Introducción

Actualmente, la agricultura mundial se encuentra en una tesitura en la que se presenta un gran desafío frente a la necesidad constante de lograr un aumento de la producción agrícola, de acuerdo a la creciente demanda de la población. Este aumento ha debido efectuarse con una expansión de las áreas agrícolas y con el aumento de los rendimientos dentro de cada área. Además, los sistemas tradicionales de producción tratan a las propiedades agrícolas de forma homogénea, a la hora de implementar las acciones correctivas de los factores limitantes, es decir, que toman como base las condiciones promedio de las áreas de producción. Este hecho supone una pérdida de insumos, con el consecuente incremento de los gastos, que en muchos casos no se traduce en un aumento del rendimiento. Sin embargo, con el paso del tiempo, han ido surgiendo nuevos desafíos respecto al concepto de sustentabilidad ambiental y económica del proceso de producción. En relación con ello se han ido generando nuevas tecnologías que permiten desarrollar nuevas técnicas capaces de cuantificar y manejar diferencialmente  la variabilidad natural del área productora.

La Agricultura de Precisión (AP) puede definirse como la metodología que permite medir y manejar la variabilidad respecto a las propiedades del suelo, es decir, la variabilidad espacial, para aumentar la eficiencia productiva y disminuir el impacto ambiental. Debido a ello es necesario definir dos conceptos de gran importancia como son la variabilidad espacial, que expresa las diferencias de producción en un mismo campo, en una misma campaña y cosecha y la variabilidad temporal, que se refiere a los cambios de producción en un mismo campo, pero en distintas campañas de cosecha. Se establece que, por tanto, corresponde a un conjunto de tecnologías que permiten aplicar, de forma variable, insumos agrícolas como fertilizantes o plaguicidas, en función de los requerimientos y/o el potencial productivo de varios sectores, dentro de la parcela, previamente definidos. No consiste únicamente en medir esta variabilidad, sino que también es necesario implantar una serie de prácticas que se realicen en función de la misma. La observación de la existencia de la variabilidad respecto a las propiedades o factores determinantes de la producción no es una novedad. La diferencia reside en la capacidad de identificarla, cuantificarla y mapearla. En Innovatione estamos especializados en la aplicación de las nuevas tecnologías dentro del campo de la agricultura de precisión, realizando proyectos para todo tipo de cultivos en Castilla y León y Murcia. Puedes consultar la sección de consultoría agrícola innovadora para obtener más información de como trabajamos.

Esta metodología puede dividirse en cuatro fases que son la recolección de datos, el procesamiento e interpretación de la información, la toma de decisiones y la actuación en el campo. En función de todo ello se definen una serie de prácticas incluidas en un ciclo orientado a sustituir la recomendación habitual de insumos en base a valores promedio, que se utiliza en la agricultura tradicional, por una mucho más precisa de manejo localizado, que tiene en cuenta las variaciones del rendimiento de toda el área de la finca. El conjunto supone una optimización, del uso de insumos, puesto que deposita en el suelo la cantidad de semilla que cada punto soporta, la cantidad de nutrientes que se requieren y, además, el control de las malezas, plagas y enfermedades se realiza únicamente en aquellos lugares donde existe una demanda de control. Las prácticas de manejo localizado no se basan solamente en mapas de productividad o fertilidad del suelo. La toma de decisiones puede llevarse a cabo a partir de una base de datos o de información obtenida en el mismo instante en que se van a realizar las acciones, utilizando para ello sensores en tiempo real.

La adopción de la agricultura de precisión, entendida como concepto, es una herramienta con gran potencial respecto a la racionalización del sistema de producción agrícola moderno, puesto que optimiza la cantidad de agroquímicos aplicados a los suelos y cultivos, reduce los costos de producción, así como de contaminación ambiental y mejora la calidad de las cosechas.

Dentro de este ámbito destacan principalmente dos áreas de trabajo que son el desarrollo de sensores que permitan obtener de manera eficiente y fiable, en tiempo real, información sobre el estado del cultivo , para posteriormente realizar una corrección y el desarrollo de dispositivos, programas de computación y estrategias con las cuales pueda lograrse una mayor integración de los datos. Al lograr una mayor integración se facilita notablemente la interpretación y el análisis de los mapas, haciendo de esa manera más efectivo el manejo localizado.

