[ca] La Comissió Europea ha implementat un conjunt de polítiques amb l'objectiu de promoure una agricultura més sostenible i ambientalment responsable, abordant els efectes negatius derivats de l'ús de productes fitosanitaris en les activitats agrícoles. Mitjançant les estratègies i directrius del Pacte Verd Europeu, com la estratègia 'De la Granja a la Taula', la Unió Europea s'ha fixat l'objectiu de reduir les emissions netes de gasos d'efecte hivernacle en almenys un 55% d'aquí a l'any 2030, en comparació amb els nivells registrats l'any 1990. Com a conseqüència, una caracterització detallada de l'arbrat esdevé una eina essencial per impulsar una agricultura més sostenible i eficient, alineada amb els objectius i polítiques establertes en el Pacte Verd Europeu. La recerca centrada en l'aplicació de productes fitosanitaris es dirigeix a aconseguir una administració més precisa d'aquests productes mitjançant dissenys i tecnologies innovadores que permetin l'aplicació de dosis adequades en àrees específiques dels cultius, ajustant-se a les necessitats individuals de cada planta. Entre les tecnologies utilitzades, destaquen els sensors LiDAR, els sistemes d'ultrasons i les càmeres de profunditat. No obstant això, fins ara, la recerca realitzada per a la caracterització de la vegetació ha enfrontat dificultats en la comparació precisa de diferents tipus de sensors. Això es deu a la manca d'avaluació de l'exactitud i qualitat de les dades capturades en les mateixes condicions i temps. Aquest estudi es va centrar en l'avaluació i caracterització d'una plataforma multisensorial composta per un sensor LiDAR i una càmera RGBD integrada en el sistema operatiu ROS (Robot Operating System) per a la caracterització i avaluació de la densitat en un hort artificial de pomes. Mitjançant l'anàlisi comparatiu entre les mesures obtingudes amb els sensors i les dades recollides manualment, es va avaluar la precisió de cada sensor per a tasques com la caracterització de la vegetació. Els resultats indiquen que el sensor LiDAR presenta una major precisió en paràmetres com l'altura dels arbres, l'altura de la vegetació i la profunditat, amb un percentatge d'error que varia entre el 1% i el 2%. En contrast, la càmera mostra un marge d'error que oscil·la entre el 2% i el 8%. Ambdós sensors mostren una magnitud d'error baixa, suportant la seva idoneïtat per a la caracterització de la vegetació i l'estimació consequent del volum necessari per a l'aplicació de productes fitosanitaris. El LiDAR proporciona mesures amb menor variabilitat per a l'altura de la vegetació, l'altura i l'amplada dels arbres i la profunditat, en contraposició a la càmera, que és més consistent en les estimacions de porositat. La elecció entre el sensor LiDAR i la càmera dependrà de consideracions econòmiques i d'infraestructura, així com de les necessitats específiques del cultiu. Ambdós sensors ofereixen avantatges significatius en termes de precisió, fiabilitat i aplicabilitat, i la decisió s'ha de basar en la viabilitat econòmica, que està condicionada per factors com el tipus de cultiu, la mida de l'operació i els costos associats d'equipament.

[en] The European Commission has implemented a set of policies with the purpose of promoting more sustainable and environmentally responsible agriculture, addressing the negative effects stemming from the use of phytosanitary products in agricultural activities. Through the strategies and guidelines of the European Green Deal, such as the 'Farm to Fork' strategy, the European Union has set the goal of reducing net greenhouse gas emissions by at least 55% by 2030, compared to the levels recorded in 1990. Consequently, a detailed characterization of vegetation stands as an essential tool to drive more sustainable and efficient agriculture, aligned with the objectives and policies established in the European Green Deal. Research focused on the application of phytosanitary products is geared towards achieving more precise administration of these products through innovative designs and technologies that enable the application of appropriate doses in specific areas of crops, adjusting to the individual need of each plant. Among the employed technologies, LiDAR sensors, ultrasound systems, and depth cameras stand out. However, until now, research conducted for vegetation characterization has faced difficulties in accurately comparing different types of sensors. This is due to the lack of evaluation of the accuracy and quality of captured data under same conditions and time. This study was focus on the evaluation and characterization of a multisensor platform composed by LiDAR sensor and an RGBD camera integrated into the ROS (Robot Operating System) for the characterization and assessment of density in an artificial apple orchard. Through the comparative analysis between measurements obtained with the sensors and manually collected data, the accuracy of each sensor for tasks such vegetation characterization was evaluated. The results indicate that the LiDAR sensor presents higher precision in parameters such as tree height, vegetation height, and depth, with percentage of error ranging between 1% up to 2%. In contrast, the camera exhibits a margin of error that varies from 2% up to 8%. Both sensors showed a low magnitude of error, supporting their suitability for vegetation characterization and the consequent estimation of the volume needed to apply phytosanitary products. LiDAR provides measurements with lower variability for vegetation height, tree height, width, and depth, in contrast to the camera, which is more consistent in porosity estimations. The choice between the LiDAR sensor and the camera will depend on economic and infrastructure considerations, as well as the specific needs of the crop. Both sensors offer significant advantages in terms of precision, reliability and applicability, and the decision should be based on economic viability, which is conditioned by factors such as the type of crop, the size of the operation, and the associated equipment costs.