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Nduino: Medidor de bajo coste basado en Arduino para Agricultura de Precisión

Hace años, gracias a unos compañeros de Itagra, conocí de la existencia de un equipo portátil para la medición del contenido en nitrógeno / clorofila en los cultivos llamado N-tester, utilizado en agricultura de precisión. En aquellos entonces este aparato lo distribuía la multinacional noruega Yara, aunque creo que el equipo en sí mismo lo fabricaba la japonesa Minolta y actualmente hay otros fabricantes y distribuidores. Este aparato está destinado a determinar los requerimientos de nitrógeno de las plantas (cereales, fundamentalmente) directamente en el campo, con el fin de afinar la fertilización nitrogenada necesaria durante el encañado y espigado. Para ello, mide el contenido en clorofila de la hoja, y como este se relaciona con el estado de nutrición nitrogenada de la misma (siempre que no haya otro limitante para el desarrollo del cultivo, claro) se puede calcular el estado nutricional del mismo, al menos en cuanto a nitrógeno se refiere.
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N-tester de Yara realizando una medición. Fuente: Yara

  Este cálculo tiene gran importancia, ya que para un desarrollo adecuado del cultivo es necesaria la aplicación de suficientes cantidades de este macroelemento (básico para la planta junto con el fósforo y el potasio, microelementos aparte). Además, es necesario aplicarlo en el momento adecuado y correctamente distribuido, ya que si no se pueden "sobrealimentar" algunas zonas del cultivo dejando otras insuficientemente nutridas. Y por otra parte, la excesiva aplicación de nitrógeno aumenta el riesgo de su lixiviación y/o escorrentía, con lo que puede verse afectada la calidad de las aguas subterráneas o superficiales, pudiendo contaminarse. El funcionamiento del aparato en cuestión es bastante sencillo. La hoja a analizar se coloca en una especie de pinza en la que en un lado se encuentran dos diodos que emiten en 650 nm (rojo) y 960 nm (infrarrojo cercano), respectivamente. Un receptor (un fotodiodo) recoge la luz que atraviesa la hoja y un microprocesador calcula el resultado que se presenta convenientemente en pantalla. El número que ofrece es adimensional y se puede relacionar con la cantidad de nitrógeno a aportar gracias a unas tablas que ofrece el fabricante para diversos cultivos. Hay muchos estudios y análisis al respecto disponibles Googleando, si estáis interesados en profundizar. Pues bien. El funcionamiento del aparato me pareció interesante, y esto, unido a nuestro interés por lo relacionado con la teledetección y la mejora de la producción agraria, y por los desarrollos basados en hardware y software abiertos, nos llevó a tratar de crear un equipo con funciones similares pero una fracción del coste del N-tester. De esta forma, y con recursos propios, nació el Nduino.
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Aspecto general del prototipo del Nduino.

Un Arduino para Agricultura de Precisión

El Nduino es un equipo de medición foliar de clorofila / nitrógeno basado en el microcontrolador Arduino, y en concreto en este primer prototipo en un Arduino Uno. Consiste, al igual que el N-tester, en una pinza donde se coloca la hoja a muestrear. Un diodo LED emite una luz blanca que se refleja en la superficie de la hoja, y la luz reflejada es recogida por un sensor RGB. La información captada por el sensor se transmite a la placa Arduino, donde un software desarrollado al efecto realiza una serie de cálculos y ofrece un índice de vegetación. Adicionalmente se registra el lugar de la medición mediante un receptor GPS incorporado y se guarda la información en una tarjeta de memoria SD para su uso y disfrute con nuestro SIG favorito. Lo mejor de todo, el coste del prototipo en materiales (sin contar desarrollo ni montaje) puede rondar los 120-150 €.
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Aspecto del primer prototipo de Nduino. Bastante rústico.

Aquí podréis haber detectado alguna de las diferencias que tiene el Nduino respecto al N-tester. En primer lugar, la medición se realiza en el visible completamente, en vez de en el rojo y el infrarrojo cercano. En segundo lugar, lo que mide es la reflexión, y no la transmisión de la luz. En tercer lugar, los datos recogidos se georreferencian, con lo que es factible realizar un mapa de verdor de la parcela mediante un SIG. Y en cuarto lugar, las mediciones se guardan en una tarjeta de memoria, en concreto en formato CSV, con lo que no hace falta apuntar nada y la información se puede volcar a cualquier software de análisis estadístico o, como ya he comentado, a un SIG.

