Calibración de canales aforadores en sistemas irrigados mediante el procesamiento de imágenes de video y la inferencia bayesiana

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31285/AGRO.27.1182

Palabras clave:

calibración de canales aforadores, RIveR, BaRatinAge

Resumen

El arroz es un cultivo que requiere gran cantidad de agua a lo largo de todo su ciclo productivo para garantizar un buen rendimiento, lo que lleva a un gasto de agua mayor en comparación con otros cultivos. Uruguay siembra alrededor de 160.000 ha/año, lo que demanda unos 1.760 hm3/año de agua, obteniendo valores promedio de productividad muy altos a nivel internacional de 9.000 kg/ha. El riego por lo general se hace por inundación, conduciendo el agua a través de canales excavados donde se utilizan compuertas para la regulación del agua y, en algunos pocos casos, se instalan dispositivos para su medición. La creciente presión que existe sobre el recurso agua genera la necesidad de ampliar el conocimiento de los consumos de agua a nivel de chacras. Los canales aforadores son una oportunidad en este sentido, pero, sin embargo, requieren calibración y ajuste con mediciones, lo que generalmente es omitido por su alto costo y complejidad. Este trabajo propone una metodología económica para la calibración de canales aforadores mediante el procesamiento de imágenes de video. La metodología utiliza el software RIveR (https://riverdischarge.blogspot.com/) para procesar las imágenes de video, y el software BaRatinAGE para construir la relación nivel-caudal mediante la inferencia bayesiana. Como sensores de referencia se utiliza un radar de velocidad superficial y un velocímetro de efecto acústico doppler. La metodología se prueba en un canal aforador de garganta cortada. El experimento se realizó en un establecimiento arrocero en el norte de Uruguay. Los resultados sugieren que los canales aforadores se pueden calibrar mediante procesamiento de imágenes de video y que la incertidumbre puede ser cuantificada mediante inferencia bayesiana. Un beneficio del método propuesto es que utiliza software libre que puede ser aplicado de forma sencilla en pequeños establecimientos agrícolas.

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2024-02-06

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1.
Navas R, Monetta A, Roel Álvaro, Blanco N, Gil A, Gamazo P. Calibración de canales aforadores en sistemas irrigados mediante el procesamiento de imágenes de video y la inferencia bayesiana. Agrocienc Urug [Internet]. 6 de febrero de 2024 [citado 14 de mayo de 2024];27(NE1):e1182. Disponible en: https://agrocienciauruguay.uy/index.php/agrociencia/article/view/1182

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Integrated catchment management
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