Los drones revelan el futuro del maíz en tiempos de sequía: ¿qué significa esto para la agricultura?
Un estudio en Brasil ha revelado cómo los drones equipados con sensores simples pueden predecir cómo se comportará el maíz en condiciones de sequía, destacando la tecnología como una herramienta asequible y poderosa para el futuro de la agricultura sostenible.
La agricultura enfrenta desafíos cada vez mayores debido al cambio climático, siendo la sequía una de las mayores amenazas para la producción de alimentos. ¿Pero qué pasaría si fuera posible predecir cómo reaccionará una planta a estas condiciones extremas incluso antes de que complete su ciclo?
Un estudio realizado en Brasil, en la ciudad de Campinas (SP), utilizó drones para monitorear el crecimiento de híbridos de maíz transgénico sometidos a condiciones de sequía e irrigación, apuntando un camino prometedor para la agricultura sustentable.
Investigadores de la Universidad Estadual de Campinas (UNICAMP) y Embrapa integraron tecnología de punta, como sensores RGB y multiespectrales, para capturar datos detallados sobre el comportamiento de las plantas a lo largo del tiempo.
Los resultados revelan que estos sistemas pueden predecir características importantes como la altura, el rendimiento y los días hasta la floración con una precisión sorprendente, especialmente en condiciones de estrés hídrico.
El poder de los drones en el campo
Los drones se están convirtiendo en aliados indispensables para agricultores e investigadores. Equipados con cámaras avanzadas, vuelan sobre los campos de cultivo y capturan imágenes detalladas en varias etapas del ciclo de vida de las plantas. Estas imágenes se utilizan para calcular índices de vegetación, como el RCC (Relación Rojo-Verde), que indican la salud y el vigor de las plantas.
En el estudio, los drones volaron a alturas específicas y en horarios establecidos para garantizar condiciones de iluminación ideales. El análisis de las imágenes permitió identificar cómo reaccionaron los diferentes genotipos de maíz a la falta de agua, destacando índices que cambiaron drásticamente en condiciones de sequía. Con esta tecnología, los agricultores pueden obtener información crucial sin depender de evaluaciones manuales que consumen mucho tiempo.
Tecnología sencilla, resultados increíbles
Si bien los sensores multiespectrales a menudo se asocian con análisis más detallados, el estudio descubrió que los sensores RGB más simples y asequibles eran igualmente efectivos para predecir características importantes como el rendimiento del maíz.
Además, la combinación de drones con modelos de aprendizaje automático fue esencial para interpretar los datos. Modelos como la regresión de cresta y el bosque aleatorio se destacaron en precisión predictiva, demostrando que la integración entre la ciencia de datos y la agricultura puede transformar por completo la forma en que monitoreamos el desarrollo de las plantas.
El futuro de la agricultura inteligente
Los resultados de este estudio son prometedores para la agricultura en un escenario de cambio climático. Utilizando drones y tecnologías accesibles, es posible predecir qué variedades de plantas son más resistentes a la sequía, ayudando a seleccionar genotipos ideales para regiones con escasez de agua.
Además, el uso de drones para el monitoreo continuo reduce costos y tiempos, permitiendo intervenciones rápidas y más efectivas en la gestión de cultivos. La agricultura está cada vez más conectada y tecnologías como ésta representan un cambio de paradigma: menor dependencia de los métodos tradicionales y mayor énfasis en los datos y la innovación.
El estudio realizado en Brasil demuestra cómo la integración entre investigación científica y tecnología puede ofrecer soluciones reales a los desafíos globales. En un mundo donde la seguridad alimentaria está en riesgo, los drones y la inteligencia artificial podrían ser la clave para un futuro más sostenible y eficiente en la agricultura.
Referencia de la noticia:
Temporal field phenomics of transgenic maize events subjected to drought stress: Cross‐validation scenarios and machine learning models. 5 de Janeiro, 2025. Pereira, H. D.