El origen de la agricultura de precisión se remonta a la década de 1980, cuando comenzaron a utilizarse los primeros sistemas de navegación por satélite (GPS) en la maquinaria agrícola. Con el tiempo, la incorporación de tecnologías de teledetección y de computación en la nube ha permitido un desarrollo significativo de esta práctica. La evolución hacia la agricultura 4.0 se ha acelerado en la última década gracias a los avances en la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT) y el uso de drones y sensores avanzados. Estos desarrollos han facilitado el acceso a datos en tiempo real y una gestión más precisa y automatizada de las explotaciones agrícolas.
¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión o agricultura 4.0 está revolucionando la gestión agrícola al integrar tecnologías avanzadas para optimizar la producción. Esta metodología utiliza datos obtenidos mediante diversas herramientas tecnológicas, como sensores, satélites, drones y sistemas de información geográfica (GIS), para monitorizar y analizar las condiciones del suelo, el clima y el estado de los cultivos. La finalidad es minimizar los insumos, maximizar el rendimiento y reducir el impacto ambiental de las prácticas agronómicas, adaptándolas a las necesidades específicas de cada parcela de cultivo. Aunque sus beneficios son significativos, la adopción de estas tecnologías encuentra algunas barreras en el coste y la complejidad técnica.
Sistemas utilizados en la agricultura de precisión
La agricultura de precisión se basa en el uso coordinado de herramientas tecnológicas que permiten conocer, interpretar y actuar sobre la variabilidad de los cultivos. A continuación se describen los cinco principales sistemas que constituyen su base operativa:
- Sistemas de posicionamiento global (GPS y GNSS):
Permiten localizar con exactitud parcelas, equipos y maniobras agronómicas. Su precisión facilita tareas como la siembra guiada, el laboreo lineal o la recolección automatizada, reduciendo solapes y errores. - Sensores remotos y proximales:
Integrados en drones, satélites o equipos terrestres, estos sensores captan datos sobre el estado fisiológico del cultivo, el contenido hídrico del suelo o la presencia de estrés. Son esenciales para anticipar necesidades y ajustar decisiones de manejo. - Sistemas de información geográfica (SIG):
Permiten analizar espacialmente los datos recogidos y representar la variabilidad de las parcelas mediante mapas temáticos. Así, se facilita la toma de decisiones diferenciadas según las características de cada zona. - Tecnología de tasa variable (VRT):
Automatiza la aplicación localizada de insumos como fertilizantes, semillas o fitosanitarios, ajustando la dosis a las condiciones específicas de cada punto del terreno. Esto mejora la eficiencia y reduce el impacto ambiental. - Plataformas de gestión digital agrícola:
Software especializado que integra los datos generados por los distintos sistemas, facilitando el análisis y seguimiento de las labores agrícolas. Algunas herramientas incorporan inteligencia artificial y modelos predictivos para optimizar la producción.
Estos cinco sistemas trabajan de forma complementaria, permitiendo una gestión agronómica más precisa, eficiente y sostenible, alineada con los objetivos de innovación y resiliencia del sector agroalimentario.
Sensores para la agricultura de precisión
La sensorización y conexión de las diferentes fuentes de datos resultan claves en este nuevo entorno. De este modo, las máquinas agrícolas son cada vez más inteligentes y se adaptan a las condiciones del cultivo y del entorno, así como a los requisitos de producción del agricultor.
Hay una tendencia en desarrollar nueva maquinaria agrícola que integra innovadores sensores junto al equipamiento para realizar operaciones en el campo, de modo que se ajuste su funcionamiento a las necesidades del cultivo de manera inteligente y automática, facilitando la labor al agricultor, a la vez que se aumenta el rendimiento del cultivo y, por tanto, el beneficio.
Muestra de ello es la incorporación de sensores que evalúan la masa foliar del cultivo para ajustar el tratamiento fitosanitario a aplicar y que permite reducir la materia desperdiciada y el impacto medioambiental. O medir la carga de fruto y su madurez para planificar y optimizar la cosecha. Para ello, es fundamental tanto el uso de sensores avanzados, como la incorporación de vehículos terrestres autónomos (robots), guiados (tractores) o vehículos aéreos como drones. Como ejemplo, citar que, desde hace más de una década, los japoneses utilizan drones en la agricultura. En la actualidad, su uso se ha popularizado debido a dos razones fundamentales: la versatilidad de esta herramienta agrícola y reducción de costes.
Los principales beneficios esperados del uso de la maquinaria agrícola de última generación son mejores condiciones de trabajo en el campo y aumento en la calidad de producción.
