Preparando la huerta
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Conectamos inteligencia artificial, información geográfica y tecnología agrícola para ayudar a los productores a conocer mejor sus cultivos.
Michoacán, corazón del aguacate
Fuente: SADER, 2024. Mapa: Natural Earth; imagen: NASA Blue Marble; relieve: Mapzen Terrain Tiles.
Lo que observamos en el exterior puede ser solo una parte de lo que sucede en su interior.
Anatomía del fruto
Fotografía real de un aguacate Hass separada en capas. Proporciones conservadas.
La cáscara registra casi todo: golpes, sol, insectos y hongos. Cada agente deja un rastro distinto, y no todos llegan al mismo tejido.
Enfermedad · hongo
Sphaceloma perseae
La app de Avotex ya la reporta como «Costra».
Fotografía de un fruto con lesión de costra en el árbol.
Enfermedad · hongo
Colletotrichum gloeosporioides
También es una de las clases que muestra el historial de la app.
Representación explicativa sobre el corte del fruto. Fuente: Rodríguez-López et al., Rev. Mex. Fitopatología, 2009.
Plaga · insecto
Insectos diminutos (orden Thysanoptera)
Representación explicativa. No forma parte de las clases que hoy muestra la app.
Plaga · insecto
Conotrachelus perseae, Stenoma catenifer y otros
Representación explicativa. Fuente: SENASICA, Manual de identificación de las principales plagas del aguacate, 2018. Es una plaga regulada.
El riesgo que no se ve
Fuentes: SENASICA, 2022; Sangerman-Jarquín et al., 2014.
El productor nota algo en un fruto, abre Avotex y lo encuadra. No necesita esperar la próxima visita técnica para empezar a saber qué tiene.
Fotografía ilustrativa. En la pantalla: grabación real de la app.
El resultado depende de la imagen y de las clases que reconoce el modelo. Una predicción no sustituye una evaluación agronómica cuando hace falta.
Las nervaduras se vuelven caminos. Vinculado a la ubicación y al historial de cada huerta, un diagnóstico se convierte en información geográfica útil.
Los registros se ubican en el lote donde se tomaron, para ver dónde mirar y cómo cambia cada zona con el tiempo.
Fotografía aérea ilustrativa. Curvas de nivel y marcadores de demostración, no registros reales.
Observa el terreno desde otra escala y descubre información que puede ayudarte a comprender mejor tu cultivo.
Imagen real Copernicus Sentinel-2 de la región de Pátzcuaro y Zirahuén, Michoacán.
Del terreno a la información
El contorno de la huerta y sus sectores ordenan todo lo que viene después: cada dato queda en su lugar.
Huerta de demostración: el contorno lo trazamos nosotros sobre la imagen, no es un predio registrado en Avotex.
Capas satelitales
El NDVI compara la luz roja y la infrarroja que refleja la vegetación. Cada cuadro es un píxel de 10 × 10 m. Desliza para comparar dos fechas de la misma huerta.
NDVI calculado por nosotros con las bandas reales de Sentinel-2 (L2A) para esta demostración. No es una salida de EOSDA.
Variaciones dentro de la huerta
Entre noviembre y marzo el índice descendió en toda la huerta, como es habitual en la temporada seca, pero en el sector C la caída fue mayor. Ahí conviene caminar primero.
Una variación espectral no confirma por sí sola una enfermedad, una plaga ni una deficiencia. Orienta dónde inspeccionar; el diagnóstico se hace en campo.
En el plan Pro, Avotex integra el monitoreo satelital de EOSDA (NDVI, NDRE, MSAVI, RECI y NDMI) junto a los escaneos y el historial de cada huerta.
Grabación real del módulo de mapeo de la app.
Cultivos disponibles en la app
Limón, mango, berries, café y guayaba se suman al aguacate. Cada cultivo tiene su propio modelo de diagnóstico, y todos están disponibles hoy en la app de Avotex.
Diagnóstico por foto con un modelo propio del cultivo.
Diagnóstico por foto con un modelo propio del cultivo.
Diagnóstico por foto con un modelo propio del cultivo.
Diagnóstico por foto con un modelo propio del cultivo.
Diagnóstico por foto con un modelo propio del cultivo.
Y el aguacate, el primero de todos, validado en huerto operativo en Zirahuén. Conócelo
Ahora en App Store
Lleva el poder de la IA en tu bolsillo. Abre la app, selecciona tu cultivo y recibe información útil para actuar en el momento correcto.
01
Encuadra el fruto, la app lo analiza y guarda el resultado con su nivel de confianza. Modelos CNN entrenados con TensorFlow, uno por cultivo.
02
Dibuja el contorno de cada lote sobre el mapa satelital. La app calcula superficie y perímetro y guarda tus huertas para consultarlas después.
03
Índices satelitales de EOSDA (NDVI, NDRE, MSAVI, RECI y NDMI) en el plan Pro, variables de clima, resumen de salud por fruto y el historial completo de análisis.
Resultados y validación
Tres indicadores distintos, medidos por separado: el dataset del modelo, su validación y un piloto de uso con productores.
ADataset
+5,000
imágenes de aguacate validadas por agrónomos forman el dataset del modelo principal.
BValidación del modelo
85–95%
de precisión reportada en la validación del modelo de aguacate.
n = 8 participantes. Muestra pequeña: los porcentajes describen a estos participantes, no al mercado.
Metodología. Precisión medida contra el diagnóstico de agrónomos durante la validación del modelo de aguacate. El piloto es una muestra pequeña (n = 8) y sus porcentajes describen a esos participantes, no al mercado.
Aliados y territorio
Organizaciones que acompañan a Avotex en tres frentes: la validación con productores, la validación institucional y los datos satelitales.
Validación operativa
Convenio de colaboración firmado para validación operativa con productores de Zirahuén.
Validación institucional
Reuniones de validación institucional del proyecto.
Datos satelitales · plan Pro
Imágenes satelitales e índices de vegetación del plan Pro.
Indicadores ilustrativos de cada nivel.
Todo comienza con una mejor forma de conocer tu cultivo.
Transforma observaciones en información útil para tus decisiones.
Amplía tu perspectiva con monitoreo satelital y herramientas avanzadas.
Imagen Sentinel-2 real con fines ilustrativos; no representa datos de una huerta cliente.
Precios en MXN por mes.
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