Monitorización y previsión del rendimiento en viñedo con una cámara montada en el tractor

Introducción

En la agricultura moderna, el seguimiento de la producción y la estimación del rendimiento son operaciones de fundamental importancia, pero también extremadamente complejas. Afortunadamente, gracias al continuo progreso tecnológico, disponemos hoy de una amplia gama de herramientas y metodologías que nos permiten afrontar estos retos con mayor precisión y eficiencia.

En el sector vitivinícola, por ejemplo, las técnicas tradicionales de estimación del rendimiento, como el recuento manual de racimos por unidad de superficie o su pesaje en básculas, a menudo resultan imprecisas y requieren un esfuerzo considerable. La introducción del remote sensing ha revolucionado sin duda esta práctica. Gracias a las imágenes de teledetección, ahora es posible monitorizar la salud de las plantas y correlacionar su vigor, mediante indicadores como el índice NDVI, con la producción de uva. Este enfoque no destructivo permite obtener buenas previsiones de rendimiento, aunque estas pueden verse afectadas por eventos extremos como el granizo o el estrés hídrico.

Otra metodología revolucionaria es el proximal sensing, que utiliza técnicas de Computer Vision y algoritmos de Inteligencia Artificial (AI) para analizar las imágenes directamente en el campo. Este enfoque permite detectar racimos, e incluso bayas individuales, de forma directa, no destructiva y continua.

iTractor: Proximal Sensing, Computer Vision y AI

iTractor es un servicio de alquiler de cámaras estereoscópicas que, una vez montadas en los tractores, permiten recopilar datos precisos durante toda la temporada de producción. Estas cámaras permiten una estimación precisa del rendimiento, proporcionando información sobre los frutos e identificando posibles signos de enfermedades, gracias al uso de avanzados algoritmos de Computer Vision y AI.

La configuración de iTractor consiste en montar una cámara doble en la parte delantera del tractor, cubriendo ambos lados de la fila de viñedo. Esta disposición óptima permite también gestionar los racimos parcialmente cubiertos, garantizando una estimación precisa de la producción, incluido lo que se encuentra bajo la copa de las plantas. El sistema funciona identificando primero un área de análisis específica (Fig. 1); a continuación, una unidad de inteligencia artificial en la nube procesa los datos recopilados y, segmentando las áreas de interés —que pueden incluir racimos individuales—, llega al recuento de las propias bayas. El uso de algoritmos automatizados elimina el error humano y simplifica el procesamiento de datos, permitiendo una evaluación rápida y fiable del viñedo.

Fig.1: Identificación de racimos mediante una cámara montada en el tractor.

La instalación del sistema es sencilla y solo requiere una alimentación de 12 voltios. La última versión de la cámara incorpora mejoras en el GPS y el RTK, garantizando una mayor precisión en los resultados. Además, la presencia de dos LED paralelos permite un funcionamiento óptimo en diversas condiciones de poca luz, como a primera hora de la mañana o al final de la tarde, cuando el frescor del día favorece el trabajo en el campo. Los resultados obtenidos con este sistema presentan una precisión superior al 90 %, con un margen de error del 10 % en la detección de detalles. Estos resultados se proporcionan tanto en formato bruto como en forma de mapas, incluyendo el rendimiento ya procesado (Fig. 3).

Fig.2: Ejemplo de mapa de rendimiento de un viñedo.

Conclusiones

La complejidad y variabilidad de las condiciones ambientales, a menudo influidas por el cambio climático, requieren un enfoque continuo de investigación e innovación para adaptar los métodos de seguimiento y estimación a las nuevas condiciones. La adopción y el desarrollo de tecnologías avanzadas y la recopilación precisa de datos son esenciales para afrontar los retos actuales y futuros del sector agrícola, garantizando una gestión de los cultivos más eficiente, sostenible y resiliente.

La recopilación precisa de datos surge como un elemento fundamental para afrontar los retos futuros y garantizar la sostenibilidad y la resiliencia del sector agrícola. Conocer bien los propios campos permite una gestión más eficaz e informada, por lo que servicios como iTractor representan recursos valiosos para afrontar este reto, permitiendo no solo una estimación precisa del rendimiento, sino también la identificación temprana de posibles riesgos relacionados con enfermedades.

El uso de herramientas como iTractor proporciona datos objetivos que ayudan a mitigar el riesgo de errores en las estimaciones, garantizando así una mayor seguridad y fiabilidad de las operaciones agrícolas.

En situaciones de daños, como granizadas, fauna silvestre, etc., estos datos objetivos pueden ayudar a los peritos a evaluar los daños, reduciendo significativamente el margen de error.

Para más información, visita la página dedicada a iTractor y contáctanos para más detalles.