{"id":5391,"date":"2025-02-12T15:09:06","date_gmt":"2025-02-12T14:09:06","guid":{"rendered":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/?p=5391"},"modified":"2025-02-12T15:09:06","modified_gmt":"2025-02-12T14:09:06","slug":"la-agricultura-de-precision-no-es-solo-para-parcelas-grandes-tambien-se-puede-usar-en-las-condiciones-de-galicia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/es\/campus-terra-es\/la-agricultura-de-precision-no-es-solo-para-parcelas-grandes-tambien-se-puede-usar-en-las-condiciones-de-galicia.html","title":{"rendered":"\u201cLa agricultura de precisi\u00f3n no es solo para parcelas grandes, tambi\u00e9n se puede usar en las condiciones de Galicia\u201d"},"content":{"rendered":"
\"\"

Javier Bueno, durante su intervenci\u00f3n en las jornadas sobre ensilado de ma\u00edz celebradas en la Polit\u00e9cnica<\/p><\/div>\n

Javier Bueno es profesor titular del Departamento de Ingenier\u00eda Agroforestal de la USC en el Campus Terra e integrante del grupo de investigaci\u00f3n BioMODEM, con sede en la Escuela Polit\u00e9cnica Superior de Lugo.<\/p>\n

Cuenta con una dilatada experiencia en el estudio del cultivo de ma\u00edz en Galicia mediante t\u00e9cnicas de siembra directa y m\u00ednimo laboreo y trabaja en la actualidad en dos proyectos de agricultura y ganader\u00eda de precisi\u00f3n, Millopreciso y Purinpreciso, centrados en el an\u00e1lisis de datos que puedan servir para aportar recomendaciones de siembra y abonado variable que permitan reducir el uso de insumos necesarios, mejorando la productividad y la rentabilidad de las explotaciones l\u00e1cteas.<\/p>\n

En una reciente jornada sobre ensilado de ma\u00edz y nutrici\u00f3n animal<\/a>, organizada por Limagrain, empresa de semillas l\u00edder en Europa en ma\u00edz forrajero, Javier ha detallado algunas de las conclusiones de sus investigaciones dentro de estos grupos operativos financiados con fondos europeos de la Pol\u00edtica Agr\u00edcola Com\u00fan.<\/p>\n

Espa\u00f1a es el tercer pa\u00eds que m\u00e1s fondos de la PAC recibe: 47.724 millones de euros en el per\u00edodo 2021-2027<\/p><\/blockquote>\n

\u201cNuestro objetivo con Millopreciso\u00a0<\/a>era comprobar si las tecnolog\u00edas que hay disponibles en el mercado son \u00fatiles para mejorar los sistemas de producci\u00f3n forrajera de ma\u00edz en las condiciones de Galicia, porque hab\u00eda un mito que dec\u00eda que esta tecnolog\u00eda era solo para parcelas grandes, pero eso no es verdad\u201d, asegura el profesor de Polit\u00e9cnica de Lugo, tras la finalizaci\u00f3n del proyecto.<\/p>\n

Millopreciso se ha centrado en obtener datos de rendimiento fiables para posteriormente tomar decisiones de dosificaci\u00f3n variable en el momento de siembra y abonado en esa parcela en la siguiente campa\u00f1a.<\/p>\n

\u201cHace a\u00f1os habl\u00e1bamos siempre de producciones medias y de dosis medias de abonos o fertilizantes, pero eso hoy est\u00e1 cambiando y podemos hablar de dosificaci\u00f3n variable para obtener mejores rendimientos. Es algo que tambi\u00e9n se puede implementar en Galicia\u201d, concluye.<\/p>\n

Datos en tiempo real<\/strong><\/h2>\n

El proyecto Millopreciso se ha basado en la obtenci\u00f3n de datos de cosecha de ma\u00edz durante dos campa\u00f1as consecutivas, 2023 y 2024, en distintas fincas pertenecientes a la ganader\u00eda A Ladrela, ubicada en el municipio de Xermade. En concreto se han analizado datos de 7 parcelas generados a trav\u00e9s de los sensores colocados en la maquinaria de la empresa de servicios agrarios Marcos Otero SL<\/a>.<\/p>\n

Los datos solos no hacen nada; hay que transformarlos en informaci\u00f3n \u00fatil<\/p><\/blockquote>\n

