A través de este camino de avances tecnológicos, el sector agrícola también se está transformando. En la última década, hemos tenido algunos cambios revolucionarios, mediante los cuales, utilizando tecnología de drones, el rendimiento de los cultivos aumentó entre un 5% y un 10% y se redujo hasta un 30% el uso de agua. Todos estos avances muestran la rapidez con la que también se están produciendo cambios en la industria y abren la puerta a nuevos cambios en la agricultura que ayudarán a aumentar la productividad y la sostenibilidad a través de imágenes hiperespectrales (HSI) y el aprendizaje profundo.

La evolución de la tecnología agrícola.

La agricultura había pasado de la mano de obra a la mecanización en el siglo XVIII, más adelante en la revolución verde del siglo XX y en la actual agricultura de precisión. Es una marcha trascendental movida por el llamado constante a la eficiencia y la sostenibilidad. Las innovaciones en la agricultura moderna, como HSI, ahora se están incorporando a otras innovaciones en el aprendizaje profundo. Esto está cambiando la cara de la agricultura y la gestión de la tierra, ya que ahora es posible capturar imágenes en varias longitudes de onda revelando miembros finales o firmas espectrales puras.

Esto brinda información importante para detectar enfermedades, deficiencias de nutrientes y la detección temprana del estrés hídrico. Esto implica que HSI ha proporcionado una columna vertebral para el uso correcto de pesticidas, el uso óptimo del agua y el monitoreo de la salud de los cultivos para reducir el desperdicio en el sector agrícola; por lo tanto, ha contribuido mucho a la protección del medio ambiente.

El aprendizaje profundo fusionado con HSI es revolucionario y ayuda a enfrentar algunos de los desafíos de la agricultura. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden predecir el rendimiento de los cultivos y pronosticar la presencia de plagas y enfermedades, incluso antes de que aparezcan los síntomas. Estas tecnologías ahora están cambiando el manejo de cultivos y las estrategias de cultivo de un enfoque reactivo a uno proactivo y predictivo. Por lo tanto, la adopción de imágenes hiperespectrales (HSI) y tecnologías de aprendizaje profundo en la agricultura aporta enormes beneficios ambientales, lo que resultaría en la transición a una agricultura sostenible.

Estas tecnologías se dirigen a los lugares donde se aplica más agua, fertilizantes y pesticidas, utilizando la menor cantidad de recursos y causando la menor contaminación ambiental. La salud general del sistema se promueve enriqueciendo el suelo y reduciendo la escorrentía. Una mejor detección temprana del estrés y las enfermedades de las plantas también contribuye al mantenimiento de la biodiversidad; Los productos químicos no se aplican al azar y en ese caso no amenazan a otras especies vegetales o animales en el medio ambiente.

Beneficios ambientales e implicaciones futuras.

Esto, por tanto, permitirá a los agricultores gestionar correctamente los cultivos y proyectar la producción de forma eficiente utilizando los recursos, reduciendo los costes de operación. Estas tecnologías promoverán la agricultura sostenible, harán que las prácticas agrícolas sean coherentes y apoyen los principios de gestión ambiental y acelerarán la agenda mundial de seguridad alimentaria y equilibrio ecológico.

Uso reducido de productos químicos: HSI reduce en gran medida la cantidad de pesticidas y fertilizantes utilizados al permitir la precisión. Al identificar con precisión las plagas infestadas, las áreas con enfermedades y las deficiencias de nutrientes, los agricultores ahora pueden aplicar productos químicos sólo donde sea necesario, reduciendo así la cantidad de escorrentía y lixiviados que pueden transportar sustancias peligrosas a los ecosistemas circundantes. Es decir, los insumos están mejor dirigidos, lo que conserva los recursos y provoca una menor huella ecológica de la agricultura.

Conservación de recursos hídricos: los modelos de aprendizaje profundo habilitados con datos de HSI permiten un uso del agua mucho más razonable. Esta tecnología precisa de las necesidades exactas de agua para diferentes partes del campo conduce a una gran reducción del desperdicio, un paso importante para las regiones en zonas con escasez de agua y para el mundo en general en la lucha contra un cambio en las condiciones climáticas.

Mejora de la salud del suelo: HSI con aprendizaje profundo reduce la sobreaplicación de productos químicos y las ineficiencias del riego, lo que ayuda a mejorar la salud del suelo que retiene más agua, reduce la erosión y fomenta un ecosistema más vivo en la tierra en la que se practica la agricultura y la hace sostenible para el futuro.

Conservación de la biodiversidad: Las plagas que se controlarían mediante aplicaciones normales de pesticidas pueden florecer y contribuir a la biodiversidad del área, que, por lo tanto, tendría todos los insectos, aves y otros animales silvestres útiles que contribuyen a la polinización y el control de otros. plagas y ecología general.

HSI y las tecnologías de aprendizaje profundo podrían llevar estas soluciones escalables a los pequeños agricultores de todo el mundo por sorpresa. Estos democratizan la agricultura de precisión para los agricultores, permitiéndoles aprovechar estos beneficios de análisis avanzado y fomentando el crecimiento inclusivo con prácticas agrícolas sostenibles. Mientras nos encontramos en el umbral de un nuevo amanecer del Renacimiento Agrícola, la Comunidad Agrícola Mundial está llamada a aprovechar la ola de la innovación.