ABEJA VERDE EO

AbejaVerde· EO es un sistema híbrido de alertas tempranas ecosistémicas que combina datos satelitales Copernicus con bioindicación apícola real. El prototipo detecta estrés hídrico, anomalías térmicas y pérdida de vegetación en corredores agrícolas de pequeños productores, integrando doble evidencia: observación satelital y respuesta biológica de colmenas inteligentes. Su núcleo analítico es el Índice de Alerta Temprana Agrícola (ITA), que sintetiza en un score (0-100) la salud territorial. El caso piloto en San Juan de Rioseco (Cundinamarca, Colombia) demuestra cómo las colmenas registran estrés ecosistémico antes de que sea visible en la producción agrícola. El impacto inmediato es fortalecer la resiliencia de pequeños agricultores frente al cambio climático y la seguridad alimentaria, con escalabilidad regional en Latinoamérica gracias al acceso abierto a datos Copernicus y la replicabilidad con cualquier colmena IoT.

ACTUALIZACIÓN - Fase 2

Aplicación AbejaVerde EO

ACTUALIZACIÓN FASE 2 — AbejaVerde· EO CopernicusLAC Hackathon 2026 · Equipo: Arelys Camacho · Mireya Camacho

1. EL APICULTOR COMO PUENTE INSUSTITUIBLE

El satélite ve el territorio desde 800 km. El sensor IoT mide la colmena desde adentro. Pero ninguno sabe que la acacia amarilla a 50 metros del apiario empezó a florecer hoy, o que la quebrada bajó esta semana. El apicultor ve lo que ninguna tecnología puede ver.

Esta fase formaliza al apicultor como la tercera fuente de datos del sistema — la más cercana, la más oportuna, la más humana. Sus observaciones de campo conectan y validan las otras dos fuentes, convirtiendo al productor rural en generador activo de conocimiento científico territorial.

2. IBA — ÍNDICE DE BIOINDICACIÓN APÍCOLA

Desarrollamos el IBA para cuantificar la observación directa del apicultor. Integra tres variables observadas en campo:

• Entrada de polen (50%): tráfico de obreras con corbículas — indicador directo de forrajeo activo
• Disponibilidad de agua y néctar (25%): estado de fuentes cercanas y néctar en marcos
• Población y sanidad (25%): densidad de abejas, cría activa, mortalidad aguda

IBA = (Polen × 0,50) + (Agua × 0,25) + (Población × 0,25)

Los pesos fueron validados con simulaciones de sensibilidad: la diferencia entre cualquier combinación alternativa es menor a 2 puntos — modelo parsimonioso y robusto.

El IBA se complementa con el ITA — Índice de Alerta Temprana Apícola (NDVI 35% + NDMI 35% + LST 30%), calculado exclusivamente con datos Copernicus.

3. DESACOPLAMIENTO ECOLÓGICO Y MARGEN DE MANIOBRA

La innovación conceptual central: el desfase temporal entre el momento en que el territorio suspende la oferta de néctar (detectable por satélite) y el momento en que la colmena colapsa.

El monte es el supermercado. Los panales son la despensa. Cuando el satélite detecta que el supermercado se cerró, la colmena puede seguir estable porque está consumiendo la despensa. AbejaVerde· EO mide exactamente cuántos días tiene esa despensa.

Δ = ITA_nivel − IBA_nivel

Datos reales mayo 2026: ITA=35, IBA=13 → Δ=+1 → cuenta regresiva 15 días.

4. COLMENA INTELIGENTE — IoT

Nodo físico instalado en San Juan de Rioseco con hardware de bajo costo: Heltec WiFi LoRa 32 V3, 22 celdas de carga HX711, sensores DHT22/SHT31, transmisión LoRa 915 MHz cada 33 segundos.

Datos reales del 2 de junio 2026: temperatura interior 22,7°C, humedad 66%. El IoT actúa como tercera capa de validación: confirma el Desacoplamiento en tiempo real y detecta colapsos por envenenamiento químico (caída súbita de temperatura interna = pérdida de termorregulación).

5. PLATAFORMA — DOS PERFILES, CUATRO PÁGINAS

La app abejaverde-apicultor.streamlit.app sirve a dos perfiles simultáneamente:

Apicultor rural: lenguaje natural, letra grande, Margen de Maniobra en días, recomendación concreta, análisis de fotos del entorno.

