Monitoreo de pasturas. 2: Evaluación de diferentes metodologías para la calibración de drones

El desarrollo de sensores ha lanzado al mercado nuevas alternativas tecnológicas para el monitoreo de biomasa aérea (BA) de pasturas mediante el uso de índices de vegetación derivados de imágenes multiespectrales colectadas por drones. Sin embargo, es necesario que estas herramientas estén calibradas para lograr una precisión aceptable en la estimación de BA (Laplacette et al., 2020). Considerando que un trabajo previo (Laplacette et al., 2022) mostró que el pasturómetro logró la mejor performance en la estimación de la BA de festuca y agropiro, surge como pregunta si es posible la calibración indirecta del drone mediante el empleo del pasturómetro. Esto permitiría ahorrar tiempo, esfuerzo y error asociado a la calibración directa mediante el empleo de pocos cortes precisos. El objetivo de este trabajo fue 1) evaluar la estimación de BA de pasturas mediante la relación drone – BA cuando ésta es calibrada con un pasturómetro, y 2) determinar si el pasturómetro utilizado debe estar previamente calibrado.

El trabajo se llevó a cabo en la EEA INTA Balcarce durante la primavera 2021, en pasturas de festuca alta y agropiro alargado establecidas sobre un suelo Natracuol típico. La experiencia se desarrolló a escala de parcelas experimentales (6m2 , n agropiro: 30; n festuca: 69). El 29/07/21 se efectuó en ambas pasturas un corte con motosegadora a 5 cm de altura, seguido por la aplicación de dosis variable de fertilización con P (0 a 100 kg. ha-1 ) y N (0 a 600 kg ha-1 ). A los 54 y 61 días de rebrote (21/09/21, festuca; 28/09/21, agropiro) se midió con drone (100 m de altura, 80% superposición) el índice verde normalizado, NDVI, de cada parcela. El vuelo se realizó con un Drone DJI Phantom 4 equipado con un sensor multiespectral (Sentera Double 4K). Las imágenes fueron procesadas utilizando el programa de acceso libre OpenDroneMap y el software QGIS. Inmediatamente después del vuelo se tomaron aleatoriamente en cada parcela 3 mediciones de altura comprimida con pasturómetro, seguido de un corte al ras del suelo de la BA acumulada en un marco de 0,25 m2 . El material se secó y pesó para determinar BA (kg MS ha-1 ).

El conjunto de datos de cada pastura se dividió aleatoriamente en dos grupos: 2/3 fueron destinados a calibración y 1/3 a evaluación. Con el primero de ellos se desarrolló la curva de calibración para el drone mediante el NDVI medido por el drone y la BA estimada i) por corte directo (C), ii) mediante el pasturómetro previamente calibrado (PC), o, iii) el mismo pasturómetro sin previa calibración (PNC). Para la BA estimada con PC se utilizó una curva de calibración entre altura comprimida y BA acumulada desarrollada con datos medidos previamente en cada sitio. Para PNC se tomó una curva de calibración estándar (Gargiulo et al., 2020). Finalmente, se utilizó el set de evaluación para evaluar la correlación entre la BA estimada con el drone mediante curvas de calibración para C, PC y PNC (“estimado”) vs. la BA observada a partir de corte directo (“observado”). El análisis de ajuste se realizó utilizando el coeficiente de determinación (R2 ), la raíz del cuadrado medio de error (RMSE, kg MS ha-1 ) y el error promedio (E%).

Las curvas NDVI – BA determinadas en la etapa de calibración mostraron una precisión aceptable (R2 > 0,7) para los 3 métodos (Figura 1), siendo la calibración con PC y PNC las de mayor R2 (0,85) y menor RMSE (740 kg MS ha-1 , promedio entre especies). La evaluación de los tres métodos para calibrar el drone mostró en agropiro que la estimación de BA fue similar cuando se utilizó la curva calibrada con C o PC, mientras que la RMSE y E% se triplicaron con PNC. En festuca, los 3 métodos estimaron la BA de forma similar, si bien la RMSE y E% en todos los casos fueron altos. (Tabla 1).

Figura 1. Curvas de calibración NDVI – Biomasa ajustadas a partir de datos obtenidos mediante corte directo (C), pasturómetro calibrado (PC) y pasturómetro no calibrado (PNC), para festuca alta (izquierda) y agropiro alargado derecha).

Tabla 1. Biomasa (kg MS ha-1 ), RMSE (kg MS ha-1 ) y error (%) promedio para festuca alta (Fc) y agropiro alargado (Ap) durante la etapa de evaluación.

Para las condiciones de pasturas evaluadas, la calibración del drone a través de un pasturómetro mostró una precisión similar a la metodología tradicional con corte directo, y ofrecería una alternativa más ágil, permitiendo ahorrar tiempo y esfuerzo sin afectar la precisión en la estimación. Sin embargo, los resultados muestran que para una precisa calibración del drone con pasturómetro, esta debería realizarse con un pasturómetro previamente calibrado para las condiciones del lugar.