Tradicionalmente el control de las plantaciones agrícolas se lleva a cabo a pie de campo por agrónomos y personal cualificado que verifica el correcto desarrollo de las plantas, identifica anomalías en el cultivo y detecta la aparición de plagas. El tamaño de las fincas y este control tradicional de las plantaciones lleva en ocasiones a detectar anomalías en el cultivo o la aparición de plagas cuando estas ya se han extendido más de lo deseado y, por tanto, el problema ha alcanzado unas dimensiones de difícil solución. Esto ocasiona pérdidas muy importantes, y obliga a realizar tratamientos fitosanitarios en zonas más amplias de lo que sería necesario si fuéramos capaces de detectar estos problemas en una etapa más incipiente.
Otro aspecto relevante es que en la finca pueden aparecer deficiencias en el sistema de riego que pueden provocar una aportación inadecuada, por exceso o defecto, en determinadas zonas del cultivo. Los problemas son similares al caso anterior, es decir, se pueden generar pérdidas de plantas en una zona determinada más o menos amplia, o simplemente retrasos en la recolección que rompen el calendario de producción de la empresa.
Además, en la actualidad, los encargados de corte en las fincas deben hacer un seguimiento del estado de desarrollo del cultivo, informando diariamente al resto de la empresa acerca de la producción esperada para los próximos días. Esta es una labor tediosa que obliga a recorrer cada una de las fincas para calcular, a partir de una estimación visual, el momento idóneo en el que llevar a cabo el corte y la cantidad de producto que podrá ser recolectado en próximas fechas.
Para obtener las imágenes aéreas, se utiliza un dron de ala fija que puede volarse a 100 metros de altura sobre las fincas
Ante esta situación, Finca La Carretilla (situada en San Javier) se planteó abordar un proyecto para que estos factores pudieran ser minimizados partiendo de la detección temprana de las diferentes problemáticas que habitualmente surgen en la finca de cultivo, además de poder proporcionar información en tiempo real de la evolución del cultivo.
Para ello, confió en el grupo de investigación Computación Móvil y Visión Artificial de la Universidad de Murcia que dirige Félix Jesús García Clemente: «Se nos encargó la búsqueda de una solución que hiciera uso de las últimas tecnologías en el procesamiento de imágenes aéreas capturadas por vehículos aéreos autónomos (drones), y técnicas de visión artificial para el análisis automatizado de estas imágenes».
Los algoritmos desarrollados deben realizarse para cada tipo de cultivo, no pueden extrapolarse de unos a otros
El proyecto contó con financiación del Centro de Desarrollo Tecnológico e Industrial (CDTI) y la Unión Europea a través de cofinanciación de Fondos FEDER y finalizó en marzo de 2019, tras 27 meses de arduo trabajo.
Lechuga y apio
Como explica el profesor de la UMU, «el objetivo general del trabajo era definir y desarrollar un nuevo procedimiento agrícola para el cultivo de la lechuga y el apio para lograr la mejora de la calidad y el rendimiento de la producción. Este cambio metodológico se sustenta en la incorporación de nuevas tecnologías en cada una de las fases del cultivo que permiten una mejora significativa en la forma de cultivar lechuga y apio».
Para ello emplearon tecnologías como el uso de drones y de cámaras multiespectrales y térmicas, junto con nuevas técnicas software asociadas a la Visión Artificial. «Algunos de los cambios más significativos en los procedimientos fueron el control de plagas que podrán ser identificadas con mayor rapidez y permitirán actuar con mayor eficacia, o el control de la producción mediante las diferentes variables (métricas) del cultivo de manera visual y con un sistema de ayuda para la toma de decisiones», dice Félix J. García.
Entre los objetivos técnicos específicos que planteaba el proyecto destacan los siguientes: establecer métodos para la aplicación eficiente del agua y uso óptimo de fertilizantes; monitorización del estado del cultivo, calibres y estimación anticipada de la producción; y detección temprana de plagas, enfermedades o anomalías.
El investigador de la UMU indica que «la nueva metodología se sustenta en el uso de un panel de control accesible desde cualquier dispositivo, que permite al personal técnico de la Finca acceder a la gestión de las fincas, las imágenes capturadas por los drones, las métricas de cultivo, la detección de plagas o anomalías y, en general, a toda la información de la finca sin necesidad de desplazarse. De esta forma, el personal técnico puede tomar las decisiones sobre la producción de manera precisa, rápida y ágil».
