uruguay - sensores lidar y otros para la fruticultura de

Curso Internacional de Tecnología de Aplicación de Productos Fitosanitarios

26/10/2010

Dr. Alexandre EscolàDep. Enginyeria Agroforestal Universitat de [email protected] 1

Sensores lidar y otros sensores para la

caracterización de la vegetación y la pulverización de precisión

Dr. Alexandre Escolà i AgustíDep. d’Enginyeria Agroforestal

Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Agrària de Lleida

Curso Internacional de Tecnología de Curso Internacional de Tecnología de Aplicación de Productos FitosanitariosAplicación de Productos Fitosanitarios

22

IntroducciónIntroducción

cv. ‘Conference’cv. ‘Conference’

cv. ‘Top red’cv. ‘Top red’


26/10/2010


33

¿Qué¿Quépatogeno?patogeno?

¿Tratar o¿Tratar ono tratar?no tratar?

¿Qué¿Quéproducto?producto?

¿Cómo ¿Cómo tratar?tratar?

¿Qué¿Quédosis?dosis?


55

Tratamiento convencional en cultivosTratamiento convencional en cultivos arbóreosarbóreos



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66

CaracterizaciónCaracterización de la vegetaciónde la vegetaciónDetecciónDetección mediante sensores ópticosmediante sensores ópticos

Ladd y Reichard, 1980

77

Ladd y Reichard, 1980

CaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetaciónDetecciónDetección mediantem ediante sensoressensores ópticosópticos


26/10/2010


88

Porras et al., 1989

CaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetaciónDetecciónDetección mediantem ediante sensoressensores ópticosópticos

99

Roper, 1988

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetaciónDetecciónDetección mediantem ediante sensoressensores de de ultrasonidosultrasonidos


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1010

TécnicasTécnicas de d e aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada)/nada)

1212

TécnicasTécnicas de de aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada)/nada)


26/10/2010


1313

Roper, 1988

Sensores deultrasonidos

TécnicasTécnicas de de aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada) con /nada) con ultrasonidosultrasonidos

1414

Giles et al., 1989

Sensores deultrasonidos

TécnicasTécnicas de de aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada) con /nada) con ultrasonidosultrasonidos


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1515

Balsari y Tamagnone, 1997

TécnicasTécnicas de d e aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada) con /nada) con ultrasonidosultrasonidos

1616

Koch y Weisser, 2000

TécnicasTécnicas de de aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada) con /nada) con sensoressensores ópticosópticos

1 sensor de 1 sensor de ultrasonidosultrasonidos por por boquillaboquilla


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1717

Wangler et al., 1994

Sensorlidar

TécnicasTécnicas de de aplicaciónaplicaciónDosificaciónDosificación selectiva (s electiva (todotodo/nada) con lidar/nada) con lidar

1818

EmisorEmisor

ReceptorReceptor

EspejoEspejoRotativoRotativo

EncoderEncoder

CaracteritzaciónCaracteritzación de la de la vegetaciónvegetaciónPrincipio de Principio de funcionamientofuncionamiento ssensor lidarensor lidar


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1919

http://en.wikipedia.org/wiki/LIDAR

CaracteritzaciónCaracteritzación de la d e la vegetaciónvegetaciónPrincipio de Principio de funcionamientofuncionamiento ssensor lidarensor lidar

2020

CaracteritzaciónCaracteritzación de la de la vegetaciónvegetaciónDetecciónDetección mediantem ediante ssensor lidarensor lidar



26/10/2010


2121

CaracteritzaciónCaracteritzación de la de la vegetaciónvegetaciónDetecciónDetección mediantem ediante ssensor lidarensor lidar


2222

CaracteritzaciónCaracteritzación de la copad e la copayy ajusteajuste de la dosisde la dosis

EstimaciónEstimación del d el volumenvolumen �� TreeTree Row VolumeRow Volume (TRV)(TRV)

B

C

a

TRVUSAByers et al., 1971

0AA Vi)(TRV)haL(V +⋅=

aBC10

)ham(RVT4

3 ⋅⋅=


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2323

DosificaciónDosificación de d e fitosanitariosfitosanitarios

• Concentración (%, g or mL/100L brou ) �� ¿qué volumen de aplicación L/ha?

• Unidad de superficie cultivada (g or mL/ha) �� ¿qué hay en un ha?

• Altura de copa (g or mL/ha·m altura ) �� ¿y la 3ª dimensión?

• Superficie de pared vegetal (g or mL/ha·m 2SPV) �� ¿y la 3ª dimensión?

• Tree Row Volume (g or mL/m 3copa) �� ¿qué hay dentro del m 3?

• Pesticide Adjustment to Crop Environment (UK) �� ¿y la 3ª dimensión?

