Gracias al novedoso uso de IA y sensores remotos para el cultivo del arroz, es ahora más ágil la recolección de la información y se optimizan recursos.
El proyecto de tecnificación de las operaciones estadísticas empezó con el cultivo del arroz y se está trabajando en los de piña, papa y maíz, informó el Departamento Administrativo Nacional de Estadística, Dane.
Dentro de las razones que el Dane y la Federación Nacional de Arroceros, Fedearroz, identificaron para innovar en la estimación de las áreas cultivadas de arroz en Colombia fueron los altos costos operativos, las dificultades de acceso en zonas inseguras y el agotamiento de la fuente.
Por ello, desde el 2016 se inició una investigación para utilizar imágenes satelitales ópticas y de radar, que se obtienen, de manera gratuita, de fuentes como la Agencia Espacial Europea, entre otras. El proceso fue madurando y hoy ya se entregan resultados apoyados con esta tecnología que incluye la inteligencia artificial para producir más y mejores datos.
“Actualmente estamos trabajando con diferentes metodologías y a futuro se vienen muchas más. Por ejemplo, no solo el cultivo de arroz ha sido usuario de este tipo de tecnologías, sino también otros cultivos como: papa, piña y maíz, en diferentes lugares de Colombia”, señaló César Mauricio López Alfonso, director Técnico de la Dirección de Metodología y Producción Estadística, Dimpe, del Dane, en el marco del Webinar “Inteligencia Artificial y sensores remotos para la estimación del área sembrada de arroz y otros cultivos”.
Por su parte, el Gerente General de Fedearroz, Rafael Hernández Lozano, señaló que el fructífero convenio con el Dane ya cumplió 24 años y la puesta en marcha de esta nueva tecnología en el sector arrocero es un desafío considerable, ya que la nubosidad en el trópico dificulta la observación óptica precisa.
Sin embargo, el uso de imágenes de radar junto con algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial permite alcanzar niveles de exactitud superiores al 90%, lo que se completa con el trabajo de campo de los profesionales en investigaciones económicas, proporciona un censo muy preciso con más de 98 % de exactitud, crucial para la toma de decisiones en políticas públicas.
Finalmente, el director de investigaciones económicas de Fedearroz, Jean Paul Van Brackel, señaló que este modelo de identificación de áreas sembradas con estas imágenes ayuda a conocer de manera oportuna la información con un menor costo, menores riesgos en los operativos de campo y menores costos en general.
