Introducción
Los mapas hechos con drones sirven para medir.
Eso fue lo que revisamos en “Ventajas de los mapas hechos con drones”. Entonces la siguiente pregunta es: ¿qué vamos a medir?
Y si respondemos a la pregunta ¿qué vamos a medir?, también deberemos contestar algunas otras preguntas, como por ejemplo:
- ¿cómo vamos a medir?
- ¿qué tipo de imágenes necesitaremos?
- ¿qué cámara o sensor usaremos?
- ¿qué drone utilizaremos?
- ¿cuándo mediremos?
Y previo a todo lo anterior y antes de hacer cualquier medición, debemos tener claridad de cuál es el problema que resolveremos.
Hay que recordar que nos interesan las mediciones que se pueden convertir en un negocio.
No se trata de medir por medir, de hecho, en más de alguna ocasión se encontrarán con algún cliente que quiere resolver su problema usando un drone, y en la práctica resulta no ser la solución más conveniente.
El diagrama
Entonces, si estructuramos todas estas preguntas en un diagrama de trabajo para definir un proceso, tendremos lo siguiente:
Ya sabemos que el potencial de exploración en el cielo bajo es enorme, así que de los ejemplos disponibles actualmente, a continuación veremos 3 casos.
Solo debemos tener en cuenta que el crecimiento para medir variables y resolver nuevos problemas, es exponencial.
En otras palabras, hoy en día hay decenas de mediciones que podemos realizar, y con el paso de los años serán cientos, y luego miles.
Por lo tanto, estamos en una etapa inicial en un mercado emergente. Dicho en otras palabras, es el mejor momento para iniciar un negocio basado en estas tecnologías.
En los 3 ejemplos que revisaremos, nos saltaremos los bloques 1 y 2 del diagrama. Así que asumiremos que:
- ya tenemos un problema que queremos resolver
- ya definimos qué medición ayudará a gestionar la solución
- ya resolvimos que sí es eficiente realizar un mapa para medir
Entonces nos enfocaremos en las últimas 2 etapas: qué sensor, cámara o drone usar; revisaremos las mediciones y las posibles soluciones a ejecutar.
En próximas publicaciones, exploraremos en profundidad cada uno de estos casos y cómo aplicamos esta metodología para obtener las mediciones.
Caso 1: agricultura de precisión
- Problema: tenemos un cultivo de 100 hectáreas de cerezas y tenemos como objetivo para este año optimizar la producción. O sea, aumentar la cosecha o disminuir los costos; o ambas.
- Tipo de medición: realizaremos un mapa para determinar el estado de salud de los cultivos, de esta forma, si conozco las zonas del cultivo que tienen un estado de salud bajo, elaboraremos un plan para mejorar dicha zona mediante acciones específicas.
- Tipo de sensor: se utilizará una cámara multiespectral la cual permitirá calcular el índice NDVI, el cual permite conocer el estado de salud de los cultivos.
- Tipo de drone: de acuerdo a la planificación realizada, utilizaremos un drone DJI Inspire 2, por lo que realizaremos 4 vuelos de 20 minutos cada uno para cubrir las 100 hectáreas, de acuerdo a las especificaciones de resolución de la cámara.
- Resultados del análisis: finalmente, el mapa NDVI generado indicó que hay 20 hectáreas con bajo nivel de salud.
- Gestión de la solución: primero visitaremos en terreno cada una de estas zonas con un especialista agrícola, para determinar las causas de por qué estas 20 hectáreas tienen un bajo nivel de salud.Una vez que determinadas las causas, ejecutaremos un plan de acciones destinadas a mejorar dichas zonas para que aumentar la producción de esta área.
La conclusión es: si logramos mejorar la producción en un 25% de las zonas de cultivo con baja salud, habremos aumentado la producción total del cultivo en un 5%.
