14 de enero de 2019
Los datos de imágenes satelitales logran predecir los rendimientos de cultivos en Estados Unidos. Estos reportes le interesan a todos los participantes del mercado porque de eso depende el comportamiento de la oferta en casi todo el mundo.
En el pasado los encargados del reporte eran los miembros del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos. Sin embargo, actualmente pequeñas empresas son capaces de producir información más precisa e inmediata gracias a la innovación tecnológica.
Este es el caso de empresas como Descartes Labs, quienes utilizan cuatro petabytes de datos y un algoritmo de Machine Learning para determinar la salud de los cultivos de maíz desde el espacio.
Analítica moderna
Las empresas han estado utilizando cada vez más estos datos para analizar tendencias globales. Al big data y al machine learning en la agricultura se suman los nanosatélites, los cuáles logran tener imágenes con resoluciones de 3 a 5 metros cada día.
La cantidad de información dejó de ser lo más importante cuando del detalle se trata. Estas nuevas herramientas ofrecen un campo visual miles de veces más exactos a los que ofrecían los reportes de los grandes departamentos gubernamentales.
También se obtienen datos que no podían analizarse antes, por ejemplo, medir los niveles de clorofila para conocer los estados de salud de los cultivos. Estos datos tan específicos son parte de la política de una agricultura local que piensa en las particularidades que cada terreno necesita.
Para los especialistas, los enfoques cada vez más específicos y los algoritmos mejor entrenados hacen posible la construcción de una red que cree más valor a los datos. De esta forma, en el futuro cercano se podrá comprender cómo se utilizan los recursos y cuál es el papel que juega el hombre en los cambios del planeta.
Fuente: The Verge