La Agricultura de Precisión nació a finales de los años 80 y principios de los 90 en EE.UU, Canadá, Australia y países de Europa Occidental (Zhang et al. 2002). Es un modelo de Gestión cuyo objetivo es ajustar el uso de recursos/insumos agrícolas y los métodos de cultivo, para adaptarlos a la heterogeneidad presente en el suelo o en otros factores de cultivo(*) dentro de un sector productivo o unidad de producción (FIA, 2008), su objetivo fundamental es responder a la variabilidad en escalas espacio-temporales muy finas, esto la diferencia de la agricultura tradicional, ya que esta última intenta homogeneizar el uso de recursos y manejos a grandes escalas y trabajando con los promedios, los cuales pueden presentar una alta variabilidad en los datos de los cuales son obtenidos (FIA, 2008). Con esto, la Agricultura de Precisión permitiría conseguir una mayor rentabilidad, productividad, sustentabilidad, calidad del producto, protección medioambiental, seguridad alimentaría, y finalmente, un mayor desarrollo rural. Para conseguir todos estos objetivos, la agricultura de precisión necesita hacer uso de las llamadas tecnologías de la información y comunicación (TICs), tales como: sistemas de posicionamiento global (GPS), sistemas de información geográfica (SIG), teledetección, tecnologías de aplicación de entradas de datos con dosis variable (VRT), etc(*). Además deben converger elementos del desarrollo de la Mecanización, la Agro-química, la Automatización, las Biotecnologías y la Ingeniería Genética, constituyendo un triángulo entre los aportes realizados por la Era Industrial, la Era de la Tecnología y la actual Era de la Información hacia la gestión de los sistemas silvoagropecuarios (Zhang et al. 2002).
La aplicación del modelo de Gestión de Agricultura de Precisión se hace evidente cuando se detecta una alta variación de la Productividad, sea esta a escala temporal y/o espacial, ya que ayuda a reducir las distorsiones en el área de producción y también por las nuevas tendencias de producción en las cuales se pasa de campos muy pequeños a campos de muy grandes dimensiones y de monocultivo (FIA, 2008; Zhang et al. 2002). Según FIA (2008) la variabilidad Espacial, se define como las diferencias de producción en un mismo sector productivo, para una misma temporada y cosecha (referido a diferencias sitio específicas), mientras que la variabilidad Temporal, se define como cambios en la producción en un mismo sector productivo, para una temporada distinta y una misma cosecha (referido a la comparación de comportamientos entre periodos productivos para un mismo sitio). Estas variabilidades se pueden agrupar en 6 clases: Variabilidad de Rendimientos, Variabilidad del Campo (geográficas-topográficas), Variabilidad del Suelo (sitio), Variabilidad en el Cultivo, Variabilidad de Agentes Anómalos (plagas, enfermedades, daño) y Variabilidad de Manejos (Zhang et al. 2002) y pueden ser asociados al uso de tecnologías diferentes.
Según FIA (2008) la aplicación de tecnologías para desarrollar gestión de Agricultura de Precisión se divide en 3 etapas:
La aplicación del modelo de Gestión de Agricultura de Precisión se hace evidente cuando se detecta una alta variación de la Productividad, sea esta a escala temporal y/o espacial, ya que ayuda a reducir las distorsiones en el área de producción y también por las nuevas tendencias de producción en las cuales se pasa de campos muy pequeños a campos de muy grandes dimensiones y de monocultivo (FIA, 2008; Zhang et al. 2002). Según FIA (2008) la variabilidad Espacial, se define como las diferencias de producción en un mismo sector productivo, para una misma temporada y cosecha (referido a diferencias sitio específicas), mientras que la variabilidad Temporal, se define como cambios en la producción en un mismo sector productivo, para una temporada distinta y una misma cosecha (referido a la comparación de comportamientos entre periodos productivos para un mismo sitio). Estas variabilidades se pueden agrupar en 6 clases: Variabilidad de Rendimientos, Variabilidad del Campo (geográficas-topográficas), Variabilidad del Suelo (sitio), Variabilidad en el Cultivo, Variabilidad de Agentes Anómalos (plagas, enfermedades, daño) y Variabilidad de Manejos (Zhang et al. 2002) y pueden ser asociados al uso de tecnologías diferentes.
