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Software libre identifica malezas en cultivos de hortalizas

Análisis Latinoamérica

Este programa de código abierto permite identificar -por medio de imágenes digitales- las malezas en cultivos de lechuga, acelga, y espinaca, entre otros, para aplicar el herbicida sin afectar la siembra en buen estado. El 70 % de la agricultura colombiana no está tecnificada, aunque este país es rico en recursos naturales, en ocasiones no son bien aprovechados, debido al estancamiento en el desarrollo tecnológico.

Esta situación ocasiona la pérdida de cultivos y productos, debido a que no se identifican las malezas a tiempo ni se evalúa si el uso de ciertos herbicidas es efectivo para erradicarlas.

Con el fin de mitigar tal problemática por pérdida de cosechas, Andrés Esteban Puerto, magíster en Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), desarrolló, bajo la asesoría de los profesores César Pedraza y David Jamaica, un software que procesa las imágenes para calcular coberturas de malezas en áreas determinadas.

El investigador asegura que usualmente se utiliza una técnica manual para evaluar la cantidad de maleza en los cultivos, pero en este proceso se pueden cometer errores de percepción, exactitud y precisión. Otra de las dificultades a la hora de eliminar la maleza es que se realizan fumigaciones uniformes, lo que representa costos económicos, complicaciones de salubridad y daños al medioambiente; sin embargo, con el uso de este software, se puede realizar el procedimiento solo en las fumigaciones donde se detecte la maleza. A través de la imagen, este programa identifica cualquier tipo de maleza en cultivos de hortalizas siempre y cuando no se hayan visto totalmente cubiertos por la maraña.

Software libre

El programa está construido en Linux y cuenta con un manual que enseña paso a paso cómo cargar las imágenes. La recomendación es que el usuario de este software tenga algunos conocimientos de agronomía o de malherbología, ciencia que estudia y controla la maleza en los cultivos. Para identificar la maleza se utiliza una cámara multiespectral que genera el índice NDVI, el cual brinda información acerca de la actividad fotosintética de las plantas. De este modo, se elimina de la imagen el fondo, por ejemplo el suelo, la basura o las cosas que no tuvieran nada que ver con las especies vegetales.

Este software consta de varios módulos. En el primero se hace un algoritmo de clustering para agrupar las plantas en diferentes tamaños. A partir de ese proceso, se elige qué tipo de vegetales aún funcionan como cultivos y cuáles se deben descartar como maleza. Así, el programa aprende a hacer los procesos de identificación en forma autónoma, gracias a un algoritmo de machine learning. En el segundo módulo se obtienen unos descriptores que identifican las formas que se asemejan a la maleza y al cultivo, para que el software lo haga de manera automática con el tiempo. En el tercer y último módulo, se utiliza la técnica de clustering difuso, es decir que la cámara multiespectral toma fotos en el espectro donde el ojo no puede ver; uno de estos es el infrarrojo cercano, que en algunos casos altera el comportamiento de las plantas.

Con este procedimiento se calcula la probabilidad de que cada pixel de esa imagen pertenezca a una planta de cultivo o de maleza, al suelo o a la basura. El cultivo con y sin maleza se puede distinguir a partir de los colores que lo caracterizan en la imagen.

Otra de las aplicaciones de este programa es que puede estimar la eficacia de los herbicidas, lo cual se logró luego de comprobar su utilidad en un cultivo de arveja sembrado en la U.N., tras aplicar varios herbicidas y comprobar cuál era el más efectivo. Las malezas representan un gran problema en la agricultura ya que estas compiten por nutrientes y agua para los cultivos, por lo que su propagación y crecimiento en cada zona son objeto de estudio. El investigador advierte que aunque hay software que ofrecen este servicio, no están ajustados a la agricultura colombiana. Además, para acceder a ellos se necesita licencia, pero es muy costosa.

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