Cultivos de maíz en Cumaribo podrán vigilarse desde el espacio gracias a tecnología satelital creada por colombianos
Lo que ocurre en los cultivos de maíz de una de las regiones más apartadas del país ahora puede conocerse sin pisar la tierra. Un avance que podría prometer grandes cambios.
Un reciente estudio desarrollado por la Universidad Nacional de Colombia demostró que el uso de imágenes satelitales puede determinar con más del 90% de precisión el estado de los cultivos de maíz en regiones extensas y de difícil acceso, como Cumaribo, en el departamento del Vichada.
La tecnología permitiría identificar a tiempo enfermedades, deficiencias en el suelo o problemas de riego, sin necesidad de recorrer físicamente los terrenos.
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Imágenes desde el espacio para detectar anomalías
Los cultivos de maíz en zonas como Cumaribo presentan un reto logístico: las distancias son amplias, el clima cambia con rapidez y las afectaciones suelen detectarse cuando ya son irreversibles. Para responder a esta dificultad, el investigador Jerson Jair Cuevas Bocanegra, magíster en Ingeniería de Biosistemas de la Universidad Nacional, diseñó un protocolo automatizado que emplea imágenes del satélite Sentinel-2 para reconocer desde el espacio cuándo el maíz está sano, estresado o requiere atención.
El estudio, realizado entre diciembre de 2023 y abril de 2024, utilizó herramientas de libre acceso como Google Earth Engine, QGIS, Segment Anything y Orfeo ToolBox. A partir de estas plataformas, se desarrolló un sistema capaz de procesar información visual en distintas longitudes de onda y transformarla en indicadores de salud vegetal.
El objetivo principal fue identificar de manera temprana las zonas afectadas dentro de los cultivos de maíz, sin intervención manual ni supervisión constante en campo.
¿Cómo “habla” el maíz desde el espacio?
Cuando los cultivos de maíz están en buen estado, las hojas presentan un verde intenso. Sin embargo, factores como la falta de agua, el exceso de radiación solar, los hongos o la deficiencia de nutrientes alteran su color y textura. Estas variaciones, invisibles a simple vista, pueden detectarse mediante índices vegetales que analizan el reflejo de la luz en las hojas.
El sistema clasificó las parcelas en cinco categorías, desde las de desarrollo normal hasta las que mostraban estrés severo. Entre los problemas más frecuentes que se pudieron detectar estuvieron:
- Virus del mosaico amarillo, que causa rayas y afecta el crecimiento.
- Presencia de hongos como los de la mancha de asfalto, visibles por manchas negras.
- Falta de absorción de agua o nutrientes por el suelo.
Estas condiciones alteran la productividad de los cultivos de maíz y generan pérdidas económicas considerables si no se intervienen a tiempo.
Resultados y precisión del método
Para comprobar la efectividad del modelo, los investigadores compararon los resultados del algoritmo con una clasificación manual realizada por expertos agrónomos. La coincidencia superó el 90%, y en las zonas más críticas el nivel de concordancia alcanzó el 95%.
El sistema, además, permite generar mapas automáticos que señalan los sectores con mayores riesgos, lo que facilita planificar intervenciones dirigidas, ajustar riegos o aplicar fertilizantes solo en las áreas que lo requieren.
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Según Cuevas, este enfoque demuestra que los cultivos de maíz pueden monitorearse con precisión sin depender de inspecciones presenciales, algo especialmente útil en regiones con grandes extensiones o con limitaciones de infraestructura agrícola. La información capturada por los satélites también ayuda a reducir el uso innecesario de agroquímicos y optimizar recursos.
Un modelo accesible y replicable para los cultivos de maíz
Otro aspecto relevante del estudio es que las herramientas utilizadas son de libre acceso, lo que permite que técnicos, asociaciones campesinas o instituciones locales apliquen el mismo método sin incurrir en altos costos.
El trabajo también fue dirigido por los profesores Andrés Felipe Rodríguez y Christian José Mendoza Castiblanco, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional, y forma parte de la Maestría en Ingeniería – Ingeniería de Biosistemas. Y de acuerdo con los investigadores, esta accesibilidad convierte la tecnología satelital en un recurso disponible para mejorar la gestión de los cultivos de maíz y de otras especies agrícolas.
El investigador señaló, no obstante, que existen limitaciones. Las condiciones meteorológicas, especialmente la nubosidad en zonas como Vichada, dificultan la toma continua de imágenes, ya que el satélite Sentinel-2 captura datos aproximadamente cada cinco días. Mejorar la frecuencia y calidad de las observaciones sería uno de los pasos siguientes para perfeccionar el modelo.
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