¿Cumplen los drones de detección con las expectativas? La respuesta puede depender de cómo los datos que proporcionan impactan directamente en la gestión y el ahorro operativo. Informe desarrollado por Scott McElroy, Ph.D., Marzo 2026 GCM.
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En términos generales, los drones en el manejo de césped se dividen en dos categorías: drones de detección y drones de aplicación. Este artículo se centra en los drones de detección.
Un dron de detección está equipado con cámaras u otros instrumentos que capturan datos sobre la superficie del césped. Estos pueden variar desde cámaras RGB simples hasta sensores multiespectrales, infrarrojos, hiperespectrales o LiDAR. Cada tipo recopila información dentro de un espectro de detección específico, lo que permite a los responsables del manejo asociar esos datos con problemas reales del césped —estrés hídrico, fertilidad, malezas, enfermedades, densidad o calidad general—.
La clave no es la imagen en sí, sino la capacidad de vincular los datos detectados con un problema agronómico real. Como en muchos campos, los datos en sí mismos no son lo que nos interesa. Las imágenes de drones que muestran diferencias en el color del césped deben ser “validadas a campo” para determinar la causa de la variación. Esto puede implicar la recolección de muestras de suelo o tejido vegetal, la verificación de los patrones de riego o la medición de niveles de nutrientes. Una vez obtenidas las mediciones reales, se puede analizar la relación entre esas mediciones y los datos detectados. Si la correlación es fuerte, la teledetección puede reducir los tiempos de diagnóstico de días o semanas a minutos u horas.
En este sentido, el dron es casi irrelevante. De lo que realmente estamos hablando es de teledetección, independientemente de la plataforma que transporte el sensor. El mismo sensor podría montarse en un dron, una segadora o un vehículo utilitario. Dado que las segadoras cubren el césped varias veces por semana, resulta lógico llevar el sensor a bordo de ellas. La pregunta importante no es “¿Qué dispositivo transporta el sensor?”, sino “¿Puede el sensor detectar algo significativo y corregible?”.
Existe una sólida base de investigación que respalda los drones de sensado. Henderson et al. (2025) mapearon spring dead spot; Caturegli et al. (2016) utilizaron imágenes de drones para identificar deficiencias de nitrógeno; y Hong et al. (2019) emplearon imágenes térmicas para detectar aumentos en la temperatura de la superficie del césped antes de que aparecieran síntomas de sequía. Decenas de otros estudios refuerzan este potencial.
Aun así, siempre me he preguntado: ¿no podemos sencillamente ver esto a simple vista? Cuando vi por primera vez mapas generados por drones que destacaban estrés hídrico o deficiencia de nitrógeno, resultaron impresionantes. Pero cuestioné si el dron realmente aportaba valor cuando los superintendentes y el personal recorren estas áreas todos los días. La mayoría de los problemas se desarrollan gradualmente, no de un día para otro.
Mi postura siempre ha sido que los datos deben modificar la gestión para justificar su recolección. Si la teledetección muestra estrés hídrico, pero el sistema de riego no puede realizar ajustes precisos, ¿cuál es el valor práctico? Si las imágenes resaltan variabilidad en nitrógeno, pero no existe un sistema de fertilización a tasa variable, ¿qué problema resuelve realmente el mapa? Sin una forma de convertir la información en acción, los datos pueden ser poco más que una imagen atractiva.
Sin embargo, con el tiempo, mi escepticismo se ha moderado por varias razones.
En primer lugar, si la teledetección conduce directamente a una decisión que no se habría tomado mediante inspección visual, entonces tiene valor. El estudio de Henderson et al. es un claro ejemplo: los mapas basados en drones permitieron una reducción del 50 % en las aplicaciones de fungicidas. Ese cambio operativo requirió el uso de teledetección.
En segundo lugar, el factor detectado debe ser lo suficientemente relevante como para justificar la inversión. El uso del agua es un ejemplo clave. En regiones con restricciones hídricas, detectar estrés hídrico u optimizar la programación del riego genera ahorros significativos.
Finalmente, antes de adoptar la teledetección, los encargados del mantenimiento deben comprender cómo se utilizarán los datos. Si ninguna decisión operativa cambia como resultado de estos datos, la tecnología aporta poco beneficio.
Una ventaja inesperada de la teledetección que me convenció recientemente es su valor como herramienta didáctica. Un superintendente explicó cómo los sensores instalados en las cortadoras de césped recopilan datos diariamente. Durante el almuerzo, el superintendente y sus asistentes revisan los mapas, identifican áreas anormales y envían personal a inspeccionarlas. Este proceso obliga a los superintendentes más jóvenes a aprender diagnósticos en tiempo real, mejorando su capacidad para detectar e interpretar problemas en el césped.
Entonces, ¿valen la pena los drones y la teledetección? La respuesta es sí, pero solo cuando los datos conducen a una mejor gestión, generan ahorros operativos o contribuyen directamente a la toma de decisiones o al desarrollo del personal. La teledetección por sí sola no es suficiente: la tecnología debe estar vinculada a un resultado práctico.
En definitiva, los drones y la teledetección valen la pena, pero no en todas las situaciones.
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