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Combinando láser e inteligencia artificial, nuevo método nacional simplifica la medición de carbono en el suelo, viabilizando monitoreo de stocks y estimaciones rápidas para la agricultura y sostenibilidad
La medición de carbono en el suelo ganó un aliado tecnológico desarrollado por investigadores de la Embrapa Instrumentação (SP), según una noticia publicada.
El nuevo método une láser e inteligencia artificial para estimar, en un único análisis, la densidad aparente y el contenido de carbono del suelo.
El proceso es rápido, económico y preciso, y representa un hito para la agricultura de precisión, el monitoreo ambiental y los mercados de créditos de carbono.
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La técnica, basada en la espectroscopia de emisión por plasma inducido por láser (LIBS), fue desarrollada por los investigadores Paulino Ribeiro Villas-Boas, Ladislau Martin Neto y Débora Milori, y ya tiene una solicitud de patente depositada en el Instituto Nacional de la Propiedad Industrial (INPI).
El método será presentado en el Simposio Nacional de Instrumentación Agropecuária (Siagro), entre el 14 y 16 de octubre, en São Carlos (SP).
La propuesta promete simplificar el cálculo del stock de carbono en el suelo, sustituyendo métodos tradicionales demorados, como el anillo volumétrico, que exige muestras indeformadas y etapas largas de preparación.
Con base en 880 muestras de suelos brasileños, el estudio calibrado con modelos de regresión y aprendizaje automático mostró eficiencia en la estimación simultánea de densidad y contenido de carbono.
Las muestras fueron recolectadas en biomas como Cerrado y Mata Atlântica, de 0 a 100 centímetros de profundidad, abarcando áreas agrícolas y forestales.
Esta diversidad garantizó mayor precisión a los algoritmos de IA, que ahora permiten análisis con rapidez inédita y menor costo operativo.
Estimación de carbono por LIBS en suelos: precisión y velocidad para nuevos estándares de análisis
El avance científico de la estimación de carbono por LIBS en suelos se destaca por permitir análisis rápidos y de alta resolución.
La técnica consiste en dirigir un pulso de láser de alta energía sobre la muestra de suelo, generando un microplasma que emite luz en longitudes de onda específicas.
Cada elemento químico, como carbono, hierro, calcio o silicio, emite una firma óptica única, funcionando como una “huella dactilar” del material.
Según la investigadora Débora Milori, esta luz es decodificada por el equipo LIBS y asociada a modelos de aprendizaje automático que estiman la densidad aparente y el contenido de carbono con alta precisión.
Otro punto relevante es que el método exige un tratamiento mínimo de las muestras, limitándose a la eliminación de partículas más grandes, secado, homogeneización y peletización. Esto reduce etapas laboratoriales y simplifica la rutina de análisis.
El investigador Villas-Boas explica que las variaciones en la estructura y composición del suelo se reflejan en los espectros de LIBS.
Combinando esta información a algoritmos de IA, es posible calcular la densidad y el stock de carbono sin necesidad de procesos prolongados.
Así, el método une eficiencia, rapidez y sostenibilidad, ampliando la aplicabilidad del LIBS más allá de la composición elemental, incluyendo parámetros físicos esenciales para la salud del suelo.
Detección de carbono en el suelo con IA mejora manejo y reduce costos
La detección de carbono en el suelo con IA ofrece ventajas expresivas sobre los enfoques convencionales.
Mientras que los métodos tradicionales exigen la apertura de trincheras de hasta un metro de profundidad y el uso de retroexcavadoras para la inserción de anillos volumétricos, el nuevo proceso prescinde de estas etapas.
Esto significa reducción de tiempo y costos para equipos de campo, además de evitar impactos físicos en los cultivos.
El investigador Martin Neto destaca que, en suelos arenosos o secos, el anillo volumétrico presenta un gran riesgo de error y desperdicio de muestras.
Ya con el láser, es posible recolectar muestras deformadas, más fáciles de obtener, sin comprometer la calidad de los resultados.
De esta forma, el uso combinado de láser e inteligencia artificial proporciona una medición de carbono en el suelo más accesible, segura y confiable.
Además de acelerar el proceso, el método facilita el uso de muestreadores automáticos y la integración con plataformas digitales de agricultura de precisión, permitiendo el monitoreo continuo de la fertilidad y salud del suelo.
Esta automatización hace la práctica más viable para propiedades agrícolas de diferentes tamaños y para laboratorios de análisis ambientales.
Monitoreo del stock de carbono en el suelo fortalece créditos de carbono y sostenibilidad
El monitoreo del stock de carbono en el suelo es una de las principales aplicaciones del nuevo método, ya que contribuye directamente a políticas de mitigación climática.
Al ofrecer análisis rápidos y replicables, la tecnología viabiliza inventarios de carbono más frecuentes, fundamentales para certificadoras y proyectos de créditos de carbono.
Con la posibilidad de mediciones regulares, los agricultores pueden comprobar aumentos en el stock de carbono de sus áreas y generar créditos comerciables.
Según Villas-Boas, la precisión obtenida con el modelo de IA reduce incertidumbres, fortaleciendo la credibilidad de informes ambientales y reportes de sostenibilidad.
La técnica también beneficia programas públicos y privados dirigidos a la agricultura regenerativa, la recuperación de pastizales y la gestión sostenible del suelo.
Para los investigadores, el método amplía el entendimiento sobre la dinámica del carbono en el subsuelo, apoyando políticas de uso racional de la tierra y conservación de los biomas brasileños.
Método láser para estimación de carbono en el suelo impulsa el inventario de carbono en suelos agrícolas
El método láser para hacer la medición de carbono en el suelo tiene un papel central en la transición tecnológica de la agropecuaria brasileña.
La densidad del suelo, parámetro directamente relacionado con la compactación y la calidad estructural, es un indicador vital para cálculos precisos de stock de carbono.
En general, suelos con mayor contenido de materia orgánica tienden a presentar menor densidad y mejor agregación, lo que favorece la retención de carbono y nutrientes.
Con la nueva metodología, mediciones que antes llevaban días pueden ser realizadas en minutos, con costos hasta un 70% menores.
Además, los resultados pueden ser integrados a plataformas de gestión agrícola digital, cruzando datos de textura, humedad y fertilidad.
Esta integración amplía las aplicaciones del método en proyectos de agricultura de precisión y monitoreo ambiental a gran escala. El inventario de carbono en suelos agrícolas, por su parte, se vuelve más accesible y estandarizado.
Con mediciones más frecuentes y confiables, productores, certificadoras e investigadores tienen acceso a información esencial para planificar estrategias de manejo sostenible y aumentar la productividad con menor impacto ambiental.
Investigaciones futuras apuntan a que la fusión de técnicas, como el LIBS asociado a sensores espectrales y modelos avanzados de IA, podrá ampliar aún más la precisión del análisis.
Esta evolución tecnológica refuerza el papel de Brasil como referente global en innovación para el manejo del carbono en el suelo.
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