Digital Crop Scouting

Cada hora que pasa sin detectar un problema en tu campo es rendimiento que se pierde para siempre.

En un huerto, actuar a tiempo puede marcar la diferencia entre una cosecha récord y una pérdida irreparable.

El crop scouting —recorrer un campo para evaluar su estado— es una de las labores más importantes en la gestión agrícola.

Es lo que hace un agrónomo, un técnico o un asesor al inspeccionar la presencia de plagas, el estado nutricional o el riego. Tradicionalmente, este trabajo se ha hecho caminando el predio, anotando observaciones y tomando fotos o muestras.

Hoy, este trabajo ha cambiado: el scouting ya no empieza en el campo, empieza en la pantalla.

1. De la vista satelital al punto exacto en terreno

Gracias a plataformas de monitoreo satelital como la de ViLab, ahora es posible ver el estado de los cultivos desde arriba, con imágenes diarias de alta resolución.

Estas imágenes, conocidas como radiografía predial, permiten identificar dónde están los problemas incluso antes de que sean visibles a simple vista, lo que da tiempo para corregirlos y evitar pérdidas de rendimiento.

Los índices de vegetación NDVI (vigor) y NDRE (clorofila y estimación de nitrógeno) muestran de forma objetiva las zonas con posibles problemas.

Esto permite:

• Dirigirse solo a las zonas con anomalías.

• Detectar problemas antes de que sean visibles.

• Ahorrar tiempo y priorizar recursos.

2. Del dato al diagnóstico

No siempre es posible determinar con exactitud el problema, pero ciertos índices de vegetación están correlacionados con tipos específicos de situaciones.

Por ejemplo, el índice NDRE tiene una alta correlación con el porcentaje de nitrógeno foliar. Si además se cuenta con información complementaria del huerto —como topografía, modelo digital de superficie (MDS), últimos análisis foliares o estudios de suelo— es posible elaborar diagnósticos bastante precisos.

Ejemplos:

• Sector bajo del huerto + NDRE bajo → más probable deficiencia de nitrógeno por acumulación de humedad y pérdida por desnitrificación (proceso donde microorganismos convierten el nitrógeno en gas).

• Suelos arenosos + NDRE bajo → posible pérdida de nitrógeno por lixiviación (arrastre en profundidad de los nitratos con el agua, quedando fuera del alcance de las raíces).

3. Llegar con precisión, incluso sin internet

La visita o ground truth (validación en terreno de lo observado en imágenes) permite confirmar hipótesis, descartar posibles causas y tomar mejores decisiones.

Para llegar al punto exacto donde se detectó la anomalía, la precisión es clave. Sin embargo, en muchas zonas rurales la cobertura de internet es limitada o inexistente.

En ViLab recomendamos Avenza Maps, que funciona con mapas PDF georreferenciados (GeoPDF, imágenes con coordenadas integradas) sin conexión, usando solo el GPS del dispositivo. Permite navegar, registrar observaciones con fotos y notas, y delimitar áreas o recorridos.

📹 Mira cómo, en pocos pasos, puedes cargar y usar mapas GeoPDF para llegar con precisión a cualquier punto, incluso sin conexión a internet:

4. Reunir la información y decidir

Con la información de terreno recopilada, lo ideal es reunirse con el equipo técnico, incluyendo al gerente agrícola, asesores y otras personas con conocimiento del campo, para tomar decisiones fundamentadas.

Caso real: Viñedo en Colchagua

En un viñedo de 120 ha, el uso de este sistema con ViLab permitió reducir un 50 % las horas de trabajo en terreno al focalizar las visitas en zonas críticas.

Se corrigió a tiempo una deficiencia de nitrógeno, logrando un aumento estimado del 8 % en el rendimiento, equivalente a un beneficio aproximado de US$2.500 por hectárea.

Además, durante la temporada se detectaron 9 fallas en el sistema de riego (mangueras desplazadas o cortadas) que fueron reparadas de inmediato, evitando pérdidas de uniformidad hídrica.

Conclusión

El crop scouting sigue siendo esencial, pero ahora puede hacerse de forma más rápida, precisa y colaborativa.

La combinación de imágenes satelitales, navegación offline y aplicaciones inteligentes permite detectar, diagnosticar y actuar con un nivel de precisión y eficiencia imposible hace algunos años.

Pero la historia del Digital Crop Scouting recién comienza…

Visión de Futuro: Digital Crop Scouting potenciado con IA

En los próximos años, el Digital Crop Scouting evolucionará hacia un sistema aún más predictivo y automatizado gracias a la inteligencia artificial.

Modelos de aprendizaje automático podrán:

• Analizar de forma simultánea miles de imágenes satelitales, datos climáticos y registros históricos del campo.

• Predecir problemas antes de que ocurran, como deficiencias nutricionales, estrés hídrico o brotes de plagas.

• Generar recomendaciones personalizadas de manejo, priorizando acciones según su impacto esperado en el rendimiento y el costo de implementación.

En ViLab ya estamos trabajando en la integración de algoritmos de IA que permitan no solo detectar y diagnosticar, sino también anticipar y prescribir acciones.

Esto significa que, en pocos años, podrías recibir alertas antes incluso de que el problema aparezca en tu campo.

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