De píxeles a bombas: el aprendizaje automático y las imágenes satelitales ayudan a mapear el riego


Investigadores de Manchester utilizan IA e imágenes satelitales para mapear el riego en Ghana. Sus hallazgos orientarán tecnologías y servicios para fortalecer la resiliencia hídrica, impulsar la seguridad alimentaria y mejorar los medios de vida de los pequeños agricultores.


por la Universidad de Manchester


A pesar de que la agricultura representa más del 70% de la extracción de agua dulce a nivel mundial, aún sabemos muy poco sobre cómo se utiliza el agua en la producción agrícola a nivel mundial. Entonces, ¿cómo podemos aumentar la producción de alimentos y desarrollar las economías rurales, a la vez que reducimos la presión que el sector ejerce sobre los recursos de agua dulce?

Los Dres. Christopher Bowden y Tim Foster, de Manchester, se propusieron responder a esta pregunta aplicando algoritmos de aprendizaje automático e imágenes satelitales de alta resolución para identificar dónde los agricultores de Ghana utilizan el riego, revelando así dónde las comunidades han ampliado sus sistemas de riego o dónde un mejor acceso al agua podría transformar la productividad de los cultivos. Su investigación se presentó en la Asamblea General de la EGU de 2025 y se publicó en Environmental Research Letters .

Este enfoque basado en datos garantiza que los servicios de riego lleguen a los agricultores más necesitados y representa un sólido ejemplo de cómo combinar la investigación con el impacto. El Dr. Foster está satisfecho con el impacto real que el proyecto ya ha tenido.

Afirma: «Ahora podemos mapear y monitorear rápidamente dónde y cuándo los agricultores están adoptando el riego en Ghana y otros países africanos. Utilizamos estos mapas para ayudar a gobiernos, agencias de desarrollo, ONG y el sector privado a diseñar y orientar mejor los proyectos de riego, para mejorar la seguridad alimentaria y ayudar a reducir la pobreza rural».

Más información: Shoobhangi Tyagi et al., Cambios globales en el valor del riego como protección contra los extremos climáticos (2025). DOI: 10.5194/egusphere-egu25-11980

C. Bowden et al., Riesgo de fracaso de la producción de arroz en la India ante el cambio climático, Environmental Research Letters (2025). DOI: 10.1088/1748-9326/adf459



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