Un grupo de investigación del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba y del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) ha desarrollado AquaCrop-IoT, una plataforma que el agricultor puede consultar en cualquier dispositivo móvil para saber cuánta agua necesita su cultivo a diario, según la evolución de la cosecha. Para ello, combina imágenes sobre el terreno de la plantación, datos meteorológicos y modelos matemáticos para ajustar las necesidades hídricas en tiempo real. Probada en una finca de trigo en la campiña cordobesa, la herramienta redujo en torno a un 32% el volumen de agua recomendado, sin afectar al rendimiento.
El trabajo "AquaCrop-IoT: A smart irrigation platform integrating real-time images and weather forecasting", publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture, se basa en el concepto de gemelo digital, una réplica virtual que reproduce el estado real de la parcela y, en base a ello, ayuda a tomar decisiones de riego más eficientes. Es decir, funciona como una copia digital que muestra al agricultor cómo evoluciona el cultivo, cuánta agua consume y qué efectos tendría regar más o menos en los próximos días.
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El punto de partida es AquaCrop, un modelo de simulación desarrollado por la FAO para estimar cómo responden los cultivos al agua disponible. Se trata de una referencia internacional para planificar estrategias de riego, pero no está pensada para reaccionar en tiempo real a lo que ocurre en el campo.
AquaCrop-IoT automatiza y amplía ese modelo, integrándolo con sensores y cámaras para ajustar los cálculos cada día según la evolución del cultivo. "AquaCrop es una simplificación, no reproduce todos los procesos reales, como plagas o enfermedades. Gracias a nuestra conexión con sensores, la realidad del cultivo corrige el modelo", explica a la Fundación Descubre la investigadora del IAS-CSIC Margarita García-Vila, una de las autoras del estudio.
En la práctica, una cámara convencional toma una imagen diaria del terreno y calcula automáticamente la cubierta vegetal, indicador del crecimiento y la transpiración de las plantas. Si el dispositivo detecta que el desarrollo se ha ralentizado, la plataforma corrige el modelo y ajusta sus recomendaciones para evitar riegos innecesarios.
Además, los expertos integraron una estación meteorológica equipada con doce sensores que miden parámetros como la radiación solar, temperatura, humedad, precipitación, velocidad y dirección del viento. Todos esos datos, junto con históricos y pronósticos de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), alimentan el modelo AquaCrop y dan forma al gemelo digital de la parcela.
Para evitar problemas de conectividad, la herramienta emplea la computación en el borde (edge computing), una tecnología que procesa los datos directamente en la finca, sin depender de conexión continua a internet, y vuelca la información en una aplicación web accesible desde cualquier dispositivo.
En el ensayo realizado en un cultivo de trigo duro sembrado en enero de 2023 en una explotación privada de Córdoba, durante un año especialmente seco, AquaCrop-IoT ajustó el calendario de riego y redujo el volumen de litros aplicados, sin afectar al desarrollo de la campaña. Así, mientras la simulación de AquaCrop habría recomendado cuatro riegos con un total de 64,8 milímetros, la versión cordobesa propuso tres y 44,1 mm, es decir, un ahorro del 32% de agua.
Aunque se probó con trigo, los científicos subrayan que la plataforma podría aplicarse a otros cultivos, especialmente herbáceos, como maíz u hortalizas.
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