Estimación de biomasa aérea de forrajes de invierno bajo riego a través de un dron.

Abstract

Existe escasa información sobre el uso de cámaras digitales acopladas a drones para cuantificar biomasa de forrajes, a pesar de que esta tecnología podría disminuir tiempo y costo en su determinación y contribuiría a la agricultura de precisión. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un procedimiento para estimar biomasa con imágenes digitales captadas desde un dron y modelación 3D (ID-Dron-3D) aplicable a alfalfa y avena forrajera. Con cámara digital acoplada al dron se obtuvieron imágenes antes de la cosecha, que fueron procesadas con software para estimar volumen de biomasa. En cada cultivo se midió altura de la planta y área cosechada, volumen aparente y real de biomasa, y peso de biomasa fresca y seca. Con el análisis de correlación de los datos y considerando un p<0.05, se obtuvieron R=0.89 y 0.68 entre el volumen real (principio de Arquímedes) y el volumen aparente (área cosechada por altura) de avena y alfalfa, respectivamente; en el mismo orden R=0.82 y 0.75 entre el volumen estimado con ID-Dron-3D y el volumen real; asimismo R=0.90 y 0.81 entre el volumen estimado con ID-Dron-3D y el volumen aparente para avena y alfalfa, respectivamente. Con base en el análisis de regresión se obtuvieron modelos lineales (p<0.05) para predecir: biomasa fresca en avena (R2=0.70) y alfalfa (R2 =0.47); y biomasa seca en avena (R2=0.78) y en alfalfa (R2=0.31) mediante ID-Dron-3D. Con lo anterior se cumplió el objetivo de establecer un procedimiento para predecir biomasa seca y fresca de avena y alfalfa de invierno mediante ID-Dron-3D. _______________ ESTIMATION OF AERIAL BIOMASS OF WINTER FORAGES IN IRRIGATION THROUGH A DRONE. ABSTRACT: There is scarce information about the use of drones and digital cameras to quantify forage biomass, although this technology could reduce time and cost in its determination and contribute to precision agriculture. The objective of this research was to develop a procedure to estimate biomass yield with images captured through a drone and 3D modeling (ID-Dron-3D) applicable to alfalfa and oats forage. With a digital camera coupled to the drone, pre-harvest images were obtained, which were processed with software to estimate biomass volume. In each crop, plant height, harvested area, apparent and real biomass volume, as well as fresh and dry biomass yield. With the correlation analysis of the data and considering p <0.05, R=0.89 and 0.68 were obtained between real biomass volume (Archimedes' principle) and apparent biomass volume (area harvested multiplied by plant height) of oats and alfalfa, respectively; in the same order R=0.82 and 0.75 between estimated biomass volume with ID-Dron-3D and real biomass volume; also R=0.90 and 0.81 between estimated biomass volume with ID-Dron-3D and apparent biomass volume for oats and alfalfa, respectively. Based on regression analysis, linear models (p> 0.05) were obtained to predict: fresh biomass yield in oats (R2=0.70) and alfalfa (R2=0.47); and dry biomass yield in oats (R2=0.78) and alfalfa (R2=0.31) through ID-Drone-3D. The objective to establish a procedure to predict dry and fresh biomass yield of winter oats and alfalfa using ID-Dron-3D was achieved.