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Descubre Cómo El Modelo Prevé La Productividad Agrícola Usando Imágenes De Satélite, Ayudando A Productores A Planificar Mejor Sus Cultivos, Prever Cosechas Y Acompañar El Crecimiento De Ellos
La productividad agrícola ha ganado un nuevo aliado en los cielos. Investigadores de Embrapa han desarrollado un modelo que prevé la productividad agrícola utilizando imágenes de satélite recolectadas diariamente.
Según una noticia publicada en el sitio de Embrapa, la idea es simple: acompañar el crecimiento de las plantas sin necesidad de ir al campo todo el tiempo.
Con esta tecnología, es posible monitorear cultivos como caña de azúcar y soja de forma precisa y no destructiva. Los resultados han demostrado una precisión de hasta 89% en caña y 71% en soja, dando más confianza a productores e industria.
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Además, el método ayuda en la validación de bioinsumos recién lanzados, como el Hydratus, que ayuda a las plantas a resistir la sequía. El modelo combina estadística con aprendizaje automático y abre espacio para una planificación más estratégica de la cosecha, la logística y la comercialización.
Cómo Funciona El Modelo
El modelo prevé productividad agrícola al combinar imágenes diarias del satélite PlanetScope con datos de campo, como ciclo de producción, tipo de cultivo y lluvia acumulada.
Cada imagen trae información sobre el índice de vegetación del cultivo, que indica si las plantas se están desarrollando bien.
Para la caña de azúcar, por ejemplo, se utilizó el índice vegetativo por diferencia normalizada verde (GNDVI), que muestra el contenido de clorofila en las hojas y en los tallos.
En la soja, se usó el índice de vegetación realzado (EVI2), que observa la biomasa y la estructura de la planta.
El modelo integra estos datos con cálculos estadísticos y aprendizaje automático.
En el caso de la caña, el coeficiente de determinación alcanzó 0,89, es decir, la previsión estuvo muy cerca de la productividad real observada en el campo.
En la soja, el índice de correlación fue de 0,71, considerado satisfactorio dado el comportamiento diferente de este cultivo.
El uso de estos índices permite que el productor siga el cultivo de manera objetiva y sepa exactamente cuándo intervenir, sin depender únicamente de observaciones visuales o estimaciones manuales.
Aplicaciones En Caña De Azúcar
La caña de azúcar fue el primer cultivo probado con el modelo. El trabajo se realizó en asociación con la Cooperativa de Plantadores de Caña del Estado de São Paulo (Coplacana) y fue financiado por la Finep.
Durante tres años, se monitorizaron dos cosechas con imágenes diarias del PlanetScope. Los investigadores verificaron que la relación entre el dosel de la caña (la parte de la planta formada por hojas y tallos) y la productividad es casi directa, lo que ayuda a aumentar la precisión de la previsión.
El modelo proporciona una previsión confiable para cada parcela de la propiedad, permitiendo que los productores planifiquen mejor la cosecha y la logística.
Con los datos, es posible anticipar negociaciones y tomar decisiones estratégicas sobre la comercialización de la cosecha.
Según el investigador João Antunes, la metodología reduce la subjetividad de la previsión de cosecha y permite una evaluación más amplia, esencial en un país con áreas agrícolas tan extensas.
Además, la herramienta ayuda en la evaluación de nuevos productos agrícolas. Un ejemplo es el bioinsumo Hydratus, que aumenta la resistencia de la caña a la sequía.
Con el monitoreo por satélite, los efectos del producto pueden ser observados sin perjudicar las plantas, haciendo el proceso de prueba más rápido y eficiente.
Aplicaciones En Soja
Tras los buenos resultados en caña de azúcar, el equipo aplicó la misma metodología en soja. El objetivo fue validar el uso del bioestimulante Hydratus, que protege la planta contra la sequía y estimula su crecimiento.
La investigación se realizó en colaboración con Embrapa Maíz y Sorgo y la empresa Bioma, monitoreando tres áreas. Dos áreas fueron seguidas con imágenes de satélite y una con imágenes de dron.
La previsión de productividad agrícola en soja obtuvo un 71% de acierto, lo que se considera bueno para este tipo de cultivo.
La diferencia de precisión en relación a la caña ocurre porque el producto de la soja es el grano, que no tiene una relación directa con el dosel de la planta.
Aun así, el modelo permite identificar variaciones de productividad entre diferentes tratamientos del bioestimulante, proporcionando información valiosa para la planificación del agricultor y para estudios sobre el rendimiento de productos.
El uso del índice EVI2 ayuda a medir el crecimiento y la biomasa de la soja, permitiendo evaluar el efecto de intervenciones en el cultivo en tiempo real.
Este enfoque muestra cómo las imágenes de satélite pueden ser una herramienta práctica para la agricultura moderna, ofreciendo datos concretos que ayudan en la toma de decisiones sin perjudicar el desarrollo de las plantas.
Aprendizaje Automático Y Estadística
El modelo prevé la productividad agrícola combinando métodos estadísticos y de aprendizaje automático. Por ahora, el análisis estadístico se muestra más preciso, porque el número de muestras todavía es pequeño.
Se utilizaron entre 500 y 600 muestras para entrenar el algoritmo, cantidad considerada limitada para el aprendizaje automático.
Eduardo Speranza, analista de Embrapa, explica que, con más muestras, el método de aprendizaje automático tiene el potencial de volverse aún más eficiente.
A pesar de esto, la integración de estos enfoques permite un monitoreo detallado de los cultivos y una evaluación económica de las cosechas.
La técnica proporciona datos en tiempo real sobre el rendimiento de las plantas, sin necesidad de intervención física constante en el campo.
Esta metodología también contribuye a una estrategia de producción más sostenible, ya que ayuda a identificar problemas y optimizar recursos, como agua y fertilizantes, sin desperdicio.
Además, el modelo abre espacio para futuras mejoras. Los investigadores planean incluir nuevas variables, como temperatura, textura del suelo y disponibilidad de agua, para aumentar aún más la precisión de la previsión.
Con estos ajustes, la herramienta podrá ser utilizada por productores, industria e incluso órganos públicos para prever cosechas y orientar políticas agrícolas de manera más objetiva.
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