Artificial Intelligence (AI) in Oil Palm Remote Sensing Applications - (:unkn) unknown (Fedepalma, 2025)
Métodos de inteligencia artificial (IA) para aplicaciones de teledetección de palma de aceite
Nos encontramos en la era de la Cuarta Revolución Industrial o la Industria 4.0 (RI 4.0). Las tecnologías emergentes bajo esta incluyen la inteligencia artificial (IA), la robótica, la nanotecnología, la biotecnolo- gía y el internet de las cosas (IoT), solo por nombrar algunas. Es necesario encontrar maneras de incorporar los elementos de la RI 4.0 a nuestro enfoque para enfrentar los desafíos del sector agrícola, creando el término agricultura 4.0. Para la agroindustria de la palma de aceite, la adopción de tecnologías avanzadas es el camino a seguir para garantizar su sostenibilidad y viabilidad. Una acción importante que debe tomarse es la captura de la información de las plantaciones mediante la tecnología geoespacial. La teledetección es un componente crucial ya que contribuye a la plantación digital (no es claro “plantación digital”). Se pueden generar mapas y bases de datos de las plantaciones de palma de aceite a partir de varios sensores y plataformas. También, se pueden realizar mediciones espectrales en terreno, utilizando espectrorradiómetros de campo e imagen para desarrollar bibliotecas espectrales de la palma de aceite como referencia, así como para determinar las características espectrales importantes para determinar la condición de las mismas. Los sistemas aéreos pueden ser dirigidos y equipados con sensores de alta resolución para mapear las plantaciones en detalle, lo mismo que aquellos equipados en satélites que lo harían a escalas nacionales y regionales con fines de monitoreo. Ciertas técnicas que igual incluyen métodos de IA son fundamentales para entender las señales e imágenes capturadas por estos sensores. Bajo el dominio de la IA, las técnicas de aprendizaje automático (AA) son esenciales para todos los tipos de información de teledetección. Los datos de espectroscopia de campo y el AA ayudan a identificar bandas significativas y crear índices especiales para condiciones específicas. Para los datos obtenidos de aeronaves o vehículos aéreos no tripulados (VANT), el AA permite realizar el conteo y la clasificación de las palmas. En términos del uso de satélite para el mapeo de distribución y cambios de palma de aceite a gran escala, las técnicas combinadas de computación en la nube y AA están abriendo el camino para un cambio de paradigma en el mapeo a gran escala. Los datos geoespaciales recolectados serán parte de la información necesaria para la administración de las plantaciones modernas de palma de aceite dentro del contexto de la agricultura 4.0. Esta sesión de apertura revisa cuestiones relacionadas con el tema.
Keywords: Artificial intelligence; machine learning; big data; cloud computing; precision agriculture; internet of things (IoT); sustainability; inteligencia artificial; aprendizaje automático; big data; computación en la nube; agricultura de precisión; internet de las cosas (IoT); sostenibilidad