La Agricultura 4.0 permite un análisis preciso de los datos que se recopilan a través de herramientas y tecnologías avanzadas. Los sistemas de apoyo a la decisión en la agricultura forman parte de ese ecosistema. Más previsión y productividad son algunas de las ventajas de las que los viticultores gozan cuando deciden incorporarlos a su trabajo diario.
Los sistemas de apoyo a la decisión en la agricultura han llegado para quedarse y cada vez más agricultores, entre ellos viticultores, los aplican en su día a día. Los DSS (Decision Support Systems) permiten adelantarse a los acontecimientos y se emplean para prever si son necesarios tratamientos de fertilización, plaguicidas o la mecanización de las operaciones de cultivo y el riego.
¿Qué implican? ¿Cómo sirven de ayuda? ¿Qué aportan al agricultor y viticultor? Son las preguntas que se responden a continuación, junto a un ejemplo real que existe en el mercado.
¿Qué son los sistemas de ayuda a la decisión?
Según la definición de Treccani, prever significa: «Conocer de antemano, hipotetizar la posibilidad de un acontecimiento, suponer de antemano lo que va a suceder». Los DSS (Decision Support Systems) en 1980 fueron definidos por Jones como: «un sistema de apoyo informático que trata problemas semiestructurados y tiene como objetivo aumentar la calidad de las decisiones».
Permiten una gestión sostenible de los cultivos y un apoyo continuo a la toma de decisiones de los agricultores, sin ser sustituidos.
Utilizan modelos y proporcionan resultados fácilmente interpretables por el usuario final. Además, gracias a la colaboración entre analistas, agrónomos y agricultores, cada información se adapta a la situación individual, creando modelos específicos para zonas definidas, lo que aumenta la precisión de las previsiones.
El uso de estos sistemas está permitiendo la agricultura moderna:
- Aumentar la productividad.
- Asignar los recursos de forma eficiente.
- Adaptarse al cambio climático.
- Evitar el desperdicio de alimentos.
Como ya se ha mencionado, se basa en el concepto de previsión, de anticiparse a los acontecimientos. Los acontecimientos previsibles son muchos y en el mundo de la agricultura actual, la alta tecnología es una solución utilizada para diversos fines, los principales son: la fertilización, los tratamientos con plaguicidas, la mecanización de las operaciones de cultivo y el riego.
Los sistemas de ayuda a la decisión son ya parte integrante de la agricultura 4.0. El Observatorio de la Agroalimentación Inteligente ha realizado un estudio sobre 148 empresas emergentes internacionales, es decir, el 20% de todas las empresas emergentes del mercado, cerca del 70% ofrecen sistemas de ayuda a la decisión.
En este artículo se describen dos de los principales DSS utilizados en la agricultura para la predicción de enfermedades: los modelos de previsión y las imágenes de satélite.
Los primeros utilizan datos meteorológicos y algoritmos para pronosticar los patógenos de las plantas; los segundos utilizan imágenes de satélite de alta resolución para calcular los índices de vegetación y agua.
Dos ejemplos de DSS: modelos de predicción e imágenes por satélite
Los patógenos tienen diferentes mecanismos de desarrollo, dependiendo de las condiciones climáticas estacionales.
Los insectos tienen ciclos predeterminados (1,2,3, etc., dependiendo del patógeno) que, en el caso de algunos, pueden aumentar o disminuir en función del clima.
Los hongos tienen numerosos ciclos, también controlados por el clima, pero mucho más rápidos y repetitivos que los insectos.
Con el aumento de las temperaturas, algunos de ellos han incrementado su periodo de posible patogenicidad para las plantas, aumentando así los daños a los cultivos y los costes para los gestores.
Los modelos predictivos trazan el progreso del patógeno desde las primeras etapas de crecimiento, conociendo de antemano su desarrollo y permitiendo a los agricultores intervenir con antelación, evitando ataques inesperados y/o excesivamente virulentos, conteniendo la población con tratamientos o intervenciones preventivas.
Las imágenes de satélite permiten elaborar índices de vegetación y agua, útiles para el seguimiento de la vegetación y los suelos a lo largo del tiempo. La recopilación y el estudio de los valores del índice a lo largo del tiempo permiten evaluar las zonas con mayores problemas de nutrientes y/o de agua.
Elaisian y el apoyo a la decisión de los viticultores y olivicultores
Para el seguimiento y la previsión de patologías, Elaisian pone a disposición de sus clientes estaciones meteorológicas, instaladas cada 20-25 hectáreas de media en Italia, conectadas por WiFi y con un panel solar.
La ruta de los datos es a través de la adquisición de datos por parte de la estación, que transmite la información en tiempo real a los sistemas de gestión de Elaisian.
El equipo de Elaisian se encarga del análisis de datos y de la comunicación, vía WebApp, de los ciclos de desarrollo de los patógenos ligados a las fases fenológicas de las plantas, para mantener informados a los productores en todo momento, permitiéndoles una mejor comprensión de los datos monitorizados y ayudándoles en la elección de las intervenciones a realizar.
Utilizando datos históricos y en tiempo real, los modelos de previsión predicen las tendencias de las enfermedades mediante algoritmos desarrollados específicamente para cada patógeno, que se adaptan y calibran continuamente para proporcionar datos cada vez más precisos e información oportuna.
Además, Elaisian ofrece un servicio de asistencia y asesoramiento a los agricultores, ayudándoles a utilizar la WebApp, analizar la información enviada y elegir las operaciones a realizar.
Las imágenes de satélite se adquieren con la plataforma Copernicus de la ESA, y se procesan y extraen dos índices de vegetación y un índice de agua.
El cliente tendrá a su disposición una elaboración gráfica y otra tabular. El primero permite visualizar el mapa del satélite con tres gamas de colores diferentes para cada índice.
Los datos obtenidos son procesados por el equipo de Elaisian que proporcionará, como documento final, un informe descriptivo con indicaciones sobre las intervenciones a realizar. El informe y las imágenes permiten comprender mejor los datos proporcionados en formato de tabla.
Dentro de la WebApp, Elaisian ofrece otros dos servicios útiles para apoyar la toma de decisiones: el servicio de previsión meteorológica a 5 días, que se actualiza continuamente gracias al registro de datos meteorológicos cada media hora, y un servicio para que el cliente comunique las intervenciones realizadas sobre el terreno. Estos últimos se utilizan para actualizar las notificaciones enviadas, permitiendo, por ejemplo, la eliminación de tratamientos innecesarios.
En conclusión, las soluciones propuestas permiten una contención de los tratamientos, gracias a los modelos de previsión, y un suministro controlado de fertilizantes y volúmenes de riego, reduciendo los costes empresariales, aumentando el bienestar y el tiempo disponible para los agricultores que finalmente, reducen los costes generales y el impacto medioambiental.
Más sobre este servicio de soporte a la decisión, en Elaisian, donde es posible unirse a la familia de agricultores 4.0. para aumentar la excelencia de vinos y viñedos.
