💡 Aplicaciones de LiDAR en la Agricultura de Precisión: Maximizando el Rendimiento con Datos 3D

La Agricultura de Precisión AP es la respuesta tecnológica del sector a los desafíos de un mundo con recursos limitados y una demanda creciente de alimentos. En este contexto, la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging) ha surgido como una solución indispensable. LiDAR utiliza pulsos láser para medir el Tiempo de Vuelo TOF, generando nubes de puntos 3D de alta precisión que representan fielmente las características espaciales de los cultivos y el terreno circundante.

El ingeniero agroindustrial moderno depende de datos detallados, y LiDAR proporciona métricas geométricas que trascienden las capacidades de los sensores ópticos tradicionales. Esto es importante porque facilita intervenciones más específicas y optimiza el uso de recursos críticos como agua, fertilizantes y pesticidas. Además, al optimizar los insumos, las aplicaciones de LiDAR en la agricultura de precisión contribuyen activamente a la sostenibilidad ambiental, minimizando la huella ecológica del sector.

I. Sistemas LiDAR: Plataformas para la Adquisición de Datos 3D

Las aplicaciones de LiDAR en la agricultura de precisión se implementan mediante tres plataformas principales, cada una adecuada para una escala y necesidad específica:

Por ejemplo, el UAV-LiDAR permite la recopilación eficiente de datos a baja altitud en grandes campos agrícolas, facilitando el fenotipado de alto rendimiento al estimar parámetros de vegetación como la altura máxima, la Biomasa Aérea AGB y la cobertura vegetativa fraccional. Asimismo, los sistemas de mochila han resultado prometedores para la investigación de fenómica mejorada en campo.

II. Aplicaciones en el Monitoreo y Manejo del Cultivo 🌿

LiDAR ha demostrado ser crucial para la gestión eficiente y variable del crecimiento de los cultivos, superando las limitaciones de los datos RGB al penetrar el dosel y proporcionar datos 3D precisos de la estructura.

• Monitoreo del Crecimiento y la Salud: La tecnología LiDAR es altamente precisa para medir la altura de cultivos como el trigo, el maíz y la caña de azúcar. Esto es crucial ya que la altura del dosel es una métrica sólida y esencialmente linealmente correlacionada con la AGB (biomasa).
• Predicción de Biomasa y Rendimiento: Métricas derivadas de LiDAR, como la altura del dosel, el Índice de Área Foliar ($\text{LAI}$) y los índices de densidad (como el Índice de Vóxel 3D, 3DVI, muestran asociaciones muy fuertes con la biomasa. Además, en huertos de almendros, el volumen del dosel medido por LiDAR ha demostrado una relación lineal significativa con el rendimiento, lo que optimiza la gestión del huerto y la predicción de cosecha.
• Detección de Estrés y Deficiencias: Las desviaciones en métricas como la altura o el volumen del dosel pueden indicar estrés o deficiencias de nutrientes. En consecuencia, $LiDAR se utiliza para la evaluación temprana de la salud, ya que no se ve afectado por la saturación a alta cobertura del suelo, un problema común en otros sensores.
• Detección de Malezas y Aplicación Variable: LiDAR puede diferenciar entre cultivos y malezas basándose en variaciones de altura y estructura. Esto permite estrategias de control de malezas y fertilización precisas y específicas, reduciendo el uso de herbicidas de amplio espectro.

III. Aplicaciones de LiDAR en Topografía y Suelos 🏞️

LiDAR asiste de manera significativa en el análisis y manejo del suelo al capturar información topográfica detallada.

• Mapeo y Clasificación del Suelo: La tecnología permite la creación de Modelos Digitales de Elevación MDE y mapas de suelo de alta resolución mediante el análisis de la variación en la elevación de la superficie y la pendiente. Por consiguiente, esto es esencial para la gestión del agua y la planificación de la siembra.
• Gestión del Riesgo de Erosión: LiDAR es útil para mapear la rugosidad de la superficie del suelo SR, lo que ayuda en la gestión del riesgo de erosión y la planificación de estrategias de conservación del suelo, como el diseño de terrazas y drenajes.

IV. Automatización y Cosecha Inteligente 🤖

Las aplicaciones de LiDAR en la agricultura de precisión son vitales para optimizar las operaciones de cosecha y la automatización.

• Sistemas de Navegación Autónoma: LiDAR es esencial para la navegación de vehículos agrícolas autónomos. Proporciona datos precisos y en tiempo real para la detección y evasión de obstáculos y para guiar robots de pulverización de tasa variable de precisión PVS en huertos. De esta manera, se utiliza SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) para la navegación.
• Sistemas de Cosecha Autónoma: La tecnología ofrece métodos no destructivos y precisos para predecir la madurez y el rendimiento al evaluar parámetros 3D clave del dosel. Además, proporciona datos precisos sobre la ubicación y el tamaño de los cultivos, permitiendo a los vehículos robóticos navegar y maniobrar con alta precisión durante la recolección.
• Evaluación de Calidad Post-Cosecha: Mediante el escaneo 3D, LiDAR puede ayudar a detectar defectos, daños o signos de deterioro en los productos cosechados, facilitando una clasificación precisa y automatizada antes de su almacenamiento o envío.

V. Desafíos y Futuro de la Tecnología 💡

A pesar de los avances, la implementación de LiDAR enfrenta desafíos. El costo de capital inicial es el principal obstáculo, limitando la adopción generalizada. Aparte de esto, persisten limitaciones técnicas como la complejidad del procesamiento de grandes volúmenes de datos y la capacidad limitada de penetración del dosel en la vegetación de muy baja estatura.

En el futuro, la investigación se centrará en el desarrollo de sensores más rentables, mejorar la eficiencia del procesamiento de datos mediante la automatización en tiempo real y, lo más importante, fomentar la integración de datos multimodales LiDAR fusionado con sensores ópticos y térmicos) para una evaluación más completa del agrosistema. En conclusión, LiDAR está impulsando la agricultura hacia una era de eficiencia sin precedentes.