El Departamento de Agricultura combinará imágenes de mayor resolución, herramientas geoespaciales, modelos de cultivo e información proporcionada por los agricultores para calcular con mayor precisión la superficie cultivada y el rendimiento de las cosechas

El Departamento de Agricultura de Estados Unidos, conocido por sus siglas USDA, pondrá en marcha un proyecto piloto para modernizar el sistema utilizado en sus estimaciones agrícolas. La iniciativa evaluará el uso de imágenes de satélite mejoradas, modelos de cultivo y técnicas de aprendizaje automático para calcular la superficie sembrada y anticipar el rendimiento de las cosechas.

Las estimaciones elaboradas por el organismo son seguidas por agricultores, distribuidores, empresas alimentarias y operadores de los mercados internacionales. Una modificación significativa en las previsiones de maíz, trigo o soja puede influir sobre los precios, las decisiones de siembra y la planificación de toda la cadena alimentaria.

El proyecto fue anunciado por la secretaria de Agricultura estadounidense, Brooke Rollins, durante la feria Farm Progress Show celebrada en Boone, Iowa. El USDA trabajará con la NASA, otras agencias federales, universidades y organizaciones agrícolas para determinar qué tecnologías pueden mejorar la precisión y rapidez de sus informes.

Imágenes desde el espacio combinadas con datos del terreno

La utilización de satélites para observar las explotaciones agrícolas no es completamente nueva. El Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas del USDA emplea imágenes Landsat desde 1997 y añadió posteriormente datos de los satélites europeos Sentinel-2. Esta información permite crear mapas digitales que identifican diferentes tipos de cultivos y muestran cómo se distribuyen sobre el territorio.

Los sensores instalados en los satélites captan información en diferentes bandas del espectro electromagnético. Al analizar la luz reflejada por la vegetación es posible estudiar su densidad, detectar señales de estrés hídrico y observar cambios relacionados con el crecimiento de las plantas.

El nuevo programa pretende ampliar estas capacidades con imágenes de mayor calidad, herramientas geoespaciales y modelos que relacionen la evolución de los cultivos con factores como las condiciones meteorológicas, el suelo o las fases de crecimiento.

Sin embargo, los datos obtenidos desde el espacio no sustituirán la información facilitada por los productores. El USDA continuará utilizando encuestas y observaciones realizadas sobre el terreno para validar los resultados. Estas mediciones son necesarias para comprobar que la interpretación de las imágenes corresponde con la situación real de cada explotación.

El aprendizaje automático ayudará a detectar patrones

El departamento también evaluará el uso responsable de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estos sistemas pueden procesar grandes cantidades de imágenes, datos meteorológicos y registros históricos para identificar patrones que resultarían difíciles de detectar mediante métodos convencionales.

Un modelo podría comparar el estado actual de una zona agrícola con campañas anteriores y estimar cómo afectarán la temperatura, las precipitaciones o la falta de agua al rendimiento final. También podría ayudar a localizar diferencias entre las superficies declaradas y las observadas por los satélites.

La precisión dependerá de la calidad de los datos utilizados para entrenar y validar los sistemas. Por este motivo, el proyecto contempla la colaboración con universidades agrarias y la incorporación voluntaria de información procedente de los campos.

El USDA también quiere modernizar sus plataformas informáticas, mejorar el intercambio seguro de datos y reducir la duplicación de información entre diferentes departamentos. Entre las medidas previstas figuran formularios parcialmente cumplimentados y nuevas herramientas digitales para simplificar la participación de los agricultores.

Unas previsiones con impacto sobre precios y explotaciones

El anuncio llega después de las críticas formuladas por organizaciones agrícolas sobre la fiabilidad de determinadas estimaciones oficiales. Los agricultores sostienen que las reducciones de personal en el USDA han afectado a la recopilación de información y han aumentado el riesgo de revisiones posteriores.

Los informes agrícolas pueden provocar variaciones inmediatas en los mercados. Una estimación superior a la esperada suele anticipar una mayor disponibilidad de grano y puede reducir los precios, mientras que una previsión más baja puede producir el efecto contrario.

La incorporación de nuevas tecnologías busca reducir esa incertidumbre, aunque el proyecto se encuentra todavía en fase de evaluación. Los resultados deberán demostrar que las imágenes de satélite y los modelos automatizados aportan mejoras medibles frente a los procedimientos actuales.

La iniciativa representa un nuevo paso en la digitalización de la agricultura. La observación terrestre, los modelos informáticos y los datos proporcionados por los propios productores se combinarán para ofrecer una imagen más completa de las cosechas antes de que lleguen al mercado. Los detalles del programa pueden consultarse en el anuncio oficial del Departamento de Agricultura.