Investigadores perfeccionan un sistema para la detección temprana de malas hierbas en las líneas de cultivo.
Un grupo de investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC, en Córdoba, han perfeccionado un sistema para la detección temprana de malas hierbas mediante vehículos aéreos no tripulados.
El nuevo método, que está basado en técnicas de análisis de imagen e inteligencia artificial, podría ayudar a reducir el uso de herbicidas, según informa el CSIC en una nota de prensa.
Los investigadores han indicado que los resultados muestran una precisión del 95% en cultivos de girasol y del 79% en maíz. “Además, las características óptimas que sirven para discriminar las malas hierbas coinciden en su mayoría para ambos cultivos”, explica la investigadora María Pérez Ortiz.
El anterior método para luchar contra las malas hierbas presentaba una serie de dificultades. Por un lado, a la hora de crear mapas de malas hierbas a tiempo que permitieran un tratamiento optimizado con herbicidas. También era un problema la baja resolución de muchas de las plataformas aéreas que se emplean en teledetección.
Asimismo, tal y como añade Pérez Ortiz: “Normalmente los herbicidas se aplican en todo el cultivo, lo que conlleva un perjuicio medioambiental y económico”.
En este nuevo proyecto, el proceso para obtener estos mapas consiste en varias fases. En primer lugar, se toman las imágenes desde el aire mediante una cámara de alta resolución instalada en los drones. En segundo lugar, se practica la segmentación de la imagen y el etiquetado. Y, finalmente, en último lugar, se aplica una técnica de clasificación que se engloba dentro de la inteligencia artificial.
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