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ENTREGA III

Fase II: El Cálculo:

Se evaluaron utilizar dos software fotogramétricos para la obtención de las nubes de puntos y el posterior procesado del ortomosaico,  MDS, MDT y las curvas de nivel: Pix4D y Photoscan. Nos decidimos por el primero ya que nos dio mejores resultados considerando el tiempo de procesado que utiliza uno y otro.

Fase de Cálculo

Fase de Cálculo

Finalmente, la idea era integrarlo todo en un Sistema de Informacion Geografica (SIG), se trataron las imágenes en formato raster y el resto en formato shape (SHP). El software SIG utilizado es QGIS y Global Mapper de Blue Marbel Geographics como apoyo.

calculo 2

Esta es una de las fases más arduas y tediosas de esta fase del proyecto ya que el tiempo de máquina que demanda este tipo de procesos está directamente vinculada a la cantidad de imágenes y la memoria del procesador. Largas horas de procesado.

Con la generación del MDS y MDT y las curvas de nivel se logra generar perfiles transversales y longitudinales para realizar cambios, corregir deformaciones del terreno acaecidas por el uso y el paso del tiempo, realizar mejoras en el campo e incluso analizar el replanteo de la triangulación de los aspersores en zonas que así lo requieran.

calculo 3

Con la generación del ortomosaico, se digitalizaron todas las zonas vinculadas al juego y se calcularon las superficies para cada uno de los tees, fairways, greens, bunkes y zonas ajardinadas. Con estos datos se podrán ajustar la cantidad de semillas, herbicidas, fungicidas, abono, arena entre otros que servirán de gran ayuda para la confección  del plan de actuación y mantenimiento anual del campo.

calculo 4

Identificación de aspersores:

Una vez generado el ortomosaico de ambas zonas se procedió a identificar cada uno de los aspersores del campo. En un principio creímos posible hacerlo utilizando un algoritmo matemático de cálculo con el fin de realizar lo que se denomina una “Clasificacion Supervizada” y asi poder identificar de forma automática las bocas de los aspersores.

Este método conllevó a muchos errores, ya que el césped en muchas zonas del campo estaba levantados por la acción de los conejos que alegremente habitan la zona y escarban el suelo, provocando manchas en las imágenes de una similitud y tamaño similar a los aspersores, lo que dificulta la operación de identificación. Al mismo tiempo, el hecho de volar a horas tan tempranas, produjo como ya explicamos sombras alargadas impidiendo que el algoritmo funcionara de forma óptima.

Con este panorama, hubo que cambiar de metodología no quedó otra alternativa que identificar cada aspersor de forma individual aprovechando el poder visualizar  los chorros de agua de los aspersores encendidos que quedaron reflejados en las imágenes, aunque muchas se perdieron por el solape en el proceso fotogramétrico ya que el software utiliza un criterio cerrado de “cosido” de imágenes que escapa al control del operador.

calculo 5

En estos casos hubo que estudiar imagen por imagen, demandando esto muchas horas de estudio para identificar las boquillas de riego. También aprovechamos a codificar por color cada aspersor según su tipo y funcionalidad, siendo una manera muy facil y visual de identificación.

2019-05-31 16_27_36-Global Mapper v19.0 (b092417) [64-bit] [+OTF] [+Lidar] - REGISTERED

Optimización del riego – Análisis del riego

Una vez identificados todos los aspersores, pudimos generar el mapa de cobertura de riego. Procedimos a llevar a cabo un estudio del solape  entre aspersores. A modo anecdótico podemos decir que en el campo conviven 3 tipos diferentes de aspersores de las marcas Hunter, Toro y Rain Bird.

Primeramente y con el fin de representar de una manera gráfica la simulación teórica de la cobertura hídrica, trazamos un círculo de 20 m de diámetro con centro en cada aspersor. Esta forma de representación a la larga no es óptima ya que dificulta mucho la interpretación visual y gráfica debido que a mayor número de aspersores mayor número de líneas que se van superponiendo en una misma zona  siendo el plano o la gráfica resultante, muy poco amigable de interpretar.

calculo 6

Luego, decidimos cambiar de táctica y creamos una nueva alternativa de análisis generando una grilla de puntos sobre el terreno de 2x2m. A continuación, a cada punto se le asignó un valor dependiendo de la cantidad de aspersores que lo regaban y a partir de allí se representó cada punto de la grilla en función de ese valor, detectando zonas a donde le llega el agua desde 11 aspersores y otras donde solo le llega agua de 1 o 2 aspersores.

calculo 7

Análisis del riego

calculo 8

calculo 9

En síntesis, pensamos que este tipo de análisis y los resultados obtenidos, representan una herramienta muy útil para que los Greenkepers , puedan tener acceso a información real y actualizada del campo, pudiendo disponer de un control científico del campo de golf basados en datos reales, minimizando así la toma de decisiones basadas en la subjetividad.

Ahora nos toca empezar la Fase II del proyecto. Nuevos desafíos nos esperan y estamos seguros de poder llevarlos a cabo, de disfrutar nuestro trabajo, aportando conocimiento para detectar y proponer soluciones a inconveniente que afectan la economía y la gestión de los campos de golf.

Hasta la próxima!

Seguimos haciendo #RevolucionDron