La agricultura de precisión ha emergido como una solución clave para abordar los desafíos actuales en la gestión de cultivos, especialmente frente al escenario actual de cambio climático y la necesidad de una producción agrícola más sostenible. Este enfoque permite mitigar los efectos de fenómenos climáticos extremos y optimizar el uso de recursos como agua, fertilizantes y fitosanitarios, reduciendo así los insumos y su impacto ambiental.
El uso de sensores avanzados (como LiDAR, cámaras hiperespectrales, multiespectrales y térmicas) integrados en drones, vehículos terrestres, dispositivos de mano, etc., permite recopilar datos de alta resolución sobre los cultivos y su entorno. Estas herramientas tecnológicas ofrecen un enfoque integral para analizar factores bióticos y abióticos, promoviendo una gestión más eficiente y resiliente, indispensable en un contexto de creciente incertidumbre climática.
Actualidad de la Agricultura de Precisión en AINIA
Los sensores avanzados permiten evaluar de manera precisa las interacciones entre los cultivos y su entorno, lo cual es fundamental en un escenario de variabilidad climática creciente. El uso de LiDAR, tecnología de teledetección que utiliza pulsos de luz láser para medir distancias precisas a objetos o superficies, facilita la generación de modelos 3D para analizar la estructura del dosel, medir biomasa y evaluar la respuesta de los cultivos a fenómenos extremos, como olas de calor o inundaciones. Estos eventos, cada vez más frecuentes, tienen impactos devastadores en los ecosistemas agrícolas.
Por su parte, las cámaras hiperespectrales y multiespectrales ofrecen información detallada sobre la salud vegetal, identificando enfermedades, plagas y deficiencias nutricionales con una sensibilidad que permite reducir el uso de insumos, ajustándolos a las necesidades específicas del cultivo. Estas herramientas también son fundamentales para mapear el impacto de inundaciones en el suelo, identificando áreas con pérdida de nutrientes o compactación y guiando estrategias de recuperación más eficientes.
Las cámaras térmicas complementan este enfoque al detectar anomalías de temperatura en las plantas, esenciales para optimizar el riego y prevenir pérdidas por estrés hídrico, no solo el producido por la falta de agua, sino también por el exceso de la misma. En el caso de inundaciones, pueden identificar zonas donde el agua acumulada genera condiciones de anoxia, perjudicando las raíces y comprometiendo la recuperación de los cultivos. La integración de datos de diversas fuentes permite gestionar tanto factores bióticos (plagas, enfermedades…), como abióticos (relacionados con la calidad del suelo, la eficiencia en el uso del agua, el impacto de eventos climáticos extremos como olas de calor y lluvias torrenciales, etc.).
Nuevas líneas de investigación: Aplicación de Inteligencia Artificial en la Agricultura de Precisión
Una de las líneas de investigación más prometedoras para avanzar en la agricultura de precisión es la integración de inteligencia artificial (IA) con los datos generados por sensores avanzados. Actualmente, los datos obtenidos mediante sensores LiDAR, cámaras hiperespectrales, multiespectrales y térmicas proporcionan modelos precisos del terreno e índices de vegetación, pero la inclusión de IA podría llevar este análisis al siguiente nivel.
El desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático permitirá procesar grandes volúmenes de datos, identificando patrones y anomalías que no son evidentes mediante métodos tradicionales. Por ejemplo, redes neuronales entrenadas con datos hiperespectrales y térmicos podrían detectar de forma temprana enfermedades como las causadas por Xylella fastidiosa. Asimismo, la IA facilitaría la integración de datos de fuentes heterogéneas, como los modelos 3D generados por LiDAR y los índices espectrales derivados de cámaras multiespectrales, permitiendo correlacionar factores como el estado hídrico, la fertilidad del suelo y la incidencia de plagas en un único sistema.
Gemelos Digitales: Un Enfoque Revolucionario
Otra línea de investigación innovadora es el desarrollo de gemelos digitales aplicados a los cultivos, aprovechando la riqueza de datos proporcionada por los sensores actuales. Estos modelos virtuales dinámicos representarían de manera fiel las condiciones del terreno, la vegetación y el entorno, sirviendo como plataforma para simular diferentes escenarios de manejo agrícola.
Al alimentar un gemelo digital con datos LiDAR, hiperespectrales, multiespectrales y térmicos, sería posible evaluar el impacto de decisiones como cambios en la fertirrigación, estrategias de control de plagas o la implementación de medidas de mitigación frente a eventos climáticos extremos. Por ejemplo, en áreas propensas a inundaciones o sequías, estos modelos permitirían prever cómo responderán los cultivos a distintos niveles de estrés hídrico o a variaciones en la estructura del suelo.
Además, la simulación de escenarios a largo plazo en un gemelo digital ayudaría a planificar estrategias adaptativas frente al cambio climático, como la selección de variedades más resilientes o el ajuste de prácticas agrícolas para minimizar pérdidas. Este enfoque no solo representaría un avance técnico, sino que también transformaría la agricultura de precisión en un sistema verdaderamente dinámico, capaz de anticiparse y adaptarse a los desafíos futuros.
Tecnología y sostenibilidad: el futuro de la agricultura de precisión
El desarrollo de innovadores sistemas de monitorización, basados en la integración de sensores avanzados en dispositivos portables o vehículos autónomos, ha revolucionado la agricultura de precisión, proporcionando herramientas esenciales para una gestión más eficiente y sostenible de los cultivos. No obstante, la incorporación de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y los gemelos digitales permitirá transformar los datos en conocimiento predictivo y dinámico y dará lugar a una transformación radical del campo.
Estas innovaciones no solo mejorarán la capacidad de respuesta ante los desafíos climáticos y la variabilidad ambiental, sino que también impulsarán prácticas agrícolas más resilientes y adaptativas. En un contexto de cambio climático y creciente presión sobre los recursos, estas líneas de investigación representan una oportunidad única para llevar la agricultura de precisión a un nuevo nivel de sostenibilidad y eficiencia.
