Una de las consecuencias que ha tenido el interregno político en España durante el último año es la falta de legislación sobre drones. En julio de 2014, un Real Decreto aprobó algunas medidas de carácter provisional con importantes restricciones al uso de vehículos aéreos no tripulados, por ejemplo, emplearlos en manifestaciones.
Sin embargo, sin hacer apenas ruido, los drones han ido ocupando espacios como el campo, donde ahora ofrecen al agricultor servicios que antes requerían mucho tiempo, dinero y jornaleros. Cuando escuchen que nuestros trabajos van a ser sustituidos por un robot, no piensen en una fábrica futurista. Piensen en un olivar de ahora mismo.
En Córdoba, Francisca López Granados y su equipo en el Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC llevan años perfeccionando un algoritmo junto a agricultores de la zona. Los drones sobrevuelan sus campos y toman imágenes aéreas. El anhelado algoritmo servirá para convertir estas imágenes en un mapa de malas hierbas.
"Normalmente, el agricultor utiliza los herbicidas de una forma general por la parcela, pero las malas hierbas no se distribuyen de forma homogénea por todos los campos sino que se distribuyen en rodales", explica López Granados a EL ESPAÑOL.
Los drones, punta de lanza de la llamada agricultura de precisión, están equipados con sensores que trabajan en varios espectros. Una cámara de fotos estándar recoge el espectro visible, el mismo que podemos ver con los ojos. Sin embargo, este tipo de vehículos registran otras longitudes de onda como el infrarrojo cercano que nuestra vista no puede captar pero que nos aporta información muy valiosa, explica la investigadora.
La clave está en que un cultivo afectado por estrés hídrico o por un hongo se acaba amarilleando con el tiempo, pero el dron puede detectar esto antes que el ojo humano: mientras todavía luce verde. "El problema con las malas hierbas es que al principio están tan verdes como el cultivo al que están asociadas, y con el que compiten", dice López Granados, "en esa fase la dificultad de detección es muy grande, por eso nuestra técnica ha tenido que ir más allá y hace un análisis basado en objetos, que analiza píxeles similares de malas hierbas y de cultivo".
Ingenieros monitorizan en una tablet el vuelo de un dron.
El algoritmo, una serie de cálculos en el fondo, es el arma que permite hacer eso. Antes, más rápido, más barato y con más certidumbre que el ojo del agricultor más experto.
Hace tiempo que son una realidad
El ingeniero agroambiental Domingo Fernández es uno de los 1.776 operadores que, a día de hoy, la Agencia Estatal de Seguridad Aérea ha autorizado en España para utilizar drones. Fernández tiene una empresa de ingeniería y agronomía en Gran Canaria y quiere usar el dron para, esencialmente, revisar palmerales.
No es algo ajeno a su profesión, de hecho lo hacía antes, pero les requería mucho trabajo. "Ahora mismo, para controlar una palmera necesitas subir a alguien a esa palmera", explica este ingeniero a EL ESPAÑOL. "Imagine una de esas rotondas que hay aquí en Canarias con 15 o 20 palmeras, te hacían falta dos días sólo para controlar esas palmeras". Sin embargo, ahora, al dron le bastan 20 minutos de sobrevuelo para obtener todos los datos, no sólo las necesidades hídricas o si está infectada con alguna plaga, sino incluso la altura exacta de cada palmera.
"Es útil porque hay muchas palmeras con buen aspecto pero que están tocadas", principalmente por el escarabajo picudo rojo, "y un día van y se caen", explica Fernández.
Además, estos datos árbol a árbol pueden transmitirse luego a un tractor y que ést administre abono o insecticida en función de las necesidades concretas de cada ejemplar.
Ya tenemos ganadores
La gran ventaja de la que gozan ahora mismo estas aplicaciones es que la tecnología ya está madura y en el mercado desde hace tiempo. Hay empresas que se han labrado un hueco en un nicho con tanto potencial como el de los drones aplicados a la agricultura.
Si usted quiere iniciarse en la agricultura de precisión, lo primero que necesita es comprarse un dron y obtener las licencias necesarias, expedidas por el Ministerio de Fomento, para manejarlo. A partir de ahí, existen varias compañías que conspiran desde hace tiempo para desarrollar una plataforma sorprendentemente sencilla.
La empresa francesa Parrot, que en principio se especializó en manos libres para el teléfono móvil, estrenó su división de drones en 2010 con el AR.Drone, un modesto dispositivo ideado para ser manejado con el iPhone o el iPad. A principios de este año, Parrot invirtió más de 7 millones en una pequeña start-up californiana llamada MicaSense. Esta joven compañía ha lanzado este año un sensor, llamado Sequoia y fabricado por Parrot, que ha roto el mercado. "Es una cámara básica que se acopla al dron; ya la utiliza el 95% de la gente que se dedica a esto", señala Fernández.
Imagen analizando un cultivo de maíz.
Además de Sequoia, la empresa lanzó un sensor premium llamado RedEdge y una plataforma llamada ATLAS, que ahora mismo es como el iTunes de los drones. Ofrecen una tarifa plana de entre 50 y 250 dólares que permite subir una foto del terreno tomada por dron a la plataforma y recibir todos los análisis realizados. El algoritmo de MicaSense ofrece, por ejemplo, el índice NDVI (siglas de Vegetación de Diferencia Normalizada), uno de los más empleados para comprobar si la planta está enferma o no.
El tercer vértice de este triángulo es el software para mapear. En el caso de los drones, el programa Pix4D tiene ahora mismo un dominio igualmente aplastante. Además, representa la última frontera, allí donde los seres humanos aún superan a los algoritmos en la agricultura.
"La única información que no te dan estos programas es cuánto herbicida hay que echarle a cada palmera", dice Fernández, "para eso ya está la experiencia de los que trabajamos en esto".
Pero incluso esto está amenazado, y eso que las aplicaciones agrícolas de los drones están aún en su infancia. Desde Córdoba, la investigadora del CSIC cuenta: "También trabajamos en cultivos leñosos: olivar, almendro, viña... determinamos las arquitecturas de los árboles para estimar qué cantidad de tratamiento hay que aplicar a cada uno contra una plaga".
La agricultura es uno de los sectores tradicionales más afectados por la automatización. Los sensores o el riego automático fueron sólo una avanzadilla, que ya provocaron que en regiones como Galicia, donde más del 40% de la población trabajaba en el campo en 1986, la tasa apenas superara el 10% en 2004.
Antes todo eso era campo, pero hoy son algoritmos.