Erika Albero / 05 April 2023

Agricultura de precisión: Avances en el desarrollo de herramientas digitales para predecir y detectar plagas en cítricos

Proyecto SENSOPLAG

Ante la grave amenaza que representan las nuevas enfermedades que amenazan los cultivos de cítricos y las limitaciones de los sistemas de detección actuales, se están desarrollando diferentes soluciones tecnológicas. Concretamente, en AINIA estamos trabajando en una iniciativa impulsada por la Asociación Valenciana de Agricultores (AVAAsaja) centrada en el desarrollo de nuevas herramientas digitales para la detección y predicción temprana de las principales plagas que amenazan los cultivos de cítricos, cofinanciada por la Agència Valenciana de la Innovació (AVI) y los Fondos FEDER. Te lo contamos.

Puesto que el sector citrícola es pilar fundamental en el sector agrario valenciano, alcanzado un 50% del valor nacional, se requiere la preservación de elevados estándares de calidad debido al carácter exportador de esta actividad. Una de las consecuencias de la internacionalización es la fuente frecuente de introducción de especies exóticas invasivas con presencia de determinadas plagas y enfermedades, ocasionando pérdidas directas en la producción, así como merma en la calidad de los frutos.

Recientemente se han introducido plagas exóticas como los trips Pezothrips kellyanus (pezotrips) y Chaetanaphothrips orchidii (trips de la orquídea) o los ácaros fitófagos Eutetranychus orientalis (araña oriental) y Eutetranychus banksi (araña de Texas), todas ellas con ciclos de vida muy cortos y un elevado potencial reproductivo; también destaca la Psila Africana de los cítricos, Trioza erytreae, con altos riesgos para nuestra citricultura; y por último, destacar la presencia del Delottococcus aberiae, plaga comúnmente conocida como cotonet, una cochinilla procedente de Sudáfrica que llegó en 2009 y que en estos momentos se está expandiendo a gran velocidad.

Esta situación ha propiciado el desarrollo de estrategias para la gestión de nuevas plagas, ofreciendo herramientas eficaces y sostenibles que engloban desde métodos de muestreo que identifiquen y cuantifiquen la presencia de una plaga, pasando por la toma de decisión en base a la información recogida, hasta aplicaciones o acciones bajo un uso racional de los productos fitosanitarios.

En la actualidad, en el campo conviven diferentes estrategias de gestión de los cultivos, lo que dificulta la planificación y respuesta coordinada ante una amenaza fitosanitaria. Con este proyecto pretendemos contribuir, precisamente, al desarrollo de políticas eficientes para la gestión de las nuevas plagas como una de las vías para garantizar la viabilidad del sector primario.

De hecho, a través de este proyecto vamos a diseñar un sistema de control más avanzado y preciso que permita a los agricultores hacer frente a estas enfermedades en su etapa inicial, con el fin de optimizar los tratamientos aplicados y reducir su posible impacto en el medio ambiente. Concretamente estamos explorando el desarrollo de una nueva solución, basada en un sistema integrado de 2 herramientas digitales que permita la detección temprana, la monitorización y predicción de plagas clave como:

  • el cotonet de Sudáfrica
  • el ácaro rojo oriental
  • los insectos que actúan como vectores del ‘greening’

APP con información práctica para los profesionales del campo

Vamos a integrar todas estas herramientas y los datos obtenidos, en una misma plataforma, con el fin de desarrollar modelos que generen, a partir de este material, información práctica para los profesionales del campo. Se está trabajando, de hecho, en un sistema de ayuda a la toma de decisiones, dirigido a agricultores y técnicos y accesible a través de una app, que no solo les permitirá interactuar para resolver sus posibles dudas, sino que les guiará en la elección de los tratamientos más adecuados y el momento óptimo de aplicación para lograr la máxima eficacia.

