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Mapeo del rendimiento de la fresa con cámara y RTK

Proyecto del cliente: Mapeo del rendimiento de la fresa con cámara y RTK
Proyecto del cliente: Mapeo del rendimiento de la fresa con cámara y RTK

Por qué es importante mapear con precisión el rendimiento de la fresa

Saber cuántas fresas crecen en un campo y exactamente dónde se encuentran es crucial para agricultores e investigadores. Les ayuda a planificar los calendarios de cosecha, gestionar a los trabajadores y optimizar la producción. Tradicionalmente, este conteo se realiza manualmente, lo que requiere mucho tiempo y a menudo no es muy preciso. Las soluciones actuales basadas en cámaras también son limitadas: pueden contar las frutas dos veces, pasar por alto las fresas ocultas bajo las hojas o tener dificultades para separar las plantas del fondo.

Un equipo de investigación (Pardo-Beainy et al., 2025) se propuso construir un sistema móvil de bajo costo que pueda detectar, contar y localizar cada fresa con precisión centimétrica en filas hidropónicas.

La solución: Cámara + GNSS Sistema RTK + IA

Los investigadores construyeron un sistema de recopilación de datos móviles que podrían llevar a cualquier campo:

  • Cámara RGB-D para capturar imágenes en color normal con profundidad (distancia a los objetos). Esto permite ignorar todo lo que hay en el fondo y enfocar solo la fila objetivo.
  • simpleRTK2B – Starter Kit LR para coordenadas a nivel de centímetros y sincronización de tiempo, lo que significa que cada fresa detectada obtiene una posición GPS exacta.
  • Computadoras (portátiles y NVIDIA Jetson) que ejecutan ROS + Python para procesar imágenes y datos de posición juntos.
  • Energía portátil + trípode/monopie para movimientos rápidos entre parcelas.
La cámara y el sistema RTK están montados en un monópode.
La cámara y el sistema RTK están montados en un monópode.

Cómo funciona

El proceso es simple:

  • Toma fotografías: La cámara captura imágenes de las fresas mientras caminas por las filas.
  • Limpiar las imágenes: el software elimina los objetos de fondo que se encuentren a más de 1 metro de distancia, por lo que solo mantiene las fresas en la fila de destino.
  • Detectar y contar: un modelo de IA encuentra cada fresa, dibuja un cuadro a su alrededor y la cuenta una vez (sin duplicados).
  • Agregar posición GPS: El sistema RTK registra la ubicación exacta de cada imagen y adjunta esos datos a cada fresa encontrada.
  • Crear un mapa de rendimiento: el software combina todo en un mapa digital que muestra dónde se encuentran las fresas y cuántas hay en cada metro cuadrado del campo.
Imágenes del conjunto de datos de fresa con diferentes luces, ángulos, tamaños, colores y hojas que cubren parcialmente la fruta.
Imágenes del conjunto de datos de fresa con diferentes luces, ángulos, tamaños, colores y hojas que cubren parcialmente la fruta.
Mapa de densidad de frutos con zonas de mayor concentración
Mapa de densidad de frutos con zonas de mayor concentración

Resultados: Mapas de rendimiento de precisión

  • El sistema contó las fresas con una precisión superior al 99% en comparación con el recuento manual.
  • Cada fresa fue colocada en el mapa con precisión centimétrica.
  • Los agricultores podrían ver los puntos críticos y las áreas de bajo rendimiento en sus campos en un mapa codificado por colores.
  • Todo el sistema es portátil: no necesita instalación fija.

Esto permite a las granjas y a los investigadores medir los resultados con mayor rapidez, optimizar el riego y el uso de fertilizantes, y planificar las cosechas de forma más eficiente. Consulte el artículo completo. aquí.

¿Desea construir un sistema similar? Nuestro producto le ofrece la precisión y la fiabilidad que necesita. Para ayudarle a empezar con ROS2, hemos preparado un tutorial. Cómo integrar u-blox ZED-F9P Receptor GNSS/RTK en ROS 2 (Jazzy).

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