Sus conclusiones servirán para hacer más eficaz, eficiente y respetuoso con el medio ambiente el cultivo del olivar, mejorar los resultados económicos de las explotaciones y facilitar su reestructuración y modernización. Este proyecto ha sido financiado por la Medida 16 del Programa de Desarrollo Rural de Andalucía2014-2020, incluido en las Ayudas al Funcionamiento de los Grupos Operativos de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en materia de productividad y sostenibilidad agrícolas en el sector del olivar.
Acercar la más moderna tecnología a la olivicultura a través del uso de drones ha sido el planteamiento con el que ha trabajado, durante dos años, el Grupo Operativo de Agricultura de Precisión con Drones Aplicado al Olivar, en el que junto a la organización agraria ASAJA JAÉN, coordinadora del grupo, han participado la Fundación Andaluza de Desarrollo Aeroespacial (FADA); el Ifapa, el laboratorio Olivarum de la Fundación Caja Rural, y la Universidad de Jaén, con la colaboración de las ASAJAS de Granada, Almería, Córdoba y Málaga. El objetivo de este proyecto, según explicó José Ramón Gómez, técnico de ASAJA JAÉN es “determinar si los drones son capaces de detectar parámetros como condiciones de humedad, erosión, plagas etc. en comparación con las muestras tomadas en tierra en las propias explotaciones” y sus conclusiones servirán para hacer más eficaz, eficiente y respetuoso con el medio ambiente el cultivo del olivar, mejorar los resultados económicos de las explotaciones y facilitar su reestructuración y modernización.
El trabajo ha consistido en la realización de vuelos en distintos periodos para estudiar los estados fenológicos del cultivo, así como de maduración de las aceitunas en las fincas de olivos seleccionadas y, al mismo tiempo, se han tomado muestras de hojas, aceituna, suelos, humedad y temperatura para ser analizados posteriormente en laboratorio y compararlos con los datos obtenidos con los drones. Según explicaron los diferentes especialistas que participaron en la Jornada, José Ramón Gómez, técnico de ASAJA JAÉN; Anastasio Sánchez, responsable del Centro Atlas de FADA; Juana Nieto, responsable de Agronomía del Laboratorio Olivarum; Gabriel Beltrán, investigador titular del IFAPA y Diego Martínez, profesor del Dpto. de Ingeniería Electrónica y Automática de la UJA, ha sido necesaria la aplicación de ciertas técnicas del campo de la teledetección para extraer información útil de las imágenes obtenidas. Una vez que se obtuvo el mapa de reflectancia de cada una de las imágenes se aplicaron diferentes algoritmos de segmentación de imagen para obtener información de reflectancia de cada una de las plantas y para los diferentes canales (vector de reflectancias). Con estos vectores y los datos de laboratorio se calibrarán y validarán diferentes algoritmos de predicción de los parámetros de interés que han sido objeto de análisis.
Los resultados obtenidos en esta fase de estudio han sido: 1) el diseño y implementación de una metodología software basada en Python para el análisis de fincas a partir de imágenes multiespectrales obtenidas tras un vuelo de dron; 2) el desarrollo de una aplicación que permite procesar imágenes multiespectrales y obtener el índice NVDI asociado a la vegetación de la finca; 3) Se ha entrenado una Red Neuronal basada en inteligencia artificial para predicción de nutrientes visualizando los resultados de mapas de color; 4) la precisión de los modelos entrenados es próxima al 80% del rango de valores y se puede ganar en precisión aumentando el conjunto de datos de entrenamiento de cada finca.
Fuente: Asaja Granada