Hace unos años, el principal cuello de botella estaba en la producción de los datos, y la pregunta que se planteaba era cómo se podía apoyar la toma de decisiones con un número limitado de datos. Debido a la explosión en la digitalización y el desarrollo de nuevos sensores, ese cuello de botella se ha desplazado y ahora se centra en la asimilación e interpretación de tales datos. En cierto sentido, la digitalización padece por su propio éxito; es tal la cantidad de datos que los sensores son capaces de producir que la pregunta que surge ahora es cómo traducir toda esa información en litros de agua de riego o kilogramos de fertilizante. Para comenzar, podemos clasificar los sensores como fijos y móviles. Los sensores fijos se instalan en el campo y miden continuamente, por lo que su principal característica es la monitorización temporal de la variable de la que se ocupan. Los sensores móviles se instalan a bordo de plataformas (tanto terrestres como aéreas) y siguen un recorrido preestablecido, por lo que la característica que los define es su capacidad de monitorizar la variabilidad espacial. A continuación se detallan algunos de los sensores y plataformas disponibles en el mercado y que resultan de mayor interés, si bien no pretende ser una lista exhaustiva.
Sensores fijos
Dentro de los sensores fijos cabe resaltar los sensores de suelo, entre los que abundan los sensores de estado hídrico o de humedad. A modo de ejemplo, se pueden citar las sondas capacitivas, sondas TDR (por sus siglas en inglés, Time Domain Reflectometry), así como sensores que miden la conductividad eléctrica del suelo. En otro dominio, podemos encontrar sensores que miden la cantidad de determinados nutrientes, como los sensores de NPK. La ventaja de estos sensores es que son de fácil instalación, medida e interpretación, dado que es fácil traducir el dato de humedad de suelo en cantidad de agua necesaria, siempre que la instalación de los sensores se haga teniendo en cuenta la variabilidad espacial del suelo. Esto es importante porque la desventaja de dichos sensores es su escasa representatividad, ya que el volumen de suelo que monitorizan es pequeño, lo que implica un mayor número de sensores para caracterizar correctamente el suelo, sobre todo en sistemas de riego no uniforme como el riego por goteo, en el que se humedece sólo una parte del sistema radical.
Los sensores fijos de planta que se encuentran actualmente disponibles son muy variados. Entre ellos, podemos encontrar los sensores de flujo de savia, que miden la velocidad del flujo dentro del xilema y, a partir de esa medida, se deriva el flujo de transpiración. Otros sensores son los térmicos, que miden la temperatura y, por tanto, la disipación de calor a través de la transpiración. Los dendrómetros son sensores que miden las fluctuaciones diarias del diámetro del tronco asociadas al transporte de agua de las raíces a la parte aérea, y permiten monitorizar el estado hídrico. Por último, los sensores de potencial hídrico miden el potencial de tronco de forma continua. La mayoría de estos sensores son de fácil instalación. Además, su señal incorpora la respuesta del cultivo, lo que representa una gran ventaja respecto a los sensores de suelo. Siguen teniendo una representatividad escasa, dado que el objeto de medida es un único árbol, si bien su representatividad es mayor que en el caso de los sensores de suelo.
Por último, entre los sensores fijos tenemos las estaciones meteorológicas, que permiten la monitorización de las variables atmosféricas. Podemos encontrar información a este respecto a través de las redes públicas de estaciones, como la de la Junta de Andalucía. También se pueden adquirir estaciones automáticas que tienen un coste moderado, aunque requieren mantenimiento para asegurar la calidad de los datos. Esta información es esencial para poder establecer programas de riego, ya que podemos conocer la evapotranspiración de referencia y la precipitación de forma local. Además, esta información nos permite establecer sistemas de alerta en función de las condiciones óptimas para el desarrollo de determinados patógenos.
