Una explotación de Queensland logró disminuir considerablemente el volumen de tratamiento aplicado mediante un sistema que identifica malezas con drones y dirige la pulverización terrestre únicamente hacia las zonas afectadas.
Redacción: Redacción Mundo Agropecuario
Editor: Eduardo Schmitz
Un productor agrícola de la región de Goondiwindi, en el estado australiano de Queensland, consiguió reducir un 97,5 % el volumen de tratamiento herbicida utilizado en una superficie de 750 hectáreas mediante un sistema de detección aérea de malezas desarrollado por la empresa InFarm. La experiencia muestra cómo la identificación de las zonas que necesitan intervención puede disminuir considerablemente el consumo de insumos agrícolas sin recurrir a aplicaciones uniformes sobre toda la explotación.
El resultado fue comunicado por la compañía australiana y difundido en octubre de 2026 como un ejemplo de las posibilidades de la pulverización selectiva. El sistema combina imágenes captadas mediante drones, procesamiento digital y maquinaria terrestre capaz de aplicar productos únicamente en sectores previamente identificados.
La reducción anunciada corresponde a una operación concreta y no debe interpretarse como un resultado garantizado para cualquier establecimiento. Su magnitud depende, entre otros factores, de la superficie ocupada por las malezas, la precisión del reconocimiento y las condiciones de aplicación.
La experiencia también ofrece una referencia económica: según los datos divulgados, el costo total de la operación pasó de 15.000 a 4.125 dólares australianos, incluyendo los servicios tecnológicos necesarios para identificar las malezas y preparar la pulverización.
Una aplicación localizada sobre 750 hectáreas
La experiencia australiana se desarrolló sobre una superficie de 750 hectáreas donde se comparó un tratamiento convencional de cobertura completa con una aplicación selectiva basada en la distribución real de las malezas.
Según la información publicada por InFarm, el volumen de mezcla de tratamiento considerado en la comparación descendió de 75.000 a 1.875 litros.
La diferencia equivale a una reducción del 97,5 % en el volumen aplicado. Es importante precisar que estos valores corresponden a la mezcla de pulverización comunicada para el ensayo y no permiten determinar por sí solos la cantidad exacta de ingrediente activo herbicida utilizada.
El costo del producto aplicado también disminuyó. En el tratamiento convencional, la referencia económica era de 15.000 dólares australianos, mientras que en la modalidad selectiva se redujo a 375 dólares australianos.
Sin embargo, la segunda alternativa incorporó un costo adicional de 3.750 dólares australianos por los servicios tecnológicos.
Al considerar ambos conceptos, el gasto total alcanzó 4.125 dólares australianos, frente a los 15.000 dólares del tratamiento tradicional.
Esto representa un ahorro de 10.875 dólares australianos, equivalente al 72,5 % del costo inicial de la operación.
La diferencia entre ambos porcentajes resulta fundamental: una reducción del 97,5 % en el volumen pulverizado no significa que los costos totales disminuyan en esa misma proporción.
El dron localiza las malezas antes de que llegue el pulverizador
La herramienta utilizada se denomina WeedIQ y fue desarrollada por InFarm para transformar imágenes aéreas de los campos en instrucciones de aplicación agrícola.
El procedimiento comienza con el vuelo de un dron equipado con una cámara de alta resolución. Durante el recorrido se obtienen imágenes georreferenciadas que permiten relacionar la vegetación observada con posiciones específicas del terreno.
Posteriormente, un sistema de procesamiento digital analiza las imágenes para identificar las zonas donde aparecen malezas.
La información obtenida se convierte en un mapa de aplicación que indica qué sectores requieren tratamiento y cuáles pueden permanecer sin pulverizar.
Cuando el tractor recorre la parcela, el sistema de posicionamiento y los controles del pulverizador utilizan ese mapa para activar o desactivar las boquillas o secciones correspondientes.
De esta manera, la aplicación no depende exclusivamente de cubrir toda la superficie agrícola, sino de la ubicación de las plantas que se pretende controlar.
La importancia del reconocimiento temprano de la vegetación no deseada también se ha documentado en investigaciones sobre tecnologías de detección de malezas, que examinan cómo la densidad de plantas y las condiciones ambientales afectan la capacidad de identificar focos de infestación.
La maquinaria existente puede aprovechar los mapas digitales
Una de las características de WeedIQ es que no exige necesariamente sustituir el tractor o adquirir un pulverizador completamente nuevo.
