Introducción

El uso de
teledetección mediante drones en la agricultura
revolucionado la forma de controlar y gestionar los cultivos. A través de estas tecnologías es posible captar imágenes y
datos visibles (RGB) y multiespectrales de alta resolución
cubriendo grandes extensiones de terreno en poco tiempo, lo que permite
cartografía rápida y precisa de los campos.

Con una sola encuesta, puede poner de relieve las características de los cultivos en ese momento determinado, pero realizar
encuestas multitemporales
permite seguir la evolución de los cultivos a lo largo del tiempo, lo que permite analizar y comparar los cambios en las condiciones de las plantas, como
crecimiento, volumen de biomasa, vigor vegetativo y presencia de enfermedades o estrés.

Estudio de caso

Por encargo de un centro de pruebas, se realizaron estudios multitemporales de febrero a mayo de 2023. Cada vuelo se llevó a cabo en 64 parcelas de trigo de 3×7 m, cada una sometida a un tratamiento diferente con
bioestimulantes.

La altura de vuelo se fijó en 30 metros tomando fotos RGB y multiespectrales con una superposición de imágenes frontal y lateral del 85%.
Mediante el análisis de las imágenes tomadas, fue posible reconstruir para cada sondeo el modelo digital 3D (Fig.1) y los mapas de reflectancia de la zona de prueba.

Fig.1: Prospección multitemporal de campos de trigo: nube de puntos 3D de la zona de prueba con las distintas parcelas.

Durante las encuestas individuales, se obtuvieron los siguientes datos de cada parcela: área de vegetación, volumen de biomasa y algunos índices de vegetación (NDVI, NDRE, GNDVI).
Gracias a las encuestas multitemporales fue posible disponer de seguimiento dinámicopara evaluar no sólo las diferencias entre parcelas en cada encuesta, sino también para medir numéricamente la evolución de cada parcela a lo largo del tiempoEsto demostró, por ejemplo, que algunas parcelas que partían en «desventaja» al principio, más tarde resultaron tener una superficie mayor que otras que partían con una mayor cobertura del suelo (Fig. 2).

Fig.2: Prospección multitemporal en un campo de trigo: superficie cubierta por vegetación en las distintas prospecciones para cada parcela.

Se realizaron cálculos similares para el volumen de biomasa (Fig. 3) y el vigor vegetativo (índice NDVI) (Fig. 4).

Fig.3: Levantamiento multitemporal en campo de trigo: nube de puntos 3D y mapa de volumen de biomasa en los diferentes levantamientos para cada parcela.

Fig.4: Encuesta multitemporal en campo de trigo: vigor vegetativo (índice NDVI) en las diferentes encuestas para cada parcela.

Conclusiones
Mediante el uso de la teledetección por dron y el tratamiento de los datos recogidos fue posible
identificar diferencias en los parámetros analizados entre parcelas
en cada vuelo, y mediante los estudios multitemporales, fue posible
analizar y comparar las variaciones temporales de los
parámetros
de las parcelas individuales
como el crecimiento, el volumen de biomasa y el vigor.

Para el centros de pruebaslos estudios multitemporales con drones ofrecen la posibilidad de seguir la evolución de los cultivos a lo largo del tiempoevaluando de forma óptima y objetiva el desarrollo de las distintas parcelas para realizar las valoraciones necesarias de los productos probados, ahorro de tiempo en las mediciones sobre el terrenoque, sin embargo, son esenciales para encontrar correlaciones entre los datos de los drones y los datos terrestres.

En conclusión,
las inspecciones multitemporales con drones proporcionan una imagen detallada y dinámica de las condiciones del campo a lo largo del tiempo
permitiendo a agricultores y técnicos tomar decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia, sostenibilidad y productividad de sus explotaciones, permitiendo intervenciones oportunas y específicas.
Mediante encuestas multitemporales, los agricultores pueden evaluar la eficacia del riego, la fertilización y las prácticas de gestión de los recursos a lo largo de todo el periodo vegetativo. Esto les permite optimizar su uso, evitar residuos y reducir costes.