Cómo Los SIG Transformarán La Agricultura En El Futuro
Los sistemas de información geográfica (SIG) e Internet crean una combinación que reúne datos sobre todo el mundo. Esta combinación cambia todos los aspectos de nuestras vidas, desde el GPS de nuestros teléfonos que nos ayuda a orientarnos hasta la tecnología que ayuda a los agricultores a controlar con precisión la salud de los cultivos. La agricultura es uno de los sectores en los que ya ha repercutido el desarrollo de los SIG, y esta repercusión no hará sino crecer con el tiempo.
Para saber más sobre cómo los SIG pueden beneficiar a la agricultura, hablamos con el Dr. Vasyl Cherlinka, miembro de la vibrante unidad científica de EOS Data Analytics (EOSDA), proveedor mundial de análisis de imágenes de satélite impulsados mediante IA. El Dr. Cherlinka cuenta con 30 años de experiencia en edafología y es un especialista que sigue de cerca las últimas tendencias en técnicas agrícolas. Ha descubierto algunas tendencias emergentes en la frontera entre los SIG y la agricultura. Esto es lo que hay que tener en cuenta en los próximos años.
¿Qué Tendencias Clave Cree Que Marcarán El Futuro Del Sector Geoespacial?
Las primeras que nombraría sin duda son la IA y el ML. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando el sector geoespacial. La integración de la IA en los SIG permite procesar grandes conjuntos de datos y descubrir tendencias que incluso los analistas expertos podrían pasar por alto. En particular, los avances de la IA en el tratamiento de datos y el reconocimiento de imágenes han mejorado el análisis de datos espaciales y la visualización, lo que ha resultado muy valioso para la agricultura y la edafología. Esta evolución ha dado lugar a la denominada GeoAI, que fusiona la IA con los datos y la tecnología geoespacial. La capacidad de la GeoAI para extraer, clasificar y detectar información procedente de diversas fuentes mejora significativamente nuestra capacidad para abordar complejos retos espaciales, abriendo una nueva era para los especialistas en SIG.
La computación en la nube es indispensable en el trabajo geoespacial, debido al enorme volumen de datos históricos y de alta resolución. Aumentar dos veces la resolución cuadruplica el tamaño de la imagen y procesar estos datos multiplica aún más las necesidades de almacenamiento. El almacenamiento en la nube, como AWS, que utiliza el equipo científico de EOSDA, proporciona la escalabilidad y la potencia informática necesarias. Esto garantiza un rendimiento eficiente del producto para todos los usuarios y admite amplias bases de clientes sin limitaciones de espacio. Además, las plataformas en la nube ofrecen una informática rentable y a la carta, cobrando por solicitud en lugar de por el alquiler continuo de equipos. De cara al futuro, la incorporación de la IA para optimizar los modelos de procesamiento de datos y mejorar la computación en nube incrementará la eficiencia, reducirá los costes y minimizará el impacto medioambiental.
La automatización de la recopilación de datos geoespaciales avanza rápidamente con tecnologías de teledetección, como satélites, drones y vehículos aéreos no tripulados. Los satélites proporcionan una adquisición de datos global con una resolución cada vez mayor que, a su vez, aumenta la calidad de los análisis. Sin embargo, persisten problemas como la frecuencia de la recogida de datos y la nubosidad. Los vehículos aéreos no tripulados colman estas lagunas, ofreciendo una recogida de datos específica, que la IA pronto gestionará gracias a los sistemas automatizados de gestión de campo (AFMS, Automated Field Management Systems). Estos sistemas integrarán datos de satélites, drones y sensores de campo, creando una visión completa de la salud de las plantas y del suelo. Además, los drones evolucionarán para realizar tareas como la aplicación de tratamientos, permitiendo en última instancia un ciclo de cultivo totalmente automatizado mediante interacciones coordinadas entre drones y satélites.
Otra tendencia destacada es el auge del modelado geoespacial en 3D y los gemelos digitales. Los gemelos digitales simulan lugares o estructuras, lo que permite probar escenarios y predecir comportamientos. Los datos 3D proceden de sistemas CAD para objetos fabricados o de tecnologías de topografía geodésica y teledetección, como el LiDAR. A pesar de la demanda de recursos, la renderización de estos modelos es rentable gracias a la representación tridimensional simplificada.
