Conectar al sensor de la planta
Agricultura 4.0, agricultura inteligente y agricultura conectada son todos sinónimos potenciales del término «agricultura de precisión». Existen muchas definiciones, especialmente si se considera tanto en el sector vegetal como en el animal. Pero hay dos principios fundamentales que destacan: el uso de datos y su aplicación para mejorar la eficiencia económica, agronómica, medioambiental y social.
Consenso científico sobre la definición de agricultura de precisión
En 2019, la Sociedad Internacional de Agricultura de Precisión (ISPA) reunió a un grupo de expertos formado por 45 científicos para proponer una definición universal de agricultura de precisión:
«La agricultura de precisión es una estrategia de gestión que recopila, procesa y analiza datos temporales, espaciales e individuales de plantas y animales, y los combina con otra información para respaldar las decisiones de gestión en función de la variabilidad estimada, con el fin de mejorar la eficiencia en el uso de los recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola».
Cabe destacar que la asociación ofrece traducciones a quince idiomas diferentes en su sitio web.
La ISPA ofrece una definición resumida:
«La Agricultura de Precisión es una estrategia de gestión que considera la variabilidad temporal y espacial para mejorar la sostenibilidad de la producción agrícola».
La importancia de los datos y sus aplicaciones es fundamental en esta definición. El objetivo es aumentar la eficiencia en diferentes áreas, tanto en términos de cantidad como de calidad
Nuevas tecnologías en las explotaciones agrícolas
El objetivo de la agricultura de precisión en el campo es:
- Optimizar las operaciones y los insumos fertilizantes mediante la modulación entre campos (productos fitosanitarios, abonos y fertilizantes, semillas).
- Optimizar el riego y el laboreo.
- Utilizar variedades adaptadas a los diferentes tipos de suelo.
Los materiales más utilizados son tractores conectados, consolas de guía y terminales a bordo, especialmente ISOBUS, GNSS, estaciones meteorológicas conectadas, sensores, máquinas agrícolas conectadas, equipos autónomos inteligentes (robots agrícolas), etc. Las imágenes de drones y satélites (teledetección) completan el conjunto de herramientas. Sin embargo, la experiencia de los agricultores es fundamental, ya que, a pesar de todas las herramientas de ayuda a la toma de decisiones que ofrecen asesoramiento sobre la gestión de los cultivos en diferentes etapas de crecimiento, la decisión final y la responsabilidad siguen recayendo en el agricultor.
En el sector ganadero, la agricultura de precisión ayuda a los agricultores a adaptar la gestión de la alimentación animal, detectar trastornos infecciosos o metabólicos y supervisar el desarrollo reproductivo. Los robots de ordeño y alimentación son cada vez más comunes en las explotaciones agrícolas. Contribuyen a una mayor productividad y, sobre todo, ayudan a los agricultores a experimentar su trabajo y su organización de forma diferente, al limitar las condiciones de trabajo difíciles.
Modulación de dosis
Control de sección
Unidad de control electrónico del tractor
Trazabilidad y agricultura de precisión
La agricultura de precisión también es un pilar fundamental en la documentación y el registro de los trabajos, para la gestión económica y, lo que es más importante, para la trazabilidad. El origen de los cultivos, los métodos de producción, la huella de carbono, las cantidades y volúmenes de productos e insumos, etc., son factores que pueden influir en las elecciones y decisiones de los agricultores.
Agricultura de precisión: desarrollo
La agricultura de precisión comenzó a finales del siglo XX, cuando los agricultores empezaron a utilizar software de gestión y contabilidad. Poco después, en 1990, el uso del GPS (Sistema de Posicionamiento Global), especialmente en Estados Unidos, desarrolló el concepto y lo llevó al campo. Apareció la modulación de la tasa de aplicación, que optimizó las trayectorias de las máquinas para la siembra, la fertilización y la protección de los cultivos. Esto supuso un ahorro de combustible y de insumos, al tiempo que aumentó el potencial de rendimiento. Hoy en día, se utilizan en las explotaciones agrícolas muchos sensores, sondas, sistemas de guía, herramientas de apoyo a la toma de decisiones, sistemas automatizados y otros objetos conectados. La inteligencia artificial está incluso dejando su huella en diferentes sistemas de agricultura de precisión.
Fuentes:
https://www.ispag.org/about/definition
https://hal.science/hal-00461080/document