icon-category icon-close icon-closequote icon-down icon-download icon-evento icon-facebook icon-instagram icon-lang icon-linkedin icon-lupa icon-menu icon-next icon-openquote icon-paper icon-pluma icon-popular icon-prev icon-send icon-share icon-twitter icon-ultimo icon-video icon-youtube share-facebook share-gplus share-linkedin share-mail share-twitter

Tecnología

05 de julio de 2017
Agricultura de Precisión

¿Qué se oculta detrás del nombre?

¿Qué se oculta detrás del nombre?

El término Agricultura de Precisión (AP) se ha discutido mucho durante los últimos años en exhibiciones y conferencias sobre agricultura, encuentros profesionales, revistas y cafés. Por otra parte también se usan expresiones que especifican el cultivo en que se aplica, por ejemplo, Viticultura de Precisión o se usan nombres más elegantes tales como Agricultura Inteligente o Agricultura Digital. El número de los trabajos académicos, publicaciones y documentos científicos, en que se encuentran los términos ‘Agricultura de Precisión’ o ‘Agricultura Inteligente’, pasó -asombrosamente- de 0 en 1995 a más de 2.250 en 2015 y ya son miles de hectáreas que a nivel global están usando esta técnica.

unque mucha gente ha escuchado alguna vez sobre AP, no todos saben exactamente qué es o qué no es. Al conversar con los agricultores nos damos cuenta de que todavía existe confusión sobre la AP, lo que se traduce en graves concepciones equivocadas. Eso explicaría porqué muchos agricultores aun consideran que es demasiado arriesgado, complicado y caro, son renuentes a la adopción de nuevas tecnologías y a cambiar la manera en que manejas sus campos. En algunos casos puede no ser aconsejable cambiarse a AP, pero en muchos otros las granjas pueden beneficiarse de una mayor eficiencia en el uso de insumos productivos si se adoptan técnicas de AP.

De izquierda a derecha, los autores del artículo: Dr. Alexandre Escolà, Dr. José Antonio Martínez y Dr. Jaume Arno; todos de la Universidad de Lleida, España.

SU OBJETIVO PRINCIPAL: EL USO RACIONAL DE INSUMOS AGRÍCOLAS

Como la práctica de la AP se refiere principalmente al uso racional de insumos, es interesante comenzar con un ejemplo simple sobre fertilización. En una agricultura moderna y tecnificada los fertilizantes son aplicados de manera uniforme, a tasas iguales sin importar el lugar del campo en que se aplique. Más aun, los agricultores más adelantados realizan dicha operación evitando innecesarios traslapes, por ejemplo, utilizando sistemas de guía satelital (Sistema Satelital de Navegación Global, SSNG) para controlar los desplazamientos en el campo. Sin embargo, contrariamente a lo que se pueda pensar, esa manera de distribuir los fertilizantes no corresponde exactamente a AP. La razón es que esos mismos agricultores saben que a menudo el rendimiento no es uniforme en todo el campo pese a la igual distribución de los insumos, es esperable una variación espacial y temporal. En otras palabras, no se sorprenden por la discordancia entre la uniformidad y precisión de la aplicación de fertilizantes y la variabilidad de los patrones de rendimiento dentro del campo. Hay, entonces, dos consecuencias inmediatas, i) el uso de los fertilizantes es ineficiente tanto del lado de la agronomía como de la economía, y ii) se provocan efectos medioambientales negativos al sobre fertilizar áreas de menor potencial productivo. Es así que algunos agricultores están aplicando tasas diferenciadas de acuerdo a las expectativas de rendimiento en las diferentes zonas dentro del campo, para lograr una fertilización más eficiente e impedir el desperdicio de fertilizantes. ¡Esa es verdadera AP! Los aplicadores modernos, con sistemas de posicionamiento y control electrónico de aplicación, pueden sin duda ayudar a implementar este tipo de prácticas. Sin embargo, la maquinaria no resolverá el problema por sí misma ya que será necesario recolectar datos del cultivo y del suelo, convertirlos en información útil y en base a eso tomar buenas decisiones para el mejor plan de fertilización. Esta manera de cultivar se puede extender a la siembra, a la aplicación de productos fitosanitarios o el riego, entre otras operaciones. En resumen, la AP comienza a tener sentido cuando los cultivos son afectados por la variabilidad espacial y temporal dentro de los campos y las acciones de los agricultores apuntan a corregir o adaptarse a esas diferencias.

