Monitorización Del Plátano Verde En Época De Lluvias
En Nicaragua, se estima que en 2022 se cultivaron 40.000 hectáreas de plátano verde, generando empleo en toda la cadena de producción y la exportación regional. Tal escala de producción ha aportado 18.2 millones de dólares a la economía nacional, demostrando un crecimiento de 21.8% en valor y 6.6% en volumen, en comparación con el año anterior .
Por consiguiente, era razonable que una empresa nueva, FINCATECH, empezase operando en mercados agrícolas muy lucrativos, como es el del cultivo de plátanos. Su objetivo era colaborar con los agricultores locales, ayudándoles a implantar técnicas agrícolas más sostenibles. Con uno de los clientes, descubrieron un problema generalizado que tiene que ver con el efecto de las fuertes lluvias a mediados de año.
La incapacidad para hacer frente a este problema podría afectar significativamente a las explotaciones agrícolas locales, por lo que el equipo de FINCATECH buscaba soluciones que les ayudasen a maximizar la eficiencia de la producción de forma rápida y rentable. Al implementar EOSDA Crop Monitoring, entraron en el prometedor nicho de la agricultura de precisión, lo que, entre otras ventajas, les ayudó a diferenciarse de la competencia, que prefería enfoques más antiguos.
En este caso de estudio, exploraremos cómo el uso de la teledetección y el análisis de datos facilitó un desarrollo más eficiente de la consultoría agrícola de FINCATECH con uno de sus clientes en Nicaragua.
Descripción: Acerca De FINCATECH
FINCATECH es una empresa social emergente y de triple impacto que promueve la adopción de la agricultura digital inclusiva en Nicaragua, con el objetivo de que los pequeños y medianos productores mejoren el rendimiento de las plantaciones y se preparen para los efectos del cambio climático en la producción, al tiempo que reducen el impacto en el medio ambiente y benefician a las poblaciones locales.
Esta empresa agrícola se caracteriza por promover la asociación y el crecimiento colectivo de los productores locales para mejorar su acceso a los mercados y a las tecnologías agrícolas. FINCATECH está formada por un equipo de expertos en cambio climático y sostenibilidad, contando además con un equipo de agrónomos, que actúan como consultores en servicios de agricultura digital; se puso en marcha como pináculo del proyecto “Promover la agricultura digital inclusiva en Nicaragua” del Centro Empresarial Pellas (CEP) en colaboración con Open Digital Agriculture Platform for Efficiency and Sustainability (ODAPES) en 2021.
Comenzaron a utilizar la plataforma EOSDA Crop Monitoring para ayudar a un pequeño productor agrícola en Nicaragua a reducir el impacto negativo de las fuertes lluvias en sus plantaciones y, al mismo tiempo, gestionar el rendimiento de manera más eficiente, maximizando los beneficios en las evaluaciones de agricultura de precisión.
Problema: Fuertes Lluvias, Nuevas Plantaciones Y Falta De Datos
En 2022, un pequeño productor agrícola se puso en contacto con FINCATECH en busca de ayuda para sus nuevos emplazamientos de producción. El área de interés era un nuevo campo de plátano verde que se cultivaba por primera vez esa temporada, gestionado con un sistema de riego por microaspersión. Como se puede ver en las fotos, las plantas son bastante jóvenes (como el plátano es una planta perenne, puede alcanzar los 5 metros de altura en la madurez).
La plantación está ubicada en la región de Tisma, en las fincas Santa Elisa y San Jerónimo, que forman parte de una empresa agrícola dedicada a la siembra y comercialización de plátano y café. En esta región, el cultivo de plátano ha crecido considerablemente en los últimos cinco años y actualmente es uno de los cultivos más importantes, junto con el arroz, el cacahuete y la caña de azúcar.
El plátano verde es una fruta tropical originaria del sudeste asiático, perteneciente a la familia Musaceae (es un híbrido triploide de Musa acuminata y Musa balbisiana). Es una planta herbácea perenne de gran tamaño (3,5 – 5 metros de altura). Los plátanos se consideran herbáceos porque sus partes aéreas mueren cuando termina la temporada de crecimiento y perennes porque la base de la planta (rizoma) surge de un brote llamado hijo, que sustituye a la planta madre. El tiempo que transcurre entre la plantación y la cosecha de los racimos es de 9 a 12 meses.
