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H2020

PCT — Resultado resumido

Project ID: 666534
Financiado con arreglo a: H2020-EU.2.1.1.
H2020-EU.2.3.1.
País: Hungría
Dominio: Alimentos y recursos naturales

Un «chequeo de salud» para granjas que le planta cara a las enfermedades de los cultivos

Un sistema de diagnóstico y recopilación de información agrícola combina datos climáticos y de los cultivos, así como información sobre plagas, para alertar a los agricultores sobre enfermedades vegetales y otros problemas que pueden causar daños en los cultivos.
Un «chequeo de salud» para granjas que le planta cara a las enfermedades de los cultivos
Hasta el 60 % de las pérdidas de rendimiento en la agricultura se debe a enfermedades vegetales. Su efecto sobre las explotaciones individuales puede ser devastador y pueden acabar con toda la cosecha si no se detectan a tiempo.

Los científicos del proyecto financiado con fondos europeos PCT han desarrollado un sistema de asesoramiento, diagnóstico e información agrícola consistente en dispositivos de medición instalados en zonas cultivadas. Un conjunto de sensores recopila datos sobre el lugar, el suelo, el estado de las hojas y las condiciones meteorológicas locales, así como sobre la presencia de plagas y otros patógenos, y los contrasta con una base de datos de enfermedades específicas de plantas.

El «chequeo de salud» exhaustivo a distancia, basado en el seguimiento sobre el terreno, ofrece a los agricultores información precisa sobre el riesgo de enfermedades, actúa como sistema de alerta temprana y elabora recomendaciones sobre cómo actuar para evitar la enfermedad.

«Fumigas solo si debes hacerlo», dice Csaba Arendas, director general de QuantisLabs en Budapest, Hungría, la empresa que desarrolló PCT. En Europa, un agricultor fumiga un huerto de manzanos una media de quince veces durante la temporada de cultivo, de marzo a agosto. En el caso de las uvas, la media es de siete veces. «Si utilizas menos sustancias [químicas], también se reduce el coste de producción, por lo que la sincronización es esencial», afirma el señor Arendas.

Los cálculos de la superficie de las hojas de PCT ayudan a determinar de forma precisa la cantidad de producto de fumigación necesario y evitan una aplicación excesiva. «En el caso de los viñedos, puedes evitar una o dos fumigaciones», explica, lo cual reduce las pérdidas de rendimiento en un 30 % y permite reducir el uso de plaguicidas en torno a un 20 %.

Conjunto de sensores

Un conjunto de sensores se fija en una unidad central del tamaño de un ordenador portátil unida a un mástil, fácil de transportar y que se puede instalar en un campo de cultivo sin necesidad de habilidades especiales. El modelo estándar de PCT incluye cerca de una docena de sensores que miden la humedad del aire, las precipitaciones y la temperatura, la humedad y temperatura del suelo; además, dispone de sensores foliares y del dosel vegetal, y detectores de plagas y esporas que cuentan los patógenos de las plantas, incluyendo hongos.

«La tasa de detección de esporas y plagas alcanza en torno a un 95 %, por lo que la precisión es muy elevada», señala el señor Arendas, destacando que alrededor del 99 % de las enfermedades vegetales se deben a plagas y esporas fúngicas.

Las mediciones se cargan en un servidor y, después, se emplean modelos matemáticos y algoritmos validados científicamente para determinar la probabilidad de infección en una determinada zona. Esta información está disponible de forma visual y accesible para el usuario a través de cualquier dispositivo conectado a Internet. «No todos los agricultores poseen amplia experiencia en la identificación de enfermedades. Quieren un formato visual fácil de comprender y una respuesta sencilla que les oriente sobre cómo proceder», explica el señor Arendas.

El análisis se basa en un enorme banco de datos basado en miles de años de conocimientos agrícolas y otros datos recopilados por el equipo del proyecto. «Tenemos diez científicos que han realizado un grandísimo estudio de la documentación de los principales artículos científicos en publicaciones que puedan resultar útiles», explica el señor Arendas.

QuantisLabs ya posee enormes conjuntos de datos y mediciones de un producto anterior, SmartVineyard. «La financiación de la UE nos ha permitido ampliar el sistema existente centrado en los viñedos para abarcar diferentes tipos de cultivos», afirma. Ahora el sistema disponible en el mercado es válido para manzanas, aceitunas, cacao, café, arroz y algodón, y se están añadiendo otros cultivos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático adaptan el sistema a las características locales.

Condiciones localizadas

Ligeras diferencias en humedad o temperatura pueden modificar el aspecto o intensidad de una enfermedad vegetal, y también es importante la fase de crecimiento de la planta. «Algunas plagas prefieren comer hojas, otras flores. Si los datos coinciden, puede haber una gran infección», explica el señor Arendas.

Parte de la tecnología de sensores se compró, parte se actualizó y otros sensores más avanzados se diseñaron a medida, desarrollando prototipos durante el proyecto. Muchas partes se comprobaron en laboratorios universitarios y pequeños laboratorios privados, incluyendo baterías especiales resistentes a diferentes condiciones meteorológicas y unidades centrales que funcionan con energía solar.

PCT ya está presente en el mercado a escala internacional y recibe pedidos y reservas de países incluso de Latinoamérica para diversos cultivos; además, está desarrollando versiones para otros cultivos como el aguacate. Actualmente el 80 % de las ventas se basan en un modelo de suscripción con un coste de 150 EUR por mes por dispositivo, permitiendo la actualización para incluir más sensores. Un dispositivo analiza de media 10 hectáreas. «Cada tres años, se facilita un nuevo dispositivo, tal como funcionan algunas suscripciones de telefonía móvil que incluyen terminales», afirma el señor Arendas.

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Palabras clave

PCT, agricultura, viticultura, enfermedad vegetal, plagas, clima, insecticida, fungicida, medio ambiente, rendimiento de las cosechas, sensores, inteligencia artificial, suelo, edafología, TIC
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