Captura y recolección de datos agrícolas

Esta semana entramos de lleno en un tema que es fundamental para entender la agricultura moderna: cómo capturamos los datos agrícolas y cómo esos datos se transforman finalmente en decisiones de manejo.

El recorrido es el siguiente:
partimos desde un dato, ese dato pasa por un flujo de información, y ese flujo termina en una recomendación agronómica concreta, incluso en una decisión que puede llegar a estar totalmente automatizada.

Ese recorrido —ese flujo— es el que vamos a profundizar, comenzando por el primer eslabón: la captura y recolección de datos agrícolas.

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Agricultura basada en datos (no en recetas)

Cuando hablamos de agricultura basada en datos, no hablamos de acumular información por acumular.

Hablamos de obtener datos que permitan tomar decisiones.

Decisiones sobre:

• riego,

• poda,

• fertilización,

• sanidad,

• cosecha.

Son múltiples variables, pero con un solo objetivo: decidir mejor.

Y aquí es importante decir algo muy claro:
no sirve de nada recopilar datos si esos datos no aportan a la toma de decisiones.

En la gestión agrícola existen muchos tipos de decisiones —productivas, comerciales, financieras—, pero aquí el foco está puesto principalmente en las decisiones productivas, es decir:

• cómo asegurar una buena producción,

• cómo optimizar costos,

• cómo usar mejor los insumos,

• cómo reducir pérdidas.

Experiencia vs datos: la clave

Muchas veces se contrapone la experiencia con los datos.
Y eso es un error.

La experiencia es valiosísima, pero no es suficiente por sí sola.

Si tomamos decisiones solo desde la experiencia, sin saber qué está ocurriendo realmente en el sistema productivo, estamos trabajando a ciegas.

Aquí entra, por ejemplo, la ley del mínimo:
no sacamos nada con aumentar un nutriente si ese no es el factor limitante del cultivo.

Eso no solo no mejora el rendimiento, sino que incrementa los costos.

Una agricultura racional y sustentable requiere:

• experiencia,

• sí,

• pero respaldada por antecedentes objetivos.

Y esos antecedentes son los datos.

El ciclo de gestión de datos

Ahora bien, no basta con medir.

La agricultura basada en datos funciona como un ciclo de gestión, que comienza en el cultivo y termina en la acción.

Este ciclo se puede resumir así:

1. Sensores

Dispositivos que capturan variables del cultivo o del ambiente, como:

• temperatura,

• humedad,

• radiación,

• vigor vegetativo,

• estado de la planta,

• condiciones del suelo.

2. Plataformas o software

Donde esos datos se almacenan y se gestionan.

3. Análisis

Que puede ser humano, asistido o automatizado mediante inteligencia artificial.

4. Interpretación experta

Donde el dato se transforma en información útil.

5. Decisión y acción

Aquí termina el ciclo.
Si no hay acción, el ciclo está incompleto.

Este ciclo no es teórico.
En sistemas reales de monitoreo agrícola, este flujo ocurre semana a semana.

Por ejemplo, en el monitoreo del vigor vegetativo, un valor de NDVI por sí solo dice poco.
El valor adquiere sentido cuando se compara contra una referencia histórica para ese cultivo, esa variedad y esa semana del año.

Cuando un sector del campo se desvía de su comportamiento esperado, se genera una anomalía.

Esa anomalía no es todavía una acción, pero sí una señal clara de que algo cambió:

• un problema de riego,

• una limitación nutricional,

• un daño mecánico,

• o una condición ambiental específica.

En ese punto, el dato dejó de ser un número.
Se transformó en información que orienta una decisión agronómica concreta.

Ejemplo clave: del dato a la acción

Un ejemplo clásico de este ciclo completo es el uso del WeedSeeker.

El WeedSeeker es un sensor que existe hace más de 20 años.
No es una tecnología nueva.

Es un sensor montado en una pulverizadora que detecta si hay planta o no hay planta.

• Si detecta planta: abre la boquilla y aplica herbicida.

• Si detecta suelo: no aplica.

Todo ocurre en tiempo real, en una sola pasada y sin intervención humana.

¿Qué pasó en este proceso?

• el sensor capturó un dato,

• el sistema lo interpretó,

• se tomó una decisión,

• y se ejecutó una acción.

Eso es gestión de datos aplicada.

Hoy este mismo principio se puede implementar con drones, imágenes satelitales, mapas de prescripción y maquinaria convencional.

La tecnología puede cambiar,
pero el flujo es siempre el mismo:

dato → análisis → decisión → acción

Dato no es información

Un punto clave:
dato no es información.

Un agricultor, un administrador o un asesor no necesita datos.
Necesita información para decidir.

Hoy el problema ya no es la falta de datos.
Es exactamente lo contrario.

Tenemos tantos datos que podemos abrumarnos.

• Con pocos datos, decidimos mal.

• Con demasiados datos sin estructura, también decidimos mal.

La clave está en contar con herramientas que:

• integren,

• filtren,

• procesen,

• interpreten.

Aquí entran los sistemas informáticos, la automatización, la inteligencia artificial y los sistemas expertos.

No para reemplazar al agrónomo,
sino para potenciar su trabajo.

Sensores y tipos de información

Los sensores no miden directamente las variables finales.

Por ejemplo:

• la salinidad no se mide directamente,

• se mide conductividad eléctrica,

• y luego se transforma mediante una relación matemática.

Esto es clave:
los sensores miden propiedades relacionadas, no la variable final.

Según su ubicación, los sensores pueden medir:

• la planta,

• el suelo,

• el ambiente.

Escala, representatividad y variabilidad

No todas las variables se comportan igual en el espacio.

• La radiación solar suele ser bastante homogénea.

• La temperatura mínima puede variar mucho.

• La humedad relativa cambia con ríos, relieve y vegetación.

Por eso, no existen recetas del tipo “un sensor cada X hectáreas”.

Todo depende de la variabilidad espacial.

Aquí se combinan sensores en terreno con imágenes satelitales o drones para decidir:

• dónde medir,

• cuánto medir,

• y qué tan representativa es esa medición.

De los datos al tablero de control

Antiguamente, los datos se bajaban en terreno, se cargaban en Excel y quedaban ahí.

Hoy, los datos se procesan en segundo plano y el usuario final recibe una recomendación clara.

No todos los usuarios necesitan el mismo nivel de información.

• El asesor puede querer ver curvas, mapas y tendencias.

• El operario necesita una instrucción clara en su celular.

Por ejemplo:

Detrás de esa instrucción hay múltiples variables y cálculos,
pero el valor aparece recién cuando la información se transforma en acción operativa.

Una buena gestión de datos no expone complejidad innecesaria.
La procesa y entrega decisiones claras.

El cambio de rol del agrónomo

Hoy el agrónomo ya no es solo un “médico de plantas”.

Es también:

• un integrador de información,

• un analista de datos,

• un tomador de decisiones basado en evidencia.

La tecnología no va a reemplazar al agrónomo.
Va a reemplazar a quienes no usen estas herramientas.

En la próxima publicación profundizaremos en los distintos tipos de sensores disponibles para capturar variables del cultivo y del ambiente, y en qué situaciones conviene utilizar cada uno.

Nos vemos en la próxima publicación.

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