Experto / analista: 29 meses de anomalías satelitales (en la primera fase solo analizamos 17 meses), gráficas NDVI/NDMI/LST/precipitación con línea base histórica, valores numéricos de ITA e IBA, conclusiones del análisis estadístico espacial.

• Página 1 — Diagnóstico: ITA + IBA + Margen de Maniobra + alertas en tiempo real
• Página 2 — Bitácora Satelital: tres gráficos en espejo con áreas de anomalía
• Página 3 — Mapa Comunitario: protocolo de Exclusión Ambiental para detección de agroquímicos
• Página 4 — Sello de Origen: certificado Copernicus + QR para precio diferenciado de la miel

6. RESULTADOS SATELITALES — 29 MESES REALES

• NDVI máximo: 0.817 — junio 2024
• NDVI mínimo: 0.313 — diciembre 2025 (-38% respecto al histórico)
• ITA diciembre 2025: 77.5 — Crítico (evento Fenómeno del Niño)
• El sistema habría alertado con 5 días de anticipación en todos los episodios de escasez

Repositorio: github.com/MireyaCamacho/abejaverde-eo App: abejaverde-apicultor.streamlit.app Todo el código es abierto, reproducible y escalable a cualquier apiario de Colombia con herramientas gratuitas de Copernicus.

FASE 1.

Quienes somos: 

Somos dos hermanas colombianas que llegamos a este proyecto desde ángulos opuestos — y por eso es más fuerte. Una es abogada y científica de datos. La otra es ingeniera química y apicultora. Una vive entre normas, modelos, datos y código. La otra vive entre colmenas, floraciones y abejas. Cuando nos sentamos a hablar del apiario familiar en Cundinamarca, nos dimos cuenta de que el problema que enfrentaba la apicultora era exactamente el que la científica de datos sabe cómo resolver: demasiado ruido, poca señal, y decisiones críticas tomadas con información incompleta.

Arelys Camacho Celis: Ingeniera Química y apicultora.

Mireya Camacho Celis: Abogada, PhD en Derecho y científica de datos.

Lo que construimos tiene un nombre técnico: 

AbejaVerde· EO — un sistema híbrido de alertas tempranas ecosistémicas que combina datos satelitales Copernicus con bioindicación apícola real. Su núcleo analítico es el Índice de Alerta temprana Apícola (ITA): un score de 0 a 100 que sintetiza en un solo número la salud del territorio — vegetación, clima, respuesta biológica de las colmenas. El apicultor no recibe datos crudos. Recibe un número, una alerta, y una recomendación.

El problema que vimos de cerca:

En uno de los viajes de Bogotá a la finca (3h aprox) llegamos a esta historia que les queremos compartir: en marzo de 2024, el apiario familiar perdió veinte colmenas por enjambrazón. No hubo señal de alerta. No había datos. Solo registros a mano de la última revisión, dos semanas antes. Para cuando llegamos al apiario, las colmenas estaban vacías. Perdimos el 50% de la producción estimada de la temporada — y aún no sabemos con certeza cuándo empezó ni por qué no lo vimos venir.

Eso no es un problema técnico. Es un problema de información.

El apicultor promedio en Colombia revisa sus colmenas cada 2 o 3 semanas. Un enjambre se desarrolla en 48 a 72 horas. La ventana de acción desaparece antes de que nadie llegue. Y el problema va más allá de la miel: las abejas polinizan el 75% de los cultivos alimentarios del mundo. Cuando se pierden colonias, se pierde capacidad de polinización. Eso es seguridad alimentaria — no en abstracto, sino en los campos de Cundinamarca, Boyacá y todo el pais.

Lo que empezamos a descubrir con los datos

Estos no son proyecciones ni modelos teóricos. Son datos reales del programa Copernicus procesados directamente sobre las coordenadas del apiario piloto en San Juan de Rioseco: 17 meses de índice de vegetación Sentinel-2, precipitación mensual y temperatura superficial ERA5, todo calculado automáticamente sobre el radio de vuelo de 3 km de las abejas. Por primera vez, este territorio tiene un registro continuo de su comportamiento floral y climático, no basado en tablas genéricas de Cundinamarca, sino en lo que el satélite vio exactamente aquí.

