Planificación de misiones
Remote Intelligence for Agriculture

MONITOREO INTELIGENTE DE CULTIVOS

De la observación a la decisión basada en evidencia

Ambientación por índices de vegetación, muestreo estadístico georreferenciado con imágenes de alta resolución y Diseño de Experimentos (DoE) en cultivos agrícolas.

Satélite

Imágenes Sentinel-2

Drone

Alta resolución cm

IA

Clasificación automática

DoE

Diseño de experimentos

Paso 1 — Ambientación

ÍNDICES DE VEGETACIÓN

La metodología se basa en Monitoreos Multitemporales: relevamientos periódicos a lo largo de la campaña que dividen el lote en zonas de manejo diferenciadas a partir de imágenes satelitales y drones multiespectrales.

Fase 1 — Satelital

Sentinel-2 histórico

Se utilizan imágenes satelitales gratuitas de Sentinel-2 para construir una referencia multitemporal del lote. Permite detectar variabilidad histórica sin costo adicional.

Fase 2 — Drone multiespectral

Alta resolución centimétrica

Relevamientos periódicos con drones multiespectrales. Se generan mapas de NDVI, NDRE y otros índices a resolución centimétrica, delimitando ambientes con precisión.

Resultado — Ambientes diferenciados

Zonas de manejo específico

El lote deja de analizarse como superficie uniforme y se divide en ambientes productivos diferenciados, cada uno con su propia recomendación de manejo.

Índices utilizados

NDVI

Normalized Difference Vegetation Index

Vigor general del cultivo

NDRE

Normalized Difference Red Edge Index

Estado nutricional y clorofila

SAVI

Soil Adjusted Vegetation Index

Etapas tempranas con suelo expuesto

EVI

Enhanced Vegetation Index

Alta densidad de biomasa

GNDVI

Green NDVI

Contenido de agua foliar

K-means

Clasificación no supervisada

Delimitación automática de ambientes

Paso 2 — Muestreo

MUESTREO POR AMBIENTES

El muestreo por ambientes distribuye los puntos de muestreo según la variabilidad real del lote. Más puntos donde hay mayor heterogeneidad, menos donde el suelo es uniforme. El resultado son waypoints georreferenciados, estadísticamente justificados.

Zonificación por ambientes

Zonificación por ambientes

Clasificación del lote en zonas de manejo según variabilidad espectral.

Waypoints georreferenciados
VANTAGROVANTAGROVANTAGROVANTAGROVANTAGROVANTAGRO

Waypoints georreferenciados

Puntos de muestreo distribuidos estadísticamente por zona, listos para misión de campo.

Drone escaneando cultivo con tecnología VANTAGRO
Paso 3 — Diagnóstico

DRONES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Mientras los índices de vegetación indican que existe una diferencia dentro del lote, las imágenes de alta resolución ayudan a observar las posibles causas agronómicas. La IA procesa grandes volúmenes de imágenes para detectar patrones y priorizar sectores críticos.

Qué detecta el sistema

  • Fallas de emergencia
  • Presencia de malezas
  • Daños por insectos
  • Síntomas de enfermedades
  • Deficiencias nutricionales
  • Estrés hídrico
  • Diferencias en cobertura

Del píxel a la decisión agronómica

La IA no actúa de forma aislada: opera sobre imágenes RGB y multiespectrales capturadas a resolución centimétrica por drones, generando capas de información que el agrónomo interpreta en contexto.

El sistema identifica patrones espaciales dentro del lote —manchones, bordes, franjas— y los clasifica automáticamente para priorizar sectores que requieren atención inmediata.

El resultado es un mapa de diagnóstico georreferenciado, actualizable en cada campaña, que permite hacer seguimiento histórico y comparar la evolución del lote en el tiempo.

Paso 4 — Experimental (Opcional)

DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DoE)

De forma opcional y complementaria, la metodología puede ampliarse mediante la implementación de ensayos agronómicos basados en DoE con microparcelas georreferenciadas para evaluar variables de manejo y optimizar decisiones agronómicas por ambiente.

El DoE responde preguntas como:

¿Qué combinación de dosis de nitrógeno, densidad de siembra, híbrido o variedad y tratamiento foliar maximiza el rendimiento en cada ambiente del lote?

Objetivos del DoE

  • Identificar factores de manejo relevantes
  • Detectar interacciones entre variables
  • Optimizar el uso de insumos
  • Generar recomendaciones específicas por ambiente

Metodología

  • 01Screening de factores
  • 02Diseño factorial
  • 03Georreferenciación de microparcelas
  • 04Monitoreo multitemporal
  • 05Optimización por ambiente

Beneficio clave

El DoE transforma el monitoreo agrícola en una herramienta experimental orientada a optimizar el rendimiento y validar estrategias de manejo con evidencia real del campo.

Plataforma Digital

VISUALIZACIÓN, SEGUIMIENTO Y DECISIONES

Toda la información generada durante el monitoreo está integrada en una plataforma web y móvil. El objetivo no es únicamente mostrar datos, sino transformar la información en una herramienta práctica para la toma de decisiones: priorizar lotes, ordenar tareas y documentar acciones durante toda la campaña.

Mapas de ambientación

Visualización de zonas de manejo georreferenciadas por lote.

Puntos de muestreo

Puntos estadísticos georreferenciados y listos para campo.

Imágenes de campo

Galería de imágenes RGB y multiespectrales por punto.

Resultados agronómicos

Análisis e interpretación de índices por ambiente.

Priorización de lotes

Ordenar tareas y monitorear la evolución del cultivo.

Web y móvil

Acceso desde cualquier dispositivo durante la campaña.

Todo el campo, en un solo lugar

Cada dato generado —desde la ambientación satelital hasta los resultados de los ensayos DoE— queda registrado, georreferenciado y accesible en la plataforma. El agrónomo puede revisar la evolución de cada lote, comparar campañas y documentar decisiones tomadas durante la temporada, todo desde el celular o la computadora.

Plataforma digital VANTAGRO
Contacto

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Contanos sobre tu campaña y te mostramos cómo la metodología VANTAGRO puede transformar la información de tu lote en decisiones más inteligentes.

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