El director de la Escuela de Agrónomos de la UPCT, José Miguel Molina (d), en una plantación de limones durante el desarrollo del proyecto 'Calibración y estimación de la producción de limoneros con visión artificial'.
José, el investigador murciano que a través de la IA sabe predecir cómo será las cosecha del limón
El sistema, desarrollado entre la UMU y la UPCT, utiliza imágenes aéreas y de móvil para estimar con exactitud la producción de los limoneros, utilizando algoritmos para calcular el calibre de los frutos.
Inteligencia artificial aplicada al cultivo del limón: ese es el curioso proyecto con el que investigadores de la Universidad de Murcia (UMU) y la Politécnica de Cartagena (UPCT) han desarrollado una aplicación que permite mejorar en un 30% los cálculos realizados por expertos humanos sobre las predicciones de las cosechas de los limoneros.
La importancia de estos cítricos en la 'huerta de Europa' no es baladí. No en vano, la Consejería de Agricultura confirma a este diario que son "25.434 las hectáreas que hay cultivadas con limoneros en la Comunidad Autónoma". De un modo similar, una fuente de la Coordinadora de Organizaciones de Agricultores y Ganaderos (COAG) detalla a este diario que "la Región cuenta con un aproximadamente 80% de la producción nacional de limones".
El sistema desarrollado entre la UMU y la UPCT parte de una serie de algoritmos de visión artificial que utilizan fotos aéreas para plasmar sus estimaciones con un margen de error mínimo, según explica a EL ESPAÑOL el investigador responsable del proyecto, José Miguel Molina.
Una imagen cenital de uno de los cultivos de limones que sirven de estudio para el proyecto elaborado entre investigadores dela UMU y la UPCT, junto a la fotografía de un limón.
- ¿Cómo puede incidir este sistema en las producciones?
- José Miguel Molina: El objetivo es proporcionar al comprador y tasador una herramienta que le permita conocer con la mayor exactitud posible la producción esperada en el momento de la compra, ya que se suele llevar a cabo bastantes meses con anterioridad a la cosecha. Ayuda, por tanto, a decidir el precio que se le pagará al agricultor atendiendo a las previsiones de cosecha.
La cosecha en una misma parcela es muy variable de un año a otro, depende de muchos factores: si hay más o menos chupones, el clima en especial durante la floración y cuajado del fruto, el riego y cómo se efectúa... Podemos indicar que el sistema ha conseguido predecir la cosecha de cada árbol con un 95% de exactitud, mientras que las estimaciones de los tasadores para las mismas parcelas rondaron valores entre el 50 y el 70%.
José Miguel Molina matiza que los modelos de este sistema están desarrollados "para los cultivos y con las características que se ensayaron". De esta manera, para ampliar la utilidad a otras variedades y cultivos diferentes "tendríamos que seguir realizando ensayos y adaptando los modelos predictivos basados en inteligencia artificial. Para que aprenda el software, primero necesitamos datos que le ayuden a aprender".
En la Región de Murcia se cosechan principalmente dos variedades de limones: "la variedad Fina, en un 69,9%, y la variedad Verna, en 29,7%", concreta una fuente de la Consejería de Agricultura. "En total, por campaña se producen aquí una media de 706.434 toneladas de limones".
- ¿Cómo se pone en funcionamiento este sistema en un cultivo?
- José Miguel Molina: Un dron toma fotografías aéreas de un cultivo. Esas imágenes se introducen en el sistema que permite predecir la cosecha, la variedad de limonero y patrón, el tipo de suelo, climatología prevista y riego. Como salidas del sistema se obtienen los kilos de limones que producirá cada árbol. Todo este proceso se lleva a cabo en la app en la que estamos trabajando.
El investigador responsable del proyecto, José Miguel Molina (i), contando la producción de un cultivo de limones para contrastar la cosecha con los datos del sistema experimental.
En el desarrollo de este proyecto, bautizado como 'Calibración y estimación de la producción de limoneros con visión artificial', participó la empresa Citrus Gea Belmonte, S.L. Este sistema se ha presentado a una convocatoria del Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) del Ministerio de Ciencia.
Molina recalca que "aún falta culminar la aplicación para que el sistema esté operativo en móviles. Retomaremos el trabajo en septiembre". En este sentido, el investigador indica que este sistema será funcional en teléfonos que cuenten con un sistema de detección y localización por luz (LiDAR), "como los iPhone, a partir del modelo 12 Pro".
- ¿Qué funcionalidades tendrá la aplicación móvil?
- José Miguel Molina: Permitirá determinar el calibre del limón con el sistema LiDAR incorporado en algunos teléfonos, ya que no se puede realizar mediante el empleo de drones. El objetivo que se persigue es determinar cuándo las cuadrillas deben cosechar en cada parcela o parte de ellas, ya que no todos los limones alcanzan el mismo calibre al mismo tiempo, incluso en el mismo árbol.
Este software ayudaría al recolector a decidir dónde deben ir las cuadrillas y obtener el calibre más adecuado para maximizar el beneficio, ya que aportaría la información del porcentaje de limones con cada tipo de calibre que habría en cada parcela y árbol.
Una rama con varios limones en un cultivo.
Así, este software viene para dar respuesta a un problema: la determinación del momento óptimo de recolección. "El beneficio económico para la empresa depende de parámetros como el calibre de los frutos, el estado de maduración y el precio de mercado, que varían a lo largo del tiempo", añade Molina.
Importante papel de los estudiantes
Este sistema emplea una herramienta de visión artificial que "analiza las ortofotos, localizando todos los árboles y estimando su producción total". De esta manera, puede funcionar "tanto con imágenes de drones, como de satélites, como las que ofrecen aplicaciones como Google Maps".
Esta parte del proyecto ha sido desarrollada durante el Trabajo Fin de Grado del estudiante de la UMU Antonio Muñoz Sánchez, con la colaboración de la empresa de teledetección aérea Staerea y perfeccionada con modelos de aprendizaje profundo por el investigador Rubén Fernández Beltrán.
De un modo similar, otro TFG de una alumna de la Universidad de Murcia, Aurora Hervás López, estudió la estimación visual del calibre de los limones usando teléfonos móviles que incorporan cámaras con tecnologías de medición de luz (ToF) y medición de distancias (LiDAR). Esos algoritmos permiten, a partir de una fotografía, detectar los limones, contarlos y medir su calibre. Esta parte pertenece una segunda línea de investigación.
Aunque todas estas investigaciones en su conjunto son las que componen el proyecto 'Calibración y estimación de la producción de limoneros con visión artificial'. En él también han participado los investigadores del grupo en Computación Móvil y Visión Artificial de la UMU Rubén Fernández Beltrán y Ginés García Mateos, además de Dolores Parras Burgos y el propio José Miguel Molina, del grupo en Ingeniería Agromótica y del Mar de la UPCT.
