Inteligencia Artificial para predecir los picos de mosca del olivo una semana antes
La UPO crea un sistema de detección que usa la fusión de imágenes procedentes de satélites con datos meteorológicos
El grupo Data Science & Big Data Lab de la Universidad Pablo de Olavide (UPO) ha desarrollado un modelo «híbrido y multimodal» capaz de predecir con una semana de antelación la evolución de la población de la mosca del olivo.
El sistema combina imágenes de satélite Sentinel-2 y datos meteorológicos para ofrecer una herramienta precisa, sostenible y práctica de apoyo a la toma de decisiones en el campo. Este avance ha sido publicado en la revista Information Fusion, una de las más prestigiosas del área de inteligencia artificial.
Según la investigadora principal del grupo, Alicia Troncoso, «este avance es fruto de la convergencia entre visión por computador y aprendizaje automático, y aporta una herramienta robusta y práctica para apoyar la toma de decisiones en el campo», tal como ha recogido la institución académica en una nota.
El enfoque combina un tipo de modelo de aprendizaje conocido como red neuronal convolucional, que extrae características espaciales de imágenes satelitales con algoritmos de aprendizaje automático, que son los que finalmente obtienen las predicciones semanales.
Uso de las imágenes satelitales
Las imágenes satelitales usadas representan índices vegetativos que indican el verdor, densidad y salud de la vegetación, así como el aspecto de las masas de agua presentes y la humedad atmosférica. De esta forma, los modelos de aprendizaje automático aprenden de la fusión de la información extraída de las imágenes junto con variables climatológicas tales como temperatura, humedad, radiación solar y precipitaciones. Esto se traduce en una detección más fiable de los picos de infestación, permitiendo intervenciones fitosanitarias en el momento óptimo.
Medidas preventivas
«La fusión de patrones espaciales extraídos de imágenes satelitales con datos meteorológicos mejora notablemente la precisión predictiva, facilitando medidas preventivas con el margen de tiempo necesario para maximizar su efectividad», afirma Andrés Manuel Chacón Maldonado, doctorando que ha desarrollado este trabajo como parte de su tesis doctoral, dirigida por los doctores Alicia Troncoso Lora y Gualberto Asencio Cortés.
Detectar una plaga cuando ya ha causado daños visibles suele ser demasiado tarde. En la agricultura, como en la medicina, prevenir es siempre más efectivo que curar. «Este modelo que hemos desarrollado funciona como un sistema de alerta temprana para los olivares: analiza semana a semana tanto las condiciones meteorológicas como el estado del cultivo observado desde el satélite, y predice si se espera un incremento en la población de la mosca del olivo», afirma Gualberto Asencio Cortés, investigador del proyecto nacional de investigación ‘Green machine learning for water and climate change’, en el que se enmarca este estudio.
Esta predicción con hasta una semana de antelación supone una ventaja estratégica para el agricultor. Le permite preparar los tratamientos necesarios con tiempo, movilizar recursos de forma eficiente y, en muchos casos, evitar daños que solo serían visibles días después. También contribuye a optimizar la programación de muestreos de campo, priorizando las parcelas con mayor riesgo y haciendo más eficiente la labor de vigilancia.
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