Novedad: con más del 90 % de precisión, algoritmo colombiano vigila la salud del maíz desde el cielo

Un equipo de investigadores de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) ha dado un paso crucial hacia la modernización de la agricultura en zonas remotas del país.

Por medio de un protocolo automatizado basado en imágenes satelitales, ahora es posible detectar con una precisión del 90 % si un cultivo de maíz se encuentra saludable, estresado o necesita atención urgente. Esta innovación permite a los agricultores tomar decisiones informadas sin pisar el terreno.

“El objetivo es detectar a tiempo esos cambios invisibles que anuncian que algo no va bien”, afirmó Jerson Jair Cuevas Bocanegra, magíster en Ingeniería de Biosistemas de la UNAL y autor principal de la investigación.

Un reto en tierras extensas: el caso de Cumaribo

Cumaribo, municipio del Vichada tan extenso como Panamá, fue el epicentro de este estudio. Sus cultivos de maíz, símbolo de recuperación en un territorio marcado por el conflicto y los cultivos ilícitos, enfrentan un desafío constante: su vastedad y clima impredecible dificultan el monitoreo tradicional.

En esta región, los agricultores suelen descubrir enfermedades como el virus del mosaico amarillo o la mancha de asfalto cuando ya es tarde para salvar sus cosechas. Por eso, contar con herramientas tecnológicas que permitan identificar estos problemas a tiempo puede significar la diferencia entre una buena cosecha o una pérdida económica devastadora.

¿Cómo funciona esta tecnología?

El protocolo diseñado por Cuevas Bocanegra emplea imágenes del satélite Sentinel-2, que orbita la Tierra a casi 800 km de altura. Estas imágenes, procesadas mediante herramientas digitales de libre acceso como Google Earth Engine, QGIS, Segment Anything y Orfeo ToolBox, permiten evaluar la vitalidad del cultivo.

Etapas del proceso:

1. Captura de imágenes multiespectrales del maíz en distintas longitudes de onda.

2. Aplicación de índices vegetales que revelan el vigor del cultivo a partir del color, textura y brillo.

3. Segmentación automática del terreno, clasificando las parcelas según su estado: desde sanas hasta críticamente afectadas.

4. Validación de resultados, comparando los datos satelitales con observaciones humanas en campo.

Los mapas resultantes permiten visualizar zonas verdes (vigorosas) y zonas apagadas (con problemas), permitiendo a los agricultores actuar de forma focalizada.

Precisión y eficiencia: el algoritmo que traduce el lenguaje del maíz

Una de las revelaciones más importantes del estudio fue la alta fiabilidad del sistema. Al comparar el análisis automatizado con una clasificación realizada manualmente por un experto, se logró una coincidencia superior al 90 %. En zonas con estrés crítico, la precisión del algoritmo superó el 95%.

“Los satélites nos permiten vigilar los cultivos sin pisar el terreno, pero también democratizan la información. Todos pueden beneficiarse de los datos que ya están disponibles”, explicó el investigador.

Impacto agrícola y accesibilidad

El uso de programas gratuitos hace que esta tecnología sea accesible para pequeños agricultores, asociaciones campesinas y técnicos del sector agrícola. No se requiere de costosas licencias ni de equipos sofisticados.

Además, aunque el estudio se centró en maíz, el protocolo puede adaptarse a otros cultivos como arroz, caña de azúcar o soya, lo que amplía su potencial de impacto en diversas zonas del país.

Limitaciones y próximos pasos

Una de las principales limitaciones es la alta nubosidad en regiones como Vichada, que dificulta la captura continua de imágenes claras. Los investigadores sugieren integrar fuentes de datos adicionales y mejorar la frecuencia de monitoreo para afinar aún más la precisión.

Este proyecto fue dirigido por los profesores Andrés Felipe Rodríguez y Christian José Mendoza Castiblanco, de la Facultad de Ingeniería de la UNAL Sede Bogotá, y se enmarca en la Maestría en Ingeniería de Biosistemas.

Una mirada al futuro desde el cielo

Esta investigación demuestra cómo la tecnología puede transformar la agricultura colombiana, especialmente en regiones rurales con acceso limitado a asistencia técnica. Detectar los signos tempranos de estrés en los cultivos no solo mejora el rendimiento, sino que reduce el uso de agroquímicos, minimiza pérdidas y protege la seguridad alimentaria.

El maíz, como muchas otras plantas, habla. Y ahora, gracias a la ciencia colombiana, los satélites pueden escucharlo.

* Esta información se elaboró en colaboración con la colaboración de la Agencia de Noticias de la UNAL.

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