Para poder caracterizar la variabilidad espacial con sensores puntuales o fijos, se requiere de una red de sensores con información que puede generarse en el campo, subirse a la nube y llegar
a nuestro sistema una vez ha sido analizada por programas de asimilación de datos. El número mínimo de sensores para monitorizar una parcela no puede fijarse de antemano, ya que dependerá fundamentalmente de la variabilidad de la parcela en cuanto a topografía y edafología. El coste unitario de los sensores, evidentemente, tiene una gran influencia en la instalación. Las estrategias a este respecto pueden ser varias: se pueden instalar sensores en una zona “promedio” de la parcela para anticipar el comportamiento medio; o pueden instalarse en zonas sensibles, lo que permitirá la identificación temprana de problemas.
Sensores móviles
Los sensores móviles pueden ser del mismo tipo que los sensores fijos ya descritos, pero se instalan a bordo de vehículos. Estos vehículos circulan por la parcela capturando datos que se georreferencian con ayuda de un GPS, lo que permite procesar la información y visualizarla usando sistemas de información geográfica (SIG), así como generar mapas.
Entre los sensores que se pueden encontrar en sistemas móviles cabe destacar los sensores térmicos, que permiten medir la temperatura de los cultivos. La temperatura está directamente relacionada con la evaporación de agua desde la superficie de las hojas o transpiración. Esta evaporación a través de los estomas permite disipar parte de la energía que intercepta el cultivo de la radiación solar. Como consecuencia de la transpiración, la temperatura disminuye. Cuando existe una falta de agua o una demanda evaporativa excesivamente alta, los estomas se cierran, lo que impide la transpiración y, como consecuencia, la temperatura aumenta. La temperatura puede medirse a través de sensores puntuales de infrarrojos (sensor puntual) o bien a través de cámaras termográficas. Estas cámaras pueden instalarse a bordo de aviones o drones que sobrevuelan una parcela y permiten generar un mapa de temperatura. La resolución de estas imágenes puede ser tan alta que permiten la identificación de atascos de goteros o fugas de agua.
Los sensores ópticos se basan en el estudio de la reflectancia. Una parte de la energía que alcanza a la vegetación se absorbe y otra parte se refleja. La absorción de la energía por la vegetación va a depender de características bioquímicas o del estado fisiológico de los cultivos. Mediante el análisis de la reflectancia en las distintas longitudes de onda se pueden desarrollar índices que están relacionados con aquellos procesos fisiológicos de los que depende la absorción de energía, y que permiten obtener información de gran interés para la gestión, así como de la variabilidad espacial dentro de la parcela. Uno de los índices que más se utiliza es el NDVI, que permite monitorizar el vigor de los cultivos. Otros índices de interés están basados en el contenido de clorofila, así como en la emisión de fluorescencia clorofílica. Estos índices nos aportan información sobre el estado y funcionamiento del aparato fotosintético.
Por último, los sensores LiDAR son sensores activos, esto es, emiten radiación que interactúa con la vegetación y se analiza en su retorno. Esta tecnología se basa en la emisión de pulsos de láser que choca contra la vegetación y permite determinar la distancia al sensor. De esta forma se pueden desarrollar modelos 3D de los árboles, lo que permite una caracterización muy detallada de la arquitectura de la cubierta.
Plataformas
Cuando estos sensores se instalan a bordo de vehículos terrestres y monitorizan el cultivo desde una corta distancia hablamos de detección proximal. La ventaja de estas plataformas es que no tienen limitación de peso. Existe una amplia gama de tractores u otros vehículos adaptados para transportar sensores. A modo de ejemplo, se pueden citar sistemas como el diseñado en la Universidad de Ohio, en el que dos sensores LiDAR preceden a una batería de pulverizadores dispuestos en vertical que permiten dosificar la aplicación de pesticidas en función de la vegetación a distintas alturas. Otro ejemplo de vehículo terrestre sensorizado es el VineScout (www.vinescout.eu), diseñado en el marco de un proyecto europeo para su uso en viñedo. 
