Imágenes satelitales, drones y Apps en la transformación digital de la agricultura

Agricultura es una palabra de origen latino, es la fusión de dos términos, agri que es campo y cultura que es cultivo o crianza. Es decir, etimológicamente agricultura es el cultivo o crianza en el campo, por tanto la agricultura involucra tanto la producción animal como la producción vegetal. Como todo proceso ideado y llevado a cabo por el ser humano, la agricultura ha evolucionado grandemente, aprovechándose de los adelantos tecnológicos que en su momento tuvo y tiene a disposición el ser humano. Así, por ejemplo, la labranza sobre el suelo se aprovechó de la invención de los motores de combustión interna que proporcionan una gran potencia de trabajo, y actualmente la labranza es una serie de labores que se ven facilitadas por los tractores y los implementos que específicamente ha inventado el ser humano para tal fin, o la semilla y las razas de animales utilizados actualmente provienen de la tecnología fundamentada en los conocimientos que se tienen actualmente de genética. En años recientes se ha hecho muy popular el término transformación digital en distintos ámbitos de la actividad humana, y la agricultura no ha escapado a esto. Ante la evidencia de mejora en distintos procesos, se han hecho esfuerzos porque la transformación digital sea una realidad en la agricultura, pero hasta el momento esto no ha sido así. Quizás uno de los factores que permite explicar esta situación es la falta de coherencia en la definición y los objetivos de la transformación digital en la agricultura. Cuando para muchos la transformación digital es todo un proceso gerencial, para otros la transformación digital es adquirir una serie de equipos de última tecnología, al parecer confundiendo o solapando el concepto con la agricultura de precisión. Y para muchos, de forma extremadamente simplista, especialmente en el caso de la producción vegetal, limitan el concepto de transformación digital al uso de drones. Y es aquí donde pareciera que tiene que darse el debate inicial, hay que acordar qué es la transformación digital en el ámbito agrícola y qué se espera que se pueda mejorar e incluso como se espera que pueda mejorar. Entre tantas definiciones de transformación digital, ésta se puede considerar como  la aplicación de capacidades digitales a procesos y productos para mejorar su eficiencia, también puede ser definida como el proceso de sustitución  de métodos manuales y tradicionales en un ámbito productivo. Ante la claridad de estas definiciones, pareciera que el primer paso para que la transformación digital sea una realidad en la agricultura, es transformar la adquisición y manejo de la información para la toma de decisiones. En los procesos agrícolas se genera una enorme cantidad de información, la cual debería ser utilizada para tomar decisiones en el agro: cuándo sembrar, cuando fertilizar, cuando regar, cuando beneficiar los pollos de engorde, cuando realizar la inseminación artificial en bovinos, cuando destetar a los lechones en la producción porcina. Estas decisiones, que son las que llevan a ejercer alguna acción sobre el lote de producción, están basadas primeramente en la planificación, pero ésta se verá influenciada por los registros históricos que existen sobre el lote de producción (es decir, se verá influenciada por información), por la estacionalidad de plagas y enfermedades (también esto es información). Las acciones a tomar también deben estar basadas en información sobre los monitoreos que cotidianamente se hacen y en los pronósticos climáticos. Como se ve, las decisiones más adecuadas deben hacerse con una sólida y robusta información; son muchísimas las decisiones que para que sean lo más efectivas sobre el proceso productivo deben estar basadas en información, y sobre esto la transformación digital puede tener un efecto positivo muy grande sobre la agricultura. Pero, como se mencionó anteriormente, hasta el momento, especialmente en la producción vegetal, la transformación digital se ha limitado en gran medida al uso de drones. Es necesario destacar que un dron es tan solo una aeronave no tripulada, en la cual va acoplada una cámara con distintos filtros para detectar la reflectancia de la superficie, reflectancia que puede ser medida en distintas longitudes de onda tanto del espectro visible como del espectro no visible. Un dron, en ese sentido, se puede parecer a un satélite, que toma imágenes de la reflectancia de la superficie, la cual toman gracias a los sensores que poseen (se podría sobresimplificar e indicar que el sensor es una “cámara” fotográfica con distintos filtros, es decir con la capacidad de adquirir imágenes de la superficie pero no solo en la forma como conocemos que hacen las cámaras fotográficas que usamos de forma cotidiana, sino también solamente “viendo” una parte del espectro visible o del espectro no visible, es decir, tomar imágenes de la superficie solo viendo el espectro ultravioleta, o solo viendo el espectro infrarrojo, o cualquier longitud de onda de las radiaciones electromagnéticas). Se hace necesario un software que sea capaz de “traducir” el significado de los valores de reflectancia en cada banda, traducción que no es universal, será particular de cada especie de cultivo, e incluso, podrá ser particular de cada cultivar dentro de cada especie de cultivo, es decir, el valor de reflectancia que para un cultivar puede ser indicador de alguna enfermedad, quizás para otro cultivar ese mismo valor de reflectancia sea considerado normal. Es por esto que se requiere mucha investigación básica para que efectivamente un dron pueda indicar lo que está ocurriendo en un cultivo, es mucho mas que tan solo poder ver el cultivo desde arriba. Una reflectancia particular para una determinada longitud de onda puede ser consecuencia de varias causas, es decir, varios aspectos, por ejemplo estrés hídrico, mal drenaje, ataque de plagas o enfermedad pudieran resultar en una misma reflectancia, ante esto la solución es combinar valores de reflectancia a varias longitudes de onda y generar lo que se llama firma espectral o huella espectral. Es decir, por ejemplo si para la longitud de onda X una superficie tiene un valor de 2, y otra superficie también tiene un valor de 2, pero al chequear en el sitio se determina que ambas superficies están cubiertas por cultivo de sorgo, del mismo cultivar, pero uno está sano y vigoroso y otro está fuertemente afectado por estrés hídrico, se puede buscar como es la reflectancia en otra longitud de onda, y se consigue que para la longitud de onda Y el valor de reflectancia de la primera superficie es de 8 mientras que para la segunda superficie es de 4, ya con esto se puede generar la correlación que una huella o firma espectral de X=2 Y=8 corresponde a sorgo sano y vigoroso mientras que la firma o huella espectral de X=2 Y=4 corresponde a sorgo afectado por el estrés hídrico (esto es una explicación muy simplificada de la generación de huellas o firmas espectrales aplicadas a la identificación de superficies, el proceso es algo más complejo, pero el basamento teórico bien puede explicarse con este ejemplo). Así se lleva la investigación básica, correlacionando  huellas o firmas espectrales con tipos de superficie corroboradas en campo. Por supuesto, mientras la huella espectral involucre una mayor cantidad de longitudes de onda, disminuye la probabilidad que dos eventos distintos tengan exactamente la misma huella espectral. Estos son conocimientos que deben ser incorporados en los programas que manejen los drones, es decir, un dron por sí solo no es capaz de reconocer todo lo que ocurra en un cultivo. Un dron es tan solo una aeronave no tripulada, en la cual va acoplada una cámara con distintos filtros para detectar la reflectancia de la superficie, reflectancia que puede ser medida en distintas longitudes de onda, pero, mientras no se haya determinado una sólida y robusta correlación entre huellas espectrales y tipos de superficie, poco podrá hacer el dron para dar informacion útil al productor del campo.

