Cómo predecir el rendimiento de los cultivos usando IA
Descubre cómo la IA transforma la agricultura con predicciones precisas del rendimiento de cultivos usando imágenes satelitales, sensores IoT, datos climáticos y modelos de aprendizaje automático. Conoce las mejores herramientas globales de IA—NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA—que apoyan a agricultores y agronegocios en todo el mundo.
La inteligencia artificial está revolucionando la agricultura al permitir pronósticos de rendimiento mucho más precisos. Los modelos de IA actuales pueden procesar grandes conjuntos de datos, mucho más allá de lo que un humano podría manejar, para prever las cosechas.
Las aplicaciones de IA están diseñadas para procesar mucha más información que un humano y luego analizar estos datos para hacer pronósticos más exactos.
— Reuters
Los pronósticos precisos de rendimiento son vitales para la seguridad alimentaria y la planificación, especialmente ante las amenazas del cambio climático para los cultivos. Estudios indican hasta una reducción del 24% en el rendimiento de maíz para 2030 bajo escenarios de calentamiento elevado. Los sistemas modernos de IA monitorean los campos continuamente: pueden detectar estrés o plagas con semanas de anticipación, mapear zonas problemáticas e incluso sugerir cuándo y dónde regar o fertilizar.
- 1. Fuentes de datos para modelos de cultivos con IA
- 2. Modelos de aprendizaje automático para pronóstico de rendimiento
- 3. Aplicaciones globales de IA para rendimiento de cultivos
- 4. Plataformas y herramientas comerciales
- 5. Herramientas y plataformas que apoyan la predicción de rendimiento
- 6. Conclusiones clave
Fuentes de datos para modelos de cultivos con IA
Los modelos de rendimiento de cultivos con IA se basan en múltiples flujos de datos para construir una inteligencia integral del campo:
Imágenes satelitales y aéreas
Datos meteorológicos y climáticos
Sensores de suelo y terrestres
Registros históricos de rendimiento
Modelos de aprendizaje automático para pronóstico de rendimiento
Una vez recopilados los datos, se entrenan algoritmos de aprendizaje automático para predecir rendimientos. Se han probado muchos tipos de modelos, cada uno con fortalezas distintas:
Ensamblajes basados en árboles
Los métodos Random Forest y Gradient Boosting manejan datos mixtos excepcionalmente bien.
- Superan a alternativas en muchos estudios
- Manejan relaciones no lineales
- Robustos frente a valores atípicos
Redes neuronales
Las ANN, redes convolucionales y LSTM recurrentes sobresalen con grandes conjuntos de datos.
- Capturan patrones complejos
- Escalan con el volumen de datos
- Permiten aprendizaje por transferencia
Enfoques híbridos
Combinar aprendizaje profundo con transferencia de aprendizaje mejora la precisión en regiones con pocos datos.
- Aprovechan modelos preentrenados
- Se adaptan a condiciones locales
- Maximizan datos limitados
Se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático funcionan bien para la predicción de rendimiento en muchos estudios.
— Investigación en IA agrícola
Aplicaciones globales de IA para rendimiento de cultivos
La predicción de rendimiento basada en IA se aplica ahora en todo el mundo a los principales cultivos. Aquí algunos ejemplos clave:
Kenia – Pronóstico de rendimiento de maíz
Investigadores combinaron un modelo de simulación de crecimiento de cultivos con teledetección usando datos satelitales WaPOR de la FAO para pronosticar rendimientos de maíz. El enfoque híbrido mejoró la precisión respecto al modelo solo, apoyando estimaciones en zonas con pocos datos.
Estados Unidos – Mapeo de producción de trigo
Equipos entrenaron redes LSTM profundas con datos meteorológicos multianuales e índices satelitales para mapear la producción de trigo por condado, permitiendo pronósticos regionales precisos.
Europa – Monitoreo multicul-tivo
Proyectos como la iniciativa UPSCALE usan datos de drones y satélites sobre cebada, trigo, papas y trébol para calcular índices de área foliar y clorofila, insumos críticos para refinar modelos de rendimiento.
