Combinan satélites y LiDAR para validar zonas de manejo en cañaverales de Salta

Un estudio del INTA validó zonas de manejo en cañaverales de Salta mediante la combinación de imágenes satelitales Sentinel-2 y sensores LiDAR montados en drones, con resultados que serán presentados en el Congreso Internacional de Drones, del 23 al 25 de septiembre en Tucumán.

La producción de caña de azúcar se desarrolla frecuentemente en ambientes con elevada variabilidad espacial: las diferencias en las propiedades del suelo, la disponibilidad hídrica y las condiciones topográficas generan respuestas contrastantes en el crecimiento y la productividad del cultivo.

Según explicó Hugo Fernández, investigador del INTA Yuto, en Jujuy, "la agricultura de precisión promueve la delimitación de zonas de manejo como una estrategia clave para optimizar el uso de insumos y adaptar las prácticas agronómicas a la heterogeneidad de cada lote".

El trabajo se desarrolló en un lote comercial de aproximadamente 30 hectáreas ubicado en Urundel, Salta, con el objetivo de evaluar hasta qué punto la variabilidad observada mediante imágenes satelitales representa diferencias reales en el desarrollo del cultivo.

Los investigadores utilizaron una serie histórica de imágenes Sentinel-2 correspondientes al período 2019-2025. A partir de los índices espectrales NDVI, NDRE y EVI2, identificaron sectores del lote con un comportamiento vegetativo recurrente y los clasificaron en tres zonas de manejo: baja, media y alta.

Posteriormente se realizó un relevamiento con un dron equipado con sensor LiDAR, una tecnología que, según Fernández, "permite obtener una representación tridimensional detallada del cañaveral y caracterizar aspectos de su estructura, como la altura media y máxima de las plantas y la distribución vertical del dosel". El investigador aclaró que "la comparación entre ambas fuentes de información reveló que las áreas identificadas por los satélites como de mayor desarrollo también presentaban plantas de mayor altura y una estructura del dosel más desarrollada al ser observadas con LiDAR".

En la zonificación realizada con el índice NDRE, la altura media del dosel pasó de 1,17 metros en la zona de menor productividad a 1,90 metros en la de mayor productividad, una diferencia cercana al 61%.

Para Fernández, "estos resultados confirman que los patrones detectados durante años mediante imágenes satelitales no representan simplemente diferencias espectrales o distintos colores en un mapa, sino que están asociados con cambios concretos y medibles en la arquitectura tridimensional del cañaveral".

Entre los índices evaluados, el NDRE no solo mostró la mayor correspondencia con la información estructural, sino que presentó el mejor desempeño para la delimitación de zonas de manejo. Las variables relacionadas con la altura del dosel —en particular la altura media, el percentil 95 y la altura máxima— fueron las que mejor describieron la variabilidad estructural del cultivo.

El potencial de la combinación radica en la complementariedad de las escalas de trabajo. Según el investigador, "mientras Sentinel-2 permite monitorear grandes superficies de manera periódica y reconstruir su comportamiento a lo largo de varios años, el dron equipado con LiDAR permite caracterizar con gran nivel de detalle la estructura tridimensional del cultivo".

De acuerdo con los investigadores, la integración de imágenes multitemporales de Sentinel-2 y datos obtenidos mediante UAV-LiDAR constituye una metodología robusta para validar zonas de manejo y confirmar que las diferencias observadas desde el satélite se corresponden con diferencias estructurales reales del cultivo.

El trabajo será presentado en el Congreso Internacional de Drones (CID 2026), que el INTA coorganiza junto a la Sociedad Rural de Tucumán, la firma Kampu y Carlos Bermúdez, del 23 al 25 de septiembre en Tucumán.

El encuentro se desarrollará bajo el lema "Convergencia en vuelo para un desarrollo sostenible" y tendrá como objetivo analizar el impacto territorial de los vehículos aéreos no tripulados, desde una perspectiva operativa hasta su aplicación en campo.