El sistema integra sensores e imágenes a través de drones y satélite para detectar enfermedades

Actualmente el proyecto se encuentra en una fase de recopilación y análisis de los datos para su definitiva integración en el modelo. Para ello, se procesarán las imágenes satelitales, así como las tomadas con cámaras hiperespectrales integradas en drones a fin de estudiar la detección y el grado de afectación de las plagas durante los distintos periodos del año.

Cooperación en innovación: AVAAsaja, AINIA, IVIA, UV y las empresas Sinyent y Locatec

La iniciativa, que impulsa la Asociación Valenciana de Agricultores (AVAAsaja) en colaboración con el Instituto de Investigaciones Agrarias (IVIA), el centro tecnológico AINIA, el grupo de Reconocimiento de la Sostenibilidad (REDOLí) de la Universitat de València, y las empresas Servicios Agrarios Sinyent y Locatec Aplicaciones Informáticas, cuenta también con el respaldo de la AVI, que está financiada conjuntamente con la Unión Europea a través del Fondo de Desarrollo Regional (Feder).

En la ejecución del proyecto participan dos centros de referencia en investigación agraria, entre los que está AINIA, con una extensa trayectoria en sistemas de teledetección en el campo mediante el uso de drones y robots autónomos; e IVIA, con una vasta experiencia en el desarrollo de trampas y análisis de fotos de satélite para la detección de plagas.

El conocimiento en el diseño y uso de sensores, así como el almacenamiento de los datos recabados, lo aporta el grupo REDOlí, de la Universitat de València; al tiempo que Locatec apoyará la recolección de datos a través de una app, donde los agricultores podrán cargar fotos de las posibles plagas; e implementará, en un sistema de recomendación automatizado mediante software. Los cuatro socios contribuirán al desarrollo de los algoritmos de inteligencia artificial necesarios para analizar los datos.

Los trabajos sobre el terreno corresponden a Sinyent, empresa especializada en servicios agrarios, mientras que AVA, como coordinador del proyecto, ha ejercido un papel clave en la definición de las necesidades de los profesionales del sector y garantizará, además, la implementación de este nuevo sistema entre sus potenciales usuarios finales, una vez se validen los resultados.

Innovación en el sector primario: tecnologías de vanguardia y agricultura de precisión

SENSOPLAG es un ejemplo de las oportunidades que ofrece la innovación en el sector primario a través de la incorporación de tecnologías de vanguardia y del desarrollo de la agricultura de precisión. Proyecto que contribuirá a reducir los costes y a aumentar la productividad de los cultivos puesto que se recomendarán, en cada caso, aquellos sistemas de control biológico o productos fitosanitarios más eficaces y en su justa medida.

Este nuevo modelo de gestión, apoyado en la tecnología, es también más respetuoso con el medio ambiente y con la salud de las personas, tanto aplicadores como consumidores, porque se reducirá la cantidad de químicos administrados.

Alineado con las conclusiones del Comité Estratégico de Innovación Especializado (CEIE) en agroalimentación

El proyecto SENSOPLAG se alinea directamente con las conclusiones del Comité Estratégico de Innovación Especializado (CEIE) en agroalimentación, que señala como uno de los retos prioritarios el impulso de la agricultura de precisión mediante tecnologías de predicción y control de la producción. En concreto, se propone la de “optimización en la aplicación de tratamientos fitosanitarios y el uso de productos eco-compatibles en la detección y control de enfermedades y plagas”.

Esta misma iniciativa se encuadra, además, en el eje de calidad de vida de la Estrategia de Especialización Inteligente de la Comunitat Valenciana, RIS3, dado que permitirá incrementar la calidad y productividad de las explotaciones debido a la detección temprana de las plagas, al tiempo que se reducen los tratamientos fitosanitarios necesarios. Asimismo, el desarrollo del conjunto de sensores basados en drones, robots y sensores fijos en el campo, así como toda la tecnología de análisis de datos y recomendación de productos, se enmarca en el desarrollo de maquinaria y bienes de equipo inteligentes.

 

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