Las tecnologías digitales ayudan a aumentar la productividad y reducir los impactos agrícolas
2 de diciembre de 2024
Científicos de Brasil y España utilizan sensores integrados en drones y maquinaria agrícola, además de imágenes de satélite, para predecir el momento ideal de cosecha, reducir las emisiones de CO2 y gestionar el uso del agua en las plantaciones; trabajos fueron presentados en FAPESP Week España
Elton Alisson, desde Madrid | Agência FAPESP – Los productores de maní ( Arachis hipogaea L. ), papa ( Solanum tuberosum ) y batata ( papa lpomoea ) enfrentan el desafío de estimar el mejor momento de cosecha y cuál será la calidad y el rendimiento de sus cosechas. Esto se debe a que estos cultivos son subterráneos, es decir, los frutos se desarrollan bajo tierra y, por tanto, no es posible visualizarlos hasta el momento de la cosecha.
“Para cosechar maní, el 70% de las vainas deben estar maduras y, para comprobarlo, se deben arrancar las plantas del suelo y realizar una evaluación visual. Esta operación, llamada aranquio, también termina movilizando la tierra y, en consecuencia, emitiendo CO2 [dióxido de carbono]», explicó Rouverson Pereira da Silva , profesor de la Universidad Estadual Paulista (Unesp), campus Jaboticabal.
A través de tecnologías de teledetección, basadas en imágenes obtenidas por satélites o sensores integrados en drones, combinadas con sensores integrados en máquinas agrícolas y herramientas de inteligencia artificial, los investigadores han desarrollado modelos computacionales que pueden ayudar a los productores a medir el rendimiento y la madurez de cultivos, como el maní, basándose en sobre análisis remoto de las hojas de la planta. Y, de esta forma, aumentar la productividad y reducir las emisiones de CO2 mediante una intensa movilización del suelo.
Algunos de los resultados del proyecto, apoyado por la FAPESP, fueron presentados por Silva en un panel sobre la salud del suelo en el contexto de la agricultura digital realizado durante la Semana FAPESP España , que tuvo lugar los días 27 y 28 de noviembre en la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).
“Los modelos que desarrollamos pueden estimar la madurez del maní con más del 90% de precisión, por ejemplo, eliminando la necesidad de arrancarlo. En el caso de la batata, incluso pudimos estimar el tamaño de la cosecha”, dijo Santos a Agência FAPESP .
“A través de estimaciones realizadas por estos modelos computacionales es posible trabajar con ajustes más adecuados para mejorar la eficiencia del proceso de cosecha y, al mismo tiempo, reducir las pérdidas, porque estimando la productividad de los cultivos es posible regular las máquinas agrícolas para realizar la cosecha. más apropiadamente”, afirmó el investigador.
Para obtener estas estimaciones con precisión, los investigadores analizan imágenes obtenidas por cámaras de drones o satélites, que captan la reflectancia de la planta, es decir, cuánta energía solar está reflejando en las bandas visibles (verde, amarilla y azul) y las invisibles (infrarrojas). , infrarrojo cercano y borde rojo). A partir de esta característica es posible calcular índices de maduración.
“La reflectancia revela la salud de la planta. Las hojas enfermas tienen diferentes colores y reflejan la energía solar que incide sobre ellas. Y cuanto más sana esté la planta, más producirá”, afirmó Silva.
El proyecto se encuentra en la fase de transferencia de tecnología a los productores, un proceso lento y laborioso, según el investigador.
“Este paso lleva mucho tiempo porque, para llevar a cabo un proyecto de esta escala, necesitamos ir al campo y arrancar miles de plantas a lo largo de los años para obtener los datos de interés. Además, existen, por ejemplo, varias variedades de maní. Por eso aún no hemos transferido la tecnología, porque los productores cambian los cultivares que siembran con los años y necesitamos tener un modelo robusto, capaz de hacer predicciones en diferentes condiciones”, explicó.