Durante el año 2022, el principal desafío fue que la temporada de lluvias en Nicaragua se vio influenciada por el fenómeno climático llamado “La Niña”. A partir del mes de agosto, las lluvias superaron en aproximadamente un 77% los promedios históricos, causado por la influencia de los huracanes Ian y Julia y la tormenta tropical Karl. El 40% de las precipitaciones totales, concentradas en agosto y septiembre, provocaron la sobresaturación de los suelos, lo que afectó a la siembra en las zonas bajas de las áreas cultivadas. La escorrentía y la saturación de los suelos provocaron estrés en la plantación, debido a la pérdida de suelo y a la falta de aireación del sistema radicular, lo que redujo la capacidad de absorción de nutrientes, como lo demuestra la disminución de la emisión foliar.
FINCATECH quería ayudar al productor a controlar mejor el rendimiento de los cultivos, asegurándose de que las condiciones meteorológicas desfavorables no afectaran a sus objetivos empresariales. Al mismo tiempo, había que evaluar la productividad del suelo del campo en cuestión, utilizando datos históricos de satélite para determinar la mejor estrategia a largo plazo.
EOSDA Crop Monitoring
Una plataforma de monitorización de campos, que aprovecha las imágenes de satélite de alta resolución para identificar y reaccionar a cualquier cambio de forma remota.
Solución: Monitorización Con Índices De Vegetación Y Mapeo De La Productividad
FINCATECH usó varias de las funciones de EOSDA Crop Monitoring para ayudar a este cliente:
- Monitorización con los índices NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y NDMI (Índice De Humedad De Diferencia Normalizada).
- Zonificación, para analizar las necesidades de zonas específicas de la plantación.
- Exploración (Scouting), para la validación de datos de satélite.
- Mapas de productividad, para el análisis de datos históricos.
La cuenta en la plataforma fue gestionada por dos profesionales que coordinaron el equipo, junto con cinco agrónomos que se encargaron de la exploración, la interpretación de los datos y el asesoramiento. El equipo de FINCATECH también utilizó alertas móviles, disponibles en la aplicación EOSDA Crop Monitoring.
Utilizando la sección de Monitorización, el 1 de agosto de 2022 se identificó estrés en la vegetación en el 36% de las áreas cultivadas, con valores del índice NDVI entre 0,3 y 0,6.
Los expertos pudieron observar que otros campos no presentaban niveles tan bajos en el valor del índice NDVI, lo que indicaba que existía una alta probabilidad de que el problema de saturación del suelo se diera en el primer campo.
Tras un proceso de verificación sobre el terreno para poder medir el impacto en la plantación, se usó la función Zonificación de EOSDA Crop Monitoring, que muestra que más del 50% de la plantación se vio afectada.
Se realizaron obras de drenaje, con profundización de los canales de desagüe para reducir las zonas encharcadas en las zonas identificadas. Se aplicó ácido húmico y ácido fúlvico en la base de las plantas para provocar el crecimiento de las raíces, estimular el metabolismo y mejorar la absorción de nutrientes.
Según la imagen generada por la función Zonificación el 10 de septiembre de 2022, es evidente que las zonas con un valor NDVI bajo mejoraron. Las zonas de vegetación alta pasaron del 45,51% al 51,93%, mientras que las zonas de vegetación media pasaron del 32,99% al 35,69%, y las zonas de vegetación baja pasaron del 21,50% al 12,38%.