Plataformas y herramientas comerciales
Diversas plataformas de IA integran ahora estos métodos para agricultores reales en todo el mundo:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Soporte multicul-tivo
Herramientas y plataformas que apoyan la predicción de rendimiento
<ITEM_DESCRIPTION>Un ecosistema en expansión de herramientas de IA que respalda la previsión de cosechas. Ejemplos destacados incluyen:</ITEM_DESCRIPTION>
EOSDA Crop Monitoring
| Desarrollador | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Plataformas compatibles |
|
| Soporte de idiomas | Cobertura global con inglés como idioma principal; idiomas adicionales disponibles según región |
| Modelo de precios | Plataforma de pago con planes escalonados (Essential, Professional, Enterprise) y complementos opcionales incluyendo estimación de rendimiento |
Resumen
EOSDA Crop Monitoring es una plataforma de agricultura de precisión que aprovecha imágenes satelitales, datos meteorológicos y aprendizaje automático para monitorear la salud de los cultivos, predecir rendimientos y facilitar decisiones agrícolas basadas en datos. Diseñada para agricultores, agrónomos, cooperativas y empresas agroindustriales, ofrece evaluación remota de campos, planificación de recursos y pronósticos de desempeño de cultivos a nivel de campo y regional.
Cómo funciona
La plataforma utiliza datos de teledetección satelital (Sentinel-2, PlanetScope y otros) combinados con modelos avanzados de IA para ofrecer información predictiva. El módulo de predicción de rendimiento emplea dos enfoques complementarios:
- Modelo estadístico: Predicciones basadas en aprendizaje automático entrenadas con datos históricos de rendimiento y ambientales
- Modelo biofísico: Pronóstico guiado por fenología usando asimilación del índice de área foliar
Los datos se actualizan cada 14 días para refinar continuamente las predicciones, alcanzando hasta un 95% de precisión en condiciones óptimas. Este enfoque dual apoya la toma de decisiones a nivel de campo, evaluación de riesgos y planificación agrícola a largo plazo.
Características clave
Enfoques estadísticos y biofísicos para pronósticos precisos de rendimiento
Predicciones de rendimiento hasta 3 meses con ciclos de recalibración cada 14 días
Índices satelitales incluyendo NDVI, MSAVI, RECI, NDMI y más
Pronósticos hiperlocales a 14 días y datos históricos completos del clima
Mapas de Aplicación de Tasa Variable combinando datos satelitales y de maquinaria
Registros de actividades en campo, tareas de monitoreo y gestión multiusuario
Acceso completo a API para integración agrotecnológica y aplicaciones personalizadas
Exporta mapas en formatos TIFF, SHP y otros para análisis externos
Acceso a la plataforma
Primeros pasos
Regístrate en EOSDA Crop Monitoring y selecciona tu plan de suscripción (Essential, Professional o Enterprise).
Dibuja los límites de tus campos directamente en la interfaz del mapa o sube archivos existentes de delimitación para comenzar el monitoreo.
Visualiza índices de vegetación, estrés hídrico, clasificación de cultivos y etapas de crecimiento basadas en escalas fenológicas BBCH para planificar operaciones en campo.
Activa el complemento de predicción de rendimiento y proporciona fechas de siembra, variedades de cultivo y datos históricos para calibrar los modelos y obtener pronósticos precisos.
Exporta mapas en formatos TIFF o SHP, genera mapas de zonas VRA o integra con tus sistemas mediante la API para desarrolladores.
Especificaciones técnicas
| Cultivos compatibles | Más de 100 tipos de cultivos en el modelo de predicción de rendimiento |
| Precisión de predicción | Hasta ~95% bajo condiciones óptimas de datos |
| Horizonte de pronóstico | Hasta 3 meses adelante |
| Frecuencia de actualización de datos | Cada 14 días para recalibración del modelo |
| Fuentes de datos satelitales | Sentinel-2 (resolución 10 m), PlanetScope (resolución 3 m) y otros |
| Índices de vegetación | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI y otros índices adicionales |
| Pronóstico meteorológico | Pronósticos hiperlocales a 14 días con análisis históricos |
| Formatos de exportación | TIFF, SHP y otros formatos GIS estándar |
| Acceso API | Disponible para imágenes satelitales, índices de vegetación, datos meteorológicos y zonificación de campos |
| Infraestructura | Plataforma basada en la nube que requiere conexión a internet |
Consideraciones importantes
- La precisión depende de la calidad de los datos, incluyendo registros históricos de rendimiento, datos de suelo y entradas fenológicas
- El horizonte de pronóstico está limitado a aproximadamente 3 meses, por lo que es menos adecuado para predicciones a muy largo plazo
- Requiere acceso a internet; la funcionalidad offline es limitada debido a la arquitectura basada en la nube
- La calibración del modelo biofísico requiere que el usuario proporcione fechas de siembra, variedades de cultivo y otros parámetros fenológicos
- No es adecuado para operaciones agrícolas offline o desconectadas
Preguntas frecuentes
EOSDA Crop Monitoring soporta la predicción de rendimiento para más de 100 tipos de cultivos, cubriendo la mayoría de las principales commodities agrícolas y cultivos regionales.
