Guía definitiva sobre agricultura de precisión
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En los últimos tiempos, la agricultura de precisión viene siendo un tema recurrente entre nuestros posts. Esto se debe a que la agricultura de precisión es una rama de la agricultura que está cada vez más presente en nuestro día a día, experimentando un crecimiento exponencial. Sensores, satélites, datos en tiempo real, monitorización, big data, teledetección, drones, GPS, software SIG, imágenes multiespectrales, mapeo de suelos, índices agrónomicos…
Todos los sectores productivos llevan años a la vanguardia de las nuevas tecnologías. Sin embargo, la agricultura, desde el salto a la maquinaria agrícola autopropulsada por motor de combustión, no había vivido una revolución tecnológica hasta el S.XXI con la agricultura de precisión.
Por ello, hemos elaborado una pequeña guía sobre la agricultura de precisión.
¿Qué es agricultura de precisión?
Si buscamos en internet una definición, encontraremos que la agricultura de precisión es un término agronómico que define la gestión de parcelas agrícolas sobre la base de la observación, la medida y la actuación frente a la variabilidad inter e intra-cultivo. Requiere un conjunto de tecnologías formado por el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), sensores e imagen tanto satelital como aerotransportada, junto con Sistemas de Información Geográfica (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones.
Sin embargo, podríamos decir que es aquella agricultura que hace uso de las TIC para la gestión de los cultivos obteniendo una gran cantidad de variables agronómicas que permitan un análisis más preciso de la situación del cultivo con el fin de optimizar al máximo los recursos, ahorrar costes, dosificar con gran precisión las aplicaciones de insumos (agua, fertilizantes, fitosanitarios…), sacar el máximo rendimiento y contribuir a la sostenibilidad de los sistemas agrícolas. En resumen, es poner la tecnología de la información al servicio de agricultura para mejorarla, punto final.
La barrera entre agricultura “convencional” y la de precisión.
¿Podríamos decir que agricultura de precisión es tener una estación meteorológica en un cultivo, o usar la información de las ya existentes para analizar patrones de clima en nuestra parcela y actuar en consecuencia? En cierta manera sí, aunque esto se lleva haciendo mucho tiempo, nunca se llamó agricultura de precisión. El término ha cobrado más sentido cuando se han ido añadiendo una gran cantidad de capas de información, obtenidas de diversas fuentes. Además, haciendo uso de esas capas, se consigue que “el laboreo” se haga en consecuencia a esa información.
Es decir, si mediante una imagen de satélite, sacando algún índice agronómico de su cámara multiespectral, conseguimos saber las necesidades de fertilización de un cultivo, ya no solo a nivel global, sino a nivel mucho más concreto, podremos aplicar una dosis de fertilizante variable según esos datos y ahorrar grandes cantidades de dinero en algo tan caro como un fertilizante. Esto sería una primera fase de la agricultura de precisión: La toma de datos, su análisis y la interpretación de los mismos.
Resulta evidente que estos resultados en forma de mapa de necesidades de fertilización deben ser interpretados por un software que lleve nuestra dosificadora para saber en cada momento, cuánto fertilizante echar según ese mapa. Todo ello guiado por GPS. Esta fase sería una segunda fase: Toma de decisiones y ejecución en función de la primera fase.
Hay muchos más ejemplos pero hoy no es el día de entrar en ellos. Queremos dar una breve pincelada de todo esto para, en un futuro no muy lejano, meternos más en materia. A continuación comentaremos algunas de las técnicas que se aplican. En otros artículos posteriores nos meteremos a fondo en cada una de ellas.
¿Qué tecnologías hay?
Maquinaria de conducción autónoma guiada por GPS
El conductor, una vez en la parcela, sólo tiene que vigilar la telemetría del proceso para que todo vaya según el plan establecido.
Imágenes de satélite y de drones
Las imágenes de satélite y de drones, son imágenes captadas por cámaras un poco especiales que sacan fotografías aéreas de los cultivos en espectros no visibles para el ojo humano, como el infrarrojo. Con los datos obtenidos de estas cámaras podemos conocer, por ejemplo, el estrés hídrico o el vigor de un cultivo y a partir de ahí tomar las decisiones pertinentes.
Los hay de iniciativa pública como Landsat (NASA), los actuales Sentinel (ESA) y privados (Quickbird, Deimos, Wordlview…). Actualmente los de mayor resolución son privados y la adquisición de imágenes es cara. De todas formas, la Agencia Espacial Europea (ESA) ha lanzado este año 2 satélites multiespectrales de bastante resolución, con bastante aplicación en la agricultura de precisión, pudiendo llegar a una resolución de 10m/pixel que resulta más que suficiente para analizar ciertos cultivos, cereales por ejemplo. La adquisición de imágenes de Sentinel es totalmente gratuita.
Sensorización en parcela
Son estaciones meteorológicas (algo menos precisas que las que se utilizan para climatología) pero más baratas y específicas según nuestras necesidades. Sensores de humedad ambiental, temperatura ambiental, humedad y temperatura a distintos niveles de profundidad del suelo, pluviometría, dirección y velocidad del viento, radiación solar, humectación foliar, dendrómetros… parámetros que se pueden medir y almacenar en memorias que se vuelcan y sirven para estudiar estados del cultivo y su relación con variables agronómicas del cultivo, plagas, etc. Este tipo de información es muy útil para hacer predicciones de aparición de plagas, predicciones de estados fenológicos.
Mapeo de suelo
Un dispositivo se pasea por nuestra parcela y nos dice una gran cantidad de parámetros del suelo. El análisis de un suelo agrícola en laboratorio es caro y además son datos extraídos de un muestreo puntual en distintos puntos de parcela. Con estos mapas de suelo, tenemos información continua de toda la parcela con parámetros como pH, conductividad eléctrica, textura, macronutrientes principales (NPK).
Big Data
La computación en la nube, el análisis de Gigabytes e incluso Terabytes de datos. Todos estos datos que recogemos de los diferentes sensores, imágenes, cuadernos de campo. Toda la información es útil para sacar patrones de comportamiento que nos ayuden a tomar decisiones acertadas en cuanto a: momento y dosis de aplicación de fertilizantes y fitosanitarios, predicciones de cosecha, predicción de heladas, necesidades de riego en tiempo real e incluso accionamiento del riego automático en función de todos estos análisis…
¿Qué nivel de aplicación tiene en la actualidad?
En este sentido, se podíamos hablar de aplicación a diferentes niveles, ya que cada tipo de tecnología (mapeo de suelo, drones, sensores…) dan diferentes capas de información que pueden sernos más o menos útiles dependiendo de nuestro objetivo, tamaño y tipo de cultivo y necesidades de optimización. Esta agricultura está pensada para medianas y grandes superficies, donde la optimización de recursos tiene un papel fundamental.