Índices de vegetación basados en RGB, alternativas al NDVI

A priori aparecen una serie de mejoras, intencionadas, claro está, pero existe el factor importante de la medición en visible, que puede suponer un problema. La elección de un sensor RGB tiene su fundamento en un menor coste, pero lo habitual en cuanto a índices de vegetación es trabajar con infrarrojo cercano y rojo. Esto es debido a que la vegetación aparece relativamente oscura en la región de radiación fotosintética activa y relativamente brillante en el infrarrojo cercano, lo que permite identificar con cierta facilidad el nivel vegetativo de un planta utilizado solo esas regiones del espectro. Así, por ejemplo, el tradicional índice NDVI utiliza solo esas dos bandas (que son las mismas que usa el N-tester). En el caso del Nduino, al disponer solo de las bandas roja, verde y azul, la solución habría de venir por otro lado. Y esta vino gracias a los índices de vegetación basados en bandas visibles (sobre los que hablaremos en un próximo artículo) como son el índice de exceso de verde (ExG) y otros como el índice de exceso de rojo (ExR) y su diferencia ExG-ExR, descrito el primero por Woebbecke et al (1995) y los otros dos por George E. Meyer et al (2008). Así el ExG, por ejemplo es el resultado de la siguente operación, 2·G-R-B, y el ExR es el resultado de aplicar 1,4·R-B, siendo R, G y B los canales normalizados del rojo, el verde y el azul. Como se puede deducir, el índice es adimensional, al igual que el NDVI. Hay diversos estudios sobre agricultura de precisión que han comparado estos índices de vegetación en visible con los índices que utilizan infrarrojo cercano, encontrando en general una correlación importante entre ambos tipos de índices. En las siguientes imágenes puede verse una representación de los índices ExG y Exg-ExR generados con GRASS GIS a partir de una imagen RGB.
rgb

Imagen RGB de un solar abandonado.

exg

Índice ExG de la imagen anterior. En rojo, la mayor actividad fotosintética.

exgr

Índice ExG-ExR realizado a partir de la imagn RGB. En rojo, la mayor actividad fotosintética.

En este caso interesaba comprobar si el Nduino hacía unas mediciones que se pudiesen relacionar al las realizadas con el N-tester. Para simplificar las pruebas, y dado que estamos hablando de un primer prototipo, se utilizaron hojas de plantas que tenía al alcance de la mano, como el Ficus benjamina, la falsa acacia (Robinia pseudoacacia) y el falso jazmín (Solanum jasminoides), en distintos estados de senectud (no es que tenga yo nada a favor de las las "falsificaciones"). Se utilizaron 18 muestras en el primer caso, 10 en el segundo y 12 en el tercero. Entiendo que no es un muestreo muy abundante, pero para una primera aproximación puede servir. Para el Nduino se hizo la media de 3 muestreos por hoja, y para el N-tester se tomó la media de 30 muestreos por hoja, ya que es lo que requiere el aparato para ofrecer la medida. Se realizó una regresión lineal simple entre las mediciones de varios de los índices de vegetación RGB y las de N-tester. No voy a entrar en profundidad en la estadística de los resultados. Simplemente resumir que, en el caso del ficus, el mejor índice fue el ExG-ExR (coeficiente de correlación de -0,84 y R-cuadrado del 70,4%, con un valor de P de 0,0000). En el caso de la falsa acacia, el índice mejor fue de nuevo el ExG-ExR, con un coeficiente de correlación de 0,79, un R-cuadrado de 63,0% y un valor de P de 0,0062. Por último, en el caso del falso jazmín, el índice de mejor comportamiento fue el ExG, con un coeficiente de correlación de -0,92 y un R-cuadrado de 84,4%. Al igual que en el primer caso el valor de P fue de 0,0000. El índice ExG-ExR en este caso ofreció un coeficiente de correlación de 0,71 y un R-cuadrado de 50,63%, con un P de 0,0095. ¿Qué podemos concluir de estas primeras pruebas? Pues que se hace necesario hacer mediciones tomando más muestras y en cultivos de interés (maíz, remolacha,...), comparar las mediciones con un NDVI obtenido a partir de imágenes aéreas (desde un dron, por ejemplo) y con esas mediciones hacer un análisis estadístico más profundo que permita el desarrollo de modelos de interpretación de los índices para dichos cultivos, equivalentes a los que se ofrecen con el N-tester, pero preferiblemente asociados a un SIG.