La precisión del pronóstico puede alcanzar hasta aproximadamente un 95% en condiciones óptimas, dependiendo de la calidad de los datos, registros históricos de rendimiento y calibración adecuada del modelo.
Los datos de entrada del modelo se actualizan cada 14 días, permitiendo la recalibración continua y el refinamiento de las predicciones de rendimiento durante toda la temporada de cultivo.
Sí. EOSDA ofrece una API completa que permite la integración con aplicaciones personalizadas y plataformas agrotecnológicas, brindando acceso a imágenes satelitales, índices de vegetación, datos meteorológicos, zonificación de campos y más.
Para el modelo estadístico, los datos históricos de rendimiento mejoran la precisión pero no siempre son obligatorios. Para el modelo biofísico, debe suministrar variedad de cultivo, fechas de siembra y otras entradas fenológicas para maximizar la precisión del pronóstico.
Taranis Ag Intelligence
| Desarrollador | Taranis Inc. |
| Plataforma | Plataforma web con captura aérea de datos mediante drones, aviones y satélites |
| Cobertura Global | Opera a nivel mundial con clientes en Estados Unidos, Europa, Brasil y más |
| Modelo de Precios | Servicio de suscripción pagada; no hay plan gratuito público disponible |
Resumen
Taranis Ag Intelligence es una plataforma de agricultura de precisión que combina imágenes aéreas de ultra alta resolución con IA generativa para ofrecer análisis de cultivos a nivel de hoja. El sistema detecta signos tempranos de plagas, enfermedades, deficiencias nutricionales y presión de malezas, permitiendo que agricultores y agrónomos respondan de forma proactiva. Al integrar el motor de IA generativa Ag Assistant con datos ricos en imágenes, Taranis apoya la proyección de rendimiento y la toma de decisiones basada en datos para optimizar el uso de insumos y mejorar la productividad.
Cómo Funciona
Taranis despliega una flota de aeronaves de bajo vuelo (drones y aviones) para capturar imágenes con resolución submilimétrica — aproximadamente 0.3 mm por píxel — en los campos de cultivo. La plataforma de IA analiza cientos de millones de puntos de datos para reconocer factores de estrés en los cultivos, incluyendo insectos, enfermedades, malezas y problemas nutricionales. El motor de IA generativa Ag Assistant sintetiza estos datos a nivel de hoja con patrones climáticos, investigaciones agronómicas e información de protección de cultivos para generar análisis y recomendaciones precisas y específicas por campo. Las mejoras recientes incluyen algoritmos avanzados de proyección de rendimiento que pronostican el desempeño futuro del cultivo basándose en los riesgos detectados en el campo.
Características Clave
Análisis a nivel de hoja a partir de capturas con drones y aviones con resolución de 0.3 mm por píxel
Identifica automáticamente plagas, enfermedades, deficiencias nutricionales, presión de malezas y conteos de plantas
IA generativa que ofrece recomendaciones agronómicas personalizadas e informes de monitoreo
Algoritmos avanzados que pronostican el desempeño del cultivo basándose en análisis de IA a nivel de hoja
Captura de datos durante todo el año y monitoreo integral para operaciones a gran escala
Acceder a Taranis
Primeros Pasos
Regístrese con Taranis a través de su sitio web y seleccione el plan de servicio adecuado para su operación.
Proporcione mapas de campo o coordine con Taranis para programar la captura aérea de datos de sus campos.
Taranis sobrevuela sus campos en intervalos programados usando drones o aviones para capturar imágenes de alta resolución.
Las imágenes se procesan mediante algoritmos de IA para detectar amenazas y generar análisis accionables.
Acceda a los informes agronómicos generados a través de Ag Assistant, incluyendo recomendaciones y pronósticos de rendimiento.
Integre los análisis en las decisiones de manejo agrícola, incluyendo aplicación de insumos, cronogramas de monitoreo y estrategias de protección de cultivos.
