Sistemas de apoyo a la decisión: El futuro de la agricultura empieza hoy

La agricultura moderna está cada vez más influenciada por los avances tecnológicos, en especial aquellos relacionados con las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). En este contexto, la investigación, el desarrollo y la innovación en herramientas digitales orientadas a mejorar la protección y el seguimiento de cultivos han adquirido un papel fundamental.

La toma de decisiones en agricultura requiere el análisis de numerosos factores, como las condiciones climáticas, las características del suelo, el tipo de cultivo o la posible aparición de plagas, enfermedades y malas hierbas. Por tanto, la incorporación de soluciones tecnológicas que faciliten este análisis se ha vuelto imprescindible.

Una de las herramientas que está cobrando protagonismo en este ámbito son los Sistemas de Apoyo a la Decisión en agricultura, conocidos como sistemas DSS (Decision Support Systems). Estas herramientas están siendo adoptadas por un número creciente de profesionales del sector debido a su capacidad para optimizar los procesos productivos y mejorar la competitividad.

¿Qué son los sistemas DSS y cómo se aplican en agricultura?

Los sistemas DSS aplicados a la agricultura son herramientas tecnológicas capaces de recopilar la información disponible en relación a todos estos factores con capacidad para influir en las cosechas, interpretar estos datos y emitir información útil para que el agricultor pueda tomar las decisiones más adecuadas para favorecer el desarrollo óptimo de los cultivos.

Estos sistemas utilizan modelos matemáticos que permiten simular diferentes escenarios y estimar los resultados esperados de diversas acciones, aportando así un valor añadido al proceso de toma de decisiones.

Beneficios de los sistemas DSS en la agricultura

Los sistemas DSS ofrecen múltiples ventajas asociadas a la recopilación y procesamiento de datos agrícolas. Entre las más destacadas se encuentran:

• Acceso a información relevante: se trata de herramientas que están diseñadas para la recopilación de fuentes de información externas muy diversas, y todas ellas de enorme influencia sobre el desarrollo de los cultivos.
• Recomendaciones personalizadas: cruzan datos externos con información específica del cultivo (fecha de siembra, estado fenológico, tratamientos previos, etc.), lo que permite emitir sugerencias adaptadas a cada caso.
• Actualización en tiempo real: los modelos DSS ofrecen información suficiente para la toma de decisiones en tiempo real, ya que uno de sus principales propiedades reside en que esta información se va actualizando de forma continua.
• Detección y respuesta temprana: contribuyen a la detección rápida de amenazas, lo que permite aplicar medidas correctivas o preventivas dentro del marco de una Gestión Integrada de Plagas.
• Optimización de recursos: ayudan a dirigir el uso de productos fitosanitarios únicamente hacia las parcelas que lo requieren.
• Planificación flexible: eliminan la necesidad de planificaciones temporales de las actuaciones, favoreciendo concentrar los esfuerzos en función de las condiciones reales y necesidades actuales del cultivo.

Ejemplo de aplicación: Agrigenio Viña

Una de las aplicaciones prácticas de los sistemas DSS en agricultura es Agrigenio Viña, desarrollado por BASF. Esta herramienta proporciona información en tiempo real sobre el estado fisiológico de la vid y su exposición a condiciones de estrés como sequía, temperaturas extremas o heladas.

Con base en estos datos, Agrigenio ofrece recomendaciones precisas en cuanto a riego, fertilización y protección vegetal. Su objetivo es mejorar la resiliencia de la planta frente a plagas y enfermedades comunes en viñedos, como el mildiu o el oídio, contribuyendo así al aumento del rendimiento y la productividad.

Además de su aplicación en viñedos, Agrigenio está disponible para otros cultivos, adaptándose a diferentes contextos agrícolas. Para más información sobre esta herramienta, se puede consultar el sitio web oficial: Agrigenio.