Distintos sensores colocados en la cosechadora (en los cabezales para medir rendimientos y en los tubos de descarga para medir la humedad del forraje) han aportado unos 1.000 datos por hect\u00e1rea en otros tantos puntos georreferenciados, lo que permite obtener un mapa de rendimientos preciso con el que poder hacer recomendaciones de diferentes densidades de siembra y dosis variable de abono en las posteriores campa\u00f1as en funci\u00f3n del potencial productivo de cada parcela o incluso de cada zona dentro de la misma parcela.<\/p>\n

Fiabilidad<\/strong><\/h2>\n

La primera conclusi\u00f3n tras la finalizaci\u00f3n del proyecto Millopreciso<\/a> es que el sistema es fiable en la obtenci\u00f3n de datos, \u201ctambi\u00e9n en una estructura de propiedad de peque\u00f1as parcelas como la que tenemos en muchas zonas de Galicia\u201d, asegura Javier.<\/p>\n

La informaci\u00f3n de rendimientos de la parcela obtenida a trav\u00e9s de la maquinaria es almacenada a continuaci\u00f3n en el centro de datos del fabricante, ya sea John Deere o Claas, que se encuentra en la nube.<\/p>\n

Estas tecnolog\u00edas hay que calibrarlas, no s\u00f3lo comprarlas y tenerlas en la m\u00e1quina, sino ajustarlas y usarlas<\/p><\/blockquote>\n

A continuaci\u00f3n, el equipo de la USC que particip\u00f3 en el grupo operativo procedi\u00f3 a la limpieza de los mapas obtenidos, ya que la tecnolog\u00eda requiere que los datos obtenidos en bruto sean revisados y depurados eliminando errores. El dato medio producci\u00f3n resultante ha sido de 14 toneladas de MS por hect\u00e1rea con una materia seca del 32%.<\/p>\n

Pero para determinar las distintas zonas seg\u00fan su potencial de producci\u00f3n (alto, medio o bajo) dentro de la parcela no sirve con tomar los datos s\u00f3lo de una campa\u00f1a, sino que se recomienda repetir el proceso al menos durante 3 campa\u00f1as consecutivas \u201cpara as\u00ed tener mapas de rendimiento en los que podamos comprobar patrones fiables que se repiten con los que hacer un mapa de prescripci\u00f3n variable para esa parcela\u201d, detalla.<\/p>\n

Mayor rendimiento y ahorro de costes<\/strong><\/h2>\n

De ese modo, sembrando con mayor densidad de semilla en las zonas m\u00e1s productivas (85.000 plantas\/ha) y usando variedades que respondan a ese mayor potencial productivo y con menor densidad en las zonas menos productivas (75.0000 plantas\/ha) \u201cobtendremos mayor rendimiento medio en el conjunto de la parcela, ahorrando un 5% de semilla\u201d, calcula Javier.<\/p>\n

La dosificaci\u00f3n variable de siembra nos permitir\u00eda ahorrar un 5% de semilla sin perjudicar el rendimiento total de la parcela<\/p><\/blockquote>\n

Esta decisi\u00f3n de ajustar de forma variable la cantidad de semilla y de abono hay que tomarla en funci\u00f3n de las caracter\u00edsticas concretas de cada finca. \u201cHay parcelas que son muy uniformes y que no necesitan o no compensa hacer ning\u00fan tipo de aplicaci\u00f3n a dosis variable\u201d, matiza.<\/p>\n

Otra utilidad de los mapas de rendimiento ser\u00eda la obtenci\u00f3n de anal\u00edticas de suelo m\u00e1s fiables. \u201cPodr\u00edamos hacer an\u00e1lisis de suelos dirigido y sacar menos puntos de muestreo una vez que tenemos ya esas zonas identificadas con potencial productivo alto, medio y bajo\u201d, explica.<\/p>\n

Tecnolog\u00eda barata<\/strong><\/h2>\n
\"\"

P\u00fablico asistente a la jornada sobre cultivo y ensilado de ma\u00edz<\/p><\/div>\n

El principal cuello de botella para la implementaci\u00f3n de la agricultura de precisi\u00f3n es, a juicio de Javier, \u201cla informaci\u00f3n y el servicio postventa de las empresas, porque la tecnolog\u00eda ya est\u00e1 disponible pero el factor humano es el elemento fundamental para su universalizaci\u00f3n\u201d, insiste.<\/p>\n

Se trata de una tecnolog\u00eda relativamente barata, asegura, en comparaci\u00f3n con el coste en s\u00ed de la maquinaria. \u201cUna cosechadora que cuesta medio mill\u00f3n de euros podemos equiparla con estos sensores por 20.000 euros. Nosotros nos centramos en los mapas de rendimiento porque es lo m\u00e1s barato, te lo d\u00e1 la tecnolog\u00eda de la maquinaria al mismo tiempo que te cosecha\u201d, argumenta el profesor de la EPS.<\/p>\n

