“¿Y si la rentabilidad del campo dependiera de cómo se lo ve?”. Esto mismo se preguntó el equipo de SmartField, empresa con más de 15 años de experiencia en la gestión inteligente de la agricultura en Sudamérica, a la hora de crear su último producto: DroneScope.

Se trata de una plataforma que permite mirar, analizar y decidir sobre lotes de cultivos a través de la interpretación de imágenes tomadas por drones. La herramienta utiliza algoritmos basados en redes neuronales que optimizan la performance del muestreo y brindan al técnico la información precisa de cómo y dónde se produce.

Hernán Pellegrini, gerente de operaciones de SmartField y co-fundador de DroneScope, explicó durante el Congreso A Todo Trigo 2022 que estaban “obsesionados” por averiguar la calidad de las actividades agrícolas. Sorprendidos porque ante procesos productivos similares había resultados distintos, elaboraron un software en una web que cuantifica cultivos a través del procesamiento de imágenes.

“Recorremos virtualmente la totalidad de un lote en un tiempo que no haríamos a pie, y desde una perspectiva aérea que nos permite obtener puntos de muestreo únicos. Subimos los registros y tomamos decisiones. Cuando uno encuentra un valor, encuentra una solución”, resumió Pellegrini.

¿Cómo funciona DroneScope?
Diseñado para ser simple y accesible, DroneScope cuenta con una tecnología pensada para trabajar con drones de gama media-baja. Además, ofrece planes con características adaptadas a la necesidad de cada negocio y precios que van desde los 0,50 hasta 1,25 dólares por hectárea.

Entre las funcionalidades que ofrece la plataforma, quizás la más importante sea la de saber cuánto se va a producir, a partir de conocer cuántas plantas hay sobre el área sembrada y cómo están distribuidas. Además, permite obtener variables climáticas y proyecciones, averiguar cuál es la distancia con el rendimiento potencial y ver la evolución del cultivo a través de la identificación de zonas de maleza y enfermedades.

“La cuantificación de lo que tenemos, la magnitud de lo que hicimos, hace que podamos corregir lo que se pueda a corto plazo y aprender para el futuro”, concluyó Pellegrini.