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TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TUXTLA GUTIÉRREZ INGENIERÍA ELECTRÓNICA MATERIA: TALLER DE INVESTIGACIÓN II

TRABAJO A REALIZAR: DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN DRONE PARA LA APLICACIÓN EN LA DETECCIÓN DE PLAGAS Y FUMIGACIÓN EN EL CULTIVO DE CAFÉ EN EL ESTADO DE CHIAPAS.

ALUMNOS: DIAZ VILLAGRAN JHONNY ALBERTO GÓMEZ RAMOS MARISELA GUADALUPE RAMIREZ MOLINA BRYAN MARTINEZ VERDE ANTONIO DE JESÚS WETZEL ARRAZATE ABI ERNESTO ASESOR: DR. RUBÉN GRAJALES COUTIÑO

TUXTLA GUTIERREZ CHIS. 03 DE AGOSTO DEL 2018

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1. INTRODUCCIÓN

A finales del siglo XIX, gran parte de la industria dedicada a fines bélicos se dedicó al desarrollo e implementación de tecnología agropecuaria. Los agrónomos y científicos del suelo habían desarrollado mejores sistemas y técnicas de fumigación, como lo había sido la fumigación aérea que permitía abarcar una mayor área de fumigación en menor tiempo que la fumigación manual. (Enkerlin, et al. 1997). Actualmente existen nuevas herramientas que están teniendo cada vez más auge, como el uso de drones para fumigación (López, P. 2015); los cuales ayudan a las personas dedicadas al área agropecuaria a ahorrar tiempo, dinero y mano de obra humana para realizar dicha tarea, además de poder tener un mejor control del fumigado. Una nueva tendencia en el mercado ha sido la fumigación aérea a través de drones, la cual cuenta con bastantes beneficios como la optimización de los tiempos de esta tarea, ahorro de costos y una mayor cobertura en diversos tipos de terrenos, así como plantaciones. Lo anterior es debido a que los drones pueden llegar a las áreas más difíciles, sin dañarlas. En tan sólo 15 minutos un drone puede fumigar una hectárea. Se logra un mayor rendimiento de los productos utilizados ya que se pueden tener cargas de 10 litros, con un casi nulo desperdicio y asegurando una penetración por la potencia con las que son lanzadas las gotas del producto, gracias al aire que producen las hélices mismas del drone (Agrodrone, 2016). Como se ha descrito, ya existen drones dedicados al área de fumigación. Sin embargo, no se ha hecho a investigación necesaria para que esta tecnología esté al alcance de todos y/o pueda ser mejorada. “Actualmente existen muchos grupos a nivel mundial que trabajan con drones aéreos, pero se basan principalmente en desarrollos con trayectorias pre configuradas o con mando a distancia. Son muy pocas las investigaciones orientadas a confiarle completamente la tarea al vehículo y que por sí mismo decida cómo resolverla de la mejor manera” (Torres, 2017). Este trabajo se basa en una investigación a fondo para la elaboración del diseño y la construcción de un drone fumigador que cumpla con los parámetros y características que satisfagan nuestras necesidades cumpliendo su principal objetivo.

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RESUMEN El control de plagas en cultivos de café resulta costoso y a veces negativo para el cultivo. Los avances de los últimos años en materia de control y automatización han apoyado la aparición de la agricultura de precisión (AP), para intervenir en la zona afectada del cultivo en el momento adecuado y preciso. El principal aporte presentado en este protocolo de investigación consiste en el diseño y construcción de un drone capaz de escanear un área determinada en tiempo real las líneas de cultivo e identificar las plantas afectadas por una plaga y posteriormente realizar el proceso de fumigación. La estrategia a seguir que se propone se separa en dos etapas. La primera consiste en el escaneo en tiempo real para identificar el cultivo sano del cultivo infectado. Para esto: a) se aplican métodos para la segmentación y Umbralizacion diseñados para identificar plantas; b) analizar la salud de la planta mediante una cámara térmica. La segunda etapa consiste en el desplazamiento del dron hacia la zona afectada para proceder con el proceso de fumigación.

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2. ANTECEDENTES 2.1 Café El café es un grano que se produce en México desde hace más de 200 años, según consta en documentos que hablan de la producción en el país a comienzos del siglo XIX. Una fuente incluso sostiene que la producción en México comenzó en el siglo XVIII cuando los primeros cafetos procedentes de Martinica se introdujeron al país.

Fig. 2.1 Producción Mundial de café en 1886-1887

2.1.1 El siglo XIX: la llegada y el despegue de la producción cafetalera mexicana No se tienen datos precisos sobre la introducción del café en México, sin embargo, algunos autores apuntan que esta sucedió alrededor del año 1740, cuando colonos franceses introdujeron las plantas de café al país. Otra versión indica que se introdujo por el año 1790 en la ciudad de Córdoba por don Juan Antonio Gómez, que por algún tiempo fue el único productor, a quien más tarde se le sumó don Bernardo Herrera y luego otros más, de tal forma que para 1826 ya se superaban las quinientas mil plantas. Hay evidencia de la producción de café en 1792, cuando se emitió una Orden Real del Gobierno Español que eximió de impuestos a los utensilios para café que se llevaran hacia la Nueva España. Los primeros datos que se tienen de su producción datan de 1800 en Oaxaca, donde se registraron más de nueve mil cafetos. Ya cercanos al año 1810 se tienen reportes de actividad cafetalera en Veracruz, en los municipios de Antigua, Jalapa, Coatepec, Teocelo y otros municipios aledaños. De

