Un equipo de investigación del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) dio un paso clave en la modernización del monitoreo del riego presurizado en la Argentina mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y sensores satelitales de alta resolución. 

La innovación consiste en una metodología que permite identificar automáticamente los sistemas de riego por pivote central a partir de imágenes captadas por los satélites (Sentinel-2). De esta manera se elimina la necesidad de análisis manuales extensivos que antes demandaban mucho tiempo. 

El investigador del Instituto de Clima y Agua del INTA, Néstor Barrionuevo, explicó:"Logramos automatizar una tarea que antes requería horas de interpretación manual y que ahora puede resolverse con un algoritmo entrenado para reconocer patrones circulares en escenarios muy desafiantes".

Este desarrollo fue adaptado para funcionar con eficacia incluso en zonas con alta cobertura vegetal, donde los contrastes entre superficie regada y no regada son más sutiles (un desafío para la teledetección tradicional). Esto es gracias a algoritmos especializados entrenados para reconocer patrones circulares característicos de los pivotes. 

Además, Barrionuevo señaló: "Nuestro objetivo fue demostrar que la IA también puede trabajar con eficiencia en regiones agrícolas intensivas, donde los contrastes son más sutiles y la vegetación es continua". 

Los investigadores destacaron que el crecimiento de los círculos de riego detectados en el estudio fue notable, de 110 puntos en 2016 se pasó a 285 en 2023. Este resultado refleja una adopción sostenida de tecnología de riego presurizado en regiones productivas como el norte de Buenos Aires. 

Por su parte, Sofía Havrylenko, especialista en teledetección aplicada del INTA, afirmó que: "El uso integrado de imágenes satelitales e inteligencia artificial nos permitió obtener una cartografía mucho más precisa y dinámica". Y agregó: "Esta combinación abre nuevas oportunidades para diseñar herramientas de monitoreo que los productores puedan usar de manera sencilla y con información actualizada". 

Según los expertos, esta cartografía dinámica y precisa no solo permite cuantificar dónde están los sistemas de riego, sino también analizar cómo evolucionan en el tiempo. Esta tecnología se traduce en información valiosa para productores, técnicos y tomadores de decisión en materia de gestión del recurso hídrico. 

Más allá de detectar la presencia de riego, las métricas iniciales del modelo alcanzaron cifras muy altas de exactitud (98,3 %) y precisión (98,4 %). Estos resultados posicionan a esta propuesta como una herramienta robusta de monitoreo para el sector agrícola. 

"El siguiente paso es seguir ajustando el modelo a uno de Deep Learning para mejorar la detección fina y avanzar hacia la caracterización completa de cada equipo de riego", adelantó Barrionuevo. Por su parte, Havrylenko subrayó: "Estamos convencidos de que esta tecnología tiene un enorme potencial para transformarse en un servicio operativo y accesible para quienes toman decisiones en el territorio". 

Este avance no solo representa un salto tecnológico para la agricultura de precisión en Argentina, sino que también pone en evidencia cómo la integración de IA y teledetección puede transformar prácticas productivas tradicionales. Contar con registros detallados y actualizados del riego presurizado ofrece un insumo estratégico para enfrentar desafíos como el uso eficiente del agua, la planificación de inversiones y la adaptación climática del agro, aspectos cada vez más críticos para la sustentabilidad del sistema productivo nacional.