{"id":20166,"date":"2021-08-30T13:05:55","date_gmt":"2021-08-30T16:05:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mundoagropecuario.cl\/new\/?p=20166"},"modified":"2021-09-02T11:44:33","modified_gmt":"2021-09-02T14:44:33","slug":"usan-drones-e-inteligencia-artificial-para-estimacion-temprana-de-produccion-de-tomate-industrial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mundoagropecuario.cl\/new\/usan-drones-e-inteligencia-artificial-para-estimacion-temprana-de-produccion-de-tomate-industrial\/","title":{"rendered":"Usan drones e inteligencia artificial para estimaci\u00f3n temprana de producci\u00f3n de tomate industrial"},"content":{"rendered":"
\n

En su tesis de Mag\u00edster en Ingenier\u00eda Agr\u00edcola de la Universidad de Concepci\u00f3n, Alberto Espinoza demostr\u00f3 que es posible estimar con seis semanas de anticipaci\u00f3n la producci\u00f3n del cultivo de tomate industrial por medio de una estrategia basada en m\u00e1quinas de aprendizaje e im\u00e1genes capturadas desde el aire por c\u00e1maras multiespectrales.<\/span><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Con las im\u00e1genes obtenidas por sensores multiespectrales en una serie de vuelos no tripulados sobre un huerto de 0,4 hect\u00e1reas, informaci\u00f3n que fue ingresada a un modelo matem\u00e1tico entrenado por inteligencia artificial, el egresado del Mag\u00edster en Ingenier\u00eda Agr\u00edcola de la Universidad de Concepci\u00f3n, Alberto Espinoza Salgado,<\/span> pudo predecir con 6 semanas de anticipaci\u00f3n y un margen de error de 9,28%, la producci\u00f3n del cultivo de tomate industrial.<\/p>\n

\"\"<\/a>Por medio de una estrategia basada en m\u00e1quinas de aprendizaje e informaci\u00f3n capturada desde dos UAV (veh\u00edculo a\u00e9reo no tripulado) en ocho vuelos realizados entre el 21 de noviembre de 2019 y el 20 de febrero de 2020, sobre un huerto de tomate industrial de Iansa en Parral -con parcelas de 22 variedades con distintas caracter\u00edsticas-, con el algoritmo de Random Forest (RF), entrenado a partir de \u00edndices de vegetaci\u00f3n y factores de forma, se pudo hacer una estimaci\u00f3n temprana de la producci\u00f3n, un dato clave para la industria, seg\u00fan explic\u00f3 Espinoza, ya que permite tener una adecuada planificaci\u00f3n log\u00edstica y del manejo agron\u00f3mico.<\/p>\n

El estudio \u201cUso de UAV como herramienta para la estimaci\u00f3n temprana de la producci\u00f3n de tomate industrial\u201d fue presentado como tesis para optar al grado de Mag\u00edster en Ingenier\u00eda Agr\u00edcola con menci\u00f3n en mecanizaci\u00f3n y energ\u00eda, que imparte la Facultad de Ingenier\u00eda Agr\u00edcola de la Universidad de Concepci\u00f3n (FIAUdeC), y cuyo profesor gu\u00eda fue el Dr. Mario Lillo Saavedra.<\/p>\n

El Dr. Lillo explic\u00f3 que \u201clas c\u00e1maras multiespectrales operan en distintas bandas. El sensor es una c\u00e1mara que tiene cuatro lentes, lo que permite capturar la luz en cuatro longitudes de onda distintas, y as\u00ed observar distintos fen\u00f3menos; de esta forma, uno puede caracterizar el comportamiento de la planta desde el punto de vista de la respuesta electromagn\u00e9tica a distintas longitudes de onda\u201d.<\/p>\n

\u201cLo que hicimos fue volar sistem\u00e1ticamente, desde que se trasplantaron las plantas, cada tres semanas aproximadamente, con este sensor, y empezamos a tener esta base de datos con la evoluci\u00f3n de las plantas en el tiempo. Como \u00e9ste era un ensayo preliminar de Iansa para evaluar estas variedades, ellos despu\u00e9s hicieron una cosecha controlada de cada uno de los sitios dentro de esta \u00e1rea de estudio, por lo que sab\u00edan perfectamente cu\u00e1nta era la producci\u00f3n en cada una de estas \u00e1reas. Entonces, nosotros correlamos el comportamiento temporal que ten\u00edamos de estas im\u00e1genes en cada uno de estos sitios con la producci\u00f3n, de tal manera que nos dimos cuenta que hab\u00eda comportamientos de estas im\u00e1genes que generaban un resultado en producci\u00f3n, y empezamos a ver que pod\u00edamos determinar antes de tiempo cu\u00e1nto iba a ser la producci\u00f3n, a mitad de temporada\u201d, resumi\u00f3 el acad\u00e9mico del Departamento de Mecanizaci\u00f3n y Energ\u00eda.<\/p>\n

\"\"<\/a>Fue as\u00ed como se trabaj\u00f3 con la informaci\u00f3n proporcionada por las im\u00e1genes m\u00e1s los datos de los vol\u00famenes de cosecha en cada una de las \u00e1reas de estudio, y lo que se hizo fue, mediante el uso de m\u00e1quinas de aprendizaje (Random Forest), generar un modelo al que, en una siguiente temporada o en una zona distinta, se le pudiesen cargar este tipo de im\u00e1genes y sea capaz de estimar la producci\u00f3n solo a partir de las im\u00e1genes. As\u00ed fue como el modelo se evalu\u00f3 en otras parcelas, lo que arroj\u00f3 el margen de error de 9,28%.<\/p>\n