• Otros: basados en LAI, densidad foliar y otros �� ¿cómo estimar bien?

2424

CaracteritzaciónCaracteritzación de la copad e la copa

EstimaciónEstimación electrónicaelectrónicadel del volumenvolumen

McConnell et al., 1983


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2525

VolumenVolumen de copa = de copa = 90m90m33 CV = 40%CV = 40%

Zona Zona troncostroncos

MICROVARIABILIDADMICROVARIABILIDAD(1 (1 muestram uestra cada 10 o 20 cm)cada 10 o 20 cm)

ModelosModelos de d e ajusteajuste dosis dosis constanteconstante¿¿QuéQué pasapasa con la con la variabilidadvariabilidad??

2626

VolumenVolumen de copa = de copa = 90m90m33 CV = 40%CV = 40%

MACROVARIABILIDADMACROVARIABILIDAD(a lo largo y (a lo largo y anchoancho de de

filasfilas y y parcelaparcela))

ModelosModelos de d e ajusteajuste dosis dosis constanteconstante¿¿QuéQué pasapasa con la con la variabilidadvariabilidad??


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2727

dmàx ea/2

d1c1

b

s

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetaciónCuantificaciónCuantificación mediantem ediante 1 sensor 1 sensor ultrasónicoultrasónico

2828

CalibrajeCalibraje en campoen campob

c

e

a

d

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Lect

ura

I60

(V)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Lectura neta (V)

Análisis de interferenciasR2=0,91

0

25

50

75

100

125

150

175

200

225

250

Dis

tànc

ia a

fulla

(cm

)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Senyal a fulla (V)

Calibraje distanciaR2=0,98

SensoresSensores ultrasónicosultrasónicos


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2929

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

20%[0

,10)

[10,

20)

[20,

30)

[30,

40)

[40,

50)

[50,

60)

[60,

70)

[70,

80)

[80,

90)

[90,

100)

[100

,110

)

[110

,120

)

[120

,130

)

Freqü

ència relativa acum

ulada (%

)F

req

üèn

cia

rela

tiva

(%)

Amplada de capçada (cm)

Freq. relativa Freq. relativa acumulada

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetaciónVariabilidadVariabilidad dede la la vegetaciónvegetación

Ancho de copa (cm)

3030

d1

d2c2

c1

b2

b1

s2

s1

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetaciónCuantificaciónCuantificación mediantem ediante 2 2 sensoressensores ultrasónicosultrasónicos


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3131

Sensors d’ultrasonsSensors d’ultrasons (cv. Golden)(cv. Golden)Estimació del volum de capçada amb 1 i 2 sensorsEstimació del volum de capçada amb 1 i 2 sensors

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

vege

taci

ó (m

3)

V1 tornada V1+2 tornadaVS1+2 dretVS1 dret

Vol

um d

e c

apç

ada

(m

3 )

a

c

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

vege

taci

ó (m

3)

V1 anada V1+2 anadaVS1 esquerre VS1+2 esquerre

Vol

um d

e c

apç

ada

(m

3 )

b

d

3232

d1

d2

d3c3

c2

c1

bb22

bb11

bb33

McConnell et al., 1983Giles et al., 1988

( )∑=

⋅=N

1jjj bcs

s1

s2

s3



26/10/2010


3333

( )∑=

⋅⋅=N

1jjjhCi bcrV

rr hh

rr hh


3434

EstimaciónEstimación del del volumenvolumen �� TreeTree Row VolumeRow Volume (TRV)(TRV)

B

C

b/2

b/2

C’

b

C

TRVUSAByers et al., 1971

TRVSW1Rüegg y Viret, 1999

TRVSW2Rüegg y Viret, 1999

CaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetaciónCuantificaciónCuantificación manual del manual del volumenvolumen de copade copa


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3535

Volumen tramo

izquierdo (m 3)

Volumen tramo

derecho (m 3)

Volumen

unitario (m 3/ha)

V3S 122,84 143,02 13.294

TRVUSA 249,98 249,98 25.000

TRVSW1 145,82 145,82 14.583

TRVSW2 109,37 109,37 10.938

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetaciónComparativa Comparativa técnicast écnicas sensorialessensoriales vsvs. manuals. manuals

3636

Durand-Wayland Inc., LaGrange, USA



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3838

Correlating vegetation & sprayingCorrelating vegetation & spraying

4040

Correlating vegetation & sprayingCorrelating vegetation & spraying


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4141

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetaciónCuantificaciónCuantificación mediantem ediante sensor lidarsensor lidar

Walklate et al., 1997Tumbo et al., 2001

Sanz et al., 2004

4242



Sanz et al., 2004


26/10/2010


4343



Sanz et al., 2004

4444

rr hh

rr hh



26/10/2010


4545

Comparativa lidar Comparativa lidar -- ultrasonidosultrasonidosDiámetreDiámetre de impactode impacto

