.png)
En este contexto, el módulo Defensa de la plataforma xFarm es una de las innovaciones más importantes. Ofrece a los agricultores herramientas tecnológicas para prevenir enfermedades y proteger los cultivos de forma sostenible y específica. Pero, ¿qué hay detrás de esta potente solución? Veámoslo juntos.
Los modelos predictivos son la base de cualquier sistema avanzado de protección fitosanitaria. Se basan en un análisis riguroso de los datos climáticos, agronómicos y de cultivo, así como de información sobre los patógenos diana, para predecir con antelación cuándo las condiciones del campo serán favorables para el desarrollo de la enfermedad. Estos modelos se integran en Sistemas de Ayuda a la Decisión (SAD) que, a través de plataformas digitales como xFarm, vigilan constantemente el riesgo de brotes de enfermedades. Una de las grandes ventajas de estas herramientas es la posibilidad de realizar tratamientos fitosanitarios de protección de cultivos solo cuando sea realmente necesario. En un contexto agrícola cada vez más centrado en la sostenibilidad, los SAD suponen una oportunidad única para reducir el uso de productos fitosanitarios, proteger el medio ambiente y mejorar la eficiencia de las prácticas agrícolas.
La creación de modelos de previsión eficaces requiere un gran esfuerzo de investigación y desarrollo científico. Para crear el módulo Defensa en la plataforma xFarm ha sido necesario contar con la participación de institutos de investigación, universidades y laboratorios especializados. Gracias a esta colaboración, se pueden recopilar datos de alta calidad, calibrar y mejorar continuamente los modelos para hacerlos más precisos y contextualizados. La interacción entre la ciencia académica y la práctica sobre el terreno es crucial: al trabajar codo con codo con investigadores, técnicos y agricultores, los SAD se adaptan constantemente para hacer frente a los nuevos retos de la agricultura, como el cambio climático y la evolución de la relación entre patógenos y plantas. De este modo, el resultado no es solo un sistema de alta tecnología, sino también una herramienta perfectamente adaptada a las necesidades específicas de los agricultores.
El módulo Defensa se basa en las tecnologías utilizadas para recopilar y analizar datos. Para controlar constantemente las condiciones ambientales y los cultivos, son necesarias estaciones meteorológicas, sensores de humedad de las hojas y datos climáticos predictivos. Estos instrumentos recopilan datos en tiempo real sobre variables cruciales, como la temperatura, la humedad, las precipitaciones, la dirección e intensidad del viento, las horas de humedad de las hojas, etc. Sin embargo, recopilar datos es solo una parte del proceso. El otro elemento crucial es interpretarlos. Los modelos matemáticos y estadísticos en los que se basa el módulo Defensa analizan las variables climáticas y medioambientales para realizar predicciones precisas sobre el desarrollo y la propagación de las enfermedades de los cultivos. Estas previsiones permiten a los agricultores realizar intervenciones específicas y basadas en datos concretos.
Para garantizar la eficacia de los modelos predictivos, es fundamental probar y validar las predicciones en entornos agrícolas reales. El módulo Defensa no se limita a simulaciones de laboratorio, sino que se ha probado ampliamente en el campo, donde los datos de previsión se comparan con la evolución real de la enfermedad. Durante estas fases, la participación de agricultores, técnicos, centros de investigación y universidades es esencial, ya que sus aportaciones y conocimientos ayudan a optimizar aún más el sistema. Por tanto, los ensayos de campo son fundamentales para garantizar que el sistema no solo funciona, sino que responde de manera eficaz a las necesidades de los agricultores y ofrece soluciones oportunas y prácticas para la protección de los cultivos.
La adopción de modelos predictivos y Sistemas de Ayuda a la Decisión (SAD) ofrece numerosas ventajas a los agricultores, mejorando la eficacia y reduciendo los costes relacionados con la protección de los cultivos. En primer lugar, estas herramientas permiten reducir el uso de tratamientos fitosanitarios, interviniendo únicamente cuando existe un riesgo real de enfermedad. De este modo, los agricultores pueden reducir el consumo de productos fitosanitarios, contribuyendo a la sostenibilidad medioambiental. Además, gracias a las previsiones oportunas y específicas, los modelos ayudan a entrar en el campo en el momento más adecuado, aumentando la eficacia de las intervenciones. Es importante destacar que los modelos de previsión no sustituyen al agricultor o al técnico, sino que son herramientas de apoyo a la toma de decisiones que ayudan a identificar la ventana temporal útil dentro de la cual el tratamiento fitosanitario individual puede ser más eficiente y eficaz para controlar la enfermedad. Este enfoque permite una protección de los cultivos más precisa, específica y responsable, minimizando el impacto ambiental y aumentando la productividad de forma sostenible.
Los SAD son un excelente ejemplo de cómo la agricultura puede beneficiarse de la innovación tecnológica y de la colaboración entre la investigación y la práctica agrícola. Gracias a modelos predictivos avanzados, tecnologías de seguimiento en tiempo real y una personalización constante del sistema, los agricultores pueden proteger sus cultivos de forma más eficiente y sostenible, reduciendo los costes y el impacto ambiental. A medida que evolucionan los retos a escala global, estas herramientas son fundamentales para promover una agricultura más inteligente y sostenible que satisfaga las necesidades de un mundo en transformación.
.svg)
