El papel de las nuevas tecnologías de información en el seguimiento de las campañas de cultivo

La digitalización del sector y la integración de nuevas tecnologías están permitiendo mejorar el monitoreo de cultivo, optimizando la toma de decisiones para cooperativas y empresas del sector agroalimentario.

Las herramientas digitales actuales permiten conocer con mayor precisión la evolución de los cultivos en cada etapa de su desarrollo. 

Desde identificación temprana de superficies hasta el análisis de su rendimiento potencial, facilitando gestión de presupuestos prospectivos, incluyendo gestión de riesgos, capitalización de oportunidades emergentes y planificación logística en la cadena de suministro agroalimentaria.

El valor del monitoreo basado en datos

El seguimiento de los cultivos a través de imágenes satelitales y datos complementarios permite generar modelos predictivos de producción, anticipando posibles variaciones en oferta agrícola. 

La combinación de información satelital con datos meteorológicos y agronómicos mejora la capacidad de evaluar el estado de los cultivos, la detección de posibles anomalías en su desarrollo y la planificación de estrategias de mitigación frente a eventos climáticos adversos. 

Además, permite visualizar tendencias a nivel local y nacional, facilitando la planificación comercial.

Hyperplan combina el procesamiento de imágenes satelitales con modelos avanzados de inteligencia artificial. Utilizando patrones de rotación de cultivos, se formulan hipótesis tempranas sobre la distribución de la superficie agrícola, estas estimaciones se validan a lo largo del ciclo del cultivo.

La tecnología emplea un algoritmo de red neuronal que clasifica cultivos en una cuadrícula de 10x10 m, combinado con modelos de Markov que incorporan información histórica sobre cultivos. 

Este sistema, entrenado con conjuntos de datos europeos, permite una identificación progresiva a lo largo del tiempo:

• Junio-julio del año n₁ (ej. 2024 para 2025): se estima la superficie cultivada antes de la siembra, basándose en los ciclos de rotación.
• Septiembre: detección de la actividad de siembra y confirmar si se trata de un cultivo de invierno.
• Enero: una vez que emergen las plantas, se determina con alto porcentaje de certeza el cultivo exacto. 

A partir de este momento y hasta la recolección, las estimaciones de superficie sembrada se ajustan progresivamente cada mes.

De 2 a 3 meses antes de la cosecha, se proyecta la primera estimación de rendimiento, incorporando todo lo observado en los campos desde la siembra y un escenario meteorológico medio proyectado hasta la cosecha.

Esta estimación se revisa semanalmente, ajustando cualquier evento ocurrido, reduciendo la incertidumbre con cada actualización.

Los periodos son estimados dependiendo de la evolución y condiciones meteorológicas de la temporada. La delimitación parcelaria se realiza mediante segmentación semántica, utilizando información radiométrica multibanda (bandas S2) y modelos entrenados en un conjunto global de datos.

En este contexto, la cosecha de trigo de 2024, la peor en Francia en los últimos 40 años, permitió a Hyperplan contribuir a una gestión más eficiente, anticipándose a los riesgos derivados de la baja producción y ayudando a: 

• Segmentar áreas para ventas de insumos agrícolas
• Cuantificar el impacto de las lluvias excepcionales en la siembra 
• Identificar parcelas en riesgo de falta de nascencia/implantación 
• Estimar el rendimiento con antelación a la cosecha

Esta información del mercado permite anticiparse a ciertos eventos y traducirlos en impactos concretos, evitando acciones innecesarias, como vaciar los silos al inicio del verano ante una campaña de bajos rendimientos, o evitar desaprovechar semillas, al identificar parcelas con falta de implantación y reemplazarlas estratégicamente con cultivos de primavera.

En la campaña 2024 de Francia, Hyperplan fue capaz de anticipar con precisión la evolución del rendimiento de los cultivos. 

Para el trigo de invierno, las primeras estimaciones generadas en mayo indicaban un rendimiento de 5,1 t/ha, ajustándose progresivamente hasta 5,5 t/ha en junio, un valor muy cercano a la primera estimación oficial de Agreste (5,6 t/ha) en julio. 

En el caso de la cebada de invierno, las proyecciones iniciales en mayo identificaron una tendencia a la baja hasta 5,1 t/ha, coincidiendo con la estimación oficial posterior de 5,1 t/ha en julio.

Dicha información empodera a toda la cadena para ser más proactiva en el apoyo a los agricultores, fortaleciendo una resiliencia global.

Aunque los agricultores pueden beneficiarse indirectamente a través de un mejor asesoramiento técnico y una mayor estabilidad en la cadena de suministro, la herramienta está diseñada principalmente para actores mayoristas del sector agroalimentario, como comercializadores de materias primas, empresas de insumos o cooperativas, ayudándolos a optimizar su toma de decisiones con datos precisos y en tiempo real.

La versatilidad de aplicaciones de la tecnología de Hyperplan se demuestra a través de varios casos de uso: 

1. Comercialización de materias primas: utilizar las proyecciones/estimaciones  para anticipar la disponibilidad de materias primas, ajustar las estrategias de adquisición y navegar por las fluctuaciones del mercado.
2. Distribución de Insumos: aprovechar los datos para identificar áreas de alta demanda, optimizar la logística de la cadena de suministro y adaptar los esfuerzos de marketing en función del desarrollo de los cultivos en tiempo real.

Para ilustrar estas aplicaciones, en Hyperplan ofrecemos una demostración que guía a los usuarios a través de estos casos de uso, mostrando cómo se puede acceder a la información anticipada en solo unos pocos pasos.

Accede a la demo a través de este enlace: 

https://www.figma.com/proto/4FP5J9zEKSiQGqqHpg1Wam/Landing-page