum aestivum ) que en la cebada ( Hordeum vulgare ).

Destacar