8. La monitorización en campo con robots: agricultura basada en datos

trabajando en el sistema de poda robotizado de la figura 12. Este sistema de poda por visión es totalmente cerrado (más seguridad y mejor control de la iluminación) y arrastrado por un tractor robotizado con guiado automático (Figura 12.a), en cuyo interior se produce la adquisición de imágenes similares a la representada en la Figura 12.b), para finalmente ejecutar los cortes de los sarmientos seleccionados con tijeras accionadas por brazos robóticos como el de la Figura 12.c). El sistema no está disponible en el mercado, pero la compañía sigue trabajando para llegar a una solución comercializable.

a) b) c)

Figura 12. Robotización de la poda propuesta por Vision Robotics: a) Prototipo arrastrado por tractor robotizado; b) Toma de imágenes y procesado; c) Corte de los sarmientos

8. La monitorización en campo con robots: agricultura basada en datos

La popularización del sistema GPS y el consecuente desarrollo de la agricultura de precisión, junto a la disponibilidad de infinidad de sensores a precios razonables, ha revolucionado la manera de gestionar las explotaciones, y una parte central de esta revolución se debe al papel que juegan los datos captados de las propias parcelas en la toma de decisiones. Sin embargo, pese al auge de la agricultura basada en datos (Saiz-Rubio y Rovira-Más, 2020), todavía estamos lejos de las condiciones que definen el big-data, y la causa principal es la falta de datos de campo con la suficiente densidad, precisión y frecuencia. La toma de datos en campo se sigue haciendo muchas veces por muestreo manual, como por ejemplo cuando se estima la madurez de los frutos antes de su recolección, lo que por razones económicas y prácticas se puede hacer pocas veces por temporada, y con un muestreo poco denso y bastante subjetivo.

Un primer esfuerzo para hacer la toma de datos de los cultivos más eficiente ha sido mediante imágenes aéreas, ya sea desde satélites de observación terrestre, por aviones tripulados equipados con sofisticados sistemas ópticos, y más recientemente desde drones. Aun así, algunos fenómenos fisiológicos dependen de las condiciones ambientales que rodean cada planta, y muchas veces, la parte lateral de los árboles resulta más interesante que la cenital, ya que en esta primera es donde se produce la fruta. En estos casos, imágenes tomadas generalmente a más de 50 m de altura no son adecuadas para monitorizar las condiciones que rodean cada planta, como la temperatura ambiente o la humedad relativa, pero no resulta viable contratar a un empleado para que se dedique exclusivamente a tomar datos a pie de parcela. El proyecto europeo VineScout (2017-2020) se enfrentó a este reto diseñando y construyendo un robot autónomo para viticultura con una batería de sensores recolectando información ambiental y radiométrica. En concreto, el robot escanea la sección derecha de viñedos en espaldera captando simultáneamente la temperatura de las hojas y del aire, la humedad relativa, la presión atmosférica, y los índices radiométricos NDVI (Índice de Vegetación Normalizado) y PRI (Índice de Reflectancia Fotoquímica). El objetivo final es obtener información sobre el crecimiento de las plantas (vigor) y su estado hídrico. La Figura 13 muestra al robot