Figura 1. El satélite Sentinel-2 del programa Copernicus pasa sobre San Juan de Rioseco aproximadamente 6 veces al mes. Esta gráfica muestra las 103 imágenes disponibles entre enero 2024 y mayo 2025 para el área exacta del apiario. De esas, 49 tienen menos del 40% de nubosidad y son aptas para calcular NDVI. El panel inferior muestra por qué necesitamos dos satélites: agosto, septiembre y octubre tienen alta nubosidad — exactamente cuando activamos Sentinel-1 SAR, que sí atraviesa las nubes. Datos reales descargados del Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE).

Antes de tener un sensor conectado, procesamos 17 meses de datos satelitales reales de Copernicus sobre las coordenadas exactas del apiario piloto. Lo que encontramos cambió lo que creíamos saber sobre este territorio.

 San Juan de Rioseco no sigue el patrón típico de la Sabana de Bogotá.

El valle del Magdalena donde está ubicado el apiario tiene su propio microclima. El pico de floración más alto del año ocurre en mayo-junio, no en marzo-abril como sugeriría un modelo genérico de Cundinamarca. En junio de 2024, el NDVI alcanzó 0.817 — el valor más alto registrado, con precipitaciones de ~380 mm y temperatura estable de 22°C. Ese mes, el satélite estaba viendo vegetación melífera activa que el apicultor no tenía forma de cuantificar.

 El dato más crítico: enero es consistentemente el mes de mayor escasez, dos años seguidos por debajo del umbral de alerta. Y abril de 2025 fue inusualmente severo, NDVI 0.379, el punto más bajo del período — confirmando con datos satelitales el efecto del Fenómeno del Niño sobre este territorio específico.

Figura 2 - 17 meses de NDVI real procesado con openEO sobre Copernicus Data Space — Sentinel-2 bandas B04 y B08 sobre el radio de 3 km del apiario. El NDVI mide qué tan activa está la vegetación melífera dentro del radio de vuelo de las abejas. Lo que encontramos sorprendió: el pico más alto del año no es en abril sino en junio (NDVI 0.817), y enero es consistentemente el mes de mayor escasez dos años seguidos. Abril 2025 registró el valor más bajo del período (0.379) — confirmando el efecto del Fenómeno del Niño sobre este territorio. Ningún modelo genérico de Cundinamarca hubiera predicho ese patrón.

Lo que construimos

Colmena Inteligente: Abeja EO es una plataforma de alertas apícolas que cruza tres fuentes de datos para darle al apicultor información oportuna y recomendaciones accionables.

- Satélites Copernicus: la capa base, disponible hoy

Procesamos cuatro datasets del programa Copernicus sobre el radio de vuelo de 3 km de cada apiario:

 - Sentinel-2 NDVI — índice de vegetación que mapea floraciones activas cada 5 días

- Sentinel-1 SAR — radar que atraviesa nubes y lluvia, mantiene la señal cuando el óptico falla

- ERA5 Precipitación — lluvia mensual real del territorio (Copernicus Climate Store)

- ERA5 Temperatura — temperatura a 2 metros, confirma condiciones para floración

 Datos gratuitos, abiertos, procesados directamente de Copernicus.

 Lo que el satélite ve dentro del radio de vuelo 

Cuando procesamos los datos de Sentinel-2 sobre el apiario, el satélite no nos devuelve una foto bonita — nos devuelve números. Cada píxel de 10 metros tiene un valor de NDVI que indica qué tan activa está la vegetación en ese punto. El mapa es nuestra forma de traducir esos números en algo que se puede ver: el bosque secundario al nororiente, la quebrada que cruza el territorio, las zonas de cultivo al sur con menor actividad vegetal. Los valores son reales, procesados con openEO sobre Copernicus Data Space. La visualización espacial nos ayuda a entender dónde están las fuentes de néctar dentro del radio de vuelo — y dónde no.

Figura 4 - Visualización del radio de vuelo de 3 km alrededor del Apiario AbejaVerde·EO en San Juan de Rioseco, Cundinamarca. El gradiente de color muestra la variación de NDVI en el territorio: verde oscuro indica vegetación densa activa, rojo indica zonas de menor actividad vegetal. La franja diagonal corresponde a una quebrada — corredores de agua que concentran vegetación melífera. El punto ámbar en el centro es el apiario. Los valores de NDVI mensual promedio fueron procesados con datos reales Sentinel-2 via openEO / CDSE.

