{"id":52955,"date":"2026-01-28T11:06:34","date_gmt":"2026-01-28T14:06:34","guid":{"rendered":"https:\/\/smartcherry.cl\/?p=52955"},"modified":"2026-02-20T13:46:10","modified_gmt":"2026-02-20T16:46:10","slug":"aplicaciones-practicas-de-agricultura-de-precision-en-el-cultivo-de-cerezo-teledeteccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartcherry.cl\/en\/agricultura-de-precision\/aplicaciones-practicas-de-agricultura-de-precision-en-el-cultivo-de-cerezo-teledeteccion\/","title":{"rendered":"Aplicaciones pr\u00e1cticas de agricultura de precisi\u00f3n en el cultivo de cerezo: Teledetecci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

En el \u00e1mbito agron\u00f3mico actual, circulan conceptos que generan confusi\u00f3n.  T\u00e9rminos como agricultura de precisi\u00f3n, agricultura digital, y las fases numeradas de Agricultura 2.0, 3.0 y 4.0\u2026 etc., han tomado protagonismo en las discusiones t\u00e9cnicas.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Incluso, la numeraci\u00f3n de agricultura 1.0 hace referencia a los inicios de la agricultura con la invenci\u00f3n del arado. A partir de la era industrial la numeraci\u00f3n es 2.0, con la aparici\u00f3n de las m\u00e1quinas a vapor. No hay que olvidar una especie de agricultura 2.5 que esta nomenclatura omite, donde tendr\u00eda cabida la \u201crevoluci\u00f3n verde\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En los a\u00f1os 80 \u2013 90\u2019s se comenz\u00f3 a utilizar el concepto \u201cagricultura de precisi\u00f3n\u201d, con un enfoque en el estudio de la variabilidad espacial y temporal. Es decir, c\u00f3mo se comportan variables claves al moverse de una ubicaci\u00f3n a otra y de una fecha a otra. De esta manera, se hicieron populares los t\u00edpicos \u201cmapas\u201d con los que estamos familiarizados hoy en d\u00eda en el agro. Hasta este punto, hablamos de una \u201cagricultura 3.0\u201d.  <\/p>\n\n\n\n

Aplicamos agricultura de precisi\u00f3n cuando caracterizamos y cuantificamos la\u00a0variabilidad espacial dentro del predio para orientar decisiones de manejo\u00a0 diferenciado. Por ejemplo, el uso de sensores de inductancia electromagn\u00e9tica\u00a0 permite mapear suelo antes de establecer un proyecto, mientras que \u00edndices\u00a0 espectrales como NDVI (entre otros) aportan informaci\u00f3n del vigor y el volumen de\u00a0 dosel (expresi\u00f3n vegetativa) a lo largo del tiempo. El objetivo no es \u201cmapear por mapear\u201d, sino delimitar unidades relativamente homog\u00e9neas en t\u00e9rminos\u00a0 productivos y\/o de respuesta agron\u00f3mica.<\/p>\n\n\n\n

Estas unidades, definidas a partir de la variabilidad espacial y su interpretaci\u00f3n agron\u00f3mica, se conocen como zonas de manejo y constituyen la base para ajustar pr\u00e1cticas como riego, nutrici\u00f3n, regulaci\u00f3n de carga y muestreo. Es importante construir indicadores y seguirlos a trav\u00e9s de temporadas, para observar la evoluci\u00f3n de la variabilidad espacial y su implicancia en el potencial productivo.<\/p>\n\n\n\n

Estamos aplicando agricultura de precisi\u00f3n, por ejemplo, cuando utilizamos un  sensor de inductancia electromagn\u00e9tica para mapear suelo previo a establecer un proyecto, mapas de NDVI, u otro tipo de mapeos que nos permitan identificar \u201czonas\u201d. Aqu\u00ed est\u00e1 la clave, identificar zonas en base a la variabilidad espacial que nos permitan tomar decisiones, lo cual en agricultura de precisi\u00f3n se conoce como \u201czonas de manejo\u201d.  <\/p>\n\n\n\n

La llamada \u201cagricultura 4.0\u201d se consolida en los \u00faltimos a\u00f1os a partir de un  aumento sostenido en la disponibilidad de datos y en la capacidad de capturarlos de forma continua y a distintas escalas. En fruticultura, esto se traduce en la integraci\u00f3n de estaciones meteorol\u00f3gicas, sondas de riego, caudal\u00edmetros y  programadores, junto con teledetecci\u00f3n satelital y a baja altitud (UAV), plataformas de gesti\u00f3n agr\u00edcola, registros de campo (crop scouting) y, cada vez m\u00e1s, herramientas de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

