Si los olivos pudieran hablar, contarían historias como los viejos lugareños. Hablarían sobre cómo ha cambiado el paisaje o cómo se ha transformado la manera de extraer su fruto. También contarían conversaciones entre olivareros al calor del almuerzo diario, las vidas de niños convertidos en hombres y miles de besos furtivos a la luz de la luna. Los centenarios referirían sus achaques: “Desde que tuve la plaga, ya no soy el mismo”. Y su vecino respondería: “Pues yo hoy noto que me falta potasio”.

Olivar. Foto: Pixabay.

Como ya dijera Lorca, los olivos están cargados de gritos. Quizás el poeta no se refería a la manifestación de sus dolencias como seres vivos. Aun así, un equipo del Centro de Investigación en Tecnología, Energía y Sostenibilidad de la Universidad de Huelva y el Instituto Nacional de Investigación Agraria y Veterinaria de Portugal ha dado voz a cada uno de esos emblemas andaluces para que cuenten a sus amos qué les falta y qué necesitan y así poner remedio a esos achaques de forma eficaz y eficiente.

En agricultura, se hace imprescindible conocer el estado de la planta para intervenir lo más rápido posible ante cualquier deficiencia y que no quede alterado el fruto. En un artículo publicado en la revista Biosystems Engineering, los investigadores proponen un sistema que ofrece en una sola imagen digital la información necesaria para que los agricultores conozcan el estado de cada uno de los árboles de su olivar. Así, pueden intervenir de una manera más dinámica y con menor coste en la fertilización individualizada.

El investigador de la Universidad de Huelva Miguel Noguera, autor del artículo.

De esta forma, no habrá que tomar muestras de campo, enviarlas a laboratorio y esperar los resultados. “Por un lado, la toma de datos siempre es aleatoria y el estado de un árbol no implica que sea el de todo el cultivo. Por otro, los tiempos se reducen considerablemente, algo fundamental para una intervención inmediata”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Huelva Miguel Noguera, autor del artículo.

Así, un dron sobrevuela el campo equipado con una cámara que establece los distintos espectros de luz que emanan del olivo. Los datos son tratados por un algoritmo basado en redes neuronales artificiales, una estructura de inteligencia artificial que diferencia automáticamente distintas situaciones a partir de una gran cantidad de datos. Estas redes asimilan la información que les llega y crean nuevo conocimiento a partir de ella. De esta forma, son capaces de hacer estimaciones del estado nutricional de los olivos en el momento del muestreo. La información toma forma de imagen en la que el agricultor puede observar claramente qué individuos necesitan una intervención.

Los ensayos se han realizado con dos variedades de olivo (Arbequina y Arbosana) en una finca ubicada en Elvas, del distrito de Portalegre del Alentejo portugués con un total de 2116 árboles. Los expertos plantean aumentar las localizaciones para nuevos estudios y confirmar sus resultados.

En el interior del olivo desde el aire

Los trabajos de análisis en el campo son costosos, arduos y tardan demasiado tiempo en obtenerse. Los agricultores que quieran conocer el estado de sus árboles, deberán contratar a empresas expertas que tomarán una muestra química aleatoria de las plantas, las analizarán y ofrecerán los resultados tras un tiempo, a veces, demasiado prolongado. Tras esto, incluirán los aportes de nutrientes necesarios a toda la finca. Pero esto, puede que no sea lo correcto, ya que cada ejemplar cuenta con unas necesidades específicas. Realizar análisis de todo el cultivo sería demasiado caro, de ahí que se haga necesario buscar alternativas que ofrezcan información asequible, rápida e individualizada.

El sistema ofrece una representación proyectada ortogonal del terreno en forma de una sola foto, llamada ortomosaico.

Así, el sistema propuesto por los expertos consiste en un dron equipado con geolocalización y cámaras que toman imágenes multiespectrales en 5 bandas diferentes. Es decir, toma fotos con distintas longitudes de ondas de la luz, percibiendo lo que el ojo humano no puede captar. Son registradas en una aplicación y ofrece una representación proyectada ortogonal del terreno en forma de una sola foto, llamada ortomosaico. La imagen que se obtiene diferencia los elementos en cuanto altitud, distinguiendo el suelo, tomando sólo información de los olivos y marcando los déficits de nitrógeno, fósforo o potasio de cada parcela. Así, el agricultor actuará exclusivamente en las zonas donde sea necesaria la fertilización añadida.

La información, el conocimiento y la comunicación entre el cultivo y el agricultor se hace así más fluida y exacta. El árbol acabará, de forma más económica y eficaz, con sus achaques y gritos regalando a su dueño, agradecido, una cosecha mejor.

Más información: Desarrollan un sistema que mide la cantidad de abono necesaria de cada olivo