La incorporación de tecnologías de precisión está transformando la producción de caña de azúcar en el norte argentino. Un equipo interdisciplinario del INTA Famaillá (Tucumán), INTA Misiones, INTA Cerrillos (Salta) y la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Catamarca (UNCA) desarrolla un sistema que combina drones, software libre e inteligencia artificial (IA) para detectar en tiempo real las fallas de siembra y corregirlas antes de que afecten el rendimiento.

La iniciativa, liderada por Ricardo Rodríguez, especialista en Agricultura de Precisión del INTA Famaillá, apunta a optimizar la eficiencia productiva y reducir los costos en el manejo de un cultivo clave para las economías regionales del NOA. "Buscamos soluciones innovadoras para detectar las fallas en la plantación mediante el uso de drones, softwares gratuitos y algoritmos con IA que permitan identificarlas y corregirlas en tiempo real", explicó el investigador.

El problema de los espacios vacíos sin cultivo es habitual en las plantaciones de caña y genera competencia de malezas, mayores costos de fertilización y pérdidas de rendimiento. El nuevo enfoque propone atacar ese problema desde la siembra, incorporando monitoreo digital y análisis automático de imágenes.

Durante los ensayos, el equipo realizó vuelos con un dron Phantom 4 equipado con cámara RGB, con el objetivo de evaluar la uniformidad de la plantación antes de tapar los surcos. "Queríamos identificar sectores sin yemas y hacer correcciones inmediatas, en pleno proceso de plantación", detalló Rodríguez.

A partir del ortomosaico generado por el vuelo, los técnicos emplearon software libre como OpenDroneMap y herramientas de procesamiento de imágenes en Agisoft Metashape Professional para calcular índices de vegetación. Luego, con el programa QGIS, realizaron una reclasificación de la imagen que permitió visualizar claramente las fallas y georreferenciarlas para su corrección en campo mediante GPS de mano.

Los resultados iniciales fueron alentadores. Los investigadores comprobaron que es posible detectar con alta precisión los sectores sin plantar y realizar ajustes inmediatos, evitando que esas fallas afecten la productividad futura.

El siguiente paso será incorporar modelos de inteligencia artificial que reconozcan automáticamente las fallas en las imágenes captadas por los drones. "Esto permitirá simplificar y acelerar todo el proceso: obtener resultados casi en tiempo real durante la plantación, sin depender de múltiples programas intermedios", destacó Rodríguez.

El desarrollo, que se enmarca en los esfuerzos del INTA por digitalizar y automatizar procesos agrícolas, podría extenderse en el futuro a otros cultivos industriales como la soja, el maíz o el girasol, consolidando una nueva etapa de agricultura de precisión nacional con base tecnológica y acceso abierto.

Tecnología aplicada al monitoreo de caña de azúcar (INTA - UNCA, 2025)