Consideraciones Importantes
- Requiere vuelos aéreos físicos (drones o aviones), lo que puede limitar el acceso regional o aumentar costos operativos
- Maneja grandes volúmenes de datos; las imágenes submilimétricas requieren infraestructura robusta y experiencia técnica
- La privacidad y seguridad de los datos deben gestionarse cuidadosamente debido a las imágenes de alta resolución
- Optimizado para asesores, minoristas agronómicos y operaciones grandes; las granjas pequeñas pueden tener acceso limitado directo
- Las proyecciones de rendimiento se basan en IA y pueden variar según la calidad de las imágenes y los datos de entrada
- Algunas recomendaciones generadas por IA pueden requerir revisión manual por agrónomos antes de su implementación
- El acceso aéreo constante puede no ser factible en todas las regiones o condiciones climáticas
Preguntas Frecuentes
Taranis utiliza algoritmos de proyección de rendimiento impulsados por IA integrados en Ag Assistant, combinando datos de imágenes a nivel de hoja con información agronómica, patrones climáticos e indicadores de estrés en el campo para pronosticar el desempeño futuro del cultivo.
Las imágenes aéreas de Taranis alcanzan aproximadamente una resolución de 0.3 mm por píxel, lo que permite un análisis extremadamente detallado a nivel de hoja y la detección temprana de factores de estrés.
La plataforma está optimizada para asesores, minoristas agronómicos y operaciones grandes. Aunque las granjas pequeñas pueden acceder a Taranis mediante asociaciones o arreglos cooperativos, el acceso directo depende del plan de servicio y la escala operativa.
Ag Assistant es un motor de IA generativa que procesa imágenes de campo, datos agronómicos, hallazgos de investigación e información climática para producir informes agronómicos personalizados y recomendaciones específicas por campo.
Sí. Al analizar imágenes de alta resolución a nivel de hoja, Taranis detecta signos tempranos de infestación de plagas, enfermedades, deficiencias nutricionales y presión de malezas, permitiendo intervenciones proactivas antes de que ocurra un daño significativo en el cultivo.
Climate FieldView (Bayer)
| Desarrollador | Bayer (The Climate Corporation) |
| Plataformas compatibles |
|
| Disponibilidad | Más de 20 países incluyendo EE. UU., Brasil, Canadá, Europa, Sudáfrica, Australia y Turquía |
| Modelo de precios | Básico (gratuito) con funciones limitadas; niveles pagos incluyen Prime, Plus y Premium para análisis avanzados |
Resumen
Climate FieldView de Bayer es una plataforma agrícola digital impulsada por IA que unifica datos agronómicos, de maquinaria, clima y satélite en un sistema inteligente. Al procesar miles de millones de puntos de datos y más de 250 capas de datos en alta definición, ayuda a los agricultores a obtener información práctica del campo, predecir el rendimiento de cultivos, optimizar insumos y tomar decisiones basadas en datos para maximizar el retorno de inversión.
Cómo funciona
Climate FieldView agrega datos de tractores, sembradoras, cosechadoras, sensores, estaciones meteorológicas e imágenes satelitales en una plataforma centralizada en la nube. Sus modelos de aprendizaje automático analizan estos datos multicapa para generar pronósticos de rendimiento, evaluar la salud del cultivo y proporcionar recomendaciones agronómicas. Al integrarse con sistemas externos vía APIs (como CLAAS Telematics) y sincronizar datos de maquinaria mediante FieldView Drive, la plataforma ofrece visibilidad completa de la explotación y conocimientos predictivos para decisiones de siembra, protección de cultivos y cosecha.
Características clave
Modelos de aprendizaje automático que usan datos históricos, patrones climáticos e imágenes satelitales para predecir el rendimiento de cultivos con precisión.
Mapas satelitales que muestran estrés del cultivo, biomasa y condiciones del campo casi en tiempo real para intervenciones tempranas.
Conecta con tractores, cosechadoras y equipos para sincronizar automáticamente datos agronómicos y de rendimiento.
Explora campos, genera reportes de análisis de rendimiento post-cosecha y exporta datos en formatos PDF o CSV.
Soporta integraciones de terceros (API CLAAS, Combyne) y se vincula con plataformas de gestión de granos.
Accede a datos e información del campo desde cualquier dispositivo a través de la plataforma web o la app móvil iOS.
Descargar o acceder
Primeros pasos
Crea una cuenta en el sitio web de Climate FieldView y selecciona el plan Básico gratuito o un nivel pago (Prime, Plus, Premium) según tus necesidades.
Inserta el hardware FieldView Drive en el puerto de diagnóstico de tu máquina para comenzar a transmitir datos de la maquinaria a tu cuenta.
Importa datos históricos usando la Bandeja de Entrada de Datos o sincroniza automáticamente mediante maquinaria conectada, APIs o estaciones meteorológicas.
Usa la plataforma web o la app móvil para ver mapas satelitales, identificar zonas de estrés y monitorear las condiciones del cultivo durante la temporada.
