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La Generalitat financia el desarrollo de un modelo predictivo para optimizar el uso de fitosanitarios y fertilizantes en el cultivo del arroz
- La Cooperativa Unión Cristiana de Sueca coordina este proyecto, en el que participan el IVIA, la Universitat de València y la Universitat Politècnica
- El sistema procesará las imágenes de satélite y dron y avisará del momento idóneo para aplicar tanto el abono como tratamientos contra el hongo Pyricularia oryzae
La Generalitat Valenciana, a través de la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo, que dirige Nuria Montes, financia el desarrollo de un novedoso sistema predictivo para optimizar la aplicación de productos fitosanitarios y fertilizantes en el cultivo del arroz a través del uso de imágenes de satélite y drones.
Este proyecto estratégico, bautizado como ‘Detectoryza’, supone, en la práctica, la incorporación de tecnologías de vanguardia en el proceso productivo con el fin de minimizar su impacto sobre el medio ambiente y reducir los costes de producción.
La Cooperativa Valenciana Unió Cristiana de Sueca (Uniana), con el apoyo técnico de la Cooperatives Agro-alimentàries de la Comunitat Valenciana, coordina esta iniciativa, en la que participan la Universitat de València, la Universitat Politècnica y el Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA). El proyecto cuenta a su vez el respaldo de la AVI y financiación de la Unión Europea en el marco del programa Comunitat Valenciana FEDER para el periodo 2021-2027.
El objetivo de ‘Detectoryza’ es controlar el hongo causante de la piriculariosis, la principal enfermedad del arroz, antes de que alcance la fase epidémica, mediante tratamientos focalizados a partir de los datos obtenidos a través de sistemas avanzados de teledetección.
De este modo, el uso de drones y de imágenes tomadas por satélite pretende dotar a los agricultores y agricultoras de herramientas más precisas para detectar de forma precoz los síntomas del hongo Pycularia orzyae y optimizar así las dosis de fitosanitarios.
En la actualidad, la presencia de este patógeno se combate mediante tratamientos fungicidas generalizados en función de la percepción visual del agricultor, lo que puede desembocar en la administración innecesaria de estos productos, con consiguiente impacto económico y medio ambiental.
‘Detectoryza’ permitirá optimizar los tratamientos para el control de este hongo, limitando las intervenciones a los momentos idóneos, de acuerdo con las características del cultivo, las variables climáticas y la biología del patógeno.
Además, también se explorará un nuevo método de fertilización, que evite los riesgos ambientales derivados de la sobreaplicación de abonos. Se trata de un sistema alternativo al tradicional, que busca conocer en todo momento el estado nutricional de las plantas a través de los datos observados por satélite para ajustar la aportación de nitrógeno a las necesidades reales del cultivo. Con este fin, se realizarán ensayos con diferentes porcentajes de abono, así como con inhibidores de la urea para optimizar así la aportación de nutrientes.
Algoritmo de inteligencia artificial
El proyecto culminará con el desarrollo de un sistema completo y calificado de alertas que gestionará la propia cooperativa Uniana, basado en algoritmos de inteligencia artificial, que procesará y analizará los datos recogidos por satélites y drones dotados de cámaras térmicas.
El equipo de especialistas que colaboran en la iniciativa ya ha completado la recopilación de datos de dos campañas productivas y, en la actualidad, se están analizando para determinar los rendimientos y desarrollar el modelo. Desde el inicio se está trabajando en el algoritmo predictivo a partir de imágenes para mejorar la detección y control del hongo, mientras se realiza el seguimiento de esporas y del cultivo sobre el terreno para adecuar el proceso de fertilización.
En la práctica, ‘Detectoryza’ supondrá un paso adelante en la evolución e implantación de las aplicaciones de monitorización agrícola en el cultivo del arroz, incluso después de que finalice proyecto, lo que permitirá avanzar en agricultura de precisión. De hecho, las entidades participantes se comprometen a ofrecer formación a las y los agricultores que así lo deseen, además de proporcionar avisos a las explotaciones interesadas, que en este caso serán a cargo de la Cooperativa Unió Cristiana de Sueca.
Colaboración del sistema de innovación
Precisamente esta organización agrícola ha puesto a disposición de la iniciativa las parcelas donde se están llevando a cabo los ensayos, al tiempo que colabora de forma activa en el diseño y seguimiento de los experimentos, la recopilación de datos y el control de calidad de las cosechas. Cuenta con el apoyo de los departamentos de Física y de Producción Vegetal de la Universitat Politècnica de València (UPV), se encargan del diseño de las estrategias de fertilización y el control de las malas hierbas en el cultivo del arroz.
El análisis e interpretación de las imágenes obtenidas y la implementación de los modelos predictivos para identificar la presencia del hongo están siendo desarrollados por el Laboratorio de Procesado de Imágenes de la Universitat de València (UV), mientras que el Departamento del Arroz y la Unidad de Micología del IVIA colabora el seguimiento periódico de la enfermedad y la cuantificación de los síntomas, entre otras actuaciones.
El proyecto se alinea con las conclusiones del comité de especialistas en Agroalimentación, que ha impulsado la AVI, donde se propone el desarrollo de innovaciones que impulsen la agricultura de precisión mediante tecnologías de predicción y control de la producción. Asimismo, se encuadra en los ejes principales de la Estrategia Especialización Inteligente de la Comunitat Valenciana, S3, que coordina la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo.