Las plantas verdes maduras absorben la mayor parte de la luz visible y la utilizan para la fotosíntesis, reflejando más la luz invisible del infrarrojo cercano. Por el contrario, el agua refleja casi por igual todas las longitudes de onda de la luz visible y del infrarrojo cercano invisible. El índice NDVI aumenta cuando hay menos luz visible y más invisible. Así, en campos como los de plátanos verdes, se puede observar unos valores altos del índice NDVI antes de la lluvia y un descenso repentino cuando la zona se inunda de agua (porque el agua refleja la luz visible que es comparable con la reflexión del infrarrojo cercano invisible, con lo que disminuye el valor del índice NDVI). Sin embargo, si quiere medir con precisión la eficiencia de la vegetación en ese momento concreto, tiene que distinguir entre las plantas y el agua, porque las plantas son verdes y siguen ahí, pero debido a la cantidad de agua, el índice NDVI está alterado. Intente mezclar NDWI y NDVI o NDWI y MSAVI en su investigación para ver las plantas en verde y el agua en colores magenta/púrpura. Esto ayudará a hacer frente a las inundaciones extremas y obtener estadísticas precisas para la productividad.
Tras esta experiencia, se creó un mapa de productividad para el periodo de 2016 a 2021. Se eliminó el año 2022 para evitar que las estadísticas se vieran afectadas por un año especialmente lluvioso. La selección realizada también demostró una considerable concentración de precipitaciones en este campo durante las mismas estaciones en los años anteriores. Se pudo identificar que el 69,9% de los suelos del área de interés son de baja productividad, por lo que los expertos recomendaron destinar este campo a otra actividad productiva.
Dicha conclusión se realizó luego de un minucioso análisis coste-beneficio. Teóricamente, el productor podría instalar sistemas de drenaje y realizar nivelaciones para que el campo no se inundara en el futuro. Pero el coste de esas inversiones era excesivamente alto para un campo tan pequeño y la cantidad de cultivo que puede producir potencialmente. El mapa de productividad ayudó a los expertos de FINCATECH a realizar evaluaciones detalladas y proponer soluciones con conocimiento de causa.
Correlacionar los mapas de productividad con los tipos de cultivo enriquecerá sus conclusiones analíticas (por ejemplo, lo que es bueno para el arroz no lo es para los plátanos). Intente incluir en su investigación puntos de datos tomados sobre el terreno o la clasificación de cultivos de EOSDA para territorios más extensos. Determine el rango de valores NDVI malo-medio-bueno para cada tipo de cultivo individualmente y realice pruebas estadísticas incluyendo esos valores.
Resultado: Cultivos Con Resiliencia, Evaluación Eficiente De La Productividad Y Ser Pioneros En Tecnología De Agricultura De Precisión
En regiones como Nicaragua, es evidente que el cambio climático está provocando mucha variabilidad en el comportamiento de las precipitaciones. Es un reto predecir periodos cortos de tiempo en los que el agua de lluvia se concentrará en los campos, causando fuertes corrientes e inundaciones que afectan los cultivos durante la temporada de crecimiento.
EOSDA Crop Monitoring ha demostrado ser una valiosa fuente de información para una evaluación detallada de la salud de la plantación. Los expertos agrónomos de FINCATECH han podido sacar conclusiones prácticas para los productores locales, ayudándoles a hacer frente a las precipitaciones extremas de la temporada de 2022 y aconsejándoles estrategias de desarrollo posterior.
Hubo cierta curva de aprendizaje para algunos productores, porque nunca habían trabajado con análisis de imágenes de satélite antes de colaborar con nosotros. La plantación se maneja de manera tradicional, por lo que tuvimos la oportunidad de demostrar que la agricultura digital se puede utilizar de manera eficiente en beneficio de los pequeños y medianos productores de plátano.
FINCATECH pudo demostrar su compromiso con el desarrollo de habilidades en un equipo de agricultores locales para que actúen como “Asesores agrónomos en agricultura digital” y promocionen las herramientas de EOSDA Crop Monitoring a otros productores a nivel nacional, con la misión de mejorar el desempeño sostenible de las plantaciones y al mismo tiempo reducir el consumo de insumos agrícolas.
Acerca del autor:
Petro Kogut es doctor en Física y Matemáticas y es autor de múltiples publicaciones científicas. Es profesor asociado de Soros, así como director del departamento de ecuaciones diferenciales de la Universidad Nacional de Dnipro Oles Honchar. Ha recibido numerosas becas, premios, condecoraciones honoríficas, medallas y otros galardones. El Prof. Dr. Kogut presta asesoramiento científico a EOS Data Analytics.
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