Después de la cosecha, utiliza las herramientas de Análisis de Rendimiento y Reportes por Región para evaluar el desempeño y recibir predicciones impulsadas por IA para la próxima temporada.
Exporta reportes completos en PDF o CSV para compartir con agrónomos, asesores o socios comerciales.
Consideraciones importantes
- Para aprovechar completamente la plataforma se requiere hardware compatible (FieldView Drive) y conectividad con maquinaria
- La precisión de la predicción de rendimiento depende de la calidad y completitud de los datos de entrada (datos de maquinaria, imágenes satelitales, clima)
- Algunas integraciones y funciones avanzadas pueden no estar disponibles en todas las regiones
- Gestionar e interpretar grandes volúmenes de datos requiere alfabetización digital y tiempo por parte de los agricultores
Preguntas frecuentes
Climate FieldView utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar datos históricos del campo, patrones climáticos en tiempo real, imágenes satelitales y datos agronómicos generados por maquinaria. Este análisis multicapa genera pronósticos precisos de rendimiento para ayudarte a planificar y optimizar tus operaciones agrícolas.
Sí, el plan Básico es completamente gratuito e incluye funciones esenciales como almacenamiento de datos, visualización de campos y capacidad para cargar datos. Los niveles pagos (Prime, Plus, Premium) desbloquean análisis avanzados, modelado predictivo y soporte premium.
Por supuesto. Puedes conectar tu equipo usando el hardware FieldView Drive o mediante integraciones API (como CLAAS Telematics). Esto permite la sincronización automática de datos de trabajo en campo, información de rendimiento y diagnósticos de maquinaria directamente a tu cuenta de FieldView.
Climate FieldView está disponible en más de 20 países alrededor del mundo, incluyendo Estados Unidos, Brasil, Canadá, países europeos, Sudáfrica, Australia y Turquía. La disponibilidad y el conjunto de funciones pueden variar según la región.
Después de la cosecha, utiliza las funciones de Reportes por Región y Análisis de Rendimiento para revisar los datos de desempeño del campo. Puedes exportar reportes detallados que muestran la distribución del rendimiento, análisis del impacto de insumos y recomendaciones generadas por IA para optimizar la estrategia de la próxima temporada.
AGRIVISION AI
| Desarrollador | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Plataformas compatibles |
|
| Soporte de idiomas | Múltiples idiomas regionales con soporte de voz; optimizado para agricultores indios |
| Modelo de precios | Modelo freemium / de pago; las funciones principales de asesoramiento y monitoreo forman parte de la oferta comercial |
Resumen
AgriVision AI es una plataforma agritech inteligente que aprovecha la inteligencia artificial, visión por computadora y tecnología de voz para ofrecer información en tiempo real sobre cultivos, predicciones de rendimiento y asesoramiento sobre plagas/enfermedades. Diseñada específicamente para agricultores y organizaciones de productores agrícolas (FPO), combina diagnósticos basados en imágenes con datos ambientales y análisis predictivos para mejorar la productividad de los cultivos y apoyar mejores decisiones agrícolas.
Cómo funciona
AgriVision AI democratiza el acceso a inteligencia agronómica impulsada por IA a través de una interfaz móvil sencilla. Los agricultores capturan imágenes de sus cultivos, que los modelos de aprendizaje automático analizan para detectar enfermedades, plagas y deficiencias de nutrientes. Estos conocimientos se complementan con modelos predictivos de rendimiento impulsados por sensores IoT, monitoreo ambiental y aportes de los agricultores. La plataforma ofrece asesoramiento por voz en idiomas locales, haciéndola accesible para agricultores con alfabetización limitada. Las FPO y cooperativas acceden a paneles de datos para monitorear el desempeño agregado de las fincas y la salud de los cultivos.
Características clave
Detecta enfermedades, plagas y estrés por nutrientes usando imágenes capturadas con cámara móvil para una evaluación precisa de la salud del cultivo.
Utiliza modelos avanzados de IA para pronosticar el rendimiento del cultivo basándose en datos ambientales, imágenes y aportes del agricultor.
Envía notificaciones instantáneas sobre actualizaciones meteorológicas, brotes de plagas y riesgos de enfermedades para mantener informados a los agricultores.
Proporciona orientación en varios idiomas regionales con entrada y salida de voz, incluso en modo sin conexión.
Información agregada y herramientas de apoyo a la decisión para organizaciones de productores agrícolas y cooperativas.
