Radares embutidos en drones monitorean el crecimiento de los cañamelares | AGÊNCIA FAPESP

Radares embutidos en drones monitorean el crecimiento de los cañamelares Es un sistema desarrollado por una startup brasileña con el apoyo de la FAPESP en colaboración con investigadores de la Universidad de Campinas, y permite estimar el mejor momento para iniciar la zafra (imagen: Radaz/difusión)

Radares embutidos en drones monitorean el crecimiento de los cañamelares

17 de junio de 2021

Por Elton Alisson  |  Agência FAPESP – El monitoreo del crecimiento de la caña de azúcar con el objetivo de estimar el mejor momento para efectuar la zafra es una actividad que ya se lleva cabo en algunos cultivos del interior del estado de São Paulo, en Brasil, con un sistema de radares miniaturizados embutidos en drones.

Esta tecnología, desarrollada por la startup Radaz, con el apoyo del Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) de la FAPESP, en colaboración con investigadores de la Universidad de Campinas (Unicamp), aparece descrita en un artículo publicado en la revista Remote Sensing, y se la dio a conocer en una presentación durante la Brazilian Bioenergy Science and Technology Conference (BBEST) 2020-21.

Dicho evento online, que tuvo lugar entre los pasados días 24 y 26 de mayo, formó parte de las actividades del Programa FAPESP de Investigaciones en Bioenergía (BIOEN) y ocurrió en simultáneo con la segunda edición de la Biofuture Summit, organizada por la Plataforma para el Biofuturo, un consorcio integrado por 20 países, Brasil inclusive, con el objetivo de fomentar soluciones de transporte de bajo carbono y la bioeconomía.

“Esta tecnología puede aplicarse para monitorear el crecimiento de cualquier cultivo agrícola. Elegimos la caña de azúcar porque es una de las más cultivadas en el estado de São Paulo”, dijo Hugo Enrique Hernández Figueroa, docente de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Computación de la Unicamp y coordinador del proyecto.

El sistema de radares miniaturizados embutidos en drones opera en tres bandas de microondas simultáneamente –P, L y C –, que se emiten a través de estos dispositivos sobre un área, un cultivo de caña de azúcar, por ejemplo.

Cada una de esas tres bandas de microondas opera en un rango de frecuencia, y las mismas poseen longitudes de onda distintas. Cuanto más larga es esta, mayor es la capacidad de atravesar un objeto, tal como la copa de un árbol, y llegar al suelo e incluso penetrar en él.

La banda P, por ejemplo, opera a una frecuencia baja, de 400 megahercios (MHz), y posee una longitud de onda mayor, de 75 centímetros. De esta forma, es capaz de cubrir la superficie de un cultivo de caña de azúcar y penetrar hasta 50 centímetros en el suelo de un terreno con vegetación rala o inexistente. En tanto, banda L opera en una frecuencia más alta, de 1,2 gigahercios (GHz), y tiene una longitud de onda baja, de 25 centímetros. Y la banda C posee una longitud de onda mucho menor, de 5,5 centímetros, y opera a una frecuencia mucho más alta, de 5,5 GHz.

La combinación de los datos recabados mediante la reflexión de estas tres bandas de microondas en un terreno y capturadas por el radar permite crear un modelo digital del área con información que es crucial para los agricultores.

“En un cultivo de caña, por ejemplo, es posible estimar mediante la combinación de los datos obtenidos la altura y el volumen de las plantas, aparte de la humedad. También logramos detectar problemas tales como la erosión y el rebaje”, explicó Figueroa.

Las pruebas de campo

La placa madre de los radares de teledetección pesa 600 gramos. Dado que van embutidos en los drones, estos dispositivos pueden diseñar trayectorias complejas, tales como vuelos circulares, con radios variables y helicoidales.

“De esta forma, es posible mejorar 27 veces la resolución espacial de un área sobrevolada en comparación con el monitoreo realizado mediante vuelos lineales, tal como se suele hacerlo en aviones, por ejemplo”, comparó Figueroa.

Mediante un proyecto subsidiado por la FAPESP en el marco del Programa de Apoyo a la Investigación en Asociación para la Innovación Tecnológica (PITE) y un acuerdo de cooperación con IBM Brasil, los investigadores mejoraron los algoritmos que interpretan las imágenes que el sistema obtiene, de manera tal de producir información acorde con las necesidades de los usuarios y dependiendo del tipo de plantación analizada.

Para validar los algoritmos, se concretaron estudios en un área de cultivo experimental perteneciente a la Facultad de Ingeniería Agrícola (Feagri) de la Unicamp, donde se plantó caña de azúcar y se registró el crecimiento de las plantas mediante mediciones biométricas convencionales y con el sistema de radares transportados por drones.

Dicho estudio indicó que los resultados obtenidos con esta tecnología fueron muy similares a los que suministra el sistema convencional.

En tanto, para validar la capacidad del sistema con miras a estimar la cantidad de biomasa existente sobre el suelo y producida en un cultivo de caña de azúcar tres meses después de la siembra, los investigadores realizaron un experimento en una propiedad perteneciente a la central Usina São Martinho, en el interior del estado.

“Los resultados de este estudio, que ha sido aceptado para su presentación en un congreso internacional, también indicaron que los pronósticos efectuados con el sistema estuvieron en buena consonancia con los realizados por los técnicos de la empresa”, afirmó Figueroa.

Puede leerse el artículo intitulado Crop Growth Monitoring with Drone-Borne DInSAR en el siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2072-4292/12/4/615/htm.
 

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