Plataforma para monitoreo y estimación agro productiva inteligente mediante sensado remoto e información de campo.

REVOLLO SARMIENTO, G. NOELIA; BERGER CARLOS; NELLY SALOMÓN; CLAUDIO DELRIEUX

Congreso; XVIII Encuentro de Geografías de América Latina; 2021

Históricamente Argentina ha tenido una posición privilegiada como uno de los países con alta producción de granos y oleaginosas a nivel mundial. El sector agropecuario tiene un rol clave en la economía del país y requiere generar más información agroproductiva estratégica, además de reducir los intervalos de tiempo y costos asociados a la gestión de información y toma de decisiones tradicionales. Esta tarea es desarrollada entre otros actores por el ministerio de Agroindustria, y es laboriosa, consume tiempo y tiene altos costos. Además, es llevada a cabo en regiones más productivas (p.e., SO de la región pampeana, SE de Cba, etc.) pero no con tanta intensidad en zonas periféricas. El potencial de crecimiento del sector, y la tendencia al cambio estructural y la transformación digital, requiere una readaptación de políticas capaces de acompañar y promover la incorporación y el desarrollo de tecnología, y así expandir y explotar más eficientemente las capacidades del sector agropecuario. En este contexto, se hace necesario un cambio de perspectiva analítica, desde el productor individual hacia toda la cadena de producción, teniendo en cuenta tanto los factores de origen interno (recursos, eficiencia en la producción, tecnología, etc.) como los externos (demanda actual y futura, oportunidades del escenario internacional). Iniciativas similares comienzan a ser tema de estudio masivo en varios países, dado que proveen resultados esenciales para la estimación de parámetros clave tanto para investigadores como para productores en diversas actividades agropecuarias. Inclusive, en algunos países como la India, la aplicación de nuevas tecnologías que maximicen la producción es una política de estado. En la gestión agrícola Argentina, conocer el área sembrada es fundamental para poder estimar el rendimiento y la producción con el fin de reducir la incertidumbre en las transacciones futuras. La metodología tradicional se basa en un método subjetivo a partir de información proveniente de fuentes comerciales y productivas (p.e., acopiadores, cooperativas, productores, etc.). El sensado remoto es una alternativa cada vez más viable para la obtención de información precisa y actualizada, relacionada a la caracterización y estimación inteligente de cubiertas vegetales. La fusión de información de diversas fuentes y su gestión centralizada está siendo investigada e implementada tanto en ámbitos científicos como en el sector público y productivo. Se está experimentando una importante transformación en recopilación y uso de datos para toma de decisiones inteligentes, haciendo extensiva la agricultura de precisión. Permanentemente surgen nuevas fuentes de información, tanto de constelaciones satelitales RADAR y ópticas (con mejores resoluciones y bandas espectrales) como imágenes aéreas multi e hiperespectrales obtenibles a costos razonables dada la baja de costos de los sensores y drones. Para aprovechar la información de estas fuentes, conjuntamente con otras capas de información (meteorología, humedad en suelos, etc.), se requiere fusionar los datos implementando otras tecnologías, especialmente el aprendizaje de máquina. En este contexto, con respecto a la gestión y aspectos de la ingeniería de datos, la cantidad de información que potencialmente se generaría día a día en el monitoreo agrícola crece exponencialmente, superando ampliamente la capacidad y límites de las herramientas de software de gestión tradicional.La sinergia emergente de combinar estas disciplinas, aplicadas a más y más detalladas capas de geoinformación, sirve de soporte para la toma de decisiones contextualmente atinadas, llevando a procesos de mejora permanente de los modelos de negocio. En contextos empresariales, John Deere y Monsanto son dos ejemplos a considerar, dado que están llevando a cabo investigaciones y desarrollos sobre la recolección de datos agrosproductivos en tiempo real y el análisis de explotaciones agropecuarias en todo el mundo. En Argentina, pese a la enorme importancia del sistema agroproductivo para la economía nacional, existen comparativamente pocos desarrollos, por ejemplo SEPA del INTA (http://sepa.inta.gob.ar) o iniciativas privadas como el sistema (http://agropuma.com), los cuales tienen un alcance relativamente limitado respecto de las fuentes de datos, frecuencia de actualización, automatización, y tipos de análisis empleados. Por dicha razón, en el SOB y zona de influencia del Puerto de Bahía Blanca, se inició el desarrollo de una plataforma informatizada con base geotecnológica que integra y analiza datos de distintas fuentes, y brinda un servicio de información integral para toda la cadena agroproductiva en los cinco cultivos económicamente significativos de la región (trigo, cebada, soja, girasol y maíz). La plataforma automatiza los procesos más relevantes (carga de imágenes satelitales de las constelaciones involucradas, meteorología, procesamiento de información, análisis de series de tiempo, etc.) junto con información relevante recolectada directamente por los productores, usuarios, u otros actores a través de una app específicamente desarrollada. Incorpora además información de campo periódicamente obtenida por expertos agrónomos que forman parte del equipo de trabajo. Los distintos actores involucrados (productores, acopiadores, cerealeras, cooperativas, proveedores de insumos, etc.) poseen diferentes perfiles de usuario, a través de los cuales pueden acceder a la información de su interés por medio de infografías y visualizaciones accionables en la misma app con la que se registran y acceden a la plataforma. La fusión de las distintas fuentes de información junto con la interpretación de expertos agrónomos y productores, hace posible el diseño de un sistema integrado de gestión y análisis de la información en áreas extensas, que provee a cada uno de los actores con los datos que requiera para optimizar la toma de decisiones. El área de estudio abarca aproximadamente 200.000 km2 del SOB y La Pampa, dentro de los cuales hay aproximadamente ocho millones de hectáreas productivas. Este desarrollo es una excelente oportunidad para avanzar en la sistematización y construcción del estado del arte de las aplicaciones de TIG y constituye una contribución a los avances científico-tecnológicos que en la actualidad están teniendo lugar en el mundo.