Según FIA (2008) la aplicación de tecnologías para desarrollar gestión de Agricultura de Precisión se divide en 3 etapas:
- Recolección de datos (Monitoreo de variabilidad y mapeo).
- Procesamiento e Interpretación de la Información generada (Análisis).
- Aplicación de Insumos y Manejos variables.
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Este sistema de Gestión debe definir Zonas de Manejos (mapeo) que expresen una combinación homogénea entre los factores limitantes del rendimiento, para los cuales un mismo input o manejo es apropiado para obtener el mismo resultado esperado (productividad), y los cuales se diferencian entre sí, porque para obtener una producción equivalente necesitan de distintos niveles de aplicación de inputs o manejo (receptividad tecnológica). La escala de discriminación zonal, va a depender de la capacidad que posea el analista en base a los instrumentos con los cuales trabaja, la capacidad de los mismos instrumentos de discriminar entre la variabilidad propia a evaluar y lo aportado por el error de las mediciones (Zhang et al. 2002).
Dentro de las tecnologías existentes para desarrollar Agricultura de Precisión, se pueden mencionar GPS, GIS (NDVI), componentes miniaturizados de computadoras, controladores automáticos, instrumentos de percepción de campo y remota, computación e Internet móvil, procesamiento de información avanzada y telecomunicación. Según Chaerle et al. (2009), se puede aplicar la Imaginería con fluorescencia, termometría y el análisis del crecimiento satelital. 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 medición Infra-Rojo para estado hídrico de las plantas. 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. Por su parte, FIA (2008) agrega a la lista los mapas de vigor, cámaras digitales para la evaluación de la calidad de productos y para su clasificación, Imágenes RGB para análisis de biomasa, sensores de ultrasonido en maquinaria para detección de biomasa y aplicación de volúmenes de plaguicidas variable en campo, sensores de plantas como dendrómetros automatizados para el criterio de riego, uso de análisis NIR (Radiación Infra-rojo cercano) para el análisis de calidad de la fruta en campo o en laboratorio y las nuevas biotecnologías, junto a la Ingeniería electrónica.
Bibliografía:
2.- Cox, S. 2002. Information technology: the global key to precision agriculture and sustainability. Computers and Electronics in Agriculture. 36: 93-111.
Dentro de las tecnologías existentes para desarrollar Agricultura de Precisión, se pueden mencionar GPS, GIS (NDVI), componentes miniaturizados de computadoras, controladores automáticos, instrumentos de percepción de campo y remota, computación e Internet móvil, procesamiento de información avanzada y telecomunicación. Según Chaerle et al. (2009), se puede aplicar la Imaginería con fluorescencia, termometría y el análisis del crecimiento satelital. 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 medición Infra-Rojo para estado hídrico de las plantas. 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. Por su parte, FIA (2008) agrega a la lista los mapas de vigor, cámaras digitales para la evaluación de la calidad de productos y para su clasificación, Imágenes RGB para análisis de biomasa, sensores de ultrasonido en maquinaria para detección de biomasa y aplicación de volúmenes de plaguicidas variable en campo, sensores de plantas como dendrómetros automatizados para el criterio de riego, uso de análisis NIR (Radiación Infra-rojo cercano) para el análisis de calidad de la fruta en campo o en laboratorio y las nuevas biotecnologías, junto a la Ingeniería electrónica.
Bibliografía:
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.
3.- FIA. 2008. Tecnologías aplicables en Agricultura de Precisión, Uso de tecnología de precisión en evaluación, diagnóstico y solución de problemas productivos. 98 páginas. Fundación para la Innovación Agraria, Santiago, Chile.
4.- 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.
5.- Zhang, N., Wang, M., Wang, N. 2002. Precision agriculture- a worldwide overview. Computers and Electronics in Agriculture. 36: 113-132.
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