Nuevas tecnologías para la agricultura

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Yordi Norero Martínez y Felipe Santibáñez Villaseca

Ingenieros Agrónomos en Dynamic Wings

Durante los últimos años, hemos presenciado cambios sin precedente en la cadena  agroalimentaria, marcados especialmente por los desafíos medioambientales y por los cambios en la visión de los consumidores respecto a la elección de alimentos.

Esta tendencia, se ve acelerada por un mundo fuertemente interconectado, donde la buena o mala impresión sobre un producto agrícola o las prácticas con las que fue producido, puede causar reacciones favorables o desfavorables en forma casi instantánea.

A lo previamente señalado, se suma los escases de personal para trabajar en el campo, que se ha incrementado en los últimos años y agravado por la pandemia, a tal punto, que distintos países se encuentran enfocados en desarrollar y/o mejorar políticas migratorias temporales con este fin.

Todo lo anterior, se suma la necesidad de conocer el impacto que tienen en el agrosistema las diferentes decisiones de manejo (fertilización, aplicación de fitosanitarios, etc), para practicar y promover una agricultura sustentable. Con el fin de poder cuantificar y monitorear dichos impactos es fundamental contar con información, es decir, datos objetivos que le permitan al productor modificar o adaptar sus prácticas de manejo operacional y de esta forma, mantener su productividad y rentabilidad cumpliendo las exigencias sociales y medioambientales. Esta forma de hacer agricultura “racional” y apoyada en diversas tecnologías para poder recopilar y procesar toda esta información, se denomina agricultura digital o agricultura basada en datos.

Según Joyce Hunter ( USDA Deputy Chief Information Officer for Policy and Planning) , la agricultura basada en datos es el uso inteligente de “Big Data” para complementar la agricultura de precisión en el predio. Esto, significa tener los datos agronómicos correctos, en el momento adecuado, para tomar mejores decisiones que incrementen la rentabilidad a largo plazo. A diferencia de la “Agricultura de Precisión” que involucra solo la recopilación de datos del campo, “Big Data”, se refiere a todos los datos relevantes para la toma de decisiones que se recopilan dentro y fuera del predio. Datos meteorológicos, datos del suelo, del cultivo provenientes de sensores proximales (IoT) y remotos (satélites o drones), así como también, datos económicos y de mercados de los productos, entre otros.

Finalmente, está el desafío de incrementar la producción global de alimentos en forma sustentable, a fin de responder a una demanda esperada creciente. El camino para lograr este objetivo con las reglas del juego actuales, pasa inevitablemente por las incorporación de tecnología y la digitalización predial.

Tecnología & Digitalización: importante hoy, esencial en el futuro.

¿El futuro consiste en mejoras en la cadena productiva o más bien por un cambio de paradigma?

En Dynamic Wings, creemos que la tecnología y digitalización llegó para quedarse. Vemos la agricultura de los próximos 10 a 20 años como un sistema completamente integrado, donde todos los inputs y outputs tienen algo que decir, conversan entre sí y optimizan el beneficio social, económico y ambiental.

Así mismo, vemos al profesional del agro con un rol diferente, equipado con una “nueva caja de herramientas”, las digitales, que será clave en su ejercicio profesional y en el éxito que pueda tener en la gestión de proyectos productivos.

Nuevas herramientas

Hoy, escuchamos diferentes términos que hacen referencia a los cambios tecnológicos que estamos experimentando y que se han instalado en el quehacer agrícola.

Entre los conceptos más habituales están la inteligencia artificial, el machine learning, el Big Data, la teledetección, los drones, la robótica y el internet de las cosas (IoT). La interacción entre ellos, tanto a nivel de hardware y como software, empezarán a entrelazar un nuevo tejido agro-tecnológico que marcará la gestión predial y la forma en que se toman las decisiones.

Entender el valor mancomunado que es posible obtener de ellos, no es trivial pero tampoco de alta complejidad, cuando lo vamos ejemplificando en casos reales. A continuación, presentaremos tres ejemplos asociados a desarrollos generados por Dynamic Wings, especializados en agricultura digital, el primero como exclusivo y los otros en alianza con terceros:

Figura 1: Dron Industrial equipado con sensor termográfico radiométrico y cámara multiespectral de 5 bandas, empleado para capturar la información requerida para generar el reporte de Diagnóstico Hídrico y los mapas de índices vegetacionales (NDVI y otros).
Figura 1: Dron Industrial equipado con sensor termográfico radiométrico y cámara multiespectral de 5 bandas, empleado para capturar la información requerida para generar el reporte de Diagnóstico Hídrico y los mapas de índices vegetacionales (NDVI y otros).

