Resumen

El uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) equipados con cámaras espectrales se ha incrementado en los últimos años, especialmente en el sector agrícola, ya que permite a los agricultores e investigadores analizar el estado de un cultivo, es decir, salud, nutrientes, crecimiento, epidemias, entre otros parámetros. En Colombia, el sector cafetero enfrenta varios retos, como la necesidad de aumentar la productividad, el rendimiento y la calidad del café. En este trabajo se estimó el estado sanitario de un cultivo de la variedad Castilla ubicado en San Joaquín, Tambo, Cauca para apoyar la toma de decisiones de los caficultores. Para ello, se midieron datos de clorofila en campo con el dispositivo CCM-200 plus, se capturaron imágenes multiespectrales con la cámara MAPIR SURVEY 3 aerotransportada en un UAV SOLO 3DR y se generaron datos sintéticos para incrementar el conjunto de datos. Se establecieron seis índices de vegetación que, junto con los valores de clorofila, se modelaron mediante la aplicación de regresiones lineales simples y múltiples, árboles de decisión, máquinas vectoriales, bosques aleatorios y k vecinos más próximos. El modelo con mejor rendimiento y menor error cuadrático medio fue el desorden con la máquina de vectores soporte. Asimismo, los índices de mejor rendimiento en los modelos fueron CVI, GNDVI y GCI, que se utilizan ampliamente en agricultura para estimar la clorofila de las plantas.

I. INTRODUCCIÓN

En Colombia, los productores de café enfrentan varios desafíos, incluida la falta de apoyo financiero de entidades gubernamentales, recursos limitados y bajo acceso a tecnologías para optimizar sus actividades [ 1 ]. Estas limitaciones pueden abordarse desde diferentes puntos; sin embargo, desde el punto de vista tecnológico, es necesaria una solución eficiente, económica, accesible y de fácil implementación.

Una de las tecnologías más utilizadas y menos costosas para optimizar el manejo agrícola son los UAV, ya que estos equipos con cámaras multiespectrales permiten ver la diferencia espectral entre vegetación sana y enferma [ 2 ] , [ 3 ]. Además, se debe considerar la variedad de suelos, ambientes y el tratamiento dado porque pequeñas variaciones en estas condiciones pueden afectar las características de los cultivos y el análisis de su reflectancia [4], [ 5 ] . Por ejemplo, el análisis de los cultivos de café bajo sistemas agroforestales es diferente del de los cultivos de libre exposición porque crecen en microclimas diferentes.

Esta investigación se centrará en el estudio del estado de salud de los cultivos de café mediante el análisis de imágenes obtenidas por las cámaras multiespectrales Agrocam y Survey 3 transportadas en Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV). 

• Materias:Industria del café Análisis espectral Vegetación y clima Vehículos autónomos
• Subjects:Coffee industry Spectrum analysis Vegetation and climate Autonomous vehicles
• Palabras claves:Agricultura; Café; Imágenes multiespectrales; Datos sintéticos; Índice de vegetación; UAV (Vehículo aéreo no tripulado)
• Keywords:Agriculture; Coffee; Multispectral images; Synthetic data; Vegetation index; UAV (Unmanned Aerial Vehicle)