Agrivoltaica y drones: cómo monitorizar la producción agrícola bajo los paneles solares

Introducción

Por agrivoltaica se entiende el uso de un terreno con un doble objetivo: producir energía fotovoltaica, gracias a la instalación de paneles solares, y llevar a cabo una actividad agrícola. Las ventajas de una instalación agrivoltaica varían según el cultivo elegido. Por ejemplo, en el caso del tomate, la instalación de paneles garantiza una mayor sombra que reduce los efectos negativos de las temperaturas extremas; otro ejemplo es el arroz, un cultivo que requiere mucha agua y que podría beneficiarse de las zonas de sombra con un efecto «refrescante».

Se trata de una solución innovadora que permite combinar la producción de energía eléctrica con la producción agrícola, lo que podríamos considerar un enfoque beneficioso para ambas partes para el agricultor. Sin embargo, la introducción de una cobertura parcial de paneles solares modifica de forma significativa las condiciones microclimáticas del campo: radiación solar disponible, temperatura del suelo, humedad y distribución del agua.

Para comprender y optimizar estos efectos, los drones permiten recopilar datos de alta precisión sobre el estado fisiológico de los cultivos y sobre las variaciones microclimáticas generadas por la presencia de los paneles, ofreciendo así un apoyo concreto para las decisiones agronómicas.

El dron: los ojos al servicio del técnico y del agricultor

Un dron equipado con sensores RGB y cámara térmica es una herramienta decisiva para analizar en profundidad el estado de la instalación agrivoltaica (Figura 1). Mediante vuelos programados, iDrone es el servicio de Agrobit que permite adquirir información valiosa de forma rápida y con gran precisión. Las imágenes recopiladas durante el vuelo se procesan con software dedicado y algoritmos desarrollados por el equipo, generando como resultado mapas temáticos útiles para el seguimiento tanto de la plantación arbórea como del sistema energético.

Fig.1: Huerto de cítricos en una instalación agrivoltaica experimental (CIHEAM Bari).

Gracias a este enfoque, el agricultor no tiene que limitarse a observar el campo «a simple vista», sino que puede contar con un análisis objetivo y detallado basado en datos medibles.

En concreto, iDrone permite:

• Monitorizar el desarrollo de los cultivos bajo los paneles solares, evaluando las diferencias de vigor y crecimiento entre las zonas a pleno sol y las zonas sombreadas;
• Detectar precozmente el estrés hídrico o térmico, fundamental en un contexto agrivoltaico donde las condiciones ambientales son heterogéneas;
• Crear mapas temáticos que respaldan decisiones agronómicas específicas, como el riego y la gestión de recursos por zonas.

Estudio RGB y térmico a través del modelo 3D

El caso de estudio es un huerto de cítricos cultivado en el sur de Italia, con una instalación fotovoltaica presente simultáneamente en algunas hileras. En concreto, los paneles están montados a una altura de unos 4 metros y cubren la zona central del huerto. Esta información preliminar es esencial para el análisis de los datos. Al tratarse de una plantación arbórea, es fundamental centrarse en la correcta extracción de datos de la copa. Las imágenes RGB permiten crear un ortomosaico en color real a partir del cual se puede apreciar la heterogeneidad de la instalación y, durante el procesamiento de las imágenes aéreas, también se construye la nube de puntos 3D, es decir, un gemelo digital, del campo. La Figura 2 muestra una perspectiva 3D del huerto de cítricos, con una excelente profundidad de puntos, esencial para las evaluaciones bajo los paneles fotovoltaicos.

Fig.2: Modelo tridimensional del huerto de cítricos.

Gracias a algoritmos específicos, es posible extraer la copa vegetada (Figura 3a) de cada cítrico y calcular sus parámetros biométricos, incluso para las plantas que se encuentran bajo los paneles. Por datos biométricos en agricultura se entiende toda la información medible y cuantificable relativa a las características físicas, fisiológicas o de comportamiento de las plantas, por ejemplo: densidad (Figura 3b), altura y grosor (Figura 3c) y volumen de la copa (Figura 3d) a partir de imágenes RGB, y temperatura media a partir de imágenes térmicas (Figura 3e).

Fig.3: Nube de puntos 3D RGB de la copa (a), densidad de la copa (b), altura y grosor de la copa (c), volumen de la copa (d), nube de puntos 3D térmica de la copa (e).

Al espacializar estos datos, extraídos planta por planta de forma automatizada mediante algoritmos de visión artificial e IA, es posible obtener dos índices en particular:

• TRV (Tree Row Volume): representa el volumen de la copa por hectárea, es decir, cuantifica la cantidad de biomasa presente en una hectárea de parcela. En la Figura 4 se muestra el dato de cada planta de la que se ha extraído previamente la copa. Gracias a las técnicas de espacialización de datos, es posible obtener un mapa de zonificación (Figura 5). La importancia de este mapa radica en ofrecer una visión general del campo de un vistazo y constituye la base para elaborar mapas de prescripción. El objetivo principal es optimizar la distribución de insumos y estimar la densidad vegetativa.

Fig.4: Análisis puntual del TRV (Tree Row Volume) por planta de cítricos.

Fig.5: Mapa del índice TRV (Tree Row Volume) de un huerto de cítricos en agrivoltaica.

• CWSI (Crop Water Stress Index): mide el estado de estrés hídrico de los cultivos, derivado principalmente de la temperatura foliar en relación con la del aire. También en este caso, la Figura 6 identifica el estrés hídrico planta por planta. El valor individual se espacializó después para obtener un mapa del campo (Figura 7). El objetivo es evaluar las necesidades de riego y gestionar el agua de forma más eficiente.

Fig.6: Análisis puntual del CWSI (Crop Water Stress Index) por planta de cítricos.

Fig.7: Mapa del índice CWSI (Crop Water Stress Index) de un huerto de cítricos en agrivoltaica.

Conclusiones

El estudio realizado ha permitido obtener un análisis detallado del huerto de cítricos dentro de la instalación agrivoltaica, profundizando en las características de la copa de las plantas, incluso bajo los paneles fotovoltaicos. Esto ha sido posible gracias al uso de drones para la adquisición de datos a baja altura, capaces de generar modelos 3D de la parcela, que permiten superar las dificultades del análisis 2D o por satélite, que no permitiría analizar los cultivos bajo los paneles. Los mapas generados son fundamentales para que el agricultor tome decisiones informadas e intervenga de forma específica. En este caso de estudio, en el que hay presentes distintas variedades de cítricos en diferentes fases de crecimiento, se pudo poner de manifiesto que, en la zona más al norte del campo, se manifiesta un elevado estrés hídrico y también un bajo vigor de la copa. En la zona donde están instalados los paneles fotovoltaicos, la situación es predominantemente de vigor medio y un nivel medio de estrés hídrico. Más en detalle, hay algunos puntos con plantas de vigor claramente escaso y elevado estrés. Por el contrario, la zona más a la derecha del campo es la que presenta las mejores condiciones. El equipo de Agrobit sabe que las instalaciones agrivoltaicas representan una gran oportunidad para los agricultores. Por ello, gracias al servicio iDrone, podemos apoyar tus decisiones agronómicas y mejorar el uso de los recursos en el campo. Gracias al CIHEAM de Bari por su disponibilidad para realizar el levantamiento en su instalación agrivoltaica experimental.