{"id":268428,"date":"2024-12-17T05:03:48","date_gmt":"2024-12-17T09:03:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eldiario.net\/portal\/?p=268428"},"modified":"2024-12-17T05:03:48","modified_gmt":"2024-12-17T09:03:48","slug":"tecnologias-digitales-ayudan-a-aumentar-la-productividad-de-la-agricultura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.eldiario.net\/portal\/2024\/12\/17\/tecnologias-digitales-ayudan-a-aumentar-la-productividad-de-la-agricultura\/","title":{"rendered":"Tecnolog\u00edas digitales ayudan a aumentar la productividad de la agricultura"},"content":{"rendered":"

Cient\u00edficos de Brasil y Espa\u00f1a emplean sensores embarcados en drones y en m\u00e1quinas agr\u00edcolas e im\u00e1genes satelitales para prever el momento ideal para realizar la cosecha, como as\u00ed tambi\u00e9n para reducir las emisiones de CO2 y manejar el uso de agua en los cultivos. Estos trabajos se conocieron durante la FAPESP Week Spain.<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Desde Madri.\u2013 Los productores de man\u00ed (Arachis hypogaea L), papa (Solanum tuberosum) y batata o camote (lpomoea batatas) afrontan el reto de estimar cu\u00e1l es el mejor momento de la cosecha y c\u00f3mo ser\u00e1 la calidad y el rendimiento de sus cultivos. Sucede que esos son cultivos subterr\u00e1neos, es decir que sus frutos se desarrollan debajo del suelo y, de este modo, no es posible visualizarlos hasta el momento de la cosecha.<\/p>\n

\u201cPara cosechar man\u00ed, es necesario que el 70 % de las vainas est\u00e9n maduras, y para verificarlo, es necesario extraer las plantas del suelo y efectuar un an\u00e1lisis visual. Esta operaci\u00f3n, denominada arrancado [arranquio en portugu\u00e9s], tambi\u00e9n termina moviendo la tierra y por consiguiente emitiendo CO2 [di\u00f3xido de carbono]\u201d, explic\u00f3 Rouverson Pereira da Silva, docente de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) en su campus de la localidad de Jaboticabal (Brasil).<\/p>\n

Mediante la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de teledetecci\u00f3n, basadas en im\u00e1genes obtenidas v\u00eda sat\u00e9lite o sensores embarcados en drones, combinadas con sensores integrados en m\u00e1quinas agr\u00edcolas y herramientas de inteligencia artificial, los investigadores han desarrollado modelos computacionales que pueden ayudar a los productores a medir el rendimiento y la maduraci\u00f3n de los cultivos, como el del man\u00ed, con base en el an\u00e1lisis remoto de las hojas de las plantas. Y de esta forma incrementar la productividad y disminuir las emisiones de CO2 ocasionadas por la movilizaci\u00f3n intensa del suelo.<\/p>\n

Algunos de los resultados del proyecto, apoyado por la FAPESP, fueron presentados por Pereira da Silva en un panel sobre salud del suelo en el contexto de la agricultura digital realizado durante la FAPESP Week Spain, que tuvo lugar los d\u00edas 27 y 28 de noviembre en la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).<\/p>\n

\u201cLos modelos que desarrollamos logran estimar con m\u00e1s de un 90 % de precisi\u00f3n la maduraci\u00f3n del man\u00ed, por ejemplo, eliminando as\u00ed la necesidad del arrancado. En el caso de la batata, logramos estimar incluso el tama\u00f1o del cultivo\u201d, le dijo Pereira da Silva a Agencia FAPESP.<\/p>\n

\u201cMediante estimaciones realizadas aplicando esos modelos computacionales, es posible trabajar con regulaciones m\u00e1s adecuadas para mejorar la eficiencia del proceso de cosecha, y al mismo tiempo reducir las p\u00e9rdidas, pues al estimar la productividad de los cultivos se logra regular las m\u00e1quinas agr\u00edcolas para efectuar la cosecha de la manera m\u00e1s adecuada\u201d, afirm\u00f3 el investigador.<\/p>\n

