CMNP utiliza teledetección en campos de caña de azúcar en Brasil
  • Caso de estudio

CMNP Utiliza La Teledetección En Brasil

Brasil, primer productor mundial de caña de azúcar, ha reducido considerablemente el uso de productos químicos en los cañaverales durante la última década. Los avances en las prácticas agrícolas, como la gestión integrada de plagas y el control biológico, han reducido al mínimo la dependencia de los pesticidas sintéticos . El cultivo moderno de la caña de azúcar emplea ahora métodos sostenibles que ayudan a mitigar los riesgos para la salud de los trabajadores agrícolas y las comunidades cercanas, al tiempo que reducen el impacto medioambiental, como la contaminación del suelo y el agua. Estas prácticas incluyen el uso de agricultura de precisión y agentes biológicos, contribuyendo a una industria de la caña de azúcar más sostenible. A pesar de estas mejoras, son necesarios esfuerzos continuos para mantener y mejorar aún más la sostenibilidad del cultivo de la caña de azúcar .

En respuesta a estos desafíos, las autoridades medioambientales locales desarrollaron una serie de esquemas de certificación para el etanol combustible en Brasil . Aunque esta iniciativa hace referencia exclusivamente a la caña cultivada para etanol y no para azúcar, tiene el potencial de mejorar significativamente el uso de productos químicos en toda la industria de la caña de azúcar. Para obtener la certificación, el productor debe cumplir una serie de normas, como la formación y capacitación de los trabajadores, el almacenamiento adecuado de los productos químicos y la utilización correcta de los equipos de protección, entre otras.

La empresa brasileña CMNP, fundada en 1925, es conocida por su importante esfuerzo en la conservación de los recursos naturales de la región: conservaron grandes extensiones de bosque autóctono en varios municipios. Desde un punto de vista comercial, son uno de los mayores productores de caña para etanol. Respetando las normas medioambientales más estrictas, la empresa implantó el análisis de imágenes de satélite proporcionado por EOSDA Crop Monitoring. En este caso de estudio, hablamos con representantes de CMNP que utilizan la teledetección en sus operaciones diarias de campo y descubrimos cómo los datos satelitales les ayudan a disminuir el uso de pesticidas mientras que optimizan el rendimiento.

Descripción: Acerca De CMNP

CMNP lidera el desarrollo sostenible en Brasil, implantando nuevas tecnologías para optimizar la monitorización y la cosecha. Algunos procesos ya están totalmente automatizados. Por ejemplo, la maquinaria agrícola para la siembra y la cosecha es capaz de aplicar insumos de forma diferenciada y su control de precisión está automatizado.

Tras empezar a usar drones y diversos programas informáticos especializados, los especialistas del CMNP se dieron cuenta de que su siguiente paso sería monitorizar toda la zona en todo momento. La necesidad de monitorizar casi 90.000 hectáreas planteó importantes cuestiones sobre la rentabilidad y precisión de la tecnología. Llegaron a la conclusión de que el análisis de imágenes de satélite satisfacía los requisitos planteados, razón por la cual el CMNP empezó a utilizar EOSDA Crop Monitoring, una plataforma en línea de agricultura de precisión basada en datos satelitales.

Problema: Infestación De Plagas Y Maleza, Y Grandes Extensiones De Terreno

El mayor reto para el cultivo de caña de azúcar en Latinoamérica son las plagas transmitidas por el suelo. Como es difícil identificarlas en la fase de propagación, estas plagas tienden a dañar grandes cantidades de cultivos. Como resultado de esto, la maleza se extiende por los lugares afectados y siguen reduciendo la cantidad de caña de azúcar que crece en los campos.

Los productores menos concienciados con el medioambiente recurren a pesticidas agresivos, que aplican después de la cosecha. De acuerdo con su dedicación al desarrollo sostenible, CMNP quería encontrar una forma de evitar las plagas y las infestaciones de maleza sin utilizar demasiados productos químicos. Necesitaban monitorizar a distancia los campos para ver los lugares donde empiezan a extenderse las plagas. Esta visibilidad permitiría a CMNP tomar las medidas adecuadas de forma dinámica y reactiva, evitando el uso excesivo de pesticidas y salvando la cosecha.

Los requisitos para adoptar una solución tecnológica que solvente este problema eran:

  • Suministro de actualizaciones automáticas de datos georreferenciados sobre el estado del campo actualizados periódicamente, incluida información sobre la distribución y prevalencia de determinados factores en la zona representada.
  • Disponibilidad de pruebas detalladas, directas y visuales de una situación específica en un lugar concreto.
  • Facilidad para compartir y acceder a los datos, lo que puede mejorar los procesos de comunicación y toma de decisiones entre las distintas partes interesadas (como agricultores, organismos de control de plagas, asesores agrícolas, etc.).
  • Integración de diferentes tipos de datos (como fotos y mapas) para proporcionar una comprensión más completa y contextual de una situación.

