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¿Qué es la Agricultura de Precisión?

  • REDACCIÓ XXII
Actualizada 02/12/2020 a las 16:28

El Grupo de Investigación en AgròTICa y Agricultura de Precisión, GRAP, investiga cómo conseguir una agricultura más productiva y más sostenible utilizando técnicas y tecnologías de la Agricultura de Precisión

Les dades, el futur de l'agricultura

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© Los datos, el futuro de la agricultura

Si quedaba alguna duda que vivimos en una sociedad plenamente digital, la pandemia de la Covid-19 nos lo ha acabado de confirmar. Cada día se generan muchísimos datos digitales. Muchas son conscientes, como cuándo hacemos fotos con el móvil o creamos documentos al ordenador. Otras las generamos de forma inconsciente, porque en nuestra vida cotidiana utilizamos sistemas digitales que lo registran. También utilizamos comunicaciones digitales para compartir o guardar datos, y las tecnologías de la información y la comunicación, las TIC, para consumir información. La agricultura y la producción agraria, en general, no son una excepción. Generan cantidades ingentes de datos y también las consumen en la misma medida.

¿Qué es la digitalización?
Muchos de estos datos ya nacen digitales pero hay otros que no, y antes de poder utilizarlas requieren un paso previo: la digitalización. Se pueden digitalizar datos en formato papel (documentos de texto, tablas de números, fotografías), grabaciones de sonido y de vídeo en cintas magnéticas, y en otros formatos diversos. Sin embargo, la evolución tecnológica también ha permitido disponer de equipos capaces de obtener datos que antes era impensable medir y, además, directamente en formato digital. Hablamos de cámaras digitales embarcadas en satélites, avionetas y en drones que permiten cuantificar el vigor de las plantas, su estado hídrico o su salud. Hablamos de sistemas basados en satélites que nos dicen donde estamos, qué puntos del campo hemos observado y como conducir el tractor recto. Hablamos de sensores que permiten generar modelos 3D de los cultivos y del terreno. Hablamos de sensores que informan de cómo están trabajando los equipos y de cuál es la cantidad de cada recurso que se aplica al campo. Hablamos de dispositivos que registran la cantidad de pienso que come cada animal, el agua que bebe y como evoluciona su peso. Y de tantas otras tecnologías que nuestros abuelos no podían ni imaginar. La digitalización también incluye las comunicaciones como la fibra óptica y las comunicaciones sin hilos. En agricultura eso tiene una complicación adicional y es que hace falta recoger datos y llevar la información hasta donde se hace agricultura, justo en medio de la naturaleza. Por eso es tan importante el despliegue de la fibra óptica y de la red 5G en el mundo rural.

 

Para conseguir recoger y analizar todos los datos
hará falta un despliegue de fibra óptica y de red 5G

 

¿Por qué y para qué, la digitalización?
El hecho de vivir en un mundo digital hace que todo tenga que ser digital. De aquí los planes de digitalización que continuamente se están proponiendo para los diferentes sectores. En el sector primario hay áreas muy tecnificadas y digitales, pero todavía hay muchos ámbitos en los cuales la digitalización justo ahora empieza. Sin embargo, si es importante generar y obtener datos digitales, también es importante entender el potencial de utilizar de forma eficaz estos datos. El primero que hay que hacer es extraer información útil de los datos, convertirla en conocimiento y utilizar este conocimiento para tomar decisiones más documentadas. Y eso es, precisamente, lo que pretende la Agricultura de Precisión.

La Agricultura de Precisión
La Sociedad Internacional de la Agricultura de Precisión (ISPA) la define como una estrategia de gestión que recoge, procesa y analiza datos temporales, espaciales e individuales y las combina con otras informaciones para apoyar las decisiones de manejo de acuerdo con la variabilidad estimada, y así mejorar la eficiencia en el uso de recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola. El AP empezó a desarrollarse a finales de los años 80 pero no fue hasta el 2010 que se creó el ISPA, que en el 2019 consensuó una definición oficial Al GRAP trabajamos desde el 2002, hecho que nos ha permitido participar activamente en el proceso de elaboración de la definición de AP, así como también en su traducción oficial al catalán, castellano, vasco y gallego.

