¿Qué es y cómo funciona la agricultura de precisión?

"Cuando vas al médico no te explora ni te pone un tratamiento general, sino que se centra en tu dolencia, ¿verdad? Pues eso mismo, aplicado a los cultivos, es la agricultura de precisión". Manuel Pérez-Ruiz, director del máster en Agricultura Digital e Innovación Agroalimentaria de la Universidad de Sevilla (España), utiliza este símil para hablar de las ventajas de la agricultura de precisión.

Esta disciplina agrícola hoy se completa con una estampa de tintes futuristas: la de una explotación completamente digital monitorizada con sensores, técnicos que supervisan datos en el ordenador o en su móvil y siguen las recomendaciones de algoritmos de 'machine learning', tractores con GPS, robots y drones que se suman a la maquinaria agrícola tradicional.

La agricultura de precisión implica tomar la mejor decisión posible, en el lugar correcto y en el momento adecuado. Es decir, se trata de actuar exactamente donde es necesario, no de matar moscas a cañonazos aplicando tratamientos demasiado generalistas. "El herbicida o el fertilizante solo se aplican allí donde se requiere, y no en todo el campo", explica Pérez-Ruiz.

El experto destaca cómo una agricultura tecnificada y precisa es más sostenible. Primero por lo más obvio: permite emplear fitosanitarios solo donde es necesario. Pero también porque logra que el agricultor sea más competitivo, pueda ganarse la vida, no abandone su territorio y genere riqueza. Además permite una mayor trazabilidad de los productos y así proporciona al consumidor información veraz para decidir su compra según criterios de cercanía o sostenibilidad.

¿Cuáles son las ventajas de la agricultura de precisión?

• Una agricultura más técnica y precisa: permite tomar decisiones basadas en datos sobre el estado del suelo, la humedad, la salud de los cultivos o las necesidades de fertilización. De este modo, los tratamientos se aplican en el momento, la zona y la cantidad adecuados.
• Mejor aprovechamiento de los recursos: optimiza el uso de agua, fertilizantes, semillas, energía y productos fitosanitarios, evitando aplicaciones innecesarias y reduciendo los costes de producción.
• Mayor productividad y calidad de las cosechas: el seguimiento continuo de las parcelas facilita la detección temprana de plagas, enfermedades, deficiencias nutricionales o estrés hídrico, lo que puede mejorar tanto el rendimiento como la calidad del producto final.
• Una producción más sostenible: al reducir el consumo de insumos y limitar el desperdicio, disminuye el impacto ambiental de la actividad agrícola, la contaminación de suelos y aguas y las emisiones asociadas al uso de maquinaria.
• Cultivos más competitivos: la automatización y la optimización de los procesos permiten producir de forma más eficiente, controlar mejor los costes y aumentar la capacidad de adaptación de las explotaciones a las exigencias del mercado.
• Mayor capacidad de anticipación: las herramientas de monitorización, los sensores, las imágenes por satélite y los modelos predictivos ayudan a prever riesgos relacionados con el clima, las plagas o las necesidades de riego.
• Reducción de la carga de trabajo: determinadas tareas pueden automatizarse o gestionarse a distancia, lo que ahorra tiempo, reduce los desplazamientos y facilita el manejo de grandes superficies.
• Impulso al desarrollo rural: unas explotaciones más rentables, modernas y tecnificadas pueden favorecer el relevo generacional, generar empleo cualificado y contribuir a evitar el abandono de la actividad agrícola y la despoblación rural.
• Inversión en innovación tecnológica: fomenta la incorporación de maquinaria inteligente, drones, sensores, sistemas de geolocalización, inteligencia artificial y plataformas de análisis de datos en el sector agrícola.
• Mayor trazabilidad y control de la producción: permite registrar las actuaciones realizadas en cada parcela, facilitando el cumplimiento normativo, la certificación de los productos y la transparencia de la cadena alimentaria.
• Toma de decisiones basada en información objetiva: el agricultor dispone de datos históricos y en tiempo real que reducen la incertidumbre y permiten planificar mejor las campañas agrícolas.
• Adaptación al cambio climático: una gestión más eficiente del agua, del suelo y de los cultivos ayuda a afrontar episodios de sequía, temperaturas extremas y una mayor variabilidad climática.