Para obtener esas estimativas con precisi\u00f3n, los investigadores analizan im\u00e1genes obtenidas con c\u00e1maras embarcadas en drones o en sat\u00e9lites, que captan la reflectividad de las plantas, es decir, en qu\u00e9 intensidad est\u00e1n reflejando la energ\u00eda solar en las franjas visibles (verde, amarillo y azul) e invisibles (infrarrojo, infrarrojo cercano y borde rojo). Con base en esta caracter\u00edstica, es posible calcular los \u00edndices de maduraci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cLa reflectividad revela la lozan\u00eda de las plantas. Las hojas enfermas exhiben colores y reflejan de manera diferente la energ\u00eda solar que incide sobre ellas. Cuanto m\u00e1s sanas est\u00e9n las plantas, m\u00e1s producir\u00e1n\u201d, coment\u00f3 Pereira da Silva.<\/p>\n

El proyecto se encuentra ahora en la etapa de transferencia de la tecnolog\u00eda a los productores, un proceso lento y trabajoso, seg\u00fan el investigador.<\/p>\n

\u201cEsta etapa es lenta, pues para realizar un proyecto de tama\u00f1a envergadura debemos salir al campo y arrancar miles de plantas en el transcurso de los a\u00f1os para obtener los datos de inter\u00e9s. Adem\u00e1s, existen diversos cultivares de man\u00ed, por ejemplo. Por eso a\u00fan no hemos transferido la tecnolog\u00eda, porque los productores cambian de cultivares que plantan a lo largo de los a\u00f1os y necesitamos contar con un modelo robusto, capaz de efectuar predicciones en distintas condiciones\u201d, explic\u00f3.<\/p>\n

 <\/p>\n

El ahorro de agua<\/strong><\/p>\n

En tanto, un grupo de investigadores de la Facultad de Ingenier\u00eda Agr\u00edcola de la Universidad de Campinas (Feagri-Unicamp), tambi\u00e9n en Brasil, ha venido utilizando un sistema de radar miniaturizado embarcado en drones para elaborar mapas de humedad del suelo de cultivos como los de ca\u00f1a de az\u00facar.<\/p>\n

En el marco de un proyecto tambi\u00e9n financiado por la FAPESP en acuerdo con IBM Brasil, los cient\u00edficos desarrollaron una tecnolog\u00eda que, con base en la interacci\u00f3n de las ondas de frecuencia emitidas por ese sistema de radar en tres bandas distintas, que no solamente tocan, sino que tambi\u00e9n penetran en el suelo, es posible estimar la cantidad de agua disponible en distintas parcelas cultivadas.<\/p>\n

Este proyecto redund\u00f3 en la creaci\u00f3n de una startup llamada Radaz, apoyada por el Programa de Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (PIPE) (lea m\u00e1s en: agencia.fapesp.br\/36132).<\/p>\n

\u201cLa precisi\u00f3n del sistema de estimaci\u00f3n de la humedad relativa de una parcela de suelo monitoreada supera el 90 %\u201d, le coment\u00f3 a Agencia FAPESP Barbara Janet Teruel Medeiros, docente de la Feagri e integrante del proyecto.<\/p>\n

El desarrollo del sistema comprendi\u00f3 la realizaci\u00f3n de experimentos en campo, la validaci\u00f3n mediante m\u00e9todos tradicionales y las pruebas en cultivos de ca\u00f1a de az\u00facar en el estado de Sao Paulo. \u201cPudimos prever con bastante antecedencia la productividad de este cultivo en lo que hace a la cantidad de biomasa que ser\u00eda producida cuando llegase a su punto de maduraci\u00f3n, como as\u00ed tambi\u00e9n cu\u00e1l ser\u00eda la mejor fecha para la cosecha\u201d, dijo Teruel Medeiros.<\/p>\n

