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AGRICULTURA DE PRECISIÓN

Uno de los grandes problemas a los que se enfrenta la agricultura tradicional es la enorme heterogeneidad de factores que afectan directamente al crecimiento de los cultivo. Esta agricultura 2.0 se centra en el aumento de la productividad y el control de las parcelas agrícolas gracias a las nuevas tecnologías, que nos dan una información precisa para actuar adecuadamente y a tiempo.

¿Qué sabemos hacer?

Detectar y medir los factores más relevantes para poder tomar decisiones más efectivas respecto a la siembra, el uso de fertilizantes y fitosanitarios o de otros insumos necesarios mediante el desarrollo de diferentes sensores, como los algoritmos basados en análisis de datos e inteligencia artificial "machine learning".

Además esta información nos permite poder predecir el rendimiento y la producción de los cultivos con una mayor precisión. Tener en cuenta factores como la composición del suelo, microclimas, plagas localizadas, la variabilidad biológica de las distintas especies, etc. es básico para saber qué, cómo y cuándo cultivar.

1. Muestreo por aire.

El uso de drones para toma de imágenes georreferenciadas permite obtener mayores resoluciones y a un menor coste que las imágenes obtenidas por satélite. Esto nos permite medir el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, que aporta datos importantes sobre la salud de los cultivos al conocer la capacidad de las plantas para absorber la luz infrarroja cercana y reflejar la lejana.

2.Muestreo de suelo.

Es importante recoger muestras de una manera correcta para salvaguardar la representatividad de los datos así como definir el momento adecuado de la recolección de muestras. El muestreo se enfoca en las propiedades físico químicas del suelo (composición de suelo, textura, acidez, intercambio iónico, presencia de cationes, humedad, grosor de la capa de suelo fértil, etc.) y en la composición microbiológica (a través de la metagenómica podemos determinar las especies presentes, su proporción y cómo pueden afectar a la planta.) El plan debe contemplar cómo hacer este muestreo, cómo tratar estas muestras hasta su análisis en el laboratorio, la frecuencia de muestras y su logística para llevarla a cabo con éxito.

3. Análisis y correlación de variables.

Es necesario un control exhaustivo de todas la variables posibles en los cultivos, desde la presencia microbiológica del suelo hasta factores externos como la meteorología, la contaminación o la producción agrícola nacional. Para ello utilizamos técnicas de análisis estadísticos y geoestadísticos, bioinformáticas (machine learning, metagenómica, etc.), así como datos de acceso público.

¿Cómo trabajamos?

Para abordar con éxito un proyecto de este tipo es necesario desarrollar un buen plan metodológico y un riguroso estudio de los resultados y conclusiones. Para ello, solemos trabajar en tres fases:

1. Proyecto piloto.

  1. En una primera etapa, se elige una pequeña zona representativa con el fin de calibrar la técnica, minimizando los costes del proyecto.
  2. Paralelamente, se realiza una búsqueda y revisión bibliográficas tanto fuentes de información de origen institucional como de origen privado; con el objeto de obtener datos exactos y precisos desde el punto de vista agroclimático, fenológico y tipológico de las áreas agrícolas a estudio.

2. Ampliación del alcance del Estudio.

  1. El estudio se amplía a la extensión completa como zona de validación de la técnica, teniendo en cuenta los resultados del proyecto piloto.
  2. Se identifican las variables predictivas más relevantes y su efecto directo sobre los cultivos.
  3. Se construyen modelos matemáticos capaces de predecir los requerimientos óptimos en cada momento.

3. Seguimiento anual.

  1. Las mediciones se centran principalmente sobre las variables más importantes determinadas en la fase anterior.
  2. Se construye un dashboard que facilite la toma de decisiones operativas, con el fin de optimizar los resultados en la producción agrícola.
  3. De forma paralela, los nuevos datos servirán para mejorar los modelos predictivos año tras año.

El futuro de la agricultura

En el pasado simposio nacional de ingeniería agrícola, celebrado en el 2016 en Almería (España), se situó a la Agricultura 2.0 como un factor clave para el avance y el rendimiento del campo y se arrojaron datos muy interesantes.

Según los técnicos de Bioibérica, empresa española de fabricación de biomoléculas, el uso de nuevas tecnologías permite al agricultor:

  • ahorrar un 30% en los costes de fertilización.
  • ahorrar un 75% en herbicidas.
  • aumentar su producción.

Ideagro (empresa de I+D agroalimentario) publicó en 2015 que el uso de big data y otras tecnologías en el campo pueden:

  • reducir 40% el consumo de agua.
  • disminuir un 30% el uso de pesticidas y fitosanitarios.
  • aumentar la producción más de un 20%.

Además, según publicó Businessinsider en 2015, en EEUU aproximadamente el 60% de los agricultores lo usan, viendo un aumento de la cosecha en un 13% y una disminución en costes del 15%.

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