En la presentación de la jornada, que se ha celebrado en el Centro de Innovación de la Diputación, La Noria, ha participado Baldomero Bellido, presidente de Asaja Málaga; el técnico de Asaja Jaén, José Ramón Gómez, así como el secretario general de la delegación de Agricultura de la Junta, José María Bergillos y la vicepresidenta cuarta y diputada de Innovación Social y Despoblamiento, Natacha Rivas.

Bellido ha detallado durante la presentación de los resultados del Grupo Operativo de Agricultura de Precisión con Drones Aplicado al Olivar que la agricultura de precisión "ya existe y eso es un hecho" pero "no existe en el olivar ni en los cítricos, cultivos leñosos de hoja permanente -hoja perenne, que no es caduca-, y por tanto la dificultad de sombreado hay que solventarla. Por ese motivo planteamos este proyecto pensando en el olivar".

En este sentido, ha recordado que, en el almendro, en la viña y en los extensivos ya se hace agricultura de precisión y se georreferencia todo: "No es nada nuevo que haya que inventarse, sino adecuarlo para que en el olivar también se pueda hacer. Por lo tanto, el presente y el futuro ya está aquí, y hay que empezar a cultivar con estas nuevas tecnologías, que para eso las tenemos".

También ha apuntado a que hay que darle un trato preferencial a esta nueva herramienta, que supone el punto de partida para rentabilizar las explotaciones. Bellido ha recordado que el trabajo para ver la aplicación de los drones a los olivos se ha desarrollado durante dos años, y que estas jornadas que ya se realizaron en Córdoba se repetirán, en los próximos días en las provincias de Granada y Almería.

Rivas, por su parte, ha explicado "la necesidad de utilizar la tecnología para la transformación social, en este caso en el campo, en el olivar, con el objetivo de hacerlo más sostenible y mejorar estas explotaciones y la situación de los agricultores".

Además, Rivas ha destacado que "con esta iniciativa que emplea la tecnología surge un nicho de oportunidad en el campo y motiva a los jóvenes para que vean de esta forma una oportunidad para trabajar en el interior de la provincia".

TRABAJO DRONES

Por su parte, el responsable del Centro de Vuelos Atlas, Anastasio Sánchez, ha apuntado a que el trabajo realizado a través de los drones ha consistido en imágenes a través de sensores para poder llevar a cabo un análisis del estado del olivar.

"Es lo que tradicionalmente se ha hecho a través de análisis foliares, pero que la agricultura de precisión nos puede llevar a obtener en un futuro no muy lejano este tipo de datos de una manera mucho más precisa y más rápida".

Entre otros datos, se pueden obtener los relativos a la cantidad de agua, de nutrientes, de crecimiento foliar, de masa foliar, de tamaño de copas de los árboles, etcétera.

"Esto permite el poder tener una foto muy exacta ya no solo de una plantación concreta, sino del estado de cada una de las zonas de su plantación, para aplicar de manera mucho más selectiva cualquier tipo de tratamientos fitosanitarios. Eso puede revertir también en un ahorro de productos, en una sostenibilidad mayor para el olivar, con lo que el proyecto no es solo algo tecnológico, sino que puede ir a la calle y esperemos que en el menor tiempo posible", ha remarcado.

FASES E INSTITUCIONES IMPLICADAS

De los vuelos con dron, han detallado, se encarga la Fundación Andaluza para el Desarrollo Aeroespacial (FADA-CATEC). Su primera tarea fue seleccionar los equipos técnicos adecuados, que consistieron en un dron comercial cuya autonomía y capacidades cumplen con los requisitos establecidos. Un Matrice 600 al que se le acoplaron sensores como una cámara termográfica y otra multispectral.

Los datos recogidos tras cada una de las campañas de vuelo se recopilaron y se enviaron a la Universidad de Jaén (UJA) para el análisis y la comparación con muestras foliares y de otro tipo recogidas y analizadas por el resto de los miembros del proyecto.

Según han explicado, para extraer información útil de estas imágenes ha sido necesaria la aplicación de ciertas técnicas del campo de la teledetección. Lo que se persigue es traducir la información digital que proporciona el sensor de la cámara a una magnitud física medible en otros procesos relacionados con la radiación solar y, de esta forma, comparar estas mediciones con las realizadas mediante otros instrumentos.

Además, al normalizarse la información recogida por el sensor, se puede realizar una comparativa directa entre diferentes imágenes, sea cual sea la hora, el día o las condiciones climatológicas con las que se tomaron. En definitiva, se necesita obtener el mapa de reflectancia del cultivo, y para ello desde la UJA trabajaron con los métodos para obtener las imágenes de radiancia calibradas a partir de las originales muestreadas en cada finca de olivos. A partir de estas, se obtuvieron las de reflectancia.

Una vez que las imágenes fueron corregidas y se obtuvo el mapa de reflectancia de cada una de ellas, se aplican diferentes algoritmos de segmentación de imagen para obtener la información de reflectancia de cada una de las plantas y para los diferentes canales -vector de reflectancias-. Con estos vectores de reflectancias y los datos de laboratorio se calibrarán y validarán diferentes algoritmos de predicción de los parámetros de interés.

Estas variables, como son la humedad del suelo, la maduración del fruto, el índice graso, entre otras, se han analizado a través de las muestras que se tomaron al mismo tiempo y en las mismas fincas que se volaron con los drones. De ellas, se encarga el laboratorio Olivarum, de la Fundación Caja Rural, y el Instituto de Formación Agraria y Pesquera de la Venta del Llano (IFAPA).

Desde el laboratorio Olivarum, los muestreos, tanto de hojas como de aceituna que se conservaron en bolsas de papel convenientemente etiquetadas y en nevera hasta su entrega en el laboratorio, se realizaron al mismo tiempo que los vuelos de drones.

Una vez en el laboratorio de Olivarum, las muestras se registraron y se secaron, trituraron y a cada una se le analizaron los siguientes parámetros: nitrógeno, fósforo, potasio, calcio, magnesio, sodio, manganeso, cobre, zinc y boro y se calcinaron.

En cuanto al IFAPA, se tomaron muestras de fruto del conjunto de los olivos que componen cada subparcela, y se estudiaron diferentes ítems, como el índice de madurez, que permite conocer el momento óptimo de recolección de la aceituna según la variedad, el peso medio, la relación pulpa hueso de la aceituna, la humedad o el contenido graso del fruto. Después se procedió a la extracción del aceite del fruto recolectado.

CONCLUSIONES

Por último, han apuntado que a día de hoy, se ha diseñado e implementado una metodología software basada en Python para el análisis de fincas a partir de imágenes multiespectrales obtenidas tras un vuelo de drones.

Además, se ha desarrollado una aplicación que permite procesar las imágenes multiespectrales y obtener el índice NVDI asociado a la vegetación de la finca, y se ha entrenado una Red Neuronal basada en inteligencia artificial para la predicción de nutrientes visualizando los resultados en mapas de color. La precisión de los modelos entrenados es próxima al 80 por ciento del rango de valores, y se puede ganar en precisión aumentando el conjunto de datos de entrenamiento de cada finca.