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Academic year: 2022

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Aplicación de los drones en la agricultura de

precisión José Fernando Ortega Álvarez

Catedrático de Ing. Agroforestal

ETSIAM-UCLM

(2)

Drones en la agricultura…

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md4-200 md4-1000 IRIS+

• Autonomía

• Coste

• Sensores transportados

Equipamiento básico. Vehículos aéreos no tripulados (Drones)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

(5)

•Pentax A40

•Canon Ixus 115HS

•Sony Alfa 5100

•Photon 320 (térmica)

•ADC Lite (infrarrojo cercano, NDVI)

•Sequoia (multiespectral)

•Micasense

Equipamiento básico. Sensores

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

(6)
(7)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

DRONES y alta resolución (espacial y temporal)

VUELO

ANALISIS

TOMA DE DECISIONES

Step 1. Loading orthoimage (Geo-Tiff) Step 2. Loading point cloud (las)

Step 3. Clipping points from surrounding area of one plant (blue polygon)

Step 4. Clipping points from the plant (red polygon)

Step 5. Generation of DSM Step 6. Generation of DEM

Step 7. Calculating the difference between DSM and DEM Step 8. Calculating the volume occupied by

the plant

DESARROLLO-TRANSFERENCIA

(8)
(9)
(10)
(11)
(12)

GPS

(13)

GPS

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(15)
(16)

UTILIDAD AGRONÓMICA

(17)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

DRONES y alta resolución. Ejemplos de aplicación: Inspección previa de instalaciones de riego (detección de problemas)

SIG-Web Tool

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INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

DRONES y alta resolución. Ejemplos de aplicación:

Tratamiento de malas hierbas

Geolocalización

Vuelo

Agricultura de precisión

(19)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

DRONES y alta resolución. Ejemplos de aplicación: Determinación del

estado hídrico de los cultivos (necesidades de riego)

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(21)
(22)
(23)
(24)
(25)
(26)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

DRONES y alta resolución. Ejemplos de aplicación: Caracterización del estado del cultivo y acumulación de biomasa (rendimiento)

– Cobertura verde

– Acumulación de biomasa

– Predicción de rendimiento R² = 0,9543 0

500 1000 1500 2000

0 500 1000 1500 2000 2500

Cebolla: Rndto (MS) medido/simulado

Biomasa Variable Modelo de predicción R 2 adj DBB

GCC DBB=exp(-0.001442GCC 2 +0.2331GCC-1.727) 0.74

H simulada DBB=48.86exp(10.43H simulated ) 0.61

V canopy DBB=exp(-333.6V canopy 2 +76.2V canopy +3.242) 0.95

(27)
(28)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

Teledetección, DRONES y otras metodologías

(29)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

HERRAMIENTAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

Sistema de Información Agronómico para viticultura de precisión, VITILOGY

(30)

OTROS USOS:

PRECISIÓN AGROFORESTAL

(31)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: SEGUIMIENTO INCENDIOS, EROSIÓN Y DECISIÓN

(32)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: SEGUIMIENTO INCENDIOS, EROSIÓN Y DECISIÓN

(33)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA Y DECISIÓN

(34)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA (DMA)

(35)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA (DMA)

(36)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA (DMA)

(37)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CARACTERIZACIÓN HIDROLÓGICA (DMA)

(38)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CUBICACIÓN Y ANÁLISIS DE MASAS FORESTALES

(39)

INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA

PRECISIÓN AGROFORESTAL: CUBICACIÓN Y ANÁLISIS DE MASAS FORESTALES

(40)

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Aplicación de los

drones en la

agricultura de

precisión

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