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ahí, dice la versión más aceptada, se expandió en dos rutas, una hacia el norte hasta llegar a Chicontepec y después pasar a Hidalgo y San Luis Potosí, y otra hacia el sur con rumbo a Huatusco, Córdoba y Orizaba, de donde se extendió después a estados del resto del golfo de México. De manera particular se identificó que de Córdoba se llevaron cafetos a Morelos, donde algunos hacendados los introdujeron en el Valle de Cuautla, al tiempo que se impulsó su producción en Tabasco y Yucatán. Hubo dos rutas más que siguió el café en su expansión a lo largo del país: una fue la introducción al Estado de Chiapas cerca del año 1847 desde Guatemala, país donde ya se desarrollaba de manera importante y cuya introducción representó una fundamental contribución para dinamizar la economía de aquella región; la segunda fue la introducción de semillas de café directamente traídas de Arabia a Michoacán, alrededor del año 1828, por el general Mariano Michelena, lugar desde donde se extendió hacia el norte de las actuales regiones cafetaleras en Colima, Jalisco y Nayarit. Existen también registros de exportaciones de café en los años 1802 y 1804 en las estadísticas de comercio exterior de Lerdo de Tejada, por cantidades de 4.360 y 12.066 quintales, respectivamente (Akaki, 2013). 2.2 Pesticidas Algunas investigaciones han mostrado que el 50% de las intoxicaciones y el 75% de los casos de muerte por pesticidas suceden en países de la región tropical, a pesar de que se aplican solamente el 15% de los pesticidas utilizados a nivel mundial. La OMS ha clasificado los plaguicidas según su toxicidad aguda, para advertir a los agricultores el grado de peligrosidad: Algunas investigaciones han mostrado que el 50% de las intoxicaciones y el 75% de los casos de muerte por pesticidas suceden en países de la región tropical, a pesar de que se aplican solamente el 15% de los pesticidas utilizados a nivel mundial. 2.2.1 Causas de la Aparición de las Plagas. Se hace necesario analizar cuáles factores diferencian a los ecosistemas naturales de los ecosistemas artificiales (cultivos agrícolas, plantaciones forestales, fincas de ganado), para tratar de entender las causas de la aparición de las plagas. Algunos de estos factores se señalan a continuación: Para suplir sus necesidades alimenticias, de vestido y vivienda, el ser humano ha transformado áreas de vegetación natural, de gran complejidad estructural, en áreas uniformes de cultivos que, en ciertos casos, pueden alcanzar centenares de hectáreas plantadas con un solo tipo de cultivo. En el monocultivo se presenta una sobreabundancia de alimento, muy concentrado físicamente - mientras que en la naturaleza el alimento es más escaso y está más espaciado-; tal disponibilidad del recurso permite a un organismo herbívoro o aun patógeno alcanzar niveles epidémicos, de plaga.

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En conexión con la simplificación de los ecosistemas naturales, se ha eliminado la vegetación silvestre que, según se ha documentado en algunos casos, sirve como fuente de alimento o refugio a los enemigos naturales (parasitoides y depredadores) de las plagas, por lo que la densidad de éstos disminuye y, de manera concomitante, aumenta la de la plaga. (Brechelt, et al. s.a.) La Organización Mundial de la Salud estima que entre tres y cinco millones de personas se contaminan cada año en todo el mundo con pesticidas (OMS/OPS, 1993). Estos resultados sólo toman en cuenta los antecedentes registrados de notificación de intoxicación. Cuando se considera que, por cada caso registrado, hay al menos cincuenta no registrados, estas cifras aumentan a por lo menos 150 millones de intoxicaciones por año, un valor cercano a estadísticas encontradas en algunos estudios epidemiológicos realizados en países en desarrollo (Levien y Doull, 1993); (Jeyaratnam 1990), estimaron que estas cifras podrían alcanzar los 25 millones de personas por año solamente en los países en desarrollo). La gravedad del problema es innegable, especialmente en los países en desarrollo donde, a pesar de que sólo se usa un 20 por ciento de todos los pesticidas del mundo, se produce el 70 por ciento de todas las intoxicaciones (OIT 1997). En el año 2003, el Sistema Nacional de Información Tóxico Farmacológica de Brasil (SINITOX 2003) registró aproximadamente 8.000 casos de intoxicación por pesticida en el país, un 75% de los cuales se debió a exposición a pesticida agrícola. Cuando se aplica el factor de corrección mencionado anteriormente (por cada caso registrado, hay 50 no registrados), la cantidad aumenta a 400 mil casos por año, incluyendo dos mil muertes, en todo Brasil. Esta estimación es alarmante, especialmente cuando se observa que desde 1997 a 2005 el gasto total en pesticida en el país subió de US$ 2.200 millones a US$ 6.500 millones por año, elevando al país desde el séptimo al tercer lugar en el sistema de ranking de consumidores de pesticidas en el mundo (ANVISA, 2006). Sin embargo, según el Sistema Nacional de Información Tóxico Farmacológica de Brasil (SINITOX, 2003) aproximadamente el 30% del total de casos de intoxicación debidos a pesticida agrícola actualmente en uso en este país tiene origen ocupacional, haciendo de esta la segunda principal causa de morbilidad por estos agentes (la primera causa principal es el suicidio). Los pesticidas empleados en agricultura son responsables del 31% de todos los casos de intoxicación mortal en el país, convirtiéndolos en el grupo más letal de todos (2,76%) los agentes tóxicos (SINITOX 2003). Este hecho deriva en un aumento en la cantidad de herbicida utilizado por área de soya plantada, según las estadísticas proporcionadas por el Departamento de Agricultura de los EE.UU., en un porcentaje de aproximadamente 250% en sólo tres años (desde 1996, el año en el cual se comenzó a plantar soya RR®, hasta 1998). Este hecho es también responsable, actualmente, de que la soya RR® ocupe aproximadamente un 90% del área total destinada al cultivo de la soya en los

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EE.UU. y que el Glyphosate corresponda al 94% del consumo de todos los pesticidas utilizados en el cultivo. (Peres, et al. s.a.) Esto significa que se forma una masa sobrante de obreros sin destino conocido, porque el desmantelamiento de los cultivos tradicionales, que propició una ocupación estable de la tierra, se hizo sin alterar la estructura de la propiedad. En su lugar, una nueva agricultura moderna basada en producción pequeña que sería también capaz de garantizar una ocupación estable de la tierra no ocurrió. Como consecuencia, las posibilidades de empleo se redujeron, debido al crecimiento de la industria, y la urbanización de la población empleada en el uso de la agricultura aumentó, resultando en la expulsión de los trabajadores rurales. (Benjamin, 1998). 2.3 Sistemas de riego 2.3.1 Sistemas de temporal extensivos Los sistemas de temporal extensivos con barbecho o descanso largo, forestal o arbustivo incluyen la milpa de roza, tumba y quema (RTQ). En este sistema el maíz se cultivaba durante un periodo de dos a cinco años, después de los cuales se dejaba descansar el terreno por periodos largos —de diez a cien años— para que la vegetación natural se regenerara. Primero se realizaba la roza: se abría un claro dentro de la vegetación selvática cortando los árboles pequeños y arbustos a unos 15 o 20 centímetros del suelo. A continuación, se tumbaban los árboles gruesos, dejando troncos (tocones) de 15 a 50 centímetros de altura. Cuando se secaba la vegetación tumbada se hacía la quema para abrir el espacio de siembra. Los tocones de los arbustos y árboles comenzaban a retoñar, algunos incluso antes del momento de sembrar, lo que se calculaba que fuera tres semanas después de la quema. De este modo, el funcionamiento de la milpa implicaba la conservación de la vegetación natural. 2.3.2 Sistemas intensivos con descanso intermedio: arbustivo o en herbazal Estos sistemas se parecen a los de roza, tumba y quema, pero sin la tumba, pues se sembraba en sitios sin grandes árboles. El periodo de uso era semejante al de descanso o un poco más largo. No se removía el suelo, salvo al sembrar en hoyitos o al escardar mediante una especie de rasguño hecho con el mismo instrumento. No se realizaban obras especiales de irrigación, pero a veces se hacían terrazas u otras obras para retener la humedad de la lluvia. Se usaban como instrumentos variantes de la coa de hoja y el hacha de piedra para rozar y escardar. Presentaban uno o dos ciclos anuales. Uno dependía del temporal y el otro de las lluvias invernales de la vertiente del Golfo de México, los conocidos “nortes”. En estos casos, la milpa de verano (xopamilli) se sucedía con la de invierno (tonalmilli), para la cual la vegetación se rozaba, pero no se quemaba, a fin de evitar pérdida de humedad. 2.3.3Sistemas intensivos de humedad o riego

