La tecnología para detectar rasgos de cultivos de mayor rendimiento ahora es más accesible para los científicos.
La tecnología ofrece un abanico cada vez más amplio de herramientas para detectar rasgos específicos en los cultivos y, a partir de esta información, potenciar su rendimiento de manera significativa. Estas tecnologías se engloban dentro del concepto de agricultura de precisión o agricultura inteligente, buscando optimizar el uso de recursos, reducir costos, aumentar la productividad y minimizar el impacto ambiental.
Para hacer más énfasis en el tema, el rendimiento de un cultivo se refiere a la cantidad de producto útil cosechado por unidad de superficie cultivada. En otras palabras, mide la eficiencia con la que se utiliza la tierra para producir un cultivo específico dentro de una región, y argentina cuenta con varios puntos estratégicos de un agro fuerte, entre los que se pueden mencionar la región núcleo y el área pampeana, entre otras.
A continuación, te presentamos algunas de las tecnologías clave en la detección del rendimiento de cultivos:
1. Sensores Remotos:
- Imágenes Satelitales: Los satélites capturan imágenes multiespectrales, hiperespectrales y térmicas de los campos, permitiendo evaluar la salud de la vegetación (a través de índices como el NDVI), detectar estrés hídrico, identificar deficiencias nutricionales, monitorear el desarrollo fenológico, evaluar daños por plagas o enfermedades, y estimar rendimientos. Plataformas de análisis procesan estas imágenes para generar mapas e información útil para la toma de decisiones.
- Drones (Vehículos Aéreos No Tripulados – VANTs): Equipados con cámaras multiespectrales, hiperespectrales, térmicas y RGB de alta resolución, los drones pueden realizar vuelos programados sobre los cultivos para obtener información detallada y en tiempo real. Permiten la detección temprana de problemas a nivel de planta individual, el monitoreo de la uniformidad de la siembra, la evaluación de la eficacia de aplicaciones de insumos, la creación de mapas de vigor y biomasa, y la inspección de infraestructuras de riego.
- Sensores Terrestres: Instalados en tractores, pulverizadoras u otros equipos agrícolas, estos sensores pueden medir variables como la conductividad eléctrica del suelo, el contenido de materia orgánica, los niveles de nutrientes (N, P, K, pH), la compactación del suelo y la humedad. Esta información se utiliza para realizar aplicaciones de insumos a tasa variable, optimizando su uso y reduciendo el impacto ambiental.
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2. Sensores Inalámbricos y el Internet de las Cosas (IoT):
- Redes de sensores distribuidos en el campo pueden monitorear continuamente condiciones ambientales como temperatura, humedad del aire y del suelo, radiación solar, y precipitaciones. Estos datos ayudan a comprender mejor las necesidades del cultivo en tiempo real y a optimizar el riego y otras prácticas de manejo.
3. Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) y Sistemas de Información Geográfica (GIS):
- El GPS permite la georreferenciación precisa de datos recolectados por sensores y equipos agrícolas.
- El GIS integra y analiza datos espaciales (imágenes satelitales, datos de sensores, mapas de rendimiento, etc.) para generar mapas temáticos y proporcionar información valiosa para la zonificación de lotes, la planificación de siembra, la gestión de la fertilización y la toma de decisiones a nivel de lote.
4. Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning):
- Algoritmos de IA se utilizan para analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes (sensores, imágenes, datos históricos de rendimiento, información climática) para identificar patrones, realizar predicciones (de rendimiento, de riesgo de enfermedades o plagas), optimizar la toma de decisiones y automatizar tareas.
- El aprendizaje automático permite a los sistemas mejorar su rendimiento con la experiencia, afinando modelos predictivos y de clasificación a medida que se dispone de más datos.
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5. Robótica y Automatización:
- Robots agrícolas autónomos pueden realizar tareas como siembra de precisión, monitoreo de cultivos, control de malezas, cosecha y recolección de datos con alta eficiencia y precisión.
6. Biotecnología y Edición Genética:
- Aunque no se centran directamente en la detección de rasgos en el campo, las tecnologías de edición genética como CRISPR-Cas9 permiten modificar el genoma de las plantas para potenciar rasgos deseables como resistencia a enfermedades y plagas, tolerancia a estrés abiótico (sequía, salinidad), mayor eficiencia en el uso de nutrientes y mejor calidad nutricional, lo que indirectamente contribuye a un mayor rendimiento.
En resumen, la integración de estas diversas tecnologías permite a los productores:
- Monitorear la salud y el desarrollo de los cultivos de manera precisa y eficiente.
- Detectar problemas (plagas, enfermedades, estrés) en etapas tempranas.
- Optimizar el uso de insumos (fertilizantes, agua, fitosanitarios) aplicando la cantidad justa en el lugar correcto y en el momento oportuno.
- Tomar decisiones de manejo basadas en datos objetivos y en tiempo real.
- Mejorar la eficiencia operativa y reducir costos.
- Aumentar los rendimientos y la calidad de la producción de manera sostenible.
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La adopción de estas tecnologías continúa en expansión en Argentina, impulsada por la necesidad de aumentar la eficiencia y la sostenibilidad en la producción agrícola frente a los desafíos del cambio climático y la creciente demanda de alimentos.