Los gemelos digitales son ahora muy precisos, con importantes aplicaciones en campos como la geología y la agronomía. Los modelos digitales de elevación (MDE), un tipo de gemelo digital, son cruciales para la planificación y modelización de equipos. La combinación de los gemelos digitales con la IA ofrece nuevas posibilidades, como la creación de paisajes del suelo en 3D y mapas voxel de las características del suelo. Esta tecnología permitirá un control exhaustivo de la producción agrícola y ajustes precisos del crecimiento de cada planta.
¿Cuáles Son Las Aplicaciones Prácticas Y Las Perspectivas Del Uso De Los SIG En La Agricultura?
La especificación de la ubicación es una de ellas. Es crucial para la agricultura, ya que permite realizar actividades precisas como el riego de zonas con escasez de agua o el tratamiento de plantas específicas. En uno de mis artículos más recientes, “Cartographic Technique for Determining Areas of Soil Contamination by Heavy Metals” (Técnica cartográfica para determinar zonas contaminadas por metales pesados), mi colega y yo estudiamos el uso de los SIG para predecir el impacto de la contaminación del suelo . Mediante la identificación de puntos de origen y el uso de muestras de suelo, cartografiamos la contaminación con precisión. Aunque la teledetección no puede cuantificar la contaminación, detecta eficazmente las sustancias tóxicas para las plantas. Nuestros modelos cartográficos destacan las concentraciones de contaminantes y las barreras naturales, mejorando la monitorización del suelo. Este enfoque garantiza la precisión de los puntos de control de la contaminación, vital para los programas de seguimiento y vigilancia, incluso cuando la contaminación no es visible.
La teledetección es otra aplicación de los SIG en la agricultura. Consiste en obtener información sobre objetos, lugares o fenómenos a distancia, normalmente mediante aviones o satélites. Tecnologías como la teledetección, la fotografía aérea, el LiDAR y SAR detectan y clasifican objetos en la superficie terrestre, la atmósfera y las masas de agua. La teledetección lee datos multiespectrales o hiperespectrales, distinguiendo características como la vegetación sana, que refleja ondas infrarrojas. La fotografía aérea, que utiliza aviones y drones, es ideal para campos pequeños y cuando hay tiempo nublado. El LiDAR utiliza el escaneado láser para crear modelos tridimensionales de accidentes geográficos, cartografiando terrenos agrícolas, vegetación y suelos. Y los satélites SAR emiten ondas de radio y captan imágenes de alta resolución de día y de noche en cualquier situación meteorológica.
Como resultado del uso de las tecnologías mencionadas, la agricultura de precisión aprovecha los SIG para combinar datos de localización y teledetección, mejorando la eficiencia agrícola. Este método está enfocado en zonas específicas del campo para que reciban insumos o riego, evitando el despilfarro de recursos en los puntos que no los necesitan. En el ámbito del riego de precisión, el artículo de mis colegas “Validation of Precipitation Obtained from GPM and H-SAF Satellite Data with Relation to Ukrainian Ground Weather Stations’ Data” (Validación de las precipitaciones obtenidas a partir de los datos de los satélites GPM y H-SAF en relación con los datos de las estaciones meteorológicas terrestres ucranianas) demostró que los datos satelitales son una fuente fiable para determinar los niveles de precipitación . Este hallazgo confirma que la teledetección basada en SIG es una base fiable para las prácticas de agricultura de precisión y la toma de mejores decisiones.
Las soluciones innovadoras están revolucionando la agricultura, aprovechando la experiencia de los científicos de datos, los especialistas en SIG y los investigadores. En EOSDA, por ejemplo, utilizamos datos geoespaciales avanzados y teledetección para afrontar los retos de la agricultura. Nuestros logros incluyen la detección precisa de los límites de los campos, la modelización de la humedad y la productividad de los cultivos, el mapeo de indicadores del suelo y potentes análisis de datos satelitales. También creamos mapas VRA, modelamos el carbono orgánico del suelo (tanto estático como dinámico con RothC) y analizamos la erosión hídrica del suelo. Además, la tecnología más avanzada de resolución de imágenes y reconocimiento óptico está mejorando la precisión y eficiencia de las prácticas agrícolas, impulsando mejoras significativas en la gestión de los recursos y la productividad.
¿Pueden Los SIG Ayudar A Predecir El Futuro De La Agricultura?
