Agricultura de precisión

Fertilización dirigida, satélites, sensores, esparcimiento, pulverización, drones, RTK, robotización, software...

Agricultura de precisiónFertilización dirigida, satélites, sensores, esparcimiento, pulverización, drones, RTK, robotización, software...

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Laagricultura de precisión, surgida en la década de 1980 en Estados Unidos, se basa en el uso de tecnologías de la información y digitales para tener en cuenta la variabilidad espacial y temporal de la producción agrícola en las prácticas de cultivo. Más concretamente, la Sociedad Internacional de Agricultura de Precisión(ISPA) define la agricultura de precisión como "una estrategia de gestión que recopila, procesa y analiza datos espaciales, temporales e individuales, y los combina con otra información para orientar decisiones moduladas de gestión de plantas o animales con el fin de mejorar la eficiencia de los recursos, laproductividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola".

Objetivos

La agricultura de precisión pretende dar respuesta a múltiples retos económicos, agronómicos, medioambientales y sociales:

• Económicos: aumentar los rendimientos medios de producción y/o reducir los costes de producción, en particular los costes asociados al uso de insumos. La heterogeneidad de los rendimientos tiene un origen natural (topografía, litología, etc.) así como un origen humano ligado a la actividad humana (laboreo, esparcimiento de fertilizantes, etc.). La agricultura de precisión se ha utilizado tradicionalmente paraoptimizar la utilización de los insumos, en particular los aportes de nitrógeno.
• Agronómico: optimización de la adaptación de las prácticas a las necesidades de los cultivos.
• Medioambientales: reducir ciertos tipos de contaminación ligados a los insumos, como la lixiviacióndel nitrógeno, y limitar el uso de los recursos hídricos para elriego.
• Social: mejorar la comodidad en el trabajo y optimizar el tiempo de trabajo.

Las 4 etapas de la agricultura de precisión

La agricultura de precisión puede dividirse en cuatro etapas:

• Adquisición: recopilación de datos para medir y cuantificar la variabilidad de la producción agrícola.
• Caracterización: adquirir datos agronómicos para contextualizar y dar sentido a los datos recopilados.
• Recomendaciones: analizar los datos recopilados para comprender la variabilidad y elegir itinerarios técnicos que tengan en cuenta dicha variabilidad.
• Aplicación: poner en práctica las decisiones de gestión del cultivo (modulación de los fertilizantes, riego, etc.).

Adquisición de datos y medición de la variabilidad

Parámetros medidos

La información recogida permite comprender la heterogeneidad de los diferentes parámetros dentro de una parcela:

• Las características fisicoquímicas y biológicas del suelo: los mapas de conductividad o de resistividad eléctrica pueden utilizarse junto con los análisis del suelo y las prospecciones sobre el terreno para estudiar el estado del suelo.
• El estado de los cultivos y/o del ganado: necesidades de riego y fertilización, estado de desarrollo, presencia de patógenos, daños por heladas, etc.
• Las condiciones climáticas.

Equipos de adquisición de datos

Existe una amplia gama de equipos y tecnologías para la recogida de datos, que pueden clasificarse en función de multitud de criterios técnicos o agronómicos: su ubicación, cuándo se utilizan estas herramientas digitales para calcular las dosis de abono, etc

En función de su ubicación, las herramientas digitales de adquisición de datos se dividen en dos categorías:

• Proxidetección: los datos se recogen mediante sensores situados en la parcela, sensores embarcados en la maquinaria agrícola o en una barra de distribución, aplicaciones de smartphone con introducción manual, etc.

• Teledetección: se trata de utilizar imágenes tomadas por satélites (85% de las imágenes)aviones o drones. La teledetección proporciona una cobertura espacial más amplia que la teledetección.

Las tecnologías utilizadas también pueden distinguirse en función de si realizan :

• Mediciones directas.
• Mediciones indirectas.

En el caso de la fertilización nitrogenada, por ejemplo, es posible estimar las necesidades de nitrógeno de las plantas mediante mediciones directas (medición de nitratos en la savia) o mediciones indirectas basadas en la reflectancia, transmitancia o fluorescencia de las plantas para determinar los niveles de clorofila.

La mayoría de los sensores y sondas no proporcionan una información completa: por ejemplo, los mapas por satélite miden los cambios en la cantidad de nitrógeno de los cultivos, pero no las cantidades absolutas. Por ello, deben combinarse con un análisis de parcelas regulares. Otro ejemplo: los piranómetros no miden la humedad del suelo, sino la radiación solar. Combinándolo con un anemómetro y un pluviómetro, podemos deducir el contenido de humedad del suelo.

