Un equipo de ingenieros del MIT ha desarrollado un método revolucionario para mapear tipos de cultivos en regiones enteras sin depender de encuestas en persona. Esta nueva técnica utiliza una combinación de imágenes de Google Street View, aprendizaje automático y datos satelitales para identificar y mapear automáticamente los tipos de cultivos con alta precisión. Los investigadores han aplicado con éxito este método para crear el primer mapa nacional de cultivos de Tailandia, logrando una impresionante tasa de precisión del 93%.
Tradicionalmente, mapear la distribución de cultivos ha sido un proceso que consume mucho tiempo y recursos, basado en encuestas realizadas por agencias agrícolas en el terreno. Sin embargo, estas encuestas suelen llevarse a cabo en países de altos ingresos, dejando una brecha de conocimiento en regiones de ingresos bajos a medianos, donde las pequeñas explotaciones agrícolas representan una parte importante del sector agrícola. La falta de datos sobre los tipos de cultivos y rendimientos en estas áreas plantea desafíos para el seguimiento y pronóstico de los suministros de alimentos a nivel global.
Para abordar este problema, el equipo del MIT utilizó imágenes capturadas en carreteras por servicios como Google Street View. Aunque estas imágenes no están destinadas específicamente a la identificación de cultivos, los investigadores se dieron cuenta de que podrían utilizarlas para identificarlos. Recopilaron más de 200,000 imágenes de Google Street View de Tailandia y entrenaron una red neuronal convolucional para generar etiquetas de cultivos para las imágenes utilizando varios métodos de entrenamiento.
Las imágenes etiquetadas se combinaron luego con datos satelitales tomados en las mismas ubicaciones a lo largo de una temporada de crecimiento. Al analizar múltiples medidas de los datos satelitales, como la verdor y la reflectividad, el equipo entrenó un segundo modelo para asociar los datos satelitales con las etiquetas de los cultivos. Luego, este modelo se utilizó para procesar los datos satelitales del resto del país, generando un mapa de alta resolución de los tipos de cultivos.
Este enfoque innovador elimina la necesidad de extensas encuestas en el terreno, lo que permite mapear los tipos de cultivos de manera rápida y precisa a gran escala. Los investigadores ahora están aplicando su método a otros países, incluyendo India, donde las pequeñas explotaciones desempeñan un papel crucial en la producción de alimentos pero carecen de datos registrados sobre los tipos de cultivos.
Al llenar la brecha de conocimiento sobre la distribución global de cultivos, esta técnica innovadora abre el camino para una mejor comprensión de los resultados agrícolas y la promoción de prácticas agrícolas sostenibles. Con mapas de cultivos más detallados, los investigadores pueden abordar preguntas críticas relacionadas con la optimización del rendimiento y la seguridad alimentaria.
Preguntas frecuentes:
1. ¿Cuál es el método revolucionario desarrollado por los ingenieros del MIT?
– Los ingenieros del MIT han desarrollado un método para mapear tipos de cultivos en regiones enteras sin depender de encuestas en persona.
2. ¿Cómo funciona esta nueva técnica?
– La técnica utiliza una combinación de imágenes de Google Street View, aprendizaje automático y datos satelitales para identificar y mapear automáticamente los tipos de cultivos con alta precisión.
3. ¿Qué tasa de precisión se logró al mapear los cultivos en Tailandia?
– Los investigadores lograron una impresionante tasa de precisión del 93% al crear el primer mapa nacional de cultivos de Tailandia.
4. ¿Por qué el mapeo tradicional de la distribución de cultivos consume mucho tiempo y recursos?
– El mapeo tradicional se basa en encuestas en el terreno realizadas por agencias agrícolas, lo cual consume mucho tiempo y recursos.
5. ¿Qué regiones suelen ser cubiertas por las encuestas en el terreno para el mapeo de cultivos?
– Las encuestas en el terreno suelen llevarse a cabo en países de altos ingresos, dejando una brecha de conocimiento en regiones de ingresos bajos a medianos.
6. ¿Qué brecha de datos plantea la falta de información sobre los tipos de cultivos y rendimientos en regiones de ingresos bajos a medianos?
– La falta de datos sobre los tipos de cultivos y rendimientos en estas regiones plantea desafíos para el seguimiento y pronóstico de los suministros de alimentos a nivel global.
7. ¿Cómo aprovechó el equipo del MIT las imágenes de Google Street View para la identificación de cultivos?
– El equipo del MIT recopiló más de 200,000 imágenes de Google Street View de Tailandia y entrenó una red neuronal convolucional para generar etiquetas de cultivos para las imágenes.
8. ¿Cuál fue el papel de los datos satelitales en el proceso de mapeo?
– Los datos satelitales tomados en las mismas ubicaciones a lo largo de una temporada de crecimiento se combinaron con las imágenes etiquetadas para entrenar un modelo que asocia los datos satelitales con las etiquetas de los cultivos.
9. ¿Cómo elimina este enfoque la necesidad de extensas encuestas en el terreno?
– Al utilizar imágenes de Google Street View y aprendizaje automático, este enfoque elimina la necesidad de extensas encuestas en el terreno, lo que permite mapear los tipos de cultivos de manera rápida y precisa a gran escala.
10. ¿A qué país planea aplicar su método el equipo del MIT a continuación?
– El equipo del MIT planea aplicar su método a India, donde las pequeñas explotaciones desempeñan un papel crucial en la producción de alimentos pero carecen de datos registrados sobre los tipos de cultivos.
Términos clave:
– Aprendizaje automático: Un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar a partir de la experiencia sin necesidad de ser programadas explícitamente.
– Red neuronal convolucional: Un tipo de red neuronal artificial comúnmente utilizado en el análisis de imágenes visuales.
Enlace relacionado sugerido:
TheWorldCounts (Un sitio web que proporciona información sobre problemas globales relacionados con la alimentación y la agricultura)
The source of the article is from the blog agogs.sk