Cómo es y para qué sirve el ‘software’ de la agricultura de precisión

Una azada, una vertedera, un tractor… herramientas y maquinarias del siglo XX. Un satélite, un dron, un sensor... herramientas y maquinaria de la agricultura del siglo XXI, más precisa y científica, más sostenible y resistente al cambio climático.

¿Qué puede entenderse por agricultura de precisión asistida por las nuevas tecnologías? “Aquella que utiliza técnicas digitales para realizar un seguimiento de los procesos de producción agrícola y optimizarlos”, según este informe del Parlamento Europeo.

Producir más con menos

“Las nuevas tecnologías están llamadas a cumplir un papel central. Contribuyen al objetivo de producir más alimentos con menos insumos y a una mejor gestión ambiental en la agricultura, así como a mitigar los efectos del cambio climático y mejorar la adaptación del sector”, admiten en la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) de Naciones Unidas.

A los factores básicos de la agricultura que son el agua, el suelo, el clima, entre otros, se une la información. Entendida como los datos de todos estos elementos y su interrelación para lograr una relación óptima entre rendimiento, recursos disponibles y tiempo y dinero invertidos.

Era de la información

Por tanto es clave la integración de las tecnologías de la información (TIC) en la gestión inteligente de la agricultura, apoyada en la nanotecnología, los sensores de parámetros como la humedad o la temperatura, la monitorización por drones y satélites, la inteligencia artificial aplicada en maquinarias como rociadores y análisis predictivos, teledetección, mapeo de las características de los suelos o ‘software’ SIG (Sistemas de Información Geográfica), además de la comunicación entre dispositivos que propician el internet de las cosas y los protocolos móviles 4G y 5G.

Ese control intensivo de la información sobre el estado de los cultivos permite tomar decisiones de gestión más acertadas, automatizar procesos y maquinarias y un control eficiente de plagas y enfermedades, además de optimizar la aplicación de fertilizantes, plaguicidas y riegos en función de las necesidades concretas de las platas, según indica la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO).

Es decir, los diferentes sistemas de monitoreo y los ‘software’ que procesan esos datos ayudan a establecer calendarios de aplicación y dosis de productos, la detección temprana de hongos y plagas o controlar la clasificación y el envasado de productos agrícolas al final de la cadena.

Radiografía de suelos y plantas

Los ‘software’ de precisión se desarrollan para diferentes funciones agrícolas, por ejemplo el mapeo de suelos y la monitorización de cultivos a partir de sensores que recopilan datos en tiempo real sobre las características del terreno (desde el pH a la concentración y variedad de micronutrientes, incluso la textura o la conductividad eléctrica) o del ciclo de vida de una planta desde la preparación del terreno y la siembra a la recolección (grados de humedad y de insolación, variación de temperaturas, pluviometría...).

Las imágenes aéreas combinadas de satélites y drones (que no solo se aplican en agricultura, también en gestión forestal) son otra fuente básica de conocimiento para analizar características ocultas a simple vista, por ejemplo a través de infrarrojos. Por lo general, la monitorización emplea cámaras multiespectrales que permiten calibrar los cambios de temperaturas para un seguimiento continuo de las plantaciones. Además, los ‘software’ de drones agrarios pueden integrar aplicaciones de mapeo, fotogrametría y topografía gracias a su comunicación con las señales satelitales.

Cada vez es más frecuente el uso de bases de datos externas (meteorológicas, de riego, parcelarias, de mercados…) y su cruce con sensores para controlar la producción, por ejemplo los instalados en las cosechadoras que cuantifican la cantidad exacta de kilos recogidos por metro cuadrado. Algunas cámaras montadas en la maquinaria junto con algoritmos de visión artificial permiten eliminar malas hierbas sin necesidad de productos químicos.

Producción y planificación

El análisis ‘big data’ de todo el flujo de información a lo largo de la temporada puede predecir el volumen de la producción anual, calcular las fechas óptimas de la recolección y una planificación a largo plazo por ejemplo de la rotación de cultivos para la recuperación de los suelos.

“El análisis de los datos y una correcta toma de decisiones podría mejorar la calidad de las producciones o de los productos finales, reducir los riesgos de las operaciones, disminuir el impacto ambiental y, en definitiva, incrementar la sostenibilidad de la explotación”, explica la Universitat de Lleida.

“La agricultura empieza a servirse de la computación en la nube, las aplicaciones para móvil, los modelos de predicción de cosechas y plagas, el ‘big data’, internet de las cosas... Todo ello está cambiando rápidamente el paradigma productivo y acaba con el tópico de un mundo rural poco tecnificado”, explica Constantino Valero, profesor de Agronómica, Alimentaria y Biosistemas.

Esta proyección tecnológica se refleja en el crecimiento de la agricultura de precisión. Un estudio de MarketsandMarkets estima que, en 2025, el sector en su conjunto (incluyendo ‘software’, ‘hardware’, sensores y servicios como la geolocalización por satélite) moverá cerca de 22.000 millones de dólares en el mundo.