Investigadores andaluces desarrollan 'AquaCrop-IoT', plataforma inteligente que estima el riego diario y ahorra un 32% de agua
Este proyecto, publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture bajo el título 'AquaCrop-IoT: A smart irrigation platform integrating real-time images and weather forecasting', combina imágenes del terreno, datos meteorológicos y modelos matemáticos para ajustar las necesidades hídricas en tiempo real; la herramienta probada en una finca de trigo en la campiña cordobesa permitió reducir el volumen de agua recomendado en un 32% sin afectar al rendimiento, demostrando eficacia en el riego inteligente, escalabilidad y adaptabilidad a otros cultivos, informaron en una nota de prensa fuentes de la Junta de Andalucía.
Integración de sensores, cámaras y modelos digitales
'AquaCrop-IoT' se basa en el concepto de gemelo digital, una réplica virtual de la parcela que reproduce su estado real y permite tomar decisiones de riego más eficientes. Funciona como “una copia digital que muestra al agricultor cómo evoluciona el cultivo, cuánta agua consume y qué efectos tendría regar más o menos en los próximos días”. El proyecto parte del modelo de simulación 'AquaCrop', desarrollado por la FAO para estimar la respuesta de los cultivos al agua disponible, pero amplía su funcionalidad mediante integración con sensores y cámaras, automatizando los cálculos y adaptándolos a la evolución diaria de la cosecha. Como explica Margarita García-Vila, investigadora del IAS-CSIC y coautora del estudio, “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”.
En la práctica, una cámara convencional toma una imagen diaria de la parcela y calcula automáticamente la cubierta vegetal —indicador del crecimiento y la transpiración de las plantas—. Si detecta que el desarrollo se ralentiza por estrés, plagas o déficit nutricional, la plataforma ajusta las recomendaciones para evitar riegos innecesarios. Asimismo, una estación meteorológica con doce sensores mide radiación solar, temperatura, humedad, precipitación, velocidad y dirección del viento; todos esos datos, junto con históricos y pronósticos de AEMET, alimentan el modelo 'AquaCrop' y conforman el gemelo digital de la parcela.
Reducción de agua y optimización del riego
Para asegurar la operatividad sin depender de conexión continua a internet, 'AquaCrop-IoT' utiliza computación en el borde (edge computing), procesando los datos directamente en la finca y volcándolos en una aplicación web accesible desde cualquier dispositivo. Francisco Puig, investigador de la UCO y coautor del estudio, destaca que “los agricultores consultan las predicciones climáticas porque aportan información útil para gestionar su finca. Nuestra plataforma le suma una simulación de la evolución, si tendrá problemas de estrés o el riego recomendado, reduciendo la cantidad de agua y energía empleados”.
Durante un ensayo en un cultivo de trigo duro sembrado en enero de 2023 en Córdoba, en un año especialmente seco, 'AquaCrop-IoT' corrigió la predicción del modelo al detectar que la emergencia se había retrasado respecto a lo previsto, ajustando el calendario de riego y reduciendo el volumen aplicado sin afectar el desarrollo de la campaña. Mientras la simulación estándar habría recomendado cuatro riegos con un total de 64,8 mm, la versión cordobesa propuso tres riegos con 44,1 mm, logrando un ahorro del 32% de agua.
Adaptabilidad, bajo coste y expansión tecnológica
Aunque se probó con trigo, la plataforma puede aplicarse a otros cultivos herbáceos, como maíz u hortalizas, y su implementación es económica: “los dispositivos empleados supusieron unos 150 euros por cámara y menos de 200 euros por servidor, lo que facilitaría su instalación en explotaciones medianas”, indican los investigadores. El sistema está abierto a incorporar nuevas fuentes de datos, como sensores de humedad o imágenes de drones, y se trabaja en su integración con aplicaciones móviles que permitan al agricultor tomar fotos desde el teléfono para calibrar automáticamente la evolución del cultivo.
Juan Antonio Rodríguez-Díaz, investigador de la UCO y coautor del estudio, subraya que “la revolución tecnológica ha llegado también al campo. Existen sensores que generan muchos datos, pero se envían a plataformas sin interacción. Los nuestros se integran en una herramienta útil e intuitiva para facilitar la toma de decisiones”, destacando la utilidad práctica y la innovación aplicada en agricultura de precisión y eficiencia hídrica.