Los fabricantes y comercializadores de insumos agrícolas no pueden quedarse al margen de esto ya que la previsible implementación a gran escala de la AP puede significar nuevas oportunidades de negocios. Y parte de esos nuevos negocios pueden estar basados en el desarrollo de nuevos servicios de apoyo a las necesidades emergentes de los agricultores.

CÓMO DETERMINAR LA VARIABILIDAD DEL SUELO

Los agricultores saben que el suelo puede variar dentro de una misma unidad productiva. Dependiendo del terreno o del material parental, el suelo puede ser más o menos profundo, arcilloso o arenoso, o sufrir de mayor o menor salinidad. El rendimiento es mayormente afectado por esas variaciones del suelo dada la interacción de este con la planta. Esas variaciones pueden encontrarse a diferentes escalas espaciales y reflejarse en el rendimiento del cultivo dentro de una misma parcela incluso cuando esa unidad productiva es pequeña.

Para conocer el nivel de variabilidad del suelo es necesario muestrearlo y mapearlo. Existen muchas estrategias para muestrear suelo. Además del muestreo sistemático en grilla, el muestreo selectivo es una buena alternativa y se lleva a cabo de acuerdo a áreas que pueden haber sido previamente definidas con la ayuda de mapas de rendimiento. Se debe encontrar un balance entre el costo y un representativo número de muestras. Una alternativa que gana aceptación es el uso de sensores móviles, ya que estos muestrean continuamente el suelo incrementando así la resolución espacial de muestreo. El parámetro del suelo más comúnmente medido es la conductividad eléctrica (CE), la que es interesante porque usualmente se correlaciona bien con propiedades del suelo tales como textura (arcilla), humedad y salinidad. Debido a que dichas propiedades afectan el potencial productivo, la información de los sensores de suelo puede ser visualizada en mapas que permiten determinar áreas que requieren diferentes prácticas de manejo. Además, al sobreponer los mapas de rendimiento y CE se entiende mejor qué está ocurriendo en el campo y se puede determinar qué causa la variabilidad espacial. Y se obtienen datos adicionales usando sensores remotos.

AVANCE CIENTÍFICO. La evolución de los documentos científicos indexados en Scopus que contienen alguna combinación de Agricultura con Precisión o Inteligente (en inglés). Scopus es una base de datos que indexa la mayor cantidad de literatura científica publicada en revistas científicas, libros y actas de conferencias. Allí la combinación que más aparece por lejos es Agricultura de Precisión. Eso, junto con el nombre de la Sociedad Internacional de Agricultura de Precisión, nos hace optar por Agricultura de Precisión para referirnos a estas técnicas y métodos.

EL CICLO AGRÍCOLA DE PRESCRIPCIÓN. La AP se puede reducir a 4 etapas. La primera consiste en juntar la mayor cantidad posible de datos sobre el cultivo, suelo, terreno y ambiente en general. El resultado de esta etapa son datos que serán procesados durante la etapa de extracción de la información. Una vez que los datos son convertidos en información es tiempo de tomar decisiones de manejo. El resultado de esta etapaes la prescripción que será implementada en la última etapa. Las flechas alrededor del círculo son los posibles insumos requeridos en cada etapa. Cuando la información y la prescripción se muestran en un mapa y el círculo tarda varios días en completarse; es el caso de lo que se conoce como AP basada en mapas. Cuando la información no es mapeada y el círculo se completa en milisegundos, es el caso de AP basada en sensores en tiempo real.

