Las malas hierbas son plantas fuera de lugar o indeseables en entornos controlados por humanos, como campos de cultivo, jardines, céspedes y parques. En la producción agrícola, conducen a una disminución del rendimiento y la calidad de los cultivos. Por lo tanto, el manejo y control de malezas es un componente esencial de la producción de cultivos de alto rendimiento y alta calidad.
Afortunadamente, los avances en tecnología tienen un gran impacto en el manejo y control de malezas, lo que lo hace robusto y adaptable dependiendo de varias estrategias en el contexto de la evolución de las poblaciones de malezas, la genética y las condiciones climáticas.
Un control efectivo de malezas abarca todas las medidas para prevenir la introducción, el establecimiento y la propagación de malezas. El control robótico de malezas es una tendencia creciente en la actualidad, debido a la promesa de reducir el trabajo manual, los requisitos de pesticidas, el costo, la capacidad de mantenimiento, la operación eficiente y la robustez.
En los últimos años, varias máquinas robóticas de deshierbe están disponibles comercialmente y abordan la mayoría de los desafíos clave en el control de malezas, principalmente en los mecanismos de control de malezas y los sistemas de percepción que pueden detectar y clasificar las plantas de malezas de las plantas de cultivo. Veamos brevemente algunos de estos desafíos y los métodos desarrollados para superarlos.
Percepción de malezas y plantas de cultivo
La percepción de malezas y plantas de cultivo es el principal desafío debido a la complejidad involucrada en la detección de vegetación, clasificación de malezas y plantas de cultivo, y localización de plantas.
Todos los métodos de percepción utilizan técnicas de visión artificial. Se pueden clasificar en términos de las plataformas de vehículos que se utilizan para llevar los sensores para detectar y monitorear plantas (es decir, vehículos aéreos y terrestres como satélites, vehículos aéreos no tripulados, vehículos aéreos no tripulados), vehículos terrestres no tripulados (UGV) y robots de campo. ), y las características de la planta utilizadas en el procesamiento.
La detección satelital y aérea se usa comúnmente para el monitoreo de campo a gran escala en aplicaciones. Tienen una resolución espacial más baja y el tiempo de trabajo se ve afectado por el clima y las condiciones del aire. Sin embargo, la detección basada en vehículos terrestres y la detección basada en el aire a baja altitud pueden adquirir imágenes de plantas de mayor resolución espacial que permiten la detección precisa de hileras de cultivos y la localización de plantas para aplicaciones como el control de malezas en hileras en tiempo real.
La reflectancia espectral y las características de morfología biológica son las dos categorías de características comúnmente utilizadas para identificar las plantas.
Reflectancia espectral
En la reflectancia espectral, los investigadores utilizan la observación de que los suelos y las plantas tienen diferentes propiedades de reflectancia espectral. La reflectancia del suelo suele ser baja en las regiones visible e infrarroja cercana (NIR), aumentando gradualmente la pendiente de las regiones visible a NIR e IR. La reflectancia de la vegetación tiene una forma muy distintiva con baja reflectancia en el espectro visible pero con mayor reflectancia en la región verde.
En la década de 1970, se estudiaron explícitamente las diferencias de reflectancia espectral entre cultivos, malezas y suelo, y se desarrollaron algoritmos para plataformas de detección satelitales, aéreas y terrestres. Se han utilizado técnicas de aprendizaje automático para clasificar píxeles individuales en las categorías de cultivo, malas hierbas o fondo del suelo en función de los valores de intensidad de reflectancia de cada píxel.
Una de las mayores ventajas potenciales de las técnicas basadas en la reflectancia es la robustez frente a la oclusión parcial en comparación con los métodos que analizan las formas. Además, estos métodos normalmente son menos intensivos desde el punto de vista computacional que los métodos basados en formas. Sin embargo, la mayor limitación es la escasez de información confiable. Además, la clasificación de diferentes especies de plantas es un desafío debido a la similitud en las características de reflectancia de la luz compartidas por la mayoría de la vegetación agronómica.
Además, la información de reflectancia adquirida bajo una iluminación controlada de manera imperfecta está sujeta a cambios o incluso puede hacer que los algoritmos fallen debido a muchos factores, como el clima y el tiempo. La investigación aún continúa para investigar la estabilidad de los clasificadores utilizando información de reflectancia en diferentes condiciones de campo y condiciones de iluminación.
Morfología biológica
Para discriminar plantas de diferentes especies, este método se enfoca en las características morfológicas biológicas, como las formas del dosel de la planta y las hojas en el plano de la imagen bidimensional (2D) proyectada o en el espacio tridimensional (3D). Las características morfológicas comunes incluyen la longitud, el ancho, las dimensiones del perímetro, la redondez, la circularidad y la convexidad de las hojas de las plantas o el dosel de las plantas. La altura de la planta, un parámetro que discrimina entre el cultivo y las malezas en las primeras etapas de crecimiento del cultivo, ha sido muy eficaz y beneficiosa en la segmentación y clasificación de cultivos/malezas. Los sensores de estereovisión, detección de luz y alcance (LiDAR) y tiempo de vuelo (TOF) son los tres tipos de sensores comúnmente utilizados para diferenciar diferentes especies de cultivos.
Mecanismos de control de malezas
Existen numerosos enfoques para el control de malezas, pero la mayoría de las máquinas de control de malezas suelen emplear métodos de control de malezas mecánicos o químicos. Otros mecanismos incluyen llamas, agua caliente o vapor, o alto voltaje.