La información generada mediante los vuelos puede utilizarse con determinados equipos agrícolas que ya disponen de posicionamiento GPS y mecanismos electrónicos para controlar las boquillas o las secciones de aplicación.
Esta compatibilidad puede facilitar la incorporación del sistema en explotaciones que cuentan con maquinaria preparada para trabajar con mapas de prescripción.
No obstante, la posibilidad de adaptación depende de las características técnicas de cada pulverizador y de los formatos de información que admite su sistema de control.
La experiencia australiana se inscribe en una tendencia más amplia hacia el uso de equipos capaces de aplicar productos fitosanitarios únicamente donde se necesitan.
En Brasil, por ejemplo, los pulverizadores agrícolas con sistemas de aplicación selectiva han incorporado soluciones destinadas a reducir tratamientos innecesarios y combinar distintas operaciones agrícolas.
En el caso de InFarm, la principal diferencia es que el reconocimiento de las malezas se realiza previamente desde el aire y la información se utiliza después durante el recorrido terrestre.
El ahorro depende de cuántas malezas haya en el terreno
El resultado obtenido en Queensland está estrechamente relacionado con la distribución de las plantas no deseadas.
Cuando las malezas ocupan únicamente una pequeña proporción de la parcela, existe una oportunidad considerable para reducir el área tratada.
En cambio, si la infestación es extensa y relativamente uniforme, la diferencia entre una aplicación selectiva y otra de cobertura completa puede disminuir.
Por esa razón, los porcentajes obtenidos en un establecimiento no deben trasladarse automáticamente a explotaciones con otras condiciones.
También influye la capacidad del sistema para reconocer las plantas objetivo. Si una maleza no es detectada, podría permanecer sin tratamiento y continuar compitiendo con el cultivo o produciendo semillas.
La situación puede complicarse cuando existen especies de diferentes tamaños, plantas parcialmente ocultas o cambios importantes en la iluminación.
El tiempo transcurrido entre la captura de imágenes y la aplicación constituye otra variable. Si durante ese intervalo emergen nuevas malezas o se modifica significativamente la vegetación, el mapa podría dejar de representar con precisión las condiciones reales del terreno.
El principal desafío es distinguir las malezas dentro del cultivo
La detección aérea resulta relativamente sencilla cuando se realiza sobre barbechos donde las plantas verdes aparecen sobre un suelo descubierto.
Esta modalidad suele denominarse reconocimiento de vegetación verde sobre fondo marrón, porque el sistema busca identificar plantas que contrastan con la superficie del terreno.
La situación cambia cuando las malezas crecen dentro de un cultivo establecido.
En un campo de trigo, avena u otro cereal, las plantas cultivadas y las malezas pueden presentar colores, formas y tamaños semejantes.
En esas condiciones, detectar vegetación no es suficiente: el sistema debe distinguir qué plantas pertenecen al cultivo y cuáles requieren control.
InFarm trabaja con Bayer Crop Science y la Grains Research and Development Corporation (GRDC) de Australia para ampliar las posibilidades de reconocimiento dentro de cultivos en crecimiento.
La colaboración contempla la recopilación de imágenes agrícolas en diferentes regiones australianas, con el propósito de mejorar la capacidad de los algoritmos para identificar malezas de hoja ancha entre los cereales.
El objetivo es avanzar desde aplicaciones sobre barbechos hacia tratamientos selectivos que puedan realizarse cuando el cultivo ya está establecido.
Sin embargo, las posibilidades de aplicación dependen de la fiabilidad del reconocimiento y de la compatibilidad de los herbicidas utilizados con la especie cultivada.
La investigación busca mejorar el reconocimiento en condiciones reales
Otro componente del desarrollo tecnológico involucra a investigadores de CQUniversity, en Australia, que colaboran con InFarm para mejorar la capacidad de los modelos de reconocimiento vegetal.
El proyecto cuenta con apoyo del programa Regional University Industry Collaboration del Gobierno de Queensland, gestionado por la agencia científica australiana CSIRO.
Uno de los problemas que intentan resolver es la pérdida de precisión que puede experimentar un algoritmo cuando se utiliza fuera de las condiciones en las que fue entrenado.
Un sistema desarrollado con imágenes de una región determinada puede encontrar dificultades al analizar campos con otras variedades agrícolas, especies de malezas, tipos de suelo o condiciones de iluminación.
Para enfrentar esa limitación, los investigadores trabajan en métodos capaces de aprovechar grandes conjuntos de imágenes sin necesidad de que todas sean clasificadas manualmente.
