La Estación Experimental de Aula Dei del CSIC (Consejo Superior de Investigaciones Científicas), ubicada en Aragón, y la Universidad de Montana (en Estados Unidos) desarrollan un sistema estadístico para que la percepción visual del ser humano sea un método fiable en el análisis de los cultivos.
Los investigadores indican que esa percepción puede ayudar a predecir el rendimiento de las cosechas o a evaluar de forma temprana el impacto de las sequías u otros fenómenos.
El estudio se basa en las encuestas semanales que el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) realiza sobre el estado de los cultivos desde mediados de la década de 1980.
Estas encuestas son una fuente importante de información para los productores agrícolas y empresas del sector de la alimentación, los analistas de mercado y compañías de seguros agrícolas, y para los encargados de formular políticas agrarias.
Además, son muy útiles para estudiar cómo responde la producción a las condiciones climáticas.
Santiago Beguería, investigador de la Estación Experimental de Aula Dei del CSIC y autor principal del trabajo, indica que “estas encuestas visuales han estado disponibles durante mucho tiempo pero apenas se han utilizado para fines de investigación, porque el juicio humano es subjetivo y se ha considerado poco fiable para estudios científicos”.
Marco Maneta, profesor asociado de la Universidad de Montana y coautor del estudio, señala que, sin embargo, “los humanos tienen la capacidad de combinar los datos de la evaluación del cultivo con información contextual que los sensores no capturan, como condiciones meteorológicas anteriores, prácticas agrícolas locales y otros matices relevantes que son difíciles de medir o cuantificar mediante otras tecnologías”.
Concluyen que “la nueva métrica para medir el estado del cultivo predice el rendimiento de la cosecha a mitad de temporada con igual o mayor precisión que las predicciones emitidas por el USDA o los analistas de mercado”.
Los autores de esta investigación avanzan además otras aplicaciones para esta nueva forma de valorar el estado de los cultivos, ya que “se puede utilizar también para anticipar los impactos de la sequía en la agricultura e informar dónde asignar los fondos de ayuda, lo que tiene el potencial de reducir la volatilidad del mercado agrícola y mejorar la seguridad alimentaria”.
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