Para obtener las imágenes aéreas se utiliza un dron de ala fija que, con los permisos adecuados, puede volarse a 100 metros de altura sobre las fincas.
El trabajo se centró en lechuga y apio porque su producción se realiza al aire libre y permite fácilmente la aplicación del tipo de tecnologías que han empleado: drones y visión artificial. Además, ambos son cultivos que se plantan en grandes extensiones y presentan los problemas sobre los que trabajaban.
En todo caso, «las técnicas aplicadas pueden ser adaptadas y llevadas a la práctica en otro tipo de cultivos similares (melón, coliflor, etc.)», en palabras de Félix Jesús García.
Estrategias de vuelo
Una vez finalizado el proyecto, los resultados más importantes a nivel técnico son destacados. Desde monitorización sistemática del cultivo mediante la definición de estrategias de vuelo sobre parcelas con cultivos de lechuga little-gem, lechuga romana y apio; al desarrollo de un módulo software para el alineamiento de imágenes a los patrones de cultivo. Este software permite la identificación de bancadas e hileras de cultivo y también el geoposicionamiento de las parcelas de cultivo; pasando por un módulo software para el cálculo de diversas métricas de cultivo. Entre las métricas destacan la estimación del calibre individual de cada lechuga, el número de lechugas por hilera y métricas similares para el apio; un módulo software para la detección de anomalías en el cultivo que pueden ser debidas a plagas, enfermedades, defectos en el sistema de riego, errores en el patrón de cultivo, etc.; hasta un panel de control para la planificación y toma de decisiones agrícolas en base a métricas y anomalías detectadas. Este panel integra los módulos software indicados anteriormente.
«El panel de control y los elementos de interfaz con los usuarios han sido desarrollados por la empresa AngelPlus. En nuestro grupo nos centramos en buscar soluciones a las partes que precisan de un know-how y conocimiento científico más avanzado de las tecnologías, en particular, las relativas a procesamiento de imágenes y la visión artificial», según el responsable del grupo de la Universidad de Murcia.
Asegura que «los algoritmos desarrollados deben realizarse específicamente para cada cultivo, es decir, no puede realizarse un sistema que sea solución para todo tipo de cultivos. Esto supone que las técnicas aplicadas deban adaptarse y desarrollarse en base a las características específicas del patrón de cultivo. Por ejemplo, en el proyecto las técnicas utilizadas para lechuga difieren de las de apio; incluso las aplicadas a lechuga little-gem difieren de las aplicadas a lechuga romana».
Competitividad
Ahora, con los resultados obtenidos los investigadores esperan que Finca La Carretilla mejore su rendimiento productivo, además de disminuir sus consumos de agua y fertilizantes. «Por otro lado, con el apoyo de AngelPlus esperamos que esta solución sea implantada en otras empresas agrícolas de la Región de Murcia y así conseguir unas empresas más competitivas y sostenibles en el sector agroalimentario».
Además de Finca La Carretilla, participa la empresa tecnológica AngelPlus y la empresa de servicios técnicos agronómicos Neurona Ingenieros.
Expertos en visión artificial
El grupo de investigación Computación Móvil y Visión Artificial de la Universidad de Murcia cuenta con una amplia experiencia en materia de visión artificial aplicada. De hecho, tiene proyectos donde aplica la visión artificial para el seguimiento de personas y activos móviles, control de producción en líneas manufactureras y seguimiento de cultivos en invernaderos.
Se trata de un grupo multidisciplinar formado por todos los profesores responsables de impartir docencia en visión artificial y procesamiento de imágenes en la Facultad de Informática de la Universidad de Murcia, pero también con profesores con experiencia en proyectos aplicados de inteligencia artificial, automatización industrial, localización en interiores y ciberseguridad.
Asimismo están comprometidos con la transferencia de nuestros conocimientos a la sociedad y, en particular, a las empresas de la Región de Murcia. Así lo demuestra el hecho de que hayan participado en siete proyectos financiados por el CDTI en los últimos años y la creación de una Empresa de Base Tecnológica (EBT) denominada Bleecker Technologies (bleecker.tech) a finales del año 2019.
En este momento se encuentra en proceso de creación de la Cátedra Universitaria en Industria Inteligente para impulsar la transferencia y los proyectos colaborativos Universidad-Empresa.