MAPAS DE RENDIMIENTO PARA ANALIZAR LA VARIABILIDAD ESPACIAL

Una de las maneras de comenzar a incorporar AP es através de mapas de rendimiento, lo que ahora es factible para varios cultivos, por ejemplo, cereales, forrajeras, uva para vino y algunas hortalizas. Los agricultores pueden reunir datos de cosecha y usarlos para crear mapas de rendimiento como herramienta para analizar la variabilidad espacial de sus campos. Existe una variedad de software para generar y visualizar mapas, entre los que los Sistemas de Información Geográfica (SIG) o programas basados en SIG, son una interesante opción para almacenar y procesar los datos recopilados en el campo. Una vez obtenidos los mapas de rendimiento los agricultores y sus asesores deberán transformar esa información en decisiones que permitan manejar la variabilidad espacial y temporal de sus cultivos. Los patrones de variación de rendimiento son críticos en esta etapa. Cuando estos patrones se estructuran correctamente se puede definir diferentes áreas dentro de las unidades productivas para estrategias de manejo específicas. Sin embargo, es necesario conocer las causas de dicha variabilidad de modo de tomar las mejores decisiones de manejo antes de realizar cualquier acción. Los mapas de rendimiento permiten ver los efectos de varios parámetros que afectan la productividad del cultivo junto a los resultados del manejo del productor.

MONITOREO DE LA VARIABILIDAD DEL CULTIVO Y ESTATUS NUTRICIONAL

El uso de teledetección (sensores remotos) involucra monitorear y procesar información espectral, por ejemplo, reflectancia visible y de infrarrojo cercano desde el suelo y el follaje del cultivo para obtener índices de vegetación adecuados (IV), tales como NDVI (NormalizedDifferenceVegetationIndex). Tanto el desarrollo de las hojas del cultivo (o producción de biomasa) como el contenido de clorofila en las hojas, son indicadores del estatus nutricional del cultivo y ambos pueden ser monitoreados usando teledetección. Por esa razón el IV es especialmente útil para evaluar la variabilidad dentro del campo y detectar posibles deficiencias nutricionales o problemas de crecimiento. Al final, toda práctica agrícola basada en las propiedades expresadas en el IV de alguna forma ya considera la variación espacial del suelo debido a la mencionada interacción suelo-planta.

De los datos de suelo, rendimiento y cultivo los agricultores pueden obtener información muy interesante para compartir con asesores y proveedores de insumos agrícolas, de modo de definir un plan que incorpore la variabilidad espacial y temporal de sus campos. Todos esos datos (o algunos de ellos) son el punto de partida para la implementación de la AP. De los datos a la información y de esta al conocimiento, la última etapa de la AP es transformar el conocimiento en mejores decisiones de manejos de los cultivos.

LA UTILIDAD DE LA AP DEPENDERÁ DE LA MAGNITUD DE LA VARIABILIDAD Y SUS PATRONES ESPACIALES

Hay dos aspectos clave a considerar en AP antes de tomar cualquier decisión: la magnitud de la variabilidad y sus patrones espaciales. Cuando no hay pequeñas variaciones de rendimiento, CE o NDVI a través de la unidad productiva, no es razonable implementar AP. De igual forma, una situación en que hay escasa estructura espacial hace muy complicado delimitar áreas homogéneas manejadas mediante máquinas agrícolas equipadas con tecnologías de tasa variable (TTV). Los agricultores entonces deberán manejar e interpretar la información reflejada en los mapas de manera individual o combinada. Por esto, deberán poner especial atención en los dos componentes antes mencionados de la variabilidad espacial para evaluar la conveniencia de implementar AP. Si la variabilidad presenta una magnitud razonable y patrones espaciales estructurados, es tiempo de considerar un manejo sitio específico del cultivo.

