José Ramón Díaz de los Bernardos
Desde los sistemas ancestrales por gravedad hasta la era del riego presurizado, la gestión del agua agrícola ha evolucionado continuamente. El Riego 4.0 y el 6.0 representa una revolución donde la tecnología digital, la sensórica, la inteligencia artificial (IA), la robótica y la teledetección confluyen para crear sistemas autónomos, resilientes y adaptativos.
Este nuevo paradigma hace frente al desafío de producir más con menos recursos. En un contexto de cambio climático, sequías prolongadas y presión sobre los acuíferos, la eficiencia hídrica se ha convertido en una prioridad.
Los sistemas tradicionales de riego, incluso aquellos tecnificados como el goteo o el pívot, pueden alcanzar su máximo potencial solo cuando se combinan con información en tiempo real y toma de decisiones basada en datos. Las tecnologías ofrecen una oportunidad única de lograrlo mediante la digitalización del proceso de riego, reduciendo pérdidas y mejorando el rendimiento de los cultivos.
Sensores de última generación: del suelo a la planta
La sensorización del riego ha alcanzado un grado de sofisticación sin precedentes. Los sistemas actuales incorporan una red de sensores interconectados que permiten analizar la dinámica del agua en todas las fases del cultivo. A nivel de suelo, los sensores de humedad volumétrica utilizan tecnologías como FDR (Frequency Domain Reflectometry), TDR (Time Domain Reflectometry) o capacitivos de alta resolución, capaces de medir en distintas profundidades con precisión centimétrica. Esta información permite entender el movimiento del agua, detectar capas compactadas, zonas hidrófobas y establecer estrategias de riego personalizado por tipo de suelo y cultivo.
En paralelo, los sensores de potencial hídrico como los tensiómetros o matrices cerámicas, proporcionan información directa sobre el esfuerzo que realiza la planta para absorber agua, lo que resulta clave para aplicar estrategias de riego deficitario controlado (RDC) especialmente útiles en cultivos leñosos como vid, olivo o almendro, donde la calidad del fruto puede mejorarse mediante un leve estrés hídrico en momentos clave del desarrollo.
Además, la nueva generación de sensores planta-céntricos permite medir en tiempo real la temperatura foliar, el flujo de savia, la apertura estomática y la transpiración.
Esta información, combinada con la captada por sensores ambientales (humedad relativa, radiación solar, viento), permite construir un modelo fisiológico de la planta que alimenta algoritmos de IA capaces de predecir el estrés hídrico antes de que sea visible. Así, se pueden anticipar decisiones de riego con precisión quirúrgica.
Los sensores actuales están diseñados para comunicación inalámbrica de bajo consumo energético (LoRa, ZigBee, NB-IoT), con gran autonomía y posibilidad de trabajo en red mallada, lo que facilita su integración en cualquier estructura de finca. Incluso es posible implementar sensores móviles, montados en robots terrestres o vehículos, que mapean dinámicamente zonas de riego, completando así la imagen estática de los sensores fijos.
En definitiva, el uso combinado de sensores de suelo, planta y atmósfera ofrece una visión holística de la necesidad real de riego. Esta información, cuando es gestionada de forma eficiente, permite maximizar el rendimiento hídrico (kg/m³), reducir costes operativos y proteger la salud del cultivo a lo largo de todo el ciclo productivo.
Estaciones agroclimáticas
Las estaciones agroclimáticas han evolucionado hacia sistemas de monitoreo climático integral, conectados en tiempo real con plataformas de toma de decisiones. Estas estaciones ya no solo registran variables meteorológicas básicas, sino que se convierten en nodos inteligentes que interactúan con la infraestructura de riego para adaptarla automáticamente a las condiciones ambientales.
Los sensores que componen estas estaciones incluyen termohigrómetros de alta precisión, pluviómetros digitales, anemómetros ultrasónicos, piranómetros para medir la radiación solar y sensores de punto de rocío. Algunos modelos avanzados también incluyen detección de CO₂, presión atmosférica, intensidad de rayos UV y sensores de radiación PAR (Photosynthetically Active Radiation), fundamentales para ajustar modelos de crecimiento y fotosíntesis.
