Mes: noviembre 2020

Con el uso de un sistema de monitoreo a base de drones, pequeños y medianos agricultores de la Junta de Usuarios de Pampas de Majes, en la región Arequipa, mejoraron el cuidado de sus cultivos de alfalfa y maíz incrementando la productividad en un 9% y su rentabilidad en un 11%.

La obtención de este sistema de drones forma parte de un proyecto de innovación financiado por el Ministerio de Agricultura y Riego (MINAGRI), a través del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), empleando un monto de inversión por más de 270 mil soles.

Esta tecnología, registró información sobre parámetros fisiológicos y la presencia de anomalías para un control fitosanitario adecuado. Los datos obtenidos permitieron definir estrategias para mejorar los procesos productivos y realizar análisis que ayudan a prevenir plagas y enfermedades.

Entre las técnicas empleadas con el uso de esta innovación, se encuentra la agricultura de precisión que consiste en utilizar estrategias de recolección de datos, procesamiento e interpretación de la información, así como la aplicación de insumos con manejo localizado y de forma precisa. De esta manera se optimiza el empleo de nutrientes requeridos.

El proyecto, que se promovió a través del Programa Nacional de Innovación Agraria del INIA-MINAGRI, también contempló pasantías a los beneficiados en las regiones de Ica, Huaraz y Trujillo donde se encuentran centros productivos que aplican tecnología mediante drones.

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Dos tendencias poderosas, el Internet de las cosas (IoT) y el análisis de datos, están generando mucha prensa para sus aplicaciones industriales y de infraestructura. Pero hay otro espacio de aplicación que está ganando impulso silenciosamente en la aplicación de estas tecnologías: la producción de alimentos. Los agricultores están mejorando los rendimientos, reduciendo las pérdidas y reduciendo los costos al hacer un uso más específico de recursos como fertilizantes y agua. El punto de partida de esta “agricultura de precisión” son los datos, cuyos sensores y redes inalámbricas desempeñan un papel clave en la recopilación.

Básicamente, hay tres tipos de plataformas involucradas en la agricultura de precisión: sistemas aéreos, móviles terrestres y estacionarios. Los sensores y las tecnologías de red que se utilizan suelen variar según el tipo de plataforma, aunque también existe cierta superposición. Sin embargo, una cosa que comparten las plataformas es la tremenda diversidad en los conjuntos de características de los muchos productos de la competencia que abordan este espacio de aplicaciones.

Los sensores de imagen en color típicos también incluyen la sensibilidad NIR que las cámaras de uso general buscan filtrar. (Imagen: ON Semiconductor)
Las plataformas aéreas buscan recopilar datos sobre cultivos y campos desde arriba mediante sensores remotos. Los sensores pueden estar ubicados en aeronaves pilotadas o satélites, pero cada vez más son transportados por vehículos aéreos no tripulados (UAV), drones, de diseño de ala fija o multicóptero. Equipados con un sensor de posicionamiento de precisión, como el módulo GNSS de precisión u-blox F9, los drones son particularmente adecuados para topografía de campos pequeños a medianos para el monitoreo de la salud de las plantas, con aviones y satélites que brindan estudios de áreas más grandes.

El sensor principal en el monitoreo de la salud de las plantas es una cámara multiespectral que puede tomar imágenes de alta resolución en luz visible e infrarroja cercana (NIR). La mayoría de los sensores de imagen CMOS pueden proporcionar tales imágenes, aunque la mayoría de las cámaras comerciales no pueden. La clave de esta aparente contradicción radica en el filtrado.

El siguiente gráfico muestra la eficiencia cuántica (es decir, la sensibilidad) de un sensor de imagen CMOS típico, en este caso de ON Semiconductor, en función de la longitud de onda. El sensor incluye filtros rojos, verdes y azules integrados en la disposición típica de Bayer, pero incluso con el filtrado azul, sigue habiendo una sensibilidad considerable en las longitudes de onda IR. Por lo tanto, la mayoría de las cámaras de uso general añaden un filtro de bloqueo de infrarrojos delante del sensor para reproducir la coloración de la luz visible con mayor precisión.

Detección de infrarrojos
Sin embargo, para el monitoreo de la salud de las plantas, esta sensibilidad IR es una bendición. Las hojas de las plantas sanas reflejarán más IR y absorberán más luz roja que las de las plantas estresadas. Esto ha llevado a los científicos de plantas a definir el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) – (NIR – Rojo) / (NIR + Rojo) – como una medida de la salud de las plantas. Con el filtrado correcto y algún procesamiento de imagen básico, un sensor de imagen CMOS se puede convertir en un sensor NDVI como el Sentera AGX710. Las plataformas aéreas brindan la perspectiva necesaria para estudiar la salud de las plantas de campos completos con un solo sistema.

Bloques de construcción para plataformas agrícolas móviles
En su mayor parte, las necesidades de comunicación en red de las plataformas aéreas son mínimas. Algunos sistemas ofrecen enlaces Wi-Fi a teléfonos inteligentes para ofrecer resultados de encuestas en tiempo real. Sin embargo, la mayoría simplemente almacena los datos de la imagen en tarjetas flash extraíbles para su posterior procesamiento. Este uso de almacenamiento flash en lugar de conexión de red también es común en plataformas móviles de agricultura de precisión terrestres, como accesorios de tractor y vehículos robóticos. Los datos que recopilan sus sensores pueden mostrarse en tiempo real para el conductor, pero al igual que las plataformas aéreas, los datos rara vez se envían en vivo a una red. Sin embargo, los tipos de sensores involucrados son completamente diferentes.

Los drones multirrotor son una plataforma aérea cada vez más popular para la agricultura de precisión en campos pequeños y medianos. (Imagen: u-blox)
La mayoría de las veces, estas plataformas móviles llevan sensores electroquímicos que monitorean las condiciones de crecimiento, incluidos factores como el pH, la conductividad eléctrica del suelo (que se correlaciona con la productividad del cultivo), el contenido de humedad y el contenido de nitrógeno, a múltiples profundidades. El sensor de rayos gamma SoilOptix detecta variaciones en la radiación de fondo natural para medir la composición y estructura del suelo. Los sensores ópticos ayudan a medir el contenido orgánico del suelo, incluidos los residuos de cultivos. Estos sistemas móviles, disponibles en empresas como Veris Technologies, proporcionan un mapeo de suelos con una resolución de grano mucho más fina que las técnicas de muestreo de núcleos manuales más tradicionales. El mapeo, a su vez, ayuda a los agricultores a aplicar con mayor precisión fertilizantes del tipo y la cantidad que el suelo necesita en un lugar determinado.

Sin embargo, el tipo de precisión cartográfica a nivel centimétrico que ofrecen estas plataformas móviles requiere más que sensores de navegación por satélite. La navegación por satélite suele tener una precisión de solo 1 metro. Para refinar aún más el posicionamiento, es posible que se requiera algún tipo de unidad de medición inercial (IMU), como las disponibles en Analog Devices. El mismo tipo de precisión que informa el esfuerzo de mapeo se puede utilizar para guiar la aplicación de semillas, fertilizantes y pesticidas, así como para orientar la maquinaria de cosecha para evitar la superposición durante la cosecha.

Las encuestas del NDVI brindan información detallada sobre la salud de las plantas en campos completos, señalando dónde los recursos como el agua y los fertilizantes necesitan más o menos aplicación. (Imagen: Sentera)
Las plataformas de agricultura de precisión que normalmente no requieren sensores de posición incorporados son los sistemas estacionarios basados ​​en tierra, aunque aún es importante registrar su posición cuando se colocan por primera vez. Además, a diferencia de otros tipos de plataformas, los sistemas estacionarios dependen en gran medida de las capacidades de comunicación de la red. Se están utilizando una variedad de opciones de comunicación en la agricultura, y la elección a menudo depende de la situación, incluida la red celular, de malla, LPWAN (LoRa, SigFox, 6LoWPAN y similares) y configuraciones directas de dispositivo a puerta de enlace. Algunas empresas, como NFC Group, ofrecen tecnologías de comunicaciones patentadas. Otros ofrecen plataformas de sensores estacionarios con cualquiera de estas opciones de comunicación disponibles como opciones especificadas por el cliente.

