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Los científicos proponen mejoras al riego de cultivos de precisión

Los científicos proponen mejoras al riego de cultivos de precisión
Crédito: Michele Walfred

Con las amenazas de escasez de agua que complican la necesidad de alimentar a una población mundial en crecimiento, es más importante que nunca lograr un riego de cultivos adecuado. 


por Lauren Quinn, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


El riego excesivo puede agotar los suministros de agua locales y provocar escorrentías contaminadas, mientras que el riego insuficiente puede provocar un rendimiento de los cultivos subóptimo. Sin embargo, pocos agricultores utilizan herramientas científicas para ayudarles a decidir cuándo y cuánto regar sus cultivos.

Un nuevo estudio dirigido por la Universidad de Illinois identifica obstáculos y soluciones para mejorar el rendimiento y la adopción de herramientas de apoyo a las decisiones de riego a escala de campo.

«Queríamos ofrecer nuestra perspectiva sobre cómo lograr un riego de precisión a escala de campo con las tecnologías más recientes y avanzadas sobre la recopilación de datos , el estrés hídrico de las plantas, el modelado y la toma de decisiones», dice Jingwen Zhang, investigador postdoctoral en el Departamento de Recursos Naturales. Recursos y Ciencias Ambientales (NRES) en Illinois y autor principal del artículo en Environmental Research Letters .

Zhang dice que muchos agricultores se basan en las reglas prácticas tradicionales, incluida la observación visual, los calendarios de cultivos y lo que hacen los vecinos, para decidir cuándo y cuánto regar. Existen mejores datos y tecnologías más avanzadas para ayudar a tomar esas decisiones, pero actualmente no se aprovechan al máximo de su potencial.

Por ejemplo, algunos campos están equipados con sensores de humedad del suelo o cámaras que detectan cambios en la apariencia de los cultivos, pero no hay suficientes para proporcionar información precisa en todos los campos. Los satélites pueden monitorear la vegetación desde el espacio, pero la resolución espacial y temporal de las imágenes de satélite es a menudo demasiado grande para ayudar a tomar decisiones a escala de campo.

Kaiyu Guan, profesor asistente en NRES, profesor de Blue Waters en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación y líder del proyecto en el estudio, fue pionero en una forma de fusionar datos satelitales de alta resolución y alta frecuencia en un producto integrado de alta resolución espacio-temporal para ayudar a rastrear las condiciones del suelo y las plantas.

«Basándonos en la tecnología de fusión por teledetección y el modelado avanzado, podemos ayudar a los agricultores a obtener una solución totalmente escalable de forma remota», dice. «Eso es poderoso. Puede ser potencialmente una tecnología revolucionaria para los agricultores, no solo en los Estados Unidos, sino también para los pequeños agricultores en los países en desarrollo».

Con la tecnología satelital moderna y el modelo de fusión de Guan, la adquisición de datos no será un factor limitante en los futuros productos de riego de precisión. Pero sigue siendo importante definir adecuadamente el estrés hídrico de las plantas.

Históricamente, las decisiones de riego se basaban únicamente en medidas de humedad del suelo. El grupo de Guan pidió recientemente a la industria agrícola que redefina la sequía, no solo en base a la humedad del suelo, sino a su interacción con la sequedad atmosférica.

«Si consideramos el continuo suelo-planta-atmósfera como un sistema, que refleja tanto el suministro de agua del suelo como la demanda de agua atmosférica, podemos usar esas métricas centradas en las plantas para definir el estrés hídrico de las plantas para activar el riego», dice Zhang. «Una vez más, si utilizamos nuestros métodos de fusión de datos y el modelado basado en procesos, podemos lograr un riego de precisión con una precisión muy alta y también una alta resolución».

Los investigadores también analizaron los desafíos relacionados con la adopción por parte de los agricultores de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones existentes. Debido a que los productos actuales se basan en fuentes de datos menos que ideales, Guan dice que los productores son reacios a cambiar de los métodos tradicionales de regla empírica a herramientas que pueden no ser mucho más confiables. Las interfaces de usuario no intuitivas, la privacidad de los datos y la sincronización inflexible agravan el problema.

Trenton Franz, profesor asociado de la Universidad de Nebraska-Lincoln (UNL) y coautor, dice que será más probable que los agricultores adopten herramientas de decisión de riego de precisión si son precisas hasta la escala de campo, flexibles y fáciles de usar. Su equipo y el de Guan están trabajando en tecnologías para satisfacer esta necesidad y están probando activamente la tecnología en campos irrigados en Nebraska. Esto incluye participar con Daran Rudnick, profesor asistente de la UNL y coautor del estudio, en el programa UNL Testing Ag Performance (TAPS), que se centra en la adopción de tecnología y la educación para los productores de toda la región.

«Estamos bastante cerca. Tenemos datos de evapotranspiración en tiempo real y estamos agregando el componente de humedad del suelo y el componente de riego. Probablemente en menos de un año esto se lanzará como un prototipo y se podrá probar entre la comunidad de agricultores «, Dice Guan.



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