Estos dispositivos, conectados mediante redes LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) como LoRaWAN, LTE-M o NB-IoT, envían datos a plataformas en la nube o ‘edge devices’ locales para ser procesados con latencia mínima. Esto permite no solo ver el clima en tiempo real, sino anticiparse a eventos críticos mediante sistemas de alertas predictivas. Por ejemplo, en riegos por aspersión, la previsión de vientos superiores a 15 km/h puede suponer la reprogramación automática del riego para evitar pérdidas por deriva.
El cálculo de la evapotranspiración (ET₀) mediante fórmulas como Penman-Monteith alimentadas por los datos en tiempo real de estas estaciones, junto con los coeficientes de cultivo (Kc) adaptados al estado fenológico, permite ajustar con gran precisión los volúmenes de agua necesarios por día y por sector. Este ajuste dinámico puede reducir el gasto hídrico en más de un 20% en explotaciones medianas y grandes.
Otra capacidad relevante de estas estaciones es la detección de microclimas dentro de la finca. Mediante la instalación distribuida de unidades en diferentes zonas (laderas, vaguadas, zonas sombreadas), se pueden identificar variaciones significativas que justifican una sectorización específica del riego. Esto es especialmente útil en cultivos de alto valor donde pequeñas diferencias de humedad o temperatura afectan significativamente la calidad del producto, como en uva de vinificación o fresa.
En suma, las estaciones agroclimáticas inteligentes representan una herramienta crítica en el sistema de riego inteligente. Su capacidad para integrarse con sensores de suelo y planta, y su papel como alimentadoras de algoritmos predictivos, las convierte en elementos clave para lograr un riego preciso, eficiente y adaptable a escenarios de alta variabilidad climática.
Teledetección y mapeo avanzado
La revolución en el uso de datos geoespaciales ha sido catalizada por la disponibilidad de imágenes satelitales de alta frecuencia y resolución, y por el acceso a drones equipados con sensores multiespectrales, térmicos, hiperespectrales y LIDAR.
En el contexto del riego 6.0, la teledetección es una herramienta indispensable para caracterizar el estado hídrico del cultivo y del suelo, optimizar la gestión de recursos y actuar con precisión sectorial.
Los drones multiespectrales permiten generar índices como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDWI (Normalized Difference Water Index), PRI (Photochemical Reflectance Index) y CWSI (Crop Water Stress Index).
Cada uno de estos índices aporta una visión específica del estado del cultivo: vigor, contenido hídrico, eficiencia fotosintética y estrés hídrico térmico, respectivamente. Estos datos, georreferenciados y procesados mediante SIG, permiten realizar mapas de prescripción hídrica que alimentan sistemas de riego variable (VRI) en pivotes o válvulas sectorizadas en riego por goteo.
Los drones térmicos, por su parte, detectan diferencias mínimas de temperatura en el dosel vegetal, lo que permite identificar zonas con mayor estrés hídrico incluso antes de que los síntomas sean visibles. Esta capacidad de detección precoz es clave para aplicar riegos correctivos con antelación y evitar pérdidas de rendimiento.
Además, mediante sensores LIDAR embarcados se puede construir un modelo digital de elevaciones (DEM) con precisión centimétrica, útil para rediseñar el sistema de riego según la topografía real del terreno. Esto es esencial para evitar acumulaciones, escorrentías y mejorar la uniformidad de aplicación, especialmente en terrenos irregulares.
A escala mayor, los satélites Sentinel-2, Landsat 8 y plataformas comerciales como PlanetScope ofrecen cobertura global con resoluciones espaciales de hasta 3 metros y frecuencia diaria. La ventaja es la capacidad de hacer seguimiento multitemporal del cultivo, observar tendencias y planificar de forma estratégica.
Al integrar los datos de teledetección con los provenientes de sensores in situ y estaciones meteorológicas, se logra una representación 4D del estado hídrico del cultivo (espacio, tiempo, fisiología y meteorología). Esto no solo mejora la toma de decisiones en el presente, sino que permite entrenar modelos de IA para predecir necesidades futuras.
