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1. Introducción
Cuidar del estado nutricional de un cultivo es vital para llevar a cabo un adecuado programa de agricultura sostenible; en especial, identificar síntomas de déficit o exceso de fertilización de elementos como el nitrógeno (N), el cual es requerido en grandes cantidades. Su disponibilidad o ausencia es un factor limitante para el crecimiento vegetal en ambientes naturales y agrícolas 1. Colombia es el segundo país de Latinoamérica con el mayor consumo de fertilizantes (499.4 kg/ha), 5.8 veces por encima de la media regional de 84.2 kg/ha cultivable, superando a países como Chile (452.2 kg/ha), Brasil (125 kg/ha), México (54.5 kg/ha) y Argentina (25.4 kg/ha) 2.
El sensado remoto óptico es una herramienta que permite monitorizar características claves como la fertilización, y así desarrollar aplicaciones para la agricultura de cuarta generación. Dentro del sensado remoto, las imágenes satelitales son una alternativa para aplicaciones en esta área con fines de diagnóstico preventivo y optimización de insumos, pero carecen de resolución espacial, espectral y temporal. Así mismo, los sensores aerotransportados o próximos, aunque sean una buena solución, presentan altos costos y complejidad operativa. Aunque, los mecanismos de transporte de sensores han evolucionado rápidamente y sus costos han disminuido; sensores como cámaras multi o hiperespectrales mantienen precios elevados para la región y los pequeños cultivadores, además la integridad de estos sensores puede verse comprometida al colocarlos en plataformas aéreas no tripuladas.
En los últimos años, han surgido en el mercado dispositivos óptico-electrónicos, como los espectrómetros ópticos de bajo costo, ideales para medir firmas espectrales de vegetación (Figura 1). Los espectrómetros ópticos son una gran fuente de información, un nicho de estudio para condiciones de operación en campo abierto, variables meteorológicas y supervisión continua de cultivos, capaces de permitir el desarrollo de análisis cuantitativos para generar bioindicadores espectrales acordes a la geografía y cultivos en ambientes tropicales 3,4.
Fuente: Fabricante Adaptado de 4
Figura 1 (Izquierda) Espectro ejemplo de dosel de un cultivo de caña de azúcar capturado en la campaña de datos de 2018-2019, Parcela 10, surco 1 y Tratamiento 4. (Derecha) Microespectrómetro Ocean Optics STS VIS-NIR empleado para la toma de datos.
El área de la espectrometría óptica para agricultura en Colombia y en general en Sudamérica se considera nueva o poco desarrollada, pero ha tenido una gran acogida en los sistemas productivos que han incorporado la agricultura de precisión 4,5. Las técnicas de espectroscopia óptica tienen un prometedor potencial para detectar el estrés en plantas, a partir de la reflectancia espectral y su relación con las propiedades de la planta antes que esta condición sea evidente 3,4) .
Para desarrollar modelos específicos, de las condiciones tropicales de Colombia, los datos e información espectral deben utilizarse en complemento con las características fisiológicas de las plantas y la información edafoclimática. Así, se pueden aportar herramientas tecnológicas para la detección de tensiones ambientales como deficiencias nutricionales (NPK), déficit o exceso de agua, enfermedades o plagas y en las predicciones de productividad 6.
En Colombia se han realizado estudios para identificar cultivos mediante información espectral satelital, pero no se ha investigado las relaciones que existen entre las propiedades ópticas a escala de hoja, de dosel y su contenido de nitrógeno. Por lo tanto, no se tiene confiabilidad en la extrapolación y aplicación de las técnicas existentes 7. De modo que la agricultura moderna requiere del desarrollo de técnicas de longitud de onda específica ya identificada en la región del NIR 3, la cual se encuentra presente en cada espectro óptico obtenido de las plantas de caña de azúcar. Así pues, se muestra una propuesta para determinar el estado de Nitrógeno de un cultivo de caña de azúcar, la cual está basada en la transformación wavelet de espectros ópticos de los cultivos a nivel de dosel.