Mapa de rendimiento de una parcela agrícola. Aspexit

Mapas como los de rendimiento pueden utilizarse para visualizar la variabilidad dentro de una parcela. El estudio de la variabilidad intraparcelaria mediante mapas de rendimiento se ha desarrollado más ampliamente en la agricultura de cultivos herbáceos. Las cosechadoras equipadas con sensores de flujo pueden medir la cantidad de grano que entra en la tolva.

Caracterización de los datos

Los datos brutos recopilados se comparan con un diagnóstico agronómico para darles un significado. Se puede utilizarinteligencia artificial o gráficos sencillos para inferir datos agronómicos a partir de los datos medidos. Por ejemplo,la higrometría delsuelo puede estimarse modelizando la evapotranspiración y midiendo diversos parámetros comola insolación y las precipitaciones.

Recomendaciones y toma de decisiones

El análisis de los datos permite elegir itinerarios técnicos que tengan en cuenta la variabilidad medida. La toma de decisiones se ve facilitada por el desarrollo de modelos de previsión y deherramientasde apoyo a la toma de decisiones, como los mapas de recomendaciones. Por ejemplo, las recomendaciones de riego de los cultivos pueden establecerse a partir de la modelización de las necesidades de riego, vinculadas a la higrometría del suelo en una parcela.

Las bases de datos y lainteligencia artificial son fundamentales para gestionar e integrar en la toma de decisiones las ingentes cantidades de información generadas por la adquisición y caracterización de datos.

La agricultura de precisión no pretende replantear todo el funcionamiento del sistema de producción existente. Proporciona herramientas de medición y diagnóstico que pueden utilizarse paraoptimizar el sistema de producción ya existente. Los modelos informáticos y otras tecnologías digitales utilizadas no pretenden sustituir la toma de decisiones humana, sino proporcionar datos objetivos que faciliten la toma de decisiones.

Aplicar las decisiones

Esta última etapa de la agricultura de precisión consiste en aplicar decisiones de gestión de los cultivos (o del ganado) que tengan en cuenta la variabilidad medida y modelizada, es decir, aplicar la modulación intraparcelaria. El principio de la modulación intraparcelaria puede resumirse como "aplicar la dosis adecuada, en el lugar adecuado, en el momento adecuado".

¿Para qué prácticas?

Tratamiento con drones.

Los equipos conectados pueden utilizarse para modular diversos parámetros y operaciones de cultivo:

• Dosis de entrada.
• Densidad de siembra.
• Preparación del suelo.
• Riego.

La agricultura de precisión es la que más se ha desarrollado en los cultivos herbáceos y, en menor medida, en la viticultura. Su aplicación más frecuente sigue siendo la gestión de la fertilización.

Equipos de intervención

La modulación de las dosis puede realizarse mediante aplicación manual (guiada por herramientas de ayuda a la decisión), mediante robotización o mediante maquinaria agrícola.

En general, los equipos de modulación asociados a la maquinaria agrícola combinan :

• Una antena GNSS, es decir, un sistema de posicionamiento GPS: existen varios sistemas de posicionamiento(RTX, RTK, PPP, PPK, etc.) que difieren en cuanto al tipo de señal utilizada, si la corrección del posicionamiento se transmite o no en tiempo real, el número de receptores utilizados, etc. Los cortes de sección asistidos por GPS pueden utilizarse para limitar los solapamientos durante el paso.

• Equipos con regulación de caudal: las operaciones pueden preprogramarse o ajustarse en tiempo real.
• Consola de guiado: las consolas de guiado pueden funcionar con guiado asistido (que indica la ruta a seguir sin controlar los movimientos de la maquinaria agrícola) o con autoguiado (que controla los movimientos de la maquinaria agrícola). Elautoguiado puede ser eléctrico (motor eléctrico que actúa sobre el volante o la columna de dirección) o hidráulico (que actúa sobre el sistema de dirección hidráulica).

Brazo robótico para uso agrícola. Aspexit

La robotización permite automatizar tareas realizadas por el hombre, por ejemplo, para acercar pasajes o sistematizarlos. También es una forma de hacer frente a la monotonía del trabajo y a la escasez de mano de obra. Por ejemplo, existen robots recolectores de bayas que utilizan la inteligencia artificial para reconocer la fruta madura. Otro ejemplo son los robots de alimentación que pueden individualizar las raciones en la ganadería.

Sin embargo, los robots todavía no están muy bien adaptados a entornos no estándar, con topografía accidentada o condiciones climáticas difíciles. Aunque están surgiendo muchas iniciativas, todavía es raro encontrarlos en las granjas.

