agricultura
El CSIC crea un sistema estadístico para que la percepción visual sea un método de análisis de cultivos
El estudio se basa en las encuestas semanales que el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) realiza semanalmente sobre el estado de los cultivos.
Un equipo formado por investigadores de la Estación Experimental de Aula Dei del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (EEAD-CSIC) han desarrollado un sistema estadístico para que la percepción visual sea un método fiable en el análisis de cultivos.
El estudio se basa en las encuestas semanales 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 una fuente importante de información para los productores agrícolas y empresas del sector de la alimentación, los analistas de mercado y compañías de seguros agrícolas, y para los encargados de formular políticas agrarias. Además, son muy útiles para estudiar cómo responde la producción a las condiciones climáticas.
De acuerdo con el investigador de la Estación Experimental de Aula Dei del CSIC y autor principal del trabajo, Santiago Beguería, "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", ha añadido.
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 tecnológica, 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", ha afirmado el profesor asociado de la Universidad de Montana y coautor del estudio, Marco Maneta.
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 además otras aplicaciones para esta nueva forma de valorar el estado de los cultivos, ya 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".