2. Metodología
2.1. Diseño experimental
A continuación, se presentan algunos detalles del método experimental. El experimento en campo fue desarrollado con los ciclos de plantilla y primer corte, se diseñó un área de cultivo con la variedad de caña de azúcar CC-011940, en condición de tensión ambiental, generada por la aplicación de diferentes dosis de nitrógeno 4) y equipada con una estación meteorológica Davis Vantage Pro2 (Davis Instruments Corp). Se estableció en la Parcela Experimental Agrícola del Laboratorio de Aguas y Suelos Agrícolas -LASA-, de la Universidad del Valle, localizado al sur del valle del río Cauca, con altura de 979 msnm; latitud 3° 22’ 22.29’’ N, longitud 76° 31’ 49.22’’ O. El diseño experimental controlado para la evaluación de los ciclos de plantilla y soca 1, fue en bloques completos al azar, definidos según la variabilidad espacial del contenido de MO (Figura 2a), con 5 repeticiones y 4 niveles de aplicación de una fuente de nitrógeno (solución UAN-32), dejando las otras variables constantes (fuente de fertilizante, época y método de aplicación).
Los niveles de fertilización se encuentran distribuidos de forma aleatoria en cada bloque, para un total de 20 unidades experimental (UE) de 33 m2, conformada por cuatro (4) surcos de 5 m de largo y espaciados 1.65 m (Figura 2b). Para evitar el efecto de borde entre tratamientos, se dejó un surco entre parcelas. Los niveles de N aplicados fueron los siguientes: (i) T1: no aplicación de N; (ii) T2: 80 kg N/ha; (iii) T3: 160 kg N/ha; (iv) T4: 240 kg N/ha. El nivel T3 corresponde a la dosis comercial (recomendada por cenicaña) usada en el diseño no controlado. Las características de diseño del experimento se encuentran resumidas en la Tabla 1.
Tabla 1 Características del arreglo experimental
| Ítem | Valor |
|---|---|
| Tratamientos | 4 |
| Bloques | 5 |
| Unidades Experimentales (UE) | 20 |
| Número de surcos por UE | 4 |
| Distancia entre surcos | 1.65 m |
| Distancia de borde ancho | 1.65 m |
| Distancia de borde largo | 1 m |
| Ancho de UE | 6.6 m |
| Largo UE | 5 m |
Fuente: Adaptado de 4
Fuente: adaptado de 4.
Figura 2 (a) Mapa de variabilidad espacial del contenido de materia orgánica (MO) del suelo. (b) Distribución de bloques.
2.2 Medidas espectrales
Los datos hiperespectrales obtenidos del experimento corresponden con medidas de reflectancia difusa a escala de dosel, de los cuales se seleccionó la primera campaña de datos de 2018. Para la captura de los espectros se desarrolló un sistema de medición basado en espectroscopia óptica en el rango VIS-NIR. El sistema se configuró para calcular cada espectro de reflectancia con un tiempo de integración de 200 ms y un promedio de cinco lecturas por muestra, realizadas entre las 9:00 h y las 15:00 h, durante la etapa de rápido crecimiento del cultivo de caña de azúcar, en los ciclos de plantilla y primer corte, desde el día 60 después de emergencia (DDE) y después de cosecha (DDC) hasta el día 210 DDE y DDC, respectivamente. Para un total de doce (12) campañas de muestreo.
El sistema de medición utilizado está conformado por un microespectrometro STS:VIS-NIR (ocean optics ver Figura 1), con una resolución óptica de 1.5 nm + 0.05 nm y 1024 pixeles, acoplado a una fibra óptica multimodo optimizada para el rango VIS-NIR, con diámetro de 200 μm y una apertura óptica de 0.22, los datos del espectrómetro son almacenados en una laptop. monitoreo del cultivo precisas y confiables. Es importante que dichas técnicas proporcionen información de las variaciones espaciales y temporales de los parámetros agronómicos o de otros factores que inciden en la producción para gestionar operaciones y funciones de manera eficiente y sostenible en un sistema productivo agrícola.
