¿Se puede saber cuánto va a costar el tomate antes de que llegue a la feria? Barlovento cruza los precios de ODEPA con imágenes satelitales de los campos para anticiparlo. Todo lo que ves acá son datos reales; lo que todavía no existe está marcado como pendiente.
Cuando el NDVI de los campos de tomate de Quillota y Aconcagua sube, el precio tiende a bajar unos tres meses después: más cultivo sano significa más oferta. Es una correlación, todavía no un pronóstico: la señal aún no entra al modelo.


Un píxel cuenta como tomate solo si su verdor sube en primavera, llega al máximo en diciembre y cae con la cosecha. Los frutales y los cerros no siguen ese ciclo.


Las pequeñas manchas doradas son las parcelas que pasan el filtro: poco más de 250 hectáreas entre cerros, frutales y ciudad. Cada una aporta a un promedio semanal de verdor que después se cruza con el precio de ODEPA.
Las palabras técnicas de este sitio, explicadas sin jerga. Toca una para abrirla.
Índice de vegetación de diferencia normalizada. Compara la luz roja que absorbe una planta con la luz infrarroja cercana que refleja. Va de −1 a 1: un cultivo verde y sano suele estar sobre 0,6; el suelo desnudo, cerca de 0,1 o 0,2. Es la forma de medir el verdor desde el espacio.
Par de satélites del programa europeo Copernicus que fotografía toda la Tierra cada cinco días, con píxeles de 10 metros. Sus imágenes son públicas y gratuitas; de ahí sale el mapa de Quillota.
Programa de satélites de Estados Unidos (NASA y USGS) que observa la Tierra desde 1972, con píxeles de 30 metros. Con sus imágenes se clasificaban cultivos a fines de los noventa.
El calendario biológico de un cultivo: siembra, crecimiento, máximo verdor y cosecha. Cada cultivo tiene el suyo, y eso permite reconocerlo desde el satélite.
Filtro que marca como tomate solo los píxeles cuyo verdor sigue el ciclo del cultivo: sube en primavera, llega al máximo en diciembre y cae con la cosecha. Los frutales y los cerros no siguen ese ciclo y quedan fuera.
Oficina de Estudios y Políticas Agrarias del Ministerio de Agricultura. Publica los precios semanales de frutas y hortalizas que usa este modelo.
Modelo estadístico de series de tiempo. Aprende la tendencia y la estacionalidad del precio (aquí, el ciclo anual de 52 semanas) y puede sumar variables externas, como el NDVI.
Una forma honesta de probar un modelo: se entrena solo con datos hasta una fecha, se pronostican las semanas siguientes, se compara con lo que pasó y se avanza. Así el modelo nunca ve el futuro.
Error porcentual absoluto medio: en promedio, cuánto se equivocó el pronóstico como porcentaje del precio real. Un MAPE de 4,5% en un precio de $1.600 es un error típico de unos $72.
El rango donde probablemente caerá el precio. Se ensancha mientras más lejos se pronostica, porque la incertidumbre crece con el tiempo.
Mide si dos variables se mueven juntas, en una escala de −1 a 1. Si es negativa, cuando una sube la otra tiende a bajar. Que dos cosas se muevan juntas no prueba que una cause la otra.
Qué parte de las variaciones del precio se explica con la señal. Un R² de 0,19 significa que el verdor explica cerca del 19% de esos movimientos; el resto depende de otras cosas.
Las semanas que pasan entre un cambio en el verdor de los cultivos y el cambio en el precio. Aquí la relación más fuerte aparece unas 15 semanas después.
Cuánto se mueve, en promedio, el precio de una semana a la siguiente. Un producto más volátil tiene saltos más bruscos.
Índice de Precios al Consumidor, que calcula el INE. Mide cómo cambian los precios de una canasta de bienes y servicios; su variación es la inflación. Los alimentos son parte de esa canasta.