Nuevas estrategias basadas en geotecnologías de aplicación a la agricultura y ganadería de precisión

Resumen

Las geotecnologías han emergido como la piedra angular del nuevo paradigma digital en el que están actualmente inmersas la agricultura y la ganadería contemporáneas, es decir, la nueva revolución agrícola, conocida como Agricultura 4.0, en la que se enmarcan las denominadas agricultura y ganadería de precisión. La obligada modernización a la que se ven sometidas las prácticas agroganaderas tradicionales viene desencadenada por el incipiente crecimiento demográfico y la consecuente demanda de productos agroalimentarios. Esta drástica transformación del mundo rural se torna imprescindible no solo para conseguir abastecer las necesidades de una población creciente, sino para rescatar a un sector primario cada vez más castigado por los elevados precios de los insumos y los escasos beneficios que se perciben. Como avales también de esta necesaria reconversión de los sistemas de manejo agropecuarios, entran también en juego pilares fundamentales de la productividad agrícola y ganadera como son la sostenibilidad medioambiental y el bienestar animal, ambos muy demandados en los productos de primera necesidad por una sociedad cada vez más concienciada con la producción respetuosa con el medio y con los animales. En este contexto, las geotecnologías no deben ser tomadas como herramientas que amenacen con sustituir los conocimientos agroganaderos tradicionales o que promuevan su desaparición. El enfoque es categóricamente opuesto, ya que tratan de perfeccionar la toma de decisiones de los agricultores y ganaderos, fundada en dicha sabiduría tradicional. Esta complementariedad resultará en nuevos modelos de gestión de los sistemas agropecuarios, que serán ostensiblemente más respetuosos con el medio que los sustenta, a la par que se maximizará el respeto hacia los principios básicos de sostenibilidad y bienestar animal. Por lo tanto, en este trabajo se plantea la siguiente hipótesis: la implementación de nuevas estrategias metodológicas basadas en geotecnologías en el sector agroganadero contribuirán a reducir los costes de producción, el tiempo empleado por agricultores y ganaderos en sus labores y el impacto medioambiental que dichas labores pudieran ocasionar, generando beneficios de corte económico, social y medioambiental. Considerando la hipótesis anteriormente expuesta, el objetivo de la presente tesis doctoral se centró en demostrar el potencial de las geotecnologías como herramientas alternativas y complementarias destinadas a la mejora de la gestión de los sistemas de manejo agroganaderos en el ámbito económico, medioambiental y desde el punto de vista del bienestar animal. Así mismo, se planteó que dichas estrategias geotecnológicas sirvan también para ahondar en el aprendizaje de nuevos conocimientos agrícolas y ganaderos. Para lograr este objetivo, se plantearon una serie de aportaciones que permitieran dilucidar la idoneidad de dichas geotecnologías en la gestión agroganadera. La primera de dichas experiencias consistió en utilizar imágenes multiespectrales aerotransportadas captadas con drones para la monitorización de varios parámetros agronómicos de cultivos mixtos de aptitud forrajera. El agricultor, tradicionalmente, observa y mide in situ los parámetros o variables que le permiten tomar decisiones (regar, fertilizar, cosechar, etc.). Sin embargo, carece de una visión global de la distribución de esos parámetros en sus parcelas. Con este trabajo se pretendió demostrar que se pueden monitorizar algunos de los parámetros de los cultivos de forrajeras desde las mediciones del dron y, además, obtener los mapas de distribución de los mismos para optimizar el manejo actual y futuro de los cultivos en la zona. Particularmente, los índices espectrales de vegetación derivados del procesamiento de dichas imágenes, en conjunción con un modelo estadístico predictivo, arrojaron resultados muy satisfactorios en la modelización temporal y espacial de las características de las asociaciones forrajeras, puesto que se obtuvo una alta fiabilidad de predicción de dichos parámetros en cualquier momento del ciclo de crecimiento de los cultivos. La segunda aportación manejaba un hardware similar al de la experiencia anterior, en definitiva, drones e imágenes multiespectrales, pero en este caso utilizados como metodología alternativa para la evaluación de impactos sobre la cobertura vegetal producidos por la plaga del topillo campesino (Microtus arvalis Pallas). Los procedimientos de clasificación multiespectral desarrollados aportaron resultados considerablemente precisos acerca del nivel de afectación del alfalfar estudiado, siendo la segmentación del conocido NDVI el que reflejó la situación real con mayor fidelidad. De nuevo, las geotecnologías demostraron ser una forma alternativa de evaluar el estado del cultivo, en este caso de afectación de la plaga, con una precisión muy alta. Estos resultados pueden ser de gran utilidad tanto para agricultores como para los organismos competentes en la gestión integrada de plagas, quienes no cuentan hasta la fecha con metodologías objetivas y precisas para este fin. En la tercera de las investigaciones se trató de poner de manifiesto la capacidad de los dispositivos de geoposicionamiento global GPS, combinados con herramientas y recursos de teledetección (fundamentalmente LiDAR y ortofotografías del espectro VNIR), para revelar los patrones de comportamiento espacial de pequeños rumiantes durante el pastoreo. Además de la obvia utilidad de conocer la posición de los animales en todo momento, se pudo demostrar la gran utilidad de esta metodología para determinar que el comportamiento de las ovejas en pastoreo no se basa en la arbitrariedad, sino que los animales desarrollan patrones habituales de conducta relacionados con la morfología del terreno y la vegetación. Concretamente, las ovejas eligieron deliberadamente las zonas donde se encontraban los pastos más frescos y con mayor calidad nutricional, coincidiendo con áreas despejadas con pendientes suaves orientadas al norte, en las que predominaba el estrato herbáceo formado por especies pratenses. Esta información puede ayudar a los ganaderos a realizar una mejor gestión de las zonas destinadas al pastoreo y la distribución espacial de los rebaños.