Agricultura de precisión para mejorar la seguridad alimentaria

Agricultura satelital

Un estudio de la American Statistical Association (Estados Unidos) y la Royal Statistical Society (Reino Unido), determina que la agricultura de precisión, concepto agronómico para la gestión de las parcelas agrícolas mediante las técnicas y conocimientos de cultivo actuales, puede hacer que el modelo actual de agricultura sea más eficiente y en consecuencia puede mejorar la seguridad alimentaria. Una gestión más coherente y eficiente de las tierras mejoraría la calidad de los cultivos y su rentabilidad.

Los expertos explican que es necesario tener un profundo conocimiento de las zonas de cultivo, clima, vegetación, recursos hídricos, tipo de rocas, son elementos que varían de una zona a otra y que determinan al igual que el relieve, el tipo de suelo y su drenaje, el crecimiento de los cultivos. Siendo más precisos, dentro de un mismo campo o superficie agrícola, algunos factores varían y esto lo saben los agricultores, sin embargo, no han sido capaces, o mejor dicho no han querido o no han dado importancia al hecho de trazar un mapa de manera cuantitativo, es decir, examinar todos estos datos de una manera científica. Llevar a cabo este trabajo es utilizar la denominada agricultura de precisión cuyo propósito es mejorar la productividad, la rentabilidad y por tanto, la seguridad alimentaria.

Hoy en día es posible realizar la medición de los valores indicados mediante el uso de herramientas proporcionadas por la geoestadística, una rama de la estadística que inicialmente se desarrolló para predecir la distribución de probabilidades en el campo de la minería, aunque se extendió y se aplica en diferentes campos, el control del petróleo, la ecología del paisaje o la agricultura y especialmente en la agricultura de precisión también denominada agricultura satelital. La razón de este nombre viene dada por el uso de las nuevas tecnologías, como por ejemplo las imágenes vía satélite, las herramientas geoespaciales, la tecnología de la información, etc. Con todas estas herramientas se pueden medir con precisión las propiedades de un campo de cultivo, se puede diseñar el muestreo del suelo y los cultivos para determinar qué es lo que necesita la tierra para mejorar el crecimiento y la productividad.

Sean nutrientes, el tipo de riego u otros elementos se determinan con precisión, se podría decir que un suelo es cartografiado con detalle para poder sacarle el máximo provecho. Con estos mapas los agricultores tienen acceso a datos que les orientan sobre lo que tienen que hacer para mejorar los cultivos, qué zonas necesitan determinados tipos de abono, dónde es más necesario regar, qué zonas necesitan mayor drenaje, en definitiva, la agricultura es elevada a una condición de estudio y ciencia. Los expertos añaden otras ventajas al trabajar con agricultura de precisión, la reducción del uso de fertilizantes y abonos al ser distribuidos de forma necesaria, reducción del uso de productos fitosanitarios al conocer aquellas zonas que son más o menos susceptibles de ataque de plagas y aplicar estos productos sólo en aquellas zonas donde sea preciso.

Los expertos también apuntan que se lograrían reducir los efectos adversos que tiene la agricultura en el medio ambiente. La agricultura de precisión puede ayudar a que los esfuerzos se traduzcan en optimizar los cultivos y mejorar la seguridad alimentaria, es algo a tener en cuenta y más sabiendo que todavía está en el aire la pregunta ¿cómo alimentar al mundo en el año 2050? De todos modos, estos procedimientos son costosos y la rentabilidad se genera a largo plazo, sólo lo podrían aplicar los grandes productores, otra cosa sería si los gobiernos pusieran en marcha un plan para mapear todos los campos de cultivo y brindara la información a los agricultores, algo improbable. Podéis conocer todos los detalles del estudio a través del artículo publicado en Alpha Galileo Foundation.

Foto | Llamnudds

Valora esta noticia: 1 estrella2 estrellas3 estrellas4 estrellas5 estrellas (3 votos, media: 5,00 de 5)
5 5 3
Loading ... Loading ...