Estrategias de modulación

Se pueden distinguir dos estrategias de modulación de las dosis de insumos:

• Una estrategia de compensación, que pretende aumentar los rendimientos en las zonas con bajo potencial de producción incrementando las dosis de insumos en estas zonas.
• Estrategia de optimización, que pretende reducir la cantidad de insumos utilizados. Se trata de reducir las dosis de insumos en las zonas donde el potencial de producción es menor y está limitado por factores distintos de la cantidad de insumos, como la naturaleza del suelo. En estas zonas, un aumento de las dosis de insumos es un despilfarro porque no incrementa el potencial de producción.

Integración

En algunos casos, todas estas etapas de la agricultura de precisión se llevan a cabo por separado, con herramientas independientes que requieren una manipulación por parte del operario (por ejemplo, extraer los datos de satélite, corregir los datos, importar los datos al tractor). En otros casos, las 4 etapas de la agricultura de precisión se realizan simultáneamente y de forma totalmente integrada: por ejemplo, con un sensor de nitrógeno combinado con un sistema de posicionamiento GPS instalado en el tractor, que permite realizar la modulación directamente en tiempo real.

La calidad y la pertinencia de un sistema de precisión dependerán de la precisión de la más débil de las 4 etapas: si la calidad del sensor de adquisición de datos es deficiente, la calidad del análisis de los datos y la pertinencia de las recomendaciones se verán afectadas.

Laintegración y normalización de las 4 etapas es un argumento de peso a favor de un sistema funcional:

• Facilidad de interconexión (protocolos, conectores, etc.): La norma ISOBUS o ISO 11783 fue definida por laAEF (Agricultural Industry Electronics Foundation) para normalizar y simplificar los intercambios de datos entre las distintas herramientas de los equipos móviles (sensores de a bordo de un tractor, por ejemplo), aunque estas herramientas sean de distintos fabricantes. Sin embargo, montar un sistema ISOBUS completo puede resultar bastante caro.

• Mejor consideración de las capacidades de cada sensor y de cada elemento de aplicación.
• Menos interacciones y manipulaciones en cada etapa.

Dependencia de los proveedores de equipos

La adquisición de equipos, a menudo complejos y costosos, para la agricultura de precisión conlleva el riesgo de depender de los fabricantes de estos equipos. Existen varios mecanismos que pueden obligar a los agricultores a permanecer con el mismo proveedor:

• Restricciones técnicas: la interoperabilidad de los equipos o las bases de datos de distintos fabricantes no está garantizada de forma deliberada, lo que imposibilita el uso conjunto de equipos de distintos fabricantes o el intercambio de datos.

• Restricciones legales: la privatización de los datos producidos colectivamente por un pequeño número de actores, en particular los fabricantes de maquinaria agrícola, permite limitar o incluso prohibir que se compartan. Estas limitaciones crean dependencia a la hora de procesar los datos recopilados. Además, estos datos privatizados pueden utilizarse para desarrollar y comercializar nuevos equipos digitales adaptados a un determinado método de producción, lo que puede encerrar a los agricultores en una lógica de producción.
  
  

No olvide consultar el directorio de herramientas digitales en la agricultura! https://www.lesoutilsnumeriquesdesagriculteurs.com/

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Fuentes

• Este artículo ha sido redactado con la amable colaboración de Corentin Leroux. https://www.aspexit.com/
• Buffet, Dominique & Oger, R.. 2000. Agricultura de precisión: gestión de bases de datos y conocimientos.https://www.researchgate.net/publication/257876410_Agriculture_de_precision_Gestion_des_donnees_et_des_bases_de_connaissances
• Leroux C. 2019. L'Agriculture de Précision en toute intimité. https://www.aspexit.com/lagriculture-de-precision-en-toute-intimite/
• Horizons. 2020. Agricultura de precisión. https://leshorizons.net/cest-quoi-agriculture-de-precision/
• Ministerio de Agricultura y Soberanía Alimentaria. 2021. Los grandes retos de la agricultura digital: equipos, modelos agrícolas, big data. https://agriculture.gouv.fr/les-grands-enjeux-de-lagriculture-numerique-equipements-modeles-agricoles-big-data-analyse-ndeg-171

• P. Zwaenepoel, J.M. Le Bars. Agricultura de precisión. Ingénieries eau-agriculture-territoires, Lavoisier ; IRSTEA ; CEMAGREF, 1997, p. 67 - p. 79. hal-00461080.https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00461080/document

• Yara. 2019. Entrevista con Gilbert Grenier sobre la agricultura de precisión. https://www.yara.fr/fertilisation/blog/agriculture-de-precision/