Seg\u00fan la investigadora, el nivel de humedad del suelo no es homog\u00e9neo, como as\u00ed tampoco el de porosidad y la escorrent\u00eda del agua. En tal sentido, al estimar la humedad del suelo de una plantaci\u00f3n, es posible implementar sistemas de riego con una tasa variable, lo que redunda en un mayor ahorro de agua.<\/p>\n

\u201cDe este modo, dejar\u00eda de ser necesario abrir el sistema de riego para que discurra una cantidad de agua innecesaria. Ser\u00eda posible ajustarlo para liberar la cantidad ideal para una determinada parcela del suelo y evitar as\u00ed la saturaci\u00f3n de ciertas regiones, o que falte en otras que est\u00e1n con niveles por debajo de los necesarios para el crecimiento del cultivo\u201d, explic\u00f3.<\/p>\n

Los objetivos son similares a los de dos proyectos iniciados recientemente en Europa, con la participaci\u00f3n de investigadores del Instituto de Ciencias Agrarias del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (ICA-CSIC) de Espa\u00f1a.<\/p>\n

En el primero, denominado DATI, participan adem\u00e1s de investigadores de Espa\u00f1a otros de Italia, Marruecos, Portugal y Francia, y se apunta a estimular el desarrollo de nuevas soluciones tecnol\u00f3gicas en el dominio de la agricultura digital mediante la utilizaci\u00f3n de drones, im\u00e1genes satelitales y estaciones agrometeorol\u00f3gicas para disminuir entre un 15 % y un 20 % el consumo de agua en comparaci\u00f3n con el sistema de irrigaci\u00f3n tradicional.<\/p>\n

En tanto, el proyecto Earth Observation for Water Use Efficiency, bajo el liderazgo del CSIC, apunta a suministrar herramientas basadas en la observaci\u00f3n de la Tierra para la evaluaci\u00f3n y gesti\u00f3n de la eficiencia y la productividad del uso del agua en pasturas y cultivos de cereales en el Mediterr\u00e1neo.<\/p>\n

\u201cEs necesario suministrar soluciones para la agricultura de precisi\u00f3n, pues sabemos que el suelo no es homog\u00e9neo y que las plantas no se desarrollan de una misma forma por toda la superficie. Por eso no podemos administrar toda un \u00e1rea de la misma manera. La idea es dividirla por zonas, para que podamos concretar efectivamente un tratamiento espec\u00edfico o una gesti\u00f3n espec\u00edfica del sitio\u201d, dijo Irene Borra, investigadora del ICA.<\/p>\n

Los investigadores espa\u00f1oles est\u00e1n realizando un estudio en el cual pretenden dotar de una mayor precisi\u00f3n a la detecci\u00f3n del estr\u00e9s h\u00eddrico (la falta de agua) en las vides mediante el an\u00e1lisis de im\u00e1genes obtenidas desde veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados y con m\u00e9tricas basadas en la evapotranspiraci\u00f3n (la p\u00e9rdida de agua del suelo por la evaporaci\u00f3n y de las plantas debido a su respiraci\u00f3n).<\/p>\n

\u201cEstamos elaborando mapas que nos se\u00f1alan \u00e1reas en donde realmente est\u00e1 todo bien con relaci\u00f3n al agua y otras que debemos tratar pues exhiben estr\u00e9s h\u00eddrico\u201d, coment\u00f3 Borra\u2026 (Agencia FAPESP)<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cient\u00edficos de Brasil y Espa\u00f1a emplean sensores embarcados en drones y en m\u00e1quinas agr\u00edcolas e im\u00e1genes satelitales para prever el momento ideal para realizar la cosecha, como as\u00ed tambi\u00e9n para reducir las emisiones de CO2 y manejar el uso de agua en los cultivos. 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