Uno de los actores claves en la producción mundial de alimentos, en los últimos años ha visto como las consecuencias negativas de la agricultura tradicional, las consecuencias derivadas del cambio climático, como la degradación del suelo y la escasez del agua, y otros desastres humanos y medioambientales amenazan la producción de la región.
La respuesta a este problema está en la adopción de prácticas agrícolas sostenibles. Para ello, los agricultores están recurriendo a tecnología innovadora para mejorar la eficiencia y la productividad. Entre las herramientas tecnológicas que más adeptos está consiguiendo se encuentra el análisis de datos satelitales.
El valor del mercado de la tecnología agrícola en Latinoamérica
El crecimiento del mercado agrícola, especialmente aquel relacionado con la tecnología agroalimentaria, demuestra el giro de la agricultura hacia la sostenibilidad en la zona. Las empresas emergentes relacionadas con esta tecnología, incluyendo a las que innovan desde el campo hasta la mesa, tuvieron un descenso ligero respecto al récord de inversión en un contexto de clara disminución a nivel global en el capital riesgo, lo cual demuestra el interés por la región y la innovación.
De hecho, algunas subcategorías no sólo no sufrieron un descenso en la inversión, sino que aumentó la financiación recibida, en línea con la creciente digitalización de los pequeños agricultores y la industria alimentaria local. Las empresas relacionadas con la tecnología financiera han crecido de forma exponencial en los últimos años, debido a los límites en la disponibilidad de préstamos. Las industrias relacionadas con las entregas a domicilio también han experimentado un vertiginoso ascenso, acercando los productos del campo directamente hasta el consumidor sin pasar por intermediarios o por el supermercado. Por último, las empresas emergentes relacionadas con el mercado de los créditos de carbono están obteniendo mucha atención.
La aparición del análisis de datos satelitales
El análisis de datos satelitales no es nuevo, pues funciones o características como el índice de vegetación NDVI se usan desde hace años. No obstante, su capacidad para incluir otros índices o características del terreno y el aumento de la precisión hacen que sea una herramienta más útil que nunca. Parte del cambio en el sector agrícola viene determinado por la capacidad de estos análisis para proporcionar datos completos y detallados sobre el uso de la tierra, la salud de los cultivos y diversos factores medioambientales.
Como consecuencia de lo anterior, los datos satelitales desempeñan un papel vital en la agricultura de precisión, en la que los agricultores utilizan información detallada sobre sus campos para optimizar sus operaciones. Con estos datos y análisis, los agricultores crean mapas detallados de los tipos de suelo de la región, de los niveles de nutrientes en cada campo y otros parámetros. Esta nueva forma de practicar la agricultura, tomando decisiones basadas en datos conduce a una mayor productividad y sostenibilidad. Y es que Latinoamérica tiene una amplia diversidad agrícola y diversos subclimas, lo que hace que las recomendaciones y técnicas usadas en una zona no funcionen igual de bien en otras.
Beneficios del análisis de datos satelitales en la agricultura
Con un objetivo común, que es el de cuidar del medioambiente y mejorar la producción, existen varias formas de aplicar los análisis de datos satelitales:
- Agricultura de precisión: Sustituir las obsoletas prácticas tradicionales por prácticas de precisión es el caso de uso más habitual. Gracias al NDVI y otros índices, es posible determinar el estado de las plantas y el suelo. Estos datos se usan para construir mapas con los que, a continuación, realizar la aplicación de tasa variable (VRA) de insumos, como agua, fertilizantes o semillas.
- Detección temprana de problemas: Las imágenes de satélite son muy útiles para ayudar a detectar signos de estrés en las plantas, como falta de nutrientes o agua, o la existencia de plagas y enfermedades. El índice NDVI, mencionado anteriormente, es frecuentemente usado para determinar el verdor de las plantas, en base a su clorofila. Normalmente, cuando una planta tiene problemas, no refleja la luz igual que cuando está sana, lo que indica la necesidad de intervenir.
- Predicción del rendimiento: El análisis de datos satelitales, en combinación con datos históricos y tecnología como la IA, puede usarse para predecir el rendimiento de los cultivos en un determinado campo o en todo un país. Esta información es útil no solo para los agricultores, también para otros actores relacionados con el sector, como empresas de seguros, transportistas e, incluso, organizaciones gubernamentales.
- Monitorización del impacto medioambiental: Controlar el impacto negativo que las prácticas agrícolas tienen en el medioambiente, como deforestación, erosión del suelo y contaminación del agua, también es posible gracias a las imágenes de satélite.
Casos de estudio
El uso de análisis es ya frecuente en países como Brasil o Argentina. En el país carioca, los análisis de datos satelitales se usan habitualmente para controlar la producción de caña de azúcar y determinar su posible impacto medioambiental, especialmente preocupante en las proximidades o dentro de la selva amazónica. Asimismo, también se usa para monitorizar la salud de otros cultivos locales.
En Argentina, los análisis de datos satelitales se utilizan, principalmente, para medir los niveles de humedad del suelo en las llanuras agrícolas del país. Así, los agricultores argentinos han podido ahorrar una gran cantidad de agua sin perjudicar al rendimiento de sus cultivos.
Desafíos y oportunidades
Aunque el análisis de datos satelitales ofrece muchos beneficios a los agricultores latinoamericanos, todavía existen ciertos retos a resolver. Algunos de ellos son la pobre conectividad de algunas zonas, la falta de conocimiento para utilizar estas herramientas o el alto coste de algunos tipos de datos, como las imágenes de alta resolución.
Pese a ello, los agricultores latinoamericanos tienen ante sí una magnífica oportunidad para adaptarse al cambio climático, obtener el máximo rendimiento de sus campos y garantizar la seguridad alimentaria local y mundial.