Drones en agricultura de precisión

Un dron es una aeronave que vuela sin tripulación y que se maneja mediante control remoto. Se usan diferentes nombres para referirse a ellos, entre los que destacan:

• UAV (Unmanned Aerial Vehicle), es decir, vehículo aéreo no tripulado, término que señala a cualquier dispositivo capaz de volar sin tripulación, lo que puede incluir un juguete de radiocontrol.
• UAS (Unmanned Aerial System), entendido como el conjunto de componentes en sí.
• Dron, término hasta cierto punto sinónimo de UAS, aunque más concreto, puesto que un dron es un sistema aéreo no tripulado que se usa para una función concreta, es decir, es un UAS al que se le añade por ejemplo una cámara que se utilizará para agricultura, tal y como se explicará a continuación.
• RPA (Remotely Piloted Aircraft), que corresponde a una forma más concreta y detallada de llamar a los UAV. Hace referencia a que la aeronave está siendo pilotada, de manera remota, por una persona física.
• Multicópteros, aeronaves que tienen múltiples rotores con la capacidad de despegar de forma vertical.

Las partes básicas de un dron son:

• Motores, hélices y ESCs, son los componentes clave para mantener el dron en el aire. Los ESCs (Electronic Speed Control), regulan la potencia eléctrica que es suministrada a los motores, es decir, la velocidad de giro del rotor que deja suspendida la aeronave en el aire gracias a las hélices.
• Controlador de vuelo, podría considerarse el cerebro de la máquina, puesto que controla todos los aspectos de la misma. Prácticamente la totalidad de los componentes electrónicos van conectados al controlador de vuelo.
• Mando o control remoto, dispositivo a través del cual se dan las indicaciones de los movimientos que debe realizar el dron.
• Radio receptor, corresponde al componente que recibe las órdenes del mando, para después transmitirlas al controlador de vuelo, de manera que la instrucción pueda ser ejecutada mediante variaciones en la velocidad de los rotores, encargados de alterar el curso del dron a voluntad del usuario.
• Baterías, son las encargadas de proporcionar la energía necesaria para que el dron realice todas sus funciones. Generalmente son de polímero de litio, de bajo peso y alta descarga.

A la hora de pilotar un dron es imprescindible consultar la normativa de cada país, en el que se refleja claramente los lugares y la altitud a la que se podrá volar, entre otras especificaciones. Además a la hora de desempeñar una actividad profesional con drones profesionales es obligatoria la licencia de piloto, es decir, deben acreditar unos conocimientos teóricos y prácticos; estar dado de alta como operador de la AESA (Agencia Estatal de Seguridad Aérea); tener seguro de responsabilidad civil; y tener certificado médico en vigor.

Entre las ventajas asociadas al uso de drones dentro del ámbito de la agricultura de precisión se encuentran la versatilidad, la viabilidad, la calidad y la capacidad de obtener una solución completa. La versatilidad hace referencia a que la aplicación de los drones permite una adaptación relativamente fácil, dentro de las diversas aplicaciones agrícolas, puesto que el uso de cámaras como cámaras termográficas o multiespectrales permite una monitorización y elaboración de informes en cualquier lugar y situación. La ventaja principal del empleo de drones radica en la gran resolución que se obtiene frente a los satélites, lo que garantiza un mayor grado de precisión y detalle, de gran utilidad para una amplia variedad de cultivos.

Los beneficios pueden apreciarse a distintos niveles. Respecto a la producción se consigue una máxima producción con un nivel de calidad objetivo, puesto que la cosecha se orienta hacia unos parámetros de calidad concreto. Se consigue también un ahorro, puesto que se optimizan al máximo los costes de la finca, ahorrando en fertilizantes, pesticidas, riego (en caso de que exista en el cultivo), logrando también una disminución del tiempo invertido por el personal en el campo. Puede optimizarse la gestión de la compra y la venta, puesto que a través de esta metodología se hacen previsiones respecto a la estimación de producción y calidad. En caso de realizar mapas de alertas es posible descartar afecciones, mejorando así el potencial del  cultivo y minimizando considerablemente el riesgo de pérdidas por patógenos al poder detectarse de manera precoz. Por último, una digitalización de las parcelas permite tener un mayor control y seguimiento de la evolución de los diversos cultivos.

