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Tecnología

Llegan imágenes desde el cielo para la agricultura

Sensores instalados en satélites y en aviones captan informaciones utilizadas en análisis de suelos y en estimaciones de cosechas agrícolas

JANSLE ROCHA / UNICAMP En la imagen obtenida desde un avión, el azul es el área con una gran biomasa, el verde representa poca y el amarillo, un intermedio. El rojo representa al sueloJANSLE ROCHA / UNICAMP

Los productores de caña de azúcar ya pueden dejar de lado el antiguo problema concerniente a la dificultad para estimar con precisión los números de la cosecha. La solución se encuentra en una nueva metodología desarrollada por los investigadores del Grupo de Estudios en Geoprocesamiento de la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad Estadual de Campinas (Unicamp). Con imágenes digitales captadas por sensores instalados en aviones y satélites, los investigadores ponen a disposición de los agricultores un sistema que permite prever, con una antelación de entre cuatro y cinco meses, el tonelaje de la producción de caña en una determinada área.

Con la coordinación del profesor Jansle Vieira Rocha, el grupo logró un hecho inédito al utilizar las imágenes de satélite para calcular la variabilidad de la biomasa en el cultivo de caña. La metodología empleada se encuentra en fase de patentamiento por parte de la Unicamp. Una prueba preliminar realizada en el ingenio São João Açúcar e Álcool, de Araras (São Paulo), que brindó apoyo de campo al proyecto, mostró que con la ayuda de las imágenes de satélite los errores de evaluación de biomasa cayeron de un 15% a un 2% en algunas áreas. Para el sector de azúcar y alcohol, esto representa un gran avance. La producción de caña de este ingenio fue de casi 3 millones de toneladas en la zafra 2000-2001.

Un error de un 15% en ese total corresponde a 450 mil toneladas. Como los productores generalmente negocian en marzo el azúcar que será producido a partir de diciembre, no importando si sonen exceso o en defecto, los errores en las previsiones de la zafra siempre acarrean pérdidas. El proyecto, que contó con la asociación de dos investigadores del Centro de Enseñanza e Investigaciones en Agricultura de la Unicamp (Cepagri), Rubens Augusto Camargo Lamparelli y Jurandir Zullo Júnior, fue premiado al final del año pasado en el marco de un evento en el que fueron presentados más de 150 trabajos de todo el mundo: la Third International Conference on Geospatial Information in Agriculture and Forestry, realizada en la ciudad de Denver, Estados Unidos.

Otro estudio brasileño también premiado en el mismo evento, coordinado por José Alexandre Demattê, del Departamento de Suelos y Nutrición de Plantas de la Escuela Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) de la Universidad de São Paulo (USP), con participación de Marcos Nanni, de la Universidad Estadual de Maringá (UEM), mostró el potencial del monitoreo remoto aplicado a la estimación de los componentes del suelo. Las imágenes de satélite fueron utilizadas para mapear la variabilidad de la composición de la tierra, evaluar sus componentes y servir de guía para el agricultor, indicando las áreas en las cuales deben ser colectadas las muestras para el relevamiento de los suelos y para los análisis de laboratorio.

Cálculos precisos
En el estudio de los investigadores de la Unicamp, el objetivo inicial era puramente académico – comparar tres diferentes métodos para medir la biomasa en plantaciones de caña: por radiometría (con sensor instalado en tierra), videografía multiespectral (a bordo de aviones o helicópteros) e imágenes de satélites. El radiómetro permite efectuar medidas muy precisas, pero su alcance, 17 x 17 cm., no permite realizar mediciones en áreas extensas. Las imágenes aéreas brindan una visión panorámica y al mismo tiempo detallada – cada punto de la imagen (pixel) corresponde a un área de 25 x 25 cm -, pero el costo de la operación es elevado.

En tanto, las imágenes orbitales, como las del Landsat 7, utilizadas en el proyecto, que tienen pixeles de 30 x 30 m, dificultan la visualización de los detalles, pero tienen la ventaja de abarcar imágenes de áreas muy extensas, de 185 x 185 km. “Con 19 imágenes podemos mapear todo el estado de São Paulo”, dice el investigador. El costo es aún relativamente alto: 1.200,00 reales por imagen. “Pero la tendencia indica que el precio podría caer en los próximos años, con el lanzamiento de nuevos satélites”, dice Rocha. “Además, las imágenes pueden ser adquiridas mediante un sistema de cooperativa, lo que viabiliza el uso por parte de los pequeños agricultores.”

Pero al mapear el área de 36 hectáreas de caña cedida para la investigación por el ingenio São João en busca de correlaciones entre los tres sistemas de medición, los investigadores rápidamente percibieron que los mapas generados tenían una aplicación inmediata. Éstos podrían ser usados como guías para los supervisores de campo – los técnicos de los ingenios encargados de efectuar las estimaciones de producción. Actualmente, los supervisores recorren en automóvil las carreteras que corren junto a las extensas áreas plantadas observando el estado general de la plantación y, con base en esa experiencia, estiman cuál será la producción de dicha área.

