La Cátedra Corteva presenta en FIMA los últimos avances en agricultura de precisión

La Cátedra Corteva en Agricultura Digital y Sostenibilidad, iniciativa de la Universidad de Sevilla y Corteva Agriscience, trasladó en FIMA 2024 los últimos avances relacionados con la agricultura de precisión y su potencial, más allá del manejo, a través de la presentación de una serie de proyectos de innovación y casos de uso.

La transformación digital de la agricultura depende en buena medida de la transferencia de conocimiento. En este ámbito, una de las iniciativas más destacadas en España es la Cátedra Corteva en Agricultura Digital y Sostenibilidad. FIMA 2024 fue el marco elegido para actualizar la información relacionada con algunos de los proyectos más interesantes que se desarrollan en la actualidad, vinculados a la agricultura de precisión y las nuevas tecnologías.

La jornada organizada por la Cátedra Corteva comenzó con una presentación a cargo de su coordinadora, Manuela Díaz, que dio paso a la primera charla protagonizada por el Aragón Digital Innovation Hub, un proyecto de ámbito europeo que se encarga de impulsar trabajos como el GRAPEVINE. Este proyecto tiene como objetivo la predicción y el control de plagas y enfermedades en viñedo, gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Big Data.

José Ramón Freire, director general de Bio-e, presentó los objetivos de la Asociación Española del Bioetanol. La bioeconomía, la producción de biocomubustibles, proteína (piensos) y biomateriales son las principales líneas de trabajo en el concepto actual de biorrefinería. Una "reindustrialización rural" que puede suponer un nuevo impulso para revitalizar la economía de estas zonas rurales, mediante la utilización de materias primas agrarias y residuos. Freire aludió a que para que este tipo de industria encuentre su hueco -tras los proyectos que se intentaron llevar a cabo a principios del siglo XXI- es preciso "crear la demada suficiente y cercana de este tipo de biocombustibles". 

El objetivo del Grupo Operativo DS4Canola es avanzar en el cultivo de colza de primavera en la zona del Valle del Guadalquivir, una alternativa "bastante técnica pero que a la vez resulta muy interesante por su encaje en la rotación", afirmó Jorge Martínez Guanter, Digital Agronomy Manager en Corteva. Entre otras ventajas agronómicas, cabe resaltar su adaptación a los secanos de esta zona de Andalucía por sus bajas necesidades hídricas, pese a que la humedad del suelo en el momento de la siembra resulta "un factor crítico".

Martínez Guanter desgranó los principales objetivos y resultados del proyecto DS4Canola, después de su primer año de desarrollo, entre los que destaca la "digitalización del cultivo". Gracias a la utilización de imágenes por satélite y otras tecnologías, el proyecto pone especial atención al manejo del cultivo -siembra, sanidad y fertilización- y su trazabilidad desde el origen a la industria extractora, facilitando al consumidor el acceso a esta información.

Jacob Carballido, Innovation Head en Agrosap, fue el encargado de explicar los avances del proyecto europeo POSHMyCo, cuyo objetivo es mitigar la presencia de Fusarium en cereal, mediante predicción temprana y la generación de mapas de tratamiento. Por otro lado, se pretende establecer una planificación de rutas para efectuar una Cosecha Selectiva (SH) y una predicción de micotoxinas en el grano para derivarlo a la producción de bioetanol, alimentación aninal y humana en función de la calidad de cosecha.

Por su parte, Manuel Pérez Ruiz, Catedrático de la Universidad de Sevilla, habló sobre el valor del trabajo colaborativo integrado en el proyecto GO DronFruit. En este caso, se trató de estimar el rendimiento de cítricos utilizando tecnología machine learning e Inteligencia Artificial, a través de vuelos de drones con el fin de generar un modelo capaz de estimar el calibre de los frutos y el aforo de cosecha. Una solución a un problema real que tienen que afrontar las cooperativas que operan en este mercado. El sistema obtuvo un error de estimación de cosecha del 1,5% por el 7,8% del aforador de la cooperativa objeto del estudio.

La segunda fase de este proyecto -GO DronFruit II- se ha centrado en el desarrollo y validación de un modelo para la predicción de enfermedades en cítricos. Tras un año de trabajo en la detección de Phytophthora, "se han obtenido porcentajes muy altos de identificación de la enfermedad, lo que hace pensar en que podamos extender el uso en campo, no solo de esta tecnología, de forma habitual a través de técnicos expertos", concluyó Pérez Ruiz.