Soja · Pampa húmeda · Sentinel-2
¿Viene buena o mala la campaña de soja?
Un satélite mide cuánto verde tiene la soja de cada departamento y lo compara con su propia historia. Cuando una campaña viene más pobre que otras, se nota meses antes de la cosecha.
81% de los departamentos ya estaba por debajo de lo normal el 1 de diciembre de 2022. La campaña 2022/23 cerró con rindes 35% por debajo del promedio de cada departamento.
enero 2023 · sequía enero 2024 El monitor
Cómo viene cada departamento frente a su propia historia
Elegí una campaña y mové la fecha: cada departamento se pinta según su verdor acumulado contra el de otras campañas a esa misma fecha.
La validación
¿Cuánto acierta?
Probamos el método con los rindes oficiales del MAGyP: 7 campañas (2018/19 a 2024/25) y 137 departamentos. Cada campaña se evalúa sin que el método haya visto sus resultados.
Cuanto más avanza la campaña, más acierta
Porcentaje de casos en que el satélite acertó si la campaña terminó por encima o por debajo de lo normal de cada departamento.
Ver los datos como tabla
| Al | Con señal clara | Todos los casos | Casos con señal clara |
|---|---|---|---|
| 1 de noviembre | 50% | 51% | 79% |
| 11 de noviembre | 51% | 53% | 77% |
| 21 de noviembre | 54% | 53% | 74% |
| 1 de diciembre | 56% | 54% | 73% |
| 11 de diciembre | 59% | 58% | 71% |
| 21 de diciembre | 62% | 62% | 71% |
| 1 de enero | 67% | 63% | 74% |
| 11 de enero | 68% | 64% | 78% |
| 21 de enero | 71% | 65% | 73% |
| 1 de febrero | 72% | 66% | 72% |
| 11 de febrero | 73% | 67% | 69% |
| 21 de febrero | 75% | 68% | 66% |
| 1 de marzo | 78% | 68% | 65% |
| 11 de marzo | 79% | 70% | 61% |
| 21 de marzo | 80% | 72% | 57% |
| 1 de abril | 81% | 72% | 54% |
| 11 de abril | 81% | 71% | 52% |
| 21 de abril | 81% | 70% | 51% |
| 1 de mayo | 82% | 70% | 49% |
| 11 de mayo | 82% | 70% | 47% |
| 21 de mayo | 82% | 70% | 47% |
acierta al 1 de marzo, cuando la anomalía es clara (más de 5% hacia un lado: 65% de los casos).
de las veces que el modelo anticipa un rinde más de 10% por debajo de lo normal, acierta (163 casos). Solo 12% terminó por encima.
menos error que usar el promedio histórico de cada departamento. Sin la sequía de 2022/23, la mejora es de 17%.
Lo que hay que saber
- Al principio es difícil. El 1 de diciembre el acierto es de 56%, cerca de tirar una moneda. La sequía de 2022/23 se vio temprano (81% de los departamentos en rojo ese día) porque fue muy fuerte.
- Son 7 campañas y una sola sequía. No sabemos cómo responde en otras sequías.
- Lo parecido a lo normal no se juzga. Si el satélite ve una campaña a menos de 5% de su historia, el mapa la muestra como normal y no cuenta como acierto ni como error.
Error del modelo por campaña
| Campaña | Error del modelo | Error del promedio histórico | Mejora |
|---|---|---|---|
| 2018/2019 | 459 kg/ha | 770 kg/ha | +40,4% |
| 2019/2020 | 384 kg/ha | 434 kg/ha | +11,7% |
| 2020/2021 | 381 kg/ha | 428 kg/ha | +10,8% |
| 2021/2022 | 327 kg/ha | 327 kg/ha | 0% |
| 2022/2023 | 633 kg/ha | 1352 kg/ha | +53,2% |
| 2023/2024 | 353 kg/ha | 414 kg/ha | +14,6% |
| 2024/2025 | 493 kg/ha | 416 kg/ha | -18,5% |
Error medio cuadrático (RMSE) en kg/ha de la estimación de rinde del departamento, validado dejando una campaña afuera por vez.
El método
Cómo funciona
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El satélite mira la soja, no todo el campo
Sentinel-2 (programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea) pasa cada 5 días. Usamos solo los píxeles que el INTA mapeó como soja ese año, para no mezclarla con maíz, monte o pasturas.
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Una curva de verdor por departamento
De esos píxeles sale un índice de vegetación (NDVI) cada 10 días, sin nubes y suavizado. Es una medida de cuánta soja verde hay y cuándo.
-
Se compara con su propia historia
Cada fecha se contrasta con la misma fecha de las otras campañas del departamento. La diferencia es la anomalía: más de 5% por debajo, la campaña viene mal; más de 5% por encima, viene bien.
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Se verifica contra los rindes oficiales
Un modelo que suma lluvia y calor estima el rinde y se valida contra el MAGyP, siempre dejando afuera la campaña que se evalúa. Si no le gana al promedio histórico, el resultado se muestra igual.
El código, los tests y la metodología completa están en el repositorio.