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Una nueva investigación predice con precisión el rendimiento del trigo australiano meses antes de la cosecha


Encabezando la lista de los principales cultivos de Australia, el trigo se cultiva en más de la mitad de las tierras de cultivo del país y es un producto de exportación clave. 


Lauren Quinn, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


Dado que tanto se basa en el trigo, es necesario un pronóstico de rendimiento preciso para predecir la seguridad alimentaria regional y mundial y los mercados de productos básicos. Un nuevo estudio publicado en Meteorología Agrícola y Forestal muestra que los métodos de aprendizaje automático pueden predecir con precisión el rendimiento del trigo para el país dos meses antes de que el cultivo madure.

«Probamos varios enfoques de aprendizaje automático e integramos datos satelitales y de clima a gran escala para llegar a una predicción confiable y precisa de la producción de trigo en toda Australia», dice Kaiyu Guan, profesor asistente en el Departamento de Recursos Naturales y Medio Ambiente. Ciencias en la Universidad de Illinois, profesor de Blue Waters en el Centro Nacional para Aplicaciones de Supercomputación e investigador principal del estudio. «El increíble equipo de colaboradores internacionales que contribuyen a este estudio ha mejorado significativamente nuestra capacidad de predecir el rendimiento de trigo para Australia».

La gente ha intentado predecir el rendimiento de los cultivos casi siempre que haya habido cultivos . Con el aumento del poder computacional y el acceso a varias fuentes de datos, las predicciones continúan mejorando. En los últimos años, los científicos han desarrollado estimaciones de rendimiento de cultivos bastante precisas utilizando datos climáticos, datos satelitales o ambos, pero Guan dice que no estaba claro si un conjunto de datos era más útil que el otro.

«En este estudio, usamos un análisis exhaustivo para identificar el poder predictivo del clima y los datos satelitales. Queríamos saber a qué contribuye cada uno», dice. «Descubrimos que los datos climáticos por sí solos son bastante buenos, pero los datos satelitales proporcionan información adicional y llevan el rendimiento de predicción de rendimiento al siguiente nivel».

Al usar los conjuntos de datos climáticos y satelitales, los investigadores pudieron predecir el rendimiento del trigo con aproximadamente el 75 por ciento de precisión dos meses antes del final de la temporada de crecimiento.

«Específicamente, encontramos que los datos satelitales pueden capturar gradualmente la variabilidad del rendimiento de los cultivos, lo que también refleja la información climática acumulada. La información climática que no puede ser capturada por los datos satelitales sirve como una contribución única a la predicción del rendimiento de trigo durante toda la temporada de crecimiento», dice Yaping Cai, estudiante de doctorado y autor principal del estudio.

El coautor David Lobell de la Universidad de Stanford agrega: «También comparamos el poder predictivo de un método estadístico tradicional con tres algoritmos de aprendizaje automático, y los algoritmos de aprendizaje automático superaron al método tradicional en todos los casos». Lobell inició el proyecto durante un año sabático 2015 en Australia.

Los investigadores dicen que los resultados se pueden usar para mejorar las predicciones sobre la cosecha de trigo de Australia en el futuro, con posibles efectos en la economía australiana y regional. Además, son optimistas de que el método en sí puede traducirse a otros cultivos en otras partes del mundo.

El artículo, «Integración de datos satelitales y climáticos para predecir el rendimiento del trigo en Australia utilizando enfoques de aprendizaje automático», se publica en Meteorología Agrícola y Forestal .


Más información: Yaping Cai et al, Integración de datos satelitales y climáticos para predecir el rendimiento del trigo en Australia utilizando métodos de aprendizaje automático, Meteorología Agrícola y Forestal (2019). DOI: 10.1016 / j.agrformet.2019.03.010Información de la revista: Meteorología Agrícola y Forestal.Proporcionado por la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


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