Los productores de maní (Arachis hypogaea L), papa (Solanum tuberosum) y batata o camote (lpomoea batatas) afrontan el reto de estimar cuál es el mejor momento de la cosecha y cómo será la calidad y el rendimiento de sus cultivos. Sucede que esos son cultivos subterráneos, es decir que sus frutos se desarrollan debajo del suelo y, de este modo, no es posible visualizarlos hasta el momento de la cosecha.
“Para cosechar maní, es necesario que el 70 % de las vainas estén maduras, y para verificarlo, es necesario extraer las plantas del suelo y efectuar un análisis visual. Esta operación, denominada arrancado [arranquio en portugués], también termina moviendo la tierra y por consiguiente emitiendo CO2 [dióxido de carbono]”, explicó Rouverson Pereira da Silva, docente de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) en su campus de la localidad de Jaboticabal (Brasil).
Mediante la aplicación de tecnologías de teledetección, basadas en imágenes obtenidas vía satélite o sensores embarcados en drones, combinadas con sensores integrados en máquinas agrícolas y herramientas de inteligencia artificial, los investigadores han desarrollado modelos computacionales que pueden ayudar a los productores a medir el rendimiento y la maduración de los cultivos, como el del maní, con base en el análisis remoto de las hojas de las plantas. Y de esta forma incrementar la productividad y disminuir las emisiones de CO2 ocasionadas por la movilización intensa del suelo.
Algunos de los resultados del proyecto, apoyado por la FAPESP, fueron presentados por Pereira da Silva en un panel sobre 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 logran estimar con más de un 90 % de precisión la maduración del maní, por ejemplo, eliminando así la necesidad del arrancado. En el caso de la batata, logramos estimar incluso el tamaño del cultivo”, le dijo Pereira da Silva a Agência FAPESP.
“Mediante estimaciones realizadas aplicando esos modelos computacionales, es posible trabajar con regulaciones más adecuadas para mejorar la eficiencia del proceso de cosecha, y al mismo tiempo reducir las pérdidas, pues al estimar la productividad de los cultivos se logra regular las máquinas agrícolas para efectuar la cosecha de la manera más adecuada”, afirmó el investigador.
Para obtener esas estimativas con precisión, los investigadores analizan imágenes obtenidas con cámaras embarcadas en drones o en satélites, que captan la reflectividad de las plantas, es decir, en qué intensidad están reflejando la energía solar en las franjas visibles (verde, amarillo y azul) e invisibles (infrarrojo, infrarrojo cercano y borde rojo). Con base en esta característica, es posible calcular los índices de maduración.
“La reflectividad revela la lozanía de las plantas. Las hojas enfermas exhiben colores y reflejan de manera diferente la energía solar que incide sobre ellas. Cuanto más sanas estén las plantas, más producirán”, comentó Pereira da Silva.
El proyecto se encuentra ahora en la etapa de transferencia de la tecnología a los productores, un proceso lento y trabajoso, según el investigador.
“Esta etapa es lenta, pues para realizar un proyecto de tamaña envergadura debemos salir al campo y arrancar miles de plantas en el transcurso de los años para obtener los datos de interés. Además, existen diversos cultivares de maní, por ejemplo. Por eso aún no hemos transferido la tecnología, porque los productores cambian de cultivares que plantan a lo largo de los años y necesitamos contar con un modelo robusto, capaz de efectuar predicciones en distintas condiciones”, explicó.
El ahorro de agua
En tanto, un grupo de investigadores de la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Campinas (Feagri-Unicamp), también en Brasil, ha venido utilizando un sistema de radar miniaturizado embarcado en drones para elaborar mapas de humedad del suelo de cultivos como los de caña de azúcar.
En el marco de un proyecto también financiado por la FAPESP en acuerdo con IBM Brasil, los científicos desarrollaron una tecnología que con base en la interacción de las ondas de frecuencia emitidas por ese sistema de radar en tres bandas distintas, que no solamente tocan, sino que también penetran en el suelo, es posible estimar la cantidad de agua disponible en distintas parcelas cultivadas.
Este proyecto redundó en la creación de una startup llamada Radaz, apoyada por el Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) (lea más en: agencia.fapesp.br/36132).
“La precisión del sistema de estimación de la humedad relativa de una parcela de suelo monitoreada supera el 90 %”, le comentó a Agência FAPESP Barbara Janet Teruel Medeiros, docente de la Feagri e integrante del proyecto.
El desarrollo del sistema comprendió la realización de experimentos en campo, la validación mediante métodos tradicionales y las pruebas en cultivos de caña de azúcar en el estado de São Paulo. “Pudimos prever con bastante antecedencia la productividad de este cultivo en lo que hace a la cantidad de biomasa que sería producida cuando llegase a su punto de maduración, como así también cuál sería la mejor fecha para la cosecha”, dijo Teruel Medeiros.
Según la investigadora, el nivel de humedad del suelo no es homogéneo, como así tampoco el de porosidad y la escorrentía del agua. En tal sentido, al estimar la humedad del suelo de una plantación, es posible implementar sistemas de riego con una tasa variable, lo que redunda en un mayor ahorro de agua.
“De este modo, dejaría de ser necesario abrir el sistema de riego para que discurra una cantidad de agua innecesaria. Sería posible ajustarlo para liberar la cantidad ideal para una determinada parcela del suelo y evitar así la saturación de ciertas regiones, o que falte en otras que están con niveles por debajo de los necesarios para el crecimiento del cultivo”, explicó.
Los objetivos son similares a los de dos proyectos iniciados recientemente en Europa, con la participación de investigadores del Instituto de Ciencias Agrarias del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (ICA-CSIC) de España.
En el primero, denominado DATI, participan además de investigadores de España otros de Italia, Marruecos, Portugal y Francia, y se apunta a estimular el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas en el dominio de la agricultura digital mediante la utilización de drones, imágenes satelitales y estaciones agrometeorológicas para disminuir entre un 15 % y un 20 % el consumo de agua en comparación con el sistema de irrigación tradicional.
En tanto, el proyecto Earth Observation for Water Use Efficiency, bajo el liderazgo del CSIC, apunta a suministrar herramientas basadas en la observación de la Tierra para la evaluación y gestión de la eficiencia y la productividad del uso del agua en pasturas y cultivos de cereales en el Mediterráneo.
“Es necesario suministrar soluciones para la agricultura de precisión, pues sabemos que el suelo no es homogéneo y que las plantas no se desarrollan de una misma forma por toda la superficie. Por eso no podemos administrar toda un área de la misma manera. La idea es dividirla por zonas, para que podamos concretar efectivamente un tratamiento específico o una gestión específica del sitio”, dijo Irene Borra, investigadora del ICA.
Los investigadores españoles están realizando un estudio en el cual pretenden dotar de una mayor precisión a la detección del estrés hídrico (la falta de agua) en las vides mediante el análisis de imágenes obtenidas desde vehículos aéreos no tripulados y con métricas basadas en la evapotranspiración (la pérdida de agua del suelo por la evaporación y de las plantas debido a su respiración).
“Estamos elaborando mapas que nos señalan áreas en donde realmente está todo bien con relación al agua y otras que debemos tratar pues exhiben estrés hídrico”, comentó Borra.
Más información sobre la FAPESP Week Spain en: www.fapesp.br/week/2024/spain
Fuente: Agencia Fapesp
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