La aparición de malas hierbas en los campos agrícolas de producción de cereales y fibras ha causado pérdidas a los agricultores durante mucho tiempo. Con la introducción de genes de resistencia en especies cultivadas como la soja y el algodón, muchos creían que este problema se resolvería. En Brasil, la soja resistente al glifosato se cultiva desde 2003. Pero después de casi 15 años, el problema de las malezas no se ha resuelto y ha vuelto a cobrar importancia, principalmente debido a la aparición de malezas resistentes al glifosato. Como se puede ver en el mapa, el problema se está extendiendo en las principales regiones productoras de Brasil, principalmente en las áreas donde se han cultivado cultivos resistentes al glifosato, como soja, maíz y algodón.
La foto de abajo ilustra una escena común en los campos brasileños, la presencia de tres especies de malezas resistentes al glifosato en la misma área ( Digitaria insularis , Conyza canadensis y Eleusine indica ), más una docena de otras especies, pero con una ocupación espacial de menos del 50% del área total. Naturalmente, las malas hierbas no se distribuyen uniformemente por los campos. La mayoría de las veces se agregan en juncos principalmente debido a la forma de dispersión de las semillas. En otros, los brotes pueden ser plantas muy escasas o aisladas.
Malezas-resistentes-en-Brasil
Un escenario común en los campos brasileños: la presencia de tres especies de malezas resistentes al glifosato en la misma zona (Digitaria insularis, Conyza canadensis y Eleusine indica), más una docena de especies más.
Debido a esta variabilidad espacial, existe un gran potencial para la aplicación localizada de herbicidas. La fumigación de malezas localizada en tiempo real se basa en la identificación de la planta mediante un sensor y la aplicación instantánea de herbicida solo en el objetivo. El proceso de identificación de una planta se realiza reconociendo un patrón de reflectancia cuando se somete a una fuente de radiación. En este caso, los sensores generalmente están “activos” porque tienen su propia fuente de radiación, lo que les permite trabajar tanto de día como de noche.
Actualmente, existen dos equipos comerciales en Brasil que realizan la identificación y fumigación de malezas en tiempo real: WEEDit y WeedSeeker. Para la detección de plantas, el primer sistema se basa en la técnica de detección de la fluorescencia de la clorofila que se crea mediante la acción de una potente fuente de luz, mientras que el segundo utiliza la reflectancia en dos bandas espectrales. La tecnología de estas herramientas no se trata solo de los sensores, sino de la velocidad extremadamente rápida de las válvulas encargadas de abrir y cerrar las boquillas. En el caso de WEEDit, la tecnología Pulse Width Modulation (PWM) a una frecuencia de 60 Hz permite rociar con precisión la tasa correcta de herbicida sobre la maleza independientemente de las variaciones en la velocidad de la máquina.
MÁS DE RODRIGO TREVISAN
Conectividad
22 de enero de 2019
Diez conclusiones clave de la conferencia PrecisionAg VISION de 2019
Por Rodrigo Trevisan
Conectividad
24 de octubre de 2018
ConBAP 2018: de la recopilación de datos a la toma de decisiones
Por Rodrigo Trevisan
Conectividad
9 de julio de 2018
Aspectos destacados de la 14a Conferencia Internacional sobre Agricultura de Precisión
Por Rodrigo Trevisan
Otro beneficio de este tipo de sistemas es la posibilidad de realizar las aplicaciones con mayor frecuencia. Debido a que solo se rociará sobre las malezas, no es necesario esperar a que germinen todas las malezas y correr los riesgos de un bajo control debido a la presencia de malezas fuera de la etapa de control adecuada. Además, esperar puede darles a estas plantas la oportunidad de producir nuevas semillas, lo que agrava el problema para los cultivos futuros. Las aplicaciones más frecuentes reducirán naturalmente el banco de semillas en el área a lo largo de los años. Hay informes de productores australianos con ahorros de herbicidas del 98% después de 7 años usando la tecnología.
Una de las limitaciones del uso de estas herramientas radica en la capacidad limitada para diferenciar especies de plantas. Los dos equipos mencionados anteriormente tienen límites de detección ajustables que permiten apuntar a objetivos más grandes o más pequeños, pero sin la capacidad total para diferenciar especies. Con el objetivo de solucionar esta limitación, existen tecnologías que se están desarrollando y probando a nivel de investigación, principalmente utilizando reconocimiento de patrones en imágenes RGB (formato hojas) y cámaras hiperespectrales (intensidad de reflectancia en regiones específicas del espectro). Un ejemplo de este tipo de tecnología está siendo desarrollado por la startup estadounidense Blue River Technology. Su concepto de máquina inteligente para visualización y pulverización hace uso de visión por computadora e inteligencia artificial para la diferenciación de especies de plantas y su aplicación en tiempo real.
La presencia de malezas en diferentes niveles de infestación dentro de un solo campo hace posible el uso de herramientas de agricultura de precisión como una forma más eficiente de control de malezas a través de la aplicación localizada utilizando las tasas adecuadas requeridas para cada parte de un área agrícola. El aumento en la ocurrencia de malezas resistentes a herbicidas genera una mayor demanda de estas tecnologías, ya que las formas tradicionales de control tienen altos costos y baja eficiencia. El riesgo de introducción o selección de nuevas especies resistentes, asociado al lento desarrollo de nuevas moléculas herbicidas, hace que el manejo correcto de las malezas sea cada vez más importante para el mantenimiento de un sistema de producción sostenible. El control de malezas localizado con identificación de sensores y aplicación de herbicidas en tiempo real permite grandes ahorros de producto, así como reducir los impactos sobre el medio ambiente y contribuir a reducir el problema a largo plazo. Se deben desarrollar nuevas tecnologías para satisfacer estas demandas en los próximos años, ya que sin duda habrá un enorme mercado por explorar.