Dada la importancia del manejo de la fertilización nitrogenada, por los costos ambientales y económicos que representan en un agroecosistema, el diagnóstico del estado nutricional con tecnologías precisas y confiables es importante en zonas aluviales como el valle del río Cauca, que resultan más vulnerables a la contaminación por nitratos provenientes del uso ineficiente de la fertilización nitrogenada en la agricultura 8,9. Estudios, basados en análisis wavelet, han mostrado el potencial para seleccionar características fisiológicas de plantas, como contenido de agua en dosel 10 y foliar 11,12, o contenido de clorofila en hojas 13, entre otras. En el presente trabajo se propone una técnica para extraer información del nivel de fertilización por medio de la caracterización de una de las propiedades espectrales, contenida en una laptop.
El sistema de medición se programó para tomar lecturas continuas durante 30 segundos y recorrer una distancia de 5 m, equivalente al largo de la UE. El sistema cuenta con una unidad en tierra para adquirir los espectros de irradiancia de referencia. Esta unidad en tierra incluye un panel blanco de referencia, con Spectralon como material de difusión y una reflectividad del 99% entre 400 y 1500 nm. El sistema aéreo se ubica a una distancia vertical de aproximadamente 1 m sobre el dosel del cultivo.
La integración de las dos unidades permite medir la reflectancia e irradiancia de referencia al tiempo para: evitar saturación, eliminar el efecto de cambios en las condiciones de iluminación y garantizar que las diferentes mediciones de espectros de reflectancia sean comparables. El sistema también garantiza independencia de efectos atmosféricos, dado que la plataforma aérea opera a baja altitud. Para garantizar la repetitividad y la reproducibilidad de los datos, se tuvo en cuenta los lineamientos de las Normas ISO de la familia 19100 y el IGAC que siguen las recomendaciones de la OGC (Open Geospatial Consortium).
2.3 Método para determinar el nivel de tratamiento de N de un cultivo de caña de azúcar basado en transformación wavelet
La transformada wavelet es una herramienta de procesamiento de señales que ha sido usada con éxito en diferentes ámbitos como la geofísica 14,15, la medicina y la biología 16, el procesamiento de imágenes 17,18 y la fenomenología de plantas 19. En el ámbito del sensado remoto, la transformada wavelet ya ha sido aplicada a datos espectrales ópticos para extraer información pertinente a la fisiología foliar de plantas 11,20,21. Sin embargo, aquí se propone una nueva metodología para, determinar el nivel de nitrógeno presente en un cultivo de caña de azúcar, la cual se basa en la implementación de la transformada continua wavelet (CWT). Con la aplicación de la CWT sobre los datos hiperespectrales ópticos, la información se descompone en un número entero y escalar de componentes wavelet con la misma longitud. La escala de cada componente representa la amplitud del espectro wavelet y en conjunto, representan un número determinado de bandas o escalas diádicas.
Las transformaciones wavelet están disponibles en dos formas, continua y discreta. Aquí se opta por la CWT debido a que cada componente de escala de la CWT es directamente comparable con el espectro de reflectancia óptico inicial en una base de banda a banda y que los datos son fácilmente interpretados con el espectro inicial. La transformada continua wavelet es una operación lineal, que transforma un espectro óptico de reflectancia, f ((), (= {1, 2, …, n} (donde n es el número espectral de bandas del espectrómetro), en un conjunto de coeficientes a varias escalas diádicas por medio de una función wavelet madre. Esta función madre 𝜓(𝜆) es una pequeña onda que tiene valor promedio de cero, la cual puede ser trasladada (shift) y escalada (estirada o comprimida), y que produce una serie de wavelets continuas 𝜓𝑎,𝑏 (𝜆) dadas por la Ec.1:
a y b, son números reales positivos que representan el factor de escala y de traslación, respectivamente. La salida de la CWT es calculada empleando la Ec.2:
Donde 〈𝑓, 𝜓𝑎,𝑏〉 representa el producto escalar entre la wavelet y el espectro de entrada. La salida 𝑊𝑓(𝑎, 𝑏) de un espectro unidimensional corresponde con un escalograma dos-dimensional de potencias wavelet (amplitudes de los productos escalares). Cada elemento del escalograma es una característica de la wavelet o coeficiente wavelet, que caracteriza la correlación entre un subconjunto del espectro de entrada, y una versión escalada y desplazada de la wavelet madre 22. Esta base matemática hace que la CWT sea una herramienta ideal para examinar las características de absorción de anchos variables en diferentes posiciones de longitud de onda del espectro.
