El GRAP lidera la innovación en agricultura de precisión en la 15ª Conferencia Europea de Agricultura de Precisión

• El grupo de investigación AgroICT y Agricultura de Precisión de la Universitat de Lleida y Agrotecnio presenta seis contribuciones de alto nivel en la ECPA 2025 

El Grupo de Investigación en AgroICT y Agricultura de Precisión (GRAP) de la Universitat de Lleida y Agrotecnio ha demostrado su liderazgo en agricultura digital durante la 15ª Conferencia Europea de Agricultura de Precisión (ECPA 2025), celebrada en Barcelona del 29 de junio al 3 de julio. Con seis contribuciones de alto nivel, el GRAP ha evidenciado cómo las tecnologías avanzadas de sensores, el análisis espacial y la toma de decisiones basada en datos están transformando la gestión sostenible de los cultivos.  Monitorización inteligente de plagas y nuevas variables para aplicaciones a dosis variable  Los investigadores presentaron un estudio pionero sobre la dinámica espaciotemporal de la carpocapsa (Cydia pomonella) en plantaciones de manzano. A través de la instalación de trampas georreferenciadas y mapas geoestadísticos, demostraron que esta plaga presenta una distribución altamente estructurada y localizada en el espacio y el tiempo. El estudio destaca que la ubicación de las trampas influye significativamente en la detección de la plaga y en el momento óptimo para actuar, abriendo la puerta a la integración de mapas de plagas en estrategias de Gestión Integrada de Plagas (GIP) para mejorar la precisión y eficacia de las intervenciones.  En un segundo trabajo centrado en esta misma plaga, el equipo exploró la relación entre la estructura de la copa y la incidencia de la plaga mediante parámetros derivados de tecnología LiDAR. Con la combinación de datos de captura de la plaga e información sobre porosidad y sección transversal del follaje, se desarrollaron modelos de regresión logística para predecir puntos calientes de infestación. Esta innovadora metodología permite generar mapas de prescripción para la aplicación a dosis variable de productos fitosanitarios, optimizando la eficacia y la sostenibilidad.  El índice Leafiness-LiDAR: midiendo el impacto de la sequía en manzanos  Otra aportación destacada fue la aplicación del índice Leafiness-LiDAR (LLI) para evaluar los efectos del estrés hídrico en plantaciones de manzano. En condiciones de riego completo y déficit hídrico, el estudio demostró una fuerte correlación entre el LLI, el índice de área foliar (LAI) y varios parámetros de producción. El LLI resultó ser más sensible que los métodos tradicionales para detectar cambios en la copa asociados a la falta de agua, convirtiéndose en una herramienta eficaz para gestionar la productividad y la resiliencia de los cultivos mediterráneos (artículo completo). 

Sensores 3D de bajo coste para la monitorización de árboles frutales 

El GRAP también evaluó el rendimiento de sensores LiDAR asequibles y cámaras RGB-D para la reconstrucción 3D de frutales. El estudio demostró que los sensores LiDAR de estado sólido de bajo coste pueden alcanzar una precisión de 10 a 12 mm, mientras que las cámaras RGB-D con tecnología time-of-flight llegan hasta los 7 mm, incluso en condiciones de poca luz. Estos resultados abren nuevas posibilidades para implementar sistemas de monitorización asequibles, acercando la agricultura de precisión a agricultores y empresas de servicios. 

El NDVI como indicador alternativo al LiDAR en almendros a gran escala 

Los investigadores validaron el uso del índice NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada), obtenido vía satélite, como alternativa para caracterizar la copa en almendros superintensivos. Se encontraron correlaciones sólidas entre el NDVI y la sección transversal de la copa obtenida con LiDAR en diversas fases fenológicas. Este enfoque permite una monitorización remota, escalable y efectiva de la estructura del cultivo, facilitando la aplicación de tratamientos a dosis variable de agua, fertilizantes y fitosanitarios. 

Evaluación del fIPAR y su aplicación en el riego de precisión 

Finalmente, la investigación conjunta entre el GRAP y el IRTA puso el foco en la fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada (fIPAR) como indicador para optimizar el riego de precisión. También se analizó el efecto de las redes antigranizo sobre la reflectancia de la copa y la transmisión de la luz, que pueden distorsionar los datos de teledetección. Los próximos pasos incluyen la integración de modelos de transferencia radiativa (RTM) con datos LiDAR para mejorar la estimación del fIPAR y la eficiencia del riego. 

Compromís amb una agricultura sostenible i basada en dades 

Los trabajos presentados por el GRAP en el ECPA 2025 se enmarcan principalmente en los proyectos PAgPROTECT y DIGIFRUIT, así como en la financiación recibida del Fondo Social Europeo (FSE), el fondo REACT-EU y el Ministerio de Ciencia e Innovación. Este conjunto de contribuciones consolida el compromiso del GRAP con el impulso de la agricultura de precisión mediante la innovación, la sostenibilidad y soluciones prácticas para el sector agrario. En un contexto de retos crecientes como el cambio climático, la escasez de recursos y las exigencias medioambientales, la investigación del GRAP ofrece una hoja de ruta clara hacia una agricultura más eficiente, tecnológica y resiliente.