Realizar las tareas agrícolas de forma automatizada y precisa, adaptada a las necesidades en cada situación concreta, además de una vieja aspiración, es un mundo que el avance de las tecnologías relacionadas con la Agricultura de Precisión amplía constantemente. Se trata de un paradigma relativamente nuevo en que los avances son constantes y la divulgación tiene particular importancia. Bajo el paraguas del Pla Anual 2021 de transferencia tecnológica del Departament d´Agricultura, Ramaderia, Pesca i Alimentació de la Generalitat de Catalunya, el IRTA y la Universitat de Lleida (UdL) organizaron las III Jornadas Científico-técnicas de Teledetección y Agricultura de Precisión, que tuvieron lugar el 2 de marzo pasado, en formato virtual.

La inauguración estuvo a cargo de Olga Martín, vicerrectora de recerca i transferència de la UdL, Josep Usall, director general del IRTA y de Carmel Mòdol, director general d’Alimentació, Qualitat i Indústries Agroalimentàries del DARP. En primer lugar, Olga Martín destacó la importancia que tiene el tema para los futuros agrónomos y Josep Usall remarcó el apoyo de la institución a los trabajos que se realizan con estas herramientas que a la postre, son un camino para mejorar la sostenibilidad de las prácticas agronómicas. Finalmente, Carmel Mòdol dio por inaugurada la jornada. La presentación de los ponentes estuvo a cargo de Joaquim Bellvert, investigador del IRTA especializado en el uso de la teledetección y riego de precisión para la mejora de la eficiencia del riego y productividad del agua.

La jornada fue todo un éxito, con más de 500 inscritos y con hasta 320 participantes conectados simultáneamente de forma online.

Ahorro en consumibles

Una de las aplicaciones de la teledetección es en la caracterización de frutales y en la fertilización de cultivos extensivos. José Antonio Martínez Casasnovas, GRAP-UdL / Agrotecnio-CERCA explicó que la teledetección multiespectral data de 1972, pero hasta que a principios del 2000, no aparecieron los satélites de alta resolución, cámaras multiespectrales y más recientemente los drones, junto con el desarrollo de otras tecnologías como las de geolocalización, monitorización del rendimiento, medidores de conductividad eléctrica del suelo, etc., no fue posible la Agricultura de Precisión.

No obstante, el desarrollo de la tecnología no impide que sea importante cotejar la información obtenida los sensores con lo que ocurre en el campo. Así, por ejemplo, en zonas salinas, donde las plantas tienen un crecimiento pobre, una decisión basada sólo en imágenes de vigor podría aconsejaría fertilizar, cuando el cultivo puede que no lo aproveche por las limitaciones de las propiedades de los suelos. De esta forma se podría obtener un resultado opuesto al deseado. Los sensores más utilizados son los ópticos que calculan el NVDI, Índice de Vegetación Diferencial Normalizado.

Existen varias alternativas de teledetección, en función de la precisión que se desee. En cultivos extensivos pueden usarse los datos de Sentinel-2, con una precisión de 10 m, Planet Scope, 3 metros, imágenes desde avioneta, con resoluciones variables de hasta 0,25 m y los drones, con una precisión de 0,1 metros o incluso mayores.
En su presentación, el profesor Martínez-Casasnovas mostró también ejemplos de la relación coste/beneficio de la adopción de técnicas de Agricultura de Precisión en maíz y en cebada, en concreto aplicando manejo diferencial de la fertilización, en base a la información de los sensores. El ahorro que se obtuvo fue de 50 €/ha, una cifra que seguramente aumentaría si otras prácticas de manejo se hiciesen de forma diferencial.

Así mismo, en sus conclusiones, el profesor Martínez-Casasnovas, apeló por hacer cambios urgentes en los planes de estudios para incluir de forma reglada las disciplinas que ayuden a adoptar con éxito la Agricultura de Precisión y la agricultura digital (en la actualidad son enseñanzas optativas o en másters propios de algunas universidades, pero no en grados).

Otro aspecto para el que la teledetección tiene uso potencial es el control de malas hierbas. Francisca López Granados, Imaping-IAS-CSIC explicó las opciones para la detección temprana de malas hierbas y utilidad de los UAV, unmanned aerial vehicle, vehículos no tripulados.

En su introducción se adelantó a responder una pregunta que muchos asistentes podían tener in mente: qué es mejor, trabajar con imágenes satelitales o con drones. Depende qué objetivos se tengan y, a su vez, es importante que los equipos sean multidisciplinares, con participación de biólogos, agrónomos, etc. La ponente tuvo como especialización inicial la malherbología y su grupo trabaja en la optimización del uso de herbicidas desde hace más de 30 años, un tema que está adquiriendo claramente más importancia en los últimos años.

La detección de malas hierbas requiere trabajar con agrupación de pixeles, o técnicas de reconocimiento orientadas a objetos, de forma que pueda diferenciarse entre tipos de vegetación (p.ej. las plantas del cultivo de las que son malas hierbas).

La optimización del uso de fitosanitarios abarca no solamente el de plaguicidas o productos para combatir enfermedades, sino también el de herbicidas. La utilización de las herramientas de la teledetección ha demostrado ahorros en herbicidas cercanos al 70%. Al ahorro económico que puede suponer se suma la menor exposición de los agricultores a los fitosanitarios, la menor contaminación y la necesidad de mano de obra cualificada, lo que significa ventajas y oportunidades de negocio.

