A medida que más productores adoptan la agricultura de precisión y los beneficios operativos que pueden ofrecer los drones, los fabricantes están encontrando formas de integrar de manera más efectiva los sensores terrestres y aéreos, y de manejar todos los datos que las soluciones avanzadas cada vez más populares pueden recopilar.
Cuando John Rocconi comenzó a volar drones para sus clientes hace tres años y medio, su principal objetivo era identificar los cultivos de maíz caídos. Como proveedor de semillas que produce híbridos de maíz, necesitaba saber qué variedades presentaban problemas de sostenibilidad durante los eventos de viento. Descubrió que implementar cámaras RGB en drones era mucho más eficiente y económico que contratar a un piloto para volar aviones tripulados sobre los campos.
Al ver el potencial que tenían estos sistemas, agregó su primer sensor a la carga útil en un año, lo que hizo posible recopilar aún más datos y probar casos de uso más sofisticados.
En la actualidad, Rocconi, que es gerente de producto y agrónomo de Erwin Keith Inc./Progeny Ag Products de Wynne, Arizona, utiliza soluciones de Sentera para monitorear la salud de los cultivos y proporcionar actualizaciones de estado para los productores. En lugar de confiar en imágenes satelitales desactualizadas y de baja resolución o contratar a alguien para que venga con herramientas y hardware costosos para analizar los campos, Rocconi vuela un dron para recopilar rápidamente los datos necesarios para que los productores puedan tomar decisiones informadas sobre sus cultivos.
“Recopilamos imágenes y datos de sanidad vegetal para ellos durante la temporada de crecimiento con la esperanza de ahorrarles dinero”, dijo. “A los productores les preocupa más si hay algún problema en su campo. Identificamos un área o masa de tierra o superficie que tiene un problema y luego salimos al campo y determinamos qué sucedió. Antes, teníamos que enviar muestras de plantas, esperar recolectar una muestra representativa del campo y luego esperar a que llegaran los resultados del laboratorio «.
A través de este tipo de misiones, los sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) se han convertido en una parte fundamental de la agricultura de precisión, proporcionando rápidamente a los agricultores, agrónomos y empresas que sirven a la industria imágenes y datos de alta calidad al mismo tiempo que les ofrecen información vital pero previamente inaccesible. Los productores están recopilando datos de sensores terrestres y utilizando la automatización para acelerar los procesos y compensar la escasez de mano de obra, y están volando sus campos con UAS para verificar problemas de riego, localizar plagas y recuentos de plantas, por nombrar algunas aplicaciones. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje visual y automático también juegan un papel crucial en la agricultura de precisión, especialmente porque la industria exige más especialización y una forma más fácil de digerir los datos.
“En los próximos años la agricultura será totalmente diferente. La agricultura estará impulsada por los datos, lo que no ocurre en este momento ”, dijo Yiannis Ampatzidis, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Agrícola y Biológica del Centro de Investigación y Educación de la Universidad de Florida Southwest Florida, Immokalee. “Imagine que todos los tractores se conducen sin personas y robots que hagan todo el trabajo. Con el aprendizaje automático y la IA, puede entrenar a los robots, tanto terrestres como aéreos, para que aprendan de los datos y completen tareas específicas, lo que por supuesto ayuda con la eficiencia y el costo. La automatización y la inteligencia artificial cambiarán la agricultura «.
AGRICULTURA DIGITAL, TECNOLOGÍA INTELIGENTE E IA
Hubo un tiempo, no hace mucho tiempo, en que los productores solo podían recopilar la información más básica de sus campos, dijo Ampatzidis. La agricultura digital permite obtener datos muy específicos, como dónde los productores deben rociar pesticidas o productos químicos para combatir insectos y malezas, y dónde no. Los sensores terrestres recopilan datos sobre la humedad, el clima y el rendimiento de la máquina, y el GPS les permite rastrear si se perdieron un área que debería haber sido rociada. Luego, el software visualiza los datos recopilados, por lo que no es necesario que los usuarios revisen los archivos de Excel.
“Puedo ver la humedad del suelo y decido que quiero regar el campo de forma remota desde mi oficina”, dijo. “También existen sistemas totalmente automatizados donde una computadora decide regar un campo. Todos estos sensores generan una gran cantidad de datos. Nuestro objetivo es comprender estos datos y desarrollar algoritmos y técnicas para ayudar a los productores a gestionarlos «.
La tecnología inteligente, como los pulverizadores de precisión, también juega un papel muy importante, dijo Ampatzidis. Una vez que los agricultores saben dónde se necesitan los pesticidas, pueden programar el rociador para que cubra esas áreas en lugar de todo el campo, aumentando las ganancias y al mismo tiempo protegiendo el medio ambiente.
