El glosario de la agricultura de precisión

Enfoque de la gestión de los cultivos que usa datos georreferenciados (de dron, satélite, sensores y app) para intervenir de forma específica zona por zona, dosificando agua, fertilizantes y fitosanitarios en función de las necesidades reales de cada parte del campo en lugar de forma uniforme.

Detección a distancia de las características de los cultivos mediante sensores montados en dron, avión o satélite. Las imágenes en las distintas bandas (visible, near-infrared, térmica) permiten estimar vigor, estrés hídrico y estado de salud sin contacto directo con la planta.

Índice de vegetación que mide el vigor y la cantidad de biomasa verde combinando la banda del rojo y del infrarrojo cercano. Toma valores de -1 a +1: cuanto más alto, más densa y activa es la vegetación. Es el índice más usado para los mapas de vigor.

Índice que aprovecha la banda del red edge, más sensible que el NDVI en los cultivos de copa densa y en las fases avanzadas de la temporada. Es útil para evaluar el estado nitrogenado y distinguir diferencias de vigor cuando el NDVI tiende a saturar.

Variante del NDVI que usa la banda del verde en lugar del rojo. Es más sensible al contenido de clorofila y se emplea para evaluar el estado nutricional y las variaciones de vigor en cultivos con cobertura foliar elevada.

Índices que reducen la influencia del suelo (OSAVI) y estiman el contenido de clorofila (TCARI). Usados a menudo juntos, mejoran la lectura del vigor en los cultivos leñosos donde el terreno entre las hileras puede falsear los índices tradicionales.

Índice de área foliar: la relación entre la superficie foliar total y la superficie de terreno ocupada. Es un parámetro objetivo de la densidad de la copa, útil para calibrar los volúmenes de los tratamientos y evaluar el vigor del cultivo.

Área de la pared foliar: la superficie de la "pared" de vegetación por unidad de longitud de la hilera, típica de viñedos y frutales en espaldera. Se usa para adecuar la dosis de fitosanitario al volumen efectivo de copa a tratar.

Volumen de la hilera arbórea: el volumen de copa por hectárea, calculado a partir de altura, grosor y marco de plantación. Es uno de los métodos de referencia para determinar el volumen de agua y la dosis de producto en los atomizadores.

Índice de estrés hídrico del cultivo, calculado a partir de las imágenes térmicas: compara la temperatura de la copa con la del aire para identificar las plantas en sufrimiento hídrico. Apoya el riego de precisión, regando solo donde hace falta.

Aplicación a tasa variable: la distribución de agua, fertilizantes o fitosanitarios con una dosis que varía automáticamente zona por zona del campo, siguiendo un mapa de prescripción, para optimizar los insumos y reducir los desperdicios.

Sistema de apoyo a las decisiones: una herramienta que recoge datos agronómicos (meteo, sensores, imágenes, modelos predictivos) y los traduce en indicaciones prácticas sobre protección, nutrición y riego. La app iAgro es un DSS para smartphone.

Réplica digital de un cultivo o de un campo, construida a partir de imágenes y datos recogidos. Permite medir parámetros de la planta, simular escenarios y monitorizar la evolución a lo largo del tiempo sin intervenir físicamente en campo.

Mapa que divide el campo en zonas y asigna a cada una la dosis óptima de un insumo (fertilizante, fitosanitario, semilla, agua). Se carga en los terminales de a bordo para guiar las máquinas en las aplicaciones a tasa variable.

Representación en colores de la variabilidad del vigor vegetativo dentro de una parcela, obtenida a partir de los índices de vegetación. Destaca las zonas más y menos productivas para gestionar de forma específica por sitio cosecha, fertilización y tratamientos.

Técnica que reconstruye modelos tridimensionales y mapas georreferenciados a partir de muchas fotos aéreas superpuestas tomadas por el dron. Es la base de ortofotos, modelos 3D y mapas de índice de vegetación (p. ej. con software Pix4D).

Imagen aérea corregida geométricamente de modo que cada punto se representa como visto desde arriba y a escala uniforme, como un mapa. Obtenida uniendo (mosaicando) muchas fotos con dron, permite mediciones de distancias y superficies precisas.

Modelos digitales de la altimetría del terreno (DEM, suelo desnudo) y de la superficie incluida la vegetación y las estructuras (DSM). Obtenidos a partir de la fotogrametría, sirven para análisis de pendiente, escorrentía hídrica y volúmenes de la copa.

Sensor capaz de captar imágenes en varias bandas del espectro electromagnético además del visible (infrarrojo cercano, red edge), montado en dron o satélite. Es la base para calcular índices de vegetación como el NDVI y el NDRE.

Detección de la temperatura superficial de la copa mediante cámara de infrarrojos térmicos. Identifica variaciones ligadas al estrés hídrico y a las fases iniciales de algunas enfermedades, antes de que sean visibles a simple vista.

Aplicación de los datos meteorológicos (temperatura, humedad, precipitación, viento) a las decisiones agronómicas: previsión del riesgo de enfermedades fúngicas, cálculo de la necesidad hídrica y planificación de los tratamientos, a partir de estaciones meteorológicas locales o datos satelitales de alta resolución.