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Los sistemas intensivos fueron los más refinados de la época prehispánica. Algunos de ellos, como las chinampas, son considerados entre los más intensivos del mundo. Implicaron grandes esfuerzos para ampliar los límites impuestos por la Naturaleza: se hicieron presas para permitir el riego, se modificó el contorno de la tierra para conservar y encauzar la humedad y el riego, se crearon diferentes métodos de asociación y rotación de cultivos para mantener o mejorar la fertilidad del suelo, y se adicionaron fertilizantes orgánicos (estiércol humano, guano de murciélago, residuos, lodos, plantas acuáticas, cenizas). Se emplearon almácigos, deshierbes, aporques, podas y desahijes como métodos agrícolas. Los instrumentos básicos utilizados en estos sistemas eran diversos tipos de coas: uictli de hoja, uictli axoquen con mango zoomorfo y uictli a manera de pala. (Aguilar, et al. s.a.) 2.4 Drone Desde los inicios de la logística militar se ha buscado la mejor forma de cubrir la necesidad de proveer suministros, mediante la innovación de los procesos logísticos. De esta manera han existido infinidad de métodos para su mejora, que van desde carretas, bicicletas, motocicletas hasta camiones, aviones, buques entre otros, pero dado el momento actual de integración global, todo debe de tener un crecimiento al ritmo de la globalización del mercado, incluyendo a la logística comercial. Por ello se han encontrado nuevos procesos de distribución, obteniendo una mejora continua, usando modelos de innovación, ejemplificando, Almacenes automatizados que incluyen software para su administración y hardware para la medición de productividad. Sin embargo, se ha vuelto obsoleta una de las piezas más importantes de este engranaje, el TRANSPORTE LOGÍSTICO, es aquí donde entra la revolución tecnológica que incluye al “dron”. El dron como lo conocemos hasta ahora, nos ayuda a realizar diferentes tareas recreativas, tales como tomar fotos panorámicas, videos desde alturas inalcanzables por el ser humano, hasta ser utilizado como un arma de combate militar, o incluso llevar internet a lugares donde no se tiene acceso a este recurso, en palabras de Mark Zuckerberg “Nadie ha construido antes un avión no tripulado que vuele durante meses, así que necesitamos afinar cada detalle para lograrlo” (La Vanguardia, 2017), Con este antecedente, nos damos cuenta que el Drone no solo tiene la funcionalidad de hacer estas actividades, sino que tiene habilidades de transportar suministros. (Martínez, s.a) En el sector de la fotografía los UAV tienen un amplio mercado. Por ejemplo, en el recuento, en la realización de fotografías y vídeos publicitarios, en los campos de golf, hoteles etc. (Mouden, s.a.) 2.4.1 Drone Fumigador Una aeronave no tripulada se puede utilizar para la distribución de pesticidas, fertilizantes y aditivos con la finalidad de mejorar la calidad del producto, pueden

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transmitir fotos y video en tiempo real para monitorear el estado de los cultivos. (Herwitz, 2002). En Japón el uso de aviones no tripulados en la agricultura se realiza desde hace más de 2 décadas, por ejemplo, Yamaha comercializa helicópteros no tripulados que actualmente controlan 35% de las plagas en campos de arroz. La agricultura de precisión que pretende obtener una mayor eficiencia y sustentabilidad se alimenta de sistemas de referencia geográfica y mapeo de los cultivos cuyas medidas se pueden adquirir por medio del uso de aeronaves no tripuladas, entre sus principales funciones podemos tener: (Moltoni, 2015 Con las consideraciones que se han presentado se puede ver la necesidad de drones para diversas aplicaciones comerciales, entre las más importantes se puede mencionar el monitoreo de terrenos y la fumigación en zonas inaccesibles como aplicaciones comerciales para el drone agrícola. 2.5 Cámaras infrarrojas Hoy en día, casi todas las cámaras infrarrojas contienen detectores cuyo conjunto es denominado FPA (Focal Plane Array, es decir arreglo de plano focal). El número de detectores define el tamaño de las imágenes (número de píxeles). Hay dos tipos de detectores: los detectores cuánticos, generalmente refrigerados, y los microbolómetros, no refrigerados. Los primeros son foto detectores acoplados a un substrato que hace la salida eléctrica de la lectura del píxel. (Balageas, s.a.) 2.5.1 Tecnología infrarroja En el año 1800 el astrónomo y músico alemán Frederick William Herschel hizo el descubrimiento de la radiación mientras realizaba un experimento en el que estudiaba las propiedades de las bandas que conforman el espectro de la luz solar. Descompuso la luz solar con un prisma y midio la temperatura en cada uno de los colores resultantes de esta descomposición. Durante este experimento descubrió que existía una banda inmediatamente contigua a la banda roja del espectro y que aquí el termómetro marcaba la mayo temperatura, entonces concluyo que se trataba de una luz invisible al ojo humano. Alrededor de 1880 Samuel P. Langley Inventó el primer detector de radiación infrarroja llamado bolómetro, que captaba la radiación por el aumento de temperatura producido en un cuerpo absorbente de calor. Durante la segunda guerra mundial y la guerra de corea, las propiedades de la radiación infrarroja se usaron principalmente en temas militares con la invención de misiles guiados por infrarrojo. En 1958 la empresa AGA (actualmente FLIR Systems) desarrollo la primera cámara térmica para aplicaciones militares, esta cámara es muy útil porque tiene la

