La agricultura sostenible requiere integrar información ambiental, climática y productiva para optimizar el uso de recursos como el agua, el suelo y los fertilizantes. En este proyecto se presenta un modelo de análisis agrícola avanzado que combina Google Earth Engine (GEE) y Python en Google Colab, aplicando principios de modelación matemática y análisis espacial.

🎯 Objetivo del Proyecto

  • Evaluar el estado y la dinámica de los cultivos mediante índices espectrales.
  • Analizar el estrés hídrico y la salud vegetal.
  • Apoyar la toma de decisiones para una agricultura de precisión y sostenible.
  • Integrar procesamiento en la nube con análisis científico reproducible.

🛰️ Fase 1: Procesamiento en Google Earth Engine

En la primera etapa se utiliza Google Earth Engine para el procesamiento masivo de imágenes satelitales, permitiendo trabajar con grandes volúmenes de datos sin limitaciones locales.

Datos utilizados

  • Imágenes Sentinel-2 (10 m de resolución)
  • Series temporales multiespectrales
  • Área de estudio agrícola definida por el usuario

Procesos realizados

  • Filtrado temporal y espacial de imágenes
  • Máscara de nubes
  • Cálculo de índices espectrales:
    • NDVI – Índice de Vegetación
    • NDWI – Humedad del cultivo
    • BSI – Suelo desnudo
  • Generación de mapas temáticos agrícolas

📌 Código GEE del modelo de Agricultura Sostenible:
Ver script en Google Earth Engine

🐍 Fase 2: Análisis Avanzado en Python (Google Colab)

Los productos generados en GEE se procesan posteriormente en Google Colab, utilizando Python para análisis estadístico, visualización y modelado matemático.

Librerías utilizadas

  • NumPy
  • Pandas
  • Rasterio
  • Matplotlib
  • Geopandas

Análisis realizados

  • Lectura y manejo de imágenes raster
  • Análisis estadístico de índices agrícolas
  • Evaluación temporal del estado del cultivo
  • Visualización de resultados y mapas

📌 Notebook completo en Google Colab:
Abrir análisis agrícola avanzado en Colab

📊 Resultados Principales

  • Mapas de vigor vegetal y estrés hídrico
  • Identificación de zonas con bajo rendimiento potencial
  • Base para optimización de riego y fertilización
  • Flujo de trabajo reproducible y escalable

🌱 Aplicaciones del Modelo

  • Agricultura de precisión
  • Gestión sostenible de suelos
  • Monitoreo de cultivos en tiempo casi real
  • Evaluación de impacto del cambio climático en agricultura

🚀 Conclusiones

La integración de Google Earth Engine con Python en Google Colab permite desarrollar modelos agrícolas sostenibles basados en datos, capaces de apoyar la toma de decisiones técnicas, económicas y ambientales. Este enfoque combina teledetección, modelación matemática y análisis científico en un entorno completamente en la nube.

Autor: M.Sc. Edwin Calle Condori
CEO & Founder: GEONORTH
Especialista en SIG, Teledetección e Inteligencia Artificial