La respuesta a esta interesante pregunta es afirmativa. Una de las principales áreas de investigación de los SIG es abordar el reto de maximizar el rendimiento de los cultivos con unos recursos limitados. La agricultura de precisión, la modelización de la degradación del suelo y la predicción de la evolución del paisaje agrícola son áreas vitales. Los modelos de estimación del rendimiento son especialmente demandados, ya que ayudan a las empresas agrícolas a predecir cosechas y perfeccionar estrategias. Los especialistas en SIG desempeñan un papel activo en este campo en evolución. Entre los estudios más destacados figuran “The Estimation of Crop Land Productivity Based on Satellite and Biophysical Modeled Data” (Estimación de la productividad de las tierras de cultivo a partir de datos biofísicos y satelitales modelados) que desarrolla un nuevo modelo de productividad, y “Enhancing WOFOST Crop Model with Unscented Kalman Filter Assimilation of Leaf Area Index” (Mejora del modelo de cultivos WOFOST con la asimilación del índice de área foliar mediante un filtro de Kalman no centrado), que se centra en la predicción temprana del rendimiento de los cultivos . Estos trabajos ponen de relieve el papel crucial de los SIG en la agricultura.
Los profesionales SIG desempeñan un papel crucial en la evaluación del riesgo de enfermedad para los cultivos, combinando datos de localización con modelos de ciencia de datos. Cuando surgen enfermedades vegetales desconocidas, los expertos en SIG analizan la dinámica de los índices de vegetación junto con los datos de temperatura, humedad y nutrientes del suelo procedentes de la teledetección. También se evalúan los indicadores de relieve para identificar los factores naturales y humanos que influyen en el desarrollo de la enfermedad. Los especialistas en SIG, a menudo expertos en construcción de modelos, contribuyen en cada fase de la recopilación de datos, el procesamiento, el análisis y la creación de modelos. Estos modelos cartográficos producen mapas de zonas de riesgo que mejoran la comprensión de los patrones de la enfermedad, las variaciones estacionales y los factores espaciales, lo que permite a las empresas agrícolas mitigar los riesgos y optimizar las estrategias de gestión de los cultivos.
Los especialistas en SIG también desempeñan un papel esencial en la vinculación de datos espaciales y terrestres con modelos matemáticos, facilitando la creación, prueba y verificación de modelos. Analizan diversos conjuntos de datos para extraer predictores y contribuir al análisis de la humedad a distancia, que es crucial para determinar la frecuencia y la eficiencia del riego. Además, los profesionales SIG desempeñan un papel decisivo en la clasificación de tipos de cultivos mediante algoritmos de teledetección y aprendizaje automático. Esta tendencia permite a las explotaciones agrícolas monitorizar los campos de manera eficiente, ahorrando tiempo y recursos que antes se dedicaban a visitas individuales. Utilizando los conocimientos de los SIG, las empresas agrícolas optimizan las prácticas de riego y mejoran las estrategias de gestión de los campos, mejorando en última instancia la productividad y la sostenibilidad agrícolas. Esto también permite predecir el rendimiento de las cosechas.
Predecir el futuro también es necesario a la hora de abordar el cambio climático. Se trata de un aspecto clave para la comunidad SIG y EOSDA. Los científicos SIG han liderado los esfuerzos para modelizar la dinámica del clima y el impacto humano. Modelos como CANDY, CENTURY y otros rastrean con precisión los flujos de carbono en función de las condiciones locales. EOSDA ha mejorado el modelo RothC para predecir los cambios en el balance de carbono según los distintos tipos de gestión, contribuyendo así a los esfuerzos de secuestro de CO2. En particular, el Mapa Global del Potencial de Secuestro de Carbono Orgánico del Suelo (GSOCseq), respaldado por la Asociación Global del Suelo y la FAO, ayuda a gestionar los niveles globales de carbono . El papel de la comunidad SIG se extiende a todos los sectores, incluidos la silvicultura, la fabricación, el transporte y la energía, para combatir el cambio climático de forma integral.
Entonces, ¿Desempeñará El Análisis De Datos Satelitales Un Papel Importante En La Conexión De Los SIG Y La Agricultura?
Los satélites desempeñan un papel crucial en la teledetección, ya que ofrecen una cobertura inigualable a gran escala, superando las capacidades de los sistemas aéreos. Esta amplia cobertura facilita la adquisición de un flujo constante de datos, que luego se analiza meticulosamente y se presenta a los clientes. En consecuencia, el análisis de datos satelitales proporciona los conjuntos de datos más precisos y completos para las aplicaciones agrícolas, lo que resulta crucial para el éxito de la agricultura de precisión y exige exactitud.
