La agricultura está afrontando uno de los mayores retos de los últimos años, deben producirse más alimentos para alimentar a una población creciente, según pronósticos de la FAO la población crecerá hasta 9.100 millones de personas en 2050. Para asegurar que toda la población tiene acceso a alimentos seguros se deben producir un 30% más de alimentos vegetales y un 50% más de carne, con su consecuente necesidad de alimento vegetal.
Agro Lead SWE PepsiCo y alumno del Máster en Agro 4.0.
La agricultura del futuro será digital y sostenible, cumpliendo con los requerimientos de los consumidores y logrando alimentar a una población mundial en aumento.
La agricultura está afrontando uno de los mayores retos de los últimos años, deben producirse más alimentos para alimentar a una población creciente, según pronósticos de la FAO la población crecerá hasta 9.100 millones de personas en 2050. Para asegurar que toda la población tiene acceso a alimentos seguros se deben producir un 30% más de alimentos vegetales y un 50% más de carne, con su consecuente necesidad de alimento vegetal.
Por si este reto no fuese lo suficientemente complicado, se debe aumentar la producción de alimentos sin contribuir negativamente al medio ambiente. Debe realizarse mediante una agricultura sostenible, optimizando insumos y con prácticas agrícolas regenerativas (rehabilitando el suelo y buscando mantenerlo productivo el mayor tiempo posible para evitar la expansión agresiva a nuevas áreas).
Pero la agricultura tiene herramientas para conseguir superar estos retos, la agricultura de precisión será el mejor aliado para conseguir superar estos retos. Este término hace referencia a la aplicación en agricultura de técnicas geoespaciales, tecnologías de la información (datos climáticos globales, algoritmos, modelos predictivos) y sensores (sistemas GIS, sensores remotos, GPS, sensores con motores eléctricos o hidráulicos instalados en la maquinaria agrícola) para realizar un mejor manejo de los insumos agrícolas y optimizar el rendimiento de las explotaciones.
Potenciado por un cambio generacional en el campo, tan necesario como inevitable, con una edad media de agricultores activos por encima de los 60 años, el cambio generacional potenciara la utilización de nuevas tecnologías. Este cambio generacional, llevara consigo en mi opinión una reducción en el número de agricultores activos, estimulando el crecimiento de las explotaciones por una mayor disponibilidad de tierra. Este aumento del tamaño de la explotación agrícola permitirá una disponibilidad.
Y ¿Cómo puede ayudar la agricultura de precisión a mejorar las explotaciones agrícolas?
Estas técnicas y tecnologías permiten conocer en detalle cómo está evolucionando el cultivo, detectando variaciones en el cultivo o en el suelo que son imperceptibles a simple vista, y con una precocidad que permite una mejor actuación frente a los posibles problemas que causan estas variaciones. Además, los sensores y motores eléctricos o hidráulicos de la maquinaria agrícola, junto con la información obtenida por otras técnicas y tecnologías de agricultura de precisión, permiten ajustar la aplicación de insumos para reducir las variaciones, optimizando su utilización y el rendimiento de los cultivos.
La agricultura del futuro será digital y sostenible, cumpliendo con los requerimientos de los consumidores y logrando alimentar a una población mundial en aumento.
Pasando por la utilización de datos para una analítica primero descriptiva, entendiendo que está pasando en el campo, evolucionando hacia una analítica diagnostica para empezar a entender por qué está ocurriendo lo que se observa en el campo, llegando a una analítica predictiva, pudiendo prever que va a ocurrir en el campo. Y, finalmente, tras formación y un mayor análisis de los datos, se puede llegar a una agricultura prescriptiva, basando las decisiones que toma el agricultor en los datos obtenidos de la agricultura.
Y ¿Cuáles son algunos ejemplos en los que la agricultura de precisión tiene una aplicación directa?
La agricultura de precisión puede utilizarse para la detección de enfermedades o ataques de plagas en el cultivo, que permite, que, con una pronta actuación sobre ellas, se asegure una mayor eficiencia del producto a dosis menores, o la utilización de productos fitosanitarios preventivos en lugar de curativos. Permitiendo una mejor actuación sobre el patógeno eliminando los problemas que este pueda causar al cultivo y un ahorro en productos fitosanitarios que, por otro lado, se están convirtiendo en un coste importante de producción. Además, con esta práctica se evitan problemas de generación de resistencias en las malas hierbas o patógenos de los cultivos, debido principalmente al abuso en la aplicación de ciertas materias activas de productos fitosanitarios durante periodos ininterrumpidos de tiempo.
Esta detección de enfermedades o plagas es posible gracias a modelos predictivos, que con el conocimiento del ciclo del patógeno que produce la enfermedad o de la plaga, puede predecir cuándo se va a producir la infección o el ataque. Estos ciclos suelen estar muy ligados a factores climatológicos, siendo fundamental contar con una fuente de datos climatológicos fiable, ya sea una estación meteorológica instalada en campo o una aplicación de datos climáticos globales. Gracias a esta predicción, se pueden utilizar productos preventivos en lugar de curativos, que siempre son más baratos, más efectivos, ya que evitamos que la enfermedad o plaga ataque al cultivo, y más sostenibles para el medio ambiente porque son menos agresivos.
