Investigadores UPB desarrollan Software de Fotogrametría para la Industria Palmera
Centrados en el firme propósito de poner al servicio de la agroindustria colombiana, Claudia Leonor Rueda Guzmán magíster en Informática, docente investigadora de la Universidad Pontificia Bolivariana seccional Bucaramanga, desarrolló nuevo algoritmo que le permite a los vehículos aéreos no tripulados fotografiar y detectar enfermedades en los sembrados de palma.
Colombia es el mayor productor de palma en Latinoamérica y el cuarto más grande del mundo, con cultivos en 124 municipios de 22 departamentos, según la Federación Nacional de Cultivadores de Palma (Fedepalma). Esta industria presenta una amenaza recurrente por la aparición de plagas y enfermedades, resulta importante contar con sistemas para detectar patologías o deficiencias de manera rápida y acertada, que permita ahorrar costos y tiempos.
La Pudrición de cogollo (PC), es el principal problema de enfermedad infectocontagiosa que deteriora la palma y produce efectos sobre la producción y su rentabilidad, pues ocasiona que estas desaparezcan y disminuya así, la producción de un campo dado de 8% a 29%. Además, los cultivos de palma son extensos y tienen miles de plantas, estas se contabilizan de forma manual, lo que ocasiona que el proceso de conteo tarde meses. Así mismo, sus cultivadores desarrollan revisiones recorriendo el plantío para saber la cantidad aproximada.
Con estos antecedentes, sumados a las inquietudes de palmeros de la región, investigadores de la UPB, plantean una propuesta para resolver las problemáticas existentes, desde la siembra de este producto. Bajo el área de la investigación y el Desarrollo de la Universidad se presenta una solución, utilizar un Drone para la toma de imágenes y posteriormente identificar la pudrición del cogollo. El sistema permite a los analistas fotografiar la parte más relevante de la palma con una calidad suficiente para detectar la presencia de la enfermedad.
La ingeniera Claudia Leonor Rueda explica que “El problema radica en que los métodos actuales no permiten identificar plantas improductivas afectadas por alguna enfermedad, plagas o infecciones. El sistema que se desarrolló cuenta con un software que logra procesar la información con algoritmos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning) para que, automáticamente, se realice el reconocimiento de las palmas, genere el conteo en las plantaciones y obtenga datos precisos de su estado real”
En la actualidad los agricultores de palma de aceite, toman fotos desde aviones pequeños para conocer la salud de la planta, con respecto a la pudrición de cogollos. Observan el diámetro de la corona, pero las dificultades radican en el excesivo costo del tiempo de vuelo y en la inexactitud de sus resultados. Esta nueva tecnología ofrece una amplia variedad de equipos diseñados para capturar imágenes aéreas en grandes zonas a un costo bajo, con resoluciones que varían según las propiedades de las cámaras a bordo, la altitud y la autonomía del viaje. Con la captura de dichas imágenes se pueden obtener ortomosaicos, a través de procesamiento con software de fotogrametría.
A la fecha, el Sistema que se propone para la palma ya ha superado las pruebas realizadas en su fase uno que estuvo encaminada al reconocimiento general de la palma de aceite, validación y evaluación, a través de la implementación de técnicas de procesamiento. La segunda fase partió del mismo sistema de adquisición de imágenes, pero se centró en la identificación del detalle de cada palma, para esto se diseñaron los algoritmos que indicarán si la planta está o no afectada, de acuerdo a características establecidas en el software. La fase 3 tendrá como objetivo, identificar las enfermedades en etapas tempranas.
Consulte aquí el articulo completo
Por: Ginette Rocío Moreno Cañas. Agencia de Noticias UPB – Bucaramanga