Al mismo tiempo que realizan los trabajos agrarios, las m\u00e1quinas hoy en d\u00eda pueden generar muchos datos \u00fatiles<\/p><\/blockquote>\n

\u201cLas m\u00e1quinas hoy en d\u00eda pueden generar muchos datos \u00fatiles al tiempo que realizan los trabajos agrarios. Por ejemplo, la sembradora, la cosechadora, la abonadora, la sulfatadora o el tractor pueden ser m\u00e1quinas inteligentes a un coste muy econ\u00f3mico, mediante sensores que hoy en d\u00eda son baratos\u201d, reitera.<\/p>\n

Inteligencia artificial + inteligencia natural<\/strong><\/h2>\n

Su recomendaci\u00f3n es que las explotaciones agroganaderas deben implementar tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n, captaci\u00f3n de datos y ayuda a la toma de decisiones mediante inteligencia artificial, pero advierte de que estas tecnolog\u00edas no son completamente aut\u00f3nomas y necesitan de la experiencia del agricultor o ganadero, por lo que, por si solas, tienen un alcance limitado. \u201cLa tecnolog\u00eda no lo hace todo. Despu\u00e9s de la inteligencia artificial tiene que actuar la inteligencia natural del ganadero\u201d, asegura.<\/p>\n

No todo se soluciona con un mapa de rendimientos, porque lo que no te da la tecnolog\u00eda son las causas<\/p><\/blockquote>\n

\u201cLa agricultura de precisi\u00f3n es una herramienta de ayuda a la toma de decisiones, pero no toma decisiones por s\u00ed sola. No todo se soluciona con un mapa de rendimientos de cultivo, a la hora de decidir influyen m\u00e1s cuestiones adem\u00e1s de la tecnolog\u00eda, que te ayuda a identificar esas zonas m\u00e1s productivas, pero no te da las causas y puede haber multitud de motivos. Ah\u00ed es donde entra en juego la experiencia y el saber del agricultor o del ganadero\u201d, afirma.<\/p>\n

Pur\u00ednpreciso<\/strong><\/h2>\n

Un proyecto diferente, pero al mismo tiempo complementario a Millopreciso, es Pur\u00ednpreciso<\/a>, que est\u00e1 en estos momentos en una fase m\u00e1s inicial, de adaptaci\u00f3n de la maquinaria, en concreto de la cuba de distribuci\u00f3n del pur\u00edn, para la incorporaci\u00f3n de un sistema NIRs para el an\u00e1lisis en tiempo real de la composici\u00f3n del abono org\u00e1nico cargado.<\/p>\n

\u201cMediante este sensor en la cisterna, que mide en tiempo real el poder fertilizante del pur\u00edn, podremos dosificarlo a continuaci\u00f3n en la parcela en funci\u00f3n de esa composici\u00f3n\u201d, detalla el profesor titular de la Polit\u00e9cnica de Lugo. \u201cPuede haber mucha diferencia entre la parte de arriba del pozo y la de abajo o entre un pozo y otro, en caso de que la granja posea m\u00e1s de uno\u201d, explica.<\/p>\n

La cisterna experimental de distribuci\u00f3n de pur\u00edn estar\u00e1 disponible a partir de esta primavera<\/p><\/blockquote>\n

Este tipo de aplicaci\u00f3n permitir\u00e1 a las ganader\u00edas l\u00e1cteas reducir sus emisiones y su huella de carbono. \u201cLa digitalizaci\u00f3n de las m\u00e1quinas nos va a servir para saber con m\u00e1s precisi\u00f3n cu\u00e1nto carbono extraemos del suelo y cu\u00e1nto capturamos con nuestro cultivo, pero no solo nos permitir\u00e1 medir la huella de carbono con m\u00e1s precisi\u00f3n, sino tambi\u00e9n reducirla, al dosificar de forma precisa insumos como los fertilizantes qu\u00edmicos en funci\u00f3n de las necesidades reales del cultivo, o una mejor utilizaci\u00f3n de abonos org\u00e1nicos como el pur\u00edn, con un aporte preciso en funci\u00f3n de su composici\u00f3n, m\u00e1s a\u00fan si lo aportamos con sistemas que reducen las emisiones, como tubos colgantes o inyectores\u201d, indica Javier Bueno.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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