Datos satelitales para el campo: la revolución silenciosa que cambia la consultoría agrícola

Durante siglos, los agricultores han recorrido sus campos a pie para evaluar de forma visual la salud de sus cultivos. Desgraciadamente, este enfoque es insuficiente a día de hoy, dado que la incertidumbre climática, la presión de producir más con menos recursos y las plagas y enfermedades obligan a los consultores del sector a adaptarse a este cambio de paradigma.

Las herramientas digitales modernas no tienen el objetivo de reemplazar a los expertos, sino multiplicar su capacidad de diagnóstico, anticipar problemas y ayudarles a ofrecer recomendaciones fundamentadas en datos objetivos. En este contexto, cada vez más asesores del sector están optando por contratar servicios de imágenes satelitales en tiempo real como parte fundamental de su metodología de trabajo

Por qué los datos satelitales son vitales para la consultoría agrícola

Los consultores agrícolas han sido, desde siempre, una figura de confianza para el agricultor. Es a ellos a los primeros que llaman ante una anomalía en los cultivos, cuando buscan una opinión sobre inversión, etc. Sin embargo, fundamentar esa asesoría exclusivamente en inspecciones visuales sobre el terreno resulta poco útil para el devenir de una explotación agrícola moderna.

Las imágenes de satélite en vivo permiten detectar señales de estrés en los cultivos antes de que sean visibles a simple vista. Ahora es posible identificar con precisión las zonas con productividad alta y baja de forma consistente, algo que los métodos convencionales no pueden ofrecer ni siquiera combinando varios de ellos a la vez.

La cobertura es otro argumento determinante. Una explotación agrícola con miles de hectáreas repartidas en varios puntos no puede monitorizarse con la cadencia necesaria mediante visitas físicas, drones o sensores en campo. Los satélites son capaces de cubrir enormes superficies de terreno de forma periódica, y sus archivos de datos históricos permiten comparar el estado actual con el de años anteriores, revelando tendencias que de otro modo permanecerían ocultas. 

Índices de vegetación esenciales para una asesoría agrícola de primer nivel

Al hablar de datos satelitales no nos limitamos solo a la captura de imágenes satelitales. Los datos satelitales, captados en bruto, pueden aportar inteligencia clave para la gestión agrícola una vez han sido procesados con los algoritmos adecuados. Los índices de vegetación son, en esencia, fórmulas matemáticas que se apoyan en diferentes bandas del espectro electromagnético para mostrar información que puede pasar inadvertida al ojo humano.
Entre los índices más usados en la consultoría y asesoría agrícola están los siguientes:

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada). Con diferencia, el índice de vegetación más utilizado. Es el estándar mundial para evaluar la salud vegetal general, calculando la diferencia entre la radiación infrarroja reflejada por la planta y la luz roja absorbida por ella. Los cultivos en buen estado presentan valores de entre 0,6 y 0,9; por su parte, los valores por debajo de 0,4 indican indicios claros de estrés.

NDMI (Índice de Humedad de Diferencia Normalizada). Este indicador evalúa el contenido de agua en el dosel vegetal, lo que permite detectar el estrés hídrico de forma precoz. Gracias a este índice, es posible guiar con precisión los calendarios de riego de los campos frente a sequías y lluvias fuertes.

NDRE (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada del Borde Rojo). Al ser sensible al contenido de clorofila, este índice es especialmente eficaz para detectar deficiencias de nitrógeno en las etapas medias y tardías del cultivo, cuando el NDVI tiende a saturarse y no ser tan preciso. Para cereales, maíz y otros cultivos en hilera, es la referencia en dichas etapas a la hora de crear planes de fertilización a base de nitrógeno.

EVI (Índice de Vegetación Mejorado). Ofrece un rendimiento óptimo en campos con densidad de follaje muy elevada. La caña de azúcar y la soja son algunos cultivos donde habitualmente se usa este índice.

CWSI (Índice de Estrés Hídrico del Cultivo). Se apoya en diferencias térmicas de temperatura entre la cubierta vegetal y el aire para medir la transpiración de la planta. Se usa especialmente con el riego de precisión.

Aplicaciones del mundo real donde los consultores agrícolas usan datos satelitales

La gestión variable del nitrógeno es, probablemente, la aplicación más directa y común. A partir de mapas creados con los índices NDVI y NDRE, los consultores agrícolas pueden elaborar prescripciones de aplicación de tasa variable de fertilizantes que reducen el gasto hasta un 30% sin que el rendimiento se vea perjudicado. El ahorro se basa en el no desperdicio de insumos en zonas donde la productividad no es tan alta y cuya aportación no sería de gran utilidad, la base de la agricultura de precisión.

La monitorización continua mediante datos satelitales no solo permite detectar anomalías automáticamente y anticipar problemas antes de que afecten a la cosecha. Diferentes proyectos y plataformas integran imágenes satelitales con datos de explotación para automatizar la recogida de información y facilitar el cumplimiento de la normativa, aliviando la carga administrativa del agricultor y del asesor. Además, son la base para la predicción del rendimiento de los cultivos al final de la temporada.

A estos 2 ejemplos de usos reales se les suman las nuevas vías de ingresos que generan los datos satelitales para el consultor. Desde servicios de monitorización por suscripción y generación de mapas de prescripción de tasa variable hasta informes de previsión de cosecha o documentación, los consultores agrícolas están viviendo una época dorada gracias a la tecnología.

El futuro: IA, IoT y un flujo de imágenes constante

La integración de la IA con las imágenes satelitales en tiempo real ya está ampliando las capacidades y funciones que la asesoría agrícola proporciona a los propios agricultores. Los algoritmos ya permiten detectar automáticamente patrones anómalos sin necesidad de revisar manualmente los datos. Asimismo, los nuevos sensores IoT presentes en estaciones meteorológicas y sensores de humedad del suelo ayudan a crear redes de monitorización integrales que ofrecen una visión sin precedentes del estado real de cada campo.
Por último, el incremento constante del número de satélites orbitando la Tierra hará que la disponibilidad de datos sea todavía mayor, haciendo que la tasa de revisita se reduzca a apenas horas. Ese mayor flujo de imágenes satelitales permitirá registrar con precisión eventos de poco tiempo y construir análisis de series temporales que revelen mejor las tendencias a largo plazo. Aunque el consultor del futuro casi no visite el campo, tendrá un mayor conocimiento de éste desde cualquier lugar del planeta.