Uso de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) para el monitoreo y manejo de los recursos naturales: una síntesis

Contenido principal del artículo

Mario Guevara-Bonilla
Ana Sofía Meza-Leandro
Edwin Antonio Esquivel-Segura
Dagoberto Arias-Aguilar
Andrea Tapia-Arenas
Federico Masís Meléndez

Resumen

El desarrollo tecnológico de los vehículos aéreos no tripulados, VANT´s da acceso a nuevas aplicaciones en múltiples campos de la ciencia y la ingeniería. El uso de sensores remotos, el análisis satelital, la medición de datos en el sitio han sido las principales herramientas empleadas para la monitorización y el estudio de los recursos naturales. Los VANT´s son una tecnología de bajo costo capaz de recolectar información de manera rápida y precisa, con alta resolución espacial. El objetivo del presente trabajo fue realizar una revisión de las características principales y las aplicaciones de los vehículos aéreos no tripulados en el manejo de los recursos naturales, principalmente en la región latinoamericana. En este trabajo se describen los tipos de drones existentes, sus ventajas, desventajas y los diferentes tipos de sensores que se pueden adaptar. Además, se revisaron trabajos sobre VANTS realizados en Brasil, Perú y Colombia como una guía para América Latina. Se muestra una   serie de posibles arreglos entre VANTS y sensores remotos., Próximamente, estos arreglos tendrán un amplio potencial de incrementar la eficiencia de adquisición de datos, incrementando su aplicabilidad en el campo del estudio de los recursos naturales. El futuro del uso de este tipo de tecnologías parece apuntar a una mayor automatización en la captura de datos, mejoras en el rendimiento de los tiempos de vuelo y sistemas automatizados con algoritmos complejos capaces de ofrecer información en tiempo real.

Detalles del artículo

Cómo citar
Guevara-Bonilla, M., Meza-Leandro, A. S., Esquivel-Segura, E. A., Arias-Aguilar, D., Tapia-Arenas, A., & Masís Meléndez, F. (2020). Uso de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) para el monitoreo y manejo de los recursos naturales: una síntesis. Revista Tecnología En Marcha, 33(4), Pág. 77–88. https://doi.org/10.18845/tm.v33i4.4528
Sección
Artículo científico

