Al detectar e identificar irregularidades en la vegetación en una etapa temprana, la teledetección con drones puede minimizar las pérdidas para los agricultores en todas partes. Pero ¿los métodos actuales de teledetección aérea pueden calificarse como agricultura de “precisión”? En realidad, no, según este fabricante de sensores multiespectrales.
Ira Dvir, un pionero radicado en Israel en el campo de la compresión de video y las tecnologías de imágenes, está convencido de que existe una falla fundamental en los sensores de las cámaras de imágenes multiespectrales de los drones agrícolas actuales.
Como él mismo lo expresa, “cuando no es probable que confíes en un médico que dice que puede decirte qué te pasa desde, digamos, una distancia de tres metros, ¿cómo puedes confiar en un estudio agrícola basado en imágenes multiespectrales adquiridas por un sensor de 1,2 o 1,3 MP por banda desde una altitud de 100 metros?”
Así, después de desarrollar códecs de vídeo (el primer códec SW AVC comercial del mundo, licenciado a Cyberlink en julio de 2004) y otros productos de imágenes innovadores durante 15 años, Ira y su socio, el Dr. Nitzan Rabinowitz, decidieron que harían su parte para salvar los cultivos en una etapa temprana.
“El detonante fue la constatación de que, solo en Estados Unidos, las pérdidas por este problema se estiman en más de 40.000 millones de dólares al año”, explica Ira. “Y al examinar las soluciones existentes, descubrimos que la gente se queda con las imágenes satelitales o con soluciones que se basan en estimaciones en lugar de en un análisis real y de primer orden del problema”.
Así nació Agrowing, una empresa que fabrica sensores patentados para drones que han sido galardonados y prometen superar algunos de los principales problemas de la adquisición de imágenes agrícolas multiespectrales. La startup también ofrece un servicio de software basado en la nube que utiliza inteligencia artificial para detectar e identificar automáticamente plagas, enfermedades, deficiencias de nutrientes, etc., al tiempo que analiza la calidad del suelo y proporciona predicciones de rendimiento.
Agrowing se creó con la visión de llevar la teledetección aérea imprecisa desde una gran altitud al análisis basado en inteligencia artificial a nivel de las hojas. Nuestros sensores aprovechan la tecnología patentada a nivel internacional, mientras que el diseño se basa en una óptica de alta calidad (profundidad focal F6 de 20 a 25 mm), múltiples lentes, múltiples filtros de paso de banda, un solo sensor, un solo obturador mecánico y lentes adyacentes. Solucionamos la mayoría de los problemas de adquisición de imágenes multiespectrales, que son: sincronización, paralaje, rango dinámico, aberración cromática y distorsión.
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Ira afirma que sus innovaciones pueden superar en un santiamén a productos líderes del mercado, como el nuevo Altum-PT de MicaSense. Es una afirmación atrevida, pero la respalda diciendo:
El Altum se basa en un diseño multicámara y su resolución y rango dinámico son bastante pobres. Obtienes alrededor de 3MP por banda y se basa en un obturador electrónico que es bueno para video pero malo para imágenes fijas. Además, la distancia entre las diferentes cámaras no permite una buena alineación de las bandas a corta distancia. La cantidad de bandas también está lejos de las 10 o 14 que ofrecemos a un costo menor con 4 veces la resolución. Nuestro sensor de 10 bandas de 12MP por banda cuesta (MSRP), basado en el cuerpo de la cámara Sony A7RIVA, es de $10,000, que es dos tercios del precio del nuevo Altum.
Ira también considera el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el mapa de índice más conocido y utilizado producido a partir de imágenes multiespectrales, como solo un paso inicial necesario para el análisis a nivel de hojas reales.
“NDVI significa detección tardía debido a la resolución”, bromea. “También significa una clasificación inexacta de segundo orden. El NDVI no puede considerarse como ‘agricultura de precisión’, ya que es impreciso por definición. Aun así, el NDVI altamente detallado de 1,5 cm por píxel puede permitir la detección de puntos alejados en el campo, donde el análisis multiespectral de imágenes de rango cercano, que se adquiere a menos de 1 mm por píxel, permite una clasificación e identificación precisas”.
Pero, al final, a los propietarios de las granjas no les importa realmente la tecnología en juego, ¿no? Solo necesitan respuestas sencillas que aumenten sus ganancias.
Ira afirma que por eso la respuesta a las “malezas” no es lo suficientemente buena. “La identificación específica de las malezas es imprescindible para el agricultor, ya que necesita seleccionar el pesticida adecuado para el trabajo. ¿Hay Alternaria o tizón en mi campo de patatas? Es imprescindible realizar una clasificación precisa, de lo contrario, significaría: “Ve a comprobarlo en el campo”, cuando, en muchos casos, no tienen la mano de obra para hacerlo”.
En este caso, entran en juego los algoritmos de inteligencia artificial de la empresa. Estos algoritmos, explica Ira, se basan en características distintivas de enfermedades, plagas y deficiencias de nutrientes que un agricultor puede estar intentando identificar.
La tecnología está probada y Agrowing ya está trabajando con más de una docena de universidades, así como con fabricantes de drones y proveedores de servicios. Pero esta cifra, subraya Ira, se disparará pronto.
“Si observamos el trabajo que empresas como SeeTree están haciendo con nuestros sensores o los resultados que nuestras plataformas están permitiendo para investigaciones como la de Vetorgeo, con sede en Brasil, no hay duda de que la agricultura de precisión aérea se convertirá en un servicio esencial en los próximos años en todo el mundo”, resume, y agrega que Agrowing está buscando actualmente financiación de Serie A para expandir sus ventas, diseñar una lente de ángulo más amplio de 24MP/36MP por banda y desarrollar un kit de cámara móvil multiespectral patentado para teléfonos inteligentes.
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