Lo que dos satélites ven al tiempo 

Sentinel-2 nos dice qué tan verde y activa está la vegetación, pero solo cuando no hay nubes. En los Andes colombianos eso es un problema real: hay meses enteros donde el satélite óptico no puede ver nada. Por eso sumamos Sentinel-1, un radar que atraviesa nubes y lluvia sin parpadear. La gráfica muestra los dos trabajando juntos sobre el mismo apiario: la línea ámbar es lo que ve el óptico, la línea azul es lo que ve el radar. Cuando coinciden, la señal es confiable. Cuando divergen, hay algo pasando en el territorio que vale la pena investigar.

Figura 5 - La línea ámbar es el NDVI de Sentinel-2 (óptico). La línea azul es el ratio VH/VV de Sentinel-1 SAR (radar). El radar atraviesa nubes y lluvia — funciona cuando el óptico no puede. Lo más interesante: los dos índices se mueven juntos hasta agosto 2024, luego el SAR cae sostenidamente mientras el NDVI se mantiene activo. Esa divergencia es una señal que el sistema aprende a interpretar. Datos reales — 17 meses, Copernicus Data Space Ecosystem.

Y el clima que explica todo lo demás 

Los datos de vegetación nos dicen qué está pasando. Los datos de clima nos dicen por qué. Cruzar el NDVI con la precipitación y la temperatura real del territorio, no de una estación lejana sino calculada directamente sobre las coordenadas del apiario con ERA5 del Copernicus Climate Store, que convierte una señal satelital en una explicación completa. Cuando el apicultor recibe una alerta de escasez, el sistema ya sabe si es por falta de lluvia, por temperatura inusual, o por ambas.

Figura 6 - Tres fuentes de datos Copernicus en una sola gráfica. Arriba: NDVI Sentinel-2 (vegetación activa). Centro: precipitación mensual ERA5 (Copernicus Climate Store). Abajo: temperatura a 2 metros ERA5. La historia que cuentan juntos: mayo-junio 2024 concentra el mayor NDVI, la mayor lluvia y temperatura estable de 22°C — el período más productivo del año para este apiario. Enero 2025 muestra el patrón opuesto: lluvia mínima, temperatura baja, NDVI en escasez. Abril 2025 confirma el Fenómeno del Niño con los tres indicadores en sus valores más bajos del período. Datos reales, procesados automáticamente cada vez que corre el script.

Lo que el satélite no puede ver

Los satélites miden vegetación activa, lluvia y temperatura. Pero no saben si esa acacia que floreció al nororiente la están aprovechando las abejas del apiario. No saben si la colmena 3 estaba agitada esta mañana, ni si el peso se siente diferente al levantar una alza. Ese conocimiento existe — está en la cabeza y las manos de la apicultora que lleva años en ese territorio. Sin el sistema, se queda ahí. Con el sistema, entra como dato: una entrada simple desde la app, en el momento en que ocurre, en lenguaje propio. Y se cruza con lo que el satélite vio esa misma semana.

Observación del apicultor: el puente entre fases

El apicultor ya sabe cosas que ningún satélite puede capturar directamente: qué plantas están floreciendo hoy, si notó agitación inusual en la piquera, cómo se siente el peso de una colmena al levantarla. Sin el sistema, ese conocimiento se queda en la memoria.

Desde el primer día, la plataforma permite registrar esas observaciones con entradas simples: "Veo acacia floreciendo al norte", "Colmena 3 muy activa", "Peso al levantar: se siente ligera". Esos datos alimentan el modelo como verificación en campo del NDVI satelital, y llenan exactamente los mismos campos que el sensor IoT llenará automáticamente en la siguiente fase. Cuando el IoT llega, no reemplaza algo extraño, automatiza lo que el apicultor ya hacía a mano.

Sensores IoT: la capa amplificadora, Fase 2

Sensores de peso por cuadro y temperatura conectados vía LoRa, enviando lecturas automáticas cada 10 minutos. Cuando estos datos se cruzan con los satelitales, el modelo puede decir no solo que hay floración, sino si esta colmena específica la está aprovechando. El hardware ya está construido y listo para conectar en el piloto.

Figura 7 El sensor que construimos mide el peso de cada cuadro individualmente y la temperatura interna de la colmena. Envía datos cada 10 minutos vía LoRa al gateway, sin necesidad de WiFi. Ya está construido y listo para conectar en el apiario piloto.

