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Científicos españoles han diseñado un nuevo método que efectúa con un 97% de exactitud reconstrucciones geométricas en 3D de árboles en cultivos leñosos. El sistema consta de una primera fase en la que se generan modelos digitales de superficie empleando drones, y una segunda en la que se utilizan técnicas de análisis de imagen basadas en objetos.
Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han ideado un nuevo método para obtener datos geométricos en 3D (área, altura y volumen) de árboles en cultivos leñosos a partir de imágenes aéreas tomadas por un dron. Los detalles del procedimiento han sido publicados en la revista PLOS ONE.
Los científicos han puesto a punto el nuevo método en plantaciones de árboles aislados y en seto. El sistema es capaz de proyectar cada árbol con un 97% de exactitud y las desviaciones con los datos de altura y volumen estimados en campo son mínimas.
Se aplica en dos fases consecutivas: en primer lugar, se generan modelos digitales de superficie empleando drones y, en segundo lugar, se emplean técnicas de análisis de imagen basadas en objetos.
“Hemos trabajado en un cultivo leñoso como el olivar, de gran impacto en la Cuenca del Mediterráneo y que actualmente es emergente en numerosas partes del mundo como Chile, California o varias regiones de China. Cabría destacar que una de las ventajas de nuestra investigación es que con mínimos ajustes se puede extrapolar a cultivos forestales”, recalca la investigadora del CSIC Francisca López-Granados, coordinadora del grupo de investigación IMAPING en el Instituto de Agricultura Sostenible en Córdoba.
“Mediante esta tecnología es posible cartografiar una plantación con cientos de árboles de manera muy precisa y en poco tiempo. Sería, por tanto, una alternativa más eficiente a las medidas laboriosas e inconsistentes tomadas en campo”, precisa José Manuel Peña, investigador del mismo instituto.
Los mapas generados, además de proporcionar información detallada del tamaño y desarrollo de cada árbol, permiten estudiar sus relaciones geo-espaciales con factores agronómicos de su entorno, como las propiedades del suelo o la presencia de malas hierbas.
“El análisis conjunto de esta información permite diseñar estrategias óptimas de manejo del cultivo en el contexto de la agricultura de precisión, lo que genera importantes beneficios económicos y agroambientales”, agrega el investigador del CSIC.
Referencia bibliográfica:
Torres-Sánchez, J. et al. “High-Throughput 3-D Monitoring of Agricultural-Tree Plantations with Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Technology”. PLOS ONE. DOI: 10.1371/journal.pone.0130479
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