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capacidad de producir una imagen clara en la total oscuridad y a través de la niebla, étc. (Serrano & Núñez, 2011) 3. ESTADO DEL ARTE El estado de Chiapas presenta como principales actividades económicas el turismo, comercio, prestación de servicios, manufactura, ganadería, agricultura y la pesca. La agricultura se ha considerado una práctica con un auge importante en zonas rurales y siendo Chiapas el mayor productor de café en México (INEGI, 2016). La agricultura representa el 8% del producto interno bruto (PIB) de Chiapas y genera empleo para el 40% de la población económicamente activa en ese estado. Chiapas es el estado con la segunda población más marginalizada en México, donde las pequeñas localidades rurales dependen exclusivamente de las actividades agropecuarias. (Janssen, et al. 2015). La agricultura propende por la seguridad alimentaria a futuro, razón por la cual se está en la búsqueda de tecnologías modernas que ayuden a mitigar la falta de atención de ciertas particularidades de los cultivos que generan gastos innecesarios en el monitoreo de los mismos (González, et al. 2016). Los drones son utilizados en diferentes sectores y una aplicación con más potencial para estos es la agricultura de precisión; de esta derivan varias actividades principales como son el uso óptimo de fertilizantes, detección temprana de enfermedades y plagas en cultivos, supervisión de áreas fumigadas, indicadores de calidad en cultivos. Los riegos, tratamientos sanitarios y fertilizaciones se realizan en las zonas afectadas con base a la información obtenida en tiempo real. Existen drones que realizan estas actividades; sin embargo, del 100% de estos solo una parte tiene cámara para realizar el conteo de plantas y de estos, menos de la mitad realizan otras actividades conjuntas (Acosta & Mendoza, 2016). Gracias al poderoso avance de los drones en la agricultura para obtener información de los cultivos, ahora no es necesario recorrer todo el campo personalmente para recolectar ésta. Los drones obtienen esta información de forma virtual usando herramientas tecnológicas como cámaras, sensores, GPS; siendo de gran ayuda en el ahorro de tiempo para los agricultores y de dinero al poder detectar de forma eficiente problemas antes de que estos afecten gravemente el cultivo. Esta eficiencia tiene una importancia ambiental y económica gracias a la ayuda que aporta a la siembra, cosecha y a los procesos de riego y fumigación. La agricultura de precisión utiliza la fotogrametría multiespectral basada en espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR, por sus siglas en inglés), permitiendo la obtención de las enfermedades, el vigor, el estrés por sequía y la productividad de las plantaciones. El dron, la cámara multiespectral y el software para procesamiento de las imágenes son los elementos principales para crear la tecnología de agricultura de precisión (Jiménez, E. 2016). Entre sus principales herramientas también se encuentran el GPS (posicionamiento global satelital), imágenes aéreas

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para evaluar las diferentes variables de cada parcela, sensores láser en tierra que miden el nivel del terreno, además de que el país debe contar con un buen sistema de información geográfica (González, et al. 2016). El uso de drones presenta una revolución en el campo de la teledetección, flexibilizando y personalizando el momento y lugar para la toma de imágenes, y permitiendo obtener imágenes de mayor resolución con información más detallada de la plantación. Implementando sistemas de información geográfica se optimiza la toma de decisiones por parte del agricultor, ya que ayuda a planificar, controlar y medir con gran exactitud las áreas de cultivo; además de que el drone está equipado con cámaras de distinta naturaleza: hiperespectrales, infrarrojas y termográficas para sobrevolar la cosecha y adquirir las imágenes. Otro gran problema es el crecimiento de malas hierbas en los cultivos. A través de imágenes multiespectrales, adquiridas por drone, es posible diferenciar la presencia de malas hierbas entre las plantas de cultivo que compiten con ellos por luz, espacio, agua y nutrientes, ocasionando grandes pérdidas económicas para el agricultor. A través de imágenes multiespectrales, adquiridas por el drone, es posible diferenciar la presencia de malas hierbas entre las plantas de cultivo. En el estudio liderado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CISC), publicado en la revista PLOS ONE, Peña (2013) muestra cómo se redujo el uso de herbicidas, aplicándolos de forma localizada, en lugar de hacerlo en todo el campo. Esto aumentó los beneficios económicos para agricultores y evitó la aplicación innecesaria de estos fitosanitarios. (Acosta & Mendoza, 2016). En la agricultura comercial la fumigación de cultivos sigue siendo un factor predeterminante para el control de plagas y erradicar todo tipo de organismos o insectos que puedan causar serios daños en la planta. Los drones vuelan sobre los campos de cultivos de forma segura y rápida con la finalidad de recopilar información que a simple vista los agricultores no pueden visualizar y esto lo hacen gracias a sus sensores. Una de las ventajas de los drones a diferencia de los otros equipos de fumigación es que usualmente cuentan con cámaras multiespectrales y otros sensores que le permiten la recopilación de datos e información sumamente importante del cultivo con la finalidad de saber las condiciones actuales de los mismos. El sistema de fumigación con Drone puede formar parte de la mecanización agrícola sostenible, puesto que ayuda al agricultor a aumentar la productividad, utilizando la tecnología disponible, mejora la calidad de los cultivos y a su vez brinda apoyo para crear oportunidades que alivian la escasez de mano de obra en momentos críticos del cultivo como son los ataques inesperados de plagas agresivas. (Freire, 2017). Los drones con capacidad de realizar misiones de manera autónoma definiendo la ruta de vuelo con los respectivos puntos de captura en un software de computadora, que en su mayoría son provisto por el fabricante del drone facilitan la implementación de aplicaciones agrícolas, ya que no requieren de un piloto especializado en el manejo de drone para su utilización. Perfectamente se pueden

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programar, previamente, las rutinas de vuelo, adquisición de imágenes y aterrizaje. (González, et al. 2016).

Cabe señalar que existen muchas experiencias alrededor del mundo en cuanto a implementación de drones en agricultura de precisión, que demuestran los beneficios que aporta el uso de estos al sector. Entre los beneficios que se logran con ellos se encuentra la reducción de costos agroeconómicos, pero aún más importante, la posibilidad de obtener cultivos más saludables para el consumo humano. (Acosta & Mendoza, 2016). La aplicación de nuevas tecnologías favorables al medio ambiente permite a los agricultores producir cultivos de manera más eficiente utilizando menos energía y optimizando el tiempo y recursos. (Ojeda, 2017).

