Los sensores NIR (Infrarrojo Cercano) son herramientas de análisis digital no destructivas que utilizan la interacción de la luz con la materia para determinar la composición química y física de un producto sin dañarlo (Cuevas et al., 2022; Martos et al., 2021).
Se consideran herramientas clave en la Agricultura 4.0 y 5.0 por su rapidez, bajo coste y capacidad de integrarse como dispositivos IoT (Internet de las cosas) (Máquez & Maza, 2023).
¿Qué son los sensores NIR?
Son instrumentos espectroscópicos que capturan la radiación en la región del infrarrojo cercano del espectro electromagnético (Cuevas et al., 2022). Sus características principales incluyen:
- Huella digital espectral: Cada muestra genera una señal digital única que funciona como una «huella dactilar», permitiendo identificar su composición global.
- Multiatributo y multiproducto: Un solo sensor puede analizar simultáneamente múltiples parámetros (como humedad, grasa o acidez en el aceite) en cuestión de milisegundo
¿Cómo funcionan y qué pueden medir?
Estos sensores emiten o captan luz en el rango NIR, aproximadamente entre 800 y 2.500 nm, y miden cómo la muestra absorbe esa luz según sus enlaces químicos. Con esa información, el sistema estima parámetros de calidad y composición de forma rápida y no destructiva.
Pueden medir humedad o materia seca, proteína, almidón, azúcares, fibra, aceite y, en algunos casos, nitrógeno, fósforo o potasio. También se usan para evaluar la calidad de la cosecha, momento óptimo de recolección, valor nutritivo de forrajes y composición de purines o estiércoles.
Aplicaciones principales (Martos et al., 2021)
Los sensores NIR se agrupan dentro de las categorías principales de sensores de teledetección debido a su versatilidad. Sus propósitos específicos en la agricultura incluyen:
- Monitoreo de la salud del cultivo: Permiten evaluar el vigor de las plantas.
- Gestión del agua: Ayudan en la administración eficiente de los recursos hídricos.
- Análisis de la humedad del suelo: Crucial para determinar las necesidades de riego.
- Conteo de plantas: Facilita la estimación de la densidad de población en el campo.
- Análisis de erosión: Permite estudiar el desgaste y la pérdida de suelo.
Es una técnica de análisis rápido, no destructivo y que proporciona información química o nutritiva casi al instante. Permite decisiones inmediatas sobre fertilización y calidad de cosecha durante la campaña.
Plataformas de uso
Los sensores NIR pueden integrarse en diferentes plataformas de teledetección dependiendo de los objetivos y la resolución necesaria:
- Satélites: Proporcionan datos a gran escala y, en muchos casos, de acceso gratuito (como Landsat o Sentinel), aunque a veces con resoluciones espaciales más gruesas.
- Aeronaves pilotadas remotamente (RPA/Drones): Los sensores NIR montados en drones ofrecen una resolución mucho mayor y flexibilidad de tiempo de vuelo en comparación con los satélites.
- Sensores terrestres o de mano: Utilizados para adquisiciones de datos en campos o laboratorios.
Aplicaciones y beneficios industriales (Siles, 2019)
- Toma de decisiones en tiempo real: El sistema automatizado de muestreo y análisis in situ habilita la toma de decisiones inmediatas durante la recepción de materias primas.
- Eficiencia y trazabilidad: Los sensores NIRS se presentan como una alternativa eficiente a los métodos tradicionales de control, que suelen tener altos costes y tiempos de análisis elevados.
- Análisis de riesgos: Son herramientas clave para la verificación del cumplimiento de estándares de calidad y la detección de problemas.
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Bibliografía:
Cuevas, M. D. M. G., Marín, D. P., & Varo, A. G. (2022). Sensores de Espectroscopía de Infrarrojo Cercano como dispositivos IoT para la lucha contra el fraude en el sector del aceite de oliva virgen. In El arte de investigar: Córdoba, del 3 al 6 de mayo de 2022 (pp. 633-637). UCOPress.
Martos, V., Ahmad, A., Cartujo, P., & Ordoñez, J. (2021). Ensuring agricultural sustainability through remote sensing in the era of agriculture 5.0. Applied Sciences, 11(13), 5911 https://www.mdpi.com/2076-3417/11/13/5911
Siles, J. A. A. (2019). Implementación de estrategias de muestreo, inspección y control en la industria agroalimentaria basadas en el empleo automatizado de sensores nirs (Doctoral dissertation, Universidad de Córdoba (ESP)) https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=233305
