GO AEI - Aplicació de tecnologies de detecció 3D LiDAR i satèlꞏlit en ametller superintensiu
Informació del projecte
Títol: Aplicació de tecnologies de detecció 3D LiDAR i satèlꞏlit pel desenvolupament d’un model integral de seguiment i millora del rendiment productiu i econòmic en ametller superintensiu.
El sistema tradicional de conducció de l'ametller, en secà, s'ha basat en el vas clàssic, amb una poda normalment severa i amb uns marcs de plantació amplis deguts a la limitació en la disponibilitat d'aigua. Actualment, amb la incorporació del reg, de nous materials vegetals millorats, la tecnificació i l’ús de sòls més fèrtils i amb més qualitat, és possible plantejar nous models productius, amb diferents sistemes de conducció de la plantació i de recollida de l'ametlla.
Entre els nous models productius, destaquen les plantacions d'alta densitat, què són possibles gràcies a l'ús de portaempelts de moderat o reduït vigor, que combinats amb noves varietats poden permetre assolir una producció alta i precoç. Malauradament, encara hi ha una considerable mancança de coneixement sobre el maneig adequat d’aquests nous sistemes de cultiu, particularment pel que fa a la formació i poda dels arbres. Aquesta manca de coneixement deriva en un ús ineficient de la tecnologia i dels recursos utilitzats, reduint per tant les expectatives esmentades anteriorment de precocitat i producció. És per això que cal dedicar recursos a analitzar quines són les formacions més adequades i els manejos més adients per a gestionar aquests cultius de la manera més eficient i sostenible possible.
Descripció del projecte
L’objectiu d’aquest projecte és definir i establir un nou model integral de seguiment del nou cultiu d’ametller en superintensiu, basat en noves tecnologies (LiDAR i anàlisi d’imatges de satèlꞏlit) que mitjançant la mesura del dosser foliar i altres paràmetres fenològics permetin
establir els millors models de maneig de formació inicial del cultiu i altres estratègies de manteniment en campanya (poda d’hivern, poda en verd, fertilització, tractaments fitosanitaris, necessitats de reg i ús de cobertes vegetals) i el seu dimensionat cap a superfícies productives més grans Per assolir aquest objectiu general, es plantegen els següents objectius específics:
- Determinar els paràmetres dimensionals òptims de dosser foliar en plantacions superintensives d’ametller (alçada, amplada i densitat) en relació a la precocitat d’entrada en producció i al seu rendiment.
- Optimitzar el maneig de formació del cultiu (poda d’hivern i poda en verd) i altres modificacions agrícoles que permetin arribar als paràmetres dimensionals òptims de dosser foliar en plantacions superintensives d’ametller.
- Avaluar l’efecte de diferents sistemes experimentals de poda de formació sobre el desenvolupament del dosser foliar de nous cultius d’ametller en superinensiu, i determinar les necessitats de recursos (mà d’obra, tractaments fertilitzants i fitosanitaris, cobertes vegetals, necessitats hídriques, entre d’altres) associades a cada prova pilot.
- Reduir l’ús de recursos, principalment de fitosanitaris, mitjançant nous models de desenvolupament del dosser foliar de nous cultius d’ametller en superintensiu.
- Validar els paràmetres de seguiment: dosser foliar (grandària i densitat), nombre de flors, i percentatge de quallat, fruits i rendiment productiu, com a paràmetres amb significació dins dels nous models, sorgits de la correlació entre dues tecnologies de processament d’imatges (imatges de satèlꞏlit i sensors 3D LiDAR).
- Definir un model integral de seguiment continu del cultiu a partir de la relació establerta entre les mesures 3D d’un escàner terrestre mòbil i la imatgeria satelꞏlitària.
- Establir un sistema de prioritats en la presa de decisions que s’haurà d’implementar dins del model integral de seguiment continu del cultiu d’ametller en superintensiu.
- Realitzar una transferència del model integral de seguiment del cultiu de l’ametller en superintensiu, per validar-lo (millora continua del model) i fer-lo més robust, amb dades basades en l’heterogeneïtat de diferents parcelꞏles productives.
Resultats obtinguts
Caracterització del dosser foliar
En relació a la caracterització del dosser foliar s’ha dissenyat un protocol d’obtenció, processament i anàlisi de les dades 3D del cultiu (Figura 1). A partir dels núvols de punts realitzats mitjançant l’escaneig del cultiu es van determinar els paràmetres geomètric-estructurals i vegetatius de la capçada (alçada (m), amplada (m), secció transversal (m2) i la porositat (%)) cada 10 cm al llarg de les files per cadascuna de les dates d’escaneig. La caracterització del dosser foliar es va dur a terme en 11 files de 4 sectors diferents (29s, 33s, 57i i 61i) a una velocitat d’escaneig de 8 km·h-1.
Figura 1. Núvol de punts obtingut a partir de l’escaneig realitzat amb el sistema LiDAR prèviament a la neteja (imatge inferior esquerra) i núvol netejat en el qual l’escala de colors és proporcional a l’alçada dels arbres (imatge inferior dreta).
Mapes de distribució espacial de l’índex NDVI pel conjunt de l’explotació classificat en 3 classes
Donat que es van obtenir unes bones correlacions entre els paràmetres secció transversal i l’índex NDVI, es van realitzar mapes de distribució espacial en continu de l’índex NDVI pel conjunt de l’explotació (Figura 2) i classificats en 3 classes d’acord amb el seu vigor (vigor baix, vigor mitjà i vigor alt) (Figura 3).
Figura 2. Mapa de distribució espacial de l’índex NDVI, corresponent a la data 03/06/2024,
pel conjunt de l’explotació Almond Foods, prenent com a base imatges satel·litàries de Sentinel-2.
Figura 3. Mapa de distribució espacial de l’índex NDVI en tres classes (vigor baix, vigor mitjà i vigor alt), corresponent a la data 03/06/2024 (post-poda estival), pel conjunt de l’explotació Almond Foods, prenent com a base imatges satel·litàries de Sentinel-2.
Una vegada comparats els resultats de les mesures locals de la vegetació obtingudes amb el sistema terrestre d'alta resolució basat en LiDAR amb les imatges remotes, hem constatat que hi ha bona correlació entre els dos tipus de dades. Això permet poder extrapolar les dades locals al conjunt de l'explotació i utilitzar els mapes digitals per a monitorar l'estat dels arbres. Aquest monitoratge es pot fer servir per a ajustar els regs i també per a ajustar les dosis dels tractaments fitosanitaris.
