Revisión de las herramientas digitales que facilitan el trabajo de los agricultores y optimizar sus resultados en campo
Ramonet, el equipo robótico autónomo para la recogida de fruta del suelo, desarrollado por el Ainia. / Ainia
Ricardo Díaz (*)
La agricultura es una actividad milenaria que ha evolucionado con el paso del tiempo y la innovación humana. Aunque se ha mantenido el propósito tanto de alimentar a la población, como generar puestos de trabajo, han surgido nuevos retos en los últimos años que requieren de cambios profundos en el modelo para lograr una sostenibilidad económica y medioambiental. Uno de ellos es la escasez de recursos como el agua debido al cambio climático es uno de ellos. Otro de los grandes desafíos es la demanda creciente de nuevas fuentes de proteína vegetal como una alternativa sostenible para la alimentación de una población mundial. El envejecimiento de la población activa que se dedica a la agricultura es otro de los retos. Y la reducción del impacto medioambiental con un mayor control de los plaguicidas y los fertilizantes es otra de las grandes preocupaciones del sector, que al mismo tiempo requiere de un aumento de la producción para abastecer la demanda del mercado.
En la actualidad, los agricultores cuentan con una serie de tecnologías digitales que les permiten optimizar las operaciones agrícolas, mejorar el rendimiento de los cultivos, reducir los costes y cuidar el medio ambiente. Sin pretender realizar un compendio exhaustivo de todas ellas, a continuación, se van a realizar una revisión de algunas de las principales tecnologías digitales que se pueden aplicar en el día a día de un agricultor explicando en qué aplicaciones o usos agrícolas se emplea cada una de ellas.
Tecnologías digitales para la agricultura
• Robotización: La mecanización supuso una auténtica revolución en la agricultura permitiendo que un agricultor pudiera gestionar grandes extensiones de cultivos gracias al uso de tractores con diferentes aperos para el arado, sembrado, poda, aplicación de tratamientos o recolección, especialmente en cultivos heterogéneos de cereales. En estos últimos años y gracias al desarrollo de la robótica en sus diferentes facetas, se está extendiendo su uso en operaciones más complejas, como la recolección de e cultivos de alto valor como los frutales de hueso o los frutos rojos gracias al uso de la robótica de brazos articulados dotados de garras. Para la supervisión de los cultivos y la estimación de la producción o aforo, también se están empleado robots terrestres y drones autónomos que son capaces de reconocer la fruta y su grado de madurez.
• Sistemas de información geográfica (SIG): Son herramientas que permiten recopilar, analizar y visualizar datos de interés sobre mapas del terreno, permitiendo el seguimiento del clima, la humedad del suelo, la evolución vegetativa, la afectación por plagas, la producción de la cosecha, etc. Los SIG se pueden utilizar para planificar y gestionar el uso de la tierra, el riego, la fertilización, la siembra, la cosecha y la optimización del transporte.
• Sistemas de posicionamiento global (GPS): Son dispositivos que permiten determinar la ubicación exacta de un punto en la superficie terrestre mediante el uso de satélites. Los GPS se utilizan para guiar maquinaria agrícola, registrar las operaciones y tratamientos en campo, delimitar parcelas, planificar rutas, controlar el movimiento de animales, etc.
• Sensores: Son dispositivos que permiten captar información sobre el estado de las plantas, el suelo, el agua, el clima, etc. Los sensores remotos se pueden instalar en satélites, aviones, drones, globos, torres, etc. Los sensores más habitualmente empleados son los sensores de las estaciones meteorológicas para conocer la pluviometría, temperatura, humedad y velocidad del ciento. Los sensores de suelo también son muy habituales para controlar la humedad disponible y poder ajustar el riego según las necesidades de la planta y el agua disponible. También se emplean sensores capaces de medir los principales nutrientes como el Nitrógeno, el Potasio o el Fósforo. Finalmente, cabe mencionar los dendrómetros que son capaces de medir el crecimiento y el estrés que sufre la planta a partir de la contracción/dilatación del tronco o rama monitorizado mediante sensores de fuerza.
