Agricultura Digital, Agricultura de Precisión y Nuevas tecnologías

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Agricultura de Precisión y Nuevas Tecnologías. Fuente: Colaje Google imágenes

Más vale acertar aproximadamente que errar con precisión (Juan José Ibáñez)

Hará unos veinte años que se acuñó el concepto de agricultura de precisión. Abajo os muestro una relación de post que redactamos sobre este tema previamente. Desde entonces, su rumbo ha ido incorporando todas las nuevas tecnologías que han aparecido en el mercado.  A pesar de todo,  sigue sin esclarecerse, “a ciencia cierta”, cuál es su eficacia en relación a sus costos, más onerosos cada año que pasa. Obviamente tal artillería de técnicas e instrumentos  se encuentra val alcance de una minúscula fracción de los agricultores del mundo. En consecuencia, o las administraciones se responsabilizan de la puesta en marcha y funcionamiento diario o, como supongo, aparecerán empresas que presten estos servicios a precio de oro. Nada ha cambiado al respecto desde mi primer post sobre el tema, excepto que la complejidad aumenta tanto o más que la precisión que aporta, por no hablar de los beneficios.

El nota de prensa aparecida en la revista Phytoma, que me gusta y suelo leer, me ha dejado perplejo. Personalmente y contando con mi experiencia e información académica, sería totalmente incapaz de aplicar tal artillería, en el caso que tuviera el dinero para adquirirla, por supuesto. He leído artículos científicos de disciplinas de moda en los que se aplicaban una alta gama de nuevas tecnologías, pero casi ninguno requería tal arsenal de novedades, ya que aquí solo se citan las últimas, pero se requieren más (SIG, DEMs, Satélites, IA, etc.).  Parece ser que el perfil de un agricultor de vanguardia debiera ser muy superior al de los científicos, desde casi todos los puntos de vista. Hablamos pues de pura Tecnociencia, en el peor de los sentidos. Así pues,  a la agricultura de precisión de hace unos años, al margen de las tecnologías ya descritas en posts anteriores, habría que añadir: sensores de visión hiperespectral acoplados a dispositivos en vuelo no tripulado (drones y robots autónomos), técnicas de Inteligencia Artificial, Big data analytics, etc. El discurso de esta nota de prensa, se me antoja a algo así como recoger todos los vocablos de moda y añadirlos concatenados uno detrás de otro, disparándolos después como una metralleta. En consecuencia he buscado en Internet  algunas de las empresas implicadas en este “proyecto de demostración”. Al final del post os dejo el de una de ellas que deja palmariamente claro sus objetivos. Es decir, se trata de colaborar con grandes y medianas empresas, así como grandes cooperativas del sector agroalimentario, y posiblemente prestar servicios bajo pago a otras más modestas. Es decir, negocio, puro negocio, que para eso es una empresa.  Aquellos de vosotros no iniciados en tantas, sofisticadas y complejas tecnologías, no es dejéis acongojar con tanto palabro. A un agricultor que ama y conoce su tierra, disponiendo de los aperos e instrumentos que ha venido utilizando, junto  un televisor y un PC, todo esto, no le debe quitar el sueño.  Hablamos pues de pura Tecnociencia y todo lo que acarrea, con su marketing, etc. No hay mejor agricultura que aquella bien hecha, mientras que la tecnología puede ayudar en el mejor de los casos. Que nadie piense tras leer el contenido que os exponemos es debido a algunas fobias a la agricultura de precisión, sino a los que confunden el márquetin con la ciencia y la tecnología.   Que nadie piense tampoco, tras leer el contenido, la ilusionante idea de que se puede implementar una buena agricultura y productos alimentarios saludables desde un despacho y bebiendo una cerveza.

Para finalizar, observar cómo se habla de ahorro de fertilizantes, medio ambiente, sostenibilidad, etc., pero siempre desde un punto desde vista productivo/ empresarial. Nada se dice prácticamente sobre contaminación, salud ciudadana, alimentos saludables, soberanía alimentaria. La agricultura industrial en estado puro.

Juan José Ibáñez

Continúa……….

