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AgroWind Canarias somos una empresa dedicada en exclusiva al desarrollo de la Agricultura de Precisión.

 

AgroWind Canrias nace a fin de desarrollar el campo de la Agricultura de Precisión en Canarias. Esta es una tecnología que prácticamente no tiene recorrido en las islas y que, según diversos estudios y experiencias previas, promete llegar para quedarse y mejorar notablemente la gestión de los cultivos, las masas forestales y el análisis de las aguas tanto de costa como de embalses en el archipiélago.
Llevamos ya 30 años en el sector aeronáutico donde hemos desarrollado diversos trabajos y proyectos, con una amplia experiencia y formación, tanto como Piloto Comercial, Técnico de Operaciones de AENA, y diversos puestos en asociaciones con carácter aeronáutico y divulgativo.

 

Introducción

La agricultura está experimentando una transformación significativa gracias a la incorporación de tecnologías avanzadas. Una de las herramientas más prometedoras es el uso de drones equipados con cámaras  multiespectrales, que permiten a los agricultores obtener información detallada sobre el estado de sus cultivos. Este dossier explora las ventajas de esta tecnología, destacando los índices de vegetación NDVI, GNDVI y NDRE, y presenta estudios y experiencias relevantes en España y otros países europeos pioneros en su implementación.

 

¿Qué es una cámara multiespectral y cómo funciona en un drone?

 

Una cámara multiespectral captura imágenes en diferentes bandas del espectro electromagnético, incluyendo luz visible e infrarroja. Montada en un dron, esta cámara sobrevuela los campos agrícolas y toma imágenes que revelan información no perceptible a simple vista, como el estado de salud de las plantas, niveles de estrés hídrico y presencia de enfermedades o plagas. Esto permite a los agricultores monitorizar con precisión sus cultivos desde el aire, facilitando una gestión más eficiente y efectiva.

 

 

 

Ventajas de analizar cultivos con drones y cámaras multiespectrales

 

1 – Detección temprana de enfermedades y plagas: Al identificar signos de estrés o enfermedad antes de que sean visibles, los agricultores pueden intervenir oportunamente, reduciendo pérdidas y minimizando el uso de productos fitosanitarios. Por ejemplo, en Andalucía, España, se ha desarrollado un sistema que utiliza drones equipados con cámaras multiespectrales y algoritmos de inteligencia artificial para detectar patógenos en cultivos de cítricos, permitiendo una respuesta rápida y eficaz. Libertad Digital

2 – Optimización del uso de recursos: La información obtenida permite aplicar fertilizantes, agua y pesticidas solo en las áreas que lo requieren, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. El proyecto GO DRONE, liderado por la Unión de Agricultores y Ganaderos de Álava (UAGA), ha demostrado que el uso combinado de maquinaria, drones y herramientas digitales de precisión puede optimizar la utilización de insumos y mejorar la sostenibilidad ambiental. UAGA.

 

3 – Monitoreo continuo y preciso: Los drones pueden sobrevolar los cultivos regularmente, proporcionando datos actualizados que facilitan la toma de decisiones informadas. En la Región de Murcia, España, se ha implementado un proyecto de agricultura de precisión que utiliza drones y satélites para monitorear cultivos de hortalizas, cítricos y almendros, mejorando la gestión y el rendimiento de los mismos. CARM CRN

 

 

 

 

4 – Aumento del rendimiento: Al gestionar de manera más efectiva los cultivos, se pueden tanto reducir los costes de cultivo como incrementar los rendimientos y la calidad de la producción. Un estudio realizado en una plantación de olivos en Osa de la Vega, Cuenca, España, comparó imágenes satelitales con imágenes obtenidas mediante drones, utilizando índices de vegetación como el NDVI, NDRE y GNDVI, demostrando que ambas técnicas pueden identificar áreas con diferentes niveles de vigor en los cultivos, lo que permite una gestión más precisa y eficiente. OA UPM

 

5 – Sostenibilidad ambiental: Al reducir el uso innecesario de agroquímicos y optimizar el riego, se disminuye el impacto ambiental de las prácticas agrícolas. La adopción de tecnologías como la agricultura de precisión contribuye a una gestión más sostenible de los recursos naturales, promoviendo prácticas agrícolas responsables y respetuosas con el medio ambiente. El País 1.

 

6 – Combatiendo las plagas. El uso de plaguicidas de forma generalizada hace mas resistentes a las plagas en el tiempo, convirtiéndose en una amenaza cada vez mayor y mas difícil de atacar. Futurcrop.

 

Índices de vegetación: NDVI, GNDVI y NDRE. (Fuente)

 

Los índices de vegetación son herramientas clave en el análisis de imágenes multiespectrales, ya que permiten evaluar la salud y el vigor de las plantas. A continuación, se describen tres de los más utilizados:

 

 

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada): El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada es un indicador simple de biomasa fotosintéticamente activa o, en términos simples, un cálculo de la salud de la vegetación. Este índice mide la biomasa fotosintéticamente activa y se calcula utilizando las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y el rojo del espectro electromagnético. Los valores del NDVI oscilan entre -1 y 1; valores cercanos a 1 indican una vegetación densa y saludable, mientras que valores cercanos a 0 sugieren poca o nula cobertura vegetal, . Jaén Agro

 

Funciona comparando matemáticamente la cantidad de luz roja visible absorbida y la luz infrarroja cercana reflejada. Esto sucede ya que el pigmento de clorofila en una planta sana absorbe la mayor parte de la luz roja visible, mientras que la estructura celular de una planta refleja la mayor parte de la luz infrarroja cercana

GNDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Verde): Similar al NDVI, pero utiliza la banda verde en lugar de la roja. Es más sensible a las variaciones de clorofila indicando por ello el “verdor” de la planta o actividad fotosintética, se recomienda en etapas avanzadas del cultivo o en canopeos densos. Los valores del GNDVI también oscilan entre -1 y 1; valores mayores indican mayor vigor y actividad fotosintética. Es uno de los índices mas utilizados para determinar la captación de agua y nitrógeno en el dosel del cultivo.