El desaf\u00edo deja de ser \u201ctener m\u00e1s tecnolog\u00eda\u201d y pasa a ser convertir ese volumen de informaci\u00f3n en criterios operativos consistentes, trazables y oportunos para apoyar decisiones, con una s\u00f3lida bajada t\u00e9cnica y aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica-operativa.<\/p>\n\n\n\n

Con la adopci\u00f3n de IA generativa, los flujos de trabajo siguen organiz\u00e1ndose por etapas (adquisici\u00f3n, preprocesamiento, an\u00e1lisis y reporte), pero la automatizaci\u00f3n avanza r\u00e1pido. Hoy es posible ser m\u00e1s eficientes automatizando tareas de anal\u00edtica, registro y estandarizaci\u00f3n de informaci\u00f3n, e implementando asistentes que consultan y resumen grandes vol\u00famenes de datos integrados desde sondas de riego, caudal\u00edmetros, programadores y estaciones meteorol\u00f3gicas, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

En ese mismo marco, los dashboards que ya representan un salto importante para visualizar y explorar indicadores clave pueden complementarse con agentes que respondan en lenguaje natural lo mismo que normalmente se obtiene filtrando el  tablero (por ejemplo, por cuartel, fecha, variedad o condici\u00f3n h\u00eddrica), siempre que exista una definici\u00f3n clara de m\u00e9tricas, dimensiones y reglas de acceso.<\/p>\n\n\n\n

Por lo general, en la pr\u00e1ctica se realiza teledetecci\u00f3n a trav\u00e9s de sat\u00e9lites y, a menor altura, por medio de drones, avionetas u otros veh\u00edculos a\u00e9reos (tripulados o no  tripulados). Para efectuar teledetecci\u00f3n se requiere de una plataforma (sat\u00e9lite, dron, etc.) y un sensor, lo que permite realizar adquisici\u00f3n de im\u00e1genes. Estas im\u00e1genes deben contar con referencia espacial adecuada (georreferenciaci\u00f3n y, cuando corresponde, ortorrectificaci\u00f3n) para posteriores procesamientos y an\u00e1lisis. <\/p>\n\n\n\n

Los datos para analizar provienen de dos tipos de sensores: \u201cpasivos\u201d y \u201cactivos\u201d: <\/p>\n\n\n\n

\u2022 Sensores pasivos: <\/strong>Capturan energ\u00eda reflejada (reflectancia o emisividad).  Ejemplos: c\u00e1maras RGB, multiespectrales, t\u00e9rmicas o hiperespectrales.<\/p>\n\n\n\n

\u2022 Sensores activos: <\/strong>Emiten energ\u00eda y cuantifican el \u201crebote\u201d de \u00e9sta. Ejemplo, sensores LiDAR, SAR (Radar de apertura sint\u00e9tica), entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Para construir el \u00edndice NDVI, se requiere cuantificar la reflectancia en la banda del rojo (RED, t\u00edpicamente en torno a 630\u2013690 nm) y del infrarrojo cercano (NIR, t\u00edpicamente en torno a 760\u2013900 nm), seg\u00fan las bandas definidas por el sensor utilizado. Para esto, la plataforma debe contar con un sensor\/c\u00e1mara  multiespectral que incluya dichas bandas.<\/p>\n\n\n\n

En la ecuaci\u00f3n 1 se presenta el c\u00e1lculo del NDVI (\u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada), el cual var\u00eda entre \u22121 y 1  y se asocia al verdor y vigor del dosel.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

En agricultura de precisi\u00f3n una pr\u00e1ctica cl\u00e1sica es la identificaci\u00f3n de \u201czonas de  manejo homog\u00e9neas\u201d. La zonificaci\u00f3n se puede realizar a partir de la captura de datos georreferenciados. Todo lo que sea medible puede mapearse espacialmente para estudiar su variabilidad. Sin embargo, adem\u00e1s de georreferenciarlo, se requiere asegurar una captura representativa y consistente de los datos para su  posterior an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

