El futuro de la tecnología SIG en la agricultura

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El SIG, o Sistema de Información Geográfica (en inglés, GIS), es un sistema de geolocalización, que captura datos referentes a un lugar en particular, los cuales posteriormente, serán analizados de diversas maneras. Este sistema puede utilizarse en multitud de campos y sectores y, naturalmente, la agricultura es uno de ellos. Desde simplemente cartografiar el perímetro de un área de interés y ubicar cada objeto dentro de ella, hasta la densidad de los cultivos, la tecnología SIG es una de las puntas de lanza de la agricultura de precisión.

Centrándonos en esa dirección, conocer el relieve de un terreno permite saber qué elevaciones existen y si una tormenta demasiado fuerte podría crear arroyos que ‘laven’ el fertilizante aplicado en la zona o que, incluso, arrastren a las plantas debido a la fuerza del agua. Esos mismos datos pueden ayudar a entender qué cambios están ocurriendo dentro de un área, tanto a nivel de cultivos y su salud como a nivel geológico. Esto lo consiguen  analizando la fertilidad del suelo o si las masas de tierra pueden acabar desplazándose al no estar suficientemente compactadas, por mencionar algunas de sus utilidades. 

La agricultura de precisión y el SIG

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La agricultura de precisión depende en gran medida de los datos proporcionados mediante observación remota, bien con fotografías aéreas o con imágenes de satélite. Usando estas imágenes es posible realizar diferentes tipos de análisis. Por ejemplo, usar diferentes tipos de índices de vegetación como el NDVI o el NDMI, por nombrar un par, permite  ver el crecimiento de los cultivos y examinar las condiciones del suelo con respecto al pH, los nutrientes o la humedad y actuar en consecuencia. La lista de opciones no puede estar completa sin mencionar que los datos SIG también sirven para modelar predicciones meteorológicas o combatir infestaciones de plagas. 

No solo eso, el hecho de disponer de tanta información permite construir un gran archivo de datos con el que conocer las tendencias pasadas y prever como pueden ser las tendencias futuras, lo que facilita enormemente la toma de decisiones.

Sensores cada vez más pequeños

La miniaturización constante de la tecnología trae consigo una mejora sustancial en la tecnología SIG, con satélites que pueden llevar más y mejor equipo a bordo, lo cual se traduce en una mejora de las imágenes y datos capturados.

Esta disminución del tamaño también afecta a drones y otros vehículos no tripulados aumentando su autonomía al ir equipados con sensores más y más pequeños, pero que capturan más información que otros modelos más grandes y antiguos. La posibilidad de desplegarlos con facilidad y volarlos en una trayectoria de vuelo adaptada a las necesidades del piloto abre la puerta a recopilar grandes cantidades de datos con diversos motivos y en momentos críticos, como posibles situaciones extremas como lluvias torrenciales o sequía o por motivos de seguridad dentro del área de interés.

Más allá de los usos tradicionales del SIG

Es fácil de ver como el SIG ha mejorado enormemente la gestión de los activos agrícolas, incluyendo la cadena de producción, gracias a unos mapas que cartografían perfectamente el relieve y todo lo que contiene. Sin embargo, eso no significa que haya alcanzado su cenit y gracias a las mejoras en las telecomunicaciones, cuyas velocidades de transferencia y nuevas funciones mejoran día a día, la actual tecnología del SIG debe ir un paso más allá.

El principal objetivo debe ser hacer que los datos sean más accesibles y fáciles de entender y manipular para las necesidades de cada individuo, sin importar su formación académica. Otros objetivos pasan por combinar los datos obtenidos con tecnologías cada vez más usadas, como es el caso de la realidad virtual y la realidad aumentada. Dicha combinación permitiría crear mapas SIG en 3D que podrían ser usados para recrear y monitorizar en tiempo real las condiciones dentro de un invernadero o en el campo, ayudando así a los agricultores a entender el estado de los cultivos sin tener que estar in-situ dentro del propio campo.