Ampatzidis y su equipo están trabajando para desarrollar dicho sistema. La solución basada en inteligencia artificial / visión distingue las malas hierbas de los cultivos y utiliza esa información para fumigar solo donde sea necesario. El sistema puede identificar tres tipos diferentes de malezas y rociar el herbicida que mata esas especies específicas.
El grupo de Florida también está utilizando IA para contar árboles de cítricos a través de drones. Algunos campos tienen hasta 10,000 árboles de diferentes tamaños y edades, lo que dificulta a los productores hacer un seguimiento de ellos e identificar cuáles pueden verse afectados por enfermedades.
“Podemos contar y detectar árboles y clasificarlos con una precisión de más del 99,9 por ciento”, dijo Ampatzidis. «Es una herramienta muy práctica para los productores de cítricos y de hortalizas».
La tecnología de exploración también puede crear un índice que indica el estado de salud y el estrés de cada árbol. Las cámaras multiespectrales e hiperespectrales pueden detectar síntomas que el ojo humano no puede ver, lo que les permite identificar la enfermedad antes. Los trabajadores ya no necesitan caminar por campos enteros en busca de áreas problemáticas, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo.
Ampatzidis espera ver más máquinas y herramientas basadas en IA que completen trabajos específicos en un futuro próximo. Por ejemplo, un robot fertiliza mientras otro rocía. Se conectarán flotas de robots terrestres y aéreos, lo que les permitirá completar las tareas de manera más eficaz.
INTEGRACIÓN Y RECOPILACIÓN DE DATOS
La integración de datos de drones y satélites, así como las entradas terrestres, es el próximo gran paso que hará avanzar la agricultura de precisión, dijo Kevin Lang, gerente general de agricultura de PrecisionHawk Agriculture Services, de Raleigh, Carolina del Norte. La combinación de datos y análisis meteorológicos con datos de drones utilizando imágenes satelitales como capa base ofrece una imagen más completa para tomar decisiones efectivas en el manejo de cultivos. La información también se puede incluir en modelos de aprendizaje automático, lo que ayuda a los productores a identificar daños y enfermedades. Todo será personalizado.
Dicho esto, los productores todavía necesitan sistemas que faciliten la gestión de datos y permitan la correlación entre lo que se mide y lo que pueden hacer con él, dijo Jim Love, Gerente de Light Robotics para Beck’s Superior Hybrids, una empresa minorista de semillas en Atlanta, Indiana. «El gran truco es que los datos provienen de todas estas máquinas diferentes, y muchas veces estas máquinas no cooperan entre sí», dijo. «Necesitamos un sistema que lo reúna todo para que sea útil para el agricultor».
Eric Taipale, director ejecutivo de Sentera, con sede en Minneapolis, está de acuerdo y dijo que los clientes esperan ver que los datos fluyan hacia las herramientas que ya utilizan. En lugar de productos independientes, quieren una única plataforma digital donde puedan ver todos sus datos de drones, imágenes de satélite y análisis de estaciones meteorológicas.
Además, los pilotos de drones no solo deben saber cómo usar el software y cómo mantener segura la información, sino que también deben poder identificar el mejor momento para volar en los campos según la misión.
“Tienen que comprender la naturaleza temporal de la industria agrícola”, dijo Lang. “Al realizar un vuelo, es posible que estén buscando algo que sucede en una ventana corta de la etapa de crecimiento de la planta. Necesitamos ser quirúrgicos sobre cómo desplegar a los pilotos de drones y asegurarnos de que lo hagan bien la primera vez, porque es posible que no haya otra oportunidad de volver al campo «.
GESTIÓN DE CAMPO
El equipo utilizado en las granjas seguirá reduciéndose y comenzará a reemplazar a las personas, dijo Love. Él ve flotas de máquinas que manejan la siembra y otros trabajos de campo, lo que conduce a una mayor eficiencia.
«Haremos un mejor trabajo en la gestión de los campos», dijo Love. “Los agricultores siempre quisieron hacer estas cosas; simplemente no tenían el equipo. Ahora, un sembrador de maíz le dirá cuánta semilla está plantando por hilera, cuánta presión hacia abajo tiene la unidad de siembra y qué profundidad tiene la unidad de siembra, y registrará todos esos datos mientras está plantando «.
La incorporación de la automatización y los vuelos de drones en las operaciones conducirá a una toma de decisiones más objetiva y «un mayor enfoque en la gestión de granjas en un espacio más pequeño», dijo Jeff Rodrian, líder de la unidad de negocios, Sistemas de Información Comercial para AeroVironment, la compañía de Monrovia, California, detrás de la El dron Quantix y el Sistema de soporte de decisiones AeroVironment (AV DSS). Antes, los productores manejaban granjas enteras. Ahora es posible medir el rendimiento por acre o por hilera, lo que ayuda a optimizar la producción.