El valor de cada elemento del escalograma representa la potencia de cada componente wavelet, la cual mide la correlación entre la wavelet madre (desplazada y escalada) y un segmento del espectro de reflectancia, es decir que refleja la similitud de la forma del espectro local con una base particular wavelet. Los componentes bajos, de escala del escalograma, capturan características de absorción de detalles espectrales finos y los componentes altos de escala emulan el continuo general del espectro de reflectancia 23,24.
La representación diádica wavelet es una transformación que descompone una señal continua en un conjunto de componentes espectrales, los cuales aparecen a escalas de (2𝑗)𝑗𝜖ℤ. Por simplicidad, la escala 2𝑗, se denominará escala-j. Así pues, la transformación diádica wavelet es la discretización, a lo largo del eje de escala, de las transformaciones continuas wavelets definidas por J. Morlet y A. Grossman25.
A los datos hiperespectrales del cultivo de caña de azúcar detallado en la sección 2.1, se les realiza la transformada continua wavelet, usando como wavelet madre la función Ricker, la cual representa la absorción debida a características fisiológicas como contenido de agua, nutrientes o clorofila (15. El espectrograma resalta en qué rango del espectro VIS-NIR puede verse una variación. La Figura 3 muestra como ejemplo el escalograma del espectro de reflectancia de la Figura 1.
Fuente: elaboración propia
Figura 3 Escalograma del espectro óptico de reflectancia difusa de la Figura 1.
A continuación, se listan los pasos empleados en la metodología de la descomposición wavelet:
Cada espectro de reflectancia, que contiene información en el rango de 450 nm a 1000 nm, se descompone en un conjunto de componentes de n escalas (8 escalas para el caso aquí analizado).
Se selecciona la escala 8 porque muestra información en la longitud de onda de ~760 nm, longitud de onda importante en la correlación con la concentración de contenido de nitrógeno foliar en los cultivos de caña de azúcar 3.
De cada escalograma se extrae la escala 8 (Figura 4) y se determina el valor máximo de la potencia del espectro, realizando un ajuste lorenztiano o voigt.
Fuente: elaboración propia
Figura 4 (Arriba) Ejemplo de escalograma del espectro óptico de reflectancia difusa del dosel de un cultivo de caña de azúcar correspondiente a la Parcela 1, surco 1. Tratamiento 1. (Abajo) Información obtenida de la escala 8, del escalograma de la izquierda. La escala 8 representa la de mayor amplitud.
3. Resultados
La metodología descrita en la sección 3 fue probada con el conjunto de datos foliares tomados el 23/08/2018 correspondiente a 802 espectros ópticos. Empleando el análisis wavelet para los espectros de las parcelas pertenecientes al Tratamiento 1, se obtiene la Figura 5. Aquí se muestra la distribución de los valores del pico máximo de longitud de onda, para cada espectro de reflectancia en la escala-8. Para el caso del Tratamiento 1, los picos máximos se encuentran agrupados en torno de la longitud de onda de 760.4 nm, con una desviación estándar (() de 0.23 nm. Los resultados para los otros tratamientos son los siguientes: para el Tratamiento 2, (p = 760.3 nm, 𝜎= 0.21𝑛𝑚; para el Tratamiento 3, (p = 760.4 nm, 𝜎= 0.44𝑛𝑚 y para el Tratamiento 4, (p = 760.5 nm, 𝜎= 064𝑛𝑚). Este resultado refuerza la importancia el pico de absorción en 760 nm, previamente reportada en la literatura.
