Luis Carlos Valero, gerente de la organización agraria jiennense, señalaba durante esta presentación que “la agricultura de precisión ya existe y eso es un hecho. Pero no existe en el olivar ni en los cítricos, cultivos leñosos de hoja permanente –hoja perenne, que no es caduca-, y por tanto la dificultad de sombreado hay que solventarla. Por ese motivo planteamos este proyecto pensando en el olivar”.

En este sentido, ha apuntado a que hay que darle un trato preferencial a esta nueva herramienta, que supone el punto de partida para rentabilizar las explotaciones. Luis Carlos Valero ha recordado que el trabajo para ver la aplicación de los drones a los olivos se ha desarrollado durante dos años, y que estas jornadas se repetirán, en los próximos días, en las provincias de Málaga, Córdoba, Granada y Almería.

Trabajos realizados
El responsable del Centro de Vuelos Atlas, Anastasio Sánchez, ha apuntado a que el trabajo realizado a través de los drones ha consistido en imágenes a través de sensores para poder llevar a cabo un análisis del estado del olivar. “Es lo que tradicionalmente se ha hecho a través de análisis foliares, pero que la agricultura de precisión nos puede llevar a obtener en un futuro no muy lejano este tipo de datos de una manera mucho más precisa y más rápida”.

Entre otros datos, se pueden obtener los relativos a la cantidad de agua, de nutrientes, de crecimiento foliar, de masa foliar, de tamaño de copas de los árboles, etcétera. “Esto permite el poder tener una foto muy exacta ya no solo de una plantación concreta, sino del estado de cada una de las zonas de su plantación, para aplicar de manera mucho más selectiva cualquier tipo de tratamientos fitosanitarios. Eso puede revertir también en un ahorro de productos, en una sostenibilidad mayor para el olivar, con lo que el proyecto no es solo algo tecnológico sino que puede ir a la calle y esperemos que en el menor tiempo posible”, ha remarcado.

Conclusiones
A día de hoy, se ha diseñado e implementado una metodología software basada en Python para el análisis de fincas a partir de imágenes multiespectrales obtenidas tras un vuelo de drones. Además, se ha desarrollado una aplicación que permite procesar las imágenes multiespectrales y obtener el índice NVDI asociado a la vegetación de la finca, y se ha entrenado una Red Neuronal basada en inteligencia artificial para la predicción de nutrientes visualizando los resultados en mapas de color.