Hablamos de detección remota cuando la distancia entre el sensor y la vegetación es mayor. En este caso, generalmente, los sensores están aerotransportados a bordo de drones o aviones y, en último término, a bordo de satélites. La diferencia entre el uso de drones y aviones es considerable; los drones tienen limitaciones en cuanto a peso y duración de los vuelos, pero permiten una mayor resolución espacial al volar a menor altura. Los aviones tripulados no cuentan con la limitación de peso, por lo que permiten transportar sensores de mayor envergadura que disponen de una mejor resolución espectral, pero tienen una menor resolución espacial al volar a mayor altura (además de los inconvenientes prácticos de poner en marcha una campaña de vuelo tripulado). Cuando se habla de olivicultura -y producción de frutales en general- la alta resolución espacial es clave para poder monitorizar los cultivos. Al tratarse de cubiertas discontinuas, el suelo desnudo afecta a la lectura de los sensores, por lo que se necesita separar la vegetación del fondo, compuesto por suelo desnudo, soleado y sombreado, que incorpora mucho ruido en la señal de la vegetación. Este imperativo se aplica tanto a la señal térmica como a la señal multi e hiperespectral.
La ventaja de esta tecnología basada en el análisis de imágenes obtenidas de forma remota es que permiten el análisis de la variabilidad espacial asociada a procesos fisiológicos concretos (transpiración, crecimiento, actividad fotosintética, etc.), lo que aporta una información clave para la gestión de insumos como agua, fertilizantes o pesticidas. Este es el contexto de lo que se conoce como agricultura de precisión, basada en una aplicación de insumos calculada de forma precisa para cada zona de la parcela (tanto en dosis como en momento de aplicación), lo que optimiza el uso de los recursos en comparación con una aplicación promedio sobre toda la parcela. La agricultura de precisión evita la sobreaplicación de recursos en aquellas zonas que, por las características del suelo, necesitan una menor dosis, así como aumentar la aplicación en aquellas zonas con un mayor potencial productivo. El conocimiento de la variabilidad intraparcela también puede apoyar la toma de decisiones en otros contextos, como es el rediseño de sistemas de riego.
Por último, los sensores instalados a bordo de satélites permiten la monitorización de los cultivos de forma remota, sin la necesidad de programar campañas de sobrevuelos. La Unión Europea puso en marcha la constelación Copernicus, con la que se propuso generar una capacidad de observación de la tierra continua, completa y de acceso libre para todo el mundo. Entre los satélites disponibles cabe destacar, por su relevancia en el uso en agricultura, los Sentinel-2A y -2B, que llevan a bordo sensores ópticos con una resolución de entre 10 y 60 metros de tamaño de pixel. La combinación de los dos satélites en órbita asegura una cobertura global cada cinco días, de forma gratuita y preprocesada -algunos productos pueden descargarse ya calculados desde los servicios de la UE-. Si bien esta información posee un gran valor para muchos cultivos con cobertura completa del suelo, en árboles como el olivo la contaminación de la información a escala de pixel por el suelo descubierto alrededor del árbol produce un ruido que afecta a la calidad de la señal.
Todos estos sensores y sistemas pueden combinarse en función de las necesidades y la disponibilidad de forma que sea posible integrar la variabilidad temporal que aportan los sensores fijos con la variabilidad espacial que generan los sistemas móviles. En cualquier caso, es importante señalar que los sensores sólo son herramientas de apoyo a la gestión que informan del estado de determinadas variables que afectan al crecimiento y la producción de los cultivos. La complejidad de los sistemas productivos agrarios, donde muchos factores determinan el rendimiento final, dificulta la automatización de la toma de decisiones estratégicas. Por este motivo, es preferible partir de un calendario o programa diseñado a priori que pueda ir ajustándose en base a la señal que proporcionan los sensores instalados en el campo.