4. JUSTIFICACIÓN Actualmente la fumigación del cultivo de café en el estado de Chiapas se lleva a cabo a través de avionetas y mochileros en tres etapas durante el periodo de invierno de mayo a octubre, la primera y segunda son preventivas. La tercera fumigación es especifica del área afectada lo cual tiene un inconveniente que es el desperdicio de líquido y el alto costo de transporte y los mochileros el tiempo excesivo que lleva realizar este proceso y además el peligro de que resulta para el operador. Por lo tanto, nuestra propuesta de investigación es diseñar e implementar un dron con un sistema de fumigación que permita realizar un análisis en tiempo real del cultivo para identificar plagas en áreas específicas, lo cual permitiría la disminución del costo para la última fumigación anual, aumenta la eficacia, se reduce el uso de pesticidas que puedan resultar dañinos para la salud del jornalero. El impacto ambiental sería la reducción de la cantidad de líquido de fumigación administrado para la planta en la última etapa para evitar dañar el cultivo del café, siendo resultante de afectaciones económicas para la empresa. 5. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Actualmente, se cuentan con dos técnicas de fumigación principales: una es la tradicional con aspersores manuales manejados por jornaleros; y fumigación aérea por avioneta. Ambas con desventajas significativas para los involucrados en la fumigación, como lo es, en el caso de las fumigaciones manuales, el trato directo que tienen los jornaleros con los químicos (que, en la mayoría de los casos, se ha dado hasta la muerte); el tiempo de fumigación es demasiado largo (al ser extensiones de tierra muy grandes, se llevan hasta varios días); en el caso de la fumigación aérea, el trabajo es demasiado costoso.

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Además, de que no hay algo que compruebe el cumplimiento completo de este trabajo, así como el pago de este, agregando que el riego no es uniforme; siendo estos últimos para ambos casos de fumigación. 6. OBJETIVO  Objetivo general Implementar un drone tipo quadrator capaz de detectar y fumigar plagas en los plantíos de café con una carga útil de 10Kg y de vuelo autónomo.  Objetivos específicos 1. Especificar el tamaño necesario del drone para abarcar una fumigación extensa en los plantíos de café. 2. Calcular e investigar la potencia necesaria en los motores para que este sea capaz de levantar su propio peso y una carga útil de 10 Kg. 3. Diseñar la estructura del drone usando SolidWorks. 4. Construir el drone con base al diseño propuesto. 5. Diseñar un contenedor capaz de contener 10 Kg de carga útil. 6. Diseñar aspersores especiales para fumigar plantíos de café. 7. Construir el contenedor y los aspersores con base a los diseños propuestos. 8. Diseñar la base para la cámara infrarroja. 9. Construir la base para la cámara con base al diseño propuesto. 10. Unir y montar el drone con el sistema de aspersión y la cámara infrarroja. 11. Programar el sistema de fumigado en tiempo real mediante las imágenes procesadas. 12. Comprobar la carga útil del dron en el proceso fumigación usando varios pesos de pesticida para la planta de café. 13. Validar que el dron puede detectar en tiempo real y fumigar el área afectada. 7. METAS 1. Ayudar, por medio de este drone fumigador, a los trabajadores agrícolas a encontrar y usar una solución más eficaz para el fumigado de sus cultivos. 2. Reducir las enfermedades en los jornaleros provocadas por el contacto con los químicos fertilizantes. 3. Elaborar un reporte escrito sobre resultados obtenidos del proyecto de investigación. 8. HIPÓTESIS

Mediante la detección de imágenes infrarrojas enviadas por una cámara infrarroja y procesadas mediante el software NI cRIO-9082 RT, el drone será capaz de ubicar las zonas con plagas en tiempo real en los plantíos de café y encender el sistema de fumigación en estas zonas, fumigando así únicamente las áreas infestadas.

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9. FUNDAMENTO TEÓRICO 9.1 Drones Un drone es un objeto volador no tripulado capaz de ser manejado a distancia o trazar su propia ruta mediante GPS. Se puede diferenciar entre dos tipos de drones: en forma de avión, los cuales tienen la ventaja del planea por lo tanto tienen un consumo menor, y en forma de cuadricóptero en el que se centrara el trabajo, propulsados por cuatro hélices y con la posibilidad de moverse en todas las direcciones y permanecer quieto en el aire. (García Mateu, 2016) 9.1.1 Tipos de Drones 9.1.1.1 Drones Militares Los vehículos no tripulados de combate aéreo (UCAV) o drones de combate, son un tipo de drones exclusivamente utilizado para aplicaciones militares (Garcia Garcia, 2017). 9.1.1.2 Drones Civiles Los vehículos aéreos no tripulados, son aquellos que no se utilizan para fines militares, en la actualidad representan menos del 15% total del mercado, debido a la gran acogida que han tenido entre particulares y empresas, además de las múltiples aplicaciones y tecnologías que se están desarrollando, se espera que, en los próximos años, se igualen ambos tipos en producción (Garcia Garcia, 2017). 9.2 Agricultura de precisión La Agricultura de precisión moderna se basa en tácticas de manejo sitio específico para maximizar el rendimiento y los recursos, mientras que, a la vez, se reducen los impactos ambientales, tales como el exceso de fertilización y las sobre aplicación de pesticidas. Áreas o ambientes que requieren atención puntual ya sea por falta o exceso de Agua Útil, malezas o nutrientes. (Surface Optics Corporation., 2016) 9.2.1 “El uso de la agricultura de precisión está supeditado a los beneficios económicos y define tres criterios para que esto se cumpla: Que la variabilidad de los factores dentro del área de cultivo influya en la producción final. Que las causas de la variabilidad puedan ser identificadas Que la información obtenida pueda ser usada para mejorar las prácticas de manejo del cultivo y mejorar la productividad. La agricultura de precisión tiene como herramientas: el uso de tecnologías de posicionamiento global satelital (GPS), sensores láser en tierra para medir el nivel

