Un doble para el campo: así funciona el gemelo digital que aconseja cuándo regar

Cuando el trigo asoma verde entre los surcos, el agricultor se enfrenta a una de las decisiones más importantes de la campaña: cuándo y cuánto regar. Demasiado pronto o mucho y el agua se desperdicia, demasiado tarde o poco y la planta sufre. La experiencia, un vistazo al cielo y al pronóstico del tiempo han guiado hasta ahora ese equilibrio. Pero hoy, en un paisaje marcado por sequías recurrentes y restricciones hídricas, cada gota importa más que nunca.

¿Y si le dijeran al responsable de la explotación que puede consultar desde el móvil, una tableta o el ordenador una plataforma que muestra a diario la evolución de la parcela? Ese es el objetivo de AquaCrop-IoT, una herramienta desarrollada por un grupo de investigación del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba y del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) para ofrecer un gemelo digital del cultivo, una copia virtual que reproduce en tiempo real lo que ocurre en la planta y transforma esa información en recomendaciones precisas de riego.

El equipo formado por el grupo de investigación del Departamento de Agronomía de la UCO y del Instituto de Agricultura Sostenible.

A través de una aplicación web, accesible desde cualquier dispositivo con navegador, se facilitan imágenes actualizadas del campo, gráficos de la cubierta vegetal -la superficie de suelo que queda bajo las hojas del cultivo-, previsiones meteorológicas, el estrés hídrico estimado y la cantidad de agua recomendada para ese día. Es decir, una traducción clara y visual de lo que está ocurriendo en el terreno y lo que pasaría si se riega más, menos o en otro momento.

¿Cómo se consigue el gemelo digital?

Según explican en un artículo publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture, lo que el agricultor ve de manera sencilla en la interfaz es el resultado de un complejo proceso tecnológico que combina varias fuentes de datos:

• Una cámara convencional, similar a la de cualquier smartphone, toma cada día una imagen en color del cultivo. A partir de esa foto, el sistema calcula la cubierta vegetal y detecta si la planta crece como se espera.
  
• Una estación meteorológica equipada con doce sensores registra variables del clima como temperatura, radiación, humedad, viento o precipitación.
  
• Datos históricos y pronósticos de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET).

Todo esto se integra en AquaCrop, un modelo matemático desarrollado por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) que simula cómo responde un cultivo al agua disponible. Aunque es una referencia internacional desde hace 15 años para planificar estrategias de riego, no está pensada para reaccionar automáticamente a lo que ocurre en el campo. “AquaCrop es una simplificación, no reproduce todos los procesos reales, como plagas o enfermedades. Gracias a nuestra conexión con sensores, la realidad del cultivo corrige el modelo”, destaca a la Fundación Descubre la investigadora del IAS-CSIC Margarita García-Vila, una de las autoras del estudio.

Los sensores miden la radiación solar, temperatura, precipitación o dirección del viento.

De esta forma, si el crecimiento real es más lento o rápido por factores que el modelo no tiene en cuenta, la plataforma ajusta sus cálculos y el gemelo se actualiza. “Conectamos el mundo real con el virtual y simulamos: para los próximos 15 días, utilizando las predicciones meteorológicas, y hasta la cosecha del cultivo, con datos históricos, que es lo más probable que pase en el cultivo y en base a eso estimamos la mejor forma de aplicar el riego”, matiza el investigador de la UCO Francisco Puig, coautor del estudio.

Los expertos probaron AquaCrop-IoT en una finca comercial de trigo duro en la campiña cordobesa, durante un año especialmente seco. Mientras la simulación original del modelo sugería cuatro riegos con una lámina total de 64,8 milímetros, la versión cordobesa detectó un retraso real en la emergencia del cultivo, ajustó el cálculo y lo redujo a tres, con 44,1 milímetros. El resultado, un ahorro del 32 % del agua recomendada, sin afectar al rendimiento final.

Una herramienta asequible y ampliable

Para salvar problemas de conectividad habituales en zonas rurales, la herramienta emplea la computación en el borde (edge computing), una tecnología que procesa los datos directamente en la finca, sin depender de conexión continua a internet. Otra ventaja es su coste. “Los dispositivos empleados supusieron unos 150 euros por cámara y menos de 200 euros por servidor, lo que facilitaría su instalación en explotaciones medianas”, exponen los investigadores.

Aunque se probó en trigo, podría aplicarse a otros cultivos herbáceos como maíz, algodón u hortalizas, y también incorporar nuevas fuentes de datos, como sensores de humedad del suelo o incluso imágenes captadas por drones. De momento trabajan para integrar la herramienta con aplicaciones móviles, de forma que el agricultor tome directamente la foto con su smartphone y sirva para actualizar el gemelo digital, sin necesidad de cámaras fijas.

Los dispositivos instalados en el campo son sencillos y de bajo coste.

A diferencia de otros sistemas, AquaCrop-IoT no activa riegos ni programa válvulas; es el gestor de la finca quien mantiene el control total, pero con un aliado que observa, interpreta y anticipa. “La revolución tecnológica ha llegado también al campo. Existen sensores que generan muchos datos, pero habitualmente se envían a plataformas sin interacción. Los nuestros se integran en una herramienta muy útil e intuitiva para facilitar la toma de decisiones”, señala el investigador de la UCO Juan Antonio Rodríguez-Díaz, también coautor del estudio.

En un escenario de escasez hídrica donde cada litro cuenta, la propuesta de estos científicos cordobeses dibuja un futuro del regadío con dos caras: la del cultivo real y la de su doble digital, que aprende de él para orientar decisiones más eficientes. 

Más información en #CienciaDirecta: Crean una plataforma inteligente que estima el riego diario y ahorra un 32% de agua