Tropical GeoIntelligence

Tropical GeoIntelligence es una iniciativa que busca crear un sistema de monitoreo automatizado en la nube para la fusión de datos de los satélites Sentinel-1, 2 y 3. El núcleo de nuestra innovación radica en la automatización de la detección de amenazas a cultivos derivadas de fenómenos como la sequía, efecto del fenómeno del Niño y el cambio climático. La información de cada sensor satelital deriva, por medio de índices y umbrales, en una variable a considerar para el riesgo (estrés térmico e hídrico inicialmente). Esto permite que el sistema sea extremadamente flexible y escalable: para el piloto inicial en arroz, el algoritmo calibra automáticamente los parámetros dando prioridad al monitoreo del estrés térmico e hídrico por los niveles de exposición del cultivo al agua; mientras que para expandirse al mercado del café, el software se adapta en minutos reconfigurando los niveles para enfocarse en el estrés térmico bajo sombra. Esta estructura matemática modular permitirá añadir nuevos cultivos rápidamente sin necesidad de reconstruir el código desde cero.

¿Quiénes somos?

El equipo se conformó en 2020, cuando sus integrantes coincidieron durante sus estudios
de posgrado en el Instituto Gulich de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales(Argentina), donde Yubrany cursaba una Maestría en Instrumentación Satelital y Yelvis una
Maestría en Aplicaciones de la Información Espacial. Desde entonces, se ha consolidado una colaboración basada en una formación interdisciplinaria que integra la Ingeniería y las
Ciencias Biológicas, permitiendo abordar problemáticas desde una perspectiva técnica y
científica. El equipo cuenta con experiencia en investigación, docencia y servicios
independientes, orientados al desarrollo de soluciones tecnológicas de bajo costo.
Asimismo, ha participado en la formulación y desarrollo técnico del proyecto satelital
PANSAT, específicamente en la definición de requerimientos científicos, su traducción en
soluciones técnicas y la derivación de estos hacia la carga útil de la misión. También ha
contribuido en la mejora de procesos dentro de instituciones públicas en Panamá. En 2023,
al coincidir en la Dirección Nacional de Ciencias Espaciales, se fortaleció la articulación del
equipo, impulsando su participación en convocatorias de fondos de investigación en
SENACYT con resultados favorables. Posteriormente, en 2025, el equipo representó a
Panamá en espacios internacionales como LATSAT 2026, donde compartió su visión de
desarrollar un proyecto sólido con impacto nacional y potencial de escalabilidad en regiones tropicales con características similares.

Figura 1. Evidencia de experiencia en trabajo conjunto del equipo.

Sobre los retos de este Hackaton

La idea de participar en este Hackaton, por primera vez, utilizando como iniciativa crear un
sistema de monitoreo del estado de cultivos de importancia nacional iniciando con un piloto
para el arroz surgió mientras trabajabamos paralelamente en técnicas de detección de deforestación y asistíamos a conferencias sobre los posibles impactos para Panamá del Fenómeno del Niño y escuchábamos de programas para tomar medidas de mitigación en cultivos como el arroz, como es el caso del programa "Panamá Crece En Arroz". Escogimos el arroz para desarrollar el piloto, primeramente, porque ya se han realizado diversos estudios en nuestro país que pueden enriquecer con información especializada a nuestra plataforma.Además, el arroz es considerado un producto de seguridad alimentaria para nuestro país, ya que forma parte de la dieta de la mayoría de los panameños (Ministerio de desarrollo Agropecuario). Como grupo de investigación y consultoría, buscamos expandir este piloto hacia
comunidades vulnerables, pequeños productores y comunidades indígenas que requieren
acceso a información oportuna y relevante para la toma de decisiones agrícolas mediante comunicación directa con cooperativas de desarrollo.
Actualmente, muchos productores dependen de métodos tradicionales como el cultivo de arroz secano (dependiente del ciclo de lluvias), lo que provoca
retrasos en la toma de decisiones, pérdidas significativas en sus cultivos y, en el mejor de
los casos, la implementación de procesos costosos. Esta situación impacta directamente en el arroz como producto, elevando sus costos y afectando su accesibilidad.

Es por esto que nuestro abordaje se centra en el reto 1 y 2 ya que tiene como objetivo fomentar la resilencia de pequeños ageicultores pero a su vez lograr la seguridad alimentaria nacional debido a que el arroz es un sector económico impulsado mayormente por la demanda nacional que representa según datos de la matriz-insumo producto de Panamá.

Ante este contexto, surge esta iniciativa, orientada no solo al cultivo de arroz, sino también a
otros productos estratégicos como café, maíz y plátano, los cuales son fundamentales para
el desarrollo económico nacional, promoviendo la innovación y la competitividad regional.