Dicho de otra manera, un dron, por sí solo aun con cámaras con distintos filtros capaces de detectar distintos tipos de reflectancia, no es un proceso de transformación digital, y quizás, a pesar del  gran potencial que tiene, tampoco debería ser considerado el eje central en un proceso de transformación digital en la agricultura. La información que genera el dron, aparte de la vista desde arriba de la siembra (lo cual puede permitir identificar áreas de la siembra con algunos problemas), son los niveles de reflectancia. Es aquí donde el productor debe evaluar si realmente la información que actualmente le puede suministrar el dron está validada, si efectivamente le da la información de lo que él puede ver en el campo, y sobre todo si va a hacer algo con la información generada por el dron, si realmente vale la pena hacer una inversión económica importante para tener un equipo cuya información no va a utilizar, o va a subutilizar. Se entiende que los drones tienen un gran potencial en mejorar un proceso productivo mediante la información que pueden suministrar, pero quizás no es adecuado que éste sea el primer paso en un proceso de transformación digital, primero debe entenderse lo que pretende la transformación digital y los beneficios que puede tener sobre la producción, y posteriormente refinar la adquisición de información, es en este último aspecto donde los drones jugarán un papel muy importante en la agricultura, especialmente en la producción vegetal, y de forma indirecta en la producción animal, al poder generar información sobre los pastizales que servirán de alimento a rebaños de ganado. Ante esto, pareciera que el inicio de un proceso de transformación digital debería plantearse con herramientas que estén bajo el completo dominio del productor, tanto en su manejo como en los datos a ingresar así como en la facilidad de entendimiento de lo que puede lograr.

