El USDA probará imágenes mejoradas junto con la NASA, modelos de cultivos y aprendizaje automático para elevar la precisión de sus estimaciones de superficie y rendimiento
Redactor: Santiago Duarte
Editor: Eduardo Schmitz
El Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) anunció en Boone, Iowa, un proyecto piloto para modernizar la estimación de las superficies sembradas y los rendimientos agrícolas del país. La iniciativa recurrirá a imágenes satelitales mejoradas, herramientas geoespaciales y modelos de cultivos, además de explorar aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
La secretaria de Agricultura estadounidense, Brooke Rollins, presentó el plan el 1 de septiembre de 2026 durante el Farm Progress Show. El USDA trabajará con la NASA y otras agencias federales para determinar cómo integrar las nuevas fuentes de información con los datos suministrados por los productores.
Los informes del USDA influyen en los mercados de granos
Las estadísticas de la Oficina Nacional de Estadísticas Agrícolas (NASS) son una referencia para agricultores, comerciantes, aseguradoras y analistas. Sus estimaciones sobre maíz, soja, trigo y otros cultivos pueden modificar las expectativas de oferta, influir en las cotizaciones y afectar determinados programas agrícolas federales.
La modernización fue anunciada después de las críticas formuladas por productores, operadores de granos y economistas ante las diferencias entre algunas estimaciones iniciales y finales. Tras la publicación de los datos definitivos de enero, los precios de los granos, que ya se encontraban en niveles bajos, descendieron más de un 5%.
Las objeciones se concentraron especialmente en las revisiones de la superficie de maíz sembrada y cosechada en 2025. Agricultores y organizaciones sectoriales también sostuvieron que los recortes de personal dentro del USDA afectaron la capacidad de recopilar y procesar información.
Imágenes satelitales y modelos complementarán las encuestas
El proyecto combinará imágenes de observación terrestre, datos geoespaciales y modelos de crecimiento de cultivos con las encuestas realizadas a los agricultores. Esta integración deberá ayudar a delimitar las áreas sembradas, seguir la evolución de los cultivos y evaluar alteraciones relacionadas con sequías, inundaciones u otros factores ambientales.
El uso de sensores remotos en el campo estadounidense ya cuenta con antecedentes. Entre ellos figura una herramienta para monitorear por satélite la salud de los cultivos en Estados Unidos, orientada a observar cambios agrícolas sobre grandes extensiones territoriales.
Los satélites no reemplazarán automáticamente la información declarada por los productores. El valor del sistema dependerá de la calibración de las imágenes, la validación en campo y la capacidad de distinguir cultivos, etapas fenológicas y condiciones que pueden presentar señales visuales semejantes.
La inteligencia artificial procesará grandes volúmenes de datos
El USDA también explorará algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar las imágenes y relacionarlas con modelos agronómicos. Estas herramientas pueden reconocer patrones dentro de grandes conjuntos de datos, pero sus estimaciones deberán contrastarse con observaciones directas y someterse a controles de incertidumbre.
La aplicación de IA a la observación de superficies cultivadas se expande en distintos países. Un proyecto relacionado utiliza inteligencia artificial satelital para identificar pequeñas fincas que pueden quedar fuera de los mapas convencionales, mientras que otra investigación empleó radar satelital para localizar cultivos en Sudáfrica.
Estas experiencias muestran que la teledetección puede ampliar la cobertura geográfica de las estadísticas. Sin embargo, la calidad de los resultados depende de la resolución espacial, la frecuencia de observación, las condiciones atmosféricas, los datos utilizados para entrenar los algoritmos y la diversidad de los sistemas agrícolas analizados.
Encuestas digitales con menos información repetida
Las consultas a los agricultores continuarán formando parte del método oficial. El USDA estudia trasladar más cuestionarios a formatos digitales y completar previamente algunos campos con datos administrativos o geoespaciales que ya se encuentren disponibles.
La medida busca reducir las solicitudes duplicadas y facilitar la participación de los productores. Una mayor tasa de respuesta permitiría ampliar la base informativa utilizada para calibrar los modelos y verificar las observaciones obtenidas desde el espacio.
El subsecretario de Agricultura para Investigación, Educación y Economía, Scott Hutchins, señaló que el programa pretende ofrecer resultados con mayor rapidez que otros intentos anteriores de modernización. No proporcionó un calendario detallado, aunque afirmó que habrá resultados antes de finalizar el actual mandato presidencial.
Precisión y transparencia serán claves para recuperar confianza
El plan oficial incluye cuatro líneas de actuación: modernizar la experiencia de entrega de información, mejorar las estimaciones de superficie y rendimiento, integrar plataformas tecnológicas y fortalecer la confianza y la transparencia con los productores.
El USDA prevé publicar más información sobre sus metodologías, tasas de respuesta y limitaciones estadísticas. Esa transparencia será especialmente importante cuando una estimación combine encuestas, imágenes satelitales, registros administrativos y resultados generados por algoritmos.
La prueba piloto no garantiza por sí sola la eliminación de revisiones posteriores. Las estimaciones agrícolas siempre están expuestas a cambios meteorológicos, dificultades de muestreo y diferencias entre las intenciones de siembra y la superficie finalmente cosechada. El objetivo es reducir esas brechas, actualizar los datos con mayor oportunidad y explicar con claridad su nivel de incertidumbre.
Fuentes referenciales:
AgroXXI
Departamento de Agricultura de Estados Unidos
Reuters
