LOS DRONES Y LA BIOINFORMÁTICA ENCUENTRAN SINERGIAS PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO AGRÍCOLA

Que los drones son parte de nuestro día a día es toda una realidad. Quedan lejanos aquellos tiempos en los sólo el ejército disponía de ellos, ahora no sólo se han convertido en uno de esos regalos estrella de la Navidad, sino que también proliferan en multitud de sectores como herramienta de trabajo.

Un ejemplo claro se da en el ámbito de la agricultura de precisión, es decir, la gestión de parcelas agrícolas en función de los datos obtenidos por medio de determinadas tecnologías: el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), Sistemas de Información Geográfica, o de imágenes topográficas obtenidas desde el aire gracias a estos vehículos aéreos no tripulados, habilitados adecuadamente con cámaras y sensores remotos.

Gracias a los drones, se puede medir desde el aire de forma rápida y sencilla el denominado Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (o Normaliced Difference Vegetation Index - NDVI). Éste establece la capacidad de las plantas para absorber la luz infrarroja cercana y reflejar la lejana, aportando datos importantes sobre la salud de los cultivos. Siguiendo los algoritmos correctos, la bioinformática es capaz de detectar problemas o de predecir el ‘comportamiento’ en determinadas zonas agrarias.

Existen algunos estudios recientes que demuestran una correlación directa entre los buenos datos de NDVI y la cantidad de cultivo obtenida, convirtiendo este índice en un buen predictor de la producción agrícola: Prediction of potato crop yield using precision agriculture techniques y Using NDVI and guided sampling to develop yield prediction maps of processing tomato crop son dos buenos ejemplos.

No obstante, el NDVI por sí solo tiene muchas limitaciones. Para empezar, no es válido en los cultivos de tubérculos, para ellos hay que usar el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (o Soil-Adjusted Vegetation Index – SAVI) que corrige el NDVI con la reflexión producida por el suelo. En cualquiera de los dos casos, los aerosoles y otros gases provenientes de la fertilización son capaces de afectar a los valores de las mediciones.

También hay cultivos que pueden arrojar datos erróneos: el maíz, la uva y otros cultivos parecidos pierden pigmentación cerca de la época de cosecha, pudiendo dar lugar a errores de cálculo si no tenemos en cuenta este detalle. Y no se puede perder de vista la influencia de las malas hierbas, que absorben la luz infrarroja como el resto del cultivo y ofrecen datos positivos cuando en realidad no lo son.

En definitiva, usar únicamente el NDVI o el SAVI no es aconsejable, ya que nos arriesgamos a que los resultados que obtengamos de ellos no sean del todo ciertos.

OTRAS OPCIONES

Para afinar la predicción vía dron es vital que obtengamos todos los datos posibles que se puedan captar de forma simultánea desde el aparato. Además del NDVI/SAVI, el mercado ofrece medidores de gases (principalmente metano, CO2 y vapor de agua) que pueden ayudarnos a tener en cuenta la temperatura y los niveles de humedad de la zona a estudiar. Gracias a estas tecnologías también se puede analizar la erosión, contabilizar las plantas, diseñar sistemas de irrigación y drenaje…

Según los datos con los que se trabajen, los profesionales de la bioinformática, como los de Helix BioS, deben diseñar algoritmos adecuados para obtener resultados óptimos. Hay que tener en cuenta que cuanto mayor sea el número de variables, mejores serán las predicciones que arroje el algoritmo, ya que corregirán esos déficits que arrastran el NDVI y el SAVI por sí solos.

El control de cultivos será mucho más riguroso si además se combina con la técnica del soil sampling, relacionada con tanto con el análisis de productos químicos como de metagenómica (que, a grandes rasgos, es el estudio del material genético recuperado directamente de muestras ambientales). Gracias a estas herramientas no sólo se consigue un buen predictor de cosecha, también un marcador del estado del suelo o marcador de regeneración.

El continuo cultivo en una misma parcela afecta a la flora microbiana y agota los nutrientes y otros elementos de los suelos. A través de la metagenómica se puede predecir y/o marcar el estado del suelo bien para marcar épocas de descanso con el fin de que recuperen su potencial; bien para sondear la recuperación zonas afectadas por catástrofes de diversa índole, como incendios, vertidos, etc. Incluso, con los medios adecuados y viendo los porcentajes de especies que habitan en un suelo, se podrían desarrollar métodos para potenciar su regeneración.

Estos modus operandi ya son una realidad en EE.UU., pero en España y en Latinoamérica, dos regiones en las que la agricultura tiene un peso muy considerable, apenas se ha explotado.  Por eso, Helix BioS se ha aliado con la compañía peruana Geodrones, especializada en el empleo de estos vehículos aéreos no tripulados de alta gama para ofrecer soluciones en sectores como el de la minería, la construcción y, por supuesto, el de la agricultura.

De esta manera, ambas empresas combinan su know how para ofrecer una serie de servicios innovadores capaces de mejorar el rendimiento y la producción de cualquier zona de cultivo.
 

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