La predicción de la cosecha permite anticiparse a variaciones de mercado, optimizar recursos y planificar estratégicamente la producción y comercialización; además, mejora la gestión de riesgos, reduce pérdidas y guía el mejor aprovechamiento del rendimiento agrícola.
También facilita la toma de decisiones sobre cultivos y tiempos de siembra, aumentando la eficiencia y competitividad en un sector donde las condiciones climáticas y factores externos pueden impactar significativamente. Es clave para sustentar la sostenibilidad y el crecimiento económico en la agricultura.
¿Qué nuevas tecnologías permitan estimar el volumen de producción?
Las nuevas tecnologías que permiten estimar el volumen de producción en el sector agroalimentario se basan en la digitalización y automatización de procesos, mejorando así la precisión y eficiencia en las predicciones. Entre estas tecnologías destacan:
- Sensores remotos y drones: Estos dispositivos vuelan sobre los campos agrícolas, capturando imágenes detalladas de los cultivos. Utilizan cámaras multiespectrales que pueden ver más allá del espectro visible, identificando sutiles diferencias en la salud de las plantas que no son perceptibles al ojo humano. Estos datos se analizan para estimar la biomasa de los cultivos y, por ende, predecir el volumen de producción. Por ejemplo, una mayor reflectancia en el rango del infrarrojo cercano indica plantas más sanas y, probablemente, una mayor producción.
- Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático: Estas tecnologías analizan los enormes volúmenes de datos generados por sensores en campo, imágenes satelitales y otras fuentes. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos para identificar patrones y correlaciones entre las condiciones del cultivo y los rendimientos finales. Estos modelos pueden predecir con precisión el volumen de producción al considerar variables como la salud de las plantas, la densidad del cultivo y las condiciones ambientales. Su capacidad para adaptarse y aprender de nuevos datos hace que las predicciones sean cada vez más precisas.
- Imágenes satelitales: Proporcionan una perspectiva amplia y regular de los campos de cultivo, permitiendo monitorear cambios en la vegetación a lo largo del tiempo. A través de índices como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), se pueden estimar la densidad y salud de la vegetación, factores directamente relacionados con el potencial de producción. Las imágenes satelitales, al ser procesadas y analizadas con técnicas de IA, permiten predecir el volumen de producción basándose en la evolución histórica y actual de los cultivos.
Estas tecnologías se complementan entre sí, ofreciendo un enfoque multifacético para la estimación precisa del volumen de producción. Mientras los drones y los sensores remotos proporcionan datos de alta resolución a nivel de campo, la IA y el aprendizaje automático los analizan para generar predicciones precisas, y las imágenes satelitales ofrecen un monitoreo continuo a gran escala, asegurando que la estimación sea actualizada y relevante.