Agricultura de precisión para la resiliencia climática: aprovechando los datos satelitales para optimizar la gestión de cultivos

En un mundo donde la variabilidad climática se ha convertido en norma, la tecnología ha llegado a ofrecer sistemas de precisión que faciliten los sistemas de producción agrícola. Las sequías cada vez más prolongadas, olas de calor repentinas y lluvias irregulares están afectando directamente la productividad de los cultivos. El estrés climático al que las plantas son sometidas en medio de este panorama afecta negativamente la producción global de alimentos.

Ante este panorama los agricultores se han adaptado al uso de herramientas tecnológicas de precisión, con un fuerte apoyo en las imágenes satelitales y sensores remotos que hacen del monitoreo permanente, cercano y en tiempo real algo posible y eficaz, incluso en grandes extensiones de terreno. Esta tecnología satelital permite visualizar patrones no tan perceptibles para los agricultores convencionales, debido a su sutileza, como variaciones en la humedad, cambios de coloración o zonas con estrés temprano, predictibilidad climática y probabilidad de riesgo, un solo software agrícola puede contener diferentes opciones de monitoreo que le permiten traducir esos datos en mapas comparativos, infografías y series históricas que le ayudan a tomar decisiones eficaces e intervenir justo en el momento adecuado.

Dentro de la gama de software de agricultura de precisión, el software de gestión de cultivos ocupa un lugar central porque integra todos los datos captados por satélites y sensores remotos en un único panel de control. No se limita a mostrar imágenes, estas plataformas descomponen los datos satelitales en patrones y tendencias que permiten entender la evolución del cultivo a lo largo del tiempo, sî, estamos hablando de establecer proyecciones. Esta es una de las soluciones de agricultura digital más globalizada debido a la precisión y porcentaje de éxito, aplicada por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) en 21 países convirtiendo el método en mecanismo clave para la meta de “hambre cero" (2030).

El software de gestión de cultivos combina tres flujos de información: imágenes satelitales, datos meteorológicos y mediciones directas tomadas en campo mediante sensores. Los sensores se instalan en puntos estratégicos dentro del terreno, zonas altas, bajas, áreas de mayor variabilidad y sectores históricamente problemáticos, estos sensores registran parámetros como humedad del suelo, temperatura, radiación y conductividad eléctrica.

Desde el espacio, los satélites capturan imágenes multiespectrales que reflejan la interacción de las plantas con la luz, a detalle cada banda espectral revela un aspecto diferente, por ejemplo las bandas infrarrojas cercanas (NDVI) indican el vigor vegetal y la actividad fotosintética; las bandas térmicas (NDMI) ayudan a identificar estrés por calor y cambios en la humedad de la vegetación; y las bandas sensibles al contenido de agua (NDWI) permiten detectar zonas con déficit o exceso de humedad en el suelo. Al convertir estas señales índices numéricos, el software puede detectar variaciones invisibles a simple vista y anticipar problemas con varios días de ventaja, lo que lo convierte en un software de planificación agrícola.

Una vez los datos provenientes de sensores y satélites se integran en plataformas amplias conocidas como soluciones de software agrícola. Estas herramientas utilizan modelos matemáticos y algoritmos de análisis para relacionar los patrones detectados con el comportamiento esperado del cultivo, lo que permite anticipar desviaciones causadas por estrés ambiental o enfermedades incipientes. En la práctica estos sistemas son capaces de analizar millones de píxeles y miles de registros meteorológicos en cuestión de segundos, siendo algo realmente imposible de replicar en modelos manuales de agricultura de campo convencional.

No obstante, los análisis diarios son solo una parte del proceso, la planificación a mediano y largo plazo es igual de determinante para la resiliencia climática, Aquí interviene el software de agricultura de precisión, que permite comparar temporadas anteriores, identificar patrones y proyectar escenarios productivos más realistas. Con estas herramientas, el agricultor puede evaluar qué variedades responden mejor en condiciones de sequía, humedad, y en qué semanas el cultivo es más vulnerable y cómo ajustar el calendario agrícola en función a los eventos climáticos previstos.

La integración de imágenes satelitales con inteligencia artificial, aprendizaje automático mejor conocido por su término en inglés machine learning y dispositivos IoT está redefiniendo la toma de decisiones. La eficacia de estas tecnologías ya se observa en casos reales. NatureSweet, una productora agrícola en Texas logró aumentar su producción semanas en un 4% gracias a un sistema IoT capaz de monitorear en tiempo real la humedad, polinización y uso de fertilizantes, según la plataforma científica OpenMind de BBVA. De forma similar, proyectos como EZ Farm de IBM o las investigaciones financiadas por la Fundación BBVA con drones y sensores térmicos, son evidencia que las soluciones de agricultura digital pueden mejorar la eficacia del riego, reducir costos, y fortalecer la resiliencia climática incluso en entornos extremos.