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Atendiendo los altos costos de la incorporación de tecnología, las inestables y reducidas prácticas agrícolas tradicionales, así como las importantes brechas digitales y de alfabetización digital que experimentan los pequeños agricultores, el académico de la Facultad de Ingeniería, Mario Bruno Meléndez, está validando experimentalmente un modelo agroinformático de fácil acceso para gestionar el riego en cultivos hortícolas.
A diferencia de las grandes empresas agrícolas con mayores recursos, equipos y capital humano para desarrollar e incorporar avances tecnológicos, la Agricultura Familiar Campesina (AFC) no dispone de estas condiciones para adaptarse a la situación de sequía y escasez hídrica que experimenta el país, de manera sostenida, hace más de una década.
“El cambio climático ha aumentado la incertidumbre con respecto a la forma de gestionar el recurso hídrico que, en el caso de los pequeños agricultores, muchas veces consiste en el regadío por surcos o la inundación de los terrenos”, dice el académico del Departamento de Computación e Informática, “hay un uso ineficiente del agua, pero esa es la posibilidad de regadío que tienen”.
Para brindar una solución a este sector de agricultores, Mario Bruno, Karina Ruiz Carrasco y Betzabe Torres Paiva, ambas académicas de la Universidad Arturo Prat (UNAP), están desarrollando el proyecto interdisciplinario “Validación de un modelo agroinformático basado en sensores e imágenes para el uso eficiente del agua en productos hortícolas: Caso lechuga en ubicaciones geográficas áridas y semiáridas” con financiamiento de la Dirección General de Investigación.
Entre las regiones de Atacama y de Valparaíso
Con un primer año de conceptualización, definición de parámetros de afectación en cultivos – atmósfera, planta, agua y suelo – y testeo de equipos, el grupo de investigación creó un modelo agroinformático para aplicar en dos ambientes controlados de Olmué, región de Valparaíso, e Iquique, región de Atacama. De esa manera, a través de sensores de imagen, temperatura y humedad, el prototipo en evaluación realiza el registro y reconocimiento de imágenes, estimación del rendimiento, detección de calidad, fenotipo y estrés, así como el control del crecimiento de un cultivo. Eventualmente, estos datos son analizados y transmitidos a una plataforma agroinformática.
“Este proyecto busca validar un instrumento para que pequeños y medianos agricultores puedan acceder a tecnologías y modelos de gestión productiva, y por lo mismo, hemos desarrollado un prototipo con equipamiento de bajo costo que puede ser replicado de manera sistemática”, expresa Bruno.
Este equipamiento consiste en computadores de placa reducida (SBC), cámaras RGB, IR y de Alta Calidad y un sistema que realiza una pipeline de datos en Python, es decir, una secuencia de pasos que convierte los datos sin procesar en información útil, con el fin de extraer, refinar, verificar y convertir imágenes de las características físicas de la planta, como el color, temperatura superficial y forma, en información que pueda predecir la cantidad de agua que esta requiere.
“El agricultor sólo necesita saber cómo está su planta y la idea es que este modelo sirva para reducir, por ejemplo, el tiempo y esfuerzo de trabajo, que puedan obtener información de lugares de difícil acceso, y así tomar decisiones. En el fondo, incorporar nuevas tecnologías eficientes de gestión hídrica. Con este proyecto se puede conseguir esa eficiencia en el uso del agua por parte del cultivo, se puede hacer un cambio en menor tiempo del pronosticado, que indica una mejor producción agrícola. Además de la eficiencia hídrica, que por sí sola no basta, es imprescindible un plan integral de gestión del agua. El plan debe considerar la identificación de un punto medio de uso del agua para reducir los excesos durante el riego en el futuro”.
Experimentación
“En este momento, tenemos los equipos instalados y estamos haciendo las últimas pruebas para poder llevar a cabo los experimentos que buscan correlacionar variables del suelo, la planta y el uso del agua con el fin de saber que, efectivamente, se está gestionando de manera óptima el recurso hídrico”.
La validación del modelo se realizará mediante ensayos y mediciones diarias que compararán el riego empleado en dos condiciones distintas: zonas áridas y zonas semiáridas. Estas pueden distinguirse en función de su precipitación media anual y su índice de aridez (IA), que relaciona la precipitación con la evaporación combinada del suelo y la superficie cubierta por plantas, así como la transpiración de las hojas de las plantas. En las zonas áridas, por ejemplo, llueve menos y tienen un IA inferior al de las zonas semiáridas.
De esa manera, realizarán pruebas de correlación según la función de retención de humedad, facilidad de entrega en los cultivos y rapidez de infiltración del agua, que son propiedades que determinan el tiempo de riego y su frecuencia. A su vez, la eficiencia de riego estará condicionada por la reducción de pérdida de agua por infiltración intensa, evaporación en la conducción del agua y escurrimiento superficial.
Colaboración
La colaboración con estudiantes de pregrado comenzó con el proyecto de título de Esteban Mondaca en 2013, que se centró en la adquisición de datos y monitoreo de sensores inalámbricos para cultivos agrícolas. En 2020, Francisco Aguirre analizó parámetros hídricos y propuso un modelo de riego tecnificado en la provincia de Marga Marga, que sirvió de base para el diseño de una herramienta de gestión y mensajería para riego por parte de Jaime Espinoza en 2021. Matías Tapia se encargó de adaptar y probar localmente una plataforma para mejorar la eficiencia del riego por surco en la AFC en 2022 y que, actualmente, Bernardo Abarca trabaja en su proyecto de titulación para desarrollar y probar la transmisión de los datos desde Olmué e Iquique. Finalmente, Alejandro Nuñez diseñó una propuesta de solución para el uso de sensores e imágenes para la toma de decisiones en riego de precisión que ganó el Concurso de Financiamiento de Tesis de Pregrado 2021 y Andrés Shranka diseñó un sistema de monitoreo y alerta de heladas para la AFC en 2022, que también permiten la realización de este proyecto.
“Proyectos como éste, que buscan facilitar el acceso a soluciones tecnológicas, se enmarcan en las diversas iniciativas que están realizándose en la Facultad de Ingeniería, como es el caso de estas investigaciones de pregrado de estudiantes que han mostrado interés en participar y realizar estos proyectos desde su modelamiento hasta su aplicación, así como el desarrollo de un programa de Magíster en Ciencia de Datos y Medioambiente”, finaliza Mario Bruno.