Imagen: IA/The Crop Lline
En los campos mexicanos, drones equipados con sensores e inteligencia artificial ya pueden contar olivos, medir el estrés hídrico del maíz y detectar la floración exacta de la piña, mostrando que las decisiones de riego y manejo de cultivos pueden hacerse con precisión y sin depender de métodos manuales ni de intuición.
Algunas de estas innovaciones vienen siendo desarrolladas en la Universidad Autónoma Chapingo, donde estudiantes del posgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua combinan drones, imágenes multiespectrales y modelos de aprendizaje automático para aplicarlas directamente en el campo. La idea es que cada planta reciba exactamente lo que necesita, optimizando agua, tiempo y rendimiento.
En un reporte sobre estos avances, el portal Todo Texcoco aseguró que estas tecnologías «colocan a Chapingo a la vanguardia de los drones aplicados a la agricultura». Se trata, añadió, de «proyectos que apuestan por tecnología diseñada, entrenada, validada y adaptada a las condiciones agroecológicas del país» y que podrían «cambiar la forma de producir alimentos en México».
Conteo automatizado y mapeo de cultivos
Uno de los proyectos más visibles es el conteo automatizado de plantas y árboles. Los drones sobrevuelan cultivos y generan mapas de alta resolución que permiten estimar la densidad de plantas y detectar espacios vacíos sin necesidad de recorrer hectáreas a pie, reduciendo errores y acelerando procesos que antes tomaban días.
«Los drones permiten estimar la densidad de plantas y detectar espacios vacíos sin necesidad de recorrer hectáreas a pie, reduciendo errores y acelerando procesos que antes tomaban días»
Monitoreo hídrico y cultivos de alto valor
El análisis térmico y multiespectral permite identificar zonas de estrés hídrico en tiempo real. En cultivos de maíz, los sensores detectan qué parcelas requieren riego y cuáles están en condiciones óptimas, ayudando a ahorrar agua y aumentar la eficiencia productiva en una de las regiones más demandantes del país.
La tecnología también se aplica a cultivos de alto valor como la piña y el agave. Con modelos de aprendizaje profundo, los drones pueden detectar la floración, estimar biomasa o medir distancias entre plantas, facilitando la planificación de la cosecha y la optimización de recursos en escenarios donde la densidad de plantas es irregular o hay maleza.
Estos sistemas funcionan en condiciones de campo real, fuera de parcelas experimentales, y muestran que la inteligencia artificial puede aportar datos confiables incluso cuando el terreno no es uniforme o los cultivos no son perfectos. La combinación de drones y algoritmos permite generar información accionable de manera continua, en lugar de depender de conteos esporádicos o inspecciones visuales.
Mercado global y adopción tecnológica
El mercado global de drones agrícolas está experimentando un crecimiento rápido y significativo, impulsado por las necesidades de agricultura de precisión, la escasez de mano de obra y las demandas de sostenibilidad, con proyecciones de tamaño de mercado que varían pero que muestran constantemente miles de millones en ingresos.
La tendencia, señalan consultoras del sector, es liderada por América del Norte pero con Asia-Pacífico (especialmente China, Japón) mostrando una adopción masiva. En todas estas regiones, los drones se utilizan para fumigar, mapear, monitorear y sembrar, entre otras tareas.
Estimaciones de la plataforma Grand View Research señalan que el tamaño del mercado global de drones agrícolas alcanzó los 3.370 millones de dólares en el 2025 y una proyección hasta los 21.590 millones en el 2033.
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