En definitiva, la teledetección aplicada al riego agrícola ha dejado de ser una herramienta de análisis pasivo para convertirse en un componente operativo y activo del sistema de riego inteligente. Su correcta implementación marca la diferencia entre una gestión reactiva y una gestión predictiva y proactiva del agua agrícola.
Riego de precisión con visión artificial y ‘big data’
En el contexto del riego inteligente no solo hace referencia a la mejora de las técnicas tradicionales de riego por goteo, sino a la integración de herramientas de vanguardia como visión artificial y Big Data para conseguir una gestión hídrica ultraeficiente y personalizada.
Este enfoque avanza más allá de la simple aplicación de agua y se adentra en un modelo completamente automatizado e inteligente, adaptado a las necesidades de cada cultivo, microclima y tipo de suelo.
Uno de los avances más significativos en el Riego 6.0 es la visión artificial, que, combinada con sensores de imágenes multiespectrales y cámaras térmicas, permite diagnosticar con gran precisión el estrés hídrico en los cultivos.
Esta tecnología, instalada en drones o satélites, proporciona una visión detallada de la salud de las plantas a través de la captura de imágenes en diferentes longitudes de onda, tales como el NDVI (Índice de Vegetación Normalizado). Este índice es fundamental para detectar áreas con déficit de agua o exceso de riego que no se perciben fácilmente a simple vista.
Mediante la combinación de imágenes multiespectrales y análisis de datos de sensores térmicos, los agricultores pueden observar cómo las plantas están reaccionando ante el estrés hídrico y, lo más importante, anticiparse a la necesidad de riego antes de que se hagan evidentes los síntomas visibles de deshidratación.
Por ejemplo, mientras que la planta puede parecer verde y saludable por fuera, el análisis espectral podría detectar zonas en las que la salud radicular se está viendo comprometida por la falta de agua.
Este diagnóstico precoz permite intervenir de manera precisa, ajustando el sistema de riego para optimizar el uso del agua, al tiempo que se minimiza el riesgo de sub-riego o sobre-riego.
Big data para modelos predictivos
El análisis de grandes volúmenes de datos o Big Data es otra pieza fundamental del Riego 6.0. Los sistemas modernos se alimentan de una gran cantidad de información obtenida a través de sensores de humedad del suelo, predicciones meteorológicas, datos históricos sobre las condiciones climáticas y de riego previas, así como las respuestas fisiológicas de los cultivos. Esta información se utiliza para crear modelos predictivos que pueden anticipar con alta precisión las necesidades hídricas de los cultivos en tiempo real.
A partir de los datos recabados, los sistemas de Riego 6.0 emplean algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para predecir las necesidades futuras de riego, teniendo en cuenta factores como el comportamiento del clima y las características del suelo en diferentes momentos del ciclo de cultivo. Estos modelos predictivos no solo son capaces de sugerir la cantidad de agua que debe aplicarse, sino también el momento exacto para hacerlo, lo que asegura que el agua sea utilizada de forma eficiente, sin desperdiciar recursos y maximizando la salud de los cultivos.
Un sistema de este tipo también es capaz de ajustarse a las condiciones climáticas cambiantes y a las variaciones en el comportamiento del suelo. Si la predicción de lluvia cambia en función de un análisis de datos en tiempo real, el sistema ajustará el riego o lo cancelará por completo, evitando el riego innecesario.
Optimización en tiempo real
La capacidad de optimizar el riego en tiempo real es otro avance crucial del Riego 6.0. El uso de tecnologías IoT (Internet de las Cosas), en combinación con sensores y actuadores inteligentes, permite a los agricultores tomar decisiones sobre el riego de manera instantánea y automática. Por ejemplo, si un sensor de humedad detecta que una parte de un campo ha recibido suficiente agua, el sistema puede redirigir el riego a otras zonas que están más secas, ajustando el flujo de agua de manera dinámica.