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del terreno e imágenes aéreas para evaluar las diferentes variables de cada determinada par- cela y, claro está, el país debe contar con un buen sistema de información geográfica. Los mapas de producción son de gran importancia para la agricultura de precisión. Estos se generan a partir de herramientas tecnológicas y diversos métodos gracias a los cuales es posible definir las áreas del cultivo que presentan una adecuada producción y, así mismo, detectar cuáles áreas re- quieren análisis especial y dónde deben aplicarse correctivos en busca del objetivo deseado. Para entender el estado de la vegetación en general, se utilizan los índices de vegetación, aplicando las operaciones algebraicas entre las bandas de la imagen tratada; esta puede ser tomada por medio de un dron, un avión o un satélite, dando como resultado destacar algunas características como la vegetación, el suelo, la radiación solar y la humedad, entre otras, y determinar los parámetros de la cobertura vegetal por medio de los pixeles. (González et al., 2016)” 9.3 Tipos de fumigación “Existen 4 tipos de fumigación: 9.3.1 Fumigación en polvo Solo se utiliza en puntos estratégicos no visibles de oficinas, comedores, cocinas, depósitos y almacenes; lugares en los cuales no exista mucha humidad ni bajas temperaturas, siendo este producto inodoro y con la característica de que no se suspende en el ambiente ya que el producto tiene una alta capacidad adherente, lo que permite colocarlo en puntos estratégicos no visibles y así evitar el exceso de polvo por todos lados. 9.3.2 Fumigación con líquido Se aplica mediante la utilización de un rociador con el cual se asegura la presión y la correcta colocación del químico en lugares de difícil acceso, este se aplica a la altura del rodapié y son ampliamente efectivos contra los insectos, además de ser inodoros. 9.3.3 Fumigación con gel Es un producto de última generación, especial para aplicarlo en diminutas cantidades debajo de equipos electrónicos como computadoras, teléfonos y televisores, provocando que los insectos salgan de estos equipos matándolos a los pocos minutos de haber consumido el producto, logrando de esta manera una fumigación más profunda y efectiva ya que ni el polvo ni el líquido se puede aplicar dentro de los equipos electrónicos. 9.3.4 Fumigación con gas

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Regularmente utilizada para combatir insectos voladores mediante un método de nebulización al interior del inmueble, logra que el producto llegue a todas las áreas en tratamiento, controlando de inmediato la plaga. (Cafe de Montañita, 2016)” 9.4 Fumigantes de la planta del café “Existen varios tipos de fumigantes que se le aplican al cultivo de Café 9.4.1 Amistar Es un fungicida sistémico, perteneciente al grupo químico de las estrobilurinas. Es un fungicida con propiedades preventivas y curativas. 9.4.2 Duett Es un fungicida que controla la roya en la hoja, septoriosis y a mancha amarilla. (Cafe de Montañita, 2016)” 9.5 Funcionamiento de la cámara infrarrojo La óptica de la cámara hace converger sobre su detector la radiación infrarroja que emite el objeto de estudio, obtiene una respuesta (cambio de tensión o resistencia eléctrica) que será leída por los elementos electrónicos (la placa electrónica) de la cámara. Esa señal electrónica es convertida en una imagen electrónica en la pantalla, donde los distintos tonos de color se corresponden con distintas señales de radiación infrarroja procedentes del objeto de estudio. (Revillas, 2011) 9.6 Tipos de plantas de café “Existen 4 tipos de Café: 9.6.1 Caturra Variedad encontrada en Minas Gerais, Brasil, posiblemente originada como una mutación de un gene dominante del café Bourbon. El Caturra se caracteriza por ser de porte bajo, tiene entrenudos cortos, tronco grueso y poco ramificado, y ramas laterales abundantes, cortas, con ramificación secundaria, lo que da a la planta un aspecto vigoroso y compacto. 9.6.2 Catuaí Originario de Brasil, es el resultado del cruzamiento de Caturra por Mundo Novo (el Mundo Novo es una mutación de Sumatra). Es de porte pequeño e internudos cortos, aunque un poco más alto y ancho que el Caturra. Presenta una gran uniformidad genética, tiene la propiedad de producir mucho crecimiento secundario en las bandolas (palmilla) aún desde pequeño, ese hecho le da un potencial de muy alta producción.

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9.6.3 Híbridos F1 Presentan tronco grueso, tallo de porte medio, copa cónica, bandolas largas, entrenudos cortos y follaje abundante. Bandolas son agudas con ramificación secundaria y terciaria muy marcada. El fruto es rojo y maduración media y la producción promedio superior en 27% respecto a Caturra y Catuaí. 9.6.4 Venecia Es una planta de porte bajo de arquitectura cilíndrica, con espacio entrenudos cortos, el tamaño de hoja es grande, color del brote verde, color del fruto rojo. Esta variedad presenta las siguientes características: alta calidad de la bebida, tamaño de grano grande (superior a Caturra), maduración tardía de los frutos, porte bajo, su producción es media similar a la variedad Caturra. (Barva & Heredia, 2011)” 3.7 Cálculos del dron Variable calculada Caudal por boquilla (L/min) [El estimado según requerimiento] Volumen necesario del tanque (L) Longitud de la barra de fumigación (m) Volumen de agroquímico por esparcir (L/ ha) Velocidad de salida de chorro (m/s) Diámetro de manguera (pulg)

Formula qreq Nboq

(1.1)

Votanq =

qreq Ttanq

(1.2)

Lobarra = heveg − hbomba Voesp = vecho = 𝑑𝑖𝑎

Caudal por boquilla (l/min)

qboq =

600 qreq wiveg veava

(

qcalboq =

𝑎𝑟

(1.4) (1.5)

)

=

(1.3)

10

vecho vel_impulin

arboq vecho

(1.6) (1.7)

𝐶𝑑

Caudal calculado (l/min) Presión de bombeo(Bar) Potencia requerida de la bomba (KW)

qcal = qcalboq nboq vecho Pcal = Patm + Pboquilla + ρ g (h2 + Hperdidas + ) 2𝑔

Potencia hidráulica ideal 𝑃𝑜𝑡 =

(1.8) (1.9) (2.0)

qcal Pcal

600 Potencia Motor 𝑃𝑜𝑡 𝑃𝑜𝑡 =

efbom efmot

Tabla 1.0 Fórmulas utilizadas para el cálculo del diseño

17



10. METODOLOGÍA Diseño de la estructura del dron

Debido a la altura que tienen los plantíos de café (de 4 a 5 metros), el espacio de riego que queremos abarcar, la carga útil que necesitamos que el dron cargue (10Kg) y comparando con otros drones de riego ya existentes, decidimos que el tamaño del dron debe ser grande, tipo quadracopter, con una base capaz de ser expandible a 8 motores para necesidades futuras (para esto escogimos una base en forma de un octágono) y de materiales ligeros (fibra de carbono y aluminio). Una vez definidas nuestras necesidades para diseñar la estructura del dron, se procedió a diseñar los elementos individualmente en la plataforma SolidWorks.

Fig. 10.1 Parte inferior de la base del dron

Fig. 10.2 Propiedades físicas de la parte inferior de la base

18

Fig. 10.3 Parte superior de la base del dron

Fig. 10.4 Propiedades físicas de la parte superior de la base

Fig. 10.5 Pipas tubulares del dron

19

Fig. 10.6 Propiedades físicas de las pipas tubulares (individual)

Fig. 10.7 Base de las pipas tubulares

20

Fig. 10.8 Propiedades físicas de las bases de pipas tubulares



Elección de la batería tipo LiPo.

