Satélites para predecir cosechas
Investigadores vallisoletanos desarrollan un nuevo índice de vegetación mejorado / El sistema emplea imágenes de satélite junto a inteligencia artificial y ya ha sido probado con éxito para anticipar el rendimiento de la patata
El investigador Diego Gómez con la antena receptora con la que capturan imágenes procedentes de satélites de la NASA y la Agencia Espacial China. / EL MUNDO
Tiene como objetivo ayudar a tomar decisiones anticipadas en el campo. Desde hace más de 30 años, el Laboratorio de Teledetección de la Universidad de Valladolid (LATUV) trabaja en la recepción, tratamiento y utilización de imágenes de satélite con diversos fines. Entre ellos, destacan la detección de incendios, plagas, heladas, monitorización de la vegetación, riesgos naturales, efectos del cambio climático o agricultura.
Todas estas temáticas tienen un común denominador, el uso de datos procedentes de satélites que proporcionan información sobre la superficie terrestre. En este sentido, y debido a la gran importancia que tiene la agricultura no solo en Castilla y León (que la tiene, y mucho), sino a nivel mundial, este equipo busca aumentar el conocimiento en el sector agrícola desde una base científica. «El actual proyecto en el que estamos inmersos pasa por estudiar los factores humanos y ambientales que influyen en la productividad agrícola desde una perspectiva multiespacial y multitemporal en cultivos de patata, trigo, ajo y caña de azúcar», explica el investigador Diego Gómez.
El PPI es un índice de vegetación que han desarrollado en el marco de un estudio más amplio en el que tratan de reducir las incertidumbres asociadas a la producción de patata. En este análisis, utilizan, comparan y combinan información espectral procedente del mismo sensor satelital pero diferentes bandas para evaluar qué datos aportan información más relevante a los modelos de este grupo.
Uno de los índices espectrales más utilizados en teledetección (satélites, avionetas, drones, etcétera) es el índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, también conocido por sus siglas en inglés como NDVI. «Es usado por su capacidad de inferir la vigorosidad y densidad de la vegetación, ya que utiliza la reflectancia de la vegetación en dos bandas espectrales, el rojo y el infrarrojo cercano, las cuales están relacionadas con parte de la luz utilizada para la fotosíntesis y la estructura celular de las hojas, respectivamente».
En este trabajo lo que han realizado fue evaluar la capacidad de otras bandas espectrales que no están tenidas en cuenta en el NDVI, y combinarlas mediante una fórmula matemática. En este índice, además de incorporar la información espectral involucrada en la fotosíntesis (de 400 nanómetros a 700 nanómetros), se tiene en cuenta la información procedente de otras zonas del espectro electromagnético (704 nanómetro banda en Red Edge, 945 nanómetro banda absorción vapor de agua), pudiendo ofrecer información crítica del estado del cultivo como, por ejemplo, estrés hídrico.
Este equipo vallisoletano ha utilizado imágenes de satélite de la Agencia Europea del Espacio (ESA) y algoritmos de inteligencia artificial para comparar la capacidad predictiva de ambos índices de vegetación (NDVI y PPI) junto con el resto de las bandas del sensor.
Respecto a las ventajas, Gómez indica que los modelos de predicción de cosechas ayudan a mejorar la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de mercado. «El índice que hemos desarrollado busca mejorar la precisión de los modelos actuales que utilizan el NDVI como principal elemento predictor», manifiesta para, a renglón seguido, subrayar que han observado que la capacidad predictiva de sus modelos aumentaba cuando incluían alguno de los dos índices de vegetación (o ambos), lo que pone en valor el uso de estos datos de forma combinada con ciertas bandas individuales del satélite.
En términos comparativos, el PPI era capaz de igualar la capacidad predictiva del NDVI en ciertos modelos e incluso de mejorarla en otros. Estos resultados son «prometedores», puesto que ponen encima de la mesa un nuevo índice de vegetación que puede mejorar los modelos predictivos de cosechas basados en imágenes de satélite. Hoy, está probado en cultivo de patata en una zona de estudio bastante concreta, pero en el futuro aspiran a cubrir áreas más extensas y generar modelos más precisos.
El NDVI es utilizado para monitorizar cultivos, sin embargo, presenta algunas limitaciones, como saturación, efecto suelo… y, además, solo utiliza las bandas roja e infrarroja del espectro electromagnético. Esto les hizo pensar en posibles alternativas. La hipótesis era que, al añadir otras bandas no incluidas en el popular NDVI (y, por otro lado, con cierta potencialidad de aportar información sensible del cultivo), los modelos predictivos podrían mejorar.
El desarrollo de este índice se ha realizado dentro de un marco mucho más ambicioso en el que los investigadores del Laboratorio de Teledetección de la Universidad de Valladolid pretenden reducir las incertidumbres que presenta la agricultura en el medio rural. «La agricultura es un sector en desarrollo que garantiza el alimento de nuestro día a día, y debemos ser capaces de producir de una forma sostenible y a la vez rentable para el productor y asequible para el consumidor. En esta idea venimos trabajando desde hace más de cuatro años», afirma antes de celebrar que ya están teniendo contacto con entidades interesadas, las cuales o bien desconocían este tipo de técnicas, o son clientes desencantados de empresas que quieren dedicarse a este tipo de técnicas, pero carecen de la cualificación necesaria para llevarlas a cabo.
El estudio se ha realizado en una zona bastante localizada. Su idea es aumentar el número de datos para mejorar la solidez de los modelos, cubrir una zona de estudio más amplia para aumentar la variabilidad espacial e incorporar nuevos cultivos. Ambas preguntas están ligadas a la financiación. En su opinión, los recursos destinados a la investigación en España son muy escasos, y en la mayoría de los casos, esto dificulta o imposibilita su ejecución. «En Alemania o Reino Unido, por poner dos ejemplos que conozco de primera mano, este tipo de proyectos reciben apoyo y financiación al entender que, invertir hoy en investigación, desarrollo e innovación es garantizar el sustento y la calidad de vida del mañana. Desafortunadamente, aquí hay otro tipo de prioridades, pero no me compete a mí juzgarlas», asegura.
En esta línea, el investigador recuerda que Castilla y León es una de las regiones más despobladas de Europa, con un enorme potencial para producir materias primas agrícolas, transformarlas aquí, fijar población y, por ende, mejorar los servicios públicos y calidad de vida en la Comunidad. A su modo de ver, eso es desarrollo rural, pero para ello debe haber una apuesta clara por la investigación y que el desarrollo tecnológico llegue al campo, solo así se podrá frenar la sangría demográfica que sufrimos.