De análisis forense a control operativo real en semilleros

A diferencia de los cultivos anuales tradicionales, los semilleros exigen una vigilancia agronómica mucho más rigurosa: las labores críticas —siembra, floración, riego, aplicaciones, cosecha— suelen concentrarse en ventanas muy cortas y ocurren simultáneamente entre campos. No hay espacio para errores ni demoras.

Hasta 2020, una de las principales empresas semilleras de Chile utilizaba imágenes NDVI de forma reactiva.

Algunos técnicos lo llamaban internamente “análisis forense”: revisar las imágenes después de la cosecha para entender por qué ciertos lotes habían fallado.

Ese año, la empresa contrató a ViLab con un objetivo claro: transformar ese uso pasivo en una herramienta activa de control y predicción, capaz de acompañar la toma de decisiones semana a semana, campo por campo.

El desafío era ambicioso: más de 450 campos y casi 6.000 hectáreas, distribuidos desde la Región Metropolitana hasta la Región de Los Lagos.

Revisar manualmente cada imagen no era viable. Se necesitaba automatizar la detección de problemas, generar alertas y priorizar acciones en terreno.

🚨 Del monitoreo pasivo al control activo

La implementación de alertas automáticas, basadas en reglas definidas por el equipo técnico, permitió pasar de un modelo de revisión manual a un sistema de control proactivo. Por ejemplo:

• Si más del 10% del potrero tenía un NDVI inferior al promedio.

• Si más del 15% del área mostraba una caída de más de 2 puntos de NDVI.

Cada semana, el sistema enviaba un correo automático con la imagen y el diagnóstico al supervisor del campo y al agricultor correspondiente.

Esto facilitó una reacción oportuna en terreno. Además, permitió al gerente de producción priorizar mejor las visitas técnicas.

🎯 Evaluación técnica basada en valores de referencia

Uno de los avances clave fue la creación de valores de referencia de NDVI por especie, variedad y zona climática, lo que permitió establecer un marco técnico para evaluar si un cultivo estaba evolucionando dentro de lo esperado.

En la temporada 2020, uno de los supervisores, al revisar un potrero ya cosechado, descubrió que un bloque completo había tenido un desarrollo muy inferior al resto. El agricultor no lo había reportado.

Nadie del equipo técnico lo detectó a tiempo. Y lo peor: el mismo error había ocurrido la temporada anterior, en el mismo lugar.

Esa experiencia fue el punto de partida. No se trataba solo de ver imágenes satelitales, sino de contar con un sistema que les avisara automáticamente cuando algo se salía de lo normal.

Este modelo se aplicó inicialmente a cultivos extensivos como maíz, canola, girasol, arveja y porotos, y luego se extendió a especies hortícolas de manejo intensivo como coliflor, brócoli, zanahorias y cebollines (bunching). Así, fue posible aplicar el mismo estándar técnico tanto a grandes extensiones como a cultivos muy pequeños.

🧪 Muestreo inteligente con zonificación histórica

Otro hito importante fue la incorporación del análisis histórico del NDVI para definir zonas de muestreo dentro de cada campo.

A partir de la variabilidad intra-predial observada en campañas anteriores, se identificaron zonas homogéneas de comportamiento.

Estas zonas sirvieron de base para definir con criterio técnico dónde muestrear suelo para ajustar el plan de fertilización.

📈 Predicción de cosecha basada en curvas NDVI

Durante las últimas tres temporadas, se desarrolló un modelo de predicción de rendimiento basado en curvas NDVI como indicador del crecimiento de las plantas.

La curva de desarrollo actual de un cultivo se compara con una base de datos histórica de curvas asociadas a rendimientos reales, identificando la más similar. Así, se estima el rendimiento probable del lote con semanas de anticipación.

Este análisis se realiza por zona geográfica (norte, centro, sur) y por variedad, permitiendo estimaciones ajustadas y útiles para la planificación comercial y logística.

💧 Recomendación de riego semanal

Durante la última temporada se integró una herramienta de recomendación hídrica, combinando tres fuentes de información:

• Coeficiente Kc satelital, calculado a partir del NDVI.

• Evapotranspiración de referencia (ETo), obtenida desde estaciones meteorológicas cercanas y del pronóstico del clima.

• Sensores de humedad de suelo, que permiten validar en terreno las condiciones hídricas reales.

El sistema entrega semanalmente la cantidad y frecuencia de riego recomendadas por potrero.

🌍 Acceso remoto para clientes internacionales

A medida que el sistema se consolidaba, la empresa comenzó a dar acceso virtual a sus clientes del hemisferio norte, quienes supervisan a distancia la producción de semilla. Mediante una plataforma en línea, podían revisar directamente las imágenes, indicadores y alertas semanales de cada campo.

✅ Tecnología aplicada con criterio técnico

Este caso demuestra cómo una empresa agrícola transformó datos satelitales, climáticos y de sensores en una plataforma de decisiones agronómicas integrada:

• Alertas automatizadas y focalización de visitas.

• Evaluación técnica con valores de referencia por variedad.

• Muestreo por zonas históricas para planes de fertilización.

• Predicción de cosecha a partir de curvas NDVI.

• Recomendaciones de riego con integración de clima y sensores.

• Acceso virtual para clientes internacionales.

¿Quieres explorar cómo aplicar esta estrategia en tus campos? Escríbenos y te mostramos cómo funciona.

Este correo ha sido preparado por el Equipo de ViLab | www.vilab.cl