Todo jardinero de patio trasero sabe lo difícil que puede ser saber cuándo regar las plantas. Multiplique eso por decenas o cientos de acres y es fácil ver los desafíos que enfrentan los productores para mantener sus cultivos saludables mientras administran sabiamente los recursos hídricos.
por Holly Ober, Universidad de California – Riverside
Para determinar con precisión las necesidades de agua , los productores arrancan a mano hojas individuales de las plantas, las colocan en cámaras de presión y aplican presión de aire para ver cuándo comienza a gotear agua de los tallos de las hojas. Ese tipo de prueba lleva mucho tiempo y significa que los productores solo pueden llegar a un número determinado de áreas de un campo cada día y no pueden realizar pruebas con la frecuencia necesaria para determinar con precisión los patrones de programación de riego óptimos.
Un grupo de investigadores de UC Riverside y UC Merced ha recibido una subvención de más de $ 1 millón del Departamento de Agricultura de los EE. UU. A través de la Iniciativa Nacional de Robótica de la National Science Foundation para abordar estos desafíos. De UC Riverside son el profesor asistente Konstantinos Karydis y el profesor Amit K. Roy-Chowdhury, ambos del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática. UC Merced, que lidera el esfuerzo, está representada por Stefano Carpin, profesor de informática; y Joshua Viers, profesor de ingeniería ambiental.
Como parte del proyecto, el grupo está desarrollando una cámara de presión robótica que puede tomar muestras de hojas de forma autónoma y probarlas inmediatamente en el sitio para proporcionar los datos más recientes. El sistema funcionará para recopilar datos incluso en campos grandes y durante un período de tiempo, en lugar de solo proporcionar una instantánea.
Los datos actualizados con frecuencia pueden ayudar a los productores a planificar mejor los programas de riego para conservar el agua, optimizar el tiempo y el esfuerzo de los especialistas en cultivos encargados de determinar y analizar el potencial hídrico con plomo, y ayudar a reducir algunos de los costos en la cadena de producción de alimentos.
Las técnicas de medición actuales implican recolectar muestras de hojas y transportarlas a un lugar fuera del sitio, donde los probadores pueden usar cámaras de presión muy precisas y costosas; o tomar muestras y analizar muestras de hojas en el campo utilizando cámaras de presión portátiles.
«En la primera categoría, las muestras de hojas pueden mezclarse, lo que hace imposible rastrearlas hasta las áreas específicas del campo de donde provienen, dijo Karydis». Además, las propiedades de la hoja pueden variar dado el tiempo transcurrido entre ser muestreados y analizados, lo que a su vez puede producir resultados engañosos «.
Los instrumentos de mano en el campo pueden ser menos precisos, pero las pruebas se pueden realizar varias veces con diferentes hojas de las mismas plantas. Este método requiere mucho tiempo y mano de obra, y debe ser realizado por personal especialmente capacitado.
Carpin ya ha trabajado con colegas de UC Davis y UC Berkeley para crear el sistema de entrega de riego de precisión asistido por robot, o RAPID, que viaja a lo largo de filas de cultivos ajustando los flujos de riego de acuerdo con los datos del sensor que le dicen al robot exactamente lo que se necesita para cada planta. .
El proyecto utilizará el mismo robot de base móvil que en RAPID, pero lo equipará con un muestreador de hojas robótico hecho a medida y una cámara de presión que están siendo diseñados por los investigadores de UC Riverside, y lo emparejará con drones que pueden inspeccionar los campos y dirigir el robot hacia áreas de interés.
«Con este proceso, los productores pueden inspeccionar las plantas durante todo el día, incluso en campos grandes», dijo Carpin.
El proyecto de cuatro años apoyará a los estudiantes graduados, así como oportunidades de investigación de verano para estudiantes universitarios. El proyecto tiene cuatro fases: desarrollo de la cámara; desarrollar visión artificial para que el robot pueda «ver» el agua proveniente de los tallos de las hojas; coordinar varios robots, en el aire y en tierra; y evaluación.
Los investigadores planean tener el primer conjunto de prototipos de cámaras de presión automatizadas fabricados para la primavera de 2021, y evaluar su rendimiento y refinar los diseños en entornos controlados durante la primavera y el verano de 2021. Esperan tener una configuración completa para el invierno de 2022, para poder comenzar pruebas de campo controladas.
«Tenemos que ser rápidos al respecto porque si nos perdemos una temporada alta de crecimiento, tenemos que esperar otros nueve meses para la próxima», dijo Carpin. «Nos gustaría poder comenzar a probar el próximo verano y probar cada verano, y necesitamos poder maximizar las pruebas».
Cuando se hayan diseñado todos los componentes, los diseños y el código serán de código abierto y todos los datos recopilados durante el proyecto estarán disponibles para la comunidad científica, escribieron los investigadores en su propuesta.
El proyecto surgió después de que Carpin y Viers, director del Centro de Investigación en Tecnología de la Información en Interés de la Sociedad, o CITRIS, en UC Merced, hablaran con los agricultores de la zona sobre los desafíos del cultivo de almendras y uvas. Karydis y Roy-Chowdhury habían estado escuchando los mismos desafíos de los productores de cítricos y aguacates en el área de Riverside, por lo que los cuatro se asociaron.
«La agricultura de California presenta un desafío en términos de escalabilidad», dijo Carpin. «Pero esta es una colaboración emocionante porque podremos desarrollar un sistema que funcionará en diferentes tipos de cultivos».
