Un estudio internacional liderado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CISC) ha desarrollado un sistema que detecta el crecimiento de malas hierbas en cultivos extensivos mediante vehículos aéreos no tripulados. Los resultados del trabajo, publicados en la revista PLOS ONE, ayudarían a reducir el uso de herbicidas, ya que éstos podrían aplicarse de forma localizada en lugar de hacerlo en todo el campo. Este nuevo sistema aumentaría los beneficios agroeconómicos de los agricultores y evitaría la aplicación innecesaria de estos fitosanitarios.

Las malas hierbas presentes en los cultivos compiten por luz, espacio, agua y nutrientes con los cultivos y ello ocasiona importantes pérdidas económicas. Una de las herramientas más utilizadas en el control de malas hierbas en la agricultura extensiva actual es la aplicación de herbicidas no sólo en los rodales en los que se distribuyen las hierbas, sino en todo el campo de cultivo. “El 70% del campo no necesita tratamiento herbicida, por lo que aplicar los fitosanitarios de forma generalizada y sin tener en cuenta la localización de las infestaciones origina gastos y un impacto medioambiental innecesarios”, comenta la investigadora del CSIC Francisca López-Granados, del Instituto de Agricultura Sostenible.

El sistema desarrollado por López-Granados y su equipo genera imágenes multiespectrales de ultra alta resolución espacial y las analiza para detectar las zonas afectadas. “Gracias a los drones hemos obtenido imágenes con una gran resolución espacial, que combinadas con el uso de sensores remotos que captan en el espectro visible e infrarrojo cercano y con diferentes algoritmos de análisis de imagen, nos han permitido diferenciar las malas hierbas de las plantas de cultivo, que en fases tempranas de crecimiento tienen una apariencia muy similar. Y es en esos primeros estadios de crecimiento cuando hay que aplicar los herbicidas”, explica López-Granados.

Para validar los resultados de la nueva técnica, los investigadores han llevado a cabo un muestreo de campo, cuyos datos han coincidido con los recogidos por los vehículos aéreos no tripulados. El estudio ha sido realizado en un campo de maíz.

“Buscamos una tecnología automatizada y barata que esté disponible incluso en días nublados, que se pueda adaptar a las circunstancias y a numerosos objetivos agronómicos, medioambientales o de otra índole, que requieran cartografía del terreno”, concluye la investigadora del CSIC.

J.M. Peña, J. Torres-Sánchez, A.I. de Castro, M. Kelly, F. López-Granados. Weed mapping in early-season maize fields using object-based analysis of unmanned aerial vehicle (UAV) images. PLOS ONE. DOI: 10.1371/journal.pone.0077151