Tomar la decisión correcta es un asunto importante porque tanto productividad, beneficio económico como sustentabilidad dependen de un adecuado manejo del campo. Veamos un ejemplo de cómo la información derivada de los datos de los sensores es de gran interés para optimizar la distribución de fertilizantes y otros insumos productivos. Una vez probada la variación espacial del rendimiento (magnitud y patrones) y una vez que las diferentes áreas han sido definidas dentro del campo, el agricultor entonces enfrenta la difícil decisión de qué dosis aplicar en cada zona. Si se ha implementado muestreo selectivo para comprender las causas de la variabilidad de rendimiento, se puede optimizar la fertilización en función de los resultados del muestreo. Si las variaciones de rendimiento se explican principalmente por deficiencias de ciertos nutrientes en el suelo, la fertilización de tasa variable puede corregir ese desbalance, de modo de que se obtenga un rendimiento similar en toda la parcela. Es posible que el agricultor no obtenga un rendimiento uniforme en una sola temporada, pero se deberían obtener beneficios en el mediano o largo plazo. Sin embargo, en parcelas en que el suelo es el factor limitante para lograr el potencial productivo (ej. debido a diferencias en la profundidad de suelo o restricciones de textura), las tasas de aplicación deberán adaptarse a los rendimientos esperados de cada área. En ambos casos, se establece la aplicación sitio específica de fertilizantes en un número limitado de zonas o clases dentro de la parcela, práctica que es conocida como manejo clase específico del cultivo o AP basada en mapas.  Para esto son muy útiles los Sistemas de Soporte de Decisiones.

EN TERRENO. Viña con variabilidad similar en magnitud pero con diferente patrones espaciales. De izquierda a derecha la variabilidad espacial se va estructurando más y más permitiendo manejar zonas fáciles de delimitar.

EL RETO DE OBTENER LAS HERRAMIENTAS ANALÍTICAS CORRECTAS

Las compañías proveedoras pueden ser las que deban cubrir esta brecha en términos de proveer al agricultor de herramientas sencillas para manejar los recursos productivos de acuerdo a la variabilidad interna del campo. Este es uno de los actuales desafíos para asegurar una mayor adopción de la AP. Otra posibilidad es optar por una fertilización basada en mapas en la que solo se devuelve al suelo los nutrientes removidos por el cultivo. Esta fertilización sitio específica resulta en lo que se conoce como aplicación de mantenimiento sitio específico. Algo parecido pude ocurrir con los micronutrientes y hay quienes afirman que la remoción de micronutrientes por el cultivo puede ser correctamente descrita vía mapas de rendimiento.

Glosario de términos

Agricultura de Precisión (AP): Como AP es una disciplina muy transversal se pueden encontrar muchas diferentes definiciones de acuerdo a los diferentes enfoques. Acá listamos algunos de ellos.
• La aplicación de insumos agrícolas en el tiempo correcto, en la cantidad correcta y en el lugar correcto (Robert et al.), usando la fuente correcta (IPNI) y de la manera correcta (Khosla).
• El uso de nuevas tecnologías de información junto a la experiencia agronómica para sitio especificar i) máxima eficiencia productiva, ii) máxima calidad, iii) minimizando el impacto medioambiental y iv) minimizando el riesgo (McBratneyyTaylor).
• Observación, evaluación del impacto y respuesta estratégica oportuna  a la variación a escala fina de los componentes causales de un proceso de producción agrícola (McBratney yWhelan).
• La aplicación de tecnologías y principios para manejar la variabilidad espacial y temporal asociada a la producción agrícola con el propósito de mejorar el comportamiento del cultivo y su cualidad medioambiental (Pierce y Nowak).
• Información y producción integrada en base al sistema agrícola para incrementar en el largo plazo, de manera sitio específica la eficiencia de la producción agrícola completa, la productividad y rentabilidad en tanto se minimizan los impactos indeseados en la vida salvaje y el medioambiente (Cámara de Representantes de EEUU).
• Un enfoque sistemático para gestionar suelo y cultivo para reducir la incerteza de las decisiones por medio de la mejor comprensión y gestión de la variabilidad espacial y temporal (Dobermann et al.).
• Una estrategia de gestión del campo completo basada en el uso de datos e información tecnológica con el fin de obtener una mayor eficiencia de producción y rentabilidad sustentable en tanto se minimizan los impactos medioambientales (los autores).
• Sistema Satelital de Navegación Global (GNSS, por sus siglas en inglés): Término genérico usado para describir un sistema de cobertura global para determinar la ubicación en la superficie de la tierra del receptor (longitud, latitud y elevación) por medio de la recepción de señales de radio desde satélites.
• Sistema de soporte de decisiones (DSS): Un sistema computacional que integra datos con conocimiento experto y se retroalimenta de temporadas previas para ayudar a la toma de decisiones de manejo.
Manejo sitio específico del cultivo (SSCM, por sus siglas en inglés): una forma de implementar AP aplicando insumos agrícolas de acuerdo a los requerimientos variables de suelo y cultivo en el campo.
• Gestión de clases potenciales (PMC): Las diferentes áreas dentro del campo que podrían recibir diferentes prácticas de manejo o tasas de aplicación debido a que presentan diferente potencial productivo o requerimientos medioambientales. Por lo general se definen dos, tres o cuatro clases e incluso una misma clase se puede fragmentar en varias zonas de manejo diferentes.
• Tasa variable de aplicación (VRA, por sus siglas en inglés) usando Tecnologías de Tasa Variable (VRT, por sus siglas en inglés): El ajuste variable de insumos para alcanzar los requerimientos del cultivo dentro de la parcela (VRA) por medio de máquinas equipadas con aparatos de control automáticos de tasa variable (VRT). Además VRT puede facilitar VRA en base a mapas de prescripción. Es posible implementar VRA con maquinaria convencional si las zonas de manejo está apropiadamente definidas.