Citas

[1] L. Tang y G. Shao, «Drone remote sensing for forestry research,» Journal of Forestry Research, 2015.
[2] T. Banu, G. Borlea y C. Banu, «The use of drones in Forestry,» Journal of Environmental Science and Engineering, pp. 557-562, 2016.
[3] I. Colomina y P. Molina, «Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review,» Journal of photogrammetry and remote sensing, nº 92, pp. 79-97, 2014.
[4] L. Koh y S. Wich, «Dawn of drone ecology: low-cost autonomous aerial vehicles for conservation,» Tropical Conservation Science, vol. II, nº 5, pp. 121-132, 2012.
[5] L. Aguilar, «Evaluación de bosques tropicales mediante el uso de tecnología VANT,» Revista Germinar, nº 19, pp. 14-15, 2016.
[6] L. Pádua, J. Vanko, J. Hruska, T. Adao, S. JJ, E. Peres y R. Morais, «UAS, sensors and data processing in agroforestry: a review towards practical applications,» International Journal of Remote Sensing, nº 38, pp. 2349-2392, 2017.
[7] S. Arriola-Valverde, A. Ferenz-Appel y R. Rimolo-Donadio, «Fotogrametría terrestre con sistemas aéreos autónomos no tripulados,» InvestigaTEC, nº 31, pp. 09-12, 2018.
[8] A. Méndez, J. Vélez, F. Scaramuzza y D. Villaroel, «Los drones como herramienta para el monitoreo de cultivos,» Revista de la bolsa de comercio de Rosario, nº 1524, pp. 6-10, 2015.
[9] J. Richards y X. Jia, Remore Sensing Digital Image Analysis, Springer, 2006.
[10] V. Berrío-Meneses, J. Mosquera y D. Alzate, «Uso de drones para el análisis de imágenes multiespectrales en agricultura de precisión,» Ciencia y Tecnología Alimentaria, nº 13, pp. 28-40, 2015.
[11] R. Austin, Unmmaned aircraft systems: UAVS design, development and deployment, United Kingdom, 2010.
[12] M. Knadel, F. Masís-Meléndez, L. Wollensen de Jonge, P. Moldrup, E. Arthur y M. Humlekrog Greve, «Assesing soil water repellency of a sandy field with visible near infrared spectroscopy,» Journal of near infrared spectroscopy, nº 24, pp. 215-224, December 2015.
[13] M. Seidel, C. Hutengs, B. Ludwig, T.-B. Soren y M. Vohland, «Strategies for the efficient estimation of soil organic carbon at the field sclae with vis-NIR spectroscopy: Spectral libraries and spiking vs. local calibrations,» Geoderma, nº 354, pp. 1-13, 2019.
[14] M. Peña, «Sensores hiperespectrales: Los últimos avances en teledetección,» Ecoamerica, vol. 7, nº 66-70, 2007.
[15] J. Hu, J. Peng, Y. Zhou, D. Xu, R. Zhao, Q. Jiang y T. Fu, «Quantitative estimation of soil salinity using UAV-borne hyperspectral and satellite multispectral images,» Remote Sensing, vol. 11, nº 7, 2019.
[16] G. Blackburn, «Hyperspectral remote sensing of plant pigments,» Journal of experimental botany, vol. 58, nº 4, pp. 855-867, 2007.
[17] B. Cole, J. Mcmorrow y M. Evans, «Spectral monitoring of moorland plant phenology to identify a temporal window for hyperspectral remote sensing of peatland,» ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol. 90, pp. 49-58, 2014.
[18] A. Maliki, G. Owens y D. Bruce, «Capabilities of remote sensing hyperspectral images for the detection of lead contamination: a review,» ISPRS Annals of the photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. I, nº 7, pp. 55-60, 2012.
[19] E. Orfanó Figuereido, M. V. Neves d´Oliveira, E. Muñoz Braz, D. d. A. Papa y P. Fearnside, «LIDAR-based estimation of bole biomass for precision management of an Amazon forest: Comparisons of ground-based and remotely sensed estimates,» Remote Sensing of Environment, vol. 187, pp. 281-293, 2016.
[20] A. Cárdenas, L. Rivera, B. Gómez, G. Valencia, H. Acosta y J. Correa, «Short communication: Pollution-and-greenhouse gases measurement system,» Measurement, vol. 129, pp. 565-568, 2018.
[21] J. A. Díaz, D. Pieri, K. Wright, P. Sorensen, R. Kline-Shoder, R. Arkin, M. Fladeland, G. B. M. F. Bland, C. Ramírez, E. Corrales, A. Alan, O. Alegría y D. Díaz, «Unmanned aerial mass spectometer system for in-situ volcanic plume analysis,» Journal of The American society for Mass Spectromery, vol. 26, nº 2, pp. 292-304, 2015.
[22] B. Balsley, D. Lawrence, R. Woodman y D. Fritts, «Fine-scale characteristics of temperature, wind, and turbulence in the lower atmosphere (0-1300 m) over the south Peruvian coast.,» Boundary-Layer Meteorology, vol. 147, nº 1, pp. 165-178, 2013.
[23] A. González, G. Amarillo, M. Amarillo y F. Sarmiento, «Drones aplicados a la agricultura de precisión,» Revista especializada en Ingeniería, vol. 10, pp. 23-27, 2017.
[24] F. Greenwood, «Drones en el horizonte: la nueva frontera de la innovación agrícola,» ICT update, nº 82, pp. 2-4, 2016.
