La productividad de la alfalfa, un cultivo forrajero esencial, se ve afectada por la competencia de malezas. Para abordar este desafío, es crucial entender la distribución de cada especie dentro de un lote, lo que permite establecer medidas de manejo adecuadas y decidir si es necesario renovar el cultivo.
Con este propósito, especialistas del INTA Catamarca y del INTA Marcos Juárez han desarrollado una innovadora herramienta que utiliza drones comerciales y algoritmos de aprendizaje automático para diferenciar la alfalfa de las malezas en su estado vegetativo. Esta metodología representa una alternativa accesible para diagnosticar lotes degradados, especialmente en economías regionales, donde el costo de equipos más complejos puede ser un obstáculo para su adopción.
Monitoreo Preciso y Eficaz
El monitoreo exacto de la cobertura vegetal y el estado de los cultivos es esencial para evaluar su viabilidad productiva. Sin embargo, la evaluación visual puede ser inadecuada en áreas extensas o bajo alta presión de malezas. Ante esta situación, las herramientas de agricultura de precisión ofrecen nuevas oportunidades para obtener diagnósticos más confiables y guiar las decisiones de manejo.
Superando Barreras Económicas
Para sortear las limitaciones económicas asociadas a las cámaras multiespectrales, los investigadores utilizaron sensores ópticos RGB convencionales montados en drones de uso común. El reto consistía en distinguir entre la alfalfa y las malezas en crecimiento, ya que ambas presentan características visuales similares.
Laura Cano, especialista del INTA, enfatizó la importancia de esta investigación, señalando que en regiones como el noroeste argentino, el costo de las cámaras multiespectrales puede ser una barrera crítica. Los resultados demostraron que es posible obtener diagnósticos precisos usando un dron comercial y algoritmos como CatBoost, incluso en condiciones donde todo el lote se presenta verde y en desarrollo activo.
Validación de la Metodología
La experiencia se llevó a cabo en un lote de alfalfa de 3,3 hectáreas, utilizando un dron DJI Air 3S en diferentes momentos del ciclo del cultivo. Los vuelos permitieron comparar la cobertura del cultivo en condiciones variables, validando así la eficacia de la herramienta.
Carlos Navarro, técnico del INTA Marcos Juárez, destacó la consistencia de los resultados, que indicaron un 45,2% de superficie neta de alfalfa en la primera evaluación y un 49,1% en la segunda, con una variación mínima entre ambos relevamientos.
Herramientas para el Futuro del Cultivo
Además de validar la metodología, los resultados revelaron un problema productivo significativo: un diagnóstico agronómico que alertó sobre un lote degradado donde casi la mitad de la superficie estaba desaprovechada. Esto demuestra que la combinación de cámaras RGB accesibles con algoritmos de clasificación puede ser una herramienta valiosa para generar alertas tempranas y evaluar la salud de los cultivos de alfalfa.
La información obtenida permite estimar la superficie ocupada por el cultivo y detectar situaciones donde las malezas comprometen el rendimiento del lote. Esta innovación ofrece una alternativa para tomar decisiones sobre la viabilidad del cultivo y planificar intervenciones oportunas, sin depender de equipamientos costosos. El uso de drones comerciales y herramientas de procesamiento de imágenes abre nuevas posibilidades para integrar tecnología de precisión en la agricultura forrajera.
Fuente: Info Campo
