Los datos IoT impulsan la agricultura de precisión: aumentando rendimientos y reduciendo costes

Mientras IoT y analítica dominan titulares en industria e infraestructura, la agricultura se está convirtiendo silenciosamente en la próxima frontera. Al integrar redes de sensores y analítica de datos en tiempo real, los agricultores pueden aumentar rendimientos, reducir pérdidas y recortar costes operativos mediante una gestión de recursos más precisa.

La base de la agricultura de precisión son los datos. Sensores, redes inalámbricas y analítica sofisticada proporcionan los insights accionables que permiten aplicación dirigida de fertilizantes, agua y pesticidas.

Tres categorías principales de plataformas impulsan este ecosistema de datos: aéreas, móviles basadas en suelo y estacionarias. Cada plataforma emplea diferentes suites de sensores y tecnologías de red, yet todas comparten un objetivo común —capturar datos de alta resolución y accionables a través de diversos paisajes agrícolas.

Figura 1 – Drones multi‑rotor son una plataforma aérea cada vez popular para agricultura de precisión en campos pequeños a medianos. (Fuente: ublox)

Las plataformas aéreas recopilan datos desde arriba usando teledetección. Mientras aeronaves tripuladas y satélites aún sirven para estudios a gran escala, los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) —tanto de ala fija como multi‑cóptero— están reemplazándolos rápidamente para operaciones a escala media. Equipados con módulos GNSS de alta precisión como el Ublox F9, los drones pueden realizar evaluaciones detalladas de salud de plantas sobre campos que de otro modo serían difíciles de monitorizar.

El sensor clave para salud de plantas es una cámara multi‑espectral capaz de capturar imágenes de alta resolución en bandas visible e infrarrojo cercano (NIR). La mayoría de sensores de imagen CMOS exhiben sensibilidad NIR inherente, pero las cámaras de consumo típicamente bloquean este rango para producir colores de aspecto natural. Al remover el filtro NIR, un sensor CMOS puede funcionar como cámara NDVI, como ejemplifica la Sentera AGX710.

Figura 2 – Los sensores de imagen color típicos también incluyen sensibilidad NIR, que las cámaras de propósito general buscan filtrar. (Fuente: ON Semiconductor)

En monitorización de salud de plantas, la reflectancia NIR es un potente indicador de vigor vegetativo. Hojas sanas reflejan más NIR y absorben más luz roja, llevando al ampliamente usado Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) = (NIR‑Rojo)/(NIR+Rojo). Con filtrado y procesamiento de imagen adecuados, un sensor CMOS estándar puede calcular valores NDVI, permitiendo a agricultores identificar áreas que requieren agua o fertilizante adicional.

Figura 3 – Los estudios NDVI proporcionan insight detallado sobre salud de plantas en campos enteros, destacando dónde recursos como agua y fertilizante necesitan más o menos aplicación.