Ejemplo 1: Diagnóstico Hídrico DW

Para regar bien, es necesario, definir una adecuada dotación de agua, frecuencia de riego y también su distribución en el ambiente edáfico, donde se encuentran las raíces de cada planta.

Para evaluar diversos aspectos del riego, se han utilizado distintas metodologías, tradicionalmente de carácter localizado, debido al tiempo y costo evaluar todas las plantas. Entre las principales, está la inspección del sistema de riego, el aforo de goteros, la revisión de calicatas, las sondas de capacitancia, los tensiómetros, dendrómetros y la bomba de presión o Scholander. Todos aportan, pero condicionados a la representatividad que tenga la medición o evaluación respecto del total de las plantas.

Figura 2: Diagnóstico Hídrico en Nogales en la Zona Centro-Sur de Chile, donde se observa una gran variabilidad en la condición hídrica del huerto, debido a una inadecuada distribución del agua de riego.
Figura 2: Diagnóstico Hídrico en Nogales en la Zona Centro-Sur de Chile, donde se observa una gran variabilidad en la condición hídrica del huerto, debido a una inadecuada distribución del agua de riego.

Además de los equipos y procedimientos mencionados, es posible evaluar el riego a través de la medición de la temperatura del follaje. Esta variable, es el resultado en todo momento de un balance de energía entre la vegetación y su ambiente edafoclimático, como consecuencia de intercambios de energía radiante, de calor sensible, de vapor de agua y de energía cinética. Es fisiológicamente conveniente que el resultado neto de estos balances energéticos, del cual la transpiración es un componente fundamental, conduzca a una temperatura vegetal adecuada para el normal funcionamiento de los procesos metabólicos del crecimiento. Es en este sentido que la transpiración se convierte en un factor crucial del régimen termal del cultivo, y en consecuencia, de su desarrollo. Por esta razón, es común constatar una relación muy cercana entre el consumo total de agua de las plantas cultivadas y la magnitud y calidad de la cosecha obtenida.

La tecnología actual, permite medir la temperatura foliar en la totalidad de las plantas del predio, por medio de drones equipados con sensores termográficos radiométricos (infrarrojo térmico). Esto genera la posibilidad de evaluar la condición hídrica del cultivo, obteniendo el resultado de la distribución del agua, de forma expedita y costo eficiente, en toda su extensión.

Figura 3: Diagnóstico Hídrico realizado en huerto de mandarinos, en la Zona Central de Chile, donde se observa el efecto de un lateral de riego obstruido (a) y emisores de riego tapados con sedimento al final de los laterales (b).
Figura 3: Diagnóstico Hídrico realizado en huerto de mandarinos, en la Zona Central de Chile, donde se observa el efecto de un lateral de riego obstruido (a) y emisores de riego tapados con sedimento al final de los laterales (b).

¿Serviría la información satelital para evaluar el resultado del riego en todo el predio? Efectivamente es una alternativa, pero en frutales presenta un gran inconveniente: la resolución espacial del infrarrojo térmico, necesario para este fin, en muchos casos no permite tener un pixel libre de la distorsión del suelo, que puede alcanzar temperaturas mucho mayores.

Respecto a otra información obtenida con satélite, como por ejemplo índices vegetacionales  obtenidos con sensores multi o hiperespectraloes, se ha tratado de establecer, en innumerables ocasiones, asociaciones entre el NDVI (índice de vigor) y los problemas de riego. Estas, a pesar de coincidir en algunos casos, en muchos otros no, como ocurre con el menor vigor debido a la carencia de algún nutriente o a un problema fitosanitario. Dado lo errático que puede ser el NDVI en materia hídrica y la alta correlación que ofrece el infrarrojo térmico, es preferible este último para evaluar el riego. No obstante, el NDVI ha demostrado ser un buen estimador del coeficiente de cultivo (Kc) para el cálculo de la demanda evapotranspiratoria.

Figura 4: Ejemplo de Diagnóstico Hídrico en uva de mesa en parronal español en la Zona Norte de Chile y su comparación con el índice de vigor (NDVI).
Figura 4: Ejemplo de Diagnóstico Hídrico en uva de mesa en parronal español en la Zona Norte de Chile y su comparación con el índice de vigor (NDVI).

En línea con lo anterior, hace más de 5 años, Dynamic Wings optó por el uso de sensor termográfico radiométrico transportado por drones, para obtener la temperatura de la totalidad de las plantas, con alta resolución y libre de la distorsión del suelo. Entendiendo que no es suficiente medir temperatura para dimensionar e interpretar adecuadamente la respuesta fisiológica de la planta y con el fin de obtener un resultado preciso y confiable, se le solicitó al profesor e investigador Aldo Norero (Ingeniero Agrónomo, Pontificia Universidad Católica de Chile; Agrofísico; M.Sci. Oregon State University; Ph.D., Utah State University) , con una larga experiencia en el desarrollo de modelos físico-matemáticos para interpretar la influencia de las condiciones meteorológicas y fitométricas sobre la temperatura foliar, el diseñar un modelo para evaluar la situación hídrica de la cubierta vegetal en un momento dado del ciclo diario del desarrollo del cultivo.

