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El Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y la Universidad Nacional de Catamarca (UNCA) evalúan un sistema que combina drones, cámaras de alta resolución e inteligencia artificial para identificar de manera temprana fallas en la siembra de caña de azúcar. Los ensayos, realizados recientemente en distintos puntos del NOA, buscan mejorar la eficiencia productiva del cultivo al permitir correcciones inmediatas en el campo, una innovación considerada estratégica ante el aumento de los costos y la necesidad de maximizar el rendimiento por hectárea.
Durante las últimas semanas, especialistas del INTA Famaillá, junto con técnicos de Misiones, Cerrillos (Salta) y la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNCA, realizaron vuelos experimentales con drones equipados con cámaras RGB. Estas pruebas permitieron obtener imágenes de alta precisión para detectar espacios vacíos en los surcos antes de que el cultivo quede definitivamente tapado, un problema que suele pasar inadvertido hasta etapas avanzadas del ciclo productivo.
De acuerdo con los investigadores, el uso de vehículos aéreos no tripulados para el monitoreo de la caña representa un cambio profundo en las prácticas agrícolas de la región. El proceso comienza con la captura aérea de imágenes que luego se transforman en un ortomosaico, un mapa detallado que muestra con claridad los tramos del cultivo donde faltan yemas o en los que la plantación no se desarrolló correctamente. Esta tecnología aporta información clave para tomar decisiones inmediatas en el terreno.
“El trabajo consiste en buscar soluciones innovadoras para abordar las fallas en la plantación mediante el monitoreo con drones y algoritmos de inteligencia artificial”, explicó Ricardo Rodríguez, especialista del INTA Famaillá. Según detalló el investigador, la detección temprana de sectores improductivos permite evitar pérdidas de rendimiento y reducir la proliferación de malezas, uno de los principales desafíos en las primeras etapas del cultivo.
El relevamiento aéreo también facilita una supervisión homogénea de grandes superficies, una tarea que resulta más lenta y menos precisa cuando se realiza exclusivamente con personal a pie. Para los investigadores, la posibilidad de identificar fallas antes de que el cultivo avance hacia etapas irreversibles constituye un beneficio directo para la productividad de la caña, especialmente en un contexto de mayor demanda de eficiencia y competitividad.
Las imágenes obtenidas por los drones fueron procesadas con herramientas de software libre, como Open Drone Map y QGIS, además de programas de licencia profesional como Agisoft Metashape. Mediante el análisis de índices de vegetación y la reclasificación de imágenes, el equipo logró localizar con precisión los puntos donde faltaban yemas. Esa información fue utilizada posteriormente para realizar correcciones manuales en el campo con la asistencia de GPS, lo que permitió completar en forma rápida los sectores mal implantados.
Los resultados de esta primera etapa fueron considerados prometedores por los equipos involucrados. Al permitir un diagnóstico inmediato, el sistema reduce la necesidad de recorrer motocicletas o camionetas a lo largo de los lotes, lo que implica un ahorro tanto en tiempo como en recursos operativos. Además, la metodología podría ser replicada en otras zonas productoras e incluso en cultivos distintos a la caña de azúcar.
Sin embargo, los investigadores coinciden en que todavía queda un paso clave por concretar: la automatización plena del proceso. “Queremos pasar del ortomosaico a la IA con resultados inmediatos, sin depender de múltiples softwares intermedios”, señaló Rodríguez. El objetivo es desarrollar un algoritmo capaz de reconocer en forma autónoma los sectores con fallas y generar indicaciones precisas al productor para intervenir rápidamente en el terreno.
Este avance permitiría reducir aún más los tiempos entre la detección aérea y la corrección en campo. En una etapa posterior, el equipo evalúa la posibilidad de vincular estos sistemas con maquinaria agrícola que pueda actuar de manera autónoma o semiautónoma, ampliando el potencial de la tecnología.
La caña de azúcar es uno de los cultivos más relevantes del NOA, tanto por su aporte a la producción de azúcar como por su creciente rol en la industria del bioetanol. En ese contexto, cualquier mejora en la etapa de implantación tiene un impacto directo en la eficiencia económica y ambiental del cultivo. Las fallas en la siembra representan un problema recurrente que, según técnicos del sector, reduce el rendimiento, incrementa la presencia de malezas y obliga a reponer material de plantación.
La introducción de tecnologías de monitoreo aéreo viene creciendo en la región, pero su integración con inteligencia artificial marca un salto cualitativo. Para los especialistas, esta sinergia permite obtener información detallada con menor dependencia de procesos manuales y con un nivel de precisión antes reservado a estudios de laboratorio o relevamientos altamente especializados.
El sistema probado por el equipo del INTA y la UNCA aporta una ventaja clave: la posibilidad de actuar en tiempo real. Detectar una falla al instante en que ocurre permite completar las yemas faltantes y asegurar un crecimiento uniforme de la plantación, un factor decisivo para la productividad final del cultivo. En términos logísticos, también reduce la necesidad de replantar sectores completos, una actividad que incrementa costos y genera retrasos en el manejo del lote.
Además de los beneficios agronómicos, los investigadores destacan el potencial de esta tecnología para fortalecer la sostenibilidad del sistema productivo. Un cultivo implantado de manera uniforme utiliza mejor el agua, reduce la presión de malezas y minimiza la necesidad de insumos adicionales. Al mismo tiempo, la digitalización de la información permite generar registros más precisos para el seguimiento de los lotes y la planificación de futuras siembras.
La experiencia adquirida en estas pruebas también podría contribuir al desarrollo de nuevas líneas de investigación dentro del INTA y la UNCA, orientadas a identificar enfermedades, evaluar daños por estrés hídrico o medir el avance de cosechas mecanizadas. La integración de drones, sensores y algoritmos de IA se posiciona así como una herramienta transversal con capacidad para transformar distintos eslabones de la cadena agroindustrial.
Aunque el proyecto aún se encuentra en etapa de validación, los especialistas confían en que la innovación abrirá la puerta a una agricultura más precisa, eficiente y sostenible. La combinación de imágenes aéreas, análisis digital y correcciones inmediatas constituye un avance que, según remarcan, pronto podría convertirse en una práctica habitual en las zonas cañeras.
En un cultivo donde cada surco cuenta, mirar desde arriba aparece como la nueva forma de cuidar la tierra y asegurar el potencial productivo de cada hectárea. La tecnología, que hasta hace pocos años parecía lejana para los pequeños y medianos productores del NOA, comienza a consolidarse como una aliada indispensable para enfrentar los desafíos de la actividad agrícola y mejorar la competitividad en un mercado cada vez más exigente. Según destacó Infobae, esta transformación digital ya no es solo una tendencia, sino una herramienta concreta para optimizar decisiones y maximizar rendimientos.
