F. Javier García Ramos
Departamento de Ciencias Agrarias y del Medio Natural
Escuela Politécnica Superior de Huesca - Universidad de Zaragoza

Durante los últimos años, las explotaciones agrícolas han evolucionado hacia una gestión cada vez más profesional, sobre todo en el caso de cultivos con mayor rentabilidad económica, que se ha basado, en gran parte, en la disponibilidad de información fiable sobre los principales aspectos que condicionan el cultivo: climatología, características físicas y químicas de los suelos, necesidades hídricas de los cultivos, estado vegetativo del cultivo, presencia de plagas, rendimientos, etc.

Para ello, ha sido fundamental la utilización de tecnologías capaces de registrar dicha información, mediante la implementación de sensores embarcados en máquinas que se desplazan sobre la parcela, ubicados en el cultivo, en el suelo o en vehículos aéreos y satélites. Todo ello con el apoyo de sistemas de geolocalización (GPS) para poder asociar la información de los sensores a una zona determinada de la parcela.

A nivel tecnológico, la disponibilidad de información puntual sobre los parámetros del cultivo ha permitido el desarrollo de la agricultura de precisión que consiste en poder manejar de forma diferenciada zonas o áreas de una parcela agrícola aplicando insumos (riego, fertilizantes, fitosanitarios, etc.) con dosis variables en función de las necesidades del cultivo.

La implementación de dicha técnica se apoya en dos pilares: a) prescripciones georreferenciadas de dosis a aplicar basadas en la información aportada por los sensores; b) máquinas agrícolas capaces de aplicar dosis variables de insumos.

Sensor óptico CropSpec de Topcon ubicado en cabina de tractor, para la medida de índice de vigor y aplicación de fertilizante con dosis variable en tiempo real.

Así, la agricultura de precisión se ha ido abriendo camino durante los últimos años. La determinación de parámetros del cultivo y del suelo se realiza principalmente utilizando sensores ópticos, células de carga, sensores acústicos, sensores electromagnéticos, etc. Actualmente existen sensores para la medida de parámetros del suelo (humedad, propiedades físicas, materia orgánica, …), del cultivo (vigor, cantidad de biomasa, rendimiento, presencia de plagas y malas hierbas, distribución superficial, …) y de la parcela (geometría).

Como ejemplo, están muy extendidos los sensores ópticos para la medida de la radiación reflejada en el espectro visible, infrarrojo, radiación multiespectral, hiperespectral, térmica, etc. Una de las mayores líneas de trabajo es la utilización de estos sensores ubicados en satélites, vehículos tripulados y drones, principalmente destinados a la obtención de imágenes térmicas para medir estrés hídrico y a la obtención de parámetros de vigor del cultivo basados en la mayoría de los casos en la obtención de índices como el NDVI (normalized difference vegetation index) que relaciona las reflectancias en las bandas del infrarrojo cercano y del rojo. En base a este índice, por ejemplo, se pueden tomar decisiones sobre dosis de fertilización a aplicar al cultivo. También pueden ir equipados a bordo de tractores u otros vehículos que se desplazan por la parcela.

Adicionalmente, los fabricantes de maquinaria agrícola, han implementado en sus equipos (sembradoras, abonadoras, pulverizadores, etc.) sistemas de aplicación variable de insumos basados en la introducción de motores eléctricos, electroválvulas, sistemas de conteo de semillas, etc. Esta dosificación variable también engloba a los sistemas de riego que, en función de su nivel de sectorización, permiten aplicar dosis de riego diferenciadas así como fertilización líquida.

Por lo tanto, la situación actual es que disponemos de la tecnología para realizar agricultura de precisión y que algunas explotaciones ya la están realizando con éxito, aunque no de forma generalizada. Y para que se realice con éxito es necesario disponer de tecnología pero también es imprescindible “conocimiento agronómico”. En este sentido, la información obtenida con un sensor a bordo de un dron o de un tractor debe ser analizada por técnicos con la capacidad de transformar esa información en prescripciones, para lo que es necesario capacitación e información adicional sobre otros parámetros de la explotación agrícola en cuestión. Por ejemplo, ¿debo aplicar mayor dosis de fertilizante a las zonas que presentan mayor o menor NDVI?. Para responder a esta pregunta es necesario conocer, además del índice NDVI, la tipología del suelo en las diferentes zonas de la parcela, los rendimientos asociados a dichas zonas, etc., y, en base a toda esa información, tomar una decisión fundamentada que puede ser diferente a la de la parcela de al lado.

Y cuando la agricultura de precisión todavía no está generalizada ya estamos inmersos en el concepto Agricultura 4.0. Y, lógicamente, el sector se pierde con tanta terminología. ¿Qué es Agricultura 4.0?, ¿es lo mismo que Agricultura de Precisión?, ¿está relacionada con el concepto de Industria 4.0?,….

Hay muchas definiciones de Agricultura 4.0. Citaré algunas proporcionadas por expertos del sector de la tecnología agrícola. En palabras de Alfonso Lorenzi, gerente de marketing táctico de John Deere, “La agricultura 4.0 es la digitalización del campo. La base del autoguiado de las máquinas y de su geolocalización es el GPS, pero si a la máquina le ponemos sensores somos capaces de hacer mapas de información muy precisos. Si toda esa información la ponemos en la nube y al analizamos, hemos llegado a la digitalización del campo”. Otra posible definición es la aportada por José Arroyo, director de recambios y homologaciones del grupo SDF, “Es hacer uso de las herramientas que ya teníamos hasta ahora para la agricultura de precisión, como el guiado automático, el control de los aperos, la comunicación entre estos y el tractor, agrupar todos estos datos y gracias a internet subirlos a la nube para que el agricultor o el agrónomo puedan ajustar mejor sus trabajos”.

La agricultura 4.0 se basa, por lo tanto, en disponer de toda la información suministrada por la gran cantidad de sensores que “coexisten” en una explotación agrícola, poder centralizarla a través de internet y permitir la toma de decisiones inteligentes basadas en dicha información, bien en tiempo real, bien en diferido. Podríamos decir que es la aplicación del bigdata al sector agrícola con el apoyo de sistemas de captación y transmisión de datos en tiempo real.

Robots MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms) desarrollados por Fendt, con navegación por satélite y gestión de datos en la nube, para la siembra autónoma de precisión en maíz.

¿Está el sector preparado para este salto? Mi opinión es que, no de forma generalizada pero sí para algunos casos y sectores, y que contamos con un número significativo de explotaciones en los que dicho salto ya se ha dado. Lógicamente este tipo de tecnología va ligada a explotaciones muy profesionales, a empresas de servicios, a dimensiones adecuadas de parcelas, a la existencia de variabilidad dentro de la explotación, etc. Y, sobre todo, a la formación, a disponer de personal cualificado en las explotaciones, y a la interpretación y gestión de la información de manera adecuada.

Pero para conseguir que estas tecnologías se generalicen y afiancen es imprescindible evitar dar pasos en falso. Es muy sencillo implementar sensores y obtener datos, pero al agricultor no hay que aportarle solo datos, hay que aportarle soluciones, si no, se producirá un rechazo a esta tecnología que retrasará la, por otro lado inevitable, introducción de la misma en el sector agro.