Tomates cherry en 3D: monitoreo de plantas

Investigadores de la Universidad Hebrea de Jerusalem han logrado un importante avance en el monitoreo de plantas, desarrollando un método de bajo costo y no invasivo para estimar el área foliar total (TLA) en plantas de tomate.

En una época en la que la precisión lo es todo, un nuevo método promete cambiar la forma en que los agricultores y los investigadores agrícolas monitorean la salud de las plantas, una hoja a la vez.

Un estudio dirigido por Dmitry Usenko, candidato a doctorado en el Instituto de Ciencias Ambientales de la Universidad Hebrea, ha demostrado con éxito que una técnica de imagen de bajo costo puede estimar con precisión el área foliar total (TLA) de las plantas de tomate cherry.
Trabajando bajo la dirección del Dr. David Helman (Universidad Hebrea) y en colaboración con el Dr. Chen Giladi (Sami Shamoon College of Engineering), el equipo ha demostrado cómo los videos bidimensionales tomados con una simple cámara se pueden transformar en valiosos datos 3D para la gestión agrícola.

Este innovador enfoque utiliza la reconstrucción 3D a partir de videos estándar (tomados con una cámara simple) y técnicas de “structure-from-motion” (SfM), combinadas con aprendizaje automático. Esto elimina la necesidad de equipos costosos como sensores LiDAR o cámaras multiespectrales, así como el muestreo destructivo.

El modelo entrenado con más de 300 videoclips de plantas de tomate cherry logró una alta precisión (R² de 0.96). La principal implicación de esta investigación es que democratiza el acceso a la agricultura de precisión, haciendo el monitoreo del crecimiento de las plantas más accesible y sostenible tanto para pequeños agricultores como para grandes operaciones agrícolas. El método es, en principio, independiente del cultivo y su implementación es de código abierto, fomentando su adopción y desarrollo global.

El trabajo de investigación titulado “Using 3D reconstruction from image motion to predict total leaf area in dwarf tomato plants”, ya está disponible en Computers and Electronics in Agriculture.

Investigadores:
Dmitry Usenko1, David Helman1,2, Chen Giladi3.

Instituciones:
1) Departamento de Ciencias del Suelo y del Agua, Instituto de Ciencias Ambientales, Facultad de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, Universidad Hebrea de Jerusalem.
2) Escuela Avanzada de Estudios Ambientales, Universidad Hebrea de Jerusalem.
3) Departamento de Ingeniería Mecánica, Escuela de Ingeniería Sami Shamoon.