Según datos del Banco Mundial, la Tierra ha perdido casi la mitad de su tierra cultivable por persona en los últimos 50 años, mientras que la población no para de crecer y en 2050 alcanzará los 9.800 millones de personas. Para abastecer a todos los habitantes sin agotar los recursos, es necesario transformar la agricultura tradicional para aumentar la producción de manera sostenible, reduciendo el impacto sobre el medioambiente, generando más y mejores empleos para los jóvenes y aumentando la seguridad alimentaria a través de alimentos más seguros y nutritivos para todo el mundo.
Para poder aumentar el rendimiento de los cultivos se ha desarrollado la Agricultura de Precisión (AP), que consiste en el conjunto de técnicas de cultivo que utilizan tecnologías basadas en sensores y sistemas de información para ajustar los insumos (semillas, agua y agroquímicos) y las operaciones agrícolas considerando la diversidad del medio físico y del medio biológico.
Para obtener la información necesaria de los cultivos, se recurre a la teledetección, que es la técnica que consiste en captar imágenes de la tierra a distancia en diferentes bandas del espectro electromagnético y luego proceder a su procesado, análisis e interpretación.
La teledetección se ha basado tradicionalmente en el uso de imágenes captadas por los satélites como el Landsat de la NASA o el Sentinel de la Agencia Espacial Europea (ESA). Estos satélites están dotados de sensores multiespectrales en las bandas del visible e infrarrojo cercano. Gracias a estas imágenes, es posible obtener indicadores agronómicos para el seguimiento y monitorización de los cultivos, como el NDVI (Índice Normalizado Diferencial de Vegetación), que calcula el vigor de una planta en un estado fenológico concreto a partir de las bandas del rojo y el infrarrojo cercano.
El uso de imágenes satelitales en agricultura de precisión tiene algunas ventajas como la gratuidad de las imágenes por pertenecer los satélites a programas promovidos para la caracterización del suelo y la atmósfera, o la frecuencia y periodicidad con que se toman las imágenes. En el caso del Sentinel-2, hay 2 satélites de los que pasa uno sobre cada punto cada 5 días. En cambio, hay otra serie de inconvenientes como la baja resolución espacial (10 metros en la mayoría de bandas espectrales en el caso del Sentinel-2), la meteorología cambiante (si hay nubes, las imágenes no son válidas), la franja horaria en la que se obtiene la imagen no siempre es la idónea y la necesidad de una calibración atmosférica.
En los últimos años ha surgido con fuerza el uso de las aeronaves no tripuladas, llamadas UAS (Unmanned Aerial System, sistema aéreo no tripulado) o en RPAS (Remotely Piloted Aircraft System, sistema aéreo tripulado por control remoto), aunque popularmente son más conocidas como drones. Este tipo de dispositivos tiene algún inconveniente, como el coste de operación, la necesidad de un experto que opere el vuelo o la dificultad de muestrear áreas muy amplias. En cambio, tiene unas ventajas notables que están haciendo que se extiendan de manera rápida:
- Elevada resolución: a partir de 3 centímetros.
- Operación a bajas cotas y por tanto sin influencia de las nubes.
- Planificación de los vuelos cuando interese.
- Posibilidad de embarcar sensores con mayor resolución espectral.
Como consecuencia de estas ventajas,
Los drones permiten obtener mapas de más índices vegetativos y con mucha mayor resolución, pudiendo ser aplicados a frutales, olivares, almendros o viñedo
Sin embargo, la tecnología aún tiene que evolucionar, integrando mejor aeronaves con sensores y desarrollando servicios sencillos y asequibles, adaptando sensores de mayor resolución espacial y espectral que permitan con el mismo equipo realizar diferentes operaciones (gestión de fertilizantes, optimización de tratamientos fitosanitarios, planificación de podas o cosechas) y reduciendo los tiempos de captura y procesado para dar la información de valor lo antes posible al agricultor.
Aplicaciones de los drones en agricultura de precisión
La agricultura de precisión mediante el uso de mapas con indicadores de vigor vegetativo permite que los agricultores ahorren entre un 10% y un 30% en las dosis de fertilizantes que aplican. Por tanto, se abre un mundo de ventajas como consecuencia de aplicar este tipo de tecnologías a la gestión de los cultivos.
De entre las principales aplicaciones del uso combinado de la teledetección y la agricultura de precisión para la ayuda en la toma de decisiones del agricultor, cabe destacar las siguientes:
- Gestión del cultivo con el seguimiento de los costes de explotación, ingresos y beneficio por parcela.
- Optimización del aporte de nutrientes mediante mapas de evolución vegetativa y estrés hídrico para aplicar las dosis adecuadas según las necesidades de cada planta.
- Detección de enfermedades y plagas y optimización de la aplicación de tratamientos fitosanitarios reduciendo el consumo y el impacto medioambiental.
- Planificación de la cosecha en función de mapas de madurez del fruto y teniendo en cuenta las previsiones meteorológicas, la demanda y el precio en los mercados objetivos.
- Reducción en el uso de herbicidas mediante la aplicación puntual o el uso de sistemas mecánicos apoyados por sensores selectivos.
AINIA mantiene abierta una línea de I+D propia apoyada por el IVACE en la que estamos trabajando en nuevos sensores fotónicos con la potencia y flexibilidad de los drones o aeronaves no tripuladas (RPAS) para desarrollar nuevas aplicaciones de teledetección con alta resolución y bajo coste.
Nuestro objetivo es aumentar la resolución de las imágenes espectrales frente a las soluciones actuales basadas en imagen satelital, aumentar la resolución espectral mediante tecnología hiperespectral frente a las soluciones actuales que captan sólo unas pocas bandas, implementar un sistema de ortocorrección geoespacial y de irradiancia para almacenar los datos corregidos, desarrollar un sistema de compresión de la información para aumentar la capacidad de almacenamiento y reducir el tiempo de operación y comprobar en tiempo real la validez de los datos y poder tomar decisiones de manera rápida.
Si quiere conocer más sobre nuestra línea de trabajo en este campo, contacte con nosotros.
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