Investigadores del CSIC desarrollan un sistema estadístico para el análisis de cultivos

Un equipo formado por investigadores de la Estación Experimental de Aula Dei (EEAD-CSIC) en Aragón y la Universidad de Montana ha desarrollado un método estadístico que convierte al ser humano en un sensor eficaz para evaluar el estado de los cultivos, que puede ayudar a predecir el rendimiento de las cosechas o evaluar de forma temprana el impacto de las sequías u otros fenómenos.

El estudio se basa en las encuestas que el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) realiza semanalmente sobre el estado de los cultivos desde mediados de la década de 1980. Estas encuestas son fuente de información para productores agrícolas y empresas del sector de la alimentación, analistas de mercado y compañías de seguros agrícolas, así como encargados de formular políticas agrarias. Además, son muy útiles para estudiar cómo responde la producción a las condiciones climáticas.

Según Santiago Beguería, investigador de la Estación Experimental de Aula Dei del CSIC y autor principal del trabajo, “estas encuestas visuales han estado disponibles durante mucho tiempo, pero apenas se han utilizado para fines de investigación porque el juicio humano es subjetivo y se ha considerado poco fiable para estudios científicos. Nosotros hemos convertido esta encuesta cualitativa en una métrica cuantitativa de la condición del cultivo que carece de los sesgos personales o de ubicación de los encuestados, lo que resulta en una métrica objetiva de la condición del cultivo que se puede utilizar para análisis científico o para desarrollar sistemas de monitoreo de cultivos y alerta temprana”.

Según la investigación, al eliminar los sesgos de percepción, el ser humano se convierte en un sensor del estado de los cultivos que puede competir con herramientas más tecnológicas, e incluso superarlas. “Los humanos tienen la capacidad de combinar los datos de la evaluación del cultivo con información contextual que los sensores no capturan, como condiciones meteorológicas anteriores, prácticas agrícolas locales y otros matices relevantes que son difíciles de medir o cuantificar mediante otras tecnologías”, explica Marco Maneta, profesor asociado de la Universidad de Montana y coautor del estudio.

El trabajo demuestra que esta nueva métrica para medir el estado del cultivo predice el rendimiento de la cosecha a mitad de temporada con igual o mayor precisión que las predicciones emitidas por el USDA o los analistas de mercado. Los autores de esta investigación avanzan otras aplicaciones para esta nueva forma de valorar el estado de los cultivos, e indican que “se puede utilizar también para anticipar los impactos de la sequía en la agricultura e informar dónde asignar los fondos de ayuda, lo que tiene el potencial de reducir la volatilidad del mercado agrícola y mejorar la seguridad alimentaria”.

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