Tecnologías clave en la digitalización del sector agrícola

El concepto de agricultura de precisión es relativamente nuevo. Apareció a principios de los años ochenta en Estados Unidos, el referente mundial en esta práctica agronómica junto con Canadá o Australia. Tres países con enormes extensiones cultivadas, difíciles de manejar. En América Latina despuntan Brasil y, sobre todo, Argentina, que cuenta con el Proyecto Agricultura de Precisión y Máquinas Precisas dentro del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria.

La revolución tecnológica aplicada al sector está integrando ahora el Internet de las Cosas (dispositivos y maquinaria conectados) para monitorizar rendimientos, 'big data' e Inteligencia Artificial para una analítica avanzada de datos, y robótica que opera a pie de cultivo.

"Actualmente se investiga en modelos de predicción de cosechas y detección temprana de enfermedades o plagas, antes incluso de que el ojo humano las pueda percibir", indica Pérez-Ruiz como ejemplos de las dos grandes líneas de trabajo. "Utilizamos toda aquella tecnología que nos permita comprender cómo suceden los problemas, reforzar algunas tradiciones en los manejos agrícolas y desterrar otras. No se trata de aislar tecnologías sino todo lo contrario, de integrarlas e incorporarlas al tractor, al apero, al ordenador del técnico".

Evolución del sector agrícola e innovaciones en el regadío

Ya se realizan seguimientos de cultivos de trigo o maíz por satélite, junto con sistemas de riego inteligente en explotaciones súper-intensivas de olivares. "En los próximos años estas innovaciones se van a acelerar mucho más en la Unión Europea gracias al impulso del Pacto Verde y la estrategia 'De la granja a la mesa', vaticina Pérez-Ruiz.

La Asociación Europea de Innovación para la Productividad Agrícola y la Sostenibilidad (EIP-AGRI), creada por la Comisión Europea, recogía una serie de recomendaciones "para facilitar la integración de la agricultura de precisión". La primera de ellas: que "los agricultores deben participar activamente en el desarrollo de herramientas de agricultura de precisión para garantizar beneficios claros en términos de mejora de la productividad y sostenibilidad medioambiental".

También que su formación es fundamental y los propios agricultores debían impulsar buenas prácticas para avanzar, poco a poco, hacia la adopción generalizada de este tipo de gestión agrícola. Pérez-Ruiz reconoce que este objetivo resulta complicado y el reto consiste en escalar soluciones que hayan demostrado su eficacia y adaptarlas a cooperativas, grandes cultivos o explotaciones ganaderas.

"Teniendo en cuenta las futuras necesidades sociales y medioambientales, el principal desafío para la agricultura de la UE será su capacidad para garantizar un alto nivel de producción al tiempo que mejora la protección de los recursos naturales", defendía un documento oficial del Parlamento europeo.

El papel del 'big data' y los satélites en el monitoreo del campo

A ello se suma una mayor resiliencia de los sistemas de producción agrícola gracias a la teledetección y la gestión de datos, como señala este artículo de varias universidades de Estados Unidos, que defiende los sistemas aéreos no tripulados en una agricultura digital. "Ya podemos cuantificar la información fenotípica con precisión e integrar el ‘big data’ en herramientas de gestión predictiva y prescriptiva", señalan. Los modelos de simulación de cultivos utilizan variables como el manejo, el clima o las características del suelo para anticipar la productividad del cultivo, cómo soportará una sequía o su resistencia frente a una plaga.

Ejemplos de monitoreo exhaustivo y en tiempo real de parámetros como temperatura, humedad, luz, CO2 y oxígeno, y de aprovechamiento del espacio: los invernaderos urbanos de Gotham Greens (Estados Unidos) y las granjas verticales de AeroFarms, con cultivos hidropónicos (sin tierra) en un ambiente interior hiper-controlado. Emplean teledetección, ciencia de datos, herramientas de visión artificial e Inteligencia Artificial para cultivar "con 390 veces mayor productividad, un 95% menos de agua y cero pesticidas", informan la compañía.

Quizás el elemento diferenciador de la maquinaria de precisión sea su eficiencia energética dotada de inteligencia. En la Feria Internacional de la Maquinaria Agrícola (FIMA), en Zaragoza, se presentaron tractores con sensores para manejar los distintos aperos; máquinas que comparten datos; sembradoras, fumigadoras y abonadoras con GPS; y sistemas de dosificación y distribución. La inversión inicial es mayor, pero a cambio "la maquinaria agrícola 4.0 permite un aumento de la productividad, competitividad en costes, control de calidad de cultivos y mejora del trabajo en el campo", apunta AINIA (Centro Tecnológico de la Industria Agroalimentaria).