0

1

0 50 100 150 200

Distància (cm)

4.36cm 8.72cm13.09cm

17.45cm

1.88cm 2.08cm 2.29cm 2.50cm

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40

Row distance (m)

Ve

geta

tion

volu

me

(m3 )

54.78 54.78 mm 33vegveg // 105.02 105.02 mm 33

vegveg �� Sobre estimación del 47.80% 54.78 54.78 mm 33vegveg // 105.02 105.02 mm 33

vegveg �� Sobre estimación del 47.80%

Ultrasonidos

LidarLidar

4646

Comparativa lidar Comparativa lidar -- ultrasonidosultrasonidosEstimaciónEstimación del d el volumenvolumen de copade copa


26/10/2010


4747

EstimaciónEstimación densidaddensidad de de follajefollaje con sensor lidarcon sensor lidarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

4848

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

0,70

0,75

0,80

0,85

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40

Vol

um d

e ve

geta

ció

(m3 )

Vveg Lidar R A1 Vveg Lidar C A1 Vveg US A1

Vol

um d

e ca

pçad

a (m

3 )

VC lidar R VC lidar C VC US



26/10/2010


4949

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

Vv

eg

Vveg Lidar C A1 Vveg Lidar R A1 Vveg US A1 Vveg Lidar C A1 Vveg Lidar R A1 Vveg US A1VC lidar C VC lidar R VC US VC lidar C VC lidar R VC US

Vol

um d

e ca

pçad

a (m

3)

Metodología Volumen (m 3) Media (m 3) CV (%)

Ultrasonidos izq 91,05 (+187%) 0,45 a 39,39

Lidar C izq 42,75 (+35%) 0,21 b 50,15

Lidar R izq 31,73 0,16 c 57,37


5050

EstimaciónEstimación densidaddensidad de de follajefollaje con sensor lidarcon sensor lidarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


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5151

Balsari et al., 2008

EstimaciónEstimación densidaddensidad de de follajefollaje con con ultrasonidosultrasonidosCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

5252

POSPOS--PROCESOPROCESOParámetrosParámetros estimadose stimados•• AlturaAltura de de copacopa

•• AnchuraAnchura de de copacopa

•• SecciónSección tranversaltranversal de de copacopa

•• VolumenVolumen de de copacopa

•• SuperfícieSuperfície foliarfoliar totaltotal

•• DensidadDensidad de de áreaárea foliarfoliar

•• ÍndiceÍndice de de ÁreaÁrea FoliarFoliar

•• “Tree area“Tree area density”density”

•• OtrosOtros parámetrosparámetros estadísticosestadísticos

MedianteMediante sensor lidarsensor lidarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


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5353

TiempoTiempo Real Real PParámetrosarámetros estimadosestimados•• AlturaAltura de de copacopa

•• SemiSemi--anchuraanchura instantáneainstantánea

•• SemiSemi--secciónsección transversal inst.transversal inst.

••SemiSemi--volumenvolumen transversal inst.transversal inst.

¿¿PeroPero quéqué hay en hay en esosesosvolúmenesvolúmenes??

•• ¿¿SuperficieS uperficie foliar?foliar?

•• ¿¿DensidadD ensidad de de follajefollaje??


5454



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5555

Mediante sensor lidar Mediante sensor lidar –– Nubes de puntosNubes de puntosCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

5656

Paso 1

Paso 2

Paso 3

Mediante sensor lidar Mediante sensor lidar –– InterpretaciónInterpretaciónCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


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5757

Mediante sensor lidar Mediante sensor lidar –– InterpretaciónInterpretaciónCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

5959

Volum de copa estimado (dm 3)

Pyrus communis Pyrus communis L. L. cvcv ‘‘BlanquillaBlanquilla’’

Mediante sensor lidar Mediante sensor lidar –– Evolución del volumenEvolución del volumenCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


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2

6060

TOP VIEW FRONT VIEW

PROCESOPROCESO::1) 1) EscaneoEscaneo lidarlidar2) 2) DefoliaciónDefoliación3) 3) DeterminaciónDeterminación áreaárea foliarfoliar

1

3

Mediante sensor lidar Mediante sensor lidar –– SuperfícieS uperfície foliarfoliarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

6161

Malus domestica cv ‘Red chief’

Mediante sensor lidar Mediante sensor lidar –– SuperfícieSuperfície foliarfoliarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


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6262

Mediante sensor lidarMediante sensor lidarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

6363

Mediante sensor lidarMediante sensor lidarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


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6464

AplicacionesAplicacionesCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación

•• Junto con sistemas de dosificación variable Junto con sistemas de dosificación variable �� ajuste de ajuste de dosis en tiempo real.dosis en tiempo real.

