Un equipo de investigadores del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València, junto con el Centro de Investigaciones sobre Desertificación (CIDE, CSIC-UV-GVA), ha desarrollado una innovadora metodología que combina modelos de simulación agrícola con datos obtenidos a través de drones. Este avance, publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture, busca optimizar tanto la predicción del rendimiento agrícola como el análisis del uso del agua en cultivos hortícolas de alto valor, como el brócoli.
La metodología se basa en Aquacrop, una herramienta creada por la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), que evalúa la eficiencia hídrica del cultivo y proyecta el rendimiento final bajo diferentes escenarios de disponibilidad de agua. Este sistema actúa como un laboratorio virtual, permitiendo predecir con precisión el potencial productivo del campo según los recursos hídricos disponibles. Según explica Jesús Huertas, investigador del IIAMA y autor principal del estudio, se utiliza Aquacrop-OSPy, una implementación de código abierto en el lenguaje de programación Python, que facilita la integración de técnicas de teledetección y asimilación de datos.
Los resultados obtenidos indican que al integrar información proveniente de drones, especialmente aquella relacionada con la cobertura vegetal del cultivo, se logra reducir significativamente los errores en la predicción de cosechas.
Método Validado con Cultivo de Brócoli
Para validar esta metodología, los investigadores llevaron a cabo un ensayo práctico cultivando brócoli durante dos campañas agrícolas en una parcela experimental de 0,2 hectáreas ubicada en el este de España. La prueba comparó dos enfoques para gestionar el riego: uno basado en el sistema Irrigation Advisor (IA) y otro guiado por la experiencia del agricultor. Esta comparación permitió evaluar cuánto puede mejorar la tecnología frente a métodos tradicionales en cuanto al uso eficiente del agua.
Diego S. Intrigliolo, investigador del CIDE (CSIC-UV-GVA), comenta que esta comparación fue fundamental para introducir variabilidad y evaluar cómo se comportaba el modelo bajo diferentes condiciones de manejo del riego.
Durante la fase de validación, el equipo introdujo datos reales captados por drones en tres vuelos distintos dentro del software Aquacrop. Estos datos incluían información sobre la cobertura vegetal y la evapotranspiración —la pérdida de humedad por evaporación directa desde el suelo y transpiración a través de las plantas—. La integración de estos datos permitió reducir el RMSE (Root Mean Square Error), indicador clave para medir márgenes de error, alrededor del 12%, disminuyendo así el error estimado en toneladas por hectárea.
Análisis Detallado y Futuras Implicaciones
Aparte, las estimaciones sobre evapotranspiración derivadas de imágenes térmicas mostraron una notable concordancia con mediciones directas realizadas mediante micro-lisimetría, técnica que monitorea en tiempo real el balance hídrico.
El estudio también identificó, a través de un análisis global de sensibilidad, cuáles son los parámetros más influyentes en la simulación tanto de la cobertura vegetal como del rendimiento final. Esta información fue crucial para calibrar adecuadamente el modelo y determinar qué variables resultan más informativas para los objetivos planteados. Tras identificar estos parámetros clave, se ajustó el modelo utilizando un esquema híbrido que combina exploración global y refinamiento local.
Miguel Ángel Jiménez Bello, coautor del trabajo e investigador del IIAMA, subraya que integrar observaciones obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV) puede ser decisivo para mejorar diagnósticos sobre uso eficiente del agua y predicciones agrícolas en condiciones mediterráneas. Sin embargo, aclara que estas conclusiones son preliminares y requieren validaciones adicionales en diversas campañas agrícolas y condiciones específicas.
Dicha investigación forma parte del proyecto DigitalRiego, financiado por la Agencia Valenciana de Innovación y respaldado por fondos europeos a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
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