Hay principalmente tres parámetros en estos tipos de baterías que nos van a ayudar a elegir la más adecuada acorde a nuestras necesidades y prestaciones: S (número de celdas conectadas en serie), mAH (miliamperios hora) y C (velocidad de descarga). Considerando que nuestro dron tiene características similares a un dron de carreras, tomaremos en cuenta los siguientes parámetros: Número de celdas Capacidad Velocidad de descarga 

6S 22000 mAH 10 C

Elección de motores

Con base a las propiedades totales del dron, calculamos las características necesarias que deberán tener nuestros motores mediante un software en línea.

21

Fig. 10.9 Tabla de datos requeridos

Fig. 10.10 Tabla de resultados arrojados por el software

22

Con base a los datos obtenidos, hemos escogido el motor DYS BE8108-16 100KV sin escobillas para las 4 hélices del dron.

Fig. 10.11 Motores brushless a utilizar

Fig. 10.12 Diseño del motor brushless en SolidWorks

Fig.10.13 Propiedades físicas del motor brushless



Diseño del mecanismo de fumigación

El cálculo para las dimensiones del diseño consta en determinar la potencia y presión necesaria que debe de tener la motobomba y el diámetro de la manguera a usar.

23

Los elementos a considerar para el diseño se muestran en la siguiente tabla. Requerimiento Caudal 𝑞𝑟𝑒𝑞 0.5 𝐿/𝑚𝑖𝑛 requerido Altura de la vegetación Ancho de la vegetación

ℎ𝑒𝑣𝑒𝑔

5𝑚

𝑤𝑖𝑣𝑒𝑔

2𝑚

Total hectáreas

𝑤𝑖𝑣𝑒𝑔

10 ha

Tiempo duración del tanque (continuo)

𝑇𝑡𝑎𝑛

20 min

Consideraciones de partida Presión 3 Bar 𝑃𝑏𝑜𝑞𝑢𝑖𝑙𝑙𝑎 mínima de boquilla Distancia 𝑑𝑖𝑏𝑜𝑞𝑢𝑖𝑙𝑙𝑎𝑠 0.7 m entre boquillas Caída 0.5 m 𝑧2 vertical del chorro Altura 0.2 m ℎ2 entre la bomba y boquilla Largo del 1.05 m 𝑤𝑖𝑟𝑜𝑏𝑜𝑡 drone

Tabla 10.1 Requerimientos para el diseño

Entre los requerimientos que necesitamos para el diseño, tenemos unos valores constantes a considerar: Área de salida de la boquilla Número de boquillas Eficiencia del motor Eficiencia del propulsor de la bomba Densidad liquido agroquímico Coeficiente de descarga Coeficiente de fricción

ar_boq

0.000009 m^2

𝑁𝑏𝑜𝑞

4

ef_mot ef_bom

0.7 0.8

𝜌

1,745 kg/m3

Cd

0.8

f

0.02

Tabla 10.2 Constantes para el diseño

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D Pent Q 𝐏𝐨𝐭𝐦𝐨𝐭𝐨𝐫

Diámetro Interno Presión de bombeo Caudal Potencia de Bomba

0.0393701

pulg

2.5

bar

0.5 45

l/min W

Tabla 10.3 Resultados del diseño

Fig. 10.14 Diseño de la estructura de fumigación

Fig. 10.15 Propiedades físicas de la estructura de fumigación

25

Fig. 10.16 Diseño de las boquillas

Fig. 10.17 Propiedades físicas de las boquillas



Componentes electrónicos del drone

Todos los componentes siguientes forman parte de un kit Pixhawk Controller.

Fig.10.18 Controlador Pixhawk

26

Fig. 10.19 Radio telemetría

Fig.10.20 Módulo GPS

Fig. 10.21 Buzzer

27

Fig. 10.22 Micro SD (4G)



Procesamiento de imágenes

Esta etapa se divide en 5 procesos, expuestos en la siguiente imagen.

Fig. 10.23 Esquema del proceso general para la identificación de líneas de cultivo y malas hierbas.

Sistema de Detección

28

1.1 Modelos de color Un modelo de color es un modelo matemático abstracto que describe la forma en que se representan los colores como matrices de números, utilizando normalmente tres o cuatro valores o componentes de color. Cuando un modelo se asocia a una descripción precisa de cómo se han de interpretar las componentes, el conjunto de colores obtenido se denomina espacio de color. 1.2 RGB El modelo de color RGB (Red, Green, Blue; Rojo, Verde, Azul) está basado en la síntesis aditiva, mediante la cual los colores primarios rojo (R), verde (G) y azul (B) se combinan de distintas formas para generar un conjunto de colores. Así, combinando uno de estos colores primarios con otro también primario en proporciones iguales se obtienen los colores aditivos secundarios: cian (C), magenta (M) y amarillo (Y). Combinando los tres colores primarios con los máximos valores de representación se obtiene el blanco puro (W), si la combinación se realiza con los mínimos valores posibles el resultado es el negro puro y si la combinación se realiza también con idénticas proporciones de colores primarios, pero con valores de representación intermedios, se obtienen los grises. Este modelo de color es uno de los más utilizados en las cámaras a color. 1.3 Extracción del Verde Diversas técnicas utilizadas en AP hacen uso de índices que tienen en cuenta el canal infrarrojo con el fin de medir el índice de biomasa de una zona por la extracción de los verdes existentes en la misma. Estos índices permiten estimar y evaluar el estado de salud de la vegetación en base a la medición de la radiación que las plantas emiten o reflejan. Un ejemplo de este tipo de índices es el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index; índice de vegetación diferencial normalizado) propuesto por (Rouse y col. 1973) y que se calcula mediante la ecuación: NDVI= IRC- R/ IRC + R Donde IRC es la reflectividad del infrarrojo cercano y R es la reflectividad en el canal rojo. En general, una capa vegetal en buen estado de salud se caracteriza por el contraste entre la banda del rojo (entre 0.6 y 0.7 µm), la cual es absorbida en gran parte por las hojas, y el infrarrojo cercano (entre 0.7 y 1.1 µm), que es reflectada en su mayoría debido a que las paredes de las células de las hojas poseen un alto porcentaje de agua. Cuando la vegetación sufre algún tipo de estrés, ya sea por presencia de plagas o por sequía, la cantidad de agua disminuye en las paredes celulares por lo que la reflectividad disminuye el valor IRC y aumenta paralelamente en el rojo al tener menor absorción clorofílica.

