¿Por qué las imágenes satelitales no han funcionado tan bien en el monitoreo de cultivos de alto valor?

He dedicado más de 20 años a la teledetección, aplicando imágenes satelitales y drones al monitoreo ambiental y agrícola. He trabajado calibrando sensores, desarrollando algoritmos para interpretar imágenes multiespectrales y térmicas, y liderando investigaciones desde China hasta grandes fundos, huertos y ranchos en América Latina. Y aunque creo firmemente en el potencial transformador de los satélites, también debo ser honesto: en el monitoreo de cultivos de alto valor, las imágenes satelitales aún no han cumplido su promesa inicial.

¿Por qué? A continuación, comparto una reflexión técnica y estratégica basada en mi experiencia al frente de SpaceAG

🚫 1. La resolución espacial sigue siendo una barrera

Los cultivos de alto valor (como arándanos, uvas, paltos o cítricos) requieren precisión quirúrgica. Saber qué está ocurriendo en una hilera específica o incluso en una planta es esencial. La mayoría de los satélites ópticos comerciales ofrecen resoluciones de entre 3 y 10 metros por píxel. Eso significa que una sola imagen puede mezclar información de múltiples plantas, hileras o promediarla con el suelo. En pocas palabras, el “pixel” o unidad mínima en una imagen, no ve lo mismo que el agricultor.

🌫️ 2. La nubosidad y las ventanas de adquisición

En muchas zonas agrícolas, como la costa, la nubosidad es persistente. A veces, podemos pasar semanas sin una imagen usable. Esto no sólo retrasa las decisiones, sino que hace inestable el uso del satélite como fuente principal de monitoreo operativo. El agricultor no puede esperar 20 días por una imagen limpia cuando hay una plaga o un estrés hídrico en progreso.

⌛ 3. La frecuencia de actualización no se adapta al ritmo del campo

Muchos satélites pasan cada 5 a 10 días por la misma zona. En un cultivo como el arándano, la uva o el espárrago, los cambios en la fenología pueden ocurrir en 48 horas. Esa falta de temporalidad impide capturar eventos críticos, como el inicio de floración, síntomas de enfermedades o cambios rápidos en la vigorosidad de la planta.

📉 4. Los índices de vegetación no son suficientes sin interpretación agronómica

Uno de los errores más comunes en la industria es asumir que un mapa de NDVI, coloreado en rojo, amarillo y verde, puede ser interpretado sin contexto. Una zona roja no siempre indica un problema. Puede que esa área acaba de ser podada, y lo que el satélite está “viendo” es simplemente menos cobertura foliar, no menos salud. Del mismo modo, una zona “más verde” podría generar una falsa sensación de éxito, cuando en realidad podría deberse a una mayor densidad de plantas, y no necesariamente a mayor vigor.

Y aquí entra algo fundamental: no existe un número “perfecto” de NDVI. Todo depende de la fenología del cultivo. Por ejemplo, muchos cultivos presentan una baja natural en NDVI durante la floración, y eso no significa que haya un problema agronómico. Es por eso que trabajamos con curvas fenológicas de referencia, analizando si el comportamiento del NDVI está fuera de los patrones esperados en ese momento específico del ciclo productivo.

👉 La interpretación debe ir de la mano con el conocimiento del agricultor. Él o ella sabe cuándo hubo una poda, una aplicación, una helada o un cambio de manejo. Sin ese insumo, el análisis pierde precisión y relevancia.

✅ ¿Qué estamos haciendo diferente?

En SpaceAG decidimos no renunciar a los satélites, sino usarlos de forma más inteligente. Así lo estamos logrando:

• Combinamos imágenes satelitales con vuelos de drones para capturar datos a distintas escalas.
• Integramos datos climáticos, sensores de suelo y reportes de campo para contextualizar cada imagen.
• Hemos desarrollado un software y un aplicativo móvil totalmente personalizable, que permite a cada cliente diseñar sus propias evaluaciones de campo: detección de goteros obstruidos, cálculo del coeficiente de uniformidad, identificación de plagas, conteo de frutos, o seguimiento de la cosecha lote por lote. Toda esta información se recopila en campo, de manera georreferenciada, y se puede visualizar directamente sobre una imagen satelital o de dron, permitiendo una toma de decisiones rápida, contextual y visual.
• Usamos modelos de IA entrenados con datos históricos del mismo fundo para predecir escenarios y no solo describirlos.
• Y sobre todo, trabajamos mano a mano con el agricultor, para adaptar la tecnología a su necesidad real y no al revés.

🚀 Lo que viene

La próxima generación de satélites traerá mejoras: mayor resolución, más bandas espectrales, mayor frecuencia. Pero el futuro no es solo espacial. Es híbrido. Multifuente. Inteligente. Integrado. Y desde SpaceAG, estamos construyendo ese futuro, llevando tecnología no sólo al grande agroexportador, sino al mediano y pequeño productor.

¿Te interesa conversar sobre cómo estas tecnologías pueden transformar tu operación agrícola, o simplemente compartir tu experiencia? Escríbeme o deja tu comentario.

Porque la revolución en el agro no se ve desde el espacio… Se construye desde el suelo, junto al agricultor.

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