En un futuro no muy lejano, en una galaxia muy parecida a la nuestra, las estadísticas serán todas remotas. Satélites tomarán fotos y escanearán toda la superficie de un país dado, o de una región en especial. Algoritmos afinados por muchos años, con trabajos intensos de validación en el campo, prepararán mapas de áreas agrícolas, pecuarias, de bosque, de tierras en descanso, y otras tierras. En base a estos mapas, que podrán ser comparados instantáneamente con mapas de años pasados, se determinará el marco muestral para establecer una encuesta, sea de producción, estimación de cosechas, rendimientos, y hasta de pérdidas debidas a una plaga o evento especial (por ejemplo, una helada).
Pero eso no es todo, imágenes infrarrojas de esas mismas áreas permitirán preparar mapas de cada cultivo, basados en la longitud de onda que refleja cada especie y en el límite de cada variedad. Dependiendo del mes y/o día en que se tome la foto, se podrá saber si el cultivo tiene una semana o seis semanas. Se podrá estimar el rendimiento promedio instantáneamente, gracias a esos algoritmos maravillosos que calculan todo en menos tiempo que toma un suspiro.
Con esos mapas por cultivos se podrán calcular muestras específicas por cultivo que complementan el marco muestral maestro, y de la misma forma que en el caso de los mapas de áreas agrícolas, se pueden comparar instantáneamente con mapas de años pasados para analizar los cambios en el tiempo y afinar aún más la precisión de las estimaciones. Los agricultores serán contactados directamente por el software para completar la información, la cual será enviada por dispositivos móviles a una base de datos centralizada. Y las imágenes satelitales que se usan se podrán complementar con fotos e información de drones y sensores remotos. Se podrá estimar el consumo de agua, emisión o mitigación de gases de efecto invernadero, cambios en la maduración y floración de especies o patrones de pastoreo.
Tanto los mapas de áreas agrícolas (macro) como los mapas de cultivos, se calibran y se validan en el campo a través de un trabajo intenso, manual. Pero poco a poco esa información se acumula, los coeficientes de una región resultan ser muy parecidos a los de otras regiones… y como los rankings de los buscadores del internet, tienden a un mismo número en el largo plazo. Después de algunos años ya no es necesaria una validación tan intensa, la confianza en el algoritmo en el sensor del satélite será tan alta, que los resultados de este análisis serán suficientes. Es lo más parecido a inteligencia artificial que se puede tener para estadísticas agropecuarias.
¿Es el futuro o es el presente? Toda esa tecnología está a la mano. Las imágenes de satélite y de radar están a disposición del público sin costo. Los algoritmos pueden bajarse sin costo. Lo que todavía no está disponible es la validación total en el campo. Pero ese futuro, que es el sueño de todos los que trabajamos con datos estadísticos del sector agropecuario, ya está a la mano.
Algunas de estas iniciativas se están poniendo en práctica a través del Proyecto de Mejoramiento del Sistema de Información Estadística Agraria y del Servicio de Información Agraria para el Desarrollo del Perú (PIADER), que está siendo implementado por el Gobierno de Perú y cofinanciado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). El Proyecto financia la preparación del marco muestral estadístico y las encuestas nacionales agrarias, además del fortalecimiento de la capacidad pública y privada para ofrecer información estadística agraria de la más alta calidad. Inclusive si le ponemos un chip RFID (chips de identificación de radio frecuencia) o un GPS a cada animal que pasta en los potreros, podremos hacer lo mismo para el sector pecuario. Y aunque parezca ciencia ficción, este tipo de optimización del pastoreo se pondrá en marcha a través de un proyecto de BID Lab que se está implementando en Perú, en colaboración con una cooperativa de productores de lana de Alpaca en Arequipa.
No estamos lejos de dejar de usar el papel y la encuesta para generar la información que necesitan los tomadores de decisiones, públicos y privados. Y esa agregación de información permitirá a los países definir con mayor precisión, dónde se necesita mayor inversión y qué tipo de políticas deben implementarse para alcanzar mayor crecimiento del sector agropecuario. Mayor y más precisa información, resulta en mejores y mayores inversiones en el sector, eso a su vez se traduce en mayor productividad y mejores ingresos para los productores. ¡Y si consideramos los ahorros en términos de papel y combustible para desplazamientos, tal vez estás iniciativas también serían ambientalmente sostenibles!
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