[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.

[es] La Comisión Europea ha implementado un conjunto de políticas con el propósito de promover una agricultura más sostenible y respetuosa con el entorno, abordando los efectos negativos derivados del uso de productos fitosanitarios en las actividades agrícolas. A través de las estrategias y directrices del Pacto Verde Europeo, como es el caso de la estrategia "Farm to Fork" (De la Granja a la Mesa), la Unión Europea se ha fijado la meta de reducir al menos un 55% las emisiones netas de gases de efecto invernadero para el año 2030, en comparación con los niveles registrados en 1990. En consecuencia, la caracterización de la vegetación se establece como una herramienta esencial para impulsar una agricultura más sostenible y eficaz, alineada con los objetivos y políticas establecidos en el Pacto Verde Europeo. Las investigaciones enfocadas en la aplicación de productos fitosanitarios se orientan hacia el logro de una administración más precisa de dichos productos mediante innovadores diseños y tecnologías que permitan la aplicación de dosis adecuadas en zonas específicas de los cultivos, ajustándose a las particularidades de la vegetación. Entre las tecnologías empleadas se destacan los sensores LiDAR, los sistemas de ultrasonido y las cámaras de profundidad. No obstante, hasta ahora, las investigaciones realizadas para la caracterización de la vegetación se han enfrentado a dificultades al comparar de manera precisa los distintos tipos de sensores. Esto se debe a la falta de evaluación de la exactitud y calidad de las lecturas en condiciones y momentos idénticos. Por esta razón, el enfoque de este estudio se centró en la evaluación y caracterización de una plataforma multisensor que combina un sensor LiDAR y una cámara RGBD integrados en el sistema operativo ROS (Sistema Operativo de Robots) para la caracterización y evaluación de la densidad en una plantación artificial de manzanos. Mediante el análisis comparativo entre las mediciones obtenidas a través de los sensores y los datos recolectados manualmente, se logró evaluar la precisión de cada sensor en la caracterización de la vegetación. Los resultados indican que el sensor LiDAR presenta una mayor precisión en parámetros como la altura del árbol, la altura de la vegetación y la profundidad, con errores porcentuales oscilando entre el 1% y el 2%. En contraste, la cámara exhibe un margen de error que varía entre el 2% y el 8%. Ambos sensores demostraron una baja magnitud de error, lo que respalda su idoneidad para la caracterización de la vegetación y la consecuente estimación del volumen necesario para aplicar productos fitosanitarios. El LiDAR ofrece mediciones de menor variabilidad para la altura de la vegetación, altura de árboles, ancho y profundidad, en contraste con la cámara, que es más estable en las estimaciones de porosidad. La elección entre el sensor LiDAR y la cámara dependerá de consideraciones económicas y de infraestructura, así como de las necesidades específicas del cultivo. Ambos sensores ofrecen ventajas significativas en términos de precisión y aplicabilidad, y la decisión deberá basarse en la viabilidad económica que se encuentra condicionada por factores particulares como el tipo de cultivo, el tamaño de la explotación y los costos asociados a los equipos.