Los expertos en el sector aseguran que la combinación de Big Data, imágenes satelitales y datos de campo es excelente para llevar adelante una agricultura eficiente. Esta poderosa estrategia permite destacarse dentro del mercado.
Hoy en día, la agricultura se torna cada vez más eficiente dada la revolución de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs) y el desarrollo de nuevas herramientas como la Inteligencia Artificial (IA). En esta línea, se observan diferentes estrategias clave para potenciar los cultivos a través de un monitoreo integrado.
En detalle, el sector registra una transformación en la recopilación y análisis de datos, lo que permite un acceso más eficiente a la información. Al combinarse con las plataformas de mapeo colaborativo, sensores de bajo costo e imágenes satelitales, se puede mejorar la planificación y el uso de los recursos agrícolas.
En este marco, durante la campaña de verano 2023-2024, se llevó a cabo el monitoreo de lotes de algodón en el distrito San Martín, dentro del Sistema de Riego del Río Dulce (SRRD). Se trata de la principal área de riego de la provincia de Santiago del Estero, que abarca casi toda la producción agrícola bajo riego y cubre 300.000 hectáreas repartidas en once distritos.
Los cultivos predominantes en esta región son algodón, alfalfa, maíz y hortalizas. En tanto, esta fase inicial incluyó un seguimiento de ocho lotes de algodón en el Distrito San Martín, con una superficie de 73.540 hectáreas.
El propósito de esta actividad fue generar información que facilite la toma de decisiones en el manejo de los cultivos, utilizando productos de sensores remotos y datos de campo recolectados. Al hacerlo en colaboración entre el equipo técnico y los productores, el análisis fue exhaustivo.
A partir de los datos obtenidos, se elaboraron informes técnicos para los agricultores y se creó una base de datos destinada a la investigación. Así es como pudieron aprovechar la tecnología que más tarde sería implementada en la rutina diaria de los agricultores.
Dicha experiencia piloto marca el inicio del desarrollo de una aplicación para el monitoreo agrícola, que integrará tecnologías avanzadas como sensores remotos, Sistemas de Información Geográfica, Big Data, Google Earth Engine e IA.
Según indicaron los expertos en el sector, el objetivo está puesto en promover la digitalización de la agricultura y contribuir a una producción agrícola sostenible. Los tiempos de trabajo serán optimizados, por lo que los resultados y las ganancias serán mejores a las anteriores.
Se espera que la plataforma esté disponible para productores, promotores, asesores, asociaciones de agricultores, proveedores de servicios e insumos, organismos relacionados con el sistema agropecuario y agroindustrial, estudiantes y cualquier persona interesada en el tema.
¿Cómo la IA ayuda a la agricultura?
En primer lugar, cabe destacar que el contexto está enmarcado por las preocupaciones sobre la seguridad alimentaria e incentivos económicos, por lo que es común que los agricultores busquen mejoras de forma continua.
Dado que es normal que se produzcan variaciones en la calidad y el tamaño de la producción, la Inteligencia Artificial aparece como una herramienta clave para solucionar problemas de carácter industrial gracias a la recopilación y el análisis masivo de datos.
La predicción fiable y precisa sobre el grado de maduración y la calidad de frutas, hortalizas y verduras es un desafío clave para una gestión agrícola optimizada y sostenible. Alcanzar tal precisión permitiría reducir el desperdicio de alimentos y la necesidad de recursos, además de mejorar la eficiencia en las operaciones agrícolas y aumentar la rentabilidad de las cosechas.
Este avance beneficiaría tanto a los agricultores como a los consumidores, quienes podrían acceder a productos frescos, con el valor agregado de tener precios más bajos gracias a una producción optimizada.
El uso de tecnologías como la IA, el aprendizaje automático, el Big Data, el Internet de las Cosas (IoT) y la teledetección permite procesar, sintetizar y analizar grandes volúmenes de información de manera constante y eficiente.
Lo cierto es que cada una de estas herramientas supera a los métodos tradicionales en la detección y diagnóstico de anomalías, como enfermedades, y en las predicciones sobre el rendimiento de los cultivos.
Ante estos motivos, los profesionales están investigando cómo agregar este tipo de tecnología para mejorar la predicción del tiempo de cosecha. Hasta el momento, los estudios demuestran que estos métodos superan a los convencionales.
Cabe destacar que la IA usa datos reales de los cultivos, recolectados mediante sensores, imágenes de cámaras o satélites, y los combina con información climática y meteorológica, creando modelos más precisos y fiables.
En resumen, es notable que el creciente uso de estas tecnologías se está extendiendo a una variedad de cultivos, ya que más trabajadores adoptan estas prácticas y recopilan datos, con el fin de desarrollar modelos robustos para diversas especies agrícolas.