Los productores de maní (Arachis hypogaea L.), papa (Solanum tuberosum) y batata (Ipomoea batatas) se enfrentan al reto de estimar el mejor momento para la cosecha y la calidad y el rendimiento de sus cultivos. Esto se debe a que estos cultivos son subterráneos, lo que significa que el fruto se desarrolla bajo la tierra y no es visible hasta el momento de la cosecha.
Por Elton Alisson, FAPESP
“Para cosechar el maní, el 70% de las vainas deben estar maduras y, para comprobarlo, es necesario arrancar las plantas de la tierra y hacer una evaluación visual. Esta operación, llamada desarraigo, también acaba movilizando la tierra y, en consecuencia, emitiendo CO2 [ dióxido de carbono]”, explicó Rouverson Pereira da Silva, profesor de la Universidade Estadual Paulista (UNESP), campus de Jaboticabal (Brasil).
Utilizando tecnologías de teledetección basadas en imágenes de satélites o sensores integrados en drones, combinadas con sensores integrados en maquinaria agrícola y herramientas de inteligencia artificial, los investigadores han desarrollado modelos informáticos que pueden ayudar a los agricultores a medir el rendimiento y la madurez de cultivos como el maní mediante el análisis remoto de las hojas de la planta. De esta manera, pueden aumentar la productividad y reducir las emisiones de CO2 derivadas de la labranza intensiva.
Algunos de los resultados del proyecto fueron presentados por Silva durante un panel de discusión sobre la salud del suelo en el contexto de la agricultura digital, realizado durante la FAPESP Week Spain , que tuvo lugar los días 27 y 28 de noviembre en la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).
«Los modelos que desarrollamos permiten estimar la madurez del maní, por ejemplo, con una precisión superior al 90%, lo que evita la necesidad de arrancarlo. En el caso de la batata , incluso pudimos estimar el tamaño de la cosecha», declaró Santos a Agência FAPESP.
“A través de las estimaciones que hacen estos modelos computacionales, es posible trabajar con regulaciones más adecuadas para mejorar la eficiencia del proceso de cosecha y, al mismo tiempo, reducir pérdidas, pues al estimar la productividad de los cultivos, es posible regular la maquinaria agrícola para realizar una cosecha más adecuada”, afirmó el investigador.
Para obtener estas estimaciones con precisión, los investigadores analizan imágenes tomadas por cámaras de drones o satélites que captan la reflectancia de la planta, es decir, cuánta energía solar refleja en las bandas visibles (verde, amarilla y azul) e invisibles (infrarrojas, infrarrojas cercanas y borde rojo). En base a esta característica, se pueden calcular índices de madurez.
«La reflectancia revela la salud de la planta. Las hojas enfermas tienen colores diferentes y reflejan la energía del sol de manera diferente. Y cuanto más saludable esté la planta, más producirá», dijo Silva.
El proyecto está en la etapa de transferencia de tecnología a los productores, un proceso largo y arduo, según el investigador.
“Esta fase es muy lenta porque para llevar a cabo un proyecto de esta magnitud hay que salir al campo y arrancar miles de plantas a lo largo de los años para obtener los datos que necesitamos. Además, hay distintas variedades de maní, por ejemplo. Por eso todavía no hemos transferido la tecnología, porque los productores cambian las variedades que plantan a lo largo de los años y necesitamos tener un modelo robusto que pueda hacer predicciones en diferentes condiciones”, explicó.
Ahorro de agua
Un grupo de investigadores de la Escuela de Ingeniería Agrícola de la Universidad Estadual de Campinas (FEAGRI-UNICAMP), también en Brasil, ha utilizado un sistema de radar miniaturizado embebido en drones para crear mapas de humedad del suelo de plantaciones como la de caña de azúcar.
Los científicos también han desarrollado una tecnología que, basada en la interacción de las ondas de frecuencia emitidas por este sistema de radar en tres bandas diferentes, que no solo tocan el suelo sino que lo penetran, permite estimar la cantidad de agua disponible en diferentes partes de un cultivo.
El proyecto resultó en la creación de una startup, Radaz, apoyada por el Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas ( PIPE ).
«La precisión del sistema en la estimación de la humedad relativa de una parcela de suelo monitoreada es superior al 90%», declaró a Agência FAPESP Barbara Janet Teruel Medeiros, docente de la FEAGRI y miembro del proyecto.
El desarrollo del sistema implicó pruebas de campo, validación con métodos tradicionales y pruebas en plantaciones de caña de azúcar en el estado de São Paulo.
«Pudimos predecir con mucha antelación la productividad de este cultivo, en términos de la cantidad de biomasa que se produciría cuando alcanzara la madurez, así como la mejor fecha para la cosecha», dijo Medeiros.
Según el investigador, los niveles de humedad del suelo no son homogéneos, como tampoco lo son la porosidad y el escurrimiento del agua. En este sentido, al estimar la humedad del suelo de una plantación, es posible implementar sistemas de riego a tasa variable, lo que se traduce en un mayor ahorro de agua.
«De esta manera, ya no sería necesario abrir el sistema de riego para liberar una cantidad innecesaria de agua, sino que sería posible ajustarlo para liberar la cantidad óptima para una determinada parcela de suelo, evitando saturar ciertas zonas o dejar carencias en otras donde los niveles están por debajo de lo que necesita el cultivo», explicó.
Los objetivos son similares a los de dos proyectos lanzados recientemente en Europa con participación de investigadores del Instituto de Ciencias Agrarias del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (ICA-CSIC).
El primero, denominado proyecto DATI, en el que participan investigadores de España además de Italia, Marruecos, Portugal y Francia, pretende estimular el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas en el ámbito de la agricultura digital, utilizando drones, imágenes de satélite y estaciones agrometeorológicas para reducir el consumo de agua entre un 15% y un 20% respecto a los sistemas de riego tradicionales.
El proyecto Observación de la Tierra para la Eficiencia del Uso del Agua, liderado por el CSIC, tiene como objetivo proporcionar herramientas basadas en la observación de la Tierra para la evaluación y gestión de la eficiencia del uso del agua y la productividad de los pastos y cultivos de cereales en la región mediterránea.
“Necesitamos aportar soluciones de agricultura de precisión porque sabemos que el suelo no es homogéneo y las plantas no se desarrollan de la misma manera en toda la superficie. Por eso no podemos manejar toda una zona de la misma manera. La idea es zonificarla para que realmente podamos hacer un tratamiento o manejo específico para cada sitio”, explicó Irene Borra, investigadora del ICA.
Los investigadores españoles están llevando a cabo un estudio en el que pretenden aumentar la precisión de la detección del estrés hídrico (falta de agua) en las vides mediante el análisis de imágenes tomadas por vehículos aéreos no tripulados y métricas basadas en la evapotranspiración (pérdida de agua del suelo por evaporación y de la planta por respiración).
«Estamos elaborando mapas que nos indican zonas donde realmente está todo bien en términos de agua y otras que debemos cuidar porque presentan estrés hídrico», explicó Borra.
