La demanda de alimentos es cada vez mayor en todo el mundo. A esto hay que sumar las fluctuaciones en la economía a consecuencia de problemas en la cadena de suministro, inestabilidad geopolítica en diferentes regiones del planeta o la inflación. Los efectos de estos problemas son claros: subida del precio de los insumos, aumento de los costes laborales y la escasez de mano de obra.
Así pues, para garantizar que la demanda no decaiga y, además, se cultiva de forma eficiente y sostenible, el sector ha recurrido a la agricultura de precisión, un enfoque de vanguardia.
¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión es una evolución natural dentro de la agricultura, donde diferentes tipos de tecnología y la recolección de datos de las mismas se integran en la gestión del campo para poder responder a las variaciones que surgen en diversos parámetros, como el clima local o la cantidad de recursos de los que disponen las plantas.
Gracias a esta unión de tecnología y datos, los agricultores pueden ser extremadamente precisos a la hora de aplicar insumos o realizar tareas de campo sin sacrificar el rendimiento de los cultivos. Los sistemas como el GPS o el SIG permiten conocer el punto exacto del campo en el que es necesaria una intervención y con los datos obtenidos mediante teledetección y plataformas especializadas de software, se puede saber cómo de grande es el problema, qué intervención requiere y en qué cantidad. Esto es lo que se conoce como aplicación de tasa variable y ya es posible importar los mapas generados por el software, habitualmente denominados “prescripciones” en la maquinaria agrícola para automatizar al máximo el proceso.
Beneficios de digitalizar la agricultura
Todavía a día de hoy hay muchos agricultores escépticos respecto a la adopción de tecnología en su explotación, bien porque dudan de su utilidad o porque consideran que es una inversión elevada. La realidad es que la gestión de una explotación agrícola está llena de operaciones complejas en las que múltiples factores entran en juego y el uso de tecnología solo aporta ventajas.
Recopilar información relevante, simplificar la administración y mantenimiento de registros y otros documentos o reducir los gastos generales son solo algunas de los beneficios que la tecnología puede aportar a los agricultores. Puesto que el objetivo es aumentar la calidad y el volumen de rendimiento de los cultivos, una monitorización completa de las condiciones del campo hace que los agricultores no se encuentren, de forma inesperada, con un problema que pueda arruinar la temporada. Además, la integración de tecnología como la IA o el aprendizaje automático ya permite obtener información futura, como la predicción del rendimiento de los cultivos agrícolas en un área o región.
Datos satelitales para estimar el rendimiento
Los datos satelitales pueden ayudar a conocer parámetros como la salud de los cultivos, las condiciones del suelo o los patrones meteorológicos en un momento concreto, pero para poder entender qué valores son normales, es necesario contar con datos no solo actuales, también históricos. Esto sirve como base para la creación de modelos de predicción del rendimiento de los cultivos, que tienen en cuenta todas las variables.
La teledetección, por medio de los satélites que orbitan la Tierra, proporciona un flujo constante de datos sobre las condiciones de los cultivos y del suelo. Gracias a ella, es posible detectar posibles desviaciones en el crecimiento de los cultivos, así como otra clase de problemas, y actuar con prontitud. La integración de estos datos, junto a otras fuentes de información, como datos meteorológicos, datos del suelo y datos históricos de rendimiento, se mezclan en sofisticados modelos programados para este fin.
Dependiendo del modelo, la predicción del rendimiento se realizará según distintos enfoques. Por un lado, los modelos biofísicos se basan en datos principalmente relacionados con las plantas a los que se suman parámetros de productividad biológica y el índice LAI por si no hubiese datos estadísticos. Por otro lado, los modelos estadísticos se basan, sobre todo, en predictores, como datos meteorológicos o del tipo de suelo. El mejor enfoque surge cuando ambos modelos se combinan en uno solo.
Beneficios de estimar el rendimiento
A nivel individual, los modelos de predicción del rendimiento de los cultivos pueden indicar a los agricultores qué posibles factores limitantes del rendimiento van a encontrar, lo que les permite tomar medidas preventivas y minimizar las pérdidas. Esto también ayuda a que los agricultores puedan tomar decisiones correctas respecto a la asignación de recursos, evitando aplicaciones excesivas que suponen un gasto innecesario. Puesto que las aplicaciones de insumos son ahora más racionales, el gasto es menor sin afectar al rendimiento.
A nivel global, el principal beneficio de predecir el rendimiento en cada campo o región conseguiría una mayor seguridad alimentaria, pudiendo anticiparse a cualquier problema o escasez. También fomenta la sostenibilidad, gracias a la optimización de los insumos y la conservación de los recursos naturales.
La seguridad alimentaria mundial depende de la gestión del campo que realicen los agricultores. Algunas prácticas y tecnologías, como la predicción del rendimiento, permiten a los agricultores cultivar de forma más sostenible sin que afecte a la producción final. Fomentar una adopción masiva de la agricultura de precisión solventaría muchos de los problemas actuales del sector, de ahí su enorme importancia.
