Impacto de la agricultura digital

La agricultura digital está transformando la forma en que entendemos y gestionamos nuestros paisajes agrícolas, y un área en la que esto es particularmente evidente es en la cartografía del carbono sobre el suelo y el seguimiento del secuestro de carbono bajo el suelo. Las tecnologías avanzadas de imágenes por satélite, combinadas con algoritmos de aprendizaje automático, están permitiendo cartografiar con una precisión sin precedentes el potencial de almacenamiento de carbono de bosques, tierras de cultivo y pastos. Estos mapas ayudan a los agricultores y a los responsables políticos a tomar decisiones informadas sobre el uso de la tierra y las estrategias de conservación.
Al otro lado de la línea del suelo, se emplean sensores digitales y dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) para evaluar la tasa de secuestro de carbono bajo tierra. Estas tecnologías controlan continuamente la salud del suelo, los niveles de humedad y la actividad microbiana, ofreciendo datos en tiempo real que optimizan las prácticas agrícolas para mejorar la captura de carbono. Estas herramientas digitales no sólo ayudan a evaluar las reservas actuales de carbono, sino que también facilitan prácticas de gestión dinámicas que contribuyen a mitigar el cambio climático. Al integrar los datos de superficie y subterráneos, la agricultura digital proporciona un enfoque holístico de la gestión sostenible de la tierra, ofreciendo vías prometedoras para que el sector agrario desempeñe un papel fundamental en la lucha contra el cambio climático.

Nuestro enfoque innovador

En nuestra investigación, estamos llevando la agricultura digital un paso más allá mediante la integración de imágenes aéreas con sensores terrestres para proporcionar una visión completa de la cartografía del carbono por encima y por debajo del suelo. Utilizando drones equipados con cámaras de alta resolución y sensores multiespectrales, es posible capturar datos aéreos que pueden identificar la densidad de las copas de los árboles, la salud de la vegetación e incluso información a nivel de especie. A continuación, estos datos sobre el suelo se analizan algorítmicamente para estimar el potencial de almacenamiento de carbono de una zona determinada. Simultáneamente, se despliegan sensores terrestres equipados con tecnología IoT para medir la humedad del suelo, los niveles de nutrientes y la actividad microbiana, todos ellos factores críticos para evaluar la capacidad de secuestro de carbono del suelo.

Resultados

La predicción de la biomasa mediante drones y la cartografía del carbono por teledetección representan la vanguardia de las soluciones tecnológicas en agricultura y ciencias medioambientales. El uso de drones equipados con cámaras multiespectrales y sensores LIDAR permite captar detalles intrincados sobre la cubierta vegetal, la altura, la densidad y el estado de la vegetación con una resolución mucho mayor que la que ofrecen las imágenes por satélite. Estos datos aéreos de alta resolución se procesan mediante algoritmos de aprendizaje automático para predecir la biomasa, que está directamente relacionada con la cantidad de carbono almacenada en la vegetación. Por ejemplo, la tecnología de drones puede medir el índice de área foliar, la estructura del dosel e incluso el contenido de clorofila, todas ellas variables cruciales para estimar la biomasa y, en consecuencia, el potencial de secuestro de carbono de una zona.

Pasos futuros

A medida que seguimos perfeccionando nuestra modelización de la biomasa aérea y la cartografía del carbono subterráneo, avanzamos hacia una comprensión global de la dinámica del carbono a 360 grados en nuestros paisajes agrícolas. Los próximos pasos de nuestra investigación se centrarán en varias áreas clave:

Integración de datos: Tenemos previsto seguir integrando datos de teledetección, sensores terrestres y modelos basados en IA para mejorar la exactitud y precisión de nuestra cartografía del carbono. Esto implicará el desarrollo de algoritmos robustos para cruzar datos aéreos y subterráneos.

Validación y calibración: Es crucial validar y calibrar nuestros modelos utilizando datos reales sobre el terreno. Se realizarán campañas sobre el terreno y muestreos del suelo para garantizar la fiabilidad de nuestras estimaciones de carbono.

Análisis espacial y temporal: Nuestro objetivo es llevar a cabo análisis espaciales y temporales para comprender cómo cambia la dinámica del carbono a lo largo de las diferentes estaciones y bajo diversas prácticas de gestión de la tierra.

Modelización predictiva: Nuestro equipo trabajará en la elaboración de modelos predictivos para prever el futuro potencial de secuestro de carbono en función de diferentes escenarios agrícolas. Esto contribuirá a una toma de decisiones informada para una gestión sostenible de la tierra.

Póngase en contacto con

Michael Gómez Selvaraj
Líder de Agricultura Digital
m.selvaraj@cgiar.org

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