En la actualidad la implementación de la tecnología en la agricultura través de drones ya es un hecho, aunque hasta ahora se ve limitada a determinar la salud de la planta a partir de índices estándares aunque no necesariamente detectan la presencia de plagas y no considera las causas del problema, descartando factores como el tipo de suelo, la humedad, etc.
El investigador Jesús Antonio Sosa Herrera, especialista del CENTROGEO en Aguascalientes, se ha percatado de esas limitantes y las ha considerado para lograr un algoritmo eficiente que permita detectar las plagas considerando sus causas. La propuesta de Sosa Herrera es usar los vehículos aéreos equipados con cámaras multiespectrales y térmicas, como herramientas tecnológicas de precisión para hacer la labor temprana de detección de plagas en cultivos.
Adscrito al programa de Cátedras Conacyt, el investigador trabaja en un programa matemático que permitirá diseñar una metodología en plantíos de café y cocoteros. Este proyecto surge como parte del estudio del Centro de Investigación en Geografía y Geomática (Centrogeo) financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), que exploró la aplicación de drones en la agricultura de precisión.
El especialista trabajó con dos tipos de drones: El de ala fija permite cubrir extensiones más o menos considerables aunque dependerá de velocidad que tenga el aparato, no permite obtener fotos muy cerca y entonces la resolución es menor; el otro dron es el de multirrotor cuya ventaja es que la velocidad de desplazamiento puede ser estática, entonces deja de tomar fotografías con mayor precisión, con un tiempo de vuelo y área cubierta menor.
Por ello, el dron de ala fija se usará en el proyecto para una inspección rápida y general de plantíos; luego se empleará el multirrotor para una supervisión detallada de las áreas en las que se hayan detectado anomalías. A futuro, se busca extrapolar con imágenes satelitales, los resultados acompañados con un muestreo estadístico para determinar la precisión que otorgaría esta metodología en grandes áreas.
Así la ventaja de la imagen satelital es la cobertura de un área bastante grande, por lo que extrapolar supone que en las variaciones se encontrarían dónde puede haber un patrón que origine los problemas en otras áreas que desde el satélite se ven más o menos similares. Aunque no siempre sea así permite sacar una estadística sobre las probabilidades de problemas en áreas similares.
Los drones considerados en el proyecto cuentan con cámaras multiespectrales y térmicas, lo que permite detectar bandas del espectro electromagnético, que son emisiones de luz no perceptibles al ojo humano ni a máquinas convencionales, lo que permite procesar información a través de un equipo de cómputo para elaborar un sistema de monitoreo dinámico.
Entre las primeras pruebas se ocuparán campos en cultivos de chile, durante todo el desarrollo de cultivo, con el seguimiento se revisarán las etapas que pasan las plantas cuando desarrollan plagas. Al tomar varias fotografías, para la temporada siguiente se visualizarían las similitudes con las imágenes multiespectrales en los cultivos de forma temprana y prevenir la aparición de la plaga en una extensión grande.
Para procesar la información se utilizarán técnicas de percepción remota y procesamiento digital de imágenes, así como inteligencia artificial, para determinar qué ocurre en cada etapa de crecimiento de los vegetales que serán observados; los datos se introducirán a un software que detectará la presencia de plagas.