PRECISIÓN EN CAMPO. Ejemplo de monitor de tasa variable de aplicación que permite tasas variables de siembra en base a un mapa del campo que muestra diferentes zonas de manejo de acuerdo a la variabilidad espacial de las propiedades del suelo.

MANEJOS PRECISOS. Tipos de manejo potencial dentro de un campo basado en el análisis de datos adquiridos de sensores próximos y remotos. Arriba (de izq. a der.): Mapa de rendimiento de granos derivados de un monitor de rendimiento (Ceres 8000i, Sistema de Agricultura de Precisión RDS); Mapa de datos de conductividad eléctrica aparente del suelo adquiridos con un sensor de resistividad (Veris 3100, Veris Technologies); NDVI derivado de un Sentinel-2A de imagen multiespectral. Abajo (de izq. a der.): Modelo de elevación digital.

Distribuir los insumos en base a mapas de prescripción se facilita mediante máquinas equipadas con tecnología de tasa variable. Tanto los sistemas de tasa variable como los Sistemas Satelitales de Navegación Global (GNSS, por sus siglas en inglés), han avanzado mucho y la industria continúa desarrollando nuevos conceptos y equipamiento con este propósito. Al mismo tiempo, la posibilidad de almacenar datos en equipos operativos permite al agricultor controlar la calidad y trazabilidad de las acciones de campo. Esta última provee de muy interesante información de respaldo para las temporadas por venir. Un aspecto importante es la necesidad de construir un mapa de prescripción por insumo a aplicar, el que debe calzar con los requerimientos específicos de cada punto de la parcela. Este mapa se construye antes de la aplicación y completa el ciclo que comienza con la adquisición de datos y continúa con las subsecuentes etapas de análisis y toma de decisiones. Dependiendo del insumo, el tiempo requerido para completar el ciclo puede llegar a corresponder al ciclo del cultivo.Sin embargo, la aplicación en tiempo real de nitrógeno y herbicidas es otra posibilidad a implementar. En ese caso, la tasa instantánea es decidida en el trayecto durante la aplicación misma. En estos sistemas, los datos del cultivo son tomados por sensores específicos e inmediatamente transferidos a un controlador electrónico que decide la pasa de aplicación sin la necesidad de seguir un mapa. Hoy en día, el tiempo del ciclo completo puede durar milisegundos. Una tercera opción es la fusión de ambas posibilidades al operar con un enfoque macro de acuerdo a mapas de prescripción (tasas base) y con sensores en tiempo real para ajustar la tasa de aplicación final.

* El artículo fue preparado por el Grupo de Investigación en AgróTICa y Agricultura de Precisión, del Departamento de Ingeniería Agroforestal de la Universidad de Lleida, en Cataluña, España, y publicado por NewAg International, revista asociada de Redagrícola.
www.newaginternational.com

Artículos relacionados