Por: Lenín Esaú Henríquez Dole, PhD.
Profesor Asociado en Cambio Climático y Manejo de Recursos Hídricos
Dentro de la gama de sensores que se conectan a los VANT, los sensores multiespectrales han demostrado proporcionar la mayor información al menor costo para la investigación. Los VANT con sensores multiespectrales permiten obtener información en tiempo real y/o datos espaciales para un análisis más profundo que ayuda a la toma de decisiones del agricultor (Sylvester, 2018). La adquisición remota de imágenes, aplicadas en la agricultura, utiliza principalmente las siguientes bandas del espectro electromagnético: la visible y la infrarroja (IR). La amplia banda IR, además puede dividirse en IR cercano (NIR), IR medio (MIR) e IR lejano (FIR) o térmico. Las imágenes obtenidas de las diferentes bandas ayudan a computar índices que se relacionan con las características de los cultivos, y por tanto permiten conocer su estado en diferentes momentos del período vegetativo de la planta (Rica Gutiérrez-Soto, Cadet-Piedra, Rodríguez-Montero, Araya-Alfaro, & Miguel, 2011). Sin lugar a dudas, esta tecnología ofrece una oportunidad para mejorar las prácticas agrícolas actuales, optimizar los recursos y cuidar el medio ambiente. A través del uso de los VANT se reduce el costo de contratación de personal en diversas actividades agrícolas, se tiene un mapeo más detallado de la parcela y se reducen los lixiviados que se aportan a los ecosistemas aledaños.
¿Entonces, podemos utilizar los VANT para tener una agricultura sostenible? Muchos de los problemas actuales pueden ser detectados con el uso de VANT para luego tomar las decisiones correctas. En el nivel más básico, los drones permiten a los agricultores conseguir un panorama global de sus cultivos, posibilitándoles detectar cambios sutiles que no pueden ser identificados fácilmente por las personas encargadas de los muestreos de campo, como ser detección y caracterización de niveles de humedad. En su nivel más avanzado, los drones permiten generar información en tiempo real que ayuda a monitorear los cultivos para tomar decisiones oportunas como fertilizar o aplicar pesticidas, o planificar rutas de maquinaria o automatizar sistemas de riego.
En Zamorano, se tiene la convicción que los nuevos profesionales de la ciencia agronómica deben conocer, comprender, aplicar e interpretar los resultados de estas nuevas tecnologías para la correcta implementación en la agricultura de precisión. Los estudiantes de la Maestría en Agricultura Tropical Sostenible (MATS) de Zamorano tienen una línea de investigación y un programa de aprendizaje “Aprender Haciendo (AH)” que les permite crear las competencias necesarias para manejar e interpretar la información generada por estos aparatos. Estas experiencias les permiten a los estudiantes tener una ventaja competitiva respecto a sus pares en el mercado laboral local y regional, o incluso les ofrece la posibilidad de emprender su propio negocio.
En cuanto a la agricultura tropical, los VANT ofrecen una oportunidad excepcional, ya que es una zona donde se está introduciendo esta tecnología. Hay algunas empresas en el mercado local que ofrecen servicios derivados del uso de vehículos aéreos no tripulados, pero ninguna de ellas ha desarrollado investigaciones específicamente sobre la agricultura. Muchos problemas de la agricultura tropical requieren investigación y soluciones desarrolladas en la propia región, ejemplo de ello son las investigaciones que están desarrollando profesores de la MATS en caracterizar la evolución de la mancha de asfalto en maíz, una enfermedad endémica de América Latina (México a Perú) que ha inducido grandes pérdidas en los agricultores en el pasado. Los investigadores Carlos Puerto, Lenín Henríquez y Carolina Avellaneda de Zamorano, en colaboración con la Universidad de Purdue (USA), están liderando los trabajos conducentes a demostrar la relación que existe entre las imágenes capturadas por los sensores remotos de los VANT y las técnicas convencionales de detección de enfermedades, con el fin de generar la base que permita la detección temprana de esta enfermedad en campo en el futuro.
Zamorano, a través de su programa de maestría MATS está comprometido con el avance y la generación de conocimiento. Esta línea de investigación está en crecimiento, y se pretende que en el futuro próximo Zamorano sea referente en Latinoamérica en generación de conocimiento a través de investigaciones apoyadas por drones en la agricultura tropical sostenible.
Referencias:
Rica Gutiérrez-Soto, C., Cadet-Piedra, M. V. ;, Rodríguez-Montero, E. ;, Araya-Alfaro, W. ;, & Miguel, J. (2011). Agronomía Mesoamericana. Agronomía Mesoamericana, 22(2), 397–403. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43722407016
Sylvester, G. (2018). Agriculture in action: Drones for agriculture. Retrieved from http://www.fao.org/documents/card/en/c/I8494EN
Vitón, Roberto; García Plata, Gabriel Antonio; Soares, Yuri; Castillo, Ana; Soto Marió, A. B. (2017). AgroTech: Innovaciones que no sabías que eran de América Latina y el Caribe | Publicaciones. Retrieved from https://publications.iadb.org/es/publicacion/14060/agrotech-innovaciones-que-no-sabias-que-eran-de-america-latina-y-el-caribe
Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/J.AGSY.2017.01.023
