Introducción: La agricultura se ha beneficiado de los avances tecnológicos, en la Revolución Industrial lo hizo a través de la mecanización y la aparición de los productos agroquímicos, especialmente fertilizantes y plaguicidas. Hoy, en la Época de la Información, aparecen nuevas tecnologías como la ingeniería genética y la automatización, que proveen de herramientas más potentes para el manejo de los huertos frutales (Zhang et al.; 2006). La tecnología contribuye a mejoras globales en la producción de cultivos, calidad, protección del medio y el bienestar de los animales y las personas (Cox; 2002). Zhang et al. (2006) señalan que las innovaciones para la agricultura se han desarrollado principalmente en sensores, controladores, percepción remota y manejo de la información. La mayoría proveniente de la ingeniería electrónica adaptada o aplicada a necesidades agrícolas. Este trabajo presenta una revisión de las principales áreas de investigación y aplicaciones de la Ingeniería Electrónica a los huertos frutales, señalando herramientas, sus usos, los principales centros de innovación y los intereses que se busca satisfacer con estas tecnologías y sus bases teóricas.
Intereses a satisfacer y bases teóricas: Las aplicaciones de la Ingeniería Electrónica en la agricultura nacieron en los países desarrollados para obtener y manejar información con las ideas de disminuir los costos de producción, aumentar la relación rendimiento/input, prescindir de mano de obra (automatización), disminuir la contaminación, satisfacer la legislación ambiental, facilitar manejos de superficies extensas y variables, aumentar la eficiencia y el manejo de la información, cumplir con la nueva conciencia de los consumidores, disminuir los riesgos y para mejorar la investigación con métodos no destructivos, más rápidos y contínuos (Mahan et al., 2010; Sinfield et al., 2010; Zhang et al., 2006). Cox (2002) señala que la primera fuente de información es la obtención de datos a través de la medición con sensores de sólidos, líquidos o gases de interés. Sinfield et al. (2010) señalan que esto se obtiene a través de sensores químicos, eléctricos y ópticos y Rocha et al. (2010) indican que se debe basar en patrones de color, textura, bordes y apariencias para la clasificación y observación de diferencias. Mientras que para lograr desarrollar tecnologías interesantes Zhang et al. (2006) señalan que se debe innovar en sensores, controladores, percepción remota y en el manejo de la información; y que todos estos deben estar normalizados (ISO 11783 e ISO 11787) para el intercambio de los datos obtenidos.
Principales áreas y aplicaciones: Según Cox (2002) la nueva era se inició a partir de los 60´s con la aparición de los satélites y los aerotransbordadores para percibir características sobre la superficie y en los 70´s aparece el Landsat que mide biomasa, humedad de suelo, basado en la radiación reflejada. Con ello, según Zhang et al. (2006), se acuña la Agricultura de Precisión (AP) que busca reorganizar el sistema total para disminuir inputs, aumentar la eficiencia y alcanzar la sustentabilidad. Para lograrlo, deben emerger y converger las tecnologías de GPS, GIS (NDVI), componentes miniaturizados de computadoras, control automático, percepción en campo y remota, computación móvil, procesamiento de información avanzada y telecomunicación. Lo que se ha desarrollado para trabajar a distancia, según Chaerle et al. (2009), es la Imaginería con fluorescencia, termometría y el crecimiento. Cox (2002) señala tecnologías para el desarrollo de mapas de representación politemáticas, el uso del LIDAR (radar basado en láser) para detalles tridimensionales de la superficie (fluorescencia, sanidad y polución), el GPR (Radar que penetra el suelo) para abastecimiento hídrico, radiómetros de Infra-Rojo para estado hídrico de las plantas, el GPS para trabajar a distancia con 2 cm de error. Sinfield et al. (2010) señalan el uso de tecnologías de VRT, de NIR y MIR para análisis de pH, CE, N,P,K. para evitar análisis complejos de laboratorio.