En el caso de la teledetecci\u00f3n, las im\u00e1genes deben estar georreferenciadas. Estas, a su vez, est\u00e1n compuestas por p\u00edxeles y cada p\u00edxel registra un valor num\u00e9rico  asociado a la respuesta espectral del objeto observado (por ejemplo, DN o reflectancia, dependiendo del nivel de procesamiento). En resumidas cuentas,  puede interpretarse como si cada p\u00edxel representara una observaci\u00f3n puntual del \u00e1rea que cubre.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00edndice NDVI se utiliza la banda NIR del espectro electromagn\u00e9tico, cuya  reflectancia suele aumentar en vegetaci\u00f3n activa debido a la estructura interna de las hojas. Sin embargo, el NDVI no depende s\u00f3lo del NIR, sino de su contraste con la banda roja; por ello, valores m\u00e1s altos de NDVI generalmente se asocian a mayor vigor, cobertura vegetal o expresi\u00f3n vegetativa en su conjunto.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, en la Figura 2, se presenta un ejemplo pr\u00e1ctico de zonificaci\u00f3n a partir de im\u00e1genes satelitales con resoluci\u00f3n espacial de 10 m x 10 m, equivalente a 100 p\u00edxeles por hect\u00e1rea. En este caso, se aplic\u00f3 un algoritmo de clasificaci\u00f3n para segmentar el \u00edndice NDVI en rangos desde menor a mayor expresi\u00f3n  vegetativa. <\/p>\n\n\n\n

En la zona izquierda predominan las plantas de menor expresi\u00f3n vegetativa, que representan aproximadamente el 30,3% de la superficie, mientras que en la zona derecha predominan las de mayor expresi\u00f3n vegetativa, con cerca del 36%. Este cuartel presenta una clasificaci\u00f3n relativa asociada a un coeficiente de variaci\u00f3n (CV) de 11% en el NDVI, lo que sugiere una variabilidad espacial moderada y un contraste que, en este caso, resulta f\u00e1cil de reconocer visualmente en terreno. En la mayor\u00eda de los escenarios es posible definir manejos orientados a reducir la variabilidad y tender a homogeneizar la expresi\u00f3n hacia el objetivo que se proponga, seg\u00fan cada contexto particular, ah\u00ed a la hora de tomar decisiones es donde cobra importancia el criterio t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n

Figure 2.<\/strong> Zonificaci\u00f3n a partir del \u00edndice de vegetaci\u00f3n NDVI.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Fountain:<\/strong> Avium, 2026. Procesamiento de im\u00e1genes interno.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Es clave comprender que, en este tipo de an\u00e1lisis de car\u00e1cter relativo, el color verde no necesariamente representa \u201clo mejor\u201d y el rojo no necesariamente \u201clo peor\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Por lo mismo, estos resultados deben complementarse con una revisi\u00f3n t\u00e9cnica en terreno, para identificar la causa de la variabilidad y definir qu\u00e9 condici\u00f3n (o \u201cplanta  tipo\u201d) es la que se busca desde un punto de vista productivo.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de an\u00e1lisis permite apoyar decisiones en labores como podas o raleos  diferenciados, aplicaciones sitio-espec\u00edficas, manejo de riego, fertilizaci\u00f3n, entre otras.<\/p>\n\n\n\n

Al utilizar estas herramientas para la zonificaci\u00f3n en el cultivo del cerezo, es clave considerar los siguientes cuatro puntos: <\/p>\n\n\n\n

1. Realizar el an\u00e1lisis en fechas clave<\/strong>: Se debe realizar el an\u00e1lisis en momentos donde la expresi\u00f3n vegetativa se encuentre estable, esto ocurre una vez que se detiene el crecimiento vegetativo, posterior al solsticio de verano, @21 diciembre y previo al inicio de labores de poda de verano que puedan generar ruido en la anal\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n

2. Delimitar correctamente zonas a analizar: <\/strong>Se debe realizar un an\u00e1lisis  \u201cceteris paribus<\/em>\u201d. Con esto se hace referencia a bloquear otras fuentes de  variabilidad, como son la variedad, sistema de conducci\u00f3n, portainjerto, a\u00f1o de plantaci\u00f3n, entre otras, lo cual generar\u00e1 ruido a la hora de analizar las im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n

