La productividad de la alfalfa, uno de los principales cultivos forrajeros perennes, depende en gran medida de mantener una cobertura uniforme y reducir la competencia de las malezas.
En ese sentido, conocer con precisión cuánto ocupa cada especie dentro de un lote resulta fundamental para evaluar su estado, definir medidas de manejo y determinar si es necesario renovar el cultivo.
Con ese objetivo, especialistas del INTA Catamarca y del INTA Marcos Juárez desarrollaron una herramienta que permite diferenciar la alfalfa de las malezas en estado vegetativo mediante imágenes obtenidas con drones comerciales y algoritmos de aprendizaje automático.
“La metodología representa una alternativa accesible para diagnosticar lotes degradados, especialmente en las economías regionales, donde el costo de los equipos de mayor complejidad puede limitar su adopción”, aseguran los técnicos.
El monitoreo preciso de la cobertura vegetal y del estado de los cultivos es clave para determinar su viabilidad productiva.
Sin embargo, la evaluación visual en el terreno puede resultar insuficiente, sobre todo en superficies extensas o cuando existe una elevada presión de malezas. Frente a esta dificultad, las herramientas de agricultura de precisión ofrecen nuevas posibilidades para obtener diagnósticos más confiables y orientar las decisiones de manejo.
Para superar las barreras económicas que representan las cámaras multiespectrales o térmicas tradicionales, los investigadores trabajaron con sensores ópticos RGB convencionales, integrados en drones de uso masivo.
El desafío consistía en distinguir la alfalfa de las malezas cuando ambas se encuentran en activo crecimiento y presentan características visuales similares.
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Este escenario, conocido como “verde sobre verde”, representa una de las principales dificultades técnicas, ya que las cámaras estándar no cuentan con bandas infrarrojas que permitan diferenciar con mayor facilidad las especies vegetales.
Al respecto, Laura Cano, especialista del INTA Catamarca y una de las autoras del trabajo, explicó: “En economías regionales como las del noroeste argentino, el costo de las cámaras multiespectrales suele ser una limitante crítica para asesores y productores”.
En ese contexto, la investigación buscó comprobar que es posible obtener resultados precisos con equipamiento de uso comercial.
“Buscamos demostrar que con un dron comercial y el uso de algoritmos de Machine Learning como CatBoost, es posible aislar con alta precisión la cobertura útil del cultivo de alfalfa, incluso en momentos donde todo el lote se encuentra verde y en activo desarrollo”, detalló Cano.
La experiencia se realizó en un lote de alfalfa de 3,3 hectáreas, ubicado en el Campo Anexo Santa Cruz de la Estación Experimental Agropecuaria Catamarca. La metodología contempló dos vuelos con un dron DJI Air 3S, a una altura de 40 metros, en diferentes momentos del ciclo del cultivo.
El primero se llevó a cabo durante el crecimiento activo tanto de la alfalfa como de las malezas, en el escenario de “verde sobre verde”. El segundo relevamiento se realizó 45 días después, tras el corte de la alfalfa y la senescencia de las malezas.
Este contraste permitió validar la capacidad de la herramienta para discriminar la cobertura del cultivo en condiciones visuales diferentes.
Carlos Navarro, técnico del INTA Marcos Juárez, Córdoba, destacó la consistencia de los resultados y la utilidad agronómica del diagnóstico.
“Al procesar las imágenes con CatBoost en plataformas de código abierto como QGIS y WebODM, logramos una consistencia temporal sobresaliente: determinamos un 45,2 % de superficie neta de alfalfa en la primera fecha y un 49,1 % en la segunda, con una variación de apenas el 3,9 % entre ambos relevamientos”.
Más allá de validar la metodología, los resultados permitieron identificar un problema productivo concreto: “además de validar la tecnología -agregó Navarro- esto nos brindó un diagnóstico agronómico de alerta rápida, al evidenciar un lote degradado donde casi la mitad de la superficie estaba desaprovechada.”
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De esta manera, el estudio demuestra que la combinación de cámaras RGB accesibles con algoritmos de clasificación supervisada puede convertirse en una herramienta útil para generar alertas tempranas y evaluar la condición de los alfalfares.
La información obtenida permite estimar la superficie efectivamente ocupada por el cultivo y detectar situaciones en las que la competencia de las malezas compromete el aprovechamiento del lote.
Esta novedad también ofrece una alternativa para orientar decisiones sobre la viabilidad productiva de la alfalfa y planificar intervenciones a tiempo, sin depender de equipamientos especializados de alto costo.
Así, el uso de drones comerciales y herramientas de procesamiento de imágenes amplía las posibilidades de incorporar tecnología de precisión al manejo forrajero.