Prospectiva
La agricultura que se avecina es cada vez más inteligente La agricultura inteligente es clave para enfrentar desafíos vinculados a la productividad, impacto ambiental, seguridad alimentaria y sostenibilidad.
Ciencia y Agro.
Por: Permingeat, H. Según Wikipedia, la agricultura de precisión es un término agronómico que define la gestión de parcelas agrícolas sobre la base de la observación, la medida y la actuación frente a la variabilidad inter e intra-cultivo. Requiere un conjunto de tecnologías que integran el Sistema Global de Navegación por Satélite (SGNS), sensores e imágenes tanto satelitales como aerotransportadas, junto con Sistemas de Información Geográfica (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones. La información recolectada puede utilizarse para evaluar con mayor precisión la densidad óptima de siembra, estimar la cantidad adecuada de fertilizantes u otros insumos necesarios, y predecir
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con más exactitud el rendimiento y la producción de los cultivos. Las biotecnologías y tecnologías digitales amplían el concepto para llegar a la “agricultura inteligente”. Así, es posible mejorar las tareas de gestión y toma de decisiones por contexto, situación y conciencia de ubicación. La agricultura inteligente es importante para enfrentar los desafíos de la producción agrícola en términos de productividad, impacto ambiental, seguridad alimentaria y sostenibilidad. La agricultura sostenible es muy relevante y está directamente relacionada con la agricultura inteligente ya que mejora la calidad ambiental y la base de recursos de la que depende la agricultura, al proporcionar las necesidades básicas de alimentos humanos. Se puede entender como un enfoque de la agricultura basado en el ecosistema, que integra las ciencias biológicas, químicas, físicas, ecológicas, económicas y sociales de una manera integral, con el fin de desarrollar prácticas seguras de agricultura inteligente que no degraden el ambiente. Kamilaris y col. (2017), en un artículo de revisión, enfocan la importancia del big data agrícola como una nueva generación de prácticas diseñadas para que los agricultores y las organizaciones relacionadas puedan extraer valor económico de grandes volúmenes de datos, al permitir su captura, descubrimiento y análisis en alta velocidad.
Entre las áreas de potencial aplicación del big data para abordar problemas de la agricultura, los autores destacan: Las plataformas que permiten a los actores de la cadena tener acceso a productos y procesos de alta calidad, permitiendo que los cultivos se integren a la cadena de suministro internacional de acuerdo con las necesidades globales. El desarrollo de herramientas para un mejor rendimiento y mejores predicciones de la demanda. El asesoramiento y orientación a los agricultores sobre un manejo más apropiado del uso de fertilizantes, herbicidas y fitosanitarios. La mejora en la trazabilidad de los productos a través de la cadena de suministro, lo que aumenta la seguridad de los alimentos, minimiza las pérdidas y maximiza la calidad. La teledetección para el mapeo de tierras o cultivos a gran escala para monitorear los impactos de varios países y áreas con respecto a la medición y logro de sus objetivos de productividad y sostenibili-
