Herramienta innovadora reduce incertidumbre sobre pérdidas agrícolas y riesgos climáticos en Brasil
Redacción Mundo Agropecuario
Un grupo de investigadores brasileños ha desarrollado una metodología avanzada que utiliza datos de sensoriamento remoto para identificar y mapear con alta precisión el impacto de las heladas en cultivos de maíz, particularmente en la segunda cosecha, conocida en Brasil como safrinha. Esta herramienta representa un paso significativo en la reducción de la exposición de los agricultores al riesgo climático y en la disminución de la incertidumbre sobre las pérdidas agrícolas que provocan eventos extremos de frío en zonas productoras.
La innovación fue aplicada en un caso real en el estado de Paraná, en la región oeste brasileña alrededor de las zonas de Toledo y Cascavel, donde mapas generados permitieron cuantificar la extensión de los daños causados por heladas severas entre mayo y junio de 2021. El método, denominado GEEadas, combina imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje automático para generar mapas de alta resolución que identifican con precisión qué partes de la superficie cultivada resultaron afectadas por las bajas temperaturas.
¿Qué aporta esta metodología al agro brasileño?
El principal valor de esta tecnología radica en su capacidad para detectar de forma rápida y precisa la extensión espacial del daño por heladas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales de evaluación en campo, que suelen ser más lentos, costosos y menos completos espacialmente. Mediante herramientas de inteligencia artificial y datos ópticos de satélites como Sentinel-2, los científicos han logrado resultados con 96 % de exactitud al mapear cultivos de maíz y estimar la proporción de superficie afectada.
La metodología incorpora aprendizaje de máquina, utilizando el algoritmo Random Forest, y aprovecha las series temporales de índices vegetativos extraídos de imágenes satelitales, lo que permite distinguir entre áreas sanas y dañadas. Además, la herramienta permite personalizar variables según distintos contextos agrícolas y es potencialmente aplicable a otras culturas sensibles a condiciones climáticas extremas.
Caso de estudio: segunda cosecha del maíz en Paraná
El estudio se centró en el análisis de más de 700 000 hectáreas de maíz de segunda cosecha en el oeste de Paraná, una zona crítica para la producción nacional de este grano. Esta región suele enfrentar condiciones climáticas más adversas durante la safrinha, ya que el calendario de siembra tras la cosecha de soja puede trasladar el crecimiento del maíz hacia meses más fríos del año.
Gracias a la herramienta GEEadas, los investigadores descubrieron que aproximadamente el 70 % de las áreas analizadas había sufrido daños por helada en el periodo evaluado. Esta precisión en la estimación espacial de daños puede ser clave para ajustar proyecciones de rendimiento, mejorar las estimaciones de pérdidas antes de la cosecha y permitir a gobiernos, aseguradoras y productores anticiparse a los efectos de la variabilidad climática.
Aplicaciones potenciales más allá del mapeo
La relevancia de esta innovación va más allá del mapeo estadístico. Al proporcionar datos más precisos sobre zonas afectadas, las autoridades públicas pueden tomar decisiones mejor informadas sobre políticas de apoyo a los productores, subsidios o estrategias de mitigación frente a eventos climáticos adversos. Asimismo, las compañías de seguro agrícola pueden usar esta información para calificar riesgos y evaluar reclamaciones con mayor certeza, reduciendo así disputas y pérdidas financieras.
Por otra parte, esta herramienta podría contribuir a mejorar las proyecciones de producción, fundamentales para mercados internos y externos, ya que cambios bruscos en la oferta de granos —en especial de maíz, uno de los principales cultivos brasileños— pueden tener implicaciones en los precios y la oferta alimentaria a nivel global. Brasil, junto con países como China, Estados Unidos, India y Argentina, es uno de los principales productores de granos del mundo, y sus oscilaciones de cosecha influyen en los mercados internacionales.
La tecnología detrás de GEEadas
El núcleo de GEEadas se basa en la integración de las siguientes tecnologías:
- Sensoriamento remoto óptico, a través de datos del sensor MultiSpectral Instrument a bordo de los satélites Sentinel-2.
- Técnicas de aprendizaje automático que permiten clasificar pixeles de imágenes en categorías como área con cultivo sano, área afectada por heladas y otros usos del suelo.
- Plataforma de procesamiento de imágenes satelitales que acelera el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que posibilita obtener mapas detallados de extensiones muy amplias en tiempos reducidos.
Este enfoque tecnológico representa un avance significativo respecto de la evaluación tradicional en tierra, donde técnicos agrícolas deben recorrer parcelas para inferir daños, un proceso que puede tardar semanas y que no siempre captura la variabilidad espacial de los efectos climáticos.
Contexto climático y agrícola actual en Brasil
La variabilidad climática en Brasil ha incrementado la frecuencia de eventos extremos, como sequías, lluvias intensas y heladas, que afectan cultivos clave como arroz, maíz, trigo y soja. En foros internacionales de negociación sobre sistemas agroalimentarios, como la COP30 realizada en Belém (Pará), este tipo de fenómenos ha cobrado protagonismo debido a su impacto en la producción y seguridad alimentaria.
El maíz de segunda cosecha —que sigue a la siembra de soja— ha crecido en importancia en la producción brasileña en las últimas décadas, convirtiéndose en un componente clave de la oferta agrícola nacional y aportando de manera significativa al volumen exportado cada año. Sin embargo, su periodo de crecimiento más tardío lo expone a riesgos climáticos, como las heladas, que pueden comprometer el rendimiento y la rentabilidad.
Hacia una agricultura más resiliente
La adopción de herramientas como GEEadas abre la puerta a una agricultura más resiliente, donde las decisiones no se basen únicamente en estimaciones de campo, sino en datos geoespaciales detallados que reflejen con precisión la realidad del suelo. Esto permite planificar con mayor eficiencia, mitigar pérdidas económicas y diseñar estrategias adaptativas frente a la incertidumbre climática.
Con avances tecnológicos de este tipo, el sector agropecuario brasileño y mundial puede avanzar hacia modelos de producción que integren mejor la información satelital y el análisis de datos para enfrentar los desafíos que plantea un clima cada vez más cambiante.
Referencias
Agencia FAPESP – Modelo mapea con más precisión impactos de geadas em lavouras de milho.
Nota editorial:
Este artículo ha sido elaborado con fines divulgativos a partir de información pública y fuentes especializadas, adaptado al enfoque editorial del medio para facilitar su comprensión y contextualización.
