La Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza y el Instituto Nacional de Innovación Agraria - INIA han publicado recientemente los resultados de un estudio en la revista Drones, factor de impacto de 5.532 (Q1), estudio que desarrolló una ecuación para predecir los rendimientos de cuatro cultivares comerciales de frijol en las condiciones de la costa peruana.

Esta publicación es la primera en utilizar drones equipados con sensores y dos tipos de análisis de datos para el frejol (Phaseolus vulgaris), que es una leguminosa y una de las principales fuentes de alimentación cultivadas en Perú. Se utilizaron dos métodos para el análisis de imágenes multiespectrales. El primero consistió en construir una máscara que solo cubría el dosel del cultivo, utilizando clasificación supervisada con el software QGIS. El segundo método consistió en crear grillas correspondientes al promedio de cada parcela (n = 48) sin clasificación, con el fin de obtener los valores e índices de reflectancia, incluyendo el suelo.

Resultados del estudio:
1. Los modelos predijeron mejor el rendimiento en las etapas fenológicas V3–V4 y R6–R8 para todos los cultivares de frijol.
2. Con cinco índices de vegetación (IV), el cultivar camanejo mostró el mayor R2 para ambos métodos 1 y 2 en la etapa reproductiva.
3. Los componentes principales para las fechas evaluadas con los IV mostraron un cambio y aumento en los valores de los índices de acuerdo al desarrollo vegetativo y fenología del cultivo.
4. Demostramos por primera vez que las imágenes multiespectrales de UAV tienen un gran potencial en la estimación del rendimiento de frijol en Perú.

Estos avances en el uso de drones y análisis de datos ofrecen nuevas herramientas para la investigación y el monitoreo de los cultivos de frijol en la costa peruana, demostró además que las imágenes multiespectrales de UAV tienen un gran potencial en la estimación del rendimiento de frejol.

Los resultados confirmaron que la estimación de los índices vegetativos en las diferentes etapas del cultivo proporcionó un alto grado de correlación con el rendimiento con respecto a los índices CIG, PCB, DVI, EVI y TVI con el método 2 para el cultivar c2000, pero cuando el modelo 1 (NDVI, NDRE, SAVI, CVI y CIRE) y 2 (NDVI, SAVI, CVI, EVI y TVI) en la etapa reproductiva, se obtuvo un alto grado de correlación para el cultivar camanejo. Los modelos que mejor predijeron el rendimiento de frijol se estimaron para las etapas fisiológicas, es decir, V3–V4 y R6–R8 (vegetativo y reproductivo). Además, este estudio sienta las bases para futuras investigaciones en el uso de tecnologías de drones y análisis de imágenes en la agricultura peruana.