La utilización de datos geoespaciales ha ganado una gran importancia en los últimos años en diversos sectores. Uno de los más beneficiados por la adopción masiva de esta tecnología ha sido la agricultura. Debido a la forma de trabajar en el sector, con campos de gran extensión y un montón de variables que afectan al resultado, contar con información clave adicional puede marcar la diferencia entre una buena cosecha o una temporada perdida.
EOS Data Analytics y sus análisis de datos satelitales ofrecen valiosas perspectivas y soluciones para mejorar diversas prácticas agrícolas, optimizar la asignación y el uso de los recursos, así como garantizar una producción sostenible de alimentos.
Monitorización de la salud de los cultivos
El uso más frecuente de las imágenes de satélite es el de monitorizar a distancia los cultivos. Sin embargo, incluso en las imágenes con mayor resolución, la información que el ojo humano puede captar es limitada.
Así pues, mediante el empleo de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y algoritmos propios de aprendizaje automático, EOSDA Crop Monitoring, la plataforma en línea de EOSDA para la agricultura de precisión, es capaz de mostrar información que, a simple vista, estaría oculta. Los índices de vegetación permiten detectar problemas potenciales, como deficiencia de nutrientes, falta o exceso de agua, o plagas y enfermedades. Estos datos a menudo también sirven para analizar patrones de vegetación y detectar variaciones sutiles en ellos.
EOSDA Crop Monitoring también cuenta, entre otras funciones, con datos actuales e históricos del clima y un sistema automático de notificaciones, de modo que el agricultor disponga de toda la información necesaria para adecuar el trabajo en el campo y la aplicación de los insumos.
Todas estas funciones han sido probadas con éxito numerosas veces en casos reales. Por ejemplo, recientemente, EOSDA recibió una petición de un cliente brasileño para una solución personalizada para monitorizar la salud del cultivo de caña de azúcar en la región de Sao Paulo y conocer el estado de la cosecha.
El equipo de EOSDA se apoyó en el índice NDVI para distinguir entre el verde de la vegetación, los residuos de los cultivos y el suelo desnudo. Además, los análisis de series temporales determinaron el mejor momento para cosechar, gracias a los resultados de años anteriores y el uso de algoritmos propios.
Gestión de los recursos hídricos
Uno de los problemas más graves relacionados con el cambio climático y el medio ambiente está relacionado con el uso que se hace del agua dulce. Tradicionalmente, la agricultura ha sido uno de los sectores que más agua consume y no siempre de forma adecuada.
La aparición de nuevas formas de cultivar, como la agricultura de precisión, y el uso de datos satelitales contribuye a una gestión eficaz de los recursos hídricos en la agricultura. Reducir el consumo de agua usando sólo la que es necesaria, evitar el estrés hídrico causado por un exceso de riego o la optimización de las prácticas de riego (por ejemplo, adoptando sistemas más eficientes o simplemente evitando regar cuando se prevén lluvias) son algunas de las formas de solventar el problema del agua.
Una empresa chilena se puso en contacto para mejorar sus servicios de gestión del agua en el país. Para conseguir esto, la empresa adoptó EOSDA Crop Monitoring como plataforma base, pues en ella podían obtener cálculos automáticos basados en índices de vegetación, en qué etapa de crecimiento se encontraban los cultivos y detectar posibles problemas de estrés hídrico. Después de empezar a usar la plataforma, la precisión del asesoramiento mejoró, así como la forma en que se gestionaban los servicios de atención al cliente.
Clasificación de las tierras de cultivo
La tecnología geoespacial también se usa de forma frecuente para clasificar las tierras del planeta. De forma general, se usa para identificar zonas urbanas, infraestructuras, bosques, masas de agua, etc. En agricultura, su uso está enfocado a reconocer qué cultivos se plantan en cada campo.
Esto tiene diferentes aplicaciones: por un lado, sirve para evaluar la dinámica de cambios en el uso de la tierra y valorar cómo el cambio climático altera la superficie terrestre en regiones concretas. Por otro lado, la clasificación de las tierras de cultivo se usa para predecir la cantidad de un determinado cultivo que se va a producir y poder vender, para calcular un precio estimado y analizar qué soluciones de transporte y almacenamiento serán necesarias.
Cartografía del suelo
La cartografía del suelo tiene como objetivo conocer las variaciones en los niveles de nutrientes, el contenido de materia orgánica y los tipos de suelo. Para ello, EOSDA se apoya en redes neuronales para realizar la detección automática de los límites del campo. Los datos obtenidos a nivel de campo se comparan con los datos obtenidos con estas redes, dando lugar a una precisión superior al 80% para cualquier campo de más de 3 ha.
Esta misma solución fue implementada previa solicitud de uno de nuestros más antiguos socios, dando como resultado una delimitación precisa de los campos y la creación de mapas de aplicación de tasa variable (VRA), con los que los agricultores optimizaron las aplicaciones entre 50 y 130 kg/ha.
Las soluciones de EOSDA pueden solventar estos y otros problemas relacionados con las múltiples necesidades agrícolas existentes. Con los continuos avances en la tecnología geoespacial y el análisis de datos, el papel de EOSDA seguirá creciendo y siendo más importante, revolucionando la industria agrícola y fomentando un ecosistema alimentario más resistente y sostenible.