Satélite contra dron para regar maíz, el modelo más preciso no dio la mejor cosecha

Qué encontraron

Un equipo del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) de México hizo una comparación que pocas veces se hace en campo: regar el mismo cultivo con dos tecnologías distintas y medir qué pasa con la cosecha.

El cultivo fue maíz forrajero, en el norte árido de México. Los investigadores calcularon cuánta agua necesitaba la planta a partir del NDVI, un índice que mide qué tan verde y vigoroso está el follaje. Obtuvieron ese índice de dos fuentes: el satélite europeo Sentinel-2, de uso gratuito, y un dron con cámara. Calibraron los modelos en la campaña de 2023 con un lisímetro de pesada, un equipo que mide el agua que consume el cultivo, y los aplicaron en 2024 frente al riego que usa el productor.

Los resultados tienen una vuelta interesante:

• El dron fue más preciso en el papel. Su modelo tuvo un R2 de 0,9414, frente a 0,8278 del satélite.
• Pero regó de menos. El riego guiado por el dron aplicó entre 23 y 30 % menos agua. Mantuvo alta la productividad del agua, pero las plantas crecieron menos y el forraje salió con más fibra y menos almidón.
• El satélite dio la mejor cosecha. Con riego guiado por Sentinel-2, el híbrido N83N5 rindió 59,8 toneladas por hectárea, el valor más alto del ensayo, con 40,55 % de materia seca y 37,88 % de almidón.

Los autores lo resumen así: una relación estadística más fuerte no garantiza un mejor riego.

Qué significa

La explicación que proponen es técnica pero útil. Cuando el maíz cierra el follaje, el NDVI se satura: sigue alto aunque la planta consuma cada vez más agua. Un modelo lineal basado solo en ese índice subestima la demanda justo en la etapa de mayor consumo. El dron, con más detalle de imagen, no resolvió ese problema de fondo.

La lectura más prudente es que, para programar riego, importa más que el modelo siga bien la curva de consumo de toda la campaña que su precisión en la calibración. Y hay un argumento de costo: Sentinel-2 entrega imágenes gratuitas y regulares sobre grandes áreas, mientras que el dron exige equipo, procesamiento y personal entrenado. Interpretamos que, para riego a escala, el satélite es el punto de partida razonable, y el dron sirve para mirar en detalle lo que el satélite no distingue.

Límites

• Un solo sitio. La calibración y la aplicación se hicieron en la misma estación experimental. El método no se validó con datos independientes de otros climas, suelos o manejos.
• Dos campañas. Calibrar en un año y aplicar en el siguiente introduce la variación entre años, que los autores mencionan como posible causa del mal desempeño del dron.
• No es solo resolución. Satélite y dron difieren en bandas, calibración y fechas de captura; la comparación no aísla un solo factor.
• Un índice. Otros índices, como los del borde rojo o la información térmica, podrían corregir la saturación del NDVI; no se probaron aquí.

Por qué importa en el Perú y la región

En la costa peruana, donde la agricultura depende del riego, la pregunta es la misma: cuánta agua dar y cuándo. Este ensayo sugiere que una herramienta gratuita como Sentinel-2, bien calibrada con mediciones locales, puede competir con soluciones más caras. La condición es la misma que en México: validar el modelo con datos propios antes de confiarle el riego de una campaña.