3. Realizar an\u00e1lisis t\u00e9cnico en terreno de las im\u00e1genes: <\/strong>Las im\u00e1genes se deben acompa\u00f1ar de un an\u00e1lisis en terreno, identificando la ra\u00edz de la problem\u00e1tica y evaluando si las diferencias de expresi\u00f3n vegetativas califican desde un punto de vista t\u00e9cnico-operacional para realizar manejos sitio espec\u00edficos que contribuyan a tener un cuartel homog\u00e9neo y equilibrado, de acuerdo con su potencial productivo. Los manejos definidos deben ser sencillos de ejecutar e impactantes, de lo contrario no se justifica realizarlos.  <\/p>\n\n\n\n

4. Seguimiento de la evoluci\u00f3n en la expresi\u00f3n vegetativa: <\/strong>Se puede realizar seguimiento de la evoluci\u00f3n de esta variabilidad temporada tras temporada a trav\u00e9s de las mismas t\u00e9cnicas de teledetecci\u00f3n (NDVI), como al mismo tiempo con otras variables auxiliares clave medidas de forma dirigida a cada zona, como, por ejemplo, an\u00e1lisis de fertilidad de yemas, conteo de centros frutales, reservas, longitud de brotes anuales, etc.  <\/p>\n\n\n\n

Con anterioridad se describi\u00f3 s\u00f3lo la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de im\u00e1genes  multiespectrales. Sin embargo, no es el \u00fanico tipo de datos utilizados en  teledetecci\u00f3n. Por ejemplo, a partir de im\u00e1genes RGB es posible realizar detecci\u00f3n y conteo de plantas. Con im\u00e1genes t\u00e9rmicas se pueden estimar indicadores de estr\u00e9s, particularmente estr\u00e9s h\u00eddrico, a partir de la temperatura del dosel y su contraste con la temperatura ambiental. Las im\u00e1genes hiperespectrales permiten caracterizar la firma espectral al detalle. Por otra parte, sensores activos como LiDAR se emplean para topograf\u00eda de alta resoluci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n estructural del dosel; y, en aplicaciones espec\u00edficas, existen sistemas LiDAR batim\u00e9tricos para estimar profundidad en cuerpos de agua.<\/p>\n\n\n\n

Impresiones generales<\/strong>
Las tecnolog\u00edas emergentes en el agro est\u00e1n transformando la forma en que tomamos decisiones. Sin embargo, es fundamental no perder de vista c\u00f3mo se capturan y validan los datos. Sensores en mal estado, estaciones meteorol\u00f3gicas o sondas de humedad mal ubicadas, falta de mantenimiento o calibraci\u00f3n y registros incompletos pueden generar informaci\u00f3n err\u00f3nea que, si se utiliza sin verificaci\u00f3n, conduce a decisiones equivocadas. El uso correcto de estas tecnolog\u00edas permite una toma de decisiones informada por datos, con criterios trazables.<\/p>\n\n\n\n

El reto no es s\u00f3lo la obtenci\u00f3n de grandes cantidades de datos, sino su transformaci\u00f3n en informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones. En este proceso, las herramientas de anal\u00edtica de datos cumplen un rol clave al integrar, estandarizar y sintetizar la informaci\u00f3n, permitiendo identificar tendencias y patrones que, de otro modo, pasar\u00edan desapercibidos. Una integraci\u00f3n adecuada, apoyada por control de calidad y trazabilidad, puede traducirse en sistemas productivos m\u00e1s eficientes y sostenibles, con impactos positivos para el sector agr\u00edcola.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Carlos Tapia T., Ing. Agr\u00f3nomo, M. Sc. \u2013 Director T\u00e9cnico \u2013 Avium. \u2013 David Gonz\u00e1lez O., Ing. Agr\u00f3nomo. \u2013 Diego Humeres M., Ing. Agr\u00f3nomo.<\/p>","protected":false},"author":273,"featured_media":52960,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[438,314,27],"tags":[120,413,4440],"category_proveedor":[],"pais":[],"class_list":["post-52955","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-colaboradores","category-agricultura-de-precision","category-opinion-expertos","tag-avium","tag-agricultura-de-precision","tag-teledeteccion"],"acf":[],"yoast_head":"\nAplicaciones pr\u00e1cticas de agricultura de precisi\u00f3n en el cultivo de cerezo: Teledetecci\u00f3n - Smartcherry<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En el \u00e1mbito agron\u00f3mico actual, circulan conceptos que generan confusi\u00f3n.\u00a0 T\u00e9rminos como agricultura de precisi\u00f3n, agricultura digital, y las fases numeradas de Agricultura 2.0, 3.0 y 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