Aplicación de técnicas de tratamiento digital de imágenes para la estimación de las necesidades hídricas de lechuga (lactuca sativa l.) en el sureste español"

Resumen

En regiones áridas y semiáridas, como el sureste español, el agua supone una de las mayores limitaciones de su agricultura, tanto en términos de cantidad y calidad, como de disponibilidad de la misma. En este contexto, una de las mejores estrategias para hacer frente a la escasez de agua es la innovación e implantación de nuevas tecnologías que permitan una mayor eficiencia del uso de agua, como el caso de la fotografía digital y las diversas técnicas de interpretación de imágenes, herramientas de fácil y rápida aplicación tanto en investigación como en gestión de sistemas de riego, adaptadas a la obtención de soluciones agronómicas. Esta Tesis Doctoral y sus líneas de investigación derivadas, aplica la fotografía digital y adapta diversas técnicas de procesamiento digital e interpretación de imágenes para estimar las necesidades hídricas y llevar a cabo la programación y gestión del riego de cultivares de lechuga (Lactuca sativa L.) localizados en las provincias de Murcia y Albacete, zona de explotación más extensa de este cultivo en España. La metodología propuesta por la FAO es la más generalizada y con mayor aceptación a nivel mundial para el cálculo de las necesidades hídricas de los cultivos. Este método se basa en el empleo de la evapotranspiración del cultivo de referencia (ETo) y un coeficiente de cultivo (Kc). Una de las primeras líneas de actuación consistió en el desarrollo de una nueva metodología operativa, basada en el procesamiento digital de imágenes, para determinar dichos coeficientes de cultivo en lechuga a partir de ecuaciones matemáticas que modelan la relación entre Kc y el parámetro biofísico `fracción de cobertura vegetal¿ (Fc), obtenido mediante segmentación de fotografías digitales del dosel vegetal. Además, dicho desarrollo requirió la aplicación del balance de energía sobre la superficie del cultivo, para determinar los Kc reales adaptados a las técnicas de cultivo y condiciones específicas de la zona, por lo que también se llevó a cabo la calibración de una estación climática basada en el método de la razón de Bowen. La metodología desarrollada fue validada satisfactoriamente en cultivos de lechuga variedad `Hierro¿, y calibrada para la variedad `Little Gem¿, aplicándose posteriormente para llevar a cabo la programación y gestión del riego mediante balance hídrico. El resultado de su aplicación supuso una reducción potencial del consumo de agua del 17,80% y un incremento potencial de la productividad de uso del agua hasta los 17,33 kg¿m-3; en consecuencia, se obtuvieron mejores rendimientos económicos del cultivo asociados a una mayor productividad y un menor consumo de agua de riego. En la actualidad, el balance hídrico es el método más ampliamente utilizado en diversos sistemas de programación automática del riego. Un parámetro de gran importancia para su aplicación es la profundidad radicular del cultivo (z), pues permite establecer el volumen de suelo a considerar en dicho balance. No obstante, a pesar de su importancia, en la mayoría de los casos no se considera su evolución real en el tiempo, simplificándose este paso mediante el empleo de valores fijos tabulados o propuestos por la literatura científica, hecho que provoca determinados desajustes en el balance hídrico y estimación de las necesidades hídricas del cultivo durante ciertos periodos temporales. En respuesta a este problema, se ha desarrollado y validado de manera satisfactoria una sencilla y novedosa metodología, basada en fotografía digital, que permite determinar la evolución real y temporal de la profundidad radicular en cultivos de lechuga a partir de su relación matemática con el parámetro Fc, obtenido mediante procesamiento digital de imágenes de la cubierta vegetal. Esta metodología, una vez aplicada a cada variedad y ciclo de cultivo, es susceptible de ser implantada en algoritmos de programación automática del riego, optimizando así el uso del agua. Se ha demostrado que las técnicas de procesamiento digital e interpretación de imágenes resultan cada vez más útiles y necesarias en diversas aplicaciones agromóticas de gestión de cultivos orientadas a la programación del riego, quedando justificados los esfuerzos en mejorar dichas técnicas. Así pues, se planteó una línea de actuación en este sentido, en la que se estudiaron diferentes espacios de color con el objetivo de seleccionar el espacio óptimo y la forma más efectiva de representar las distribuciones de color en el proceso de segmentación de imágenes. Se plantearon diferentes posibilidades de modelar la probabilidad de distribución de color y los resultados demostraron la superioridad de los modelos que separan la luminancia de la crominancia, demostrando el canal a* en el modelo L*a*b* estar por encima del resto en la mayoría de los casos, con una precisión del 99,2% por sí mismo.