Sistemas agrícolas estacionarios
Estos sistemas estacionarios también ofrecen una gama más amplia de tipos de sensores que las otras plataformas. La monitorización localizada del clima y el medio ambiente (temperatura, lluvia, insolación, viento y similares) está disponible en empresas como Davis Instruments. Empresas como Arable ofrecen sensores de salud vegetal junto con monitores ambientales para comparar el crecimiento real de las plantas con las expectativas. Los sistemas como los de DTN atrapan y cuentan tipos específicos de plagas mediante el uso de atracción basada en feromonas para identificar posibles infestaciones. La humedad del suelo (medida mediante capacitancia u otras propiedades electromagnéticas del suelo), las tasas de evapotranspiración, la humedad de las hojas (debido a la lluvia o condensación), la altura de la planta e incluso el grosor de los tallos y troncos o el tamaño de los frutos en crecimiento (dendometría) son todas las posibles opciones de sensores para la agricultura.

Los sistemas estacionarios son donde se ha estado produciendo gran parte del desarrollo de productos de sensores para la agricultura de precisión, en parte porque ofrecen el mayor potencial de volumen de ventas. Un solo sistema de detección aérea o móvil puede dar servicio a todos los campos de un agricultor, pero la recopilación de datos de suficiente granularidad para obtener el máximo beneficio requerirá la implementación de numerosos sistemas de sensores estacionarios. Debido a esta oportunidad, muchas pequeñas y medianas empresas como Vinduino han surgido con ofertas dedicadas al mercado de la agricultura de precisión. Las características clave de dichos sistemas son la energía solar, el bajo costo y la integración con redes de área amplia y servicios en la nube para manejar los datos.

Las IMU complementan la navegación por satélite para proporcionar datos de posicionamiento de precisión para todo, desde la recopilación de datos de campo hasta las rutas de recolección optimizadas. (Imagen: dispositivos analógicos)
Las principales empresas también están tomando nota de la oportunidad. Analog Devices, por ejemplo, ha comenzado a trabajar con clientes para integrar sus tecnologías de sensores e IoT en aplicaciones agrícolas. Empresas de comunicaciones como Libelium y Semtech ofrecen plataformas de sensores que pueden aceptar una amplia variedad de tipos de sensores agrícolas y enviar sus datos a servicios de análisis basados ​​en la nube a través de sus redes.

Aunque la agricultura de precisión se ha explorado durante más de una década, sin embargo, el apoyo a dicha agricultura impulsada por sensores sigue siendo una industria incipiente. Según el Departamento de Agricultura de EE. UU., La adopción del enfoque aún es vacilante y débil. Por lo tanto, organizaciones como la Sociedad Internacional para la Agricultura de Precisión (ISPA) y el Centro Noruego para la Agricultura de Precisión están llevando a cabo activamente investigaciones para ayudar a una mayor adopción del enfoque. Además, las tecnologías de base siguen bajando de precio, erosionando una de las principales barreras para la adopción de muchos agricultores. Y el USDA indica que la mayoría de los productores de alimentos reconocen que eventualmente tendrán que adoptar la tecnología.

La adopción no puede llegar demasiado pronto. La población mundial está en camino de aumentar a más de 9 mil millones en los próximos años. El aumento estimado del 70% en la producción de alimentos indica que la implementación completa de la agricultura de precisión será necesaria para satisfacer la demanda. Para los desarrolladores, eso significa que sigue habiendo un gran potencial para el mercado de sistemas de sensores agrícolas.

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FUENTE CORRECTA
Adapta el tipo de fertilizante a las necesidades del cultivo.

TARIFA CORRECTA
Se adapta a la cantidad de fertilizante que necesita el cultivo.

TIEMPO CORRECTO
Hace que los nutrientes estén disponibles cuando los cultivos los necesitan.

LUGAR CORRECTO
Mantenga los nutrientes donde los cultivos puedan usarlos.

4R Nutrient Stewardship proporciona un marco para lograr los objetivos del sistema de cultivo, tales como una mayor producción, una mayor rentabilidad para los agricultores, una mayor protección ambiental y una mayor sostenibilidad.

Para lograr esos objetivos, el concepto 4R incorpora:

Fuente de fertilizante adecuada en el
Tasa correcta , al
En el momento adecuado y en el
Lugar correcto
Los fertilizantes administrados adecuadamente apoyan los sistemas de cultivo que brindan beneficios económicos, sociales y ambientales. Por otro lado, las aplicaciones de nutrientes mal gestionadas pueden disminuir la rentabilidad y aumentar las pérdidas de nutrientes, degradando potencialmente el agua y el aire.

La administración de nutrientes de 4R requiere la implementación de mejores prácticas de manejo (BMP) que optimicen la eficiencia del uso de fertilizantes. El objetivo de las BMP de fertilizantes es hacer coincidir el suministro de nutrientes con los requisitos del cultivo y minimizar las pérdidas de nutrientes de los campos. La selección de BMP varía según la ubicación, y las elegidas para una finca determinada dependen del suelo local y las condiciones climáticas, cultivos, condiciones de manejo y otros factores específicos del sitio.

Otras prácticas agronómicas y de conservación, como la agricultura sin labranza y el uso de cultivos de cobertura, juegan un papel valioso en el apoyo a la administración de nutrientes de las 4R. Como resultado, las BMP de fertilizantes son más efectivas cuando se aplican con otras prácticas agronómicas y de conservación.

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Puede considerar cómo la agricultura de precisión puede abarcar y alcanzar sus objetivos clave, y qué otros beneficios puede obtener. ¿Quiere ahorrar tiempo, reducir costes, reducir el desperdicio, mejorar la productividad y ser más sostenible desde el punto de vista medioambiental?

Inicialmente, necesita un mapeo preciso de su propiedad para mostrar los límites, los límites internos del campo, las vías fluviales, el contorno y cualquier otra característica natural.

Luego, se pueden recopilar datos más detallados que muestran información específica del sitio para mapas de campo individuales.

El monitoreo continuo durante la temporada de crecimiento puede ayudar a identificar problemas a medida que surgen, manejo del agua, áreas de susceptibilidad a plagas y hongos, y condiciones generales del cultivo.

Este análisis y muestreo adicional de un sitio se puede mostrar en mapas de cuadrícula y puede ayudar a identificar con precisión los diferentes niveles de insumos de acuerdo con las necesidades del cultivo.

Los tipos de suelo, los niveles de fertilizantes, la aplicación de semillas y el rendimiento de los cultivos se pueden mostrar en mapas personalizados en capas y se pueden utilizar para un análisis preciso de los insumos y los niveles de producción.

GPS-it puede monitorear y proporcionar datos exactos en varios formatos de mapas para toda su operación agrícola, lo que le permite optimizar su producción. Ofrecemos una asociación continua con agricultores que se toman en serio la gestión agrícola y la maximización del potencial de sus tierras, así que háblenos sobre cómo podemos ayudar a su empresa agrícola.

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Guía definitiva sobre agricultura de precisión
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En los últimos tiempos, la agricultura de precisión viene siendo un tema recurrente entre nuestros posts. Esto se debe a que la agricultura de precisión es una rama de la agricultura que está cada vez más presente en nuestro día a día, experimentando un crecimiento exponencial. Sensores, satélites, datos en tiempo real, monitorización, big data, teledetección, drones, GPS, software SIG, imágenes multiespectrales, mapeo de suelos, índices agrónomicos…

Todos los sectores productivos llevan años a la vanguardia de las nuevas tecnologías. Sin embargo, la agricultura, desde el salto a la maquinaria agrícola autopropulsada por motor de combustión, no había vivido una revolución tecnológica hasta el S.XXI con la agricultura de precisión.

Por ello, hemos elaborado una pequeña guía sobre la agricultura de precisión.