Funciona sin conexión a internet; sincroniza datos cuando se restablece la conectividad para acceso ininterrumpido.
Descargar o acceder
Primeros pasos
Regístrate en AgriVision AI a través de su sitio web o aplicación móvil usando tu número de teléfono o correo electrónico.
Introduce la información de tu finca, tipo de cultivo y fechas de siembra para establecer tu perfil agrícola.
Usa la cámara de tu teléfono para fotografiar las hojas de las plantas y súbelas a la aplicación para análisis basado en IA.
Obtén recomendaciones personalizadas para el tratamiento de plagas, enfermedades y nutrientes vía texto o voz en tu idioma local.
Mantente actualizado con alertas meteorológicas y notificaciones de riesgos de plagas/enfermedades mediante el sistema de alertas de la app.
Utiliza la función de predicción de rendimiento para estimar la producción futura y planificar en consecuencia.
Las organizaciones de productores agrícolas pueden acceder al panel web para ver datos agregados de fincas e información colectiva.
Consideraciones importantes
Preguntas frecuentes
AgriVision AI utiliza modelos avanzados de aprendizaje automático que combinan el análisis de imágenes de tus cultivos, datos de sensores ambientales (clima, condiciones del suelo) y aportes del agricultor para generar pronósticos precisos de rendimiento.
Sí, AgriVision AI soporta operación sin conexión. Puedes usar las funciones principales sin internet; sin embargo, las actualizaciones de asesoramiento y sincronización de datos requieren conectividad periódica.
La plataforma soporta entrada y orientación por voz en múltiples idiomas regionales, haciéndola accesible para agricultores de diferentes regiones lingüísticas en India.
Absolutamente. AgriVision AI está diseñado específicamente para pequeños agricultores y FPOs, con una interfaz móvil sencilla, soporte de idiomas localizados y opciones de precios accesibles.
Sí, la aplicación envía alertas en tiempo real sobre riesgos de plagas, brotes de enfermedades y condiciones meteorológicas adversas para ayudarte a tomar acciones preventivas rápidamente.
CropX
| Desarrollador | CropX Technologies, Inc. |
| Plataformas compatibles |
|
| Disponibilidad global | Activo en más de 70 países en todo el mundo |
| Modelo de precios | Suscripción paga — requiere inversión en hardware (sensores) más tarifas continuas de plataforma |
Resumen
CropX es una plataforma de agricultura de precisión impulsada por IA que combina datos de sensores de suelo, aprendizaje automático, inteligencia meteorológica e imágenes satelitales para optimizar la irrigación, aplicación de fertilizantes y manejo de cultivos. Al integrar datos de campo en tiempo real con análisis predictivos, CropX ayuda a los agricultores a maximizar rendimientos, reducir desperdicios de insumos y mejorar la eficiencia de recursos a gran escala.
Cómo funciona
CropX despliega una red de sondas de suelo que miden continuamente humedad, temperatura y conductividad eléctrica a múltiples profundidades. Estos datos en tiempo real se envían a la plataforma en la nube de CropX, donde algoritmos de IA los combinan con patrones climáticos locales, topografía, imágenes satelitales y datos de maquinaria agrícola para generar información agronómica accionable. El sistema utiliza modelos de cultivo validados para pronosticar estrés vegetal, predecir riesgos de enfermedades y calcular la eficiencia en el uso del agua.
Un ensayo de campo documentado demostró un aumento del 22% en el rendimiento usando la irrigación guiada por CropX al prevenir el estrés hídrico y ajustar con precisión la demanda de agua del suelo.
Características clave
Las sondas en campo monitorean humedad, temperatura y conductividad eléctrica a múltiples profundidades para obtener información continua del terreno.
Modelos de aprendizaje automático integran datos de suelo, clima, satélite y maquinaria para guiar decisiones de riego y fertilización.
Crea mapas de prescripción para siembra, fertilizantes e irrigación adaptados a la variabilidad del campo y condiciones del suelo.
Optimiza los guiones de riego basados en zonas de humedad del suelo para maximizar la eficiencia del agua y el rendimiento del cultivo.
Importa datos de maquinaria agrícola en formatos ISO-XML, CSV, SHP y TIFF para un análisis integral del campo.
Monitorea ahorro de agua, lixiviación de nitrógeno y uso de insumos para apoyar prácticas agrícolas eficientes y sostenibles.
Descargar o acceder
Primeros pasos
Coloca las sondas CropX en tu campo a las profundidades indicadas (normalmente 20 cm y 46 cm) para comenzar a recopilar datos de suelo en tiempo real.