Solución técnica

La solución propuesta consiste en el desarrollo de un sistema automatizado de monitoreo
agrícola basado en datos satelitales, enfocado inicialmente en el cultivo de arroz. Este
sistema integrará información proveniente de los satélites Sentinel-1, Sentinel-2 y Sentinel-3
mediante APIs de Copernicus, procesadas en entornos como Google Colab.
A través del cálculo de índices espectrales, como NDVI y NDWI, el análisis de la
temperatura superficial y la implementación del algoritmo CCDC (Continuous Change
Detection and Classification), se realizará un seguimiento semanal o quincenal del estado
de los cultivos. Este enfoque permitirá identificar cambios significativos en la vegetación, así
como condiciones de estrés hídrico y estrés térmico.
El sistema incorporará un esquema inicial de umbrales (valores mínimos y máximos) para la
detección de anomalías, lo que permitirá la generación de alertas tempranas cuando los
indicadores se encuentren fuera de los rangos establecidos. Como parte del proceso, se
generarán polígonos de áreas de interés que podrán ser posteriormente validados y
analizados en herramientas SIG como QGIS.
En esta primera fase, el prototipo operará con un nivel de automatización parcial,
combinando procesos automatizados con análisis específicos por tipo de cultivo. Asimismo,
se contempla una etapa de validación de las alertas generadas, con el objetivo de mejorar
la precisión del sistema. A mediano plazo, se espera evolucionar hacia una solución
completamente automatizada, robusta e integrada, que permita el monitoreo continuo y la
toma de decisiones informadas en el sector agrícola.

Metodología

La metodología se basa en un enfoque multitemporal y multifuente que integra
teledetección, análisis geoespacial y detección de cambios. El proceso inicia con la
adquisición periódica de datos satelitales, seguido de su preprocesamiento y la generación
de variables biofísicas clave mediante índices espectrales.
Posteriormente, se integran capas auxiliares como el mapa de cobertura boscosa y uso del
suelo (2021) y la capa agrológica, con el fin de contextualizar el análisis. A través del
algoritmo CCDC, se identifican patrones de cambio en el tiempo, los cuales se contrastan
con umbrales definidos según el comportamiento esperado del cultivo (considerando etapas
fenológicas).

Finalmente, se generan mapas de riesgo, alertas tempranas y productos visuales que permiten interpretar el estado del cultivo. En esta fase inicial, el sistema combinará automatización parcial con validación técnica, permitiendo ajustar parámetros y mejorar la confiabilidad del modelo.

Image Caption

Figura 2. Resultados obtenidos en el entorno de Google Colab, donde se visualizan las
detecciones generadas por el algoritmo de prueba en una provincia de Panamá,
correspondientes a las semanas 1 a 5 del mes de enero de 2026

Principales Usuarios

Los usuarios finales o beneficiarios son los siguientes: 

• Pequeños productores

• Comunidad indígenas

• Cooperativa agrícolas

Clientes potenciales son los siguientes: 

• ONG Agrícolas

• Gobiernos (Ministerio de Desarrollo Agrícola). 

• Organismo internacionales

• Empresas agroindustriales   

Modelo de Negocio

Nuestro modelo de negocio es híbrido de manera gratuita es la plataforma básica, acceso a datos satelitales y las herramientas open source. Por otro lado, lo pago sería consultorías técnicas, la implementación para gobiernos/ONG, capacitación, desarrollo de soluciones a medida y dashboards avanzados. 

Nuestra misión es continuar desarrollando soluciones tecnológicas orientadas a la seguridad alimentaria, empoderando a los productores mediante el acceso a información precisa y herramientas innovadoras que fortalezcan su productividad y resiliencia.

El producto base sería un dashboard tipo web, con la visualización de cultivos (NDVI, NDWI y temperaturas superficiales). Como servicio sería la capacitación, acompañamiento técnico e implementación en campo. 

Como estrategia de implementación se busca en primera fase crear el presente prototipo de prueba que involucra un sólo cultivo, en una sola región y validar su impacto. En la fase 2 se espera implementar el modelo a otros tipos de cultivos como por ejemplo, café, maíz, plátano, entre otros. De esta manera poder incorporar a más comunidades y por último, poder escalar regionalmente a nivel de Centroamérica y otras regiones. 

El proyecto se apoyará en aliados clave como universidades, el Copernicus Programme, ministerios de agricultura, ONG rurales y cooperativas para fortalecer su credibilidad y facilitar su expansión. Se medirán impactos a través de indicadores como la reducción de 

pérdidas agrícolas, el aumento de la productividad, la cantidad de productores capacitados y el ahorro en costos de monitoreo. Asimismo, se consideran riesgos como la baja adopción tecnológica, la limitada conectividad y la sostenibilidad financiera, los cuales se mitigará mediante el uso de interfaces simples, herramientas accesibles como WhatsApp y un modelo de negocio híbrido.

Garantia de Sostenibilidad

nuestra visión se alinea con una empresa de consultoría

que permita que nuestros usuarios/socios tengan beneficios directos.

Por ejemplo, La Sociedad Civil y la academica podria obtener desde un espacio para programas de investigacion hasta plazas de trabajo en bioresidencias de cultivos, modelos agronomicos innovadores, ingenieria genetica, etc.

Para el sector publico, permitirian garantizar la seguridad alimentaria en concordancia con el crecimiento economico nacional.