Un equipo de investigación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), junto con la empresa AgrowingData y la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad Pontificia Comillas (ICAI), ha desarrollado una innovadora metodología que mejora la predicción temprana de la producción de aceitunas y aceite en olivares mediterráneos, especialmente aquellos afectados por condiciones climáticas adversas como la sequía y las altas temperaturas. Este avance se basa en el análisis de imágenes satelitales del programa Sentinel-2, así como en variables climáticas y características del suelo, permitiendo evaluar cómo los olivares responden a un entorno cada vez más variable debido al cambio climático.
Claves de la noticia
1. Innovación en predicciones agrícolas
La nueva metodología permite anticipar con mayor precisión los rendimientos de aceitunas y aceite.
2. Uso del tiempo térmico
Se incorpora el concepto de “tiempo térmico” para seguir el desarrollo fisiológico del cultivo, mejorando las comparaciones entre campañas agrícolas.
3. Beneficios para el sector agrícola
La herramienta es útil para cooperativas, agricultores y gestores, optimizando decisiones agronómicas y comerciales.
La investigación se llevó a cabo en olivares situados en la provincia de Córdoba, reconocida como una de las principales regiones productoras de aceite de oliva en España. A través del análisis de más de 1.100 parcelas agrícolas, el equipo combinó datos obtenidos mediante sensores remotos con información sobre temperatura, precipitaciones y características del suelo.
Uno de los aspectos más destacados del estudio es la introducción del concepto de “tiempo térmico” o Growing Degree Days (GDD). Esta medida permite monitorear el desarrollo fisiológico del cultivo basado en el calor acumulado, superando así la limitación de utilizar únicamente fechas del calendario. Ana María Tarquis, investigadora involucrada en el proyecto, explica que este enfoque facilita la comparación entre diferentes campañas agrícolas y ayuda a identificar patrones más sólidos relacionados con los niveles de producción.
Implicaciones para el futuro agrícola
Los hallazgos publicados recientemente en la revista científica Agronomy indican que ciertos períodos de lluvia y patrones específicos en el desarrollo vegetativo observados desde satélite están estrechamente vinculados a la producción futura tanto de aceitunas como de aceite. Además, se evidencia que las propiedades del suelo juegan un papel crucial en la capacidad del olivar para resistir situaciones críticas como estrés hídrico y térmico.
Los autores sostienen que esta herramienta puede ser particularmente valiosa para cooperativas agrícolas, agricultores y gestores, ya que les permitirá prever rendimientos con mayor exactitud y mejorar su toma de decisiones tanto agronómicas como comerciales. El estudio también resalta el potencial que tiene la combinación de inteligencia artificial, observación terrestre y ciencia de datos para avanzar hacia modelos agrícolas más sostenibles y adaptativos ante los nuevos desafíos climáticos.
Dicha investigación forma parte de un doctorado industrial realizado conjuntamente entre AgrowingData y el Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Medioambientales (CEIGRAM-UPM), centrado en aplicar inteligencia artificial, análisis de datos e imágenes satelitales para aumentar la resiliencia del sistema agrícola mediterráneo frente al cambio climático.
Cita: Rosa Gutiérrez-Cabrera, Javier Borondo, Ana María Tarquis. Climate-Smart Framework for Olive Yield Estimation: Integrating Soil Properties, Thermal Time, and Remote Sensing NDVI Time Series. Agronomy 2026, 16(7), 722.
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