[25] L. Tang y G. Shao, «Drone remote sensing for forestry research and practices,» Journal of Forestry Research, vol. 26, nº 4, pp. 791-797, 2015.
[26] S. George, G. Reyes, D. Rondón, A. Huechacona, P. Moctezuma y S. Proust, «Mapeando el desastre: Uso de drones para la ubicació y evaluación de daño después de un sismo de alta magnitud en el sureste de México,» Desde el Herbario CICY, nº 9, pp. 222-227, 2017.
[27] C. Yuan, Z. Liu y Y. Zhang, «Aerial images-based forest fire detection for firefighting using optical remote sensing techniques and unmmaned aerial vehicle,» Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 88, pp. 635-654, 2017.
[28] Y.-G. Han, S. H. Yoo y O. Kwon, «Possibility of applying unmmaned aerial vehicle (UAV) and mapping software for the monitoring of waterbirds and thir habitats,» Journal of Ecology and Environment, vol. 41, pp. 21-27, 2017.
[29] B. Ivosevic, Y.-G. Han, S. H. Yoo y O. Kwon, «Monitoring butterflies with an unmmaned aerial vehicle: current possibilities and future potentials,» Journal of Ecology and Environment, vol. 41, pp. 12-21, 2017.
[30] C. Zhao, C. Zhang, S. Yang, C. Liu, H. Xiang, Y. Sun, Z. Yang, Y. Zhang, X. Yu, N. Shao y Q. Yu, «Calculating e-flow using UAV and ground monitoring,» Journal of Hydrology, vol. 552, pp. 351-365, 2017.
[31] K. Langhammer y T. Vacková, «Detection and mapping of teh geomorphic effects of flooding using UAV photogrammetry,» Pure and Applied Geophysics, vol. 175, nº 9, pp. 3223-3245, 2018.
[32] S. Hemmelder, W. Marra, H. Markies y S. De Jong, «Monitoring river morphology and bank erosion using UAV imagery- A case study of the river Buech, Hautes-Alpes, France,» International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 73, pp. 428-437, 2018.
[33] F. Bandini, J. Jakobsen, D. Olesen, J. A. Reyna-Gutierrez y P. Bauer-Gottwein, «Measuring water level in rivers and lakes from lightweight Unmmaned Aerial Vehicles,» Journal of Hydrology, vol. 548, pp. 237-250, 2017.
[34] F. Bandini, A. López-Tamayo, G. Merediz-Alonso, D. Olesen, J. Jakobsen, S. Wang, M. García y P. Bauer-Gottwein, «Unmmaned aerial vehicle observations of water surfaces elevation and bathymetry in the cenotes and lagoons of the Yucatán Peninsula, Mexico,» Hydrology Journal, vol. 26, nº 7, pp. 2213-2228, 2018.
[35] J. Fernández-Lozano y G. Gutiérrez-Alonso, «Aplicaciones geológicas de los drones,» Revista de la Sociedad Geológica de España, vol. 29, nº 1, pp. 89-105, 2016.
[36] N. Pineux, J. Lisein, G. Swerts, C. Bielders, P. Lejeune, G. Colinet y A. Degre, «Can DEM time series produced by UAV be used to quantify diffuse erosion in an agricultural watershed?,» Geomorphology, vol. 280, pp. 122-136, 2017.
[37] H. Obanawa y Y. Hayakawa, «Variations in volumetric erosion rates of bedrocks cliffs on a small inaccesible coastal island determined using measurements by an unmanned aerial vehicle with structure-from-motion and terrestrial laser scanning,» Progress in Earth and Planetary Science, vol. 5, nº 1, pp. 33-42, 2018.
[38] A. Clark, «Small unmmaned aerial systems comparative analysis for the application to coastal erosion monitoring,» GeoResJ, vol. 13, pp. 175-185, 2017.
[39] K. Vivaldini, T. Martinelli, V. Guizilini, J. Souza, M. Oliveira y F. Ramos, «UAV route planning for active disease classification,» Autonomous robots, vol. 43, nº 5, pp. 1137-1153, 2019.
[40] A. Klein-Hentz, A. Dalla Corte, S. Péllico, M. Strager y E. Schoeninger, «Tree detection: automatic tree detection using UAV-based data,» Floresta, vol. 48, nº 3, pp. 393-402, 2018.
[41] S. Baena, D. Soyd y J. Moat, «UAV´s pursuit of plant conservation-real world experiences,» Ecological informatics, vol. 47, pp. 2-9, 2018.
[42] I. Yano, J. Alvez, W. Santiago y B. Mederos, «Identification of weeds in sugarcane fields through images taken by UAV and Random Forest classifier,» IFAC-PapersOnline, vol. 49, nº 16, pp. 415-420, 2016.
[43] N. Tushev, T. Bewick y C. Ellis, «Documentando la ocupación ilegal de tierras desde el aire,» ICT Update, vol. 82, pp. 16-17, 2016.
[44] O. Barrero y S. Perdomo, «RGB and multispectral UAV image fusion for Graminae weed detection in rice fields,» Precision Agriculture, vol. 19, nº 5, pp. 809-822, 2018.
[45] S. Arriola, K. Villagra, M. Mémdez-Morales, N. Gómez, S.-Q. Milton y R. Rímolo-Donadío, «Desarrollo y validación de una metodología para la cuantificación de la erosión hídrica a través de fotogrametría UAS,» Tecnología en Marcha, vol. 32, pp. 43-52, 2019.

Artículos más leídos del mismo autor/a

Artículos similares

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.