Tecnología de precisión: drones y algoritmos para medir la cobertura de alfalfa

Especialistas del INTA Catamarca y Marcos Juárez desarrollaron una metodología que combina drones comerciales y algoritmos de aprendizaje automático para diferenciar la alfalfa de las malezas sin necesidad de costosas cámaras multiespectrales. El ensayo, realizado en un lote experimental, permitió estimar la superficie real ocupada por el cultivo y detectar a tiempo un cuadro de degradación forrajera. Esta herramienta tecnológica busca ofrecer a los productores regionales una alternativa más accesible para optimizar la toma de decisiones a campo.

Innovación tecnológica para optimizar lotes de alfalfa

Especialistas del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) de Catamarca y Marcos Juárez desarrollaron una metodología que combina drones comerciales y algoritmos de aprendizaje automático para identificar malezas en lotes de alfalfa. La herramienta permite estimar la superficie efectivamente ocupada por el cultivo y aportar información clave para evaluar su estado productivo y definir estrategias de manejo en los sistemas ganaderos de la región.

El trabajo se enfocó en el uso de cámaras ópticas convencionales, que capturan imágenes en los colores rojo, verde y azul (RGB), junto con técnicas de clasificación supervisada. De esta manera, los investigadores buscaron ofrecer una alternativa accesible frente a los equipos multiespectrales, cuyo costo puede limitar su adopción por parte de productores y asesores técnicos. La tecnología apunta especialmente al diagnóstico de lotes degradados, donde la presencia de malezas reduce la superficie aprovechable y compite con la pastura por los recursos disponibles.

El desafío de diferenciar el cultivo de las malezas

La alfalfa es un cultivo forrajero perenne cuya productividad depende, entre otros factores, de mantener una cobertura adecuada y controlar la competencia de otras especies vegetales. Por eso, conocer qué proporción de un lote está ocupada por el cultivo resulta fundamental para evaluar su viabilidad y determinar si necesita medidas de manejo o una eventual renovación.

Uno de los principales desafíos técnicos aparece en los escenarios conocidos como «verde sobre verde», cuando la alfalfa y las malezas están en activo crecimiento y presentan características visuales similares. Esta situación dificulta su diferenciación mediante cámaras convencionales, que no registran las bandas infrarrojas utilizadas por algunos sensores especializados.

Laura Cano, especialista del INTA Catamarca y una de las autoras del estudio, explicó que el costo de las cámaras multiespectrales representa una limitación para los productores y asesores de algunas economías regionales. En ese contexto, el equipo buscó comprobar si un dron comercial y algoritmos de aprendizaje automático, como CatBoost, podían distinguir la cobertura útil de alfalfa incluso cuando las distintas especies vegetales se encontraban en activo crecimiento.

Dos vuelos para evaluar la cobertura del cultivo

La experiencia se realizó en un lote de 3,3 hectáreas ubicado en el Campo Anexo Santa Cruz, perteneciente a la Estación Experimental Agropecuaria Catamarca del INTA. El ensayo contempló dos vuelos con un dron DJI Air 3S, a una altura de 40 metros. El primero se realizó con la alfalfa y las malezas en crecimiento, mientras que el segundo tuvo lugar 45 días después, tras el corte del cultivo y la senescencia de las malezas. Este segundo relevamiento permitió contar con un escenario de mayor contraste visual para evaluar los resultados.

Las imágenes obtenidas fueron procesadas mediante el algoritmo CatBoost, utilizando herramientas de código abierto como QGIS y WebODM. Carlos Navarro, técnico del INTA Marcos Juárez, destacó la consistencia de las estimaciones obtenidas en ambos relevamientos. Según detalló, el análisis identificó una cobertura neta de alfalfa del 45,2% en la primera fecha y del 49,1% en la segunda, una diferencia de 3,9 puntos porcentuales. Los resultados permitieron advertir que menos de la mitad de la superficie evaluada estaba ocupada por alfalfa, un indicador elocuente del deterioro del lote y de la necesidad de replantear el manejo en planteos de invernada o producción lechera.

Una herramienta para orientar las decisiones agronómicas

El estudio concluyó que la combinación de drones comerciales, cámaras RGB y algoritmos de clasificación supervisada puede convertirse en una alternativa viable para monitorear cultivos forrajeros y generar alertas tempranas sobre su estado. Entre sus principales ventajas se encuentra la posibilidad de realizar relevamientos con equipamiento de uso extendido, sin depender necesariamente de sensores especializados de mayor costo.

El procesamiento digital de las imágenes también permite obtener estimaciones de cobertura que complementan las evaluaciones visuales realizadas a campo, un recurso de gran valor para la toma de decisiones en la empresa agropecuaria. La información puede contribuir a decidir si conviene mantener el cultivo, implementar estrategias químicas o mecánicas de control de malezas, o planificar la implantación de una nueva pastura. No obstante, la proporción de cobertura identificada constituye un indicador del estado del alfalfar y debe complementarse con otros datos agronómicos para determinar con precisión su productividad y viabilidad económica de cara al ciclo productivo.

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