Del mapa de colores a la boquilla del tractor: cómo la teledetección transforma la gestión de insumos en el campo

Un campo puede parecer uniforme a simple vista, pero rara vez lo es. En una misma parcela pueden convivir zonas con diferentes características de suelo, disponibilidad de agua, vigor vegetativo o capacidad productiva. Sin embargo, cuando se aplican agua, fertilizantes o productos fitosanitarios de manera uniforme, se corre el riesgo de utilizar la misma dosis allí donde las necesidades son diferentes.

La teledetección permite detectar y cartografiar parte de esa variabilidad. Pero su verdadero potencial en agricultura de precisión aparece cuando los datos obtenidos por sensores se convierten en información agronómica y, finalmente, en decisiones que pueden trasladarse a la maquinaria.

El proceso puede resumirse en una cadena: capturar datos, procesarlos, interpretarlos, generar una prescripción, aplicarla y comprobar sus resultados.

¿Cómo «ve» una cámara lo que el ojo humano pasa por alto?

Las plantas interactúan con la radiación de una forma que nuestros ojos no pueden percibir completamente. Las hojas absorben buena parte de determinadas longitudes de onda del espectro visible, mientras que su estructura interna produce una elevada reflectancia en el infrarrojo cercano (NIR).

Cuando cambian las condiciones del cultivo, también puede hacerlo su respuesta espectral. Los sensores permiten detectar estas variaciones y obtener información que complementa la observación sobre el terreno.

Las cámaras multiespectrales captan información en diferentes bandas y permiten calcular índices como el NDVI o el NDRE, útiles para caracterizar la variabilidad del vigor y de determinadas propiedades de la cubierta vegetal.

El NDRE puede resultar especialmente útil para analizar variaciones relacionadas con la clorofila y el estado nitrogenado en determinadas condiciones. Pero estos índices no miden directamente el nitrógeno ni proporcionan por sí solos un diagnóstico completo del estado del cultivo. Su interpretación debe apoyarse en información agronómica y, cuando sea necesario, en modelos calibrados.

Los sensores térmicos aportan otra perspectiva. Cuando una planta sufre estrés hídrico, el cierre de los estomas puede reducir la transpiración y provocar un aumento de la temperatura de la cubierta. La termografía puede detectar estas diferencias antes de que algunos síntomas sean visibles.

Aun así, la temperatura vegetal también está condicionada por factores ambientales como la temperatura del aire, la humedad, el viento o la radiación. Por ello, los datos térmicos necesitan contexto para convertirse en una recomendación agronómica.

Por su parte, la fotogrametría RGB permite generar modelos tridimensionales a partir de imágenes y estimar variables estructurales como la altura, la cobertura o el volumen de la vegetación.

En definitiva, la cámara no «ve» directamente una necesidad de fertilizante o de agua: captura señales que, correctamente procesadas e interpretadas, ayudan a conocer mejor la variabilidad del cultivo.

El mapa de prescripción: el idioma que entiende la máquina

Obtener un mapa de variabilidad es solo el primer paso.

Los datos deben procesarse y combinarse con conocimiento agronómico y, cuando corresponda, con otras fuentes de información: características del suelo, histórico de producción, meteorología u observaciones de campo.

A partir de este conjunto de datos se puede generar un mapa de prescripción de dosis variable (VRA).

La clave está en que no existe necesariamente una relación directa entre un determinado color del mapa y una dosis concreta. Primero hay que determinar qué significa esa variabilidad desde el punto de vista agronómico y qué respuesta se espera de una determinada actuación.

Por ejemplo, una zona con menor vigor puede estar relacionada con una carencia nutricional, pero también con falta de agua, compactación, problemas de drenaje o enfermedades. Por ello, no se debe asumir automáticamente que una zona con menor vigor necesita menos fertilizante.

La prescripción puede establecer diferentes dosis para distintas zonas o realizar ajustes continuos dentro de la parcela. Dependiendo del objetivo, puede aplicarse una cantidad diferente de fertilizante, producto fitosanitario o semilla, o decidir dónde no resulta necesario realizar una aplicación.

Estas prescripciones pueden trasladarse a los sistemas de gestión de la maquinaria mediante formatos geoespaciales y, cuando la maquinaria lo admite, mediante estándares específicos como ISO-XML dentro de los flujos de trabajo ISOBUS.

El sistema de posicionamiento permite conocer dónde se encuentra la máquina y ajustar la aplicación de acuerdo con la dosis prevista, modificando, por ejemplo, el caudal, la dosificación o la activación de determinadas secciones.

Así, la información obtenida desde sensores, drones o satélites puede terminar convirtiéndose en una actuación concreta sobre el terreno.

¿Qué aporta realmente la aplicación a dosis variable?

La aplicación variable no consiste simplemente en «poner más donde hay más y menos donde hay menos». Su valor está en adaptar la gestión a la variabilidad existente y a la respuesta esperada del cultivo.

Cuando la información está correctamente interpretada, esta estrategia puede contribuir a utilizar los insumos de forma más ajustada a las necesidades del cultivo y, en determinadas condiciones, reducir aplicaciones innecesarias.

Los resultados dependen del cultivo, del tipo de insumo, de la variabilidad de la parcela, de la calidad de los datos y del modelo agronómico utilizado. Por eso, no es adecuado asociar la aplicación variable a un porcentaje de ahorro universal.

Además, la maquinaria conectada puede generar registros georreferenciados de las operaciones realizadas, facilitando la trazabilidad y la gestión de la información de la explotación. Su integración automática con herramientas como el Cuaderno Digital de Explotación dependerá, no obstante, de los sistemas y estándares utilizados.

Validar la tecnología en condiciones reales

Entre el laboratorio y el campo existe un paso imprescindible: la validación.

Una tecnología puede funcionar correctamente con un conjunto de datos y necesitar ajustes cuando cambian el cultivo, la variedad, las condiciones meteorológicas o el tipo de suelo. Por eso es necesario comprobar toda la cadena tecnológica en condiciones reales: desde la captura de información hasta su procesamiento, interpretación y aplicación.

En este ámbito se sitúa el piloto Sistemas Aéreos No Tripulados para Agricultura de Precisión de La Vega Innova. El proyecto integra un sistema de drones para la monitorización, equipado con sensores multiespectrales, RGB y térmicos, y un sistema de aplicación orientado a realizar aplicaciones localizadas de productos líquidos o sólidos.

El objetivo es evaluar en un entorno agrícola real la capacidad de estas tecnologías para capturar información agronómica, procesarla y trasladarla a actuaciones de precisión, analizando también su integración y viabilidad práctica.

Porque el reto de la agricultura de precisión no termina cuando obtenemos un mapa lleno de colores.

El verdadero desafío comienza cuando ese mapa se convierte en información agronómica, una decisión y una actuación que aporta valor sobre el terreno.