La agricultura moderna se encuentra en pleno proceso de transformación, con el foco puesto en la adopción de tecnología que facilite la vida de los agricultores y otros trabajadores del sector. Los desafíos son cada vez mayores, como el cambio climático o la urgencia por producir más alimentos respetando los recursos naturales, por lo que una gestión adecuada es más necesaria que nunca.
Entre las opciones tecnológicas disponibles, los satélites se erigen como la pieza central. Los datos satelitales son escalables y tienen un coste reducido, algo muy útil a la hora de mejorar la gestión. Concretamente, el análisis de datos satelitales de las app para monitoreo de cultivos agrícolas facilita enormemente la monitorización del campo, lo que ayuda a incrementar el rendimiento y optimizar el uso de insumos.
¿Qué es el análisis de datos satelitales en la agricultura?
Cuando hablamos de análisis de datos satelitales, hacemos referencia a la evaluación de datos obtenidos mediante satélite de la explotación agrícola, con el fin de conocer las condiciones reales existentes en el campo. Esto es especialmente útil cuando la explotación agrícola es grande o está en una zona lejos de la ubicación actual, ya que no hay necesidad de recorrerla físicamente.
Algunos parámetros o características relacionados con las plantas o el suelo pueden apreciarse a simple vista, mientras que otros permanecen ocultos hasta que el problema ya es demasiado grave. El análisis de datos satelitales muestra, entre otras cosas, la salud de las plantas, los niveles de humedad del suelo o los cambios en el uso de la tierra, para poder llevar a cabo un seguimiento exhaustivo de los cultivos en todo momento.
Para realizar estos análisis, habitualmente se usan combinaciones de bandas o índices de vegetación. Una banda es una imagen captada por el satélite en una longitud de onda específica, a veces es longitudes invisibles para nosotros; al combinar dos o más de ellas es posible obtener información relevante. Por su parte, los índices de vegetación son cálculos matemáticos que se basan en varias bandas para comprobar ciertas condiciones. Por ejemplo, el índice NDVI es el más usado, y sirve para determinar la salud de las plantas en base a su verdor y su reflectancia de la luz.
Cómo optimizar los recursos agrícolas con los análisis de datos satelitales
Existen diferentes formas de optimizar la gestión agrícola mediante el uso de satélites. Esta optimización implica un uso adecuado de los insumos, donde se reduce el desperdicio de usarlos cuando y donde no hacen falta, pero sin que ello suponga un problema para la producción del campo. La monitorización de los cultivos por satélite es la forma más común de análisis, pues permite conocer el nivel de productividad de cada planta; si se usan datos históricos, también se puede determinar la productividad en las diferentes subzonas del campo.
Dado que los campos no son homogéneos, conocer las zonas con mayor y menor rendimiento ayuda a los agricultores a centrar sus esfuerzos donde van a poder obtener beneficios en lugar de desperdiciar fertilizantes en zonas que casi siempre van a ofrecer una productividad baja.
El agua dulce es un insumo crítico para las plantas y su escasez lo convierte en un recurso que conviene conservar. El análisis de datos satelitales ayuda a conocer el nivel de humedad del suelo en los campos de cultivo, no solo en la zona más cercana a la superficie, también en las capas de suelo donde se ubican las raíces de las plantas. Esta información proporciona a los agricultores el conocimiento necesario para ajustar el riego y evitar aplicar demasiada agua, que puede encharcarse y favorecer la aparición de enfermedades como la podredumbre de la raíz. Al combinarlo con información meteorológica relevante, también es posible ahorrar agua al no regar cuando ya se esperan lluvias.
El mercado de los créditos de carbono ha generado mucha atención sobre el secuestro de carbono orgánico. El uso de análisis de datos satelitales puede ayudar a determinar la capacidad de secuestro de un suelo en función de su fertilidad y su salud. Los agricultores que opten por complementar sus ingresos con este mercado pueden enfocar la gestión agrícola a preservar el suelo, por ejemplo, evitando la labranza.
El poder de las plataformas agrícolas basadas en datos satelitales
El software juega un papel tan relevante como la maquinaria en la gestión moderna de la agricultura. La aparición de estas plataformas especializadas en el monitoreo satelital de la agricultura ha supuesto una revolución, ya que también incluyen otros datos críticos para la gestión, como datos históricos o la predicción meteorológica. Asimismo, la integración con tecnologías adicionales, como la IA o el aprendizaje automático, simplifica todo el proceso.
Así pues, los agricultores pueden esperar actualizaciones en tiempo real sobre el estado de los cultivos y el campo, alertas de riesgo climático, notificaciones cuando las plantas sufren estrés, una predicción del rendimiento durante la temporada o información de años anteriores que permite descubrir y estudiar tendencias y patrones. Al tomar decisiones basadas en datos, los agricultores mejoran la gestión del campo y eliminan las suposiciones o las corazonadas de la ecuación.
El análisis de datos satelitales está redefiniendo la gestión agrícola, haciéndola más inteligente y sostenible. No importa si se trata de conservar el agua o aplicar insumos con precisión, la toma de decisiones basada en datos satelitales aporta numerosas ventajas frente a la gestión tradicional. A medida que la tecnología mejora y su acceso incrementa en todo el mundo, los agricultores tienen una oportunidad brillante para asegurar el futuro de la producción de alimentos.
Acerca del autor: Vasyl Cherlinka
Petro Kogut es Doctor en Física y Matemáticas, y autor de múltiples publicaciones científicas. En su investigación académica se centra, entre otros temas, en el tratamiento y la aplicación de las imágenes de satélite. En la actualidad, el Prof. Dr. Petro Kogut también trabaja como asesor científico.