 

 

 

NDRE (Índice de Diferencia Normalizada del Borde Rojo): Este índice es efectivo para evaluar cultivos en etapas avanzadas de desarrollo, ya que utiliza la banda del borde rojo del espectro. Es útil para detectar cambios en el contenido de clorofila y monitorear la salud de cultivos con coberturas densas. Los valores del NDRE también varían entre -1 y 1, indicando mayor salud y contenido de clorofila en valores más altos. El NDRE se utiliza en las etapas avanzadas del cultivo, donde podremos generar mapas de fertilización nitrogenada en las zonas más afectadas. Es un índice muy relacionado con el NDVI sin embargo, permite identificar antes las bajadas de vigor.

 

Estudios y experiencias en España y Europa
El Grupo Tecnipec en Palencia ha implementado el uso de drones equipados con cámaras multiespectrales para monitorear la salud de los cultivos. Esta tecnología ha permitido sustituir la inspección tradicional a pie, ahorrando tiempo y mejorando la precisión en la detección de problemas en los cultivos. Cadena SER
SpectralGeo, en colaboración con el Consejo Regulador de la Denominación de Origen Calificada Rioja, ha utilizado inteligencia artificial y datos satelitales para predecir plagas y calcular la productividad de los viñedos con alta precisión. Esta innovación ha mejorado la vigilancia y gestión de cultivos en una amplia extensión de terreno. El País
En la Región de Murcia, el Servicio de Formación y Transferencia Tecnológica, en colaboración con la Fundación ALIMER y el Centro Integrado de Formación y Experiencias Agrarias de Lorca, ha implementado un proyecto de agricultura de precisión utilizando drones equipados con cámaras multiespectrales para monitorear cultivos de hortalizas, cítricos y almendros, mejor. CRN_Ganaderia.

 

La Comunidad de Madrid está incorporando nuevas tecnologías aplicadas a la agricultura, como drones e Inteligencia Artificial (IA) para mejorar el rendimiento de los cultivos.
Comunidad de Madrid
Las políticas de la Unión Europea recomiendan a los agricultores limitar el empleo de herbicidas aplicándolos tan solo en zonas invadidas en lugar de en campos de cultivo al completo. Hasta ahora, estas invasiones se detectaban mediante satélite, pero esta tecnología posee ciertas limitaciones de resolución Comunidad Europea.
SECULAR. Uso de Drones en la Agricultura Sostenible.
TECNOAGRO. Drones Agricolas: Aplicaciones y Beneficios en la Gestión de Cultivos.
CONAPA. Compañía Nacional de Peritos Agrícolas. Porque se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?.
COMILLAS. Universidad Pontifica. Proyecto que estudia la viabilidad de implementar el uso de drones en una plantación agrícola.
RESEARCHGATE. Uso de Drones para el análisis de imágenes multiespectgrales en agricultura de precisión. En el presente artículo se aborda la problemática relacionada con la escasa implementación de alternativas tecnológicas de planificación y los sobrecostos en la atención de enfermedades que estos presentan, así como la importancia de la implementación de herramientas tecnológicas que permitan mejorar la planificación de las actividades agrícolas, predecir daños y tomar decisiones adecuadas ante situaciones que afectan el desarrollo de los cultivos.
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID. Los Drones se posicionan como los grandes aliados de la agricultura.
Wageningen University & Research (Países Bajos). «Precision Agriculture with Drones and Multispectral Imaging”.WUR Precision Agriculture
SenseFly (Suiza). «Multispectral Mapping for Vineyard Management”. SenseFly Agriculture
BBC (Reino Unido). «How drones are transforming agriculture»
(Artículo sobre el impacto de los drones en la agricultura moderna)
The Guardian (Reino Unido). «Drones and AI: The future of farming»
(Análisis sobre cómo drones e inteligencia artificial optimizan cultivos)
Euronews (UE). Agriculture Drones: The Future of Farming Takes Flight
(Reportaje sobre proyectos europeos de agricultura de precisión con drones)
Deutsche Welle (Alemania). «How drones are revolutionizing German farms»
(Ejemplos de uso de drones en Alemania para monitoreo de cultivos)

 

Wageningen University & Research (Países Bajos). «Drones for precision agriculture»
(Uso de drones en investigación agrícola en una de las universidades líderes en agrotecnología)
ETH Zurich (Suiza). «Autonomous drones for smart farming»
(Proyectos de drones autónomos para agricultura de precisión)
University of Cambridge (Reino Unido). «AI and drones could help farmers optimize crop yields»
(Investigación sobre inteligencia artificial aplicada con drones en agricultura)