EOS Data Analytics proporcionó la plataforma web EOSDA Crop Monitoring y su app para dispositivos móviles, ambas muy fáciles de usar, para lograr todos estos objetivos. Veamos cómo CMNP usa el análisis de teledetección a nivel práctico.

EOSDA Crop Monitoring

Análisis de campo basado en imágenes de satélite de alta resolución para detectar todos los cambios al momento.

Solución: Exploración De Datos Históricos, Análisis De Vegetación Y Exploración

En general, EOSDA Crop Monitoring se aplica en los procesos diarios de 20 empleados. Los índices de vegetación y los datos satelitales que los especialistas del CMNP utilizan con más frecuencia son el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y las imágenes en color natural. Las alertas se utilizan para comprobar los últimos cambios y reaccionar ante posibles problemas de plagas y maleza. Para la zonificación utilizan, sobre todo, los mapas VRA. El análisis de datos de teledetección se utiliza para la monitorización y respuesta continuos, así como para informar a los supervisores.

Además, las fotos adjuntas a las tareas de exploración proporcionan pruebas detalladas de la situación relativa a la infestación de plagas en zonas específicas del campo, lo que ofrece una comprensión más completa y contextual de la situación. Cuando estas fotos se adjuntan al mapa VRA, aumenta el valor del mapa al proporcionar un contexto espacial de la infestación. Compartir esta información mejora la comunicación y la toma de decisiones sobre las estrategias de control de plagas a usar.

caña de azúcar dañada por alguna plaga
Foto de caña de azúcar dañada por alguna plaga que se adjunta al mapa del campo. Imagen: EOS Data Analytics.

EOSDA Crop Monitoring nos proporciona la capacidad estratégica de evaluar meticulosamente toda la gama de metodologías de gestión de plagas de que disponemos. En consecuencia, nos permite tejer estrategias adecuadas que no sólo impiden el crecimiento de colonias de plagas, sino que también garantizan que cualquier aplicación de plaguicidas o estrategias de intervención que despleguemos estén cuidadosamente equilibradas. Y todo ello con el firme propósito de mantener la viabilidad económica, salvaguardar la salud pública y preservar la integridad del medioambiente.

Más allá de la monitorización diaria, los agrónomos del CMNP actualizan continuamente la información histórica de los campos para llevar a cabo una toma de decisiones más rápida. El objetivo principal es obtener un conocimiento exhaustivo de las condiciones del campo, incluida la presencia de maleza o plagas hasta el día de hoy. Con ello pretenden agilizar el proceso de selección y elaboración de las estrategias de gestión más eficaces para sus cultivos de caña de azúcar.

Una ventaja significativa de esta información actualizada es la capacidad de analizar las imágenes de satélite, lo que proporciona una visión que no se puede conseguir sólo con observaciones sobre el terreno. El método tradicional de enviar personal a evaluar los campos resultaba a menudo ineficaz, ya que no siempre cubrían las zonas necesarias.

Ruan Navarro Furtado ha desempeñado un papel vital en este empeño, ya que supervisa el proceso de monitorización, asegurándose de que la información llega a tiempo, mucho antes de que se agraven los problemas. Su enfoque proactivo permite a los empleados del CMNP tomar las medidas necesarias para combatir las amenazas con prontitud.

Resultado: Mayor Rapidez En La Toma De Decisiones Y Eficacia En La Gestión Sobre El Terreno

Al tener una visión más amplia de las condiciones de todo el campo desde la interfaz de EOSDA Crop Monitoring, CMNP agiliza su proceso de toma de decisiones. Esta mayor eficiencia les permite controlar y abordar los posibles problemas mucho más rápidamente, evitando la propagación de enfermedades y maleza. Esto se alinea con su objetivo final de lograr una gestión eficaz de los cultivos y mantener los campos sanos.

Según Ruan Navarro Furtado, la eficacia de la gestión del tiempo en los campos ha aumentado un 50%. La identificación a distancia de patrones problemáticos permite a los exploradores identificar con precisión los lugares y visitarlos según un calendario predeterminado.

Los planes futuros de CMNP incluyen continuar la automatización de los procesos empresariales agrícolas e introducir tecnología punta para practicar el desarrollo sostenible. Se aplicarán técnicas integradas de gestión de cultivos, como la conservación del suelo, el desbroce mecánico, el uso de mantillo y los cultivos intercalados, utilizando las decisiones basadas en datos obtenidos mediante tecnología de teledetección y mediciones in situ.

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Acerca del autor:

Maksym Sushchuk Redactor de contenidos senior en EOS Data Analytics

Maksym Sushchuk está al frente de materializar la visión de EOSDA de hacer de la tecnología espacial el motor global de la sostenibilidad. Tiene más de 15 años de experiencia en periodismo y creación de contenido para destacadas empresas emergentes ucranianas y negocios ESG. Como director y co-fundador de PR Army, Maksym muestra el coste humano y social de la agresión rusa contra Ucrania.

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