Fuente: elaboración propia
Figura 5 Agrupación de la información correspondiente al pico de longitud de onda de la señal de absorción espectral de la escala-8, y la magnitud del pico, obtenida por medio de un ajuste Voigt de la señal de escala.
De la implementación de la metodología propuesta, se obtiene también la información para la amplitud máxima de la potencia wavelet de la escala-8 (Figura 5) para el Tratamiento 1. Este procedimiento se extiende a los espectros de los conjuntos de datos de los Tratamientos 2, 3 y 4. Para cada tratamiento se realiza el promedio de todos los espectros de la escala-8, obteniendo los resultados mostrados en la Figura 6. Los valores máximos de la potencia wavelet del promedio de cada tratamiento son plasmados en la Figura 7.
Fuente: elaboración propia
Figura 6 Valor promedio de escala-8 para cada tratamiento de nitrógeno, correspondiente a los datos analizados de espectros de dosel del cultivo de caña de azúcar. (Figura insertada) Visualización de los tratamientos en torno del valor de 760 nm.
Fuente: elaboración propia
Figura 7 Valores promedio de potencia wavelet para cada tratamiento de nitrógeno de los datos analizados por la metodología aquí propuesta.
Para el Tratamiento 1 la potencia máxima wavelet (PMW) es de 4.42 u.a. (unidades arbitrarias) con un error estándar (𝜎𝑥) de 0.104 u.a.; para el Tratamiento 2, PMW = 4.185 u.a., (𝜎𝑥) = 0.106 u.a.; para el Tratamiento 3, PMW = 3.393 u.a., (𝜎𝑥) = 0.106 u.a. y para el Tratamiento 4, PMW = 4.265 u.a., (𝜎𝑥) = 0.093 u.a. La línea continua azul en la Figura 7, corresponde con el ajuste lineal entre los tratamientos 1 al 3 y el pico máximo del espectro de absorción (PMW). La correlación para estos tres valores es de 0.91. Cabe recordar que, el tratamiento 1 corresponde con 0 nivel de nitrógeno (sin fertilización), que el valor óptimo (recomendado por cenicaña) se corresponde con el tratamiento 3, mientras que el tratamiento 4 corresponde con saturación del cultivo con nitrógeno. Es importante recalcar que el exceso de nitrógeno en una planta es tan nefasto como la ausencia de este. El límite para definir el tratamiento óptimo (línea discontinua roja de la Figura 7) se determina a partir del valor del error estándar para los valores de la amplitud de la potencia wavelet, que en promedio corresponde con un valor de 0.10 u.a.
Tomando el criterio de cuatro veces sigma por debajo del tratamiento 2 y cuatro veces sigma por encima del tratamiento 3, se determina un límite (línea roja Figura 7) que demarca dos zonas de fertilización, por encima de la línea roja el cultivo presenta deficiencia nutricional, mientras que por debajo de la línea roja el cultivo se encuentra con óptima fertilización.
4. Conclusiones
La transformada continua wavelet permite extraer información de absorción espectral que corresponde con indicadores fisiológicos de un cultivo de caña de azúcar, en particular se encontró una correlación de 0.91 entre los valores de potencia wavelet y tratamiento para la longitud de onda de 760.5 ( 0.5 nm. La metodología aquí propuesta, permite clasificar si un cultivo de caña de azúcar tiene una óptima fertilización, por medio de datos hiperespectrales tomados por sistemas aéreos que capturan la información de dosel de un cultivo. Este procedimiento permite analizar grandes cantidades de información espectral en poco tiempo y eficientemente, así mismo dicho procedimiento puede ser implementado in situ para otorgar un resultado en tiempo real, para tomar medidas correctivas y preventivas del manejo, en cuanto a la fertilización, de un cultivo de caña de azúcar. Este tipo de metodologías y medidas aéreas permiten abarcar extensas zonas cultivadas para así implementar un sistema de agricultura de cuarta generación.
