La agricultura de precisión ha experimentado un avance significativo gracias al uso de tecnologías como la teledetección con sensores multiespectrales. Estos sensores, transportados por vehículos aéreos no tripulados, como el Dron DJI Matrice 300 RTK acoplado a cámara Micasense RedEdge, y satélites, se capturan imágenes que proporcionan información valiosa sobre el estado de salud de los cultivos y permiten a los agricultores tomar decisiones más informadas. En este artículo, abordaremos las ventajas clave del análisis multiespectral en la agricultura de precisión y su impacto en el sector agrícola (Figura 1).
El análisis multiespectral se basa en la adquisición de datos mediante sensores remotos, que capturan imágenes en distintas bandas espectrales. Esta información es procesada por computadoras que analizan y obtienen firmas espectrales, las cuales representan características específicas de las coberturas vegetales. Con estos datos, se pueden realizar diversas acciones para mejorar la gestión de los cultivos y aumentar su rendimiento.
Para el uso de imágenes multiespectrales en la Agricultura de Precisión, se requiere tomar primeramente las Firmas Espectrales (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia. Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra (Figuras 2 y 3).
Una de las ventajas más destacadas del análisis multiespectral es su capacidad para identificar problemas en los cultivos antes de que sean visibles a simple vista. El estrés hídrico, las deficiencias nutricionales y la presencia de plagas o enfermedades pueden ser detectados tempranamente, lo que permite a los agricultores tomar medidas preventivas y evitar daños mayores. Además, esta técnica permite una reducción de costos al aplicar insumos de manera específica en las áreas que lo necesitan, en lugar de realizar tratamientos generales en toda la parcela.
La calidad de la cosecha también se ve beneficiada gracias al análisis multiespectral. La identificación de áreas que requieren atención especial, como aquellas con mayor incidencia de plagas o enfermedades, permite a los agricultores aplicar tratamientos localizados y mejorar la producción. Asimismo, esta técnica proporciona información detallada sobre las necesidades de insumos a nivel global y específico, lo que contribuye a una gestión más eficiente de los cultivos.
Otra ventaja significativa del análisis multiespectral es su capacidad para extraer información que escapa al ojo humano. El procesamiento de las imágenes permite conocer la distribución espacial de los cultivos, identificar obstáculos en su desarrollo y planificar de manera efectiva. Además, el uso de estas herramientas reduce el riesgo humano, disminuye la contaminación, ahorra tiempo y proporciona resultados precisos y versátiles.
Sin embargo, aunque el análisis multiespectral ofrece numerosos beneficios, su implementación puede resultar desafiante en países en vías de desarrollo debido a los altos costos de inversión. Por esta razón, se busca desarrollar formas más accesibles y de menor costo para hacer viable la agricultura de precisión para los pequeños y medianos productores.
En conclusión, el análisis multiespectral ha revolucionado la agricultura de precisión al brindar información detallada sobre el estado de los cultivos y permitir una toma de decisiones más informada. Su capacidad para identificar problemas tempranamente, reducir costos, mejorar la calidad de la cosecha y facilitar la planificación y control de los cultivos lo convierte en una herramienta esencial para mejorar la rentabilidad y sostenibilidad de la producción agrícola.
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