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Agroingeniería
Para el campo Colombiano
Diferentes tecnologías pueden apoyar el diseño e implementación de soluciones para diferentes sectores agroindustriales. Algunas de ellas pueden ser:
Agrobots
Agrobots
Los robots actualmente se utilizan en diferentes escenarios. Uno de ellos es el agrícola en donde hacen labores, en algunos casos totalmente autónomos. Este tipo de robots se conocen como argrobots y dan origen a la llamada agrobótica.
Existen diferentes tipo de agrobots, desde los UAV (Vehículos Aéreos no Tripulados), tractores autónomos, robots de específicos para siembra, cosecha o recolección de productos, y finalmente entre otros, los rover's (robots de exploración terrestre) dedicados a la inspección de cultivos.
La interacción entre los drones y rover's es una alternativa para tener sistemas de inspección de áreas de cultivos a cielo abierto. Estos sistemas integran otras tecnologías relacionadas con el procesamiento de imágenes, internet de las cosas e inteligencia artificial para configurar soluciones de apoyo a los campesino.
Ancla 1
Drones y UAV
Drones y UAV
Los UAV representan una tecnología útil en el diseño de soluciones para apoyar los procesos de cultivos. Su aporte en tareas de vigilancia y seguimiento de cultivos es fundamental. Desde su aparición, los servicios de fumigación y registros fotográficos han venido apareciendo para ser utilizados en diferentes cultivos.
Otros autores denominan estas aeronaves no tripuladas como RPAS (Remotely Piloted Aircraft System), este es un término más ajustado a las aeronaves que se usan en agricultura.
Existen dos tipos de drones: de ala fija y ala rotatoria. La principal ventaja de los primeros es su autonomía sin embargo, no permite hacer vuelos estacionarios. Esta última característica posibilita la adquisición de imágenes sobre cultivos para su posterior procesamiento.
El procesamiento online de imágenes aéreas de drones, tanto a alta como baja altura, representa interés dado el objetivo de generar autonomía en estos equipos para sobrevolar cultivos.
Visión Artificial
Visión Artificial
Las imágenes hacen parte del grupo de señales que se pueden adquirir con el propósito de extraer información de los cultivos. Esta información puede complementar la de los sensores, o videos, que den soporte a las decisiones de sistemas inteligentes que automaticen los procesos agrícolas.
Existen diferentes tipos de imágenes provenientes de UAV, o satélites también, que pueden ser utilizadas para el procesamiento con fines de identificación y seguimiento de cultivos a cielo abierto. Se pueden generar diferentes tipos de mapas como ortofotos, nubes de puntos, dtm (digital terrain models), dsm (digital surface models), entre otros, para hacer posteriores análisis.
La aparición de cámaras multiespectrales e hiperespectrales montadas en drones, facilita la identificación de información sobre las imágenes de cultivos. Un trabajo inicial, por ejemplo, puede ser la caracterización de las áreas de cultivo.
Internet de las Cosas - IoT
IoT
El internet de las cosas, conocido como IoT, es una tecnología cuyo desarrollo ha permitido la interconectividad de varias "cosas" al internet. La disposición de varios tipos de sensores para muchas variables físicas, y la adaptación de microprocesadores en Sistems On Chip (SoC), ha impulsado la conectividad de diversos sistemas al internet a partir del sensado de sus principales variables.
Los servidores de internet destinados a recibir información, o brokers, existen en un gran número y con muchas prestaciones para recibir, visualizar, almacenar y organizar información. Dentro de este grupo de servidores se encuentran www.thinger.io, www.thingsboard.io, www.home-assistan.com entre otros.
Esta tecnología es vital en el diseño de sistemas de seguimiento de variables del estado de cultivos, la vigilancia remota, y la integración de estos en aplicaciones inteligentes que puedan tomar decisiones o acompañar a los campesinos en esta tarea.
Inteligencia Artificial
IA
La información proveniente de las señales, imágenes y videos, obtenida mediante drones o sensores que registran la información en servidores de IoT, se puede integrar o fusionar para elaborar sistemas inteligentes con técnicas de machine learning o deep learning.
El objetivo de llegar a proponer servicios o dispositivos que automaticen total o parcialmente procesos agrícolas, se puede lograr gracias a la diversidad de técnicas de inteligencia artificial que existen actualmente.
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