La hipótesis que guía el proyecto es que las colmenas registran estrés ecosistémico antes de que ese estrés sea visible en la producción agrícola. Una colmena que pierde peso, que reduce actividad en la piquera, que muestra anomalías térmicas internas — está respondiendo a algo que está pasando en el territorio. Cruzada con los datos satelitales de Copernicus, esa respuesta biológica se convierte en evidencia doble: lo que ve el satélite desde arriba y lo que sienten las abejas desde adentro. Juntas, las dos fuentes forman el ITA — y el ITA es lo que convierte este proyecto en un sistema de alerta temprana ecosímica, no solo en un monitor de colmenas.

Asesor con IA: el núcleo del sistema

La plataforma no entrega datos crudos. Entrega recomendaciones en lenguaje natural: no "NDVI = 0.817", sino "Hay vegetación activa intensa a 3 km del apiario. Mayo es históricamente el mes de mayor floración en San Juan de Rioseco. Revise si las colmenas tienen espacio suficiente."

Las alertas llegan por app propia del proyecto, correo y notificaciones push — sin dependencia de plataformas propietarias.

 Por qué esto es seguridad alimentaria

 Las abejas no son solo miel. Son el sistema de polinización de la agricultura latinoamericana. Los datos reales de Copernicus sobre el apiario confirman algo que las estadísticas nacionales ya señalan: el 40% de las pérdidas de colmenas en Colombia son atribuibles a problemas detectados tarde. El Fenómeno del Niño de 2025 redujo el NDVI del apiario a 0.379 en abril — el peor valor registrado. Sin una alerta anticipada, el apicultor solo lo descubre cuando llega al campo y encuentra las colmenas debilitadas.

AbejaVerde EO protege a los polinizadores que hacen posible la seguridad alimentaria — con los mismos satélites del programa Copernicus, aplicados por primera vez a la apicultura andina colombiana.

La oportunidad en América Latina

Las soluciones globales de monitoreo apícola (BeeHero, Arnia, HiveTech) cuestan entre USD 20 y 30 por colmena por mes, fueron diseñadas para Europa y no tienen datos de floraciones andinas.

En América Latina no existe ninguna solución que combine datos Copernicus con monitoreo apícola. Nadie había procesado Sentinel-2, Sentinel-1 y ERA5 juntos para un apiario en Colombia. Los datos de este proyecto son los primeros de este tipo en LAC.

Modelo de negocio y financiamiento

El modelo es freemium — pero el nivel gratuito no se financia con los pagos de los niveles superiores. Eso sería un error que preferimos nombrar directamente.

Tabla 1 - Componentes

El recurso del hackathon financia la infraestructura del piloto y sostiene la capa gratuita mientras se construye la base de usuarios. El dataset calibrado campo y satélite que genera el piloto tiene valor adicional para investigación en polinización y programas de seguro agrícola — fuentes de ingreso que no dependen de que el apicultor pague, pero que solo existen si la capa gratuita genera adopción real.

 El equipo

Mireya Camacho Celis: Abogada y científica de datos. Experiencia en análisis de datos geoespaciales. Conoce el problema desde adentro porque tiene abejas en la familia.

Arelys Camacho Celis: Ingeniera química y apicultora activa. Apiario piloto en San Juan de Rioseco, Cundinamarca. Años de experiencia en manejo de colmenas en los Andes colombianos.

Dos perspectivas, un problema, una solución.

Estado del proyecto

- Hardware IoT construido — Arduino Nano + LoRa + celdas de carga por cuadro

- Apiario piloto activo — San Juan de Rioseco, Cundinamarca (4.875°N, -74.635°O)

- Diagnóstico estratégico aplicado al apicultor piloto — 55/100 pts, brechas mapeadas

- 17 meses de NDVI real — Sentinel-2 procesado con openEO / Copernicus Data Space

- 17 meses de SAR real — Sentinel-1 GRD sobre el radio de vuelo del apiario

- 17 meses de clima real — ERA5 precipitación y temperatura del territorio

- Hallazgo clave: pico de floración en junio (NDVI 0.817), escasez en enero y abril

- Fase 1 en curso — validación campo de floraciones identificadas por satélite

- Tutoría CopernicusLAC — Mayo 2025

Colmena Inteligente: Proyecto AbejaVerde·EO · Colombia 2026

Datos procesados con openEO sobre Copernicus Data Space — Sentinel-2, Sentinel-1, ERA5