Un equipo de investigadores del Departamento de Mecanización y Tecnología Agraria de la Universidad Politécnica de Valencia, coordinado por el profesor Francisco Rovira, ha desarrollado -en colaboración con la Universidad de Illinois- un sistema que permite crear mapas tridimensionales de las explotaciones agrarias, ayudando así a mejorar su rendimiento y productividad.
Para desarrollar este sistema los investigadores instalaron en un tractor una cámara estereoscópica y unos sensores GPS que ofrecen datos instantáneos de localización global y orientación del vehículo robotizado. Las imágenes que se obtienen de la cámara simulan la visión humana, ya que permiten obtener dos imágenes simultáneas a las que un algoritmo matemático aplica los principios de la visión estereoscópica de manera similar a como el cerebro procesa las imágenes capturadas por las retinas. El algoritmo ha sido programado en el ordenador central del tractor que, de modo equivalente al cerebro humano, provee al vehículo de “inteligencia” artificial.
Los investigadores de la UPV trabajan además para completar la visión estereoscópica con otros sistemas de percepción visual como, por ejemplo, cámaras térmicas para detectar obstáculos y aumentar la fiabilidad de los sistemas de autoguiado, de gran proyección en sistemas de Agricultura de Precisión.
La tecnología implementada por los investigadores y los mapas 3D proporcionan una información de gran interés en tiempo real para aplicaciones como el guiado automático de los vehículos; la detección de obstáculos y mejora de las medidas de seguridad en tareas automatizadas; la monitorización del crecimiento de las cosechas; o la planificación de las tareas agrícolas teniendo en cuenta variables como la calidad del suelo, la temperatura, los índices de humedad y viento, el tipo de cultivo, etc. “Estas tecnologías permiten mejorar la productividad de las cosechas agrícolas, así como la seguridad y ergonomía del agricultor”, apunta Francisco Rovira Más.
Estos trabajos se enmarcan dentro de la Agricultura de Precisión, cuyo objetivo es optimizar la gestión de las fincas desde un punto de vista agronómico, económico y ambiental. Según explica Rovira, en la Agricultura de Precisión los mapas globales con las tradicionales coordenadas Este y Norte son esenciales. Su aportación consiste en añadir una tercera dimensión, la altura, y un nivel de detalle “sólo alcanzable mediante sistemas de posicionamiento local que utilizan cámaras”.
Los trabajos coordinados por el profesor Rovira se publicarán próximamente en la revista Biosystems Engineering.
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