¿Cómo empezamos?
Conseguir que todos los agricultores y ganaderos digitalicen sus datos y las exploten junto con otros para conseguir ser más productivos y más sostenibles no es una tarea sencilla. Hace falta formación, investigación, escuchar las necesidades del sector, que la Administración ponga los medios, las infraestructuras y la motivación y hace falta que todo el mundo ponga su parte, incluso los consumidores, que tendrán que valorar los productos más sostenibles delante de los que no lo son tanto.

Es por todo eso que varias instituciones y entidades leridanas trabajan conjuntamente para poner en marcha los mecanismos necesarios para facilitar la transición digital del mundo agrario y, sobre todo, la transición hacia una agricultura más eficiente y sostenible. Así, la Universidad de Lleida y Agrotecnio conjuntamente con el IRTA y el Centro Tecnológico y Forestal de Cataluña aportarán la investigación y la transferencia, junto con el Parque Científico y Tecnológico y EureCAT; la formación se hará desde la Universidad y desde las Escuelas de Capacitación Agraria; administraciones como el Departamento de Agricultura, la Diputación de Lleida y la Paeria ponen los medios; la Feria de Lleida, la Cámara de Comercio, la FCAP y en un futuro próximo todas las agrupaciones y representantes del sector también tendrán que estar involucradas para conseguir sacar adelante este reto.

 

Metodología de la Agricultura de Precisión

Què és lAgricultura de Precisió?

El hecho de disponer de datos digitalizados permite, entre muchas otras cosas, conocer el estado de los cultivos y la interacción con su entorno. Además, como se utilizan sistemas de posicionamiento, también es posible saber si el estado del cultivo es uniforme en todo el campo o bien si existen diferencias entre zonas. Si es posible monitorar este estado en varios momentos a lo largo de la campaña, no sólo se podrá analizar la variabilidad espacial sino también la temporal. El GRAP trabaja con imágenes captadas desde satélites, avionetas y drones utilizando técnicas de teledetección y también utiliza sensores próximos para obtener datos de los suelos o de los cultivos. Otros datos los generan directamente los equipos agrícolas, como los datos de cosecha en recolectoras de grano.

Todos estos datos obtenidos en una primera fase hace falta que sean analizadas y procesadas por extraer información. En AP, la manera más habitual de mostrar la información es utilizando mapas digitales.

Los mapas muestran lo que pasa y donde, pero también hay que saber el porqué. Por eso, en esta segunda etapa hay que incluir el conocimiento agronómico y, sobre todo, hace falta conocer y, por lo tanto, pisar los campos. ¡No se puede hacer Agricultura de Precisión sólo desde una oficina! Además de técnicas de análisis tradicionales, en esta etapa también se utilizan técnicas como la Geoestadística, el Big Data y la Inteligencia Artificial, entre otros. En la Universidad de Lleida, aparte del GRAP, también hay grupos de la Escuela Politécnica Superior que hacen investigación en estos ámbitos más recientes. En una tercera etapa habrá que tomar decisiones de manejo. ¿Por ejemplo, tiene sentido aplicar una dosis de fertilizante uniforme a todo el campo si hay zonas que producen más y otras que producen menos? ¿Tiene sentido aplicar la misma cantidad de fitosanitarios con polvorización foliar si hay rogles de árboles de diferentes tamaños? ¿Tiene sentido aplicar herbicidas en zonas libres de malas hierbas? ¿Y, analizándolo desde un punto de vista más empresarial, tiene sentido trabajar zonas del campo poco productivas?

En AP, es habitual acabar dividiendo los campos y las plantaciones en zonas de manejo diferenciadas. Así, se pasa de la unidad de manejo tradicional, el campo, a una escala más pequeña que permite gestionar mejor la variabilidad existente.

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