El propósito es reducir el esfuerzo necesario para adaptar los modelos a nuevas situaciones agrícolas.
También se investigan mecanismos para identificar imágenes poco habituales que podrían generar errores y soluciones que funcionen en explotaciones rurales con conectividad limitada.
Hasta el momento, la información divulgada no permite establecer una mejora porcentual universal de la precisión de estos modelos respecto de sistemas anteriores.
Menos superficie tratada no elimina la necesidad de un manejo agronómico
La reducción del volumen pulverizado constituye una ventaja potencial, pero no reemplaza las decisiones técnicas necesarias para controlar las malezas.
El agricultor debe identificar las especies presentes, conocer su estado de desarrollo y seleccionar productos autorizados que resulten adecuados para el tratamiento.
La oportunidad de aplicación también sigue siendo determinante. Las malezas demasiado desarrolladas pueden presentar mayor dificultad de control, incluso cuando el pulverizador dirige correctamente el producto hacia ellas.
La importancia de combinar diagnóstico y oportunidad de tratamiento se refleja en las recomendaciones sobre la eficacia de los herbicidas utilizados en cultivos de maíz, donde el estado de las plantas, las condiciones meteorológicas y la estrategia agronómica condicionan los resultados.
La aplicación selectiva tampoco elimina el problema de las malezas resistentes a herbicidas.
Cuando una población presenta resistencia a un ingrediente activo, dirigir el tratamiento exclusivamente hacia las plantas detectadas no garantiza su eliminación.
Por ello, el manejo integrado continúa siendo necesario, mediante la combinación de diferentes herramientas agronómicas y la utilización responsable de los productos disponibles.
La reducción de tratamientos puede disminuir costos e impactos
La principal ventaja económica de la tecnología es evitar la aplicación de herbicidas sobre superficies donde no se ha identificado una necesidad de intervención.
Esto puede reducir el gasto en productos fitosanitarios y el volumen de mezcla que debe prepararse y transportarse durante la operación.
También existe un beneficio ambiental potencial, porque una menor superficie tratada puede disminuir la cantidad de sustancias químicas introducidas en el sistema agrícola.
Sin embargo, el alcance real de ese beneficio depende del ingrediente activo, la dosis, las condiciones de aplicación y otros factores que influyen sobre el destino ambiental de los herbicidas.
La reducción del volumen pulverizado no equivale automáticamente a una disminución proporcional del riesgo ambiental ni constituye una demostración de ausencia de contaminación.
Para evaluar esos efectos se necesitan datos sobre los productos utilizados, las concentraciones aplicadas, la exposición de organismos no objetivo y las condiciones específicas del establecimiento.
Desde el punto de vista económico, el ahorro tampoco depende únicamente del precio del herbicida. Deben considerarse los costos de los vuelos, el procesamiento de imágenes, la preparación de los mapas y la compatibilidad con la maquinaria disponible.
En la explotación australiana analizada, esos gastos adicionales quedaron ampliamente compensados por la reducción del tratamiento, pero el balance puede ser diferente en otros campos.
La experiencia australiana muestra el valor de tratar únicamente donde hace falta
El caso de Goondiwindi demuestra que una distribución dispersa de malezas puede ofrecer oportunidades importantes para disminuir el volumen de tratamientos agrícolas.
La reducción del 97,5 % comunicada por InFarm constituye un resultado destacado dentro de la operación analizada, mientras que el ahorro económico del 72,5 % refleja el efecto de incorporar también el costo del servicio tecnológico.
La posibilidad de utilizar pulverizadores existentes representa otra característica relevante, especialmente para productores que ya cuentan con equipos compatibles con sistemas de posicionamiento y control electrónico.
Al mismo tiempo, la tecnología todavía enfrenta desafíos relacionados con la identificación de malezas dentro de cultivos establecidos, la adaptación de los algoritmos a distintas regiones y la actualización de los mapas antes de cada intervención.
Los trabajos de InFarm con Bayer, GRDC y CQUniversity buscan ampliar estas capacidades y mejorar la fiabilidad del reconocimiento en condiciones agrícolas variables.
La experiencia australiana pone de relieve que una parte del consumo de herbicidas puede evitarse cuando las decisiones de aplicación se basan en la distribución real de las malezas y no exclusivamente en la superficie total del terreno.
Fuentes referenciales:
EcoInventos — Caso australiano de reducción de herbicidas mediante detección aérea, 12 de octubre de 2026
Bayer Crop Science Australia — Colaboración con InFarm para mejorar el control de malezas