• Teledetección: La teledetección consiste en el empleo de dispositivos fotónicos se instalan en satélites, aviones o drones, y son capaces de recoger información de los cultivos a partir del análisis de la interacción de la luz con la planta, permitiendo la medida de la evapotranspiración mediante una imagen térmica, el seguimiento del desarrollo vegetativo mediante el índice NDVI, la estimación de la carga de fruta gracias al uso de reconocimiento de patrones en imágenes de color, e incluso la detección de enfermedades en plantas siempre y cuando se producto un daño en el tejido vegetal que se produzca un cambio colorimétrico.
• Internet de las cosas (IoT): Es una tecnología que permite la conexión de objetos físicos como sensores y actuadores a Internet mediante el uso de un procesador y un sistema de comunicaciones que envía el dato a cualquier punto del mundo con la frecuencia deseada. Permite automatizar y controlar de forma remota sistemas de riego, iluminación, ventilación, fertilización, etc.
• Big data y análisis de datos: Son técnicas que permiten procesar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes como la maquinaria que realiza operaciones agrícolas, los sensores remotos, la teledetección, fuentes de datos como las alertas de plagas, los datos de estaciones meteorológicas cercanas, etc. El big data y el análisis masivo de datos se pueden utilizar para generar cuadros de mandos y sistema de ayuda a la toma de decisiones, con el fin de optimizar recursos, predecir la producción o el riesgo de plaga, la identificación de patrones y tendencias, la generación de alertas, etc.
• Inteligencia artificial (IA): Es un campo que se ocupa de crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción, la comunicación, etc. La IA se puede utilizar para asistir, complementar o reemplazar la labor de los agricultores en tareas como la realización de operaciones agrícolas (tractores autónomos para el sembrado o el cosechado), el diagnóstico de enfermedades (analizando datos de teledetección combinados con datos meteorológicos e histórico de incidencias), la recomendación en la fertiirrigación para mejorar el rendimiento por parcela o la planificación en la recolección según la madurez de cada parcela.
Conclusión
La agricultura es una actividad que presenta grandes desafíos que, en cierta medida, pueden verse abordados gracias a la aplicación de las tecnologías digitales, permitiendo mejoras en cuatro ámbitos diferentes: 1) en la competitividad gracias a la automatización de tareas manuales en un escenario en el que cada vez cuesta más encontrar mano de obra; 2) en la rentabilidad, mediante sistemas más automatizados y eficientes, por ejemplo, en la recolección que se concentra en unas fechas concretas en las que la meteorología concede ventanas temporales estrechas, en la supervisión del estado de los cultivos sin necesidad de desplazarse o; 3) en el confort de los agricultores al reducir la carga física en labores agrícolas duras como son el sembrado, la poda o la recolección; 4) en el impacto medioambiental, gracias a la aplicación de dosis inteligente de insumos o plaguicidas sólo donde sea estrictamente necesario.
Sin embargo, las tecnologías digitales también suponen desafíos como la inversión necesaria, la capacitación de los agricultores, la adaptación de los cultivos y la maquinaria existente, la seguridad en las operaciones o la privacidad de los datos. Por ello, es necesario fomentar la formación, la innovación, la difusión y el uso responsable de las tecnologías digitales para la agricultura. En este sentido, AINIA lidera el proyecto AGRISME para la aplicación de las tecnologías digitales en las pequeñas y medianas explotaciones agrícolas, con el objetivo de facilitar a los profesionales del campo el uso de tecnologías de bajo coste, que les ayuden a mejorar la productividad y competitividad de los cultivos. Este proyecto cuenta con el apoyo de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana, a través del IVACE, y está financiado por la Unión Europea, a través del Programa FEDER Comunitat Valenciana 2021-2027.
(*) Director de Transformación Digital de AINIA, un centro tecnológico con una amplia trayectoria en la innovación en la cadena agroalimentaria, desde el campo hasta la mesa, contando con demostradores y soluciones basadas en tecnologías digitales empleadas en cultivos de cereales, viñedos, frutales y cultivos arbustivos en abierto y en invernadero.
Acceso al artículo de opinión en las páginas 2-3 del ejemplar de Valencia Fruits.
Acceso íntegro al último ejemplar de Valencia Fruits.