Este punto final está muy ligado con los cuatro puntos de agricultura que se han comentado anteriormente, primero recogiendo datos como el ciclo de la enfermedad o plaga, posteriormente entendiendo como funciona, después prediciendo cuando van a ocurrir los eventos críticos del cultivo y, finalmente, como poder utilizar todo esto para tomar mejores decisiones, realizar mejores tratamientos fitosanitarios en las parcelas, más eficientes, más económicos y más sostenibles. Con una agricultura prescriptiva.
Otro claro ejemplo, es la fertilización, estas técnicas permiten una aplicación “a la carta” del fertilizante, aplicando dosis superiores en las zonas de parcela que lo requieran y sin aumentar la dosis en las zonas que no lo requieran. Gracias a fuentes de información: como los análisis de suelo, las imágenes de satélite o drones, los mapas de rendimiento de años anteriores generados por las cosechadoras, o por una observación visual y conocimientos sobre la parcela del agricultor y los técnicos de campo; permiten generar mapas de la parcela en los cuales se realice una zonificación. Esta zonificación establece microparcelas dentro de la parcela general que tienen requerimientos de nutrientes diferentes entre ellas, realizando en la parcela una fertilización especifica por cada zona, en lugar de una fertilización general basada en los requerimientos del cultivo.
De este modo se tienen en cuenta las necesidades específicas de cada zona de la parcela, que, sumadas a las necesidades del cultivo, van a establecer unos requerimientos de nutrientes mucho más precisos. Estos mapas, se pueden introducir en los softwares de guiado de los tractores, que, conectados con los aperos de aplicación de fertilizantes y gracias a sensores y motores eléctricos o hidráulicos, hacen que esta aplicación variable de fertilizante sea posible de una forma sencilla para el agricultor.
Esta afirmación es igualmente aplicable a la siembra y dosis de semilla, al riego y la dosis de agua o para identificar las zonas de la parcela que están afectadas por una enfermedad, plaga o mala hierba. Funciona de manera similar, solo hay que relacionar la información obtenidos de las fuentes de datos mencionadas anteriormente con variables diferentes a la nutrición vegetal, como el estado hídrico del cultivo, exceso o carencia de riego, la densidad de plantas en el cultivo, relacionado con la dosis de semilla, o un descenso de vigor en una zona determinada del cultivo provocado por una plaga o enfermedad. Con ello se pueden realizar riegos, siembras o tratamientos focalizados en las zonas afectadas, utilizando mapas generados con ayuda de las fuentes de datos y que introduciéndolos en el sistema de aplicación de los insumos permitan su aplicación diferenciada por zonas en la parcela.
La agricultura de precisión engloba más técnicas y tecnologías, como la robótica y la automatización de procesos agrícolas o la utilización de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entender mejor como se desarrolla el cultivo, entre otras.
Todas estas prácticas son muy novedosas, solo llevan aplicándose de forma comercial desde los años 90, pero han crecido enormemente en los últimos años gracias al ahorro económico que generan y a que van ligadas a prácticas sostenibles. Dándose en los últimos años mucha importancia a este último término, la sostenibilidad, tanto en cuestiones de subvenciones (PAC) como en la opinión del consumidor que prefiere llenar el carro de la compra con productos producidos sin dañar el medio ambiente.
Este último punto refleja aún más la importancia de la recolección de datos, el consumidor cada vez está más concienciado con la sostenibilidad y es solo cuestión de tiempo que el consumidor empiece a exigir que cada producto contenga valores de huella de carbono, huella hídrica, residuos de fitosanitarios… Considerando pagar un precio superior por aquellos productos agrícolas que han sido producidos con mayor sostenibilidad, menor gasto de agua por tonelada de producto, menor cantidad de insumos fertilizantes y fitosanitarios, menor huella de carbono en definitiva. Esto será posible gracias a etiquetados inteligentes, que permitirán conocer todos los detalles del producto de forma fácil y sencilla.
Gracias a la agricultura de precisión, conseguiremos mayores rendimientos de los cultivos de una forma sostenible.
Yo confió en que el sector será capaz de afrontar estos retos y superarlos, consiguiendo producir alimentos suficientes para toda la población y de forma sostenible. Por último, no quería terminar el post sin mencionar una pieza, a mi entender fundamental en todo este proceso, el Ingeniero Agrónomo.
El Ingeniero Agrónomo es una figura será clave para transmitir todas estas novedosas técnicas y tecnologías al agricultor, funcionando como nexo de unión entre las empresas desarrolladoras de soluciones y el usuario final de estas tecnologías. Es importante que cuente con la formación necesaria para poder asesorar de la mejor forma posible a los agricultores, para ello, existen diferentes cursos y másteres que capacitan en el conocimiento de estas técnicas y tecnologías de agricultura de precisión. Entre ellos el Master de Agro 4.0 del ENIIT en colaboración con la Universidad Católica de Ávila del que podréis obtener más información en el siguiente link.
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