“Tener mayor precisión de los datos, a una escala casi predial, nos permite poder tomar mejores decisiones”, reconoció el secretario de Agricultura de la Provincia, Marcos Blanda, al referirse a la nueva metodología de estimaciones agrícolas desarrollada por el Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAyG) y que incluye el mapeo de cultivos y estimación de rindes y producción a escala semi-predial.
Con apoyo del programa IDECOR, el Gobierno de Córdoba puso un marcha un modelo que combina relevamientos de campo y la aplicación de técnicas de aprendizaje computacional, también conocidas como machine learning, con el uso de información satelital y otros datos geográficos disponibles en el geoportal MapasCordoba.
Los equipos técnicos del MAyG destacaron este salto de calidad en la generación de información, apoyado en la utilización de técnicas de última generación y su disposición en mapas abiertos, como un insumo relevante para el diseño de políticas sectoriales que genera externalidades en las cadenas productivas enlazadas.
La importancia de la nueva tecnología
La continuidad de este nuevo programa de estimaciones agrícolas fortalece la generación de información pública de calidad y a un nivel de detalle innovador (semi-predial), considerando otras publicaciones que utilizan la unidad departamental o provincial.
Una de las innovaciones introducidas en la campaña 2021-22 fue la estimación de las áreas cultivadas mediante un proceso de clasificación orientada a objetos, sobre la base de una metodología semiautomática de identificación de lotes de siembra, a partir de imágenes satelitales.
Esta mejora permite una definición más precisa del área sembrada y, junto con la utilización de técnicas de aprendizaje computacional para la clasificación de cultivos y estimación de rendimientos, implica el uso de tecnologías y metodologías de última generación para este tipo de información.
La característica y unidad espacial de los resultados permite, por ejemplo, analizar y comparar datos de diferentes campañas, a nivel casi predial o sectorial, y así determinar comportamientos y variabilidad de rindes en una zona determinada, con alto nivel de detalle.
Más información y participación
Los equipos técnicos ya se encuentran trabajando en el relevamiento de información de la campaña 2022-23. Quienes estén interesados en participar o conocer más sobre el tema, pueden escribir a los siguientes correos electrónicos: [email protected] y [email protected].
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