Modelo matemático que estima el riesgo de desarrollo de una enfermedad o una plaga a partir de datos meteorológicos, fenológicos y de la biología del patógeno, con un índice de riesgo que anticipa la aparición de los síntomas varios días, permitiendo intervenir de forma preventiva y específica.

Cantidad de agua perdida por evaporación del suelo y transpiración del cultivo en un periodo dado. La ET0 es el valor de referencia calculado a partir de los datos meteorológicos, la ETc es el valor corregido para el cultivo y la fase fenológica específicos: es el parámetro base para programar el riego.

Sistemas de posicionamiento por satélite; la corrección RTK en tiempo real reduce el error de posición a pocos centímetros. Es la base de la guía automática de los tractores y del posicionamiento preciso de levantamientos y mapas.

Estándar de comunicación (ISO 11783) que permite al tractor, al terminal de a bordo y al implemento (abonadora, atomizador, sembradora) intercambiar datos de forma uniforme, independientemente del fabricante, para cargar un mapa de prescripción en el terminal y aplicarlo automáticamente en el campo.

Parte del campo delimitada por presentar en su interior características de suelo y vigor homogéneas, distintas de otras zonas. Es la unidad sobre la que se construyen los mapas de prescripción para diferenciar abonado, riego y tratamientos.

Previsión anticipada de la producción esperada (número y tamaño de frutos o racimos) mediante visión artificial sobre imágenes captadas con smartphone o dron, útil para planificar la recolección, la logística y la comercialización antes de la vendimia o la cosecha.

Reconstrucción tridimensional de una planta o una hilera a partir de fotos tomadas con el smartphone, usada para medir altura, espesor y volumen de la vegetación (parámetros como LAI, TRV y LWA) sin instrumentos dedicados.

Par de cámaras que, captando la misma escena desde dos puntos de vista, reconstruyen la profundidad de la imagen. Montadas en el tractor, permiten medir de forma continua el volumen de la copa y estimar la cosecha durante el paso por el campo.

Cantidad neta de CO2 equivalente asociada a las actividades de una explotación agrícola, calculada restando a las emisiones (maquinaria, fertilizantes) la absorción de los cultivos y del suelo. Cada vez se exige más en las cadenas de suministro para la rendición de cuentas de sostenibilidad.

Interfaz que permite transferir de forma automática los datos agronómicos (levantamientos, mapas, índices) desde una app o plataforma DSS hacia programas de gestión de la explotación, ERP o sistemas de la cadena de suministro de terceros, evitando introducciones manuales y duplicados.

Distribución de productos fitosanitarios o biológicos (por ejemplo, insectos útiles) mediante dron, con volúmenes de mezcla reducidos respecto a los medios tradicionales. Útil en terrenos en pendiente, cultivos de difícil acceso y para intervenciones rápidas y localizadas.

Asignación de coordenadas geográficas precisas a un dato, una imagen o un mapa, de modo que pueda superponerse correctamente a otras capas de información (límites catastrales, mapas anteriores, ortofotos). Es el requisito previo para comparar levantamientos realizados en momentos distintos.

Tecnología de teledetección que mide distancias emitiendo pulsos láser y analizando el tiempo de retorno de la señal reflejada. Reconstruye con gran precisión la estructura tridimensional de la copa y el terreno, incluso bajo vegetación densa, donde la fotogrametría por sí sola tiene dificultades.

Conjunto de millones de puntos en el espacio tridimensional, cada uno con coordenadas X, Y, Z, generado por fotogrametría o LIDAR. Es la representación en bruto a partir de la cual se derivan modelos 3D, alturas de copa y volúmenes.

Punto en el terreno con coordenadas geográficas conocidas con precisión, usado para calibrar y georreferenciar con exactitud centimétrica los levantamientos con dron o satélite.

Tamaño real del terreno representado por un solo píxel de una imagen aérea o satelital. Cuanto menor sea el valor (por ejemplo, pocos centímetros), mayor es el detalle de la imagen.

El conjunto de sensores y cámaras (RGB, multiespectral, térmica) montados en un dron para el levantamiento. La elección de la carga útil determina qué datos se pueden recopilar durante el vuelo.

La secuencia de ruta, altitud, velocidad y puntos de disparo programada para un dron antes de la misión, para garantizar una cobertura uniforme del área y el solape entre imágenes necesario para la fotogrametría.

Un intervalo definido de longitudes de onda de la luz (rojo, verde, azul, infrarrojo cercano, red edge) que un sensor multiespectral puede detectar por separado. La combinación de varias bandas genera los índices de vegetación.

El perfil de reflectancia de un objeto (una planta, el suelo, el agua) medido a lo largo de distintas bandas espectrales. Las plantas sanas y las plantas en estrés muestran firmas espectrales diferentes: es el principio en el que se basa el diagnóstico remoto.

