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Productividad del maíz en tiempo real: satélites, cámaras de campo y agricultores se unen


Científicos de la Universidad de Illinois, con la ayuda de miembros de la Asociación de Productores de Maíz de Illinois, han desarrollado un nuevo método escalable para estimar la productividad de los cultivos en tiempo real.


por Lauren Quinn, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


La investigación, publicada en Remote Sensing of Environment , combina mediciones de campo, una red única de cámaras en el campo y datos satelitales de alta resolución y alta frecuencia, proporcionando estimaciones de productividad altamente precisas para cultivos en todo Illinois y más allá.

«Nuestro objetivo final es proporcionar información útil a los agricultores, especialmente a nivel de campo o subcampo. Anteriormente, la mayoría de los datos satelitales disponibles tenían una resolución espacial y / o temporal gruesa , pero aquí aprovechamos los nuevos productos satelitales para estimar la hoja índice de área (LAI), un indicador de la productividad de los cultivos y el rendimiento de grano. Y sabemos que las estimaciones satelitales son precisas porque nuestras mediciones del suelo están de acuerdo «, dice Hyungsuk Kimm, estudiante de doctorado en el Departamento de Recursos Naturales y Ciencias Ambientales (NRES) en U de I y autor principal del estudio.

Kimm y sus colegas utilizaron datos de reflectancia de la superficie, que mide la luz que rebota en la Tierra, de dos tipos de satélites para estimar LAI en campos agrícolas. Ambos conjuntos de datos satelitales representan mejoras importantes sobre las tecnologías satelitales más antiguas; pueden «ver» la Tierra a una escala fina (resolución de 3 metros o 30 metros) y ambos regresan diariamente al mismo lugar sobre el planeta. Como los satélites no capturan LAI directamente, el equipo de investigación desarrolló dos algoritmos matemáticos para convertir la reflectancia de la superficie en LAI.

Mientras desarrollaba los algoritmos para estimar LAI, Kimm trabajó con los agricultores de Illinois para configurar cámaras en 36 campos de maíz en todo el estado, proporcionando monitoreo continuo a nivel del suelo. Las imágenes de las cámaras proporcionaron información detallada sobre el terreno para refinar las estimaciones satelitales de LAI.

La verdadera prueba de las estimaciones satelitales provino de los datos de LAI que Kimm midió directamente en los campos de maíz. Dos veces por semana durante la temporada de crecimiento de 2017, visitó los campos con un instrumento especializado y midió el área de la hoja de maíz a mano.

Al final, el satélite LAI estima a partir de los dos algoritmos muy de acuerdo con los datos de «verdad sobre el terreno» de Kimm de los campos. Este resultado significa que los algoritmos entregaron información LAI altamente precisa y confiable desde el espacio, y se pueden usar para estimar LAI en tiempo real en cualquier lugar del mundo.

«Somos los primeros en desarrollar datos LAI escalables, temporales y de alta resolución para que los agricultores los utilicen. Estos métodos se han validado por completo utilizando una red de cámaras sin precedentes para tierras de cultivo», dice Kaiyu Guan, profesor asistente en el Departamento de NRES y Profesor de Blue Waters en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación. También es el investigador principal del estudio.

Tener datos LAI en tiempo real podría ser instrumental para una gestión receptiva. Por ejemplo, el método satelital podría detectar campos de bajo rendimiento o segmentos de campos que podrían corregirse con prácticas de manejo específicas como el manejo de nutrientes, la aplicación de pesticidas u otras estrategias. Guan planea hacer que los datos en tiempo real estén disponibles para los agricultores en el futuro cercano.

«La nueva tecnología LAI desarrollada por el equipo de investigación del Dr. Guan es un avance emocionante con potencial para ayudar a los agricultores a identificar y responder a los problemas en el campo de manera más rápida y efectiva que nunca», dice Laura Gentry, directora de investigación de calidad del agua para Illinois Asociación de productores de maíz.

«Las mediciones más precisas de LAI pueden ayudarnos a ser más eficientes, oportunos y tomar decisiones que finalmente nos harán más rentables. Los últimos años han sido especialmente difíciles para los agricultores. Necesitamos tecnologías que nos ayuden a asignar nuestro tiempo y dinero limitados. y trabaje con la mayor prudencia. La Asociación de Productores de Maíz de Illinois se complace en asociarse con el equipo del Dr. Guan, y los miembros de nuestros agricultores estaban felices de ayudar a los investigadores a acceder a sus cultivos para validar el trabajo del equipo. Estamos orgullosos del avance de esta nueva La tecnología representa y está entusiasmado de ver cómo el equipo de investigación de Guan la usará para aportar valor directamente a los agricultores de Illinois «, agrega Gentry.


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  1. El uso de la tecnología para la producción de alimentos es algo ya necesario y conocer cómo ya los agricultores se unen para lograr mejores soluciones es una muy buena noticia. Felicidades y gracias por este artículo tan excelente.

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