Necesidad de la industria<\/span><\/strong><\/p>\n

El investigador reconoci\u00f3 que existe una necesidad en general en el agro de poder anticipar vol\u00famenes de cosecha, un tema que resulta cr\u00edtico en grandes plantaciones. En esa l\u00ednea, coment\u00f3 ya se han hecho trabajos de estimaci\u00f3n temprana en otros cultivos, como el ma\u00edz.<\/p>\n

El Dr. Lillo destac\u00f3 que a nivel internacional existe escasa literatura sobre modelos predictivos en tomates, por lo que enfatiz\u00f3 que esta tesis hace un aporte importante. Lo anterior se explica porque \u201chay un tema cr\u00edtico, pues si bien las im\u00e1genes tienen alt\u00edsima resoluci\u00f3n, es un problema tratar de aislar la planta respecto de la tierra cuando est\u00e1 reci\u00e9n trasplantada, y luego, a medida que van creciendo, poder aislar entre plantas para poder saber cu\u00e1les son las producciones por planta, entonces, en general, los experimentos se hac\u00edan en huertos bien controlados, con las plantas bien separadas, para poder aislarlas en el an\u00e1lisis de las im\u00e1genes, pero no se hab\u00eda hecho en una l\u00ednea productiva de verdad\u201d.<\/p>\n

Precisamente, Alberto Espinoza argument\u00f3 que \u201cla estimaci\u00f3n de la producci\u00f3n permite a los agricultores tomar decisiones anticipadas para prevenir problemas futuros en el manejo agron\u00f3mico del campo, as\u00ed como en la log\u00edstica tanto durante, como despu\u00e9s de cosecha. En este sentido, la generaci\u00f3n de mapas de predicci\u00f3n de producci\u00f3n de los cultivos es una herramienta que permite a los agricultores tomar decisiones para la gesti\u00f3n y planificaci\u00f3n de sus cosechas. Si bien se han realizado esfuerzos cient\u00edficos para determinar la producci\u00f3n a partir de informaci\u00f3n in situ y remotamente detectada, la mayor\u00eda de los estudios se limita a evaluar los datos para fechas espec\u00edficas antes de cosecha. Esto tiene un impacto directo en la calidad de la estimaci\u00f3n, y en la capacidad de anticipaci\u00f3n de esta estimaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n

\"\"<\/a>Espinoza contextualiz\u00f3 que, junto con el aumento sistem\u00e1tico de la superficie dedicada al cultivo del tomate, ha habido un constante desarrollo de la investigaci\u00f3n asociada a pruebas de nuevas variedades y sus pr\u00e1cticas de manejo. \u201cAdem\u00e1s, se han desarrollado investigaciones relacionadas con la estimaci\u00f3n de producci\u00f3n para la gesti\u00f3n de los cultivos, ya que esta informaci\u00f3n resulta ser importante en la toma de mejores decisiones respecto a la aplicaci\u00f3n de dosis variables de insumos (agua, fertilizantes y pesticidas), la planificaci\u00f3n log\u00edstica de las operaciones de campo (programaci\u00f3n de la cosecha, mano de obra, etc.) y, por \u00faltimo, da soporte a la toma de decisiones posteriores a la cosecha (almacenamiento, manipulaci\u00f3n, empaque y la venta anticipada de productos\u201d, detall\u00f3 en su tesis, que defendi\u00f3 en junio pasado.<\/p>\n

El ingeniero agroindustrial destac\u00f3, adem\u00e1s, que \u201cesta investigaci\u00f3n evidenci\u00f3 que es posible la estimaci\u00f3n temprana de producci\u00f3n de tomate industrial basados en un \u00e1rea de cosecha y no solo en plantas individuales, evitando as\u00ed que las plantas de tomates deban estar distantes las unas de las otras para poder realizar la estimaci\u00f3n, considerando esto y que la altura de vuelo en esta investigaci\u00f3n fue de 42,5 metros, podr\u00eda ser posible escalar este trabajo desde una peque\u00f1a zona de estudio a una plantaci\u00f3n real, en t\u00e9rminos de densidad de plantaci\u00f3n y superficie\u201d.<\/p>\n

Brecha digital<\/span><\/strong><\/p>\n

Finalmente, el profesor gu\u00eda destac\u00f3 \u201cla capacidad que deben tener los estudiantes de adoptar estrategias, metodolog\u00edas y tecnolog\u00edas, para abordar los temas de la agricultura actual, sobre todo, herramientas de tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n, de tal manera de poder estrechar lo que se conoce como brecha digital y que en el \u00e1rea agr\u00edcola es un problema real. Podemos desarrollar muchas herramientas, pero hay una brecha digital muy grande en el usuario final (el agricultor), que yo creo que los estudiantes de nuestra Facultad son los llamados a empezar a cerrar, en el mundo agr\u00edcola en particular\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El egresado del Mag\u00edster en Ingenier\u00eda Agr\u00edcola de la Universidad de Concepci\u00f3n, Alberto Espinoza Salgado, pudo predecir con 6 semanas de anticipaci\u00f3n y un margen de error de 9,28%, la producci\u00f3n del cultivo de tomate industrial.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":20167,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1945],"tags":[2090,3127,6237,6238,5076,6240,6239,436],"class_list":["post-20166","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agricultura","tag-agricultura","tag-agro","tag-alberto-espinoza","tag-drones-e-inteligencia-artificia","tag-fiaudec","tag-magister-en-ingenieria-agricola","tag-produccion-de-tomate-industrial","tag-udec"],"yoast_head":"\nUsan drones e inteligencia artificial para estimaci\u00f3n temprana de producci\u00f3n de tomate industrial - Mundoagropecuario<\/title>\n<meta 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