•• Junto con sistemas de soporte a la toma de decisiones Junto con sistemas de soporte a la toma de decisiones ��ajustes de dosis.ajustes de dosis.

•• Junto con SSNG Junto con SSNG �� elaboración de mapas de vegetación.elaboración de mapas de vegetación.•• Análisis de la evolución de la vegetación en estudios Análisis de la evolución de la vegetación en estudios varios.varios.

•• Junto a sensores radiométricos Junto a sensores radiométricos �� estimación de la salud estimación de la salud de la vegetación.de la vegetación.

6565







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6666

Fluxpro 2 para Fluxpro 2 para cultivoscultivos arbóreosarbóreos

PrototipoPrototipo dosificacióndosificación variable TRvariable TR

6868

Continuous correlation vegetation & sprayingContinuous correlation vegetation & spraying


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6969

rr hh


7070

rr hh



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ProcesadoProcesado de de datosdatos en sensor lidaren sensor lidar

7171

CaracterizaciónCaracterización de la de la vegetaciónvegetación

7272

( ) ( )∑

+⋅−= −

− 2xx

yys 1kk1kk

Semisección transversal

( ) ( )∑

+⋅−⋅= −

− 2xx

yyrV 1kk1kkhCi

Semivolumen de copaPerfilreal

Perfilcontorneado

ProcesadoProcesado de de datosdatos en sensor lidaren sensor lidarCaracterizaciónCaracterización de la d e la vegetaciónvegetación


26/10/2010


7373

Fluxpro 2 para Fluxpro 2 para cultivoscultivos arbóreosarbóreos

PrototipoPrototipo dosificacióndosificación variable TRvariable TR

F

B

F

R

D1

D2

Vs

Vs Vt1 VsEV1

Vs Vt2 VsEV2

Vs Vt3 VsEV3

C

TP

A

Vs

Vs

3.98 3.98 LL // 6.11 L 6.11 L ((--33.42%) 33.42%) ∆∆∆∆∆∆∆∆EficienciaEficiencia = 13.30%= 13.30%

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

38 41 45 49 52 56 59 63 67

Tiempo (s)

Vol

umen

de

veg

eta

ció

n (m

3 )

0 .00

2 .00

4 .00

6 .00

8 .00

10.00

12.00

14.00

16.00

Vo

lum

en d

e ca

ldo

ap

licad

o (m

L)

Vol

ume

n de

ve

geta

ción

(m3 )

Vol

ume

n pu

lve

rizad

o (m

l)

Tiempo (s)

7474

89.16 m3veg

Fluxpro 2 con Fluxpro 2 con ultrasonidosultrasonidos en cv. ‘Conference’en cv. ‘Conference’

DosificaciónDosificación variable en variable en TRTR


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8.09 8.09 LL // 12.90 L 12.90 L ((--37.30%) 37.30%) ∆∆∆∆∆∆∆∆EficienciaEficiencia ≅≅≅≅≅≅≅≅ 1616% %

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40

Distancia (m)

Volu

men d

e v

ege

taci

ón (m

3)

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

9,00

10,00

Cab

al (L/m

in)

Vol

ume

n de

cop

a (m

3 )

Vol

ume

n pu

lve

rizad

o (m

l)

Distancia (m)

7575

54.78 m3veg

Fluxpro 2 con lidar en cv. ‘Conference’Fluxpro 2 con lidar en cv. ‘Conference’


0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

0.900

1.000

1.100

1.200

1.300

1.400

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55

Vegetation Volum (m 3)

Appl

icat

ion

coef

ficie

nt (L

/m3 ve

g)

Volumen de copa (m 3)

Coe

ficie

nte

de a

plic

ació

n(L

/m3 ve

g)

7676

Fluxpro 2: Fluxpro 2: validaciónvalidación de las de las aplicacionesaplicaciones variablesvariables

CoeficientCoeficient d’aplicació consignad’aplicació consignaCoeficientCoeficient d’aplicació consignad’aplicació consigna

Métode de dosificación:

Caudal (L/min)= s (m 2veg) · v (m/s)· i c (Lcaldo / m 3

veg)·60

Objectivo del prototipo:

Mantener i real lo más próximo posible de i consigna



26/10/2010


7777

106 81

524437

452

252

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1.000

1.100

Conventional treatment Variable rate treatment

Trac

er (

g/ha

)

Ground losses Recovery Drift

--16,7%16,7%

--23,6%23,6%

--44,3%44,3%

Fluxpro 2: Fluxpro 2: validaciónv alidación de las de las aplicacionesaplicaciones variablesvariables


7878







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7979

AjusteAjuste de dosisde dosis

8080

AjusteAjuste de dosisde dosis


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uruguay - sensores lidar y otros para la fruticultura de

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