Con inteligencia artificial, mejoran el monitoreo del riego
Un equipo de investigación del INTA adaptó una metodología innovadora que permite identificar de manera automática los sistemas de riego por pivote central a partir de imágenes satelitales de alta resolución.
El logro es un avance concreto hacia sistemas de monitoreo agrícola más precisos, ágiles y confiables para el campo argentino.
A partir del uso combinado de imágenes Sentinel-2 y modelos avanzados de inteligencia artificial, un equipo de investigación del INTA logró detectar de manera automática los círculos de riego por pivote central, un sistema que crece año tras año en la región.
Se trata de un desarrollo técnico que mejora la forma de registrar y analizar la expansión del riego presurizado en el norte de Buenos Aires.
Logramos automatizar una tarea que antes requería horas de interpretación manual y que ahora puede resolverse con un algoritmo entrenado para reconocer patrones circulares en escenarios muy desafiantes, explicó Néstor Barrionuevo, investigador del Instituto de Clima y Agua del INTA.
El especialista participante del programa AgTech destacó que, a diferencia de otros modelos diseñados para zonas áridas, esta metodología fue adaptada para funcionar en ambientes con alta cobertura vegetal.
Nuestro objetivo fue demostrar que la IA también puede trabajar con eficiencia en regiones agrícolas intensivas, donde los contrastes son más sutiles y la vegetación es continua, señaló Barrionuevo.
Según especificó, la cantidad de círculos de riego detectados pasó de 110 en 2016 a 285 en 2023, lo que demuestra una adopción sostenida.
Por su parte, Sofía Havrylenko, especialista en teledetección aplicada del INTA, afirmó que: El uso integrado de imágenes satelitales e inteligencia artificial nos permitió obtener una cartografía mucho más precisa y dinámica.
Y agregó: Esta combinación abre nuevas oportunidades para diseñar herramientas de monitoreo que los productores puedan usar de manera sencilla y con información actualizada.
Tener información precisa sobre dónde están los sistemas de riego y cómo evolucionan permite planificar mejor y tomar decisiones más informadas, explicó el investigador.
Para el programa AgTech, esta es una línea de trabajo priorizada por la contribución a la incorporación de la inteligencia artificial como recurso estratégico en investigación.