¿Qué es agricultura de precisión?

Si buscamos en internet una definición, encontraremos que la agricultura de precisión es un término agronómico que define la gestión de parcelas agrícolas sobre la base de la observación, la medida y la actuación frente a la variabilidad inter e intra-cultivo. Requiere un conjunto de tecnologías formado por el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), sensores e imagen tanto satelital como aerotransportada, junto con Sistemas de Información Geográfica (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones.

Sin embargo, podríamos decir que es aquella agricultura que hace uso de las TIC para la gestión de los cultivos obteniendo una gran cantidad de variables agronómicas que permitan un análisis más preciso de la situación del cultivo con el fin de optimizar al máximo los recursos, ahorrar costes, dosificar con gran precisión las aplicaciones de insumos (agua, fertilizantes, fitosanitarios…), sacar el máximo rendimiento y contribuir a la sostenibilidad de los sistemas agrícolas. En resumen, es poner la tecnología de la información al servicio de agricultura para mejorarla, punto final.

La barrera entre agricultura “convencional” y la de precisión.

¿Podríamos decir que agricultura de precisión es tener una estación meteorológica en un cultivo, o usar la información de las ya existentes para analizar patrones de clima en nuestra parcela y actuar en consecuencia? En cierta manera sí, aunque esto se lleva haciendo mucho tiempo, nunca se llamó agricultura de precisión. El término ha cobrado más sentido cuando se han ido añadiendo una gran cantidad de capas de información, obtenidas de diversas fuentes. Además, haciendo uso de esas capas, se consigue que “el laboreo” se haga en consecuencia a esa información.

Es decir, si mediante una imagen de satélite, sacando algún índice agronómico de su cámara multiespectral, conseguimos saber las necesidades de fertilización de un cultivo, ya no solo a nivel global, sino a nivel mucho más concreto, podremos aplicar una dosis de fertilizante variable según esos datos y ahorrar grandes cantidades de dinero en algo tan caro como un fertilizante. Esto sería una primera fase de la agricultura de precisión: La toma de datos, su análisis y la interpretación de los mismos.

Resulta evidente que estos resultados en forma de mapa de necesidades de fertilización deben ser interpretados por un software que lleve nuestra dosificadora para saber en cada momento, cuánto fertilizante echar según ese mapa. Todo ello guiado por GPS. Esta fase sería una segunda fase: Toma de decisiones y ejecución en función de la primera fase.

Hay muchos más ejemplos pero hoy no es el día de entrar en ellos. Queremos dar una breve pincelada de todo esto para, en un futuro no muy lejano, meternos más en materia. A continuación comentaremos algunas de las técnicas que se aplican. En otros artículos posteriores nos meteremos a fondo en cada una de ellas.

¿Qué tecnologías hay?

Maquinaria de conducción autónoma guiada por GPS
El conductor, una vez en la parcela, sólo tiene que vigilar la telemetría del proceso para que todo vaya según el plan establecido.

Imágenes de satélite y de drones
Las imágenes de satélite y de drones, son imágenes captadas por cámaras un poco especiales que sacan fotografías aéreas de los cultivos en espectros no visibles para el ojo humano, como el infrarrojo. Con los datos obtenidos de estas cámaras podemos conocer, por ejemplo, el estrés hídrico o el vigor de un cultivo y a partir de ahí tomar las decisiones pertinentes.

Los hay de iniciativa pública como Landsat (NASA), los actuales Sentinel (ESA) y privados (Quickbird, Deimos, Wordlview…). Actualmente los de mayor resolución son privados y la adquisición de imágenes es cara. De todas formas, la Agencia Espacial Europea (ESA) ha lanzado este año 2 satélites multiespectrales de bastante resolución, con bastante aplicación en la agricultura de precisión, pudiendo llegar a una resolución de 10m/pixel que resulta más que suficiente para analizar ciertos cultivos, cereales por ejemplo. La adquisición de imágenes de Sentinel es totalmente gratuita.

Sensorización en parcela
Son estaciones meteorológicas (algo menos precisas que las que se utilizan para climatología) pero más baratas y específicas según nuestras necesidades. Sensores de humedad ambiental, temperatura ambiental, humedad y temperatura a distintos niveles de profundidad del suelo, pluviometría, dirección y velocidad del viento, radiación solar, humectación foliar, dendrómetros… parámetros que se pueden medir y almacenar en memorias que se vuelcan y sirven para estudiar estados del cultivo y su relación con variables agronómicas del cultivo, plagas, etc. Este tipo de información es muy útil para hacer predicciones de aparición de plagas, predicciones de estados fenológicos.

Mapeo de suelo
Un dispositivo se pasea por nuestra parcela y nos dice una gran cantidad de parámetros del suelo. El análisis de un suelo agrícola en laboratorio es caro y además son datos extraídos de un muestreo puntual en distintos puntos de parcela. Con estos mapas de suelo, tenemos información continua de toda la parcela con parámetros como pH, conductividad eléctrica, textura, macronutrientes principales (NPK).

Big Data
La computación en la nube, el análisis de Gigabytes e incluso Terabytes de datos. Todos estos datos que recogemos de los diferentes sensores, imágenes, cuadernos de campo. Toda la información es útil para sacar patrones de comportamiento que nos ayuden a tomar decisiones acertadas en cuanto a: momento y dosis de aplicación de fertilizantes y fitosanitarios, predicciones de cosecha, predicción de heladas, necesidades de riego en tiempo real e incluso accionamiento del riego automático en función de todos estos análisis…

¿Qué nivel de aplicación tiene en la actualidad?

En este sentido, se podíamos hablar de aplicación a diferentes niveles, ya que cada tipo de tecnología (mapeo de suelo, drones, sensores…) dan diferentes capas de información que pueden sernos más o menos útiles dependiendo de nuestro objetivo, tamaño y tipo de cultivo y necesidades de optimización. Esta agricultura está pensada para medianas y grandes superficies, donde la optimización de recursos tiene un papel fundamental.

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Desde la revolución agraria que afectó a Europa y América durante la 18 ª siglo, el uso de la tecnología para mejorar la eficacia y eficiencia de las prácticas agrícolas ha aumentado enormemente. Durante la 20 ª y 21 st siglo por ejemplo, los descubrimientos en el campo de la ciencia y la tecnología han permitido a los agricultores a utilizar eficazmente su entrada para maximizar su rendimiento. Estos avances han sido muy asistidos por el uso de maquinarias sofisticadas, prácticas de siembra, uso de fertilizantes, herbicidas y pesticidas, etc. Sin embargo, en el momento actual, el éxito de la agricultura a gran escala depende en gran medida de la tecnología de la información geográfica a través de lo que se conoce como agricultura de precisión.

¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión, o agricultura de precisión, es por lo tanto un concepto agrícola que utiliza información geográfica para determinar la variabilidad del campo para asegurar el uso óptimo de los insumos y maximizar la producción de una granja (Esri, 2008). La agricultura de precisión ganó popularidad después de darse cuenta de que diversos campos de tierra tienen diferentes propiedades. Grandes extensiones de tierra suelen tener variaciones espaciales de tipos de suelo, contenido de humedad, disponibilidad de nutrientes, etc. Por lo tanto, con el uso de sensores remotos, sistemas de información geográfica (GIS) y sistemas de posicionamiento global (GPS), los agricultores pueden determinar con mayor precisión qué insumos colocar exactamente, dónde y con qué cantidades. Esta información ayuda a los agricultores a utilizar de manera eficaz recursos costosos como fertilizantes, pesticidas y herbicidas, y a utilizar los recursos hídricos de manera más eficiente. En el final, los agricultores que usan este método no solo maximizan sus rendimientos sino que también reducen sus gastos operativos, aumentando así sus ganancias. Por tanto, por estos motivos, este artículo se centrará en el uso de tecnologías geoespaciales en la agricultura de precisión. Para lograr esto, el documento se centrará en cómo se recopilan, analizan y utilizan los datos geoespaciales en el proceso de toma de decisiones para maximizar los rendimientos.