LOS DESAFIOS
Si bien hay muchos beneficios de implementar drones y otras tecnologías en una granja, la agricultura y la ciencia de los cultivos son campos complejos, dijo Jean-Thomas Célette, director general de senseFly de Suiza. A menudo hay una curva de aprendizaje que los productores deben superar antes de que puedan cosechar todos los beneficios. Pero a medida que la educación mejora y crece el interés, Célette ve un “efecto bola de nieve que impulsa la adopción” en los próximos uno a tres años.
Al recopilar datos, se deben cumplir los parámetros correctos para que sean útiles, dijo Lang. Es importante poder comparar vuelos durante la temporada de crecimiento. La primera analítica tiene que alinearse para sentarse en la segunda analítica y así sucesivamente. La mayoría de los productores no saben cómo hacer esto, que es donde entra la educación.
Luego, por supuesto, está la gestión de todos esos datos. Los fabricantes están creando ecosistemas completos para superar este obstáculo, permitiendo a los clientes tomar decisiones sobre los análisis que necesitan.
“El gran problema ahora es que se trata de muchos más datos de los que el 99 por ciento de los agricultores saben qué hacer”, dijo Love. “Han estado administrando datos de rendimiento de cosechadoras durante años y tienen una gran cantidad de datos apilados en su oficina con los que nunca han hecho nada porque la agricultura simplemente no era un negocio muy cuantificable. Muchas decisiones comerciales se basaron en la emoción. Ahora podemos medir estas cosas, pero hay una gran parte de la población que no está acostumbrada a eso «.
Tener fácil acceso a los datos recopilados, ya sea a través de drones o sensores terrestres, ayudará a aliviar la aprensión sobre la tecnología, dijo Rodrian. El enfoque ecosistémico que adoptan empresas como AeroVironment facilita la integración de estos sistemas para que no resulte abrumador.
El uso de inteligencia artificial y aprendizaje profundo hace posible recopilar los datos y darles sentido, dijo Jeff Williams, presidente de Empire Unmanned, de Hayden, Idaho. Los datos son más manejables cuando los algoritmos los buscan y examinan automáticamente, extrayendo los análisis que más necesitan los productores.
La velocidad es otro objetivo. «Para que los drones tengan éxito en la agricultura, necesitamos datos en tiempo real», dijo Chad Colby, propietario de Colby AgTech, en Goodfield, Illinois. “Hasta hace poco, se podía pilotar un dron, pero había que procesar los datos en otro lugar. Los agricultores deben poder obtener los datos mientras el dron vuela o tan pronto como aterriza para poder tomar decisiones prácticas a partir de esos datos «.
QUE SIGUE
• La integración de sensores continuará, y se integrarán más datos de sensores de campo en los procesos comerciales.
• Los sensores y robots, tanto en tierra como en el aire, serán más especializados, dijo Colby. Los agricultores y agrónomos podrán recopilar datos muy especializados, que se traducirán en mejor información, eficiencias mejoradas y ahorros de costos.
• Enfoque continuo en IA y aprendizaje automático. Pero para que dicha tecnología sea efectiva, los productores deben recopilar conjuntos de datos de calidad y tener el enfoque correcto para resolver los problemas que están tratando de superar.
• Muchas organizaciones grandes pasarán de unos pocos a cientos de sistemas de agricultura de precisión. Eventualmente, los drones estarán en cada sitio de trabajo, despegando en un horario para capturar datos y luego retroalimentarlos no solo al productor, sino directamente a las máquinas terrestres.
• Se realizarán más investigaciones sobre el uso de drones para rociar productos químicos sobre los campos. El tiempo de vuelo, la carga útil y las limitaciones más allá de la línea de visión (BVLOS) hacen que esto sea un desafío, pero el profesor Ampatzidis ve la fumigación con drones como el futuro de la industria. Ya existen sistemas comerciales desarrollados para esta tarea.
La automatización, la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y una mayor coordinación entre los robots aéreos y terrestres, así como los GIS, revolucionarán la industria agrícola, dijo Williams. Estas soluciones se volverán más comunes a medida que la tecnología mejore e incluso los productores más escépticos depositen más confianza en ella.
“Si los productores no están utilizando herramientas de detección aérea para recopilar datos del campo, será imposible competir”, dijo Taipale de Sentera. “Los seres humanos todavía tendrán que salir y tocar los cultivos y caminar por los campos, pero estas tecnologías los harán lo más eficientes posible con su tiempo. Pueden ir directamente a áreas donde hay problemas y realizar tareas de alto valor. Estará en todas partes «.
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