Una opción económica para aplicar fertilización variable

En todo caso, parece claro que la relación entre las mediciones existe, lo que puede ser de interés en aquellos lugares en los que haya necesidad de ajustar la fertilización y no sea posible, por razones económicas, utilizar mediciones con un N-tester, drones, satélites, etc.. Por ejemplo, en países en vías de desarrollo. Podemos pensar en un equipo calibrado para un determinado cultivo, y que nos de una orientación simple de la dosis de fertilización por hectárea en cada zona de una parcela, utilizando un aparato como este y un SIG abierto como QGis o Grass o un SIG online diseñado a tal efecto, por ejemplo. De la misma forma se podría aplicar a la medición colorimétrica de frutas, uvas, olivas,... con lo que, hallando las relaciones matemáticas adecuadas, organizar la cosecha, separar zonas por calidades, etc. Es decir, muchas de las aplicaciones básicas de la Agricultura de Precisión. El equipo puede miniaturizarse, ya que hay placas bastante más pequeñas que la Uno, por ejemplo, y su bajo coste puede hacerlo accesible a través de ONGs incluso a agricultores en países en desarrollo, por ejemplo. Así pues, la idea es simple pero las aplicaciones son prometedoras. Intentaremos hacerlas realidad.
2017-07-31T12:23:58+00:00

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Cofundador de Paraje Innovación y Consultoría, SL y un apasionado de la tecnología y la naturaleza. Trato de conjugar ambas pasiones profesionalmente y seguir mejorando en el camino.

11 Comments

  1. JN 22 diciembre, 2015 at 23:33 - Reply

    Buenas noches,
    Enhorabuena por el proyecto N-duino me parece muy interesante, yo estoy interesado en realizar una especie de colorímetro con Arduino y me gustaría saber si habéis liberado o vais a liberar la información del diseño y el scketch, para intentar utilizarlo como base en mi proyecto en el caso de que sea de uso libre.

    Enhorabuena de nuevo y un saludo.

    • Alberto Sanz 23 diciembre, 2015 at 09:04 - Reply

      Hola JN. Gracias por tu felicitación y por tu interés en nuestro trabajo.
      Por el momento seguimos trabajando en su desarrollo, y no hemos decidido aún el modelo de negocio definitivo asociado a este proyecto. En todo caso, liberar el código y el sketch es una posibilidad que tenemos planteada. Si fuese el caso, la publicaríamos en el blog.
      Un saludo cordial y gracias de nuevo.

  2. Eduardo 8 enero, 2016 at 12:45 - Reply

    Hola!
    Muy bueno el articulo. Podrias decirme si ya se comercializa? y cual es el PVP?
    Como toda startup, estamos siempre muy supeditados a los costos, y esta solución para control de campo me parece fantástica.
    Agradezco tu pronta respuesta.
    Eduardo Jacquemin
    Alicante

    • Alberto Sanz 8 enero, 2016 at 19:27 - Reply

      Muchas gracias Eduardo. En respuesta a tu pregunta, no, aun no se comercializa. Actualmente solo tenemos un prototipo y seguimos con su desarrollo. En todo caso iremos informando o bien por redes sociales o bien por este mismo blog sobre los avances que hagamos con este proyecto. ¡Un saludo y ánimo con tu empresa!.

  3. […] de innovación que tenemos en mente, optamos por presentar a este premio la iniciativa Nduino, consistente en el desarrollo de un medidor del contenido de nitrógeno de las plantas, de bajo […]

  4. gonok 4 abril, 2016 at 19:58 - Reply

    hola buenas tardes.. estoy interesado en hacer un proyecto de grado en Agronomía con arduino y me llama la atención su proyecto.. De pronto si me pudieras orientar le agradecería y profundizar en la medición foliar

    • Alberto Sanz 5 abril, 2016 at 09:24 - Reply

      Hola gonok. Si me concretas tus dudas te intentaré ayudar. Si quieres puedes escribirme directamente a mi correo. Un saludo.

  5. Carlos Hernandez 24 abril, 2016 at 21:11 - Reply

    Hola, me gusto mucho la idea y me gustaría implementarla los componentes y software están cargados en algún lado?.
    Muchas gracias desde ya.

    • Alberto Sanz 25 abril, 2016 at 10:21 - Reply

      Bueno días Carlos. Me alegro de que te haya gustado la idea. Actualmente es un prototipo que estamos desarrollando y no tenemos publicado ni el hardware ni el software. De todas formas el pasarlo a código abierto y publicarlo es una opción que no está descartada en un futuro. En ese caso lo publicaríamos en este mismo blog. Un saludo.

  6. Israel Corona 16 junio, 2016 at 22:10 - Reply

    Hola buen día, me podrías ayudar, necesito sensar gas nitrogeno solamente, ya que lo quiero en una cámara de gas inerte. Que sensor me puedes recomendar.

    Saludos.

    • Alberto Sanz 17 junio, 2016 at 09:46 - Reply

      Lo siento pero no conozco ningún sensor de nitrógeno gas. Los de óxido de nitrógeno se pueden encontrar con cierta facilidad, pero de N2 lo veo más complicado. Suerte en tu búsqueda.

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