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Fig.- Uso de tecnologías provenientes de la ingeniería electrónica, de arriba a abajo: Modelo de maquinaria automatizada (Cox, 2002), Determinación de calidad de fruta por cruce de variables (Rocha et al., 2010), Caracterización de la CE usando Escáner de inducción electro-magnética (Godwin y Miller, 2002), Determinación del grado de estrés por defoliación de un cultivo (Du et al., 2008). |
Zhang et al. (2006) señalan seis grupos de variabilidades utilizadas en Ingeniería Electrónica para la agricultura: de Rendimientos (distribución histórica y actual), del campo (topografía, elevación), del Suelo (fertilidad, físicas, CRA, químicas y profundidad), del Cultivo (densidad, altura, estrés mineral, hídrico, y propiedades biofísicas: IAF, intercepción PAR, biomasa, contenido clorofila, calidad fruta), Anómalos (malezas, insectos, nemátodos, enfermedades y daño por viento) y de Manejo (aradura, híbridos, patrón de riego y VRT). Indica además que puede haber 2 modos de acercamiento: a través de mapas (muestreo en grilla), y a través de sensores de tiempo real (estos son más costosos y menos aplicados.
Centros de investigación: Rocha et al. (2010) señala como centros de innovación a New Holland Company, NASA, Carnegie Mellar University, mientras que Zhang et al. (2006) señala los siguientes países como pioneros: Estados Unidos, Canadá, Australia, y los de Europa del este. Señala que actualmente se desarrolla investigación en China, Corea, Indonesia, Sri Lanka, Turquía, Brasil, Argentina, Chile, Rusia, Uruguay, Italia, Holanda, Alemania, Francia, Reino Unido y Costa Rica.
Tendencia y problemáticas: Según Rocha et al. (2010) se avanza hacia la combinación de los parámetros para realizar catálogos que permitan clasificar especies y variedades a través de imágenes (Supermarket produce). Según Cox (2002) se busca alcanzar trabajar a distancia con el desarrollo de la robótica en el campo. Según Sinfield et al. (2010) se está trabajando para la aplicación de VRT a gran escala. Según Gontia et al. (2008) se están desarrollando índices para la programación del riego. Zhang et al. (2006) señala que la tendencia es a trabajar en escalas finas (temporal y espacialmente), en telecomunicación en red y acercamientos integrados (universidades, especialistas, agricultores, y economistas). Mahan et al. (2010) hablan de automatización a través de mediciones continuas. Y Chaerle et al. (2009) señalan que se desarrollarán monitores con multi-sensores para situaciones más completas. Zhang et al. (2006) señala que los principales problemas son los costos de adopción, impercepción de los beneficios, el conservantismo de los agricultores y la transferencia, señala además que se debe realizar un esfuerzo mancomunado entre todos los actores de la cadena de generación de tecnologías e innovación.
Conclusión: La aplicación de tecnologías provenientes de la ingeniería electrónica ha provisto de importantes herramientas para la administración frutícola. El uso de bases fisiológicas, tecnológicas y económicas han abierto una nueva forma de administración basada en la precisión con el objetivo de disminuir costos y hacer un mejor uso de los recursos y de la información. El futuro se viene cargado de una serie de componentes tendientes a la precisión en la agricultura, con mediciones y manejos monitoreados computacionalmente, con todos los beneficios que esto conlleva. El uso y masificación de tales herramientas sólo será posible en la medida que existan profesionales capacitados, transferencia tecnológica y un costo económicamente atrayente para la industria en general.
1.- Chaerle, L., Lenk, S., Leinonen, I., Jones, H., Van Der Deustraeten, D., Buschnann, C. 2009. Multi-sensor plant imaging: toward the development of a stress catalogue. Biotechnology Journal. 4: 1152-1167.
2.- Cox, S. 2002. Information technology: the global key to precision agriculture and sustainability. Computers and Electronics in Agriculture. 36: 93-111.
3.- Rocha, A., Hauagge, D., Wainer, J., Goldenstein, S. 2010. Automatic fruit and vegetableclassification from images. Computers and Electronics in Agriculture. 70: 96-104.
4.- Mahan, J., Conaty, W., Nielsen, J., Payton, P., Cox, S. 2010. Field performance in agricultural settings of a wireless temperature monitoring system based on a low-cost infrared sensor. Computers and Electronics in Agriculture. 71: 176-181.
5.- Sinfield, J., Fagerman, D., Colic, O. 2010. Evaluation of sensing technologies for on-the-go detection of macro-nutrients in cultivated soils. Computers and Electronics in Agriculture. 70: 1-18.
6.- Zhang, N., Wang, M., Wang, N. 2006. Precision agriculture- a worldwide overview. Computers and Electronics in Agriculture. 36: 113-132.
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