Héctor Nieto, Complutig, Universidad de Alcalá de Henares, profundizó en los beneficios que puede tener el manejo de la fertilización nitrogenada utilizando imágenes satelitales para evaluar el estado del cultivo. Al igual que lo comentado por la ponente anterior, remarcó el concepto de que la utilidad de satélites y avionetas o drones depende de la finalidad que se tenga.

Una de las ventajas de las imágenes satelitales de las misiones de Sentinel del programa Copérnico de la Unión Europea es que son de acceso libre. Por ejemplo, los satélites de la misión Sentinel-2 de observación de la Tierra brindan imágenes cada 5 días de todo el globo con resoluciones de 10 o 20 metros, un aspecto que los drones superan claramente en cuanto a resolución espacial, pero no en cuanto a repetitividad continuada en la adquisición de imágenes. La teledetección óptica, una medición basada en la reflectancia de la luz, brinda una información valiosa pero hay que integrarla con sistemas más completos. En Compluting trabajan en la integración de diferentes tipos de información en modelos de cultivo para generar mapas anuales, con información sobre producción, rendimiento, cosecha, biomasa.

La mejora genética

La mejora genética también encuentra un aliado en los sensores. Joaquim Bellvert, del Grupo de Investigación de Uso Eficiente del Agua en Agricultura del IRTA, presentado por Montse Palau, activa en la organización del evento, explicó las aplicaciones de teledetección para el fenotipado de cultivos arbóreos (la imagen principal procede de esta ponencia).

El fenotipado se refiere a la evaluación de rasgos complejos de plantas como el crecimiento, desarrollo, tolerancia, resistencia, arquitectura foliar, fisiología, rendimiento y la medición básica de parámetros cuantitativos individuales que forman la base para la evaluación de rasgos complejos. En los últimos años se han usado mediciones basadas en imágenes térmicas, mutiespectrales y RGB para evaluar cultivos herbáceos, pero no para leñosos. Ahora se está empezando a usar teledetección para fenotipado en cultivos arbóreos.

Uno de las utilidades de este tipo de aplicación es para evaluar la eficiencia del uso del agua de diferentes genotipos o variedades, tanto del portainjerto como de la copa. Las diferencias pueden deberse al sistema radicular, a la resistencia hidráulica de la planta (la resistencia que realiza el agua al pasar por el xilema), a la respuesta estomática u otros.

Este tipo de evaluaciones permiten inferir la adaptación de un genotipo dado a nuevos ambientes.

Se investigó en almendro con diferente portainjertos, evaluando la eficiencia en el uso del agua. Utilizaron modelos de balance de energía para estimar la evapotranspiración (ET). Las imágenes obtenidas de cada árbol permiten una clasificación por vigor, algo que está influenciado por el portainjerto, y los datos obtenidos por teledetección se complementaron con medidas del potencial hídrico de tallos.

Estimación de la ET

La ET, evapotranspiración, es un componente básico de las ecuaciones para determinar las necesidades de riego. Las imágenes obtenidas con satélites ya permiten estimar la evapotranspiración de los cultivos. Christian Jofre, también del del Grupo de Investigación de Uso Eficiente del Agua en Agricultura del IRTA, profundizó en el las posibilidades que permiten los satélites de calcular la ET a través de balance de energía, mediante una fórmula en que interviene la energía incidente y directa o indirectamente, la reflejada por las plantas (vs la fórmula habitual de evaporación desde una superficie conocida de agua).

Estos datos permiten conocer la demanda hídrica, identificar zonas de estrés hídrico, sectorizar el riego, y realizar un manejo sostenible (disminuir la huella hídrica, los costes, etc.).

Los satélites

Son numerosos los satélites que sobrevuelan ya la tierra tomando datos de diferentes tipos. Los Meteo son satélites meteorológicos; los Sentinel-2, mencionados en ponencias previas toman datos ópticos, pero hay también satélites provistos con otros tipos de sensores (microondas, insensibles a las nubes; los satélites Flex-Fluorence Explorer, previstos para medir la actividad fotosintética, …).

Maria José Escorihuela, Isardsat, explicó los diferentes tipos de satélites existentes según los métodos que utilizan para medir, para pasar a analizar la potencialidad de Sentinel-1 y radar para estimar la humedad superficial en el suelo.

 

Enfermedades de las plantas

La detección de enfermedades de las plantas es también objeto de estudio mediante sensores. Se usaron sensores hiperespectrales y térmicos para determinar las plantas infectadas por Xylella fastidiosa. Carlos Camino, JRC/ISPRA, Comisión Europea explicó el proyecto en que esos sensores se emplearon conjuntamente con machine learning. Han demostrado que esto tiene sentido en las etapas tempranas de la enfermedad, para predecir qué árboles están enfermos y cuáles no. Han trabajado con tres modelos, todos los cuales predicen de manera adecuada la afección; se basan en medición del contenido de nitrógeno, emisión de fluorescencia y térmicos.

 

Crecimiento de los cultivos

La teledetección sirve también para predecir el comportamiento de los cultivos. James Taylor, del INRAE francés, explicó una experiencia en Escocia sobre la utilidad de técnicas de teledetección en el seguimiento del cultivo de patata.

 

Alicia Namesny, info@poscosecha.com