Ventajas de la agricultura de precisión
Si tenemos en cuenta que la agricultura de precisión hace referencia a aquellas técnicas que tienen como objetivo optimizar la calidad y cantidad de la producción agrícola, su influencia en la agricultura del futuro es incuestionable. Las principales ventajas que ofrece son:
- Permite una gestión más eficiente de los recursos: En primer lugar, permite una gestión más eficiente de los recursos, como el agua, los fertilizantes y los pesticidas, lo que reduce costes y minimiza el impacto ambiental.
- Mejora la productividad: Además, mejora la productividad al proporcionar datos precisos que ayudan a tomar decisiones informadas, optimizando así las prácticas agrícolas y aumentando los rendimientos.
- Ayuda en la detección temprana de plagas y enfermedades: Por último, también puede ayudar en la detección temprana de plagas y enfermedades, contribuyendo así a una intervención oportuna y una disminución de las pérdidas.
La recogida de toda la información de campo procedente de los sensores junto a la información de origen, tratamientos o datos meteorológicos subidos a la nube, permitirá aplicar modelos de apoyo a la toma de decisiones que ayuden a mejorar el rendimiento de los cultivos, anticiparse a problemas y mejorar los resultados de explotación de aquellos agricultores que hayan apostado por las nuevas tecnologías. Un ejemplo de ello lo encontramos en el sector vinícola.
Las explotaciones vitivinícolas han de evaluar la calidad de la uva de forma rápida, fiable y objetiva. Para ello, el control de las variables que afectan a la uva debe hacerse desde las fases de producción: seguimiento de la maduración de la fruta, la detección de enfermedades que la afectan, la correcta planificación de la vendimia, etc. Y posteriormente, ha de medirse su calidad en la recepción en bodega. Para ello se están empleando diferentes tecnologías como la refractometría, valoradores por titulación, analizadores multiparamétricos, espectrofotómetros en el infrarrojo y biosensores.
Barreras que dificultan la adopción de la agricultura de precisión
Pese a sus ventajas, existen barreras distintas que dificultan la adopción de la agricultura de precisión, como hemos corroborado durante el análisis de la situación sectorial con las empresas colaboradoras.
- Coste de implementación de las tecnologías: Una de las principales limitaciones es el coste de implementación de estas tecnologías. Los equipos y sistemas avanzados, como los drones, los sensores de alta precisión y las plataformas de análisis de datos, pueden resultar prohibitivos y suponer un coste injustificado para muchas pequeñas y medianas explotaciones agrícolas.
- Complejidad técnica: La complejidad técnica de muchas de estas tecnologías requiere formación especializada, lo que puede ser un desafío para los agricultores y técnicos de campo que no posean conocimientos previos en estas áreas o sean reacios a cambiar sus métodos tradicionales de trabajo, especialmente si no están familiarizados con el uso de dispositivos digitales y sistemas de gestión avanzados. En este sentido, la falta de programas de capacitación accesibles y efectivos puede agravar esta situación, dificultando la transición hacia prácticas más tecnificadas y eficientes.
Las 3 vías para superar las barreras que dificultan la adopción de la agricultura de precisión
Para superar estas dificultades, AINIA trabaja en el proyecto AGRISME que desarrolla y aplica tecnologías innovadoras como: imágenes satelitales, sistemas de teledetección de bajo coste y la creación de un espacio de datos integral. Con este propósito, en AGRISME se ha trabajado en tres vías principales:
- Acceso y recuperación de imágenes satelitales de bases de datos de acceso abierto y gratuito: Por un lado, en el acceso y recuperación de imágenes satelitales de bases de datos de acceso abierto y gratuito, tales como las de los satélites Sentinel 1 – 6, incluidas en el Programa Copernicus de observación de la Tierra de la Unión Europea.
- Puesta a punto de un sistema de teledetección de bajo coste: Por otro lado, en la puesta a punto de un sistema de teledetección de bajo coste, basado en una cámara multiespectral integrada en un dron, con el objetivo de caracterizar los árboles y extraer índices agronómicos de las parcelas de forma eficiente, empleando menos tiempo y menos recursos.
- Diseño de un espacio de datos: Por último, el proyecto ha diseñado un espacio de datos con la finalidad de almacenar, analizar y compartir los datos procedentes, no sólo de las fuentes de información anteriores, sino también de otras en uso actualmente por parte de los agricultores y los técnicos de campo.
El proyecto prevé aprovechar la campaña 2024/2025 para avanzar en la integración de las tecnologías seleccionadas y en la creación de una caja de herramientas digitales AGRISME, con la que se pretende demostrar la capacidad transformadora de las prácticas de la agricultura de precisión en un sector especialmente relevante en la Comunitat Valenciana como es el citrícola.
Este proyecto cuenta con el apoyo de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana, a través del IVACE, y está financiado por la Unión Europea, a través del Programa FEDER Comunitat Valenciana 2021-2027.
