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Investigadores prueban drones e inteligencia artificial para optimizar plantación caña azúcar

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Dron sobre plantación de caña de azúcar detectando fallas en la siembra
Los investigadores generaron ortomosaicos que revelan tramos vacíos en la plantación cañera
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Innovación tecnológica en la producción cañera

Investigadores del INTA y la Universidad Nacional de Catamarca ensayan un sistema que combina drones e inteligencia artificial para detectar fallas en la siembra de caña de azúcar. La propuesta busca corregir errores en tiempo real y evitar pérdidas de rendimiento, un desafío clave en un cultivo donde cada surco cuenta.

La pregunta que guía el trabajo es directa: ¿qué pasaría si cada error en la siembra pudiera corregirse al instante? Con esa premisa, el equipo desarrolla una tecnología capaz de ver desde el aire lo que antes solo se detectaba al final del ciclo: los espacios vacíos en las hileras cañeras.

Objetivos claros y reducción de costos

El objetivo es doble: mejorar la eficiencia productiva y reducir los costos asociados al manejo del cultivo. Para lograrlo, los investigadores combinan drones, software libre e inteligencia artificial en un sistema que permite identificar y corregir fallas en la plantación de manera inmediata.

Durante los ensayos, el equipo del INTA Famaillá, junto a técnicos de Misiones, Cerrillos (Salta) y la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNCA, realizó vuelos con drones Phantom 4 equipados con cámaras RGB.

Una mirada desde el aire

Desde las alturas, cada imagen se transformó en información. Los investigadores generaron un ortomosaico que revela los tramos vacíos del surco antes de tapar definitivamente la caña.

“El trabajo consiste en buscar soluciones innovadoras para abordar las fallas en la plantación mediante el monitoreo con drones y algoritmos de inteligencia artificial”, explicó Ricardo Rodríguez, especialista del INTA Famaillá. La detección temprana permite realizar correcciones inmediatas y evitar que los espacios vacíos se conviertan en focos de malezas o zonas improductivas.

De los datos a las decisiones

Las imágenes tomadas fueron procesadas con herramientas de software libre como Open Dron Map y QGIS, junto con programas de licencia profesional como Agisoft Metashape. A través del análisis de índices de vegetación y la reclasificación de imágenes, el equipo identificó los puntos donde faltaban yemas.

Posteriormente, esas fallas se corrigieron manualmente en el campo mediante GPS. Los resultados preliminares son alentadores y marcan el camino hacia la automatización completa del proceso.

Inteligencia artificial para resultados inmediatos

El siguiente paso es incorporar inteligencia artificial para que el sistema reconozca por sí solo los sectores con fallas. “Queremos pasar del ortomosaico a la IA con resultados inmediatos, sin depender de múltiples softwares intermedios”, señaló Rodríguez.

La meta es que cada hectárea sembrada alcance su máximo potencial, reduciendo costos y optimizando recursos. Detectar y corregir errores en tiempo real no solo mejora la eficiencia, sino que redefine la manera de cuidar la tierra.

Tecnología que siembra eficiencia

Con esta línea de trabajo, los investigadores buscan transformar la producción cañera. La combinación de drones e inteligencia artificial permite anticipar problemas y actuar antes de que impacten en el rendimiento.

En un cultivo donde cada surco cuenta, mirar desde el aire podría convertirse en la nueva forma de proteger la tierra y asegurar la productividad.

La pregunta que queda abierta es si esta tecnología, que ya muestra resultados prometedores en los ensayos, podrá convertirse en una herramienta cotidiana para los productores cañeros de la región.

Más allá de los ensayos iniciales, los investigadores consideran que esta tecnología podría aplicarse en distintas regiones productoras de caña de azúcar del país y la región. La incorporación de inteligencia artificial permitiría automatizar la detección de fallas y reducir la dependencia de operarios especializados, generando un impacto directo en la competitividad del sector. Sin embargo, persisten desafíos vinculados al acceso a equipamiento, capacitación técnica y financiamiento para pequeños productores. El interrogante es si estas herramientas podrán democratizarse y convertirse en un recurso habitual en la agricultura cañera.

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