Investigadores del ceiA3 detectan por primera vez racimos de uva mediante imágenes fotogramétricas
Investigadores adscritos al ceiA3 del grupo ‘Teledetección Aplicada a Agricultura de Precisión | AGR-124’ imaPing y perteneciente al Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) de Córdoba, han desarrollado una metodología para la detección de racimos de uva tinta usando nubes de puntos fotogramétricas generadas a partir de imágenes tomadas con un drone o UAV. En el desarrollo de esta investigación han participado también investigadores de la ETSIAM y de la Universidad Pública de Navarra.
En palabras de Jorge Torres Sánchez, investigador del grupo imaPing, “es la primera vez que se consigue hacer la detección de racimos mediante el análisis de nubes de puntos fotogramétricas. Además, para dar una mejor idea de la aplicabilidad de la metodología, se ha tenido en cuenta la influencia de diferentes tratamientos de deshojado de la viña sobre la detección de los racimos”.
Los trabajos se han desarrollado y validado a lo largo de dos años en dos parcelas de viñedo localizadas en Navarra y en las que crecían dos variedades diferentes de uva tinta, Garnacha y Graciano. Se han utilizado también dos UAVs diferentes equipados con cámaras fotográficas convencionales en la generación de las nubes de puntos fotogramétricas. Esta variedad de campos de estudio y de sensores ha servido para demostrar la robustez y versatilidad del flujo de trabajo desarrollado.
Ejemplo de la detección de racimos en el que se pueden ver: a) aspecto de las cepas de vid a pie de campo, b) sección de la nube de puntos
3D representado las mismas cepas, c) puntos correspondientes a los racimos marcados en rojo.
El algoritmo diseñado para la detección de racimos es totalmente automático y se basa en las características morfológicas y espectrales tanto del viñedo como de los racimos. Dicho algoritmo ha sido creado usando el software R, un entorno de programación gratuito y de código abierto, lo que facilita su implantación en explotaciones comerciales.
Como destaca la doctora Francisca López Granados, responsable del grupo imaPing, “los procedimientos desarrollados en este trabajo abren la puerta a la zonificación de estimaciones de cosecha que facilitarán la implantación de la viticultura de precisión a viticultores y bodegueros, creando oportunidades para la digitalización del sector vitivinícola mediante herramientas low-cost”.
Esta investigación ha sido publicada en la revista de acceso abierto Sensors bajo el título “Grape Cluster Detection Using UAV Photogrammetric Point Clouds as a Low-Cost Tool for Yield Forecasting in Vineyards” y ha sido financiada por proyectos de diversa índole (Retos del Plan Nacional, Comunidad Foral de Navarra, fondos-CSIC, entre otros).
Referencias:
Torres-Sánchez, J., Mesas-Carrascosa, F. J., Santesteban, L.-G., Jiménez-Brenes, F. M., Oneka, O., Villa-Llop, A., et al. (2021). Grape Cluster Detection Using UAV Photogrammetric Point Clouds as a Low-Cost Tool for Yield Forecasting in Vineyards. Sensors, 21(9), 3083. https://doi.org/10.3390/s21093083
Fuente: IAS-CSIC