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Los índices de vegetación se pueden utilizar independientemente o combinados, tal como se propone en Guijarro y col. (2011). Exceso de Verde

(2.1)

Índice de color de la extracción de vegetación Vegetativo

(2.2)

Exceso de verde menos exceso de rojo

(2.4)

(2.3)

Donde el exceso de rojo se calcula mediante la siguiente expresión (Meyer y col. 1998): ExR r g   1.4 . En Guijarro y col. (2011) los cuatro índices anteriores se combinan para obtener el índice COM tal como se muestra en la expresión.

Donde wExG  0.25, wExGR  0.30, wCIVE  0.33 y wVEG  0.12 son los pesos, obtenidos experimentalmente para cada índice, y que representan la importancia relativa del índice en la combinación. La imagen resultante de la combinación, COM, se transforma linealmente al rango de valores en el intervalo [0, 1]. 1.4 Umbralización Es el método que se necesita para determinar un umbral a partir del cual un píxel es considerado planta u otro material para conseguir una imagen binaria donde los píxeles pertenecientes a la vegetación se etiqueten con blancos y el resto en negro. 1.4.1 Método de Otsu Deterina que A partir de una imagen en escala de grises el método de Otsu determina de forma completamente automática el mejor umbral para la obtención de dos clases diferenciadas, es decir, busca aquel umbral que minimiza la varianza intra-clase y maximiza la varianza inter-clase con el fin de obtener la mayor distancia media entre los centroides de dichas clases. Para ello, dada una imagen con niveles en el rango 0, L  1, se definen como C0 los píxeles con los niveles entre 0, , k y C1 aquellos con niveles en k  1, ,L 1 , siendo k el umbral y L el nivel máximo de intensidad.

30

El número de píxeles en el nivel i se define como h i y N es el número total de píxeles de la imagen. La probabilidad de pertenencia a cada nivel de gris i p se define como:

Ejemplo:

10.24 Umbralizacion del terreno

1.5 Identificación de las Líneas de cultivo Una vez se ha obtenido una imagen binaria, se puede estimar teóricamente la ubicación de las líneas de cultivo en la imagen mediante geometría considerando tanto los parámetros intrínsecos como extrínsecos del sistema de visión, así como la disposición de las líneas de cultivo en el campo. Con el fin de asegurar una correcta identificación de las líneas de cultivo, es necesario aplicar técnicas de ajuste basadas en los píxeles para corregir las desviaciones existentes entre las rectas estimadas y las reales. Son varios los estimadores estadísticos que se pueden utilizar para aproximar una línea recta a un conjunto de píxeles. Así pues, el procedimiento de identificación de líneas de cultivo a partir de una imagen binaria se sintetiza como sigue: a) Mediante geometría, considerando los parámetros extrínsecos e intrínsecos del sistema de visión, se proyectan en la imagen las líneas rectas donde idealmente deberían situarse las líneas de cultivo reales. b) Por cada línea recta obtenida se realiza una búsqueda horizontal para determinar aquellos píxeles que pertenecen a la línea de cultivo dentro de un determinado ancho de búsqueda.

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c) Para cada conjunto de píxeles y dado que las líneas de cultivo se disponen en hileras, la nube de puntos tiene una tendencia lineal; por lo tanto, es posible aplicar técnicas de regresión con el fin de aproximar una recta al conjunto de píxeles dado, cuyo objetivo final es la identificación correcta de las líneas de cultivo. 1.5.1 Estimador Theil-Sen El método de identificación de líneas de cultivo debe hacer frente a las alineaciones específicas de píxeles, pero también debe ser lo suficientemente robusto como para evitar desviaciones significativas causadas por malas hierbas que no están alineadas y se sitúan más o menos próximas a la línea de cultivo principal que se está tratando de identificar. Para esto se selecciona la mediana del conjunto de pendientes como el estimador para m y b, donde una pendiente simple se obtiene entre todos los posibles pares de píxeles i y j con coordenadas en la imagen (Xi , Yi) y (Xj , Yj) respectivamente. Dado que la mayoría de píxeles que forman parte del conjunto de estudio pertenecen a la línea de cultivo, las pendientes en su mayoría pertenecen a pares de píxeles que pertenecen a dicha línea. Por este motivo, el estimador Theil-Sen es capaz de obtener la recta que mejor se aproxima a la línea de cultivo, sin que influyan los píxeles que puedan situarse en los límites más exteriores o que pertenezcan a otra línea de cultivo o a un rodal de malas hierbas.

Fig. 10.25 Línea de cultivo mediante estimación Theil-Sen

Software a Usar NI cRIO-9082 RT

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Los sistemas CompactRIO tienen una arquitectura hardware robusta que consiste en un controlador embebido para comunicación y procesamiento, un chasis reconfigurable que aloja la FPGA programable por el usuario, módulos de E/S intercambiables en vivo y software gráfico LabVIEW para programación rápida en Windows, FPGA y sistemas en tiempo real. Este tipo de sistemas los distribuye la empresa National Instruments (2014). El modelo 9082 cuenta con una CPU Intel Core i7-660UE de 1.33 GHz con dos núcleos, cuya caché de nivel 2 es de 256 KB por núcleo y en el caso de nivel 3 es de 4 MB compartida por ambos núcleos. El almacenamiento es no volátil de 32 GB y dispone de 2 GB DDR3 800 MHz de RAM. Este sistema funciona bajo Windows Embedded Standard 7 y Real-Time, este último elegido por la necesidad de trabajar en tiempo real. Debido a su robustez, el sistema puede trabajar a una temperatura que varía de los 0 ºC hasta los 55 ºC, haciéndolo apropiado para tareas agrícolas cuyos sistemas pueden estar sometidos a temperaturas cambiantes y extremas. Además, cuenta con un grado de protección de nivel IP20.

Fig. 10.26 Sistema NI cRIO-9082 RT



Estructura final

A continuación, se muestra el drone terminado, sus componentes, la cantidad que se usaron de cada uno y su precio individual expresado en pesos mexicanos.

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Fig. 10.27 Estructura final del drone

Fig. 10.28 Propiedades físicas de la estructura final

Componente Batería Motores Propelas Brazos Base del drone Kit Pixhawk Cúpula Contenedor de líquido Tubos aspersores Boquillas

Cantidad 1 4 4 4 1 1 1 1 4 4

Precio $5,800 $5,000 $750 $700 $2,000 $3,000 $500 $50 $30 $60

Tabla 10.4 Precio individual de los elementos del drone

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CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

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