La recopilación de datos de IoT alimenta la agricultura de precisión

Nota del editor:este artículo de nuestro editor gerente global Rich Quinnell es parte del Proyecto especial de AspenCore Media sobre 'Tecnología agrícola', que analiza cómo IoT, análisis y Las tecnologías de sensores están generando cambios fundamentales en la agricultura y la producción de alimentos.

Dos tendencias poderosas, la Internet de las cosas (IoT) y el análisis de datos, están generando mucha prensa para sus aplicaciones industriales y de infraestructura. Pero hay otro espacio de aplicación que está ganando impulso silenciosamente en la aplicación de estas tecnologías:la producción de alimentos. Los agricultores están mejorando los rendimientos, reduciendo las pérdidas y reduciendo los costos al hacer un uso más específico de recursos como fertilizantes y agua. El punto de partida de esta "agricultura de precisión" son los datos, cuyos sensores y redes inalámbricas desempeñan un papel clave en la recopilación.

Básicamente, hay tres tipos de plataformas involucradas en la agricultura de precisión:sistemas aéreos, móviles terrestres y estacionarios. Los sensores y la tecnología de red que tienden a utilizar los tipos de plataforma varían, aunque también existe cierta superposición. Sin embargo, una cosa que comparten las plataformas es la tremenda diversidad en los conjuntos de características de los muchos productos de la competencia que abordan este espacio de aplicaciones.

Figura 1 - Los drones multirrotor son una plataforma aérea cada vez más popular para la agricultura de precisión en campos pequeños y medianos. (Fuente:ublox)

Las plataformas aéreas buscan recopilar datos sobre cultivos y campos desde arriba mediante la teledetección. Los sensores pueden estar ubicados en aeronaves pilotadas o satélites, pero cada vez más son transportados por vehículos aéreos no tripulados (UAV), drones, de diseño de ala fija o multicóptero. Equipados con un sensor de posicionamiento de precisión, como el módulo GNSS de precisión Ublox F9, los drones son particularmente adecuados para inspeccionar campos de tamaño pequeño a mediano para el monitoreo de la salud de las plantas, con aviones y satélites que brindan levantamientos de áreas más grandes.

El sensor principal en el monitoreo de la salud de las plantas es una cámara multiespectral que puede tomar imágenes de alta resolución en luz visible e infrarroja cercana (NIR). La mayoría de los sensores de imagen CMOS pueden proporcionar tales imágenes, aunque la mayoría de las cámaras comerciales no pueden. La clave de esta aparente contradicción radica en el filtrado.

La siguiente figura muestra la eficiencia cuántica (es decir, la sensibilidad) de un sensor de imagen CMOS típico, en este caso de ON Semiconductor, en función de la longitud de onda. El sensor incluye filtros rojos, verdes y azules integrados en la disposición típica de Bayer, pero incluso con el filtrado azul, sigue habiendo una sensibilidad considerable en las longitudes de onda de infrarrojos. Por tanto, la mayoría de las cámaras de uso general añaden un filtro de bloqueo de infrarrojos delante del sensor para reproducir la coloración de la luz visible con mayor precisión.

Figura 2 - Los sensores de imagen en color típicos también incluyen sensibilidad NIR, que las cámaras de uso general buscan filtrar. (Fuente:ON Semiconductor)

Detección de infrarrojos
Sin embargo, para el control de la salud de las plantas, esta sensibilidad IR es una bendición. Las hojas de las plantas sanas reflejarán más IR y absorberán más luz roja que las de las plantas estresadas. Esto ha llevado a los científicos de plantas a definir el “índice de vegetación de diferencia normalizada” (NDVI) - (NIR-Red) / (NIR + Red) - como una medida de la salud de las plantas. Con el filtrado adecuado y un procesamiento de imagen básico, un sensor de imagen CMOS se puede convertir en un sensor NDVI como el Sentera AGX710. Las plataformas aéreas brindan la perspectiva necesaria para estudiar la salud de las plantas de campos completos con un solo sistema.

Figura 3 - Las encuestas del NDVI brindan información detallada sobre la salud de las plantas en campos completos, señalando dónde los recursos como el agua y los fertilizantes necesitan más o menos aplicación.