Configura la transmisión de datos vía 4G, Bluetooth o conectividad satelital para asegurar un flujo continuo de datos de los sensores a la plataforma en la nube.
Usa la aplicación CropX o el panel web para definir los límites del campo y conectar fuentes de datos adicionales como estaciones meteorológicas y mapas topográficos.
Sube mapas de rendimiento, registros de maquinaria y archivos de prescripción en formatos ISO-XML, CSV, SHP o TIFF para un análisis completo del campo.
Utiliza la herramienta VRA para crear mapas de aplicación de dosis variable para siembra, fertilización e irrigación personalizados según las condiciones específicas de tu campo.
Exporta los guiones VRI a tu controlador de riego o sistema de pivote, o ajusta manualmente las operaciones según las recomendaciones de CropX.
Supervisa datos de sensores en tiempo real, índices de vegetación satelital y alertas predictivas de riesgo de enfermedades en el panel intuitivo.
Después de la cosecha, analiza datos de rendimiento e informes de campo para evaluar la efectividad de las prescripciones y mejorar estrategias para futuras temporadas.
Consideraciones importantes
- Se requieren tarifas de suscripción recurrentes para acceder a análisis y funciones completas de la plataforma
- Dependencia de conectividad: se necesita conexión 4G, Bluetooth o satelital para transmisión confiable de datos
- Curva de aprendizaje: interpretar información impulsada por IA puede requerir conocimientos técnicos o experiencia agronómica
- La compatibilidad para exportar prescripciones varía según el fabricante — no todas las marcas de maquinaria agrícola están totalmente soportadas
Preguntas frecuentes
En ensayos de campo documentados, la irrigación guiada por CropX logró un aumento del 22% en el rendimiento al prevenir el estrés hídrico y ajustar con precisión la demanda de agua del suelo a las necesidades del cultivo.
CropX utiliza sondas de suelo basadas en capacitancia que miden el contenido volumétrico de agua (humedad), temperatura del suelo y conductividad eléctrica (CE) a múltiples profundidades para un perfil completo del suelo.
Sí — CropX soporta la importación de datos de equipos agrícolas mediante múltiples formatos de archivo incluyendo ISO-XML, CSV, SHP y TIFF, permitiendo una integración fluida con la mayoría de sistemas modernos de maquinaria.
La VRA (Aplicación de Dosis Variable) permite a los agricultores aplicar insumos a diferentes tasas en un campo según la variabilidad del suelo y cultivo. CropX genera mapas de prescripción para siembra, fertilización e irrigación que consideran las condiciones específicas del campo, optimizando la eficiencia de insumos y el potencial de rendimiento.
Sí — La herramienta de Irrigación de Dosis Variable (VRI) de CropX optimiza los guiones de riego basados en datos de humedad del suelo en tiempo real y zonas del campo, reduciendo significativamente el desperdicio de agua mientras mantiene una hidratación y rendimiento óptimos del cultivo.
OneSoil
Información de la Aplicación
| Desarrollador | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Plataformas Soportadas |
|
| Soporte de Idiomas | Disponible globalmente con soporte multilingüe en la aplicación web para muchas regiones. |
| Modelo de Precios | Freemium — monitoreo básico de campos gratuito; herramientas avanzadas como mapas VRA y muestreo de suelo requieren suscripción OneSoil Pro. |
Resumen General
OneSoil es una plataforma de agricultura de precisión impulsada por IA que ayuda a los agricultores a monitorear la salud de los cultivos, analizar zonas de productividad y predecir rendimientos usando imágenes satelitales y aprendizaje automático. Permite a los agricultores tomar decisiones basadas en datos integrando tendencias NDVI, pronósticos meteorológicos y datos de rendimiento. Con niveles gratuitos y Pro, OneSoil soporta aplicación de tasa variable (VRA), planificación de rotación de cultivos y análisis de rendimiento — ayudando a maximizar ganancias y minimizar desperdicios.
Cómo Funciona
OneSoil utiliza imágenes satelitales Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2 para generar mapas NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y detectar etapas de desarrollo de cultivos. Procesa datos históricos NDVI (hasta 6 años) para construir zonas de productividad, que representan subáreas del campo con potencial de rendimiento consistente. Estas zonas permiten a los usuarios aplicar siembra, fertilización o pulverización de tasa variable mediante mapas de prescripción personalizables.
