27/11/2017

La inteligencia artificial y el sector agrario

La denominada “inteligencia artificial” está cada vez más presente en el mundo de la agricultura y de la ganadería. El sector agrario ya se encuentra inmerso en el “mundo del algoritmo” (que se puede definir como “un conjunto adecuadamente ordenado de operaciones sistemáticas, lo que permite realizar una serie de cálculos y hallar la solución de un tipo concreto de problemas).

En este marco, los drones también aportan su parte positiva. Un ejemplo de ello, en el ámbito de analizar, por ejemplo, el estado nutricional de un cultivo en un momento determinado se puede estimar partir de un conjunto de imágenes multiespectrales (en las que el cultivo se refleja en distintas longitudes de onda) obtenidas desde la cámara ubicada en un dron.

Con estas imágenes, se estructuran unos parámetros referenciales que se apoyan en determinados algoritmos que dan respuesta a la mencionada estimación (otro ejemplo es que el mismo procedimiento se puede aplicar para determinar el estado corporal medio de un lote de pollos camperos).

El grado de bondad de estas estimaciones permite buscar, de acuerdo con las circunstancias que concurren, la optimización de los insumos pertinentes y, con la misma, optimizar los costes de producción.

En el caso de los cultivos, los drones se están convirtiendo en una de las herramientas más difundidas, porque cada vez resultan más útiles a la hora de determinar la variabilidad espacial en unos lotes de producción. Paralelamente, también constituyen una alternativa válida frente al uso de imágenes satelitales o los sensores ópticos.

El señor Juan Pablo Vélez (técnico del INTA Manfredi, Córdoba) fue más allá y definió al NDVI como “un sistema de lectura de la reflexión del cultivo en las longitudes de onda del espectro visible en el Rojo e Infrarrojo Cercano y tal devolución dependerá del contenido de Clorofila y su relación con el Nitrógeno disponible para el cultivo” (el NVDI por su siglas en inglés es un índice de vegetación de diferencia normalizada, usado para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación con base a la medición, por medio de sensores remotos instalados comúnmente desde una plataforma espacial, de la intensidad de la radiación de ciertas bandas del espectro electromagnético que la vegetación emite o refleja).

De acuerdo con este técnico, se trata de una herramienta sumamente útil y apropiada por ser “no invasiva y permitir recolectar información sobre la dinámica del estado nutricional de los cultivos, al tiempo que aporta datos contundentes para la toma de decisiones en la gestión de la fertilización nitrogenada”. Ello permite, en este caso al agricultor, tomar las medidas más adecuadas para la actuación con los insumos, lo que comporta beneficios agronómicos y económicos, amén de ecológicos.

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