Ahora sí, entendiendo la relación suelo – agua – planta – atmósfera, es posible diagnosticar objetivamente el estrés hídrico, identificando exactamente la o las plantas con problema y su magnitud relativa, lo que permite acceder a un nivel más prolijo en la gestión del agua. 

Figura 5: Variables contempladas en el Modelo de Diagnóstico Hídrico y su reporte.
Figura 5: Variables contempladas en el Modelo de Diagnóstico Hídrico y su reporte.

Ejemplo 2: HOLISTIC – Asesor Agronómico Virtual

Siguiendo el ejemplo anterior, con una tecnología que nos ayuda a identificar y dimensionar los problemas hídricos, para mejorar lo que sea posible, se puede segmentar zonas en condición hídrica homogénea y apoyarnos en mediciones localizadas y representativas de cada sector.

HOLISTIC, es la herramienta digital que permite transformar datos prediales en información de alto impacto para la toma de decisiones. A través de estaciones IoT, con sensores robustos y de alta precisión, que miden variables de agua, suelo, planta y atmósfera, así como de imágenes obtenidas con satélite y dron, y variables propias del cultivo y de la infraestructura predial, es posible obtener una mirada completa de lo que está ocurriendo en cada unidad productiva.

Figura 6: Estación de monitorización IoT de suelo y agua de riego.
Figura 6: Estación de monitorización IoT de suelo y agua de riego.

La esencia de esta solución está basada en la entrega de la recomendación agronómica, como resultado de la integración e interpretación de múltiples variables de importancia productiva. El equipo agronómico Dynamic Wings, con amplia experiencia en evaluación predial, entiende, por ejemplo, la relevancia de identificar las zonas realmente representativas al momento de instalar sensores, evitando el uso de “recetas” y el error que con frecuencia acarrean; es así, como previo a ubicar las estaciones de medición, se pondera la información de suelo, de la infraestructura de riego (si existe) y el resultado del Diagnóstico Hídrico DW obtenido con drones, como una actividad clave previo a definir donde localizar los puntos de medición permanente. Al igual que en este caso, se dispone de especial cuidado en la elección y manejo de los sensores, en el envío y proceso de la información, la ciberseguridad y la auditoría en toda la cadena, con el objetivo de obtener un resultado coherente, confiable y de alto valor agronómico.

Ejemplo 3: Inspección Predial Digital

Este tercer ejemplo, es un desarrollo que potencia la gestión predial, digitalizando un proceso tan habitual como es la inspección del predio agrícola.

El recorrido que realizan agricultores, consultores o funcionarios del campo, con el fin de evaluar visualmente el cultivo, el riego, la sanidad vegetal, infraestructura predial u otros, es una labor que gatilla decisiones, moviliza recursos e incide, en mayor o menor medida, en el resultado productivo.

Esta labor, tan antigua y frecuente, no está exenta de problemas. Uno de los principales, es la subjetividad en la persona que realiza las observaciones, muchas veces subponderando o sobreponderando la magnitud de un problema según su apreciación personal. El segundo problema, es el registro de las observaciones (momento, ubicación exacta, respaldo fotográfico). El tercer problema, agravado por los anteriores, es cómo transformar el resultado de esa inspección – muchas veces comentarios verbales – en decisiones correctas y acciones trazables, con real impacto productivo.

Hoy, a través del desarrollo de una aplicación para registrar observaciones durante el vuelo de un dron, Dynamic Wings ha querido dar respuesta a los problemas señalados, generando una solución que cambiará, por primera vez en siglos, la forma en que se realiza esta labor. La inspección predial, será ahora un proceso más objetivo, con registros precisos, respaldo visual, trazabilidad y la obtención de un reporte instantáneo, que permitirá incluso tomar decisiones y acciones inmediatas, en los casos que sean necesarios.

El impacto de la digitalización en la inspección predial, beneficiará a la agricultura a nivel global y en forma transversal a los distintos tipos de cultivos. El agricultor, tendrá la oportunidad de integrar esta actividad en el tejido agro tecnológico de la gestión predial e interactuar con otras tecnologías, optimizando el uso de recursos, incrementando su contribución a la producción agrícola y a la seguridad alimentaria, favoreciendo el uso responsable de recursos productivos, evitando pérdidas de agua, contaminación de ríos u otros, beneficiando al agricultor, a la sociedad y al planeta.

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