Después de la cosecha, los agricultores pueden subir mapas de rendimiento de su cosechadora para analizar el desempeño, comparar con zonas de productividad y evaluar la efectividad de las estrategias VRA. OneSoil también ofrece planificación de rotación de cultivos y pronósticos meteorológicos (precipitación, días grados de crecimiento) para apoyar decisiones agronómicas a lo largo del tiempo.
Características Clave
Seguimiento en tiempo real de la salud del cultivo usando imágenes satelitales Sentinel-2 para detección precisa de etapas de desarrollo.
Análisis histórico de NDVI que crea zonas de potencial de rendimiento basadas en patrones de elevación y brillo del suelo.
Crea mapas de prescripción personalizables para siembra, fertilización y pulverización basados en zonas de productividad.
Importa mapas de rendimiento de cosechadoras y compara el desempeño con prescripciones VRA y zonas NDVI.
Planificación automatizada para futuras temporadas basada en historial completo del campo y mejores prácticas.
Pronósticos a 7 días, seguimiento de precipitación acumulada y días grados de crecimiento para decisiones informadas.
Descargar o Acceder
Guía para Comenzar
Crea una cuenta a través de la aplicación web de OneSoil o descarga la app móvil para iOS o Android.
Dibuja o importa los límites de tus campos directamente en la interfaz del mapa interactivo.
Permite que OneSoil procese datos satelitales (NDVI, elevación, brillo del suelo) para generar zonas de productividad.
Selecciona "Crear mapa VRA", elige el tipo de zona (histórica o NDVI), configura las zonas y valores de tasa, luego exporta tu mapa de prescripción.
Después de la cosecha, sube archivos de mapas de rendimiento de tu cosechadora, ajusta atributos (rendimiento, unidades, marca temporal) y genera reportes de rendimiento.
Compara mapas de rendimiento con zonas de productividad o prescripciones VRA para evaluar desempeño y retorno de inversión.
Usa la herramienta de rotación de cultivos para documentar y pronosticar los ciclos de cultivo para las próximas temporadas.
Notas Importantes y Limitaciones
- La precisión de la predicción de rendimiento mejora con datos de rendimiento cargados; sin ellos, los pronósticos son menos precisos.
- Las imágenes satelitales dependen de la cobertura nubosa; las actualizaciones de datos NDVI pueden retrasarse ocasionalmente.
- La exportación de mapas de prescripción puede requerir compatibilidad con maquinaria y formatos de archivo específicos.
Preguntas Frecuentes
Sí. OneSoil analiza tendencias NDVI, zonas de productividad y datos de rendimiento cargados para pronosticar rendimientos y evaluar el desempeño del campo con precisión.
OneSoil Pro desbloquea herramientas avanzadas de agricultura de precisión, incluyendo creación de mapas VRA, mapas de muestreo de suelo, ensayos con franjas de control y análisis detallado de zonas de rendimiento — funciones no disponibles en la versión gratuita.
En la versión Pro, navega a "Crear mapa VRA", selecciona tu tipo de prescripción (zonas de productividad o NDVI), configura tu cultivo y tasas de aplicación, luego exporta el mapa a tu maquinaria.
Sí, las funciones básicas de monitoreo de campos son gratuitas. Las herramientas avanzadas de agricultura de precisión como la creación de mapas VRA y ensayos requieren suscripción Pro.
OneSoil se basa en imágenes satelitales Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2, procesadas con algoritmos de IA para obtener métricas NDVI y otros datos de agricultura de precisión.
Conclusiones clave
- La IA combina imágenes satelitales, datos climáticos, sensores de suelo y registros históricos para un análisis integral de cultivos
- Los algoritmos de aprendizaje automático — desde ensamblajes basados en árboles hasta redes neuronales — ofrecen predicciones precisas de rendimiento
- Los enfoques híbridos y el aprendizaje por transferencia maximizan la precisión incluso en regiones con pocos datos
- Las implementaciones globales abarcan Kenia, EE.UU., Europa y Argentina con resultados comprobados
- Las plataformas comerciales hacen accesible la predicción con IA para agricultores y responsables políticos en todo el mundo
- La predicción de rendimiento impulsada por IA optimiza la gestión de cultivos y mejora la seguridad alimentaria
En resumen: Predecir el rendimiento de cultivos con IA se está convirtiendo en una realidad práctica en todas las regiones y cultivos. Al combinar imágenes satelitales globales, sensores locales y datos climáticos con potentes algoritmos de ML, los analistas pueden prever las cosechas semanas o incluso meses antes de la recolección. Esto permite a agricultores y gobiernos planificar la siembra y distribución de manera más eficiente, ayudando a alimentar al mundo en crecimiento de forma sostenible.
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