MOT - Concurs d'idees de casos d'ús d'observació de la Terra per al sector privat

MOT – Earth Observation Module es uno de los proyectos desarrollados en la primera “Convocatoria de ideas para casos de uso de observación de la Tierra en el sector privado”, coordinada por el Instituto de Estudios Espaciales de Cataluña (IEEC) en colaboración con el Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña (ICGC). Esta iniciativa forma parte de la Estrategia NewSpace de Cataluña, promovida por el Gobierno de Cataluña e implementada junto al IEEC, la Fundación i2CAT y el ICGC. Este proyecto fue desarrollado por Spascat con el apoyo de Agropixel y Codorniu.

Este proyecto de “caso de uso” abordó el actual vacío en la agricultura de precisión proponiendo un enfoque innovador que integra imágenes espectrales satelitales con observaciones de campo para empoderar a técnicos y trabajadores de cultivos leñosos. Los datos satelitales considerados provienen del programa Copernicus de la ESA (Sentinel-2) y de Menut, el nanosatélite de observación terrestre que encabeza la iniciativa NewSpace Catalunya. Aprovechando la información disponible de imágenes hiperespectrales y combinándola con imágenes de alta resolución obtenidas en tierra (desde avión o a pie), SPASCAT desarrolló una herramienta basada en IA que proporciona información integral sobre el estado y la clasificación de las parcelas cultivadas de interés. Esta herramienta fue llamada “Módulo de Observación de la Tierra” (MOT), y actúa como un complemento autónomo de la plataforma PixelSuite, una herramienta agrotecnológica para técnicos agrícolas desarrollada por Agropixel.

Un desarrollo centrado en el usuario de seis meses condujo al despliegue operativo del MOT. Actualmente, MOT está disponible como complemento para la herramienta PixelSuite de Agropixel y automatiza la gestión de parcelas, el procesamiento de datos satelitales y el cálculo de índices de vegetación. Además, incluye funciones basadas en IA para estimaciones del estado de las parcelas, mejorando la eficiencia agrícola y reduciendo la carga de trabajo de los técnicos agrícolas en cultivos leñosos. Las validaciones iniciales con los satélites Sentinel-2 y Menut demostraron la eficacia de MOT en la mejora de la gestión de viñedos y almendros mediante el uso de imágenes satelitales multispectrales procesadas e integradas.

El éxito del caso de uso MOT destaca el potencial de la colaboración público-privada, combinando la innovación de startups con las necesidades de la industria consolidada. Las imágenes del satélite Menut se integraron de forma efectiva en la plataforma MOT, mostrando resultados comparables a los datos ampliamente usados de Sentinel-2. Menut ofreció ventajas adicionales, especialmente en la banda Red-Edge, donde su mayor resolución mejoró la calidad de cierta información vegetal. Aunque Menut actualmente no cuenta con procesamiento automatizado de datos vía API, se prevé una integración fluida en el futuro. Además, las pruebas de campo demostraron que los mapas generados por MOT rivalizan con los obtenidos manualmente mediante imágenes de alta resolución (como ortofotos tomadas desde aviones), abriendo el camino a futuras herramientas SaaS que optimicen los flujos de trabajo agrícolas.