“Ellos tienen mucha experiencia en ese trabajo y son capaces de efectuar buenas estimativas”, afirma Rocha. “El problema es que éstos evalúan apenas aquello que pueden ver, es decir, la caña que está en la periferia, pero la productividad en las plantaciones suele ser bastante heterogénea”. Mientras que algunas áreas producen 95 toneladas por hectárea, otras producen tan solo 50 toneladas por hectárea.

Esa variabilidad obedece a diversos motivos – diferentes tipos de suelo, problemas de fertilidad, ataque de plagas, hierba invasoras, problemas con el exceso de agua – y muchas veces puede ser observada solamente en una visión aérea, o en una imagen de satélite, en las cuales las manchas más claras, o amarillas, muestran áreas de menor productividad, y las más oscuras, o rojas, muestran áreas más productivas. “Con ese mapa en manos y la ayuda de un GPS (Sistema de Posicionamiento Global), los supervisores de campo estarán en condiciones de identificar las áreas más y menos productivas y, con base en esto, seleccionarán los locales que deben ser analizados de cerca”, dice el investigador.

Las estimativas más precisas son importantes para evitar la repetición de los problemas afrontados por el sector como consecuencia de la previsión incorrecta de la zafra del año pasado. “Teníamos una estimación de que la producción en la región centro-sur del país sería de 220 millones de toneladas, pero al comienzo de diciembre, antes del final de las zafras, la producción ya sumaba 232 millones de toneladas”, afirma João Martins, gerente agrícola del ingenio São João.

“Esos 12 millones de toneladas de caña de más serán absorbidos por la producción de alcohol, generando un excedente de 1,10 millones de metros cúbicos, lo que debe hacer que el precio del producto caiga bastante en el mercado”, dice Martins. En una situación inversa, si la previsión fuera un 10% inferior a la zafra, el problema sería aún peor. “Podríamos tener una caída del precio del azúcar al momento de la negociación y pérdidas seguras a la hora de la entrega”, afirma.

Transferencia de tecnología
Los investigadores de la Unicamp recibieron muchos llamadas telefónicos de empresarios del sector interesados en la nueva metodología. El grupo ya está preparado para atender la demanda, y la transferencia de la nueva técnica se efectuaría en dos años. “Durante el primer año vamos a producir mapas y promover cursos para que los técnicos aprendan a interpretar las imágenes. En el segundo, vamos a implementar los software y supervisar el trabajo en los ingenios”, dice Rocha. Las empresas deberán hacerse cargo de los costos de las imágenes, de la capacitación del personal y de la prestación de servicios. Y el ingenio São João no piensa quedarse afuera.

El año que viene, los investigadores expandirán el área de estudio, cubriendo completamente las 40.300 hectáreas del ingenio. El proyecto de investigación termina en abril, pero para los investigadores éste ha sido apenas el comienzo. “Partimos de un único auxilio a la investigación y abrimos un campo enorme de trabajo”, dice el investigador. Actualmente, siete alumnos se dedican a las investigaciones sobre temas relacionados con la variabilidad en la producción de la caña de azúcar – son dos doctorandos, tres maestrandos y dos alumnos de iniciación científica.

Uso planificado
Otro trabajo que también tiene un amplio campo de acción en la agricultura es el del profesor Demattê, del Departamento de Suelos y Nutrición de Plantas de la Esalq. Con la ayuda de un sensor instalado en el laboratorio e imágenes de satélite, Demattê construye las bases de una tecnología para auxiliar en el mapeamiento y la evaluación de los suelos. Los mapas de los suelos constituyen informaciones importantes para la agricultura de precisión, que tiene como principales objetivos el aumento de la productividad y la preservación del medio ambiente.

“El conocimiento de las características del suelo es la base para cualquier planificación del uso de la tierra”, dice el investigador. “Pero en Brasil tenemos una carencia muy grande de mapas más detallados.”El uso de sensores en estudios de caracterización de suelos no es una novedad. Las investigaciones empezaron durante la década del 70, pero solamente a partir de la década siguiente, con la evolución de los sensores y el uso diseminado del GPS, éstas cobraron impulso. “Los resultados de las investigaciones, cuando están relacionadas con la cuantificación de los atributos de los suelos, estaban en desarrollo, pero actualmente estamos retomando esos trabajos para rever la base y avanzar, como apoyo a la agricultura de precisión”, explica Demattê.