Recopilación, análisis e interpretación de datos geoespaciales para fines agrícolas
La tecnología geoespacial no puede tener éxito si los datos correctos no se recopilan y analizan de manera eficaz. Para lograrlo, se han avanzado varias técnicas, la mayoría de las cuales se basan en la teledetección. La teledetección es esencial para dividir una gran finca en zonas de manejo (Grisso, 2009). Cada zona tiene requisitos específicos que requieren el uso de GIS y GPS para satisfacer sus necesidades. Por tanto, el primer paso de la agricultura de precisión es dividir la tierra en zonas de gestión. La división de este terreno en zonas se basa principalmente en:

Tipos de suelo
tasas de pH
Infestación de plagas
Disponibilidad de nutrientes
Contenido de humedad del suelo
Requisitos de fertilidad
Predicciones meteorológicas
Características del cultivo
Respuestas híbridas
Se puede acceder a esta información revisando los registros disponibles. La mayoría de las fincas suelen tener registros de mapas de estudios de suelos, características históricas de los cultivos y registros que muestran las prácticas de cultivo de las regiones. Además, en este proceso se pueden utilizar fotografías aéreas y satelitales. Por ejemplo, en la siguiente imagen de muestra tomada el 30 de enero de 2001, se analizaron tres parámetros de un sensor Daedalus a bordo de un avión de la NASA.. Los campos individuales están numerados en cada una de las imágenes. La imagen superior (en su mayoría amarilla) muestra la densidad de vegetación. Las diferencias de color indican la densidad del cultivo con azules y verdes oscuros para una vegetación exuberante y rojos para áreas con suelo desnudo (conocido como «Índice de vegetación de diferencia normalizada», o NDVI). La imagen del medio analizó la distribución del agua con áreas verdes y azules que miden el suelo húmedo y áreas rojas que indican suelo seco. La imagen del medio se derivó de las medidas de reflectancia y temperatura del sensor Daedalus. La última imagen en la parte inferior mide el estrés del cultivo con píxeles rojos y amarillos que indican áreas de alto estrés. Los datos recopilados al analizar estas diferentes condiciones permiten al agricultor microgestionar la aplicación de agua para abordar mejor las diferentes condiciones del suelo y el crecimiento de la vegetación.

Las imágenes de arriba fueron adquiridas por el sensor Daedalus a bordo de un avión de la NASA que sobrevolaba el Centro Agrícola Maricopa en Arizona el 30 de enero de 2001.

Además, se pueden generar fotografías aéreas y satelitales actualizadas de la finca durante diferentes períodos del año o estaciones. Con esta información, el agricultor puede determinar la productividad de diferentes zonas de manejo. Al mismo tiempo, también se pueden identificar los patrones de crecimiento y rendimiento de diferentes zonas dentro de la finca.

Se pueden utilizar varias técnicas de teledetección para aumentar la eficacia de este proceso. La técnica de teledetección más común que se ha aplicado a lo largo de los años es la observación con el uso del ojo humano. Con la ayuda de la tecnología moderna, cualquier observación que se realice utilizando este método generalmente se geo-referencia en una base de datos GIS. Gran parte de la agricultura de precisión se basa en datos basados ​​en imágenes de la teledetección, como determinar el verdor del campo utilizando una técnica para determinar la productividad / rendimiento de diferentes zonas de manejo (Brisco et al, sf). Esta técnica se basa en la relación que surge de la comparación del reflejo de la luz roja y la luz del infrarrojo cercano. Los datos de RADARSAT también han proporcionado a los agricultores información confiable sobre los parámetros que determinan las condiciones del suelo y el rendimiento de los cultivos.

Los datos que se recopilan de la teledetección actúan como una fuente de datos puntuales. A partir de las tendencias y frecuencias que se han registrado, este conjunto de datos se puede convertir fácilmente en datos espaciales que reflejen la situación de todas las zonas de gestión dentro de la finca con el uso de diversas técnicas y herramientas SIG. Kriging es un ejemplo de un método que se puede utilizar para convertir datos puntuales de la teledetección en datos espaciales (Brisco et al, nd). Los datos espaciales se pueden utilizar para determinar los posibles problemas que pueden estar presentes en varias zonas de gestión. Esto les da a los agricultores la oportunidad de tomar decisiones informadas y efectivas para aliviar los problemas prevalecientes con el fin de impulsar la producción general de la granja.

Una vez que se han recopilado los datos puntuales, es necesario almacenarlos y analizarlos para que sean útiles para el agricultor. Es en este punto cuando entran en uso las herramientas SIG. El software GIS se puede utilizar para desarrollar mapas digitales que transforman la información espacial que se ha recopilado en el terreno en formato digital. Al mismo tiempo, los datos puntuales que se habían recopilado en el campo ahora se pueden transformar en datos espaciales para reflejar toda la finca. Para diferenciar eficazmente puntos con diferentes valores dentro de las zonas de gestión, los datos recopilados normalmente se presentan en formatos raster o vectoriales (Brisco et al, sf). En formato ráster, se desarrollan cuadrículas imaginarias dentro de un mapa. A los puntos dentro del mapa que tienen diferentes valores se les asignan diferentes colores. Por lo tanto, de un vistazo, un usuario puede identificar puntos que tienen características similares y diferenciarlos con puntos que tienen características diferentes. Esta forma de representación de datos es útil en el modelado espacial para mostrar la relación que existe dentro de los datos agrupados. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales.

Una vez que se han mapeado los datos espaciales, la comparación de los resultados que se presentan con las notas de campo es esencial. Este proceso se lleva a cabo para determinar las tendencias y relaciones que puedan estar presentes en el terreno. En este punto, se puede identificar un área que tiene un alto contenido de nutrientes en el suelo o una región que está altamente infestada de parásitos. Esta distribución puede adoptar la forma de variabilidad uniforme o no uniforme. Con esta información, se pueden implementar técnicas de manejo favorables para aumentar la eficiencia de la agricultura para asegurar un uso óptimo de los insumos y maximizar la producción. Por lo tanto, la información que se ha proporcionado con el uso de sensores remotos y SIG se puede utilizar para tomar decisiones específicas del sitio con respecto al uso de fertilizantes, herbicidas y pesticidas, riego, etc. Más importante, los datos que se han generado deben almacenarse de manera sistemática para futuras referencias. Esto es esencial, ya que aumentará la eficacia y la eficiencia de las encuestas futuras.

La principal razón de recopilar estos datos es que un agricultor tenga una comprensión clara de las necesidades de los diferentes puntos de la finca para maximizar su producción. A medida que aumenta esta necesidad, el uso de maquinaria agrícola automatizada es inevitable (Sohne et al, 1994). Se espera que estas máquinas realicen su trabajo con precisión de acuerdo con la información que se les ha proporcionado. Con el uso de GIS y GPS, las maquinarias agrícolas automatizadas ahora son más precisas, seguras, eliminan el esfuerzo humano requerido para manejarlas y, lo más importante, aumentan la productividad de las granjas.

Tecnologías geoespaciales en tractores
Las maquinarias agrícolas automatizadas se operan con la ayuda de sistemas de información geográfica de navegación (NGIS). Este sistema es una combinación de sistemas GPS y GIS que permite a la máquina:

Visualización del mapa
Planificación de ruta
Control de navegación
Análisis del sistema de sensores
Posicionamiento de precisión
Comunicación de datos
El sistema también mejora la gestión de las máquinas automatizadas al permitir al usuario controlar su velocidad, dirección y monitorear las condiciones circundantes (Xiangjian y Gang, 2007). Para que las máquinas automatizadas desempeñen sus funciones de manera eficaz y eficiente, deben recibir información de posicionamiento. Esta información generalmente se envía a través de un receptor GPS que contiene la hora, latitudes y longitudes precisas. La máquina también recibió información con respecto a la altura sobre el suelo, así como la altura sobre el nivel del mar. Con la ayuda de su sistema GPS, la máquina suele ser guiada por una ruta óptima. Factores como la longitud, las características del tráfico, las curvas y los costos se suelen considerar al generar el camino que debe seguir la máquina. La dirección de la máquina está determinada por el ángulo que existe entre los puntos de destino dentro del camino. Esto asegura que las máquinas cubran todos los puntos de destino que se han identificado a partir de los datos espaciales de GIS. Por lo tanto, esto asegura que la máquina atravesará la granja y rociará, depositará o plantará la cantidad exacta de entrada que se requiere para maximizar la producción de un sitio dado según los hallazgos en la granja.