Caso 2: minería de precisión
- Problema: hay un conjunto de pilas de lixiviación de cobre que suman 30 hectáreas, y el objetivo es que el riego de ácido en las pilas sea uniforme, para así mejorar el rendimiento en la recuperación de cobre.
- Tipo de medición: por lo tanto se decide realizar un monitoreo semanal durante 3 meses, por medio de un mapa de las pilas de lixiviación para asegurarse de la uniformidad del riego. En caso de encontrar zonas no uniformes, ejecutaremos un plan para resolverlo.
- Tipo de sensor: se utilizará una cámara termográfica para poder generar un mapa de humedad.
- Tipo de drone: de acuerdo a la planificación realizada, requerimos usar un drone que tenga 20 minutos de autonomía, capacidad para soportar vientos de hasta 30 km/h y hélices preparadas para altitudes de 2.500 metros.
- Resultados de análisis: se analizaron los mapas termográficos generados semanalmente, para generar mapas de humedad, los cuales permitieron durante los 3 meses, identificar 11 puntos específicos con mucha humedad. Además se pudo segmentar en 3 zonas las áreas de humedad de las pilas.
- Gestión de la solución: resultó que los 11 puntos específicos de alta humedad correspondían a mangueras y válvulas rotas en las cuales se estaba desperdiciando el agua y ácido; para ellos, se ejecutó un plan para reparar esos 11 puntos, lo cual ayudó a uniformar la humedad y dejar de perder el agua y ácido.Por otro lado, se ejecutó un plan para redistribuir el proceso de riego según las 3 zonas de niveles de humedad, para uniformar la humedad en las pilas de lixiviación.
La conclusión es: al solucionar las fugas de agua de forma sistemática, se pudo ahorrar un 1% de agua y ácido. Y al uniformar la humedad en las superficies de las pilas de lixiviación, se pudo aumentar la recuperación de cobre.
Caso 3: inventarios en forestales
- Problema: hay una zona de 200 hectáreas forestales con árboles de eucaliptos y se requiere de estimar la cantidad de árboles para realizar la planificación de talado.
- Tipo de medición: realizar un mapa de las plantaciones de eucaliptos para posteriormente realizar una estimación de la cantidad de árboles y hacer un inventario.
- Tipo de sensor: se utilizará una cámara RGB de alta resolución que permita realizar un posterior inventario de árboles.
- Tipo de drone: de acuerdo a la planificación, utilizaremos un drone de 20 minutos de autonomía que soporte vientos de hasta 20 Km/h, con capacidad de cagar para una cámara de 500 gramos y 20 MP de resolución.
- Resultados de análisis: se generó una mapa RGB y luego mediante algoritmos de análisis de imágenes, se contabilizó la cantidad de árboles con una precisión del 95%.
- Gestión de la solución: dada la cantidad de árboles en las 200 hectáreas y dada su distribución, se realizará la planificación de talado.La planificación definió que 4 equipos de talado realizarán su trabajo durante 20 días y se utilizarán 12 camiones de transporte para abastecer al centro de distribución que se encuentra a 40 kilómetros de distancia.
La conclusión es: al determinar el inventario de árboles y el tiempo para realizar el proceso de talado y distribución, se pudo estimar la cantidad de recursos humanos y de equipamiento para ejecutar la planificación de acuerdo al objetivo establecido.
El costo de logística en la ejecución del talado generó un ahorro del 20% respecto del año anterior.
Conclusión
Los mapas hechos con drones sirven para medir. Y la medición es esencial en los procesos y operaciones de las industrias.
Y hay un segmento de industrias que utilizan recursos geográficos para sus operaciones, tal como vimos en estos 3 ejemplos: agricultura, minería y forestales (y paciencia, que los revisaremos todos los segmentos).
El desafío es encontrar aquellos problemas que tienen estas industrias y cómo podemos generar mediciones para resolverlos.
Así que ahora ya sabemos para que sirven los mapas hechos con drones.