El problema que los datos no pueden resolver solos
Durante mi investigación posdoctoral en AGROSAVIA, desarrollando modelos de predicción de biomasa forrajera con espectrometría VIS-NIR e imágenes de dron, me encontré con una anomalía sistemática que ningún algoritmo de machine learning podía explicar: las predicciones funcionaban excelente en una tipo de pasturas y otras no, y dependía de la época; inclusive.
Los datos mostraban el fenómeno claramente. Pero ¿por qué?
Esa pregunta simple revela una limitación conceptual profunda en el estado del arte actual: hemos construido sistemas predictivos sofisticados, a veces sin comprender suficientemente la física subyacente que genera las señales espectrales que medimos.
La física que falta en nuestros modelos
La señal espectral que captura un sensor no es simplemente "información sobre biomasa" u otro parámetro de calidad—es la manifestación emergente de una cascada de procesos físicos multiescala:
A nivel cuántico, fotones solares excitan transiciones electrónicas en moléculas de clorofila, carotenoides y otros pigmentos. La absorción selectiva de longitudes de onda específicas depende de la estructura molecular y el estado fisiológico de la planta.
A nivel celular y foliar, la geometría de las estructuras celulares, el contenido de agua, la concentración de proteína foliar y lignina modulan la reflectancia, transmitancia y dispersión de la radiación. Estos parámetros bioquímicos no son variables independientes—están acoplados por la fisiología vegetal y responden dinámicamente al estrés hídrico, temperatura y disponibilidad de nutrientes.
A nivel del dosel, la arquitectura tridimensional—ángulos foliares, densidad de tallos, distribución vertical de biomasa—transforma estos procesos microscópicos en la señal macroscópica que observamos. En sistemas silvopastoriles, donde árboles proyectan sombras dinámicas sobre pasturas, la transferencia radiativa se complica por dispersión múltiple y gradientes microclimáticos que crean heterogeneidad espectral a escalas de metros.
Cada uno de estos niveles impone condiciones de frontera que modulan la respuesta observable. Sin comprender esta física multiescala, nuestros modelos predictivos son cajas negras que funcionan bien en condiciones conocidas, pero colapsan cuando la arquitectura del sistema cambia.
Por qué la física no es opcional
La diferencia entre pasturas rastreras y macollas no es solo estadística—es fundamentalmente física. La geometría del dosel en macollas introduce caminos ópticos más largos, mayor dispersión múltiple y heterogeneidad en la iluminación que los modelos empíricos no capturan. Resolver este problema requiere entender ecuaciones de transferencia radiativa, no solo ajustar hiperparámetros.
En sistemas silvopastoriles del Caribe colombiano, esta complejidad se multiplica. Los árboles dispersos crean mosaicos de sombra donde el forraje crece bajo diferentes regímenes de radiación. Observaciones preliminares en AGROSAVIA muestran que especies arbóreas generan firmas espectrales diferenciadas en las pasturas bajo su influencia—un laboratorio natural para preguntas fundamentales sobre cómo la estructura vegetal modula la interacción radiación-materia.
De la física a la innovación climática
Comprender estos fundamentos físicos no es curiosidad académica—es necesidad práctica para:
Captura de carbono cuantificable: No basta correlacionar reflectancia con biomasa. Necesitamos saber por qué esa relación existe, bajo qué condiciones se mantiene válida, y cómo se ajusta cuando el microclima o la arquitectura del sistema cambian. Solo así podemos estimar con precisión cuánto carbono almacenan diferentes compartimentos vegetales.
Diseño tecnológico fundamentado: Cuando identificamos qué longitudes de onda son sensibles a proteína foliar (indicador de calidad nutricional) o lignina (limitante de digestibilidad), no estamos solo calibrando modelos—estamos descubriendo principios físicos que permiten diseñar índices espectrales causales, sensores optimizados y protocolos de observación robustos ante variabilidad estructural.
Predicción resiliente al cambio climático: Los sistemas silvopastoriles en Córdoba modifican el balance energético, los flujos de agua y el secuestro de CO₂. Estos procesos climáticos están acoplados a la estructura vegetal a través de la misma física que gobierna las señales espectrales. Modelos que integren coherentemente transferencia radiativa, ciclos biogeoquímicos y arquitectura del dosel serán más confiables para gestionar sistemas productivos bajo calentamiento global.
Córdoba como laboratorio físico
La heterogeneidad estructural y climática del departamento de Córdoba—gradientes de precipitación, diversidad de pasturas, sistemas silvopastoriles con múltiples configuraciones arbóreas—constituye un laboratorio excepcional para validar teorías de transferencia radiativa en condiciones tropicales. Cada potrero es un experimento natural donde podemos contrastar predicciones de modelos como PROSAIL contra realidades que desafían sus supuestos originales.
Esta investigación fundamental no solo mejoraría estimaciones locales—genera conocimiento exportable sobre física de sistemas vegetales tropicales, sentando bases para nuevas generaciones de tecnologías de observación terrestre que trasciendan las limitaciones conceptuales actuales.
El mensaje es claro: para avanzar en biomasa forrajera y captura de carbono necesitamos refrescar nuestra investigación en física. Los datos sin teoría física son ciegos; la física sin validación empírica es estéril. La integración de ambas, en el contexto único del Caribe colombiano, es donde emerge el verdadero potencial transformador.
Referencias científicas:
Kattenborn, T., Lopatin, J., Förster, M., Braun, A. C., & Fassnacht, F. E. (2019). Radiative transfer modelling reveals why canopy reflectance follows function. Scientific Reports, 9, 6541. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43011-1
Verrelst, J., Camps-Valls, G., Muñoz-Marí, J., Rivera, J. P., Veroustraete, F., Clevers, J. G. P. W., & Moreno, J. (2015). Optical remote sensing and the retrieval of terrestrial vegetation bio-geophysical properties – A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 108, 273–290. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.05.005
Jennewein, J. S., Hively, W. D., Lamb, B. T., Daughtry, C. S. T., Thapa, R., Thieme, A., Reberg-Horton, C., & Mirsky, S. B. (2024). Spaceborne imaging spectroscopy enables carbon trait estimation in cover crop and cash crop residues. Precision Agriculture, 25, 2165–2195. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10159-4
#FísicaAplicada #ÓpticaVegetal #CapturaDeCarbono #InvestigaciónFundamental #GanaderíaSostenible #SistemasSilvopastoriles #TransferenciaRadiativa #ColombiaCientífica #CienciaClimática
Claudia Serpa Imbett, PhD
Investigadora en Agricultura Digital y Sensores Remotos
¿Quieres ver todos los artículos?
Accede al blog completo con el histórico de todos los artículos publicados.
Ver Blog Completo¿Te interesa la Agricultura Digital?
Obtén una certificación internacional en AgTech con Google Earth Engine, Machine Learning y Python, o aprende Machine Learning desde Excel a Python para despliegue de modelos inteligentes
🎓 Conoce AgTech Program