Es muy común que en los procesos agrícolas no se lleven registros, y muchas veces las decisiones sean tomadas no basándose en información, sino basándose en la experiencia. Los grandes volúmenes de información que se generan en los procesos agrícolas indican que no es del todo adecuado decidir solo basándose en la experiencia, pues hay el riesgo de no considerar información que puede ser crítica para algún aspecto del proceso productivo. Es así como lo más recomendable es tener a disposición herramientas que permitan el registro de información, que la analicen y que den algunas orientaciones al productor. Herramientas que puedan hacer esto son las Apps, especialmente en teléfonos inteligentes o smartphones. Actualmente casi todas las personas manejan un Smartphone, por lo tanto ya hay un problema menos en cuanto a la resistencia que pudiera haber hacia la tecnología. Un proceso de transformación digital pudiera iniciarse de manera exitosa, dotando al productor de una App versátil que le permita visualizar rápidamente como se va desarrollando su proceso productivo. Una App que le permita registrar los datos de su finca, que le permita generar la planificación y programación de sus tareas, que le permita registrar la información de sus lotes, que de forma fácil e intuitiva le permita definir sus lotes sobre mapas ya digitalizados, y sobre cada lote pueda registrar cada una de las tareas que va ejecutando. Todo esto le dará muchas ventajas sobre la forma convencional de llevar todo esto, que es con registros en papel. Al hacerlo con una App que trabaje en la nube, distintos usuarios de una misma organización pueden acceder a la información reportada por lo tanto se puede consolidar información en distintos formatos para que sean vistos por distintos cargos dentro de la organización, los registros y datos estarán disponibles en tiempo real, no solo para quien registró, sino para todos aquellos que tengan acceso a la red previamente establecida, adicionalmente permite llevar fácilmente la trazabilidad, se ahorra papel, se pueden obviar las notas en papel, las cuales en campo pueden borrarse, o perderse … fácilmente se pueden llevar históricos de cualquier variable, bien sea ambiental o de manejo.

Es así como ante la evidencia de los esfuerzos que se hacen por lograr la transformación digital en la agricultura, pero el poco éxito que se ha tenido en su implementación, se propone que todo proceso de transformación digital en la agricultura primeramente debe definir muy bien los objetivos. Ante esto se propone que el primer objetivo sea lograr que el productor del campo adquiera y registre información relevante para su proceso productivo en una App versátil, que le permita no solo almacenar información, sino también facilitar su jornada laboral mostrando información y alertas sobre el proceso. Una vez que se haya alcanzado este objetivo, se podrán proponer objetivos más ambiciosos.

 

Ing. Agr. Hernán E. Laurentin T. (M. Sc., Ph. D.)

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