LiDAR (Light Detection and Ranging, “Detección y Rango por Luz” en español) es un sistema que utiliza pulsos láser para medir distancias de un objeto o superficie a analizar, generando nubes de puntos que construyen representaciones tridimensionales (3D) increíblemente detalladas de entornos reales. Gracias al GPS integrado, ayuda a correlacionar la información con una precisión excepcional.

1. Mapeo topográfico Ya sea aerotransportado (drones o aeronaves) o terrestre, el LiDAR puede crear mapas detallados del terreno, brindando una visión clara del relieve (pendientes, depresiones y elevaciones). Esta información es esencial para:
2. Delimitar ambientes con mayor precisión, esto lleva al manejo por ambientes a otro nivel. Con mayor exactitud, la información que brinda el sistema permite definir el uso de la tierra, establecer rotaciones que maximicen el uso de los recursos, optimizar la siembra de cultivos, delinear estrategias de fertilización, etc.
3. Gestión eficiente del agua. La tecnología identifica micro relieves, áreas donde el agua puede estancarse o escurrir rápidamente, zonas con déficit (lomas) o exceso hídrico (bajos). Esto es importante para ajustar el manejo de los cultivos a fin de evitar condiciones de estrés. Además, es una herramienta valiosa para establecer programas de riego y gestión de cuencas.
4. Detección de erosión del suelo. El LiDAR puede detectar signos tempranos de erosión del suelo al identificar áreas donde el terreno se ha desplazado o degradado. Antes de que la erosión se convierta en un problema irreversible, es posible implementar prácticas regenerativas y/o de conservación del suelo (barreras vegetales, cultivos de servicio, etc.).

1. Monitoreo de la salud de los cultivos en tiempo real. A diferencia de los sensores ópticos tradicionales que dependen de la luz solar (como los que capturan el NDVI o índices de reflectancia superficial), el LiDAR puede penetrar el dosel vegetal y relevar la topografía subyacente. Ofrece métricas directas y cuantificables sobre la geometría de las plantas, a fin de monitorear el estado de los cultivos en tiempo real, detectando signos tempranos de estrés, identificando áreas problemáticas antes de que las pérdidas de rendimiento se vuelvan significativas. Al medir la altura y densidad de los cultivos, el LiDAR puede detectar patrones de crecimiento irregulares, lo que puede ser indicativo de problemas de plagas, enfermedades o falta de nutrientes.
2. Dosis de aplicación específica. El sensor es capaz de proporcionar estimaciones muy precisas del Índice de Área Foliar (IAF) y del volumen total del follaje. Esta información es crucial para la aplicación variable de fitosanitarios y fertilizantes, ya que la dosis debe ajustarse al volumen real de la masa vegetal presente, garantizando una cobertura óptima, evita sobredosis o deriva de productos, reduciendo los costos y el impacto ambiental. En Argentina, por ejemplo, hay empresas que utilizan cámaras y microcomputadores integradas en pulverizadoras para detectar malezas y aplicar sólo dónde es necesario, arrojando un ahorro de herbicidas superior al 70%.
3. Métricas de estructura forestal y biomasa. La tecnología LiDAR puede calcular con gran exactitud la biomasa y el carbono almacenado en bosques y cultivos frutales, lo cual es esencial para inventarios, gestión forestal sostenible y predicción de rendimientos.
4. Detección de frutas y estructuras reproductivas. Una aplicación reciente es la detección y localización de frutas u otras estructuras reproductivas de interés agronómico, utilizando LiDAR terrestre móvil. Esto es un avance significativo ya que permite crear mapas de rendimiento a nivel de árbol o planta individual, facilitando la predicción de cosecha y el manejo diferenciado.

La verdadera potencia del LiDAR se alcanza al integrarlo con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

1. Sistemas de visión para Robots Autónomos: El LiDAR es un componente clave en la navegación y operación autónoma de maquinaria agrícola (tractores, cosechadoras y robots de campo). Proporciona datos 3D en tiempo real para la navegación, la detección de obstáculos y la toma de decisiones localizada para tareas como siembra, fertilización, aplicación de fitosanitarios o cosecha de precisión.
2. Procesamiento de nubes de puntos: El agrupamiento y la creación de una representación digital 3D a partir de puntos posibilita la clasificación de especies de plantas, la identificación de malezas y la segmentación de árboles individuales para un manejo aún más específico.

Tal como ocurre en las nuevas tecnologías, existen desafíos que limitan la adopción masiva de los sistemas LiDAR:

1. Costo inicial: si bien el precio irá reduciendo con el tiempo, hoy la inversión inicial del LiDAR sigue siendo alta.
2. Capacidad de procesamiento de datos: La nube de puntos genera un enorme volumen de datos. Por lo tanto, el procesamiento requiere hardware potente y software especializado, así como personal técnico calificado.
3. Tendencias futuras: La investigación se centra en la mejora de la precisión a largo plazo y en la estandarización de los algoritmos de IA que procesan estos datos para que las soluciones sean simples para usar y accesibles para los asesores y productores agropecuarios.

A medida que se vuelven más compactos, accesibles e inteligentes, LiDAR se consolida como una herramienta indispensable para tomar decisiones informadas. Con este salto tecnológico pasamos de manejar lotes a trabajar a nivel de planta individual, impulsando mayor eficiencia, sustentabilidad y crecimiento competitivo de las empresas agropecuarias.