Modelo Predice la Productividad Agrícola con Imágenes Satelitales – seedworld.com

Informe sobre el Desarrollo de un Modelo Predictivo de Productividad Agrícola Basado en Imágenes Satelitales

Contexto y Relevancia para los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

La Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria (Embrapa) ha desarrollado un modelo innovador que estima con alta precisión la productividad de cultivos clave como la caña de azúcar y la soja. Mediante la integración de imágenes satelitales, técnicas estadísticas y aprendizaje automático, esta tecnología se alinea directamente con la Agenda 2030, ofreciendo soluciones tangibles para varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

• ODS 2 (Hambre Cero): Al optimizar la predicción de cosechas, el modelo contribuye a la seguridad alimentaria y promueve una agricultura más sostenible y productiva.
• ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura): Representa una innovación tecnológica de vanguardia que moderniza la infraestructura agrícola y fomenta la investigación científica.
• ODS 12 (Producción y Consumo Responsables): Permite una gestión más eficiente de los recursos agrícolas, reduciendo el desperdicio y mejorando la planificación de la cadena de suministro.
• ODS 17 (Alianzas para lograr los objetivos): El proyecto es un ejemplo de colaboración exitosa entre instituciones públicas (Embrapa, Ministerio de Justicia), cooperativas (Coplacana) y el sector privado.

Metodología y Desarrollo del Modelo Predictivo

Fundamentos Tecnológicos y Colaboración Interinstitucional

El núcleo de la metodología se basa en el análisis de series temporales de imágenes diarias de alta resolución del satélite PlanetScope, facilitadas a través del Programa Brasil Mais. Este enfoque permite un monitoreo continuo y detallado del ciclo de crecimiento de los cultivos.

1. Recopilación de Datos: Se utilizan imágenes satelitales para calcular índices de vegetación en las etapas fenológicas óptimas de las plantas.
2. Integración de Variables: Los datos satelitales se combinan con información agronómica crucial, como el cultivar utilizado, el ciclo de producción y la precipitación acumulada.
3. Modelado Predictivo: Se emplean dos enfoques complementarios: métodos estadísticos tradicionales y algoritmos de aprendizaje automático para procesar los datos y generar las estimaciones de productividad.

El investigador Geraldo Magela Cançado, de Embrapa Agricultura Digital, ha indicado que el modelo se enriquecerá con nuevas variables como la temperatura, la textura del suelo y la disponibilidad hídrica, buscando una eficiencia aún mayor y un aporte más robusto a la agricultura de precisión, en línea con el ODS 13 (Acción por el Clima) al mejorar la resiliencia de los cultivos.

Caso de Estudio: Caña de Azúcar y su Impacto en la Agricultura Sostenible

Resultados y Contribuciones al ODS 8 y ODS 12

En el estudio aplicado a la caña de azúcar, realizado en colaboración con la Cooperativa de Cañeros de São Paulo (Coplacana) y con financiación de Finep, el modelo demostró una capacidad predictiva excepcional.

• Precisión del Modelo: Se alcanzó un coeficiente de determinación de 0,89, lo que significa que las predicciones del modelo coincidieron en un 89% con la productividad real medida en campo.
• Impacto en la Gestión: Esta herramienta permite a productores y agroindustrias realizar una planificación estratégica, optimizar la logística y dirigir las intervenciones agronómicas con mayor precisión.
• Fomento del Crecimiento Económico (ODS 8): Al mejorar la eficiencia y la previsibilidad de la producción, se fortalece la competitividad del sector y se promueve un crecimiento económico sostenible.
• Producción Responsable (ODS 12): La planificación precisa reduce la subjetividad en las previsiones de cosecha, permitiendo una gestión más responsable de los recursos a escala nacional.

Validación y Aplicación en el Cultivo de Soja

Fomento de la Resiliencia y la Seguridad Alimentaria (ODS 2 y ODS 13)

La metodología fue adaptada con éxito al cultivo de soja para validar la eficacia del bioestimulante Hydratus, un producto diseñado para mejorar el crecimiento y la resistencia de las plantas a la sequía. Esta aplicación subraya el potencial de la tecnología para desarrollar soluciones que fortalezcan la resiliencia agrícola frente al cambio climático.

• Adaptación Metodológica: Mientras que en la caña de azúcar se utilizó el índice GNDVI (sensible a la clorofila), en la soja se empleó el índice EVI2, que captura mejor la estructura y biomasa de la planta.
• Resultados de Validación: El modelo logró una correlación del 71% entre la productividad prevista y la observada, un nivel considerado alto y prometedor para la predicción del rendimiento de granos.
• Contribución al ODS 2 y ODS 13: La capacidad de evaluar de forma no destructiva y precisa el efecto de bioestimulantes como Hydratus acelera el desarrollo de tecnologías que hacen a la agricultura más productiva y resiliente a la sequía, un pilar fundamental para la seguridad alimentaria en un clima cambiante.

Proyecciones Futuras y el Fortalecimiento de los ODS

Desafíos y Oportunidades del Aprendizaje Automático

El proyecto avanza en dos frentes: el estadístico y el de aprendizaje automático. Aunque el modelo estadístico es actualmente más preciso debido al tamaño limitado del conjunto de datos, el enfoque de aprendizaje automático posee un potencial superior a largo plazo, alineado con el ODS 9 de fomentar la innovación continua.