Índice que estima el contenido de humedad de la vegetación combinando la banda del infrarrojo cercano y la del infrarrojo de onda corta. Complementario al CWSI para el seguimiento del estado hídrico de la planta.

Variante del NDVI que corrige la influencia atmosférica y reduce la saturación de la señal en cultivos de copa muy densa, ofreciendo una lectura más precisa del vigor en condiciones de alta biomasa.

Técnica que distribuye los fertilizantes disueltos en el agua de riego, a menudo gota a gota. Combinada con mapas de prescripción, permite dosificar agua y nutrientes juntos, zona por zona.

Enfoque agronómico basado en la mínima labranza del suelo, la cobertura vegetal permanente y la rotación de cultivos, para preservar la estructura y la fertilidad del suelo. Los datos de agricultura de precisión ayudan a monitorizar sus efectos a lo largo del tiempo.

Distribución de las semillas a tasa variable y a distancia controlada en función de la capacidad productiva de cada zona del campo, para optimizar la densidad de siembra y reducir el desperdicio de semilla.

Sistema que, aprovechando un receptor GNSS (a menudo con corrección RTK), guía automáticamente el tractor a lo largo de pasadas paralelas con una desviación mínima, reduciendo solapes y zonas sin cubrir en los tratamientos.

Función que apaga y enciende automáticamente secciones individuales de la barra pulverizadora o del distribuidor cuando se encuentran sobre zonas ya tratadas o fuera del campo, evitando solapes y desperdicio de producto.

Transmisión a distancia, en tiempo real o diferida, de los datos operativos de las máquinas agrícolas (posición, consumo, horas de trabajo, alarmas) hacia una plataforma de gestión, para monitorizar el parque de maquinaria también de forma remota.

Plataforma de software que centraliza los datos de campo, maquinaria, tratamientos y producción de una explotación agrícola, apoyando la planificación y el reporte de las actividades.

Capacidad de reconstruir el recorrido de un producto, de los tratamientos y de las prácticas de cultivo aplicadas, desde el campo hasta la cadena de suministro. Los datos recopilados con la agricultura de precisión refuerzan la trazabilidad exigida por los pliegos de condiciones y la gran distribución.

El proceso por el cual el suelo retiene carbono orgánico sustraído de la atmósfera, favorecido por prácticas como la agricultura de conservación y el enherbado. Es un elemento clave en el cálculo de la huella de carbono agrícola.

Modelo matemático que simula el desarrollo de un cultivo (fases fenológicas, acumulación de biomasa, rendimiento esperado) a partir de datos meteorológicos, genéticos y agronómicos, útil para planificar intervenciones y estimar la producción.

Medida que refleja la textura, la humedad y la salinidad del terreno. Registrada con sensores remolcados o desde satélite, suele ser la base para delimitar las primeras zonas de manejo de un campo.

Los dos límites que definen el agua disponible para la planta en el suelo: la capacidad de campo es el máximo de agua retenida tras el drenaje, el punto de marchitez es el nivel por debajo del cual la planta ya no puede absorberla. Parámetros clave para programar el riego.

La cantidad de agua que necesita un cultivo en una fase fenológica determinada para crecer sin estrés, calculada a partir de la evapotranspiración y los coeficientes de cultivo específicos.

El cómputo entre los aportes de agua (lluvias, riego) y las pérdidas (evapotranspiración, percolación) en un periodo determinado, usado para decidir cuándo y cuánto regar.

El estudio de las fases de desarrollo de una planta (brotación, floración, cuajado, maduración) en relación con las condiciones ambientales. Conocer la fase fenológica en curso es esencial para calibrar tratamientos y modelos de previsión.

El uso de algoritmos de aprendizaje automático para reconocer patrones en imágenes y datos agronómicos, por ejemplo para identificar enfermedades a partir de una foto, prever rendimientos o clasificar automáticamente los cultivos.

El paradigma de agricultura conectada y digitalizada que integra sensores, IoT, robótica, big data e inteligencia artificial en los procesos productivos, promovido en Italia también con incentivos fiscales dedicados.

Red de sensores y dispositivos conectados en campo (estaciones meteorológicas, sondas de humedad, contadores) que recopilan y transmiten datos de forma continua, alimentando en tiempo real los sistemas de apoyo a la decisión.

El nivel de presencia de una plaga o de riesgo de enfermedad por encima del cual un tratamiento resulta económica y agronómicamente justificado, base de la gestión integrada de plagas.

Aplicación de los principios de la agricultura de precisión al viñedo: mapas de vigor, índices NDVI/NDRE, vendimia selectiva y tratamientos a tasa variable para aprovechar la variabilidad natural del viñedo en términos de calidad de la uva.

Recolección de la uva diferenciada por zonas del viñedo en función de mapas de vigor o de maduración, para separar lotes con características cualitativas distintas y destinarlos a productos diferentes.

El programa de observación de la Tierra de la Unión Europea; los satélites Sentinel-2, en particular, proporcionan gratuitamente imágenes multiespectrales con una revisita cada 5 días, ampliamente usadas en agricultura de precisión para el monitoreo a gran escala.