Contribuciones al desarrollo de un sistema efectivo para la inspección de cultivos

Tradicionalmente, las prácticas de cultivo se han orientado hacia una gestión uniforme del campo, ignorando la variabilidad espacial y temporal de los cultivos. En los últimos años, gracias al desarrollo de diversas tecnologías, ha surgido el concepto de Agricultura de Precisión, que propone la adaptación de la gestión de los cultivos a la variabilidad que estos presentan. Entre las principales ventajas de adoptar un manejo de precisión está la reducción tanto de los costes de producción como de la cantidad de agroquímicos utilizada, lo que conlleva una importante mejora en la salud humana y la calidad medioambiental. Una etapa fundamental para la implantación de un esquema de Agricultura de Precisión es la monitorización o inspección continua de los cultivos. Para este fin, los vehículos equipados con sensores embarcados son considerados como una de las tecnologías más prometedoras. El uso de vehículos de pequeña/mediana envergadura para inspeccionar un cultivo con cobertura total es una opción adecuada frente a máquinas grandes ya que se minimiza tanto el daño sobre la planta como la compactación del suelo. En definitiva, este tipo de vehículos permiten realizar más de un muestreo a lo largo de una campaña lo que favorece el seguimiento continuo del estado del cultivo. El objetivo de esta tesis es investigar en el desarrollo de los distintos elementos que deben componer un sistema autónomo de inspección efectiva terrestre de cultivos. Entre otras cosas, el sistema de inspección debe estar compuesto por una plataforma móvil autónoma en la que se integren un conjunto de sensores. Con el fin de explorar las posibilidades de diferentes vehículos, se ha trabajado con un robot comercial, se ha realizado la automatización de un vehículo disponible en la mayoría de explotaciones agrícolas, en concreto una cuatrimoto o ATV (del inglés All Terrain Vehicle) con motor de explosión y se ha llevado a cabo la automatización de un vehículo eléctrico comercial. Además, se han desarrollado una serie de conductas que permiten que el vehículo de inspección navegue autónomamente por el campo siguiendo visualmente una la línea de cultivo. Por otra parte, la generación de mapas que describan de forma precisa el estado del cultivo es una etapa esencial para llevar a cabo la implantación de un modelo de Agricultura de Precisión. En esta tesis se presenta un método para generar mapas de distribución de la cubierta vegetal (línea de cultivo y malas hierbas) en cultivos sembrados con una separación entre líneas que permite visualmente distinguirlas. Los mapas se construyen a partir de la información suministrada por una cámara réflex comercial y un receptor GPS-RTK, todos dispositivos embarcados en la plataforma de inspección. El método desarrollado, además elimina los efectos de los movimientos no deseados de la cámara debidos a las irregularidades del terreno. Asimismo, este trabajo de tesis aborda la reconstrucción 3D estudiando diferentes métodos para finalmente implementar un algoritmo que proporciona buenos resultados en la reconstrucción de grandes áreas a partir de la información suministrada directamente por un sensor RGB-D. Además, se resuelve el problema de las deformaciones que aparecen en la reconstrucción como consecuencia de la deriva, más acentuadas cuanto mayor es el área reconstruida. El método desarrollado se ha probado con muy buenos resultados en cultivos leñosos, en concreto en la reconstrucción 3D de líneas de viñedos comerciales. Finalmente, a partir de la reconstrucción 3D corregida, se han desarrollado diferentes procedimientos para estimar ciertos parámetros del cultivo como la altura, la anchura o el volumen de las copas. Todos los parámetros estimados se pueden situar en sus coordenadas geográficas reales, por lo que se pueden presentar como mapa. ----------ABSTRACT---------- Traditionally, agronomic task are carried out considering fields as uniform units, applying inputs homogeneously. The spatio-temporal variability is usually ignored. Lastly, the development of new agricultural technologies is increasing. Thus, a new concept has arisen: Precision Agriculture (PA). PA takes into consideration the spatial variability of crops managing the fields accordingly. The adoption of these technologies reduces production costs and the use of agrochemicals. Thus, the environmental impact and human health is improved. PA requires of various steps. Crop monitoring is of high importance in the final quality of agricultural production. The continuous monitoring recreates the reality of the field. The use of small and medium size vehicles or platforms equipped with sensing technologies are considered as one of the most promising challenge in agricultural development. Small machinery reduces crop damages and soil compaction. Thus, these vehicles could sample a large area during cropping seasons while reducing big machinery problems. In addition, the continuous monitoring creates information for a better crop management increasing yield while reducing the environmental impact. The goal of this thesis is to investigate in the development of the different elements that must compose an effective autonomous system of inspection of crops. Inspection system must be composed of an autonomous mobile platform in which a set of sensors are integrated. In order to explore the possibilities of different vehicles, a commercial robot was used, the automation of an All-Terrain Vehicle with a four-stroke engine, common vehicle in most of farms, was carried out, and the automation of a commercial electric vehicle was performed. In addition, a set of behaviours, that allow the inspection vehicle to navigate autonomously along the field tracking a crop row, was developed. The monitoring processes create maps describing crop status. The accuracy of maps is essential to develop of PA plans. The thesis also shows a method for plant mapping. A system for crop and weed monitoring was developed. The system creates weed cover and crop cover maps in row crops. The systems works from wide to narrow row crops. The mapping system fused the information of a commercial RGB camera and a GPS RTK receiver. All the sensing devices were installed on-board of the inspection platform. The developed method reduces and eliminates the movement of the camera due to the irregularities of the fields and platform vibrations. Additionally, the use of 3D reconstruction methods was developed in this thesis. Different methodologies were used for the implementation of a new algorithm for huge surface modelling. The input data coming from a RGB-D sensor showed promising results in crop reconstruction. Also, the deformations coming from the drift were solved. The method has been widely tested in several woody crops. The presented results show a good agreement in vineyard cultivated under different agronomic managements. The current method extracts values of crop height, with and crown volume. Every parameter is geolocalized, which creates different attribute maps for crop management