Trimble es un proveedor geoespacial de tecnología de agricultura de precisión. Tractor con tecnología GPS basada en Trimble a bordo.
Conclusión
Con el uso de sensores remotos, GPS y GIS, los agricultores pueden comprender las necesidades específicas del sitio de sus granjas. Con esta información, son capaces de formular e implementar técnicas de gestión que aseguren el uso óptimo de insumos para maximizar su producción y ganancias. Por lo tanto, las tecnologías geoespaciales brindan al agricultor un recurso de información que puede utilizar para tomar decisiones informadas que garantizan una gestión eficaz y eficiente de la finca para maximizar su productividad. Por lo tanto, los agricultores deben comprender e implementar estas tecnologías junto con su experiencia y conocimientos para obtener los máximos beneficios de sus granjas.

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Para el ganadero de carne Robert Neill, la tecnología es fundamental para administrar su sistema en Upper Nisbet Farm, Jedburgh.

Él sabe exactamente lo que les está ocurriendo a sus animales y cómo se están desempeñando, lo que le permite comercializar sus acciones en el momento y la especificación adecuados para maximizar las ganancias.

El Sr. Neill maneja 326 vacas de parto en primavera de Limousin-cross en su unidad de cultivo de carne de 640ha en Scottish Borders.

Vea también: Informes, videos y fotos de los talleres Rethinking Cattle Performance

La mayoría de los animales se venden vivos a través del mercado de subastas local, y un puñado se vende a peso muerto a ABP. Tiene un suministro constante de clientes, y los carniceros compran de uno a tres de sus animales las 52 semanas del año.

carne de res en el interior© Billy Pix
Tiene un promedio de alrededor de 2.20p / kg de peso vivo para una carcasa de 600 kg y dice que el secreto para aprovechar al máximo su stock es producir lo que el mercado quiere.

Decisiones informadas
El Sr. Neill ha adoptado la agricultura de precisión para ayudarlo a tomar decisiones informadas y cree que esto es lo que todos los agricultores deben hacer.

“En Escocia, solo el 20% de las granjas de ganado tienen equipo de pesaje. Si no puede pesar animales, ¿cómo puede comercializar en el momento adecuado? » él pide.

becerro en cobertizo© Billy Pix
El Sr. Neill dice que usar EID en todos sus animales y tener un buen sistema de manejo y pesaje es fundamental para su empresa de carne.

“Las barras de pesaje y el cabezal de pesaje son lo más beneficioso para mi granja”, dijo el Sr. Neill en el evento Rethinking Cattle Performance de Farmers Weekly, patrocinado por Zoetis, ABP / Blade y Volac.

Pesa los animales en fase de finalización al menos cada 30 días para asegurarse de que no superen los 600 kg (640 kg menos 40 kg de relleno intestinal).

Los terneros también se pesan al destete cuando tienen unos seis meses de edad. Los que no pesen 200 kg al destete se separan y continúan con pienso lento.

Cajas de pesaje automático
El Sr. Neill también tiene dos cajas de pesaje automático situadas en los bebederos de agua, que mide el peso de sus animales en crecimiento y finalización cada vez que van a tomar algo.

También está esperando que se instalen cámaras encima de los bebederos para tomar puntuaciones de conformación al mismo tiempo.

“Pesar animales con regularidad me permite analizar las dietas y asegurarme de que funcionan, decidir cuándo comercializar los animales y cumplir con las especificaciones. Esto es agricultura de precisión ”, dijo.

caja de pesaje automática© Billy Pix
El Sr. Neill puede pesar 40 cabezas de ganado en 10 minutos por su cuenta y puede arrojar ganado de tres maneras. Tiene software que analiza resultados, hardware para lectura y etiquetas EID para identificación.

“Usamos Farmplan Cattle Manager para el mantenimiento de registros. Los pesos de los animales se importan del sistema de pesaje y los nacimientos y movimientos se notifican automáticamente al BCMS a través del programa ”.

Configuración del sistema
Su sistema de manipulación, que está diseñado para ser seguro y minimizar el estrés animal, tiene una puerta que guía lentamente a los animales a través del sistema. Ha instalado un aplastador de compresión en lugar de un aplastamiento con un yugo de cabeza para mantener el estrés animal al mínimo.

“No quiero ir a la cabeza del animal para leer la marca auricular, ya que les molesta.

«El lector de EID conectado al sistema significa que no tengo que hacerlo».

También tiene puertas accionadas por aire, lo que facilita la entrada y salida de existencias de la caja. También es más silencioso.

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Evaluación del desempeño de la carne
Costos
Todo el sistema le costó entre 10.000 y 15.000 libras esterlinas por el sistema de trituración y el sistema hidráulico, que se importaron de la Isla Sur de Nueva Zelanda, y 3.500 libras esterlinas por las barras de pesaje y el cabezal de pesaje.

“Si va a manipular existencias, necesita un buen sistema de pesaje. Si maneja mal a un animal, tiene un efecto dominó sobre la tasa de crecimiento.

“Nunca habrá más mano de obra en las granjas, por lo que es necesario pensar en eso al diseñar un sistema de manipulación”, dijo.

Cuando se pasa el stock a través del sistema de manipulación, el lector de EID situado en el lugar de unión recoge su etiqueta y le dará una ganancia diaria de peso vivo. También le informará detalles específicos del animal, como su fecha de nacimiento, problemas pasados, registros de medicamentos y si un animal se puede vender (teniendo en cuenta los períodos de retiro de carne de tratamientos anteriores).

alimentar ganado de carne© Billy Pix
Su sistema también está vinculado a una máquina etiquetadora que puede imprimir identificaciones de animales individuales. Esto ha resultado particularmente útil cuando se toman muestras de sangre de vacas, dijo el Sr. Neill.

«Esto ha acelerado el proceso y reduce el error humano», dijo.

El Sr. Neill dijo que antes de ir al mercado pesa y corta la espalda, el vientre y la cola de su ganado para que luzca lo mejor posible.

“Se necesitan cinco minutos para hacerlo. Se trata de marketing y ventas y tenemos que presentar mejor lo que vendemos ”, dijo.

Registrador de puntuación de condición corporal
El Sr. Neill también está probando un lector de bastón de puntuación de condición corporal para TRuTest y cree que poder registrar las puntuaciones de condición en el lado del pensador directamente al lector facilitará el ajuste.

“Acondicionamos a las vacas puntuadas unas tres veces durante el período de invierno y ajustamos la alimentación en consecuencia. El lector de bastón hará que esto sea más fácil de hacer, ya que puede escanear la etiqueta del animal y registrar el puntaje de condición en el lector de bastón al mismo tiempo «.

Identificación de animales
identificación de animales© Billy Pix
Sin embargo, la agricultura de precisión no significa gastar mucho dinero en pequeños equipos. Las rutinas básicas, como el uso de etiquetas de manejo y el registro de las iniciales del padre en las etiquetas, ayudan al Sr. Neill a tomar decisiones sobre la reproducción en el futuro.

“Utilizamos etiquetas de gestión codificadas por colores para facilitar el trabajo. Por ejemplo, los discos rojos resaltan las terneras que no queremos mantener como reemplazos y los discos azules se utilizan para los machos que no han sido castrados «.

