Monitorización 3D de cultivos y cartografía de malas hierbas mediante vehículos aéreos no tripulados para un uso sostenible de fitosanitarios

Abstract

En esta Tesis Doctoral se han utilizado las imágenes procedentes de un UAV para abordar la sostenibilidad de la aplicación de productos fitosanitarios mediante la generación de mapas que permitan su aplicación localizada. Se han desarrollado dos formas diferentes y complementarias para lograr este objetivo: 1) la reducción de la aplicación de herbicidas en post-emergencia temprana mediante el diseño de tratamientos dirigidos a las zonas infestadas por malas hierbas en varios cultivos herbáceos; y 2) la caracterización tridimensional (arquitectura y volumen) de cultivos leñosos para el diseño de tratamientos de aplicación localizada de fitosanitarios dirigidos a la parte aérea de los mismos. Para afrontar el control localizado de herbicidas se han estudiado la configuración y las especificaciones técnicas de un UAV y de los sensores embarcados a bordo para su aplicación en la detección temprana de malas hierbas y contribuir a la generación de mapas para un control localizado en tres cultivos herbáceos: maíz, trigo y girasol. A continuación, se evaluaron los índices espectrales más precisos para su uso en la discriminación de suelo desnudo y vegetación (cultivo y malas hierbas) en imágenes-UAV tomadas sobre dichos cultivos en fase temprana. Con el fin de automatizar dicha discriminación se implementó en un entorno OBIA un método de cálculo de umbrales. Finalmente, se desarrolló una metodología OBIA automática y robusta para la discriminación de cultivo, suelo desnudo y malas hierbas en los tres cultivos estudiados, y se evaluó la influencia sobre su funcionamiento de distintos parámetros relacionados con la toma de imágenes UAV (solape, tipo de sensor, altitud de vuelo, momento de programación de los vuelos, entre otros). Por otra parte y para facilitar el diseño de tratamientos fitosanitarios ajustados a las necesidades de los cultivos leñosos se ha desarrollado una metodología OBIA automática y robusta para la caracterización tridimensional (arquitectura y volumen) de cultivos leñosos usando imágenes y modelos digitales de superficies generados a partir de imágenes procedentes de un UAV. Asimismo, se evaluó la influencia de distintos parámetros relacionados con la toma de las imágenes (solape, tipo de sensor, altitud de vuelo) sobre el funcionamiento del algoritmo OBIA diseñado.