Uso de imágenes aéreas obtenidas con dron para la estimación de requerimientos hídricos en el cultivo de lima "Persa"

Abstract

De lima 'persa' se cultivan 93,303 ha, siendo el principal productor el estado de Veracruz. La obtención de información espacial de alta resolución mediante un dron DJI mini SE equipado con una cámara RGB con Sensor CMOS de 1/ 2.3”, es eficiente debido a que puede proporcionar información espacio temporal de grandes extensiones en poco tiempo. La utilización de software y algoritmos de aprendizaje supervisado ayudan a extraer información más detallada del cultivo lima “Persa” y excluir valores de suelo y malezas. Las imágenes RGB proporcionada con un dron DJI mini SE, hacen posible calcular los requerimientos de riego y la elaboración de calendarios de riegos para el cultivo de lima “Persa”, siendo una herramienta que puede satisfacer las necesidades del cultivo, que dependerá de su edad, altura, volumen de copa, clima. En los últimos años, los vehículos aéreos no tripulados (VANT o Dron) se han convertido en una plataforma avanzada de fenotipado de campo para proporcionar datos con alta resolución espacio-temporal (Ojeda et al., 2017). Estos vehículos han impulsado el uso de imágenes aéreas cercanas a la tierra para monitorear el estado híbrido de los cultivos (Zhang el al., 2019). Una de las ventajas, más comunes es que los drones pueden proporcionar datos de alta calidad a la escala y el tiempo requerido, los cuales se pueden utilizar para obtener datos de bajo costo con la frecuencia que requiera la tarea de supervisión debido a su facilidad de operación e implementación (Zhang & Kovacs, 2012). Se encuentran pocos estudios en México relacionados con el uso de sensores remotos y drones para la determinación del estado nutricional, monitoreo de plagas y enfermedades, así como la detección del estrés hídrico. La mayoría de los agricultores no utilizan la medición de la humedad del suelo como referencia para determinar cuándo comenzar y cuánto tiempo deben durar los riegos. En su lugar, se basan en una evaluación visual de las necesidades de agua de los árboles (González et al., 2007)