Detección de Nubes y Sombras en Agricultura

La detección de nubes y sombras es una de las tareas más importantes en las soluciones analíticas de teledetección.

Si la imagen satelital completa está limpia (90%), aún existe una probabilidad de 10% de que su campo se encuentre bajo nubes o zonas de sombra. Lo contrario también es cierto: muchos sistemas no procesan imágenes con nubes por encima de 70%, aunque los 30% restantes pueden ayudar al agrónomo o al agricultor a tomar la decisión correcta durante la temporada.

En GeoPard, resolvemos este problema con la ayuda de varios algoritmos de aprendizaje automático que funcionan con una precisión muy alta.

Definimos una máscara de nubes y una máscara de sombras a nivel de toda la imagen, y para cada par campo-imagen, consideramos qué porcentaje del campo está cubierto por nubes o sombras de las nubes.

En el análisis automático, solo utilizamos imágenes completamente libres de nubes para un campo específico, lo que permite al usuario tomar decisiones con confianza basándose en análisis de varios años.

El usuario de GeoPard tiene la oportunidad de visualizar e incluso ejecutar los análisis por sí mismo, incluso en imágenes parcialmente nubosas.

Esto puede resultar muy útil, por ejemplo, durante la temporada de aplicación de herbicidas de tasa variable, basándose en la última imagen satelital, donde el 101% del área del campo está cubierta por nubes. Esto significa que, para el 90% restante del área del campo, la decisión se basará en datos verificados.

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Además, los usuarios de GeoPard pueden comprobar fácilmente las imágenes de origen a nivel regional en la vista de infrarrojo cercano, lo que ayuda a distinguir el terreno despejado de las nubes y las sombras (véase la imagen adjunta).

En la interfaz de usuario, el filtro de nube se encuentra en el menú superior del módulo "Monitoreo satelital" (ver capturas de pantalla adjuntas).

Tenga en cuenta que las empresas de agricultura digital aún pueden tener dificultades con la detección precisa de nubes y sombras. En la captura de pantalla adjunta, una de estas empresas crea un mapa de fertilización en realidad virtual basado en datos de nubes y sombras. Por lo tanto, un mapa incorrecto conlleva decisiones agronómicas erróneas y, en última instancia, resultados desfavorables.

GeoPard detecta nubes y sombras con gran precisión y no basa la decisión sobre la tasa variable en la presencia de nubes. Siempre puede visualizar las imágenes originales desde diferentes ángulos e índices y alejar la imagen para ver el entorno.

No todas las soluciones son iguales, ¡elige las mejores opciones disponibles en el mercado!

¿Qué es la detección de nubes en la agricultura de precisión?

La detección de nubes en la agricultura de precisión se refiere al proceso de identificar y monitorear la nubosidad en áreas agrícolas mediante tecnologías de teledetección. Las nubes pueden afectar significativamente las prácticas agrícolas y la productividad de los cultivos, por lo que su detección y análisis son cruciales para una gestión agrícola eficaz.

Este método utiliza diversos sensores, como satélites, drones o instrumentos terrestres, para capturar imágenes de campos agrícolas. Estos sensores registran datos en forma de luz visible e infrarroja, que pueden analizarse para determinar la presencia y las características de las nubes.

Su principal objetivo en la agricultura de precisión es evaluar la distribución espacial y temporal de las nubes sobre las zonas agrícolas.

Esta información ayuda a los agricultores y agrónomos a tomar decisiones fundamentadas sobre riego, fertilización, control de plagas y otras prácticas agrícolas. Al comprender los patrones de nubosidad, los agricultores pueden optimizar la asignación de recursos y minimizar el riesgo de daños en los cultivos o reducción del rendimiento.

Los algoritmos de detección de nubes analizan las imágenes capturadas para diferenciar entre píxeles que corresponden a nubes y píxeles que no corresponden a nubes.

Estos algoritmos utilizan diversas técnicas, como la umbralización, el análisis espectral y el aprendizaje automático, para identificar y clasificar con precisión las formaciones nubosas.

El resultado de los algoritmos suele incluir el porcentaje de cobertura nubosa, la clasificación del tipo de nube y los patrones de movimiento de las nubes.

Una vez detectadas las nubes y determinadas sus características, los agricultores pueden utilizar esta información para implementar técnicas de agricultura de precisión.

Por ejemplo, si se detecta una nube sobre una zona específica de un campo, los agricultores pueden retrasar el riego o la aplicación de pesticidas en esa región hasta que la nube pase. Al sincronizar las actividades agrícolas con el movimiento de las nubes, los agricultores pueden optimizar el uso de los recursos y minimizar los insumos innecesarios.

Resulta especialmente beneficioso en regiones con alta nubosidad o donde los patrones climáticos cambian rápidamente. Al monitorear continuamente la nubosidad, los agricultores pueden adaptar sus prácticas agrícolas en tiempo real, realizando ajustes según las condiciones climáticas actuales.

En resumen, la detección de nubes en la agricultura de precisión desempeña un papel crucial en la optimización de las prácticas agrícolas y la gestión de recursos. Al identificar y monitorear con precisión la nubosidad, los agricultores pueden tomar decisiones informadas para mejorar la productividad de los cultivos, reducir el desperdicio de insumos y mitigar los riesgos asociados con las condiciones climáticas cambiantes.