Drones impulsan la agricultura de precisión en México

Los drones, convertidos en “los ojos del agricultor en el cielo”, permiten monitorear cultivos, estimar biomasa y detectar estrés hídrico con información precisa y en tiempo real, lo que mejora la toma de decisiones y eleva la productividad en el campo mexicano.

Así lo informó la Universidad Autónoma Chapingo (UACh), que desde 2017 desarrolla proyectos de investigación enfocados en la agricultura de precisión.

Uso de drones en la agricultura

Gilberto de Jesús López Canteñs, profesor-investigador del Departamento de Ingeniería Mecánica Agrícola y del posgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua (IAUIA), explicó que la agricultura de precisión es una tecnología de producción que cada vez adoptan más productores, al permitir mayores rendimientos y beneficios económicos.

También permite minimizar el impacto ambiental mediante el manejo diferenciado de la variabilidad presente en las parcelas.

Detalló que la toma de decisiones informadas requiere datos confiables de los cultivos, lo cual era limitado con los métodos tradicionales de muestreo debido a costos, tiempos prolongados y heterogeneidad del terreno.

Con el desarrollo de la teledetección aérea, particularmente drones equipados con sensores espectrales, se ha logrado generar grandes volúmenes de información localizada y de alta precisión.

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Principales resultados del uso de drones

Entre los primeros resultados destacó la tesis de Ricardo Saravia López, quien desarrolló una metodología para la detección automatizada y conteo de olivos mediante imágenes aéreas multiespectrales y morfología matemática, alcanzando una precisión del 99.92%.

También se realizaron investigaciones para la detección y cuantificación de plantas de agave y maíz, a cargo de Juan Espinosa Hernández y Teresita Canet Mota Delfín.

Explicó que en el caso del agave, se logró contabilizar el total de plantas en campo hasta una altura de vuelo de 60 metros y determinar la distancia entre ellas.

Para el maíz, la precisión promedio fue de 73.1%, con menores resultados en etapas vegetativas tempranas.

Indicó que Francisco Muñoz Bustos estimó la biomasa aérea de maíz forrajero utilizando drones con cámara multiespectral, índices de vegetación y una red neuronal artificial, obteniendo un coeficiente de determinación de 92.9%.

En colaboración con la empresa De Masur, Carlos Martínez Nicolás desarrolló un sistema para la detección automatizada de la floración de la piña, con una precisión del 95.1%.

El investigador expuso que de manera reciente, las investigaciones se han enfocado en el uso de cámaras térmicas y modelos de aprendizaje automático para determinar el estado hídrico del cultivo de maíz.

Puntualizó en que estos avances permiten identificar zonas afectadas por falta de agua, plagas, enfermedades o malezas, y facilitan estrategias de manejo diferenciado y aplicaciones dirigidas, con beneficios directos para la productividad y la rentabilidad del agricultor.

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MPH