Ahorro de agua
Un grupo de investigadores de la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad Estadual de Campinas (Feagri-Unicamp) utilizó un sistema de radar miniaturizado integrado en drones para crear mapas de humedad del suelo para plantaciones como la de caña de azúcar.
A través de un proyecto también financiado por la FAPESP, en el marco de un acuerdo con IBM Brasil, científicos desarrollaron una tecnología que, a partir de la interacción de ondas de frecuencia emitidas por este sistema de radar en tres bandas diferentes, que no sólo se tocan, sino que penetran en el suelo, permite estimar la cantidad de agua disponible en diferentes partes de un cultivo.
El proyecto resultó en la creación de la startup Radaz, apoyada por el Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) ( lea más en: Pesquisaparainovacao.fapesp.br/1864 ).
“La precisión del sistema para estimar la humedad relativa de una parcela de suelo monitoreada es superior al 90%”, dijo a Agência FAPESP Barbara Janet Teruel Medeiros , profesora de la Feagri y miembro del proyecto .
El desarrollo del sistema implicó experimentación en campo, validación con métodos tradicionales y pruebas en plantaciones de caña de azúcar en el estado de São Paulo. “Pudimos predecir con mucha antelación la productividad de este cultivo en términos de la cantidad de biomasa que se produciría cuando alcanzara la madurez, así como cuál sería la mejor fecha para la cosecha”, dijo Medeiros.
Según el investigador, el nivel de humedad del suelo no es homogéneo, así como la porosidad y el flujo de agua. En este sentido, al estimar la humedad del suelo de una plantación, es posible implementar sistemas de riego a tasa variable, resultando en un mayor ahorro de agua.
“De esta manera ya no sería necesario abrir el sistema de riego para drenar una cantidad innecesaria de agua. Sería posible ajustarlo para liberar la cantidad ideal para una determinada porción del suelo, evitando saturar ciertas regiones o dejar carencias en otras que tienen niveles por debajo de lo necesario para el crecimiento de los cultivos”, explicó.
Los objetivos son similares a los de dos proyectos iniciados recientemente en Europa, con la participación de investigadores del Instituto de Ciencias Agrarias del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (ICA-CSIC).
El primero, denominado proyecto DATI, en el que participan, además de investigadores españoles, también de Italia, Marruecos, Portugal y Francia, tiene como objetivo estimular el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas en el ámbito de la agricultura digital mediante el uso de drones, satélites imágenes y estaciones agrometeorológicas para reducir el consumo de agua entre un 15% y un 20% respecto al sistema de riego tradicional.
El proyecto Observación de la Tierra para la Eficiencia en el Uso del Agua, liderado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), de España, tiene como objetivo proporcionar herramientas basadas en la observación de la Tierra para la evaluación y gestión de la eficiencia y productividad del uso del agua en pastos y cultivos. cereales en el mediterráneo.
“Es necesario aportar soluciones para la agricultura de precisión, ya que somos conscientes de que el suelo no es homogéneo y las plantas no se desarrollan de la misma manera en toda la superficie. Por tanto, no podemos gestionar toda una zona de la misma forma. La idea es dividirlo en zonas, para que realmente podamos hacer un tratamiento o manejo específico del sitio”, dijo Irene Borra, investigadora del ICA.
Investigadores españoles están llevando a cabo un estudio en el que pretenden, a través del análisis de imágenes obtenidas por vehículos aéreos no tripulados y métricas basadas en la evapotranspiración (pérdida de agua del suelo por evaporación y de la planta por respiración), aumentar la precisión en la detección del estrés hídrico (falta de agua) en la vid.
“Estamos elaborando mapas que nos muestran zonas donde todo está muy bien en materia hídrica y otras que tenemos que cuidar, porque están sufriendo estrés hídrico”, dijo Borra.
Más información sobre la Semana FAPESP España en: www.fapesp.br/week/2024/spain .