Este sistema permitirá avisar a agricultores y ganaderos para adoptar medidas de control y servirá para planificar sistemas de alerta y gestionar recursos
26 ene 2026 . Actualizado a las 12:50 h.Un grupo de investigación del el Servicio Regional de Investigación y Desarrollo Agroalimentario de Astuyrias (Serida) ha desarrollado un nuevo modelo de teledetección a gran escala que permitirá un seguimiento integral y de alta resolución de las poblaciones de rata topera en las zonas donde causan daños. Con este sistema, se podrá por lo tanto, avisar a agricultores y ganaderos para que adopten medidas de control y resultará útil a las administraciones públicas en la planificación de sistemas de alerta temprana y en la gestión de recursos.
El sistema combina datos recogidos en campo con información obtenida por satélite, lo que facilita un control detallado y continuo de la detección y expansión de estos roedores en amplias áreas agrícolas. Este estudio ha conseguido desarrollar un modelo predictivo de hábitat, que identifica con una precisión del 97 % las zonas donde la especie está presente o podría expandirse y un índice optimizado de daños capaz de estimar la cantidad de roedores en función del nivel de daño que se observa en la vegetación, informa el Serida.
Además, el modelo determina las épocas del año más adecuadas para realizar el seguimiento de las poblaciones y permite identificar con antelación aquellas zonas en las que exista una mayor probabilidad de que se produzca una explosión poblacional de la rata topera, incluso sin necesidad de realizar muestreos continuos en campo. El estudio, liderado por Aitor Somoano y Ana del Cerro, del Serida, en colaboración con técnicos de la empresa Spectralgeo (Logroño), la Xunta de Galicia y Tragsatec, se realizó en una zona agrícola de unos 1.285 kilómetros cuadrados de la comarca de los Ancares (Galicia), que tiene un paisaje heterogéneo.
Entre 2021 y 2024 se efectuaron dos muestreos de campo anuales (en primavera y otoño) con el objetivo de estimar la población de topillos a partir de los indicios de actividad registrados en cerca de 24.000 fincas que sumaban 8.058 hectáreas afectadas por esta especie. También se recopilaron datos del satélite Sentinel-2, que permitieron analizar la salud de la vegetación, y finalmente, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para el desarrollo de predictores, tanto de hábitat potencial como del daño a vegetación atribuible a los topillos.
Este modelo reduce la necesidad de muestreos en campo, permite vigilar grandes superficies agrícolas de forma periódica gracias al uso de imágenes por satélite. También ayuda a tomar decisiones más informadas y puede aplicarse a otras especies de roedores y a regiones con condiciones similares, informa Efe.