Con soluciones de información basadas en el uso de fotos satelitales, la aplicación de modelos de clasificación y la implementación de algoritmos de machine learning, es posible optimizar la gestión de grandes plantaciones y minimizar los riesgos que enfrentan los cultivos y que afectan la rentabilidad por hectárea sembrada.
La creciente disponibilidad de datos que existen hoy en día, está llevando a las empresas a buscar nuevas formas y herramientas para aprovechar esa enorme ola de información que se está generando en los diferentes sectores de negocios.
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La actividad agrícola no está exenta de estos problemas. Hasta ahora, mediante el uso de drones y el análisis de imágenes satelitales de baja resolución era posible resolver algunos problemas típicos del sector: observación y análisis general de las plantaciones, detección de grandes focos de malezas, entre otros. Pero ahora, las herramientas utilizadas hasta ahora comienzan a verse limitadas en su capacidad para gestionar la «nueva ola» de información, para la cual se necesitan no solo otras herramientas, sino también otras habilidades científicas y otra infraestructura tecnológica para el procesamiento de toda esa data.
Los equipos de trabajo de las empresas agrícolas que trabajan con enfoque «data driven«, han encontrado en las soluciones de Inteligencia Comercial basadas en el análisis de fotografías satelitales, una herramienta de gran valor para disminuir los riesgos en las inversiones que realizan en sus campos de cultivos. A continuación se explica un caso real en el que PREDIK Data-Driven tuvo la oportunidad de brindar sus servicios.
¿Qué problemas se pueden resolver utilizando ciencia de datos geoespaciales en la agricultura?
Es posible utilizar estas soluciones para mejorar los procesos de identificación de las amenazas que enfrentan las grandes plantaciones a través del análisis de imágenes satelitales de alta resolución.
¿Cómo se implementan estas soluciones?
Para resolver este tipo de problemas en el sector agrícola, se desarrollan modelos que tiene la capacidad de clasificar imágenes satelitales, herramienta que ayuda a detectar diferentes tipos de amenazas que enfrentan las plantaciones de la empresa, desde invasiones ilegales de los terrenos y hurto de semillas o bulbos, hasta la identificación de focos de maleza, entre otros.
¿Cómo se implementan estas soluciones?
Para la puesta en marcha e implementación de esta solución, se utilizaron diversas metodologías y se combinó el uso y análisis de imágenes de alta resolución, con la aplicación de algoritmos de machine learning.
Metodología y fuentes de datos utilizadas
La metodología utilizada para el desarrollo de estas soluciones consiste en la aplicación de modelos de clasificación de imágenes. Estos modelos se enfocan en detectar y caracterizar, en las fotografías satelitales, todos los elementos que sean de interés del usuario, sin importar su tamaño. Una vez se realiza ese proceso, se introduce la data en un modelo de clasificación que a medida que procesa más información, va «entrenándose» cada vez más, e incrementando el grado de precisión de los resultados.
Con la puesta en funcionamiento de este modelo y combinado con la aplicación de algoritmos de machine learning, se generan soluciones que permiten a las corporaciones agrícolas identificar, prácticamente en tiempo real, las áreas específicas de las plantaciones que enfrentan mayores amenazas.
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¿Qué valor agregado generan este tipo de soluciones?
Permite a las empresas identificar, de forma inmediata, las zonas en las que los cultivos enfrentan riesgos y enfocarse en la optimización de sus procesos de control, logrando así disminuir las pérdidas causadas por estos factores y optimizar la rentabilidad.
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