Desde 1995, junto a alumnos de iniciación científica, maestría y doctorado, Demattê desarrolla investigaciones básicas en dicha área. “Nuestra propuesta consiste en aliar a la metodología tradicional una nueva forma de estudiar el suelo, a través de su energía electromagnética reflejada. El uso de sensores en la agricultura es un proceso en constante desarrollo”.

Energía reflejada
Los primeros pasos mostraron que el análisis de suelos con el uso de sensores es capaz no solamente de diferenciar tipos de suelos, sino también de cuantificar diversos componentes, como arcilla, hierro, titanita, silte y material orgánico. En esta etapa del estudio, el investigador utilizó un espectrorradiómetro IRIS instalado en el laboratorio. Las muestras de suelo son expuestas a una fuente de luz halógena y el sensor capta la energía que refleja en las diferentes longitudes de onda. Estas informaciones son registradas como curvas de reflectancia, que indican las diversas características del suelo, permitiendo su identificación y discriminación.

A medida que los resultados avanzaban, Demattê empezó a cuantificar los elementos del suelo. El estudio de la reflectancia fue realizado simultáneamente con los análisis químicos en laboratorio, con metodologías tradicionales, que sirvieron como base de comparación. La etapa siguiente consistió en usar el monitoreo para mapear un área de 198 hectáreas en el municipio de Rafard, en la región de Piracicaba. Con la ayuda de un GPS, fueron marcados los puntos de muestreo, uno por hectárea. En cada punto se colectaron dos muestras, en profundidades de 0 a 20 cm y de 80 a 100 cm. Las 396 muestras obtenidas fueron analizadas en el sensor del laboratorio.

“Procuramos seguir una rutina ya establecida entre los agricultores. Ellos traen sus muestras al laboratorio y éstas son analizadas de acuerdo al método tradicional. Lo que nosotros hicimos fue usar otro método, también físico, pero basado en informaciones obtenidas por sensores sin que haya contacto con la muestra de tierra”, explica el investigador. Las informaciones espectrales de esas muestras fueron entonces comparadas con los resultados de los análisis químicos. “Pudimos observar altísimas correlaciones entre los dos métodos para determinar, principalmente, arcilla, arena, hierro, materia orgánica e incluso CIC (capacidad de intercambio de cationes).”

Solamente a partir de este punto, Demattê empezó a usar las imágenes de satélite. Las informaciones de reflectancia por la imagen de satélite del local de la colecta de las muestras fueron comparadas con las obtenidas en análisis de laboratorio tradicionales. “También obtuvimos buenas correlaciones, principalmente para arcillay hierro. Esto demostró que existe un potencial enorme en el uso de sensores instalados en laboratorio y otras plataformas para el estudio de suelo”, dice el investigador.

Pero el objetivo, por lo menos a corto plazo, no es reemplazar a los análisis tradicionales. La idea es que los mapas obtenidos a partir de imágenes sean utilizados como un instrumento para orientar a los agricultores en la identificación de los tipos de suelos y sus características físicas y químicas, auxiliándolos en la elección de los puntos más adecuados para colectar las muestras para el análisis tradicional de relevamiento y fertilidad.

Detalle del suelo
Actualmente, la elección de locales para la colecta de muestras de tierra se realiza con base en las diferencias de colores, relieve o tipo de cultivo. “Los agricultores pueden estar gastando más dinero en laboratorio e insumos porque no han colectado muestras en los lugares ciertos para fines de fertilidad, es decir, pueden estar usando abono en exceso o aplicando menos que lo necesario, en fin, pueden estar perdiendo en productividad y degradando el medio ambiente”, subraya Demattê. Otra ventaja del mapeo más detallado del suelo es que el mismo permite identificar áreas con alto riesgo de erosión.

Sabiendo esto, los agricultores pueden realizar un manejo adecuado del suelo y evitar la pérdida de áreas productivas. Por ahora, los estudios que involucran el monitoreo remoto no permiten efectuar recomendaciones para fines de fertilidad, es decir, para identificar los nutrientes presentes en el suelo. Pero al identificar diferencias físicas y algunas químicas, auxilian en el manejo y en la planificación racional del suelo, transformándose en una herramienta moderna y avanzada para la agricultura.

LOS PROYECTOS
Monitoreo Remoto Aplicado al Mapeo de la Variabilidad Espacial de la Productividad de la Caña de Azúcar para Agricultura de Precisión
Modalidad
Línea regular de auxilio a la investigación
Coordinador
Jansle Vieira Rocha – Flagri/Unicamp
Inversión
R$ 83.339,61 y US$ 13.837,00

Evaluación de Datos Radiométricos Obtenidos en los Niveles Terrestre y Orbital en la Caracterización y el Mapeo de Suelos
Modalidad
Línea regular de auxilio a la investigación
Coordinador
José Alexandre Demattê – Esalq/USP
Inversión
R$ 28.145,75 y US$ 8.098,00

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