Con IA identifican riego agrícola desde el aire y redefinen el monitoreo del campo

A partir del análisis de imágenes satelitales de alta resolución, un equipo de investigación desarrolló una metodología que identifica automáticamente sistemas de riego por pivote central

Con IA identifican riego agrícola desde el aire y redefinen el monitoreo del campo
10deFebrerode2026a las09:16

A partir del uso combinado de imágenes Sentinel-2 y modelos avanzados de inteligencia artificial, un equipo de investigación del INTA logró detectar de manera automática los círculos de riego por pivote central, un sistema que crece año tras año en la región. Se trata de un desarrollo técnico que mejora la forma de registrar y analizar la expansión del riego presurizado en el norte de Buenos Aires.

“Logramos automatizar una tarea que antes requería horas de interpretación manual y que ahora puede resolverse con un algoritmo entrenado para reconocer patrones circulares en escenarios muy desafiantes”, explicó Néstor Barrionuevo, investigador del Instituto de Clima y Agua del INTA.

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El especialista participante del programa AgTech destacó que, a diferencia de otros modelos diseñados para zonas áridas, esta metodología fue adaptada para funcionar en ambientes con alta cobertura vegetal. “Nuestro objetivo fue demostrar que la IA también puede trabajar con eficiencia en regiones agrícolas intensivas, donde los contrastes son más sutiles y la vegetación es continua”, señaló Barrionuevo.

Según especificó, la cantidad de círculos de riego detectados pasó de 110 en el año 2016 a 285 en 2023, lo que demuestra una adopción sostenida. La precisión del método fue especialmente destacada: el modelo alcanzó un F1-Score del 73,2 %, una métrica considerada sólida para un paisaje agrícola tan homogéneo como la pampa húmeda.