• Índices

Los índices de vegetación se definen como el parámetro obtenido como resultado de la combinación de dos o más valores de reflectancia a diferentes longitudes de onda, con los que puede resaltarse alguna característica concreta del cultivo como estimación de la pérdida de constituyentes bioquímicos de la clorofila o agua o la detección de cambios en los pigmentos foliares o en la fluorescencia clorofílica. El índice ideal sería aquel sensible a la cubierta vegetal, insensible a brillo y color del suelo y poco afectado por perturbaciones atmosféricas, factores medioambientales y las geometrías de la iluminación y de la observación.

Se pueden hacer varias clasificaciones de estos índices, distinguiendo entre aquellos de primera y segunda generación; intrínsecos y los que utilizan la línea del suelo; e índices de alta resolución espectral y de baja resolución. En definitiva, existen numerosos y variados índices de vegetación, entre los que se encuentran:

• CWSI (Crop Water Stress Index): relaciona la diferencia de temperaturas medidas con el dosel vegetativo, entendido como la estructura compleja formada por la distribución espacial de las hojas que forman el cultivo y el aire con la diferencia entre estos dos valores cuando la evapotranspiración no está restringida por la disponibilidad de agua (límite inferior) y la diferencia cuando la evapotranspiración es cero, como resultado de la falta de disponibilidad de agua (límite superior). Tiene en cuenta, por tanto, la tasa de transpiración de un cultivo, mediante la medición de la temperatura del dosel y el déficit de presión de vapor. Proporciona un valor de  0 a 1, que depende del nivel de estrés hídrico del cultivo.
• LAI (Leaf Area Index): es un indicador de biomasa y resistencia vegetal. Es la expresión numérica adimensional resultado de la división del área de las hojas de un cultivo, expresado en metros cuadrados y el área de suelo sobre el cual se encuentra establecido el cultivo, expresado en la misma unidad, es decir, el área que ocupa. Se basa en el hecho de que los cultivos eficientes tienden a invertir la mayor parte de su crecimiento temprano en la expansión de su área foliar, puesto que supone un mejor aprovechamiento de la radiación solar. Está relacionado al intercambio de carbono, oxígeno y agua con la atmósfera.
• NDRE (Normalized Difference Red Edge Index): este índice emplea la reflectancia a 730 nm, es decir, incorpora el área espectral de borde rojo, reemplazando así la del rojo. Indica  los cambios que se pueden dar en el contenido de clorofila A y el nitrógeno de la planta, además del estrés hídrico. Por este motivo, puede indicar la variabilidad en relación a los requisitos tanto de fertilizantes como de nitrógeno foliar de las plantas. Se considera mejor indicador de la salud o el vigor del cultivo que el índice NDVI para los cultivos de temporada media a tardía, además de ser más adecuado para aplicaciones de manejo intensivo, puesto que el NDVI puede perder sensibilidad cuando las plantas acumulan un nivel crítico de cobertura foliar o contenido de clorofila.
• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): es el índice vegetativo más utilizado. Basa su cálculo en el contraste entre la zona de máxima absorción en el rojo, debido a los pigmentos de clorofila y la máxima reflexión en el infrarrojo, relacionado con la estructura celular de la hoja. Se estima haciendo un cálculo de la diferencia entre la reflectancia de las bandas de infrarrojo cercano y la visible del rojo entre la suma de estas bandas de reflectancia. Existe una relación entre este índice y la actividad fotosintética, la cantidad de biomasa, el área verde y la salud del cultivo.
• PCD (Plant Cell Density): indicador de la variabilidad respecto al vigor en los cultivos. Al igual que el NDVI indica la biomasa fotosintéticamente activa. Está correlacionado, por tanto, con el tamaño, salud y ausencia de estrés, que a su vez se asocia con el estado de vigor de la planta. El resultado se proporciona mediante una medición cualitativa.
• TCARI/OSAVI (/Optimized Soil Adjusted Vegetation Index): El índice TCARI, que mide la profundidad de absorción de la clorofila en el rojo en relación a los máximos picos de reflectancia en verde y borde rojo, es muy sensible a la reflectividad del suelo, motivo por el cual es complejo de interpretar en aquellos casos donde el índice de área foliar tiene valores bajos, motivo por el cual se combina con el índice OSAVI, que utiliza bandas del rojo e infrarrojo cercano para reducir esa influencia, realzando la sensibilidad a las variaciones asociadas con el contenido de clorofila. El dato obtenido a través de la combinación de ambos índice sirve como indicador del estrés nutricional y de situaciones de clorosis en las plantas.