Podemos entender la agricultura inteligente o smart agro como una propuesta que suma diferentes capacidades disponibles que vienen de la mano de tecnologías habilitadoras digitales (THD) que dan lugar a proyectos innovadores en el entorno agrícola y ganadero.
En este sentido ya hemos visto algo de lo que pueden aportar estas THD en las actividades de preparación del terreno, siendo ésta la primera fase que identificamos en el proceso de producción en el sector agrario.
Ahora vamos a revisar de manera conjunta 2 de las siguientes fases: por una parte, las actividades de siembra, y por otra, el conjunto de actividades relacionadas con el mantenimiento del cultivo (fertilización, riego y control de plagas).
Siembra, fertilización y mantenimiento de los cultivos
A propósito de la transformación de los procesos de siembra y fertilización de cultivos cabe mencionar a modo de ejemplo avanzado los trabajos desarrollados que persiguen incrementar la rentabilidad de las explotaciones de cultivos herbáceos incorporando estrategias de dosificación variable de semillas y fertilizante, como alternativa a las formas tradicionales de dosis uniforme.
Los fundamentos tecnológicos de esta modalidad de siembra y fertilización son:
- Generación de mapas de rendimiento de los terrenos, mediante:
- Utilización de imágenes satelitales, SIG y sistemas de teledetección por satélite (por ejemplo, los satélites Sentinel del Proyecto Copérnicus).
- Sensores de captación de las condiciones y características del suelo y del terreno y climáticas.
- Análisis de datos históricos de cosechas pasadas (caudal del grano, humedad, velocidad de trabajo durante la recolección).
- Referenciación de los datos mediante tecnologías de geoposicionamiento.
- Aplicación de dosis variables de semilla o fertilizante en zonas con distinto potencial productivo a partir de los datos obtenidos en los mapas y las analíticas de suelo:
- Carga de los datos en el sistema del tractor.
- Utilización de conexión ISOBUS que conecta el sistema GPS del tractor con los actuadores de dosificación incorporados en los aperos de siembra y/o fertilización.
Los principales efectos y beneficios de la dosificación variable es la reducción de costes y ahorro de semillas, y sobre todo la reducción hasta en un 20% de las emisiones de CO2 por el uso de fertilizantes.
La aplicación de las tecnologías clave a la gestión de las necesidades hídricas de los cultivos ofrece soluciones novedosas para la optimización del riego que contribuyen al ahorro de agua y a minimizar el impacto ambiental.
Según trabajos recientes, las tecnologías basadas en Internet de las Cosas (IoT) juegan un papel fundamental para conocer y prever las necesidades de riego en un cultivo, al mismo tiempo que permiten optimizar las cantidades de agua necesarias para la producción y la calidad de los productos.
Algunas de las soluciones comerciales existentes se basan en la utilización e hibridación de las siguientes tecnologías:
- Dispositivos de IoT:
- Sensores para la captación de datos climáticos.
- Sensores de suelo a diferentes profundidades para la medición de diferentes variables (contenido volumétrico de agua, temperatura, PH, conductividad, iones …)
- Reutilización de datos meteorológicos.
- Sistemas avanzados de información por satélite (teledetección) que permite generar información sobre el estado hídrico y fitosanitario de la vegetación.
- Analítica predictiva e IA para la generación de planes de riego y para la automatización de las tareas de riego.
En este sentido, proyectos dirigidos a explotaciones agrarias adaptadas al modelo cooperativo, han diseñado y desarrollado la prestación de un servicio a través de una plataforma de captura y analítica de datos, con el fin de apoyar la toma de decisiones mediante la generación de planes óptimos de riego y fertilización.
Su carácter colaborativo permite intercambiar un gran volumen de datos entre las partes interesadas y agentes que participan de los modelos cooperativos.
La herramienta permite la reducción de hasta un 15% de recursos hídricos y de fertilizantes, la reducción de costes de producción y la minimización de contaminantes en los suelos, acuíferos y corrientes de agua.
Las soluciones relacionadas con el control y detección de enfermedades en los cultivos se basan en los mismos fundamentos tecnológicos, habiéndose desarrollado también plataformas de servicios colaborativas, basadas en tecnologías de computación en la nube, dirigida tanto a agricultores como a silvicultores, expertos y servicios públicos para la detección temprana y gestión de plagas y enfermedades.
De nuevo, la aplicación se basa en:
- Recolección de datos mediante teledetección por satélite.
- Captura de datos mediante dispositivos de IoT en la explotación.
- Generación de cartografías de evolución de plagas.
- Capacidad de realizar análisis de Big Data.
Por ejemplo, en el cultivo del olivar se están aplicando algoritmos de aprendizaje automático a datos de distinto origen, incluidos los recogidos por los propios agricultores en sus explotaciones, para predecir la presencia y evolución de plagas en las parcelas, permitiendo tratamientos correctivos fitosanitarios preventivos, lo que conlleva mejoras de rendimiento del cultivo y calidad del producto.
Además, estas soluciones tecnológicas disponen de una función que permite generar modelos predictivos sobre la producción de aceituna en los mercados a nivel global y regional.
Todas las herramientas permiten sustituir las metodologías tradicionales basadas en la inspección visual de síntomas y daños en los terrenos, por datos originados en satélites o sensores, disminuyendo los costes de explotación.
A modo de resumen finalizamos con la siguiente lista de aplicaciones de THD:
Tecnologías y herramientas
- Sistemas de teledetección por satélite y Sistemas de Información Geográfica (SIG) para el mapeo de terrenos y análisis de suelos.
- Combinación de datos captados por sensores de IoT sobre las condiciones de los terrenos, climáticos y de humedad, y de datos captados por satélite para la generación de mapas de rendimiento.
- Herramientas de analítica de Big Data e Inteligencia Artificial de ayuda a la toma de decisiones en las labores de siembra, fertilización, riego y control de plagas.
- Siembra y fertilización a dosis variable: mediante conexión ISOBUS que conecta la maquinaria agrícola (tractores y aperos) con los sistemas de información geográfica y con los sistemas de gestión para las labores de siembra y fertilización.
- IoT, tecnologías de reconocimiento visual basadas en IA y analítica de datos para el control de los cultivos y prevención de plagas.
En nuestra próxima entrega continuaremos con los distintos usos de tecnologías clave asociados a los procesos de la agricultura, la ganadería y la industria agroalimentaria.