Alimentación
El Sr. Neill está utilizando un carro alimentador Alltech Keenan con el sistema PACE adjunto. Esto le dice exactamente qué debe incluir en la dieta y cuánto tiempo debe mezclarse, para que sepa exactamente qué ganado se está alimentando. Luego, puede ajustar la dieta al vigilar de cerca el rendimiento de sus animales.

Richard Vecqueray de Evidence Based Veterinary Consultancy, quien habló en el evento, dijo que los agricultores tienen una serie de palancas que pueden utilizar para determinar el rendimiento del ganado de carne para ayudar a emparejar la genética de la granja con el mercado al que se dirige.

Dijo que para poder tirar correctamente de estas palancas, los agricultores deben saber:

Rendimiento actual en términos de condición corporal y aumento diario de peso vivo, porque esto proporciona una línea de base desde la cual mejorar.
El análisis exacto de los piensos de entrada, siendo el forraje el más variable.
«Solo midiendo a los animales y sabiendo exactamente qué se está alimentando, se puede ajustar el sistema».

Vecqueray agregó que se necesitaban más análisis de ensilaje para definir mejor las cargas de entrada.

“El uso de fórmulas informáticas con información deficiente [un análisis de ensilaje de NiR único] es una costosa pérdida de tiempo. El resultado probable de tal ejercicio es que le vendan algo completamente inapropiado, agregando costos innecesarios en una industria sin margen de sobra ”, dijo.

“Si solo realiza uno o dos análisis de ensilaje al año con NiR, que analiza el ensilaje observando el nivel de luz reflejada, no es probable que sea representativo del ensilaje que está alimentando.

“Si realmente desea ajustar y aumentar las tasas de crecimiento a una edad más temprana, es posible que desee invertir en más análisis de forrajes o en el estándar de oro, que es el análisis de química húmeda. La química húmeda es más cara, pero más precisa ”, dijo.

Objetivos para terminar las raciones
Tasas de crecimiento objetivo para animales en finalización

Animal de estructura grande (en ración durante 80-100 días): 1,5 kg / día
Animal de complexión media (en ración de 60 a 80 días): 1,4 kg / día
Animal de estructura pequeña (en ración de 0 a 60 días): 1,3 kg / día
Objetivo de ingestas y raciones para animales de engorde

Ingesta de materia seca (DMI): 2% del peso corporal
Materia seca: 30-60%
Proteína cruda: 12-15% (valores más altos para las razas británicas, valores más bajos para las continentales)
Energía: 12,2 MJ / kg DM ME (depende de la raza y la tasa de crecimiento deseada)
Grasa: <6% Almidón y azúcares: 33% Calcio: 0,6% Fibra larga: 6-8% (introducir gradualmente durante siete a 10 días hasta completar la ración de acabado)

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Sabemos que la agricultura de precisión funciona en la cosechadora y la sembradora, pero ¿puede funcionar en la sala de ordeño?

Un equipo de investigación y extensión dirigido por el especialista en extensión de gestión de sistemas lácteos Jeffrey Bewley , del Departamento de Ciencias Animales y Alimentos de la Facultad de Agricultura de la Universidad de Kentucky , se está embarcando en un estudio de dos años para avanzar en la producción lechera de precisión en la Granja de Investigación Lechera Coldstream del Reino Unido .

Detección de celo de alta tecnología
Usando varias tecnologías diferentes, el equipo recopilará datos biológicos y de observación que indiquen el estado de salud y el comportamiento del estro.

La detección del estrés por calor, el inicio del parto, la cojera y la detección temprana de mastitis, metritis y trastornos metabólicos también son áreas de interés.

“La economía de las enfermedades animales es enorme y, a menudo, no se reconoce. La detección temprana de enfermedades reduce el costo de las enfermedades para la granja y aumenta la duración de la vida de los animales ”, dijo Bewley.

«La detección de celo es una lucha importante para los productores de leche y las tecnologías que pueden ayudar a atrapar a las vacas en celo pueden tener un gran impacto en la rentabilidad de la lechería».

Lácteos de precisión
Este estudio de largo alcance implementa tecnologías de vanguardia y más conocidas para reforzar las habilidades de los pastores en el estudio de la fisiología y el comportamiento en el ganado lechero, particularmente en lo que se refiere a enfermedades y celos.

Un sistema de ordeño medirá las caídas de rendimiento en cada cuarto de la ubre de la vaca y, en particular, la conductividad eléctrica de la leche al nivel del cuarto durante el ordeño. Existe una conexión indirecta entre la conductividad eléctrica y la mastitis.

Las etiquetas medirán la rumia o la masticación rumiante, brindando la oportunidad de reaccionar rápidamente ante, por ejemplo, la aparición de una enfermedad o cambios de alimentación desventajosos, a nivel de un solo animal y del rebaño.

Un segundo conjunto de etiquetas tomará la temperatura de la superficie del interior de la oreja derecha de cada vaca fresca cada cinco minutos.

Otra tecnología controlará el comportamiento y la actividad de mentir. Y un sistema de bolo pasivo controlará la temperatura central del animal, lo que proporciona información para la detección temprana de enfermedades, la detección de la ovulación y el parto.

Finalmente, una marca auricular controlará la temperatura y la actividad del oído para identificar un posible choque periférico (extremidades frías), que puede ser particularmente útil para la identificación temprana de la fiebre de la leche.

Cuantificando el confort de la vaca
Combinados, estos dispositivos proporcionarán datos que miden la comodidad de las vacas, que luego pueden extrapolarse para realizar cambios en las instalaciones de la lechería. La comodidad de la vaca puede conducir a una mejor salud general, lo que reduce el costo del cuidado y / o tratamiento de los animales y puede aumentar la longevidad de los animales y aumentar la producción de leche.

Los datos de este estudio se utilizarán para evaluar el impacto económico de las tecnologías de producción lechera de precisión en el resultado final de una granja.

Todavía en la mesa de dibujo
Las tecnologías están muy desarrolladas, pero es posible que aún no sean económicamente viables para la mayoría de los agricultores.

“Nuestro objetivo es determinar qué tan útil es la información proporcionada por estas tecnologías y luego realizar un análisis para determinar si son inversiones que valen la pena. La investigación que estamos haciendo ayudará a los productores de leche a tomar decisiones sobre la utilidad de estas tecnologías ”, dijo Bewley.

A largo plazo, Bewley cree que el estudio conectará los puntos entre lo que ve el pastor y lo que dicen las tecnologías.

Además, espera que su investigación permita que estas tecnologías ingresen al mercado competitivo, impulsando los resultados de los productores de leche, que compiten cada vez más en una plataforma nacional y global.

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¿Sabías que los cerdos de engorde en un establo pueden caminar hasta 4 km por día? ¿Y sabías que los cerdos de engorde a veces forman parejas mientras comen?

Tal vez se encoja de hombros, pero para mí fue información nueva que escuché en la Conferencia Europea para la Ganadería de Precisión , celebrada en Nantes, Francia, del 11 al 12 de septiembre. PLF como tecnología moderna existe desde hace bastante tiempo, y se reduce al uso de sensores y algoritmos para averiguar de cerca lo que está sucediendo dentro de cualquier granja de ganado y, si es necesario, alarmarse para realizar ajustes de gestión, por ejemplo, cambiar las raciones de alimento o llamar al veterinario.

El evento de PLF en Nantes, Francia, atrajo a unos 180 expertos de Europa principalmente, pero también de Estados Unidos, Australia, Japón, Corea del Sur y Colombia. Foto: Vincent ter Beek
El evento de PLF en Nantes, Francia, atrajo a unos 180 expertos de Europa principalmente, pero también de Estados Unidos, Australia, Japón, Corea del Sur y Colombia. Foto: Vincent ter Beek
La mayoría de los artículos estaban sobre vacas.
Aproximadamente la mitad de los documentos de la conferencia se centraron en la producción de lácteos y carne de vacuno (37). La industria avícola, normalmente la más progresista y con ganas de innovar, puede estar en ‘última posición’ esta vez con solo 8 papeles. Los cerdos terminaron a mitad de camino en 20 presentaciones.

