Con el fin de conseguir un uso sostenible de los insecticidas , desde 2014 se exige en la UE la aplicación de técnicas de Gestión Integrada . Este marco de actuación fue el primer paso para que la FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación) comenzase a considerar todos los métodos de control de plagas disponibles , integrándolos de manera adecuada para que su intervención se realice solo cuando tenga una justificación económica y medioambiental. Para comprender su función, se debe tener en cuenta conceptos como el monitoreo de insectos fitófagos mediante métodos y herramientas y la intervención controlada. Gracias a estos, la agricultura de precisión permite la incorporación de la tecnología para el manejo de la variabilidad espacial y temporal de las plagas . Así, por ejemplo, el agricultor puede optimizar la dosis de insecticida a aplicar . Este pequeño paso le permitirá disminuir los costes, así como el riesgo medioambiental, mejorando también la seguridad del aplicador . Para conseguir implementar la agricultura de precisión con éxito existen herramientas clave como el empleo de sensores y el procesamiento informatizado de datos . De hecho, el acceso rápido o a tiempo real de esta información es vital para un control de plagas en cultivos eficaz. Los datos obtenidos a través de un dispositivo GPS establecen la ubicación de los objetos, favoreciendo la digitalización y creación de mapas . Un mapeo 'in situ' en el que las variables se detectan mientras se recorre el área y se registran los datos. Sin embargo, no siempre es posible o viable realizar el mapeo directamente en el campo, bien por dificultades en el desplazamiento en la finca, en la detección o visualización del fitófago, o porque cuando los síntomas son visibles ya está comprometida la producción del cultivo. En este caso, la adquisición remota de datos es una de las maneras más eficientes para mapear la presencia o efectos de una plaga. Las imágenes pueden obtenerse directamente desde cámaras instaladas en dispositivos aéreos como drones o avionetas , o bien pueden obtenerse desde satélites . Este sistema trabaja en dos etapas: la adquisición de datos con la detección y registro por medio de sensores, y posteriormente el análisis, es decir, su procesamiento e interpretación. El monitoreo automático de plagas aporta conocimiento sobre la distribución espacial y temporal de las mismas. Este monitoreo se realiza mediante el empleo de trampas electrónicas, donde un sensor es capaz de detectar la presencia del insecto y puede llevar reconocimiento de imágenes o no . Las primeras trampas electrónicas llevaban sensores que detectaban al insecto interrumpiendo una luz infrarroja o visible en el momento en el que entraba y permitían su conteo. En estas trampas no había identificación por tipo de insecto, dificultando saber la especificidad requerida y que no entraran insectos distintos a los buscados. Hoy en día existen sensores que analizan la variación de la luz por el aleteo para identificarlo mediante una especie de firma biométrica. Para poder identificar al insecto, se precisan de trampas con una cámara en su interior. La capacidad de resolución del sensor y el número de imágenes que puede tomar, son los dos elementos más importantes, teniendo en cuenta el consumo de energía y la capacidad de almacenamiento de la cámara. Una vez tomada la imagen, existen dos opciones: la primera es enviarla automáticamente a un especialista en reconocimiento de plagas para que la identifique visualmente; la segunda, utilizar técnicas de inteligencia artificial, como machine learning a través del dispositivo o la nube. El grupo de investigación AGR 163 Entomología Agrícola de la Universidad de Córdoba , cuyo responsable es el Prof. Dr. Enrique Quesada Moraga , trabaja en este segundo caso. Trabajan para optimizar y mejorar un sistema de identificación, detección y alerta sanitaria para la mosca del olivo en el proyecto europeo FruitFlyNet-II . Este dispositivo puede albergar, además, diversos sensores que recojan otros tipos de datos de dentro de la copa del propio árbol, como temperaturas, humedad, etc. Así, se completa la información sobre la plaga para poder observar cómo evoluciona en función de esas variables. De esta manera, para próximas cosechas, agricultores y técnicos podrán elaborar modelos robustos de predicción de dinámica poblacional del insecto. Además del empleo de trampas electrónicas, otras aplicaciones de estas nuevas tecnologías para controlar las plagas en los cultivos se basan en la elaboración de mapas que permitan una aplicación espacial adecuada de insecticidas , o la aplicación de sistemas de información geográfica a modelos para desarrollar decisiones más precisas sobre estos tratamientos frente a plagas.