Post previos sobre agricultura de Precisión

Agricultura de Fusión o Granjas de Fusión,

Agricultura de Precisión, Modelos Digitales del Terreno y Producción Agropecuaria

 Agricultura Inteligente y Agricultura de Precisión (Smart agriculture)

Agricultura de Precisión y Suelos

Manual de agricultura de precisión de libre acceso en Internet

AINIA desarrolla un modelo demostrativo de agricultura de precisión

Phytoma 08 Octubre 2019

En el marco del proyecto iDRONE, el centro tecnológico AINIA está desarrollando un modelo demostrativo de agricultura de precisión basado en la combinación de sensores de visión hiperespectral acoplados a dispositivos en vuelo no tripulado (drones y robots autónomos), junto con técnicas de Inteligencia Artificial y Big data analytics, que se está investigando en cultivos de cítricos, vid, arroz, pimiento y caqui.

La Agricultura de Precisión se basa en la aplicación de sensores, dispositivos y algoritmos de inteligencia artificial y big data en los trabajos agrícolas, para obtener información detallada y específica sobre cada cultivo y al mismo tiempo, una perspectiva global de todos los factores que pueden influir en ellas (meteorología, plagas, etc.). Esta información ayuda a los agricultores en la toma de decisiones y recomendaciones de actuación, mecanización y automatización de operaciones agrícolas como la aplicación de tratamientos fitosanitarios en el momento necesario o establecer el período óptimo para la recolección.

Dentro del proyecto iDRONE, en el que colaboran AVA-ASAJA y ANECOOP, AINIA está desarrollando un sistema demostrativo de agricultura de precisión que posibilite la identificación, captura, análisis e interpretación inteligente de los parámetros de influencia en el sector agrícola (meteorológicos, agronómicos, de mercado……), con el objetivo de mejorar la planificación y el rendimiento de las explotaciones agrarias.

Según ha explicado Ricardo Díaz, jefe del Departamento de Instrumentación y Automática de AINIA, durante una demostración de estas tecnologías, “la información de los cultivos que obtenemos a través de drones y robots autónomos, se procesa mediante algoritmos de inteligencia artificial, para extraer la información necesaria sobre, por ejemplo, el riego o la fertilización que requiere cada cultivo o incluso cada árbol de manera individual. También nos permite medir el volumen y la altura de los árboles y crear recreaciones 3D de cada parcela o predecir cuál va a ser la productividad para esa campaña”.

Estos sensores aportan imágenes en tiempo real con mayor resolución que las obtenidas vía satélite y una información más rigurosa sobre el estado sanitario y de maduración de los cultivos. Para ello, el dron sobrevuela los campos seleccionados siguiendo un recorrido preestablecido en el que, junto con las ópticas de las cámaras y la altura del vuelo, se ajusta el campo de visión y la resolución de las imágenes en función de las necesidades particulares.

Por su parte, los vehículos terrestres guiados automáticamente (AGVs) permiten realizar recorridos entre los cultivos desde poca altura y con una gran resolución en las imágenes, por lo que se puede combinar fácilmente información del fruto, de las hojas, del tronco y del suelo en que se encuentran las raíces de la planta.

David Martínez, jefe del Departamento de Tecnologías de la Información y Comunicaciones de AINIA, ha indicado que “una vez obtenemos la información de los drones y robots la cruzamos con datos, tanto históricos como en tiempo real, de meteorología, plagas, de mercado, precios, alertas sanitarias…, y desarrollamos algoritmos para diagnosticar o predecir variables integrando modelos de crecimiento y comportamiento del cultivo”.

Para efectuar las medidas con el dron y el AGV se incorporan sensores de imagen avanzados como una cámara hiperespectral capaz de medir en longitudes de onda del infrarrojo cercano o un sensor LIDAR capaz de obtener un modelo 3D de cada planta.

La información recogida por los robots e integrada con un gran número de fuentes, se envía a un sistema informático inteligente centralizado, una aplicación de fácil manejo denominada AgroHub. David Martínez ha explicado que se trata “de un software desarrollado con técnicas de inteligencia artificial de nueva generación al que podemos preguntarle oralmente cómo van nuestros cultivos y el sistema responderá. Este sistema permitirá la anticipación a problemas fitosanitarios y de aforos, posibilitará un ahorro de recursos y dotará de capacidad de planificación de cultivos y su correspondiente disponibilidad de producto, tanto en una temporada como a más largo plazo”.

Según Ricardo Díaz, “la información obtenida posibilita trabajar mayores extensiones con menor esfuerzo y obtener mayor productividad. También contribuye a reducir costes en productos fitosanitarios y un ahorro en el agua empleada para el regadío, por lo que también va a suponer una reducción del impacto medio ambiental”.

 AINIA: Trabajamos para impulsar la competitividad de las Pymes y grandes empresas a través de la innovación en toda la cadena de valor

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