En Colombia, un país con un vasto potencial agrícola impulsado por su diversidad de pisos térmicos (desde cálido hasta glaciar), la identificación de zonas aptas para la agricultura representa un desafío.
Esta diversidad climática permite la producción de una amplia gama de productos, desde frutas exóticas como el camu-camu hasta alimentos básicos como el arroz.
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Un avance importante ha sido el desarrollo del Sistema de Información para la Planificación Rural Agropecuaria (Sipra), que ha necesitado más de cinco años para su implementación.
Este sistema permite consultar y analizar información relevante para la agricultura, superponiendo datos en mapas para facilitar la planificación y toma de decisiones.
En este contexto, la contribución de Sebastián Felipe Álvarez, magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), destaca por su potencial para revolucionar la identificación de zonas aptas para la agricultura en Colombia.
IA para la agricultura
Álvarez desarrolló un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que utiliza imágenes satelitales de alta resolución de la misión de observación terrestre Sentinel-2, dirigida por la Agencia Espacial Europea (ESA).
Su investigación se centró en la integración de estas imágenes con el mapa de planificación rural agropecuaria del Sipra, empleando técnicas de aprendizaje o machine learning para permitir que el sistema identifique de manera autónoma las zonas aptas para la agricultura.
El investigador señala la importancia de trabajar sobre el mapa Sipra, ya que considera los factores climáticos y otros aspectos que influyen en las actividades agrícolas.
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“A partir de esa información, el sistema identificó patrones en las imágenes que le permitieron determinar con gran precisión si la zona era apta o no para la agricultura”, explicó Álvarez.
Como prueba de su eficacia, el sistema fue capaz de identificar zonas aptas para la agricultura en el sureste de Barrancabermeja, en Santander, concordando con informes previos.
Más allá de identificar zonas aptas, el sistema también reconoció áreas de conservación como el Parque Nacional Natural Serranía de los Yariguíes, donde no se debe intervenir.
Esta capacidad de diferenciación valida la precisión del sistema, que mostró un rendimiento del 85 % en la tarea de identificar correctamente las zonas agrícolas y no agrícolas.
En menos tiempo
Este avance tecnológico promete optimizar significativamente el tiempo necesario para identificar zonas aptas para la agricultura, un proceso que tradicionalmente podría llevar años.
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Su potencial es significativo para el gobierno colombiano y los agricultores, quienes podrían beneficiarse al determinar la viabilidad agrícola de un terreno antes de adquirirlo o iniciar actividades.
La investigación de Álvarez abre la puerta a futuros desarrollos, como la caracterización de zonas para cultivos específicos, permitiendo saber, por ejemplo, si una determinada área es apta para el cultivo de papa.
Este tipo de información podría transformar la agricultura en Colombia, facilitando una gestión más eficiente de los recursos y apoyando la toma de decisiones basadas en datos precisos y actualizados.
Fuentes: Agencia Iberoamericana para la Difusión de la Ciencia y la Tecnología (DICYT)/ Universidad Nacional de Colombia (Unal)