La capacidad de ajustar el riego en tiempo real también ayuda a responder a eventos climáticos imprevistos. Si una tormenta pasa por la zona de cultivo y las precipitaciones alcanzan un umbral determinado, el sistema puede reducir o suspender el riego automáticamente. Esto reduce considerablemente el riesgo de derroches de agua y asegura que se utilicen solo los recursos hídricos necesarios para mantener la productividad de los cultivos.
El riego del futuro: teledetección, IA y control autónomo
El Riego inteligente va más allá de la automatización básica y se adentra en la gestión autónoma y autónoma de los recursos hídricos, lo que transforma la forma en que los agricultores interactúan con sus sistemas de riego. La teledetección, la inteligencia artificial (IA) y el control autónomo están redefiniendo lo que significa gestionar un cultivo de forma eficiente, y lo hacen posible gracias a tecnologías de vanguardia.
La teledetección es fundamental para la identificación precisa y temprana de problemas en los cultivos, más allá de la simple necesidad de riego. Los sensores multiespectrales y térmicos, montados en drones o satélites, permiten monitorear de manera continua la salud de los cultivos a gran escala. Estas tecnologías pueden detectar señales sutiles de estrés hídrico, plagas, deficiencias nutricionales o enfermedades antes de que afecten la productividad de los cultivos.
Gracias a la captura de imágenes a diferentes longitudes de onda, estos sensores proporcionan información crucial sobre la densidad del dosel (cuánto de la superficie del campo está cubierta por las plantas) y sobre la temperatura de la superficie, lo que indica la cantidad de agua que las plantas están utilizando.
A partir de esta información, el sistema puede calcular no solo cuánta agua es necesaria, sino también si el cultivo está en riesgo de ser afectado por otros factores.
Además, la teledetección no se limita solo a la parte aérea. Los sensores también pueden medir la humedad del suelo en diferentes profundidades y a lo largo del tiempo, lo que ayuda a los agricultores a identificar áreas que requieren atención especial, como zonas que no están recibiendo suficiente riego, o áreas con un exceso de agua que podrían estar afectando la salud del cultivo.
La inteligencia artificial (IA) es una de las piezas clave que permite a los sistemas de riego 6.0 funcionar de manera autónoma. Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo, los sistemas de riego pueden tomar decisiones informadas sin intervención humana. Estos algoritmos son entrenados a partir de grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real sobre el clima, el suelo, las condiciones de riego anteriores y las necesidades de cada cultivo.
Por ejemplo, un sistema basado en IA puede analizar patrones de humedad en el suelo y, a partir de esa información, predecir cómo se comportará el agua en los próximos días. Además, la IA puede aprender de las decisiones pasadas y ajustar sus predicciones y estrategias de riego para adaptarse a las condiciones futuras, mejorando su rendimiento con cada ciclo de cultivo.
La gestión inteligente del riego también incluye la capacidad de adaptarse a cambios climáticos imprevistos, como un incremento en la temperatura o una tormenta inesperada. La IA es capaz de procesar esta nueva información y recalcular las necesidades de riego, ajustando la cantidad de agua aplicada para mantener un balance adecuado.
Control autónomo y gestión en tiempo real
El control autónomo es una característica central del Riego 6.0. Los sistemas más avanzados no requieren intervención humana constante, ya que pueden tomar decisiones de forma autónoma basadas en los datos recabados. La gestión en tiempo real es fundamental para garantizar que los cultivos reciban la cantidad exacta de agua que necesitan en el momento preciso.
Gracias a algoritmos de optimización en tiempo real, los sistemas de riego 6.0 pueden ajustar automáticamente el riego en función de las condiciones cambiantes.
Si el sistema detecta una precipitación inesperada, puede reducir el flujo de agua o suspender el riego temporalmente.
Asimismo, los sistemas pueden ajustarse a las condiciones del suelo y a la evaporación, para asegurar que el agua se distribuya solo cuando es necesario, en las cantidades precisas que los cultivos requieren.
Este enfoque no solo optimiza el uso de los recursos hídricos, sino que también reduce el trabajo manual de los agricultores y disminuye el riesgo de errores humanos, garantizando un rendimiento óptimo en cada fase del ciclo de cultivo.