Estos enfoques se han utilizado en la agricultura mecanizada convencional durante muchos años. Recientemente se han combinado con tecnología de automatización para reducir los insumos o ejercer un control más preciso de las plantas de malezas. En esta sección, nos centraremos únicamente en los mecanismos químicos y mecánicos de control de malezas.
Aplicación química selectiva
Los sistemas de rociado selectivo, a veces llamados sistemas de rociado puntual, utilizan una estrategia de aplicación química selectiva que activa y desactiva selectivamente las boquillas en función de la presencia o ausencia de malezas. Un ejemplo de fumigación selectiva es el Weed Seeker (Trimble, Sunnyvale, California), que utiliza fotodetectores y una fuente de luz activa para detectar la vegetación entre las hileras de cultivos.
En 1999, Lee Slaughter desarrolló un prototipo de actuador de microdosificación de chorro pulsado, capaz de aplicar tasas de dosis de herbicida de microlitros a áreas objetivo pequeñas de hasta 9 mm x 12,7 mm. En 2011, Zaman Esau y el equipo desarrollaron un rociador selectivo que detecta las malas hierbas altas en los arándanos usando un sensor ultrasónico y aplica herbicida selectivamente a las malas hierbas. Estos ejemplos demuestran el concepto de usar tecnología de detección básica para percibir una característica altamente distinguible de las plantas de malezas para determinar su presencia.
Recientemente, la tecnología de pulverización selectiva se ha combinado con tecnología de vehículos guiados automáticamente más pequeños con hardware y tecnología de control para aplicar herbicidas con mayor precisión. Por ejemplo, el robot de fumigación ecoRobotix se guía de forma autónoma a través de las hileras de cultivos utilizando GPS y sensores de visión artificial para seguir las hileras de cultivos. Este robot detecta plantas de malezas y luego utiliza dos boquillas rociadoras en los brazos del robot delta para colocar dos boquillas sobre las plantas de malezas y aplicar selectivamente el herbicida directamente a las plantas de malezas detectadas. El robot Ladybird del Centro Australiano de Robótica de Campo es similar al robot ecoRobotix, pero utiliza un brazo robótico de seis ejes (modelo UR5, Universal Robots, Odense, Dinamarca) para mover un efector final de boquilla rociadora hacia las plantas de malezas.
Desyerbadoras mecánicas
Para situaciones donde el control químico de malezas no es consistente con las prácticas de manejo del productor, a menudo se usa el cultivo mecánico o la labranza. Existe una amplia variedad de diseños de herramientas mecánicas para el cultivo mecánico que se pueden utilizar con malezas entre hileras y dentro de hileras. En general, se basan en tres técnicas físicas principales para controlar las malas hierbas: enterrar, cortar y arrancar las plantas de malas hierbas.
Cada una de estas técnicas interfiere con el crecimiento de las plantas de malas hierbas matándolas o ralentizando su crecimiento para que las plantas de cultivo puedan superar a las plantas de malas hierbas logrando un mayor cierre del dosel y reduciendo la intercepción de luz por parte de las plantas de malas hierbas.
Ejemplos de desmalezadores guiados automáticamente son el desherbador Oz de Naïo Technologies y el robot Dino. La desyerbadora Oz funciona eléctricamente con cuatro motores eléctricos, uno en cada rueda. Se presenta en un paquete pequeño de 60 cm de alto y 40 cm de ancho, con un peso de 110 kg. Por su tamaño cabe entre hileras de cultivos de hortalizas. Lleva varias herramientas de cultivo, incluidas varias gradas o cepillos o desmalezadores de resorte para el deshierbe entre hileras.
El robot desherbador Dino es una plataforma más grande con una altura de 130 cm y una distancia entre ejes ajustable de 140 a 180 cm. Puede abarcar 120 cm de ancho de fila y guía diferentes herramientas de cultivo pasivo a través de varias filas. El Kongskilde Robotti tiene una plataforma similar que abarca varias hileras y se guía automáticamente para cultivar las hileras de cultivo que abarca.
Diferentes sistemas han adoptado diferentes enfoques basados en gran medida en el diseño de su mecanismo. Un enfoque común es usar un cuchillo horizontal o una herramienta de azada de hoja colocada poco profunda debajo del suelo. La cuchilla se mueve hacia la hilera de cultivo en los espacios entre las plantas de cultivo, cortando y enterrando plantas de malas hierbas. El desyerbador Sarl Radis, desarrollado en Francia, utiliza el mismo enfoque. Este desherbador automático detectó la luz reflejada de las plantas de cultivo y movió las azadas fuera de la hilera cuando se detectó una planta de cultivo. Originalmente desarrollado para cultivos trasplantados, tuvo el mayor rendimiento cuando las malezas eran sustancialmente más pequeñas que las plantas de cultivo. Otro enfoque para una boda entre hileras es utilizar un mecanismo de rotación que se mueve dentro y fuera de la hilera de cultivo.
Estos muchos enfoques inteligentes para controlar mecánicamente las malas hierbas en y entre las hileras de cultivos representan avances técnicos sustanciales para este problema. El deshierbe mecánico requiere conocimientos del operador para realizar ajustes en la herramienta de cultivo. Para obtener la autonomía esperada por un sistema de deshierbe automatizado que se considera robótico, se requieren niveles más altos de toma de decisiones sobre el comportamiento de la máquina, como seleccionar una herramienta de deshierbe para combinar cultivos, malezas, tipo de suelo y condición del suelo.