La síntesis de los datos disponibles y generados, junto con su posterior procesamiento y análisis, combinados con la integración de métodos de aprendizaje automático y GeoAI, arroja resultados notables. Con los continuos avances tecnológicos, estas metodologías están preparadas para alcanzar una sofisticación y eficacia aún mayores. En particular, la rápida evolución de los SIG desde finales de la década de 1980, con un progreso acelerado impulsado por los recientes avances en IA, pone de relieve el potencial transformador del análisis de datos satelitales.
En este contexto, el análisis de datos satelitales emerge como el futuro de la integración de los SIG, la agricultura y la GeoAI, ofreciendo oportunidades sin precedentes para optimizar las prácticas agrícolas, mejorar la eficiencia e impulsar resultados sostenibles. Esta trayectoria pone de relieve el papel esencial del análisis de datos satelitales en la configuración del futuro panorama de la innovación y la sostenibilidad agrícolas.
¿Cómo Planea EOSDA Adaptarse Y Prosperar En Este Panorama En Evolución?
EOSDA colabora activamente con los distintos agentes y científicos de todo el mundo, respondiendo a las demandas del mercado mediante el desarrollo intensivo de modelos de carbono orgánico del suelo. El suelo es un sumidero vital de carbono, que captura CO2 a través de la fotosíntesis de las plantas. Al promover las mejores prácticas agrícolas, regulamos las emisiones de gases de efecto invernadero y contribuimos a mitigar el cambio climático. Nuestro compromiso con la acción climática nos impulsa a destacar en el análisis de imágenes de satélite, apoyando a nuestros clientes en la adaptación al clima y la resiliencia. También estamos desarrollando tecnologías de cartografía del suelo, incluidas metodologías de cartografía de suelos salinos y salinizados. Nuestro equipo está avanzando en el cálculo de la tasa de fertilizantes en función del rendimiento previsto de los cultivos. Estas iniciativas están en desarrollo activo, lo que refleja nuestra dedicación a la innovación y a abordar los retos agrícolas en un clima que cambia rápidamente.
En un artículo reciente, mis colegas y yo investigamos el impacto de la guerra en el suelo ucraniano, empleando modelos SIG para elaborar un mapa detallado del suelo de 25 metros de resolución . Los científicos están utilizando herramientas SIG para hacer frente a diversos retos relacionados con la guerra, como la monitorización del suelo afectado, la evaluación del impacto de la batalla en los ecosistemas y la evaluación del potencial de recuperación para los proyectos de restauración. Los esfuerzos se extienden también a las perspectivas de fitorremediación de la contaminación por metales pesados y a la restauración de los sistemas de regadío tras la guerra.
Además, los SIG ayudan al desminado mediante tecnologías de teledetección, contribuyendo así a los esfuerzos de recuperación tras los conflictos. Estas diversas aplicaciones de los SIG impulsan el desarrollo agrícola y reconfiguran el panorama del sector. Destacan la creciente dependencia de la teledetección y los datos geoespaciales para afrontar los nuevos retos. A medida que la integración de los SIG siga avanzando, desempeñará un papel cada vez más vital a la hora de abordar problemas complejos derivados de conflictos y alteraciones medioambientales, facilitar soluciones sostenibles y restaurar los ecosistemas y la productividad agrícola en las regiones afectadas.
Para los especialistas en SIG es imperativo adoptar esta tecnología avanzada para mantenerse a la vanguardia del desarrollo agrícola. Utilizando las herramientas de los SIG, los profesionales pueden contribuir a optimizar las prácticas agrícolas, mejorar la eficiencia y mitigar el impacto medioambiental. Adoptar el panorama cambiante de los SIG en la agricultura capacita a los especialistas para abordar los nuevos retos, fomentar soluciones sostenibles y dar forma al futuro de la productividad y la resiliencia agrícolas.
Acerca del autor:
Kseniia Kunakh cuenta con más de 6 años de experiencia como redactora en diversos campos, como negocios, educación y medios de comunicación. Sus experiencias previas como directora de desarrollo en una ONG ecológica ucraniana y como reclutadora de talento en una empresa tecnológica la convierten en una combinación perfecta de persona apasionada por las innovaciones ecotecnológicas y capaz de comunicar sobre ellas con facilidad.
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