La naturaleza de PLF es lo que está en la base de este fenómeno. Básicamente, se trata de la identificación de animales, utilizando marcas auriculares con identificación por radiofrecuencia (RFID). En general, los rebaños de vacas por granja no son tan grandes y pueden residir allí durante años, por lo que la inversión en marcas auriculares puede ser una herramienta valiosa para rastrear lo que está sucediendo con los animales.

Seguimiento individual de animales
Por otra parte, una granja avícola tiene a veces decenas de miles de aves. Los pollos de engorde viven hasta 6 semanas, por lo que el control individual de los pollos es una ilusión. Por eso, en la producción avícola, la mayor parte de la atención se centra en los grupos de seguimiento, como por ejemplo, el peso de la parvada, el comportamiento de la parvada o el consumo de alimento / agua de la parvada.

Foto: Shutterstock
Foto: Shutterstock
Los cerdos llegan a algún lugar en medio de todo eso. Naturalmente, las cerdas merecen la inversión individual, ya que pueden servir durante varios años en establos de cría. Por lo tanto, las etiquetas RFID individuales se han vuelto bastante comunes, especialmente en granjas que tienen sistemas de alimentación electrónica de cerdas (ESF) en gestación. Sin embargo, en los hatos de engorde, aunque técnicamente el seguimiento individual de los cerdos es factible, el seguimiento grupal sigue siendo el estándar.

Contribuciones de los cerdos en la conferencia PLF
Como era de esperar, las contribuciones de los cerdos en la conferencia PLF podrían dividirse aproximadamente en estas 2 direcciones. O un investigador se había centrado en aspectos del comportamiento grupal o había optado por seguir animales individuales.

De hecho, algunos investigadores con visión de futuro han comenzado a seguir a los cerdos de acabado individual, y es interesante ver qué tipo de resultados arrojaron. Para los animales que generalmente se mantienen juntos como grupo, pensé que era sorprendente tomar conciencia del hecho de que algunos cerdos a menudo parecen elegir comer simultáneamente, como lo mencionó Anita Kapun de la Universidad de Hohenheim , Alemania, en su presentación.

(Ella no había investigado todavía por qué, ya que era una connotación secundaria en una investigación mucho más grande sobre el monitoreo del comportamiento y la actividad. Dijo que tal vez sí se gustan, o tal vez pasan mucho tiempo cerca del otro porque a menudo pelean. O son los desertores que siempre son ahuyentados en el comedero y comienzan a comer cuando está tranquilo).

Brian Barnes de la Universidad de Nebraska-Lincoln presentando en la conferencia PLF en Nantes, Francia. Foto: Vincent ter Beek
Brian Barnes de la Universidad de Nebraska-Lincoln presentando en la conferencia PLF en Nantes, Francia. Foto: Vincent ter Beek
Y pensé que era revelador que cuando se les da el espacio (24 cerdos en una habitación grande), los cerdos tienden a caminar hasta 4 km / día, como lo transmite Brian Barnes, Universidad de Nebraska-Lincoln , EE. UU. Esto fue confirmado por otros investigadores que habían hecho observaciones similares.

Ningún cerdo de finalización es promedio
Lo que deduje de todo esto es que, a pesar de la enorme cantidad de investigación sobre cerdos, se desconoce bastante acerca de los cerdos de engorde, y ninguno de ellos tiene un comportamiento «promedio». Cada cerdo puede tener un buen día o un mal día; cada uno puede desarrollar cojera o crecer menos, todas las cosas que no son recogidas por las cifras promedio.

Uno de los artículos principales a este respecto fue el estudio de doctorado del Dr. Jarissa Maselyne (2016), del Instituto Flamenco de Investigación Agrícola y Pesquera (ILVO) , Bélgica, que siguió una serie de cerdos de engorde y su comportamiento alimentario para desarrollar un sistema de alerta temprana de problemas de salud.

El año pasado, Pig Progress ya informó sobre la investigación de Jarissa Maselyne

Si se pudiera realizar una estrategia de gestión específica para el finisher, hay mucho que ganar, me dijo.

¿Cómo interesar a los agricultores?
Ahí es donde se pone divertido, porque desarrollar algo así, y mucho menos implementarlo, cuesta dinero y requiere inversión, pensamiento decente, planificación, convicción y fe. Sin embargo, algunas presentaciones abordaron la cuestión de cómo despertar el interés de los agricultores. La impresión que obtuve de una variedad de presentaciones es que desde el lado de los productores, el interés del lado del agricultor es menor de lo que muchos hubieran esperado.

PLF ofrece grandes oportunidades y posibilidades y, sin embargo, por alguna razón, el mercado simplemente no parece entenderlo. Que esta pasando?

Percepción de madurez de la innovación
Geerte Paradies, investigador de la organización de investigación independiente de los Países Bajos TNO , introdujo el concepto de «percepción de la madurez de la innovación» para explicar el fenómeno. En mis propias palabras: la tecnología necesitaría tiempo para convencer a los productores.

No soy investigador ni productor de cerdos, pero permítanme hacer algunas conjeturas también.

Las granjas porcinas ya están llenas de tecnologías , a menudo más de 10 empresas están involucradas para suministrar comederos, ventilación, suministro de alimentación, manejo de enfermedades, equipos, cerdos, etc. Agregar más simplemente agrega otra plataforma / proveedor.
Los desarrollos suelen ser rápidos . Quien fue pionero con un iPhone 6 hace unos años ya está pasado de moda. Las inversiones en un sistema nuevo y elegante pueden volverse obsoletas con bastante rapidez.
Las demandas de bienestar, medioambientales y sociales aumentan rápidamente . Por ley, los agricultores a menudo se ven obligados a priorizar las principales inversiones en la finca en momentos en que la economía no es tan buena de todos modos. Incluso si tuviera otra bolsa de dinero en la estantería, ¿pensaría en otro cambio más?
Estos sistemas producen datos, montones de datos . ¡Ayuda! ¿Qué hago con todos ellos? ¿Sabes qué? Iré a alimentar a los cerdos primero.
La cruda realidad de las granjas de cerdos es que están llenas de animales pesados ​​y torpes que suelen masticar cualquier cosa que se interponga en su camino y quizás sean un poco incompatibles con una tecnología muy innovadora que involucra cámaras, sensores y algoritmos.
Algunos de los artículos y presentaciones de PLF se centraron enormemente en la tecnología matemática que hay detrás. ¿Es esa la forma de convencer a los criadores de cerdos de que lo intenten?

Ofreciendo PLF dentro de una plataforma más grande
Sumando todo, creo que PLF, ya sea a nivel de grupo o si es posible a nivel de animal individual, definitivamente tiene un mundo que ganar, pero debería ofrecerse a los criadores de cerdos de una manera diferente.

Cuando los resultados de este tipo de tecnología se pueden integrar en una plataforma más grande, el criador de cerdos no tiene que descubrirlo o invertir mucho, simplemente se le presenta como una herramienta dentro de una plataforma existente, tal como su teléfono inteligente le permite. para descargar nuevas aplicaciones. Maximus Ag Technologies en los EE. UU. Ha estado ofreciendo esto durante un tiempo y Fancom en los Países Bajos lo ha entendido bien.

Enfoque de cadena
Otro ejemplo fascinante es la iniciativa para establecer IoF2020 , Internet of Food and Farm 2020, un programa apoyado por la UE que reúne a toda la cadena de producción alimentaria utilizando una gran cantidad de datos que involucran a todas las partes interesadas. Esto incluye el negocio porcino europeo.

De esa manera, no solo se puede mejorar la trazabilidad, sino que también los criadores de cerdos pueden ver inmediatamente cuándo y dónde se venden sus chuletas de cerdo.

Ahora hay una forma en que los datos se convierten en conocimiento y dinero.

