Un estudio realizado en Salta demostró que las imágenes satelitales y los sensores LiDAR permiten identificar diferencias en el desarrollo de los cañaverales y optimizar las decisiones agronómicas.
Investigadores del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) desarrollaron y evaluaron una metodología que combina imágenes satelitales y tecnología LiDAR instalada en drones para mejorar el manejo de los cultivos de caña de azúcar. El trabajo, realizado en un establecimiento comercial de Salta, permitió identificar diferencias en el crecimiento de las plantas y validar zonas de manejo mediante información obtenida desde el espacio y relevamientos aéreos de alta precisión.
La investigación busca aportar nuevas herramientas para la agricultura de precisión en una actividad productiva caracterizada por la variabilidad de sus ambientes. Las diferencias en las propiedades del suelo, la disponibilidad de agua y las características topográficas pueden generar importantes contrastes en el desarrollo y la productividad de los cañaverales.
Hugo Fernández, investigador del INTA Yuto, Jujuy, explicó que la delimitación de zonas de manejo constituye una estrategia para adaptar las prácticas agronómicas a las condiciones particulares de cada sector del lote.
El objetivo es avanzar hacia un uso más eficiente de los insumos y mejorar la toma de decisiones productivas a partir de información precisa sobre el comportamiento del cultivo.
Un estudio realizado en 30 hectáreas de Salta
La investigación se desarrolló en un lote comercial de aproximadamente 30 hectáreas ubicado en la localidad de Urundel, provincia de Salta.
Para analizar el comportamiento del cañaveral, los especialistas utilizaron una serie histórica de imágenes del satélite Sentinel-2 correspondientes al período comprendido entre 2019 y 2025.
Mediante el procesamiento de esta información, evaluaron tres índices espectrales utilizados para caracterizar el desarrollo de la vegetación: NDVI, NDRE y EVI2.
Estos indicadores permitieron identificar patrones recurrentes de crecimiento dentro del establecimiento y clasificar la superficie en tres zonas de manejo: baja, media y alta.
La finalidad de esta primera etapa fue reconocer sectores que, a lo largo de diferentes campañas, mostraban comportamientos vegetativos similares.
Sin embargo, los investigadores buscaban determinar si esas diferencias detectadas por los satélites también se correspondían con cambios concretos en la estructura física de las plantas.
Tecnología LiDAR para analizar la estructura del cañaveral
Para comprobar los resultados de la zonificación satelital, el equipo realizó un relevamiento con un dron equipado con un sensor LiDAR.
Esta tecnología utiliza pulsos de luz láser para obtener información tridimensional del terreno y de los objetos presentes en él, lo que permite caracterizar con precisión la estructura de la vegetación.
En el caso de la caña de azúcar, el relevamiento permitió analizar variables como la altura media y máxima de las plantas, además de la distribución vertical del dosel vegetal.
La comparación entre ambas fuentes de información mostró que los sectores identificados por las imágenes satelitales como áreas de mayor desarrollo también presentaban plantas más altas y una estructura vegetal más desarrollada.
De esta manera, los investigadores comprobaron que los patrones observados durante varios años mediante sensores satelitales estaban asociados con diferencias físicas medibles dentro del cañaveral.
Diferencias de hasta un 61% en la altura de las plantas
Uno de los resultados más destacados surgió de la comparación entre las zonas delimitadas mediante el índice NDRE.
En los sectores clasificados como de menor desarrollo, la altura media del dosel fue de 1,17 metros, mientras que en las áreas de mayor desarrollo alcanzó 1,90 metros.
Esta diferencia representa un incremento cercano al 61%, lo que evidencia la capacidad de la metodología para distinguir sectores con características estructurales contrastantes.
Fernández destacó que los resultados permiten confirmar que las diferencias observadas en los mapas satelitales no responden únicamente a variaciones de color o reflectancia, sino que reflejan cambios reales en la arquitectura de las plantas.
Entre los índices evaluados, el NDRE presentó la mayor correspondencia con los datos obtenidos mediante LiDAR y mostró el mejor desempeño para delimitar las zonas de manejo.
Asimismo, las variables relacionadas con la altura del dosel fueron las que mejor describieron la variabilidad estructural del cultivo.
En particular, se destacaron la altura media, la altura máxima y el percentil 95 (P95), un indicador que permite caracterizar la altura de la vegetación a partir de la distribución de las mediciones obtenidas.
Agricultura de precisión: dos tecnologías complementarias
Uno de los principales aportes de la investigación es demostrar la complementariedad entre el monitoreo satelital y los relevamientos realizados mediante drones.
Por un lado, Sentinel-2 permite observar grandes superficies agrícolas de manera periódica y reconstruir el comportamiento de los cultivos a lo largo de varios años.
Por otro, los sensores LiDAR instalados en vehículos aéreos no tripulados proporcionan información detallada sobre la estructura tridimensional de las plantas.
La combinación de ambas tecnologías permite relacionar los patrones históricos de desarrollo con características físicas concretas del cultivo, fortaleciendo la confiabilidad de las zonas de manejo identificadas.
Según Fernández, esta integración constituye una base para avanzar hacia decisiones agronómicas más eficientes, especialmente en establecimientos donde la heterogeneidad ambiental condiciona los resultados productivos.
A partir de esta información, los productores podrían contar con mejores herramientas para identificar sectores con comportamientos diferentes y evaluar estrategias de manejo ajustadas a sus características.
Potencial para mejorar la producción de caña de azúcar
Los investigadores señalaron que la metodología presenta un importante potencial para fortalecer las estrategias de agricultura de precisión en la cañicultura regional.
La posibilidad de identificar diferencias estructurales dentro de un mismo lote permite profundizar el conocimiento de los ambientes productivos y avanzar hacia una planificación agronómica más específica.
Además, el uso de imágenes satelitales históricas permite reconocer patrones que se repiten en el tiempo, mientras que la información LiDAR aporta una validación detallada de esas diferencias.
Si bien los resultados corresponden a un estudio realizado en un establecimiento comercial, constituyen un avance para evaluar la aplicación conjunta de estas herramientas en otros ambientes cañeros.
El trabajo también destaca la importancia de integrar diferentes fuentes de información para mejorar la interpretación de los datos generados por las nuevas tecnologías agrícolas.
Presentación en el Congreso Internacional de Drones 2026
Los resultados preliminares de esta investigación fueron incluidos entre los trabajos previstos para el Congreso Internacional de Drones 2026 (CID 2026), realizado del 23 al 25 de septiembre en Tucumán.
El encuentro fue organizado mediante una articulación entre el INTA, la Sociedad Rural de Tucumán, la firma Kampu y Carlos Bermúdez.
Bajo el lema “Convergencia en vuelo para un desarrollo sostenible”, la propuesta buscó reunir experiencias vinculadas con el uso de vehículos aéreos no tripulados y sus aplicaciones en diferentes actividades productivas.
La investigación sobre caña de azúcar representa un ejemplo del potencial de estas tecnologías para generar información agronómica de mayor precisión.
Con este desarrollo, el INTA avanza en la validación de herramientas que permiten comprender mejor la variabilidad de los cultivos y sentar las bases para un manejo más eficiente de los recursos productivos.