1. Escalabilidad del Modelo: El analista Eduardo Speranza señala que el método de aprendizaje automático requiere miles de muestras para alcanzar su máximo potencial, lo que depende de la validación continua de datos en campo.
2. Mejora Continua: La incorporación de nuevas variables agronómicas y ambientales perfeccionará la precisión del modelo, permitiendo una gestión agrícola aún más detallada y sostenible.
3. Herramienta Nacional: El objetivo final es consolidar una herramienta que sirva de apoyo tanto a productores a nivel de parcela como a la planificación agrícola del gobierno, reduciendo la subjetividad y aumentando la cobertura de las previsiones de cosecha en todo el territorio nacional.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

• ODS 2: Hambre Cero

  El artículo se centra en mejorar la productividad agrícola de cultivos clave como la caña de azúcar y la soja. El desarrollo de un modelo para predecir el rendimiento con alta precisión y la validación de un bioestimulante que protege a las plantas contra la sequía son tecnologías que contribuyen directamente a aumentar la producción de alimentos y a construir una agricultura más resiliente y sostenible, pilares fundamentales del ODS 2.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  La investigación de Embrapa es un claro ejemplo de innovación tecnológica aplicada a la industria agrícola. El uso de “imágenes satelitales”, “aprendizaje automático” y “métodos estadísticos” para crear un modelo predictivo representa un avance significativo en la investigación y el desarrollo (I+D). Este esfuerzo por modernizar las prácticas agrícolas y mejorar la eficiencia mediante la tecnología se alinea perfectamente con el fomento de la innovación que promueve el ODS 9.

• ODS 12: Producción y Consumo Responsables

  La capacidad del modelo para generar “previsiones a nivel de parcela” permite una gestión más eficiente de los recursos. Una mejor planificación basada en datos precisos puede llevar a un uso más optimizado de insumos como agua, fertilizantes y pesticidas, reduciendo el desperdicio y promoviendo patrones de producción más sostenibles, en línea con los objetivos del ODS 12.

• ODS 13: Acción por el Clima

  El artículo menciona la validación de un bioestimulante llamado Hydratus, que “protege a las plantas contra la sequía”. Este desarrollo es una medida de adaptación directa al cambio climático, ya que fortalece la resiliencia de los cultivos ante fenómenos meteorológicos extremos como las sequías, que son cada vez más frecuentes e intensas. Esto contribuye a la capacidad de adaptación del sector agrícola, un componente clave del ODS 13.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

• Meta 2.3: Duplicar la productividad agrícola y los ingresos de los productores de alimentos en pequeña escala

  Aunque el artículo no se enfoca exclusivamente en pequeños productores, la tecnología desarrollada tiene el potencial de ser utilizada por “productores y agroindustrias para generar previsiones”. Al mejorar la precisión de las predicciones de rendimiento, los agricultores pueden tomar mejores decisiones, optimizar sus operaciones y, en última instancia, aumentar su productividad, lo que se alinea con el espíritu de esta meta.

• Meta 2.4: Asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas resilientes

  El desarrollo y aplicación del bioestimulante Hydratus, que mejora la resistencia de las plantas a la sequía, es una práctica agrícola resiliente que aumenta la productividad y ayuda a los sistemas de producción a adaptarse al cambio climático. La metodología de monitoreo no destructivo también contribuye a una agricultura más sostenible.

• Meta 2.a: Aumentar las inversiones en la investigación agrícola y los servicios de extensión

  El proyecto es una iniciativa de “Embrapa Agricultura Digital”, una institución de investigación pública, y cuenta con “financiación de Finep”. Esto representa una inversión directa en investigación y desarrollo de tecnología agrícola, que es exactamente lo que promueve esta meta para erradicar el hambre y mejorar la producción de alimentos.

• Meta 9.5: Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales

  El artículo describe en detalle un esfuerzo de investigación científica que combina múltiples tecnologías avanzadas (teledetección, IA, estadística) para mejorar la capacidad tecnológica del sector agrícola. El objetivo de “reducir la subjetividad de esta previsión y ser más exhaustivos” mediante la tecnología es un ejemplo claro de la aplicación de esta meta.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

• Indicador 2.3.1: Volumen de producción por unidad de trabajo o por explotación

  El núcleo del artículo es la estimación de la “productividad de la caña de azúcar” y la soja. El modelo desarrollado por Embrapa mide y predice directamente el rendimiento de los cultivos, que es la base para calcular la productividad agrícola. El éxito del modelo, con un “coeficiente de determinación de 0,89” para la caña de azúcar, indica una capacidad mejorada para monitorear este indicador.

• Indicador 2.4.1: Proporción de la superficie agrícola en la que se practican una agricultura productiva y sostenible

  El uso de tecnologías de agricultura de precisión como el monitoreo satelital y la aplicación de bioestimulantes que aumentan la resiliencia a la sequía son prácticas de agricultura sostenible. La investigación y validación de estas herramientas, como se describe en el artículo, implican un esfuerzo por aumentar la superficie donde se aplican estas prácticas avanzadas y sostenibles.

• Indicador 9.5.1: Gastos en investigación y desarrollo como porcentaje del PIB

  El artículo menciona explícitamente que la investigación fue realizada por Embrapa con “financiación de Finep”. Esto evidencia la inversión en I+D en el sector agrícola. Aunque no se proporcionan cifras exactas, el proyecto en sí mismo es un resultado tangible de dicha inversión, sirviendo como un ejemplo cualitativo del progreso relacionado con este indicador.

4. Tabla de ODS, metas e indicadores

Fuente: seedworld.com