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Seguimiento del cultivo del girasol y el maíz en el campo

La cartografía con drones proporciona información sobre un cultivo que puede ahorrar tiempo, dinero y recursos a los agricultores.

El girasol y el maíz son cultivos de importancia crítica para muchos agricultores. El cuidado de los cultivos, especialmente de los girasoles, donde cada cabeza tiene cientos de semillas, requiere atención. DroneUA, que trabaja en Kyiv (Ucrania), fue llamado para inspeccionar campos de girasol y maíz. Tienen experiencia en agricultura de precisión con drones y utilizan PIX4Dfields para obtener información sobre sus cultivos. DroneUA buscaba obtener obtener varios resultados clave del trabajo en esta zona: un recuento de plantas, un plan de aplicación de herbicidas, un análisis de la temporada de crecimiento y un mapa de floración.

Detalles del proyecto

UsuarioDroneUA
LocalizaciónKyiv, Ukraine
SoftwarePIX4Dfields
HardwareDJI Phantom 4 Multispectral
Área de estudio50 hectares
Hardware de procesadoCPU: Intel (R) Core (™) i7-6900K
RAM: 64 GB
Tiempo de procesado15 minutes

Uso de la tecnología de agricultura de precisión

DroneUA quería obtener varios resultados y conclusiones de este trabajo. Visitaron el campo 4 veces en diferentes etapas de crecimiento del cultivo para analizar diferentes indicadores.

Corn in a field
El maíz es un cultivo valioso que se beneficia de la agricultura de precisión

Medición del recuento de plantas con drones

El primer estudio consistió en hacer un recuento de plantas de girasol. Cada cabeza de un girasol es importante para obtener una buena cosecha, que se utilizará para fabricar aceite de semilla de girasol. El uso de drones para analizar los cultivos supone un retorno de la inversión en términos de proporcionar rápidamente información que antes no estaba disponible.

El conteo de plantas identifica los girasoles antes de la cosecha

La primera toma de datos se realizó a principios de junio, donde se evaluó la calidad de la siembra mediante un vuelo de dron con una distancia de muestreo del suelo (GSD) precisa, de entre 1 y 2 cm. La pequeña GSD proporciona datos muy detallados para el análisis. Los datos se procesaron con PIX4Dfields, donde se utilizó un cálculo de índice desarrollado por DroneUA para calcular la vegetación con una precisión de entre el 80 y el 90%. Se determinó el número exacto de plantas de girasol y maíz en estos campos, lo que permitió al agricultor evaluar la calidad de los cultivos, identificar los lugares sin plántulas y obtener una aproximación del rendimiento esperado en la cosecha para planificar la logística para más adelante en la temporada.

Aplicación de herbicidas mediante agricultura de precisión

El uso de un mapa de drones para planificar la aplicación de herbicidas puede evitar tratamientos innecesarios en el campo. La exploración previa se realiza en la fase de ahijamiento y crecimiento del tallo, lo que ocurre en la segunda mitad de junio para el girasol y el maíz. En esta fase, se mide la altura de la vegetación y se analiza para identificar las diferentes etapas de crecimiento de las plantas, así como para detectar el impacto de las malas hierbas en el terreno.

Weed prevalence map
Las malas hierbas se identificaron utilizando las imágenes de PIX4Dfields

Los datos se procesaron y analizaron primero en PIX4Dfields antes de realizar un análisis posterior con QGIS para crear un mapa de las malas hierbas y un plan de aplicación de herbicidas. Con el plan de aplicación de herbicidad se pude reducer la cantidad total de quimicos en el cultivo, lo que consituye una práctica agrícola más respetuosa con el medio ambiente, lo que constituye una práctica agrícola más respetuosa con el medio ambiente.

Aplicación de fertilizantes de precisión

Los fertilizantes aplicados a un campo pueden ser perjudiciales para el medio ambiente. DroneUA volvió al campo a principios de julio para planificar la aplicación de fertilizantes en maíz y girasol. Tenían previsto utilizar datos multiespectrales, en los que se utilizan diferentes ondas de luz para analizar el estado y la salud de los cultivos.

El NDVI aporta información de campo captada con una cámara multiespectral

Los datos se procesaron con PIX4Dfields para crear un NDVI, que es sensible al contenido de clorofila en las plantas y a la cantidad de biomasa foliar. Esto se hace con la cámara multiespectral del DJI P4 Multispectral.

Las mediciones se utilizan entonces para crear un mapa de zonificación. Esto se utiliza para optimizar la nutrición de las plantas y ahorrar en la cantidad de fertilizante aplicado al campo. Al trabajar con el mapeo con drones y las imágenes multiespectrales, los agricultores ahorran fertilizante y dinero, logrando un mayor retorno de la inversión.


Zonation plant height map
El mapa de zonificación orienta los planes de tratamiento de los cultivos

Mapa del estado de floración y del final de la temporada de cultivo

Al final de la temporada de cultivo, se cuentan los botones florales de los girasoles para comprobar el estado de desarrollo y el nivel de floración. El nivel de crecimiento de las flores puede utilizarse para planificar el uso de microfertilizantes y el tratamiento para darles un impulso final. Así, se creó un mapa del estado de floración con PIX4Dfields para obtener esta información y planificar un régimen de tratamiento.

Flowering stage map with drones
El mapa de la fase de floración ayuda en la última parte del año

Mapeo con drones en la agricultura durante todo el año

Como resultado del trabajo con el mapeo con drones, DroneUA entregó información vital y datos procesables a su cliente. Todo el seguimiento estacional con drones y fotogrametría multiespectral proporcionó un fuerte retorno de la inversión a los agricultores, ya que les permitió ahorrar fertilizantes, herbicidas y tiempo. Pudieron planificar mejor la cosecha gracias al uso de la cartografía con drones para medir la fase de crecimiento sin perder tiempo ni cosechas.

PIX4Dfields proporcionó herramientas clave para tomar datos en bruto y hacerlos procesables. Se utilizaron imágenes de diferentes épocas del año para calcular valores de índice fiables. Los drones y la agricultura de precisión marcaron la diferencia para estos cultivos sin necesidad de tratamientos invasivos ni costosos análisis de imágenes por satélite.


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