Málaga, 4 de abril de 2025.
La transformación digital del sector agrario cuenta con un nuevo aliado. El proyecto TROPICAL-PREDICT, desarrollado por el Instituto de Tecnologías e Ingeniería del Software (ITIS) de la Universidad de Málaga, ha creado modelos predictivos de cultivos tropicales basados en el análisis de imágenes de satélite e inteligencia artificial, con el objetivo de ofrecer a los profesionales de la agroalimentación herramientas fiables de soporte a la toma de decisiones.
El proyecto utiliza imágenes multiespectrales captadas por los satélites Sentinel-1 y Sentinel-2 del programa Copernicus de la UE para calcular índices de vegetación —NDVI, EVI, SAVI, entre otros— de forma precisa y localizada sobre los píxeles exactos de las parcelas de mango y aguacate. A partir del estudio de firmas espectrales, el equipo ha generado mapas de cultivos que caracterizan en tiempo casi real la superficie y la geoposición de cada explotación. Estos índices satelitales, combinados con datos históricos y meteorológicos, alimentan modelos predictivos supervisados basados en algoritmos autorregresivos y de deep learning, lo que constituye un enfoque innovador en la observación de la Tierra aplicada a la agricultura de precisión.
Un servicio ya operativo en el sector subtropical europeo
Como resultado tangible, TROPICAL-PREDICT ha generado un servicio de predicción de cosecha que ya utiliza TROPS, cooperativa líder del sector subtropical en Europa. El impacto del proyecto es significativo en la comunidad agrícola de la Axarquía y el sur de Granada, donde esta herramienta permite una monitorización avanzada de los cultivos tropicales, demostrando el potencial de la inteligencia artificial y los modelos predictivos para impulsar un sector agroalimentario más eficiente y basado en datos.
