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Tecnologías de UAV para la Agricultura de Precisión: Capacidades, Limitaciones y Modelos de Despliegue para Sistemas de Pequeños Productores en África Subsahariana

Autores: Ahmed, Wasiu Akande; Ojerinde, Joel Segun; Olatoyinbo, Seyi Festus; Ogaleye, Friday John

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2026

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Acceso abierto

Artículo científico
2026

Tecnologías de UAV para la Agricultura de Precisión: Capacidades, Limitaciones y Modelos de Despliegue para Sistemas de Pequeños Productores en África Subsahariana


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Rendimientos de cereales
Adopción de vehículos aéreos no tripulados
Desconexión entre rendimiento y adopción
Sensores de UAV
Análisis de costo-efectividad
Análisis de barreras

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los rendimientos de cereales en África subsahariana siguen siendo aproximadamente un 60% inferiores a los estándares globales, mientras que la adopción de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en sistemas de pequeños agricultores promedia menos del 2-3% en las principales economías, revelando una desconexión entre rendimiento y adopción que requiere una investigación sistemática. Esta síntesis de 2020 de los Elementos Preferidos de Informe para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA) de 127 fuentes cuantifica el rendimiento de los sensores VANT e identifica los mecanismos que limitan su adopción en los sistemas agrícolas regionales. Un metaanálisis de efectos aleatorios sintetizó evidencia de 81 estudios cuantitativos, generando 101 observaciones en total. La precisión de detección agrupada se estimó a partir de 49 estudios que contribuyeron con 52 observaciones (media del 90.2%, intervalo de confianza (IC) del 95%: 89.8-92.6%). El rendimiento de predicción de rendimientos se evaluó a partir de 32 estudios que contribuyeron con 49 observaciones (coeficiente de determinación agrupado (R2) = 0.841, IC del 95%: 0.827-0.855), validando la viabilidad técnica. El análisis de costo-efectividad revela una diferenciación significativa entre rendimiento y precio: los sensores rojo-verde-azul (RGB) logran una precisión del 89.4% a 16.50 dólares estadounidenses (USD) por punto porcentual frente a los sistemas hiperespectrales que alcanzan una precisión del 93.7% pero a 132.17 USD por punto, resultando en una diferencia de costo de 25.6 veces. Los modelos de predicción de rendimientos demuestran un rendimiento robusto (R2 = 0.81; cultivos de cereales R2 = 0.82). El análisis de barreras identifica las limitaciones económicas como el principal factor limitante, con requisitos de capital que alcanzan de 0.8 a 3.1 veces el ingreso anual de los pequeños agricultores. Las deficiencias de infraestructura imponen limitaciones secundarias, particularmente en electrificación rural, por debajo del 50%. La síntesis de estudios de caso revela que las intervenciones coordinadas que abordan múltiples barreras simultáneamente-propiedad cooperativa, infraestructura fuera de la red y regulación simplificada-logran una adopción sustancialmente mayor que los enfoques aislados. La economía de la ingeniería posiciona las plataformas RGB para un despliegue individual y los sistemas multiespectrales para escalas cooperativas (20-50 agricultores), estableciendo vías de despliegue viables para decenas de millones de operaciones de pequeños agricultores regionales.

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