Uno de los problemas de la agricultura no es la falta de datos.
Muchas veces el problema es que los datos están separados del lugar donde ocurre la decisión.
Tenemos imágenes satelitales por un lado. Clima por otro. Riegos en una planilla. Análisis foliares en un informe. Información de suelo en otro archivo.
Y después alguien tiene que caminar por el campo y tratar de conectar todo eso mentalmente.
Esta semana comenzamos a probar una idea diferente.
Recorrimos un huerto con una cámara Insta360 X6 montada sobre un bastón y capturamos 326 fotografías panorámicas 360° de un cuartel de palto Hass.
Georreferenciamos cada fotografía y comenzamos a conectarlas.
El resultado todavía es un prototipo, pero ya podemos entrar virtualmente al huerto y avanzar por sus hileras.
Algo parecido a Street View.
Pero dentro del campo.
Y entonces apareció la pregunta que realmente nos interesa:
¿Qué pasa si los datos nos acompañan mientras avanzamos?
Mirar desde arriba tiene un límite
En ViLab trabajamos hace años con teledetección satelital y con drones.
Estas herramientas son muy útiles para detectar diferencias de vigor, cambios de NDVI y NDRE, problemas de uniformidad o sectores que empiezan a comportarse distinto.
Pero tienen una limitación evidente.
La teledetección ve principalmente la parte superior de la copa de los árboles.
No vemos bien el tronco.
No siempre vemos el suelo.
No vemos con suficiente detalle la estructura interior del árbol, la entrehilera o muchas de las cosas que un agrónomo o técnico agrícola observa simplemente caminando por el cuartel.
Por eso no estamos intentando reemplazar la imagen satelital.
Estamos intentando complementarla.
El satélite nos dice dónde mirar.
La imagen 360° nos permite entrar y mirar desde dentro.
Recorrido con cámara Insta360 X6 sobre bastón.
El recorrido por sí solo no nos interesa demasiado
Construir un recorrido virtual de un huerto puede ser atractivo.
Pero si solamente sirve para recorrer el huerto desde un computador, su valor es limitado.
Lo interesante comienza cuando cada lugar tiene contexto.
Mientras avanzamos por una hilera queremos poder preguntar:
¿Qué está pasando aquí?
Y, más importante todavía:
¿Qué antecedentes necesito para entenderlo?
Queremos que las respuestas estén disponibles en ese mismo lugar.
Cuál es el NDVI de esa zona.
Cómo ha cambiado durante las últimas semanas.
Qué temperaturas ha tenido.
Cómo han sido las condiciones para floración o cuaja esta temporada.
Qué tipo de suelo tiene esa zona.
Cuál fue el último análisis foliar realizado allí y qué mostró.
Cuándo fue el último riego y cuántos milímetros se aplicaron.
Todo sin abandonar el lugar que estamos observando.
Ahí la fotografía cambia de función.
Ya no es simplemente una imagen.
Se transforma en una puerta de entrada a la información agronómica de ese lugar.
Y también queremos escribir sobre el campo
Hay otra parte que nos parece igual de importante.
No solamente consultar información.
También registrarla.
Si durante una visita encontramos algo, queremos poder dejar esa observación exactamente donde ocurrió.
Una condición particular del suelo.
Una calicata.
Una fotografía.
Una observación sobre el riego.
Con el tiempo, cada lugar comienza a acumular historia.
Y eso cambia bastante el concepto.
Porque el gemelo digital deja de ser solamente una representación del campo.
Empieza a convertirse en una especie de memoria espacial del campo.
El desafío no es agregar más indicadores
Podríamos conectar sensores.
Estaciones meteorológicas.
Análisis de suelo.
Análisis foliares.
Riegos.
Imágenes satelitales.
Modelos de floración y cuaja.
Pero cada vez estamos más convencidos de que ese no es el problema difícil.
El problema difícil es otro:
¿qué información necesita realmente un agrónomo cuando está mirando un lugar determinado?
Porque llenar una pantalla de datos es fácil.
Ayudar a decidir es bastante más difícil.
Supongamos que estamos recorriendo el huerto y llegamos a una zona cuyo vigor está disminuyendo.
¿Qué queremos saber inmediatamente?
El NDVI histórico.
El último análisis foliar.
El suelo.
El último riego.
Cuánta agua se aplicó.
Las temperaturas recientes.
Cómo se compara con otro sector del mismo cuartel.
Eso es lo que queremos empezar a descubrir.
Después aparece otra dimensión: el tiempo
Hay algo más que queremos probar.
Repetir el recorrido.
Volver a tomar fotografías del mismo lugar algunas semanas después.
Entonces ya no podríamos solamente movernos por el espacio.
También podríamos volver atrás en el tiempo.
Mirar ese mismo punto hace uno, dos o tres meses.
Ver cómo cambió el árbol.
Cómo cambió el suelo.
Qué pasó con su vigor.
Qué riegos recibió.
Qué mostraban las imágenes satelitales en ese momento.
Y quizás ahí el concepto de gemelo digital empieza a volverse realmente interesante.
Porque comenzamos a conectar:
lo que vemos, dónde ocurre, cuándo ocurrió y qué datos lo acompañaban.
Todavía estamos aprendiendo
Hoy seguimos resolviendo cosas bastante básicas.
Por ejemplo, cómo mejorar la orientación entre fotografías para que avanzar por las hileras se sienta natural.
O qué indicadores vale la pena mostrar y cuáles solamente agregan ruido.
Por eso seguimos llamándolo nuestro primer prototipo de gemelo digital agrícola.
No sabemos todavía hasta dónde llegará.
Pero después de estas primeras 326 imágenes hay una idea que sí tenemos bastante más clara.
No queremos solo ver el campo. Queremos recorrerlo con sus datos.
Queremos poder llegar virtualmente a un lugar y entender rápidamente qué estamos viendo, qué ha ocurrido allí y qué antecedentes tenemos para explicarlo.
Porque construir una representación más sofisticada del campo no es el objetivo.
El objetivo es entender antes lo que está ocurriendo y tomar mejores decisiones agronómicas.