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La dependencia del control de malezas herbicidas ha dado como resultado la evolución generalizada de poblaciones de malezas resistentes a herbicidas (Boutsalis et al., 2012; Broster et al., 2013; Owen et al., 2014). Las regulaciones cambiantes y los costosos costos de desarrollo de herbicidas, combinados con la amenaza perenne de la resistencia a los herbicidas, aseguran que el control de malezas efectivo en el futuro dependa de la inclusión de tecnologías alternativas de control de malezas en los programas de manejo de malezas.

Las técnicas físicas de control de malezas estaban en uso mucho antes de que se introdujeran los herbicidas y el desarrollo de nuevas opciones ha continuado durante la era de los herbicidas. Sin embargo, la mayoría de estas nuevas tecnologías no se han adoptado, principalmente debido al costo, la velocidad de operación y la adecuación a los nuevos sistemas agrícolas. La introducción de tecnologías de detección y activación de malezas crea la oportunidad de apuntar a malezas individuales, es decir, manejo de malezas específico del sitio. Esto aumenta enormemente la posible rentabilidad de muchas técnicas direccionales de control físico de malezas en los sistemas de cultivo de conservación.

Comparación de tecnologías físicas de control de malezas
Existe una amplia gama de opciones efectivas de control físico de malezas con una capacidad probada para controlar las malezas. La mayoría de estos no se han comercializado y la evidencia de su eficacia se relaciona con los hallazgos de la investigación, lo que dificulta las comparaciones de costo-efectividad. Si bien las entradas y los métodos de control difieren significativamente entre las opciones de control físico, todos los sistemas comparten un valor de requerimiento de energía para la activación y el uso. Por lo tanto, la energía requerida para el control efectivo de malezas puede ser un enfoque razonablemente preciso para comparar la eficiencia y la eficacia de los sistemas de control físico sobre la base de la energía consumida por maleza o hectárea.

Los requerimientos de energía directa para el control de plántulas de malezas de dos hojas se estimaron a partir de informes publicados sobre la eficacia del control de malezas de una amplia gama de técnicas físicas de control de malezas (Tabla 1). Para determinar el requerimiento de energía por unidad de área, se eligió una densidad de malezas de 5.0 plantas m -2 para representar una densidad de malezas típica en los campos de cereales australianos, según los resultados de una encuesta reciente de productores de cereales australianos (Llewellyn et al., 2016) .

Control de malezas por difusión
El control de malezas al voleo se define como el uso indiscriminado de un método de control en todo el potrero cuando se controlan las malezas dentro de los cultivos o en situaciones de barbecho.

Control químico de malezas
Los herbicidas son la forma más utilizada de control de malezas en los sistemas de cultivo mundiales principalmente debido a su alta eficacia y confiabilidad. Los herbicidas son altamente rentables y tienen un costo energético relativamente bajo de aproximadamente 220 MJ ha -1 , que cubre la fabricación y aplicación. Es importante destacar que los herbicidas siguen siendo la única opción de control de malezas al voleo que proporciona un control de malezas en el cultivo altamente selectivo y, por lo tanto, han sido fundamentales para la adopción de sistemas de cultivo de conservación altamente productivos. Ninguna otra forma de control de malezas actualmente disponible ofrece una eficacia de control de malezas similar con una seguridad de cultivo equivalente.

Control físico de malezas
Históricamente, se dependía de la labranza para el control de malezas, así como para la preparación del lecho de siembra, y sigue utilizándose ampliamente en los sistemas de cultivo mundiales a pesar de la gran dependencia de los herbicidas. Como grupo, las opciones basadas en la alteración del suelo son la forma de control físico de malezas más eficiente desde el punto de vista energético (Tabla 1) sin aportes de energía adicionales además de los requisitos de fuerza de tiro. La labranza actúa para controlar las malas hierbas arrancando plantas, cortando raíces y brotes y / o enterrando las plantas. En consecuencia, la eficacia y el impacto de este enfoque dependen de la lluvia y la humedad del suelo. El control efectivo solo se puede lograr cuando las malezas alteradas se exponen a un ambiente de secado después de la operación de labranza. Aunque la labranza puede ser una opción de control de malezas altamente efectiva, la alteración del suelo involucrada no es compatible con los sistemas de cultivo de conservación y,

Hay un grupo de tecnologías térmicas de control de malezas (flameado, espumación de agua caliente y vapor, etc.) que utilizan energía química o eléctrica que se puede utilizar para el control de malezas al voleo (Tabla 1). En comparación con la labranza y las opciones basadas en herbicidas, estos enfoques son considerablemente más costosos desde el punto de vista energético. Con requisitos de energía de 100 a 1000 veces más altos, no es sorprendente que estas tecnologías no hayan sido ampliamente adoptadas para su uso en sistemas de cultivo a gran escala, aunque en operaciones más intensivas se usa el flameado hasta cierto punto.

Tabla 1. Estimaciones del requerimiento total de energía para las opciones físicas de control de malezas actualmente disponibles para aplicaciones al voleo. Las estimaciones se basan en el control de malezas de dos hojas presentes
en 5 plantas m -2 .

Método de control de malezas

Consumo de energía
(MJ ha -1 )

Acolchado de plástico

3

Rastra de dientes flexibles

4

Cultivador de barrido

11

Azada rotativa

13

Acolchado orgánico

dieciséis

Deshierbe de varillas

18

Rastra de dientes de resorte

22

Desyerbador de cestas

29

Grada de rodillos

29

Segadora de discos

31

Grada de discos en tándem

36

Segadora de mayales

57

Grada de discos offset

64

UV

1701

Llameante

3002

Infrarrojo

3002

Agua caliente

5519

Espuma caliente

8339

Vapor

8734

Congelación

9020

Aire caliente

16902

Microondas

42001

Control de malezas específico del sitio
La oportunidad de ahorros de costos sustanciales y la introducción de tácticas novedosas están impulsando el futuro del control de malezas hacia el manejo de malezas específico del sitio. Este enfoque es posible gracias a la identificación precisa de malezas en los sistemas de cultivo que utilizan visión artificial que normalmente incorpora inteligencia artificial. Una vez identificadas, estas malezas se pueden controlar mediante la aplicación estratégica de tratamientos de control de malezas. Este enfoque de precisión para el control de malezas crea el potencial de ahorros de costos sustanciales (hasta el 90%) y la reducción de los impactos ambientales y fuera del objetivo (Keller et al., 2014). Más importante aún para la sostenibilidad del control de malezas, el manejo de malezas específico del sitio crea la oportunidad de utilizar opciones alternativas de control de malezas físicas que actualmente no son adecuadas para el uso de todo el potrero.

La detección precisa de malezas permite que los tratamientos físicos de control de malezas se apliquen específicamente a la maleza objetivo. A medida que los procesos de identificación de malezas se desarrollan para incluir especies de malezas, tamaño y etapa de crecimiento, existe la posibilidad de que algunos enfoques (como deshierbe eléctrico, microondas y láseres) se apliquen a una dosis letal prescrita. Esto reduce drásticamente la cantidad de energía necesaria para un control eficaz de las malas hierbas (Tabla 2). Por ejemplo, el microondas, como el tratamiento de control de malezas más costoso en energía como tratamiento al voleo (42.001 MJ ha -1 ), requiere sustancialmente menos energía cuando se aplica directamente a las malezas objetivo (3.4 MJ ha -1 ). Así, aunque se esté controlando el mismo número de malezas (5 plantas m -2) la focalización específica de estas malas hierbas da como resultado una reducción del 99% en los requisitos energéticos.

La identificación precisa de malezas permite el uso de tecnologías alternativas de control de malezas que no son adecuadas en la práctica para su uso como tratamientos completos para el potrero. Por ejemplo, los láseres suelen ser un haz de luz estrecho que se enfoca en un objetivo puntual. En un enfoque de manejo de malezas específico del sitio con identificación y activación de malezas de alta precisión, los láseres se pueden enfocar con precisión en los puntos de crecimiento de las malezas específicas, concentrando el daño térmico. Al reducir el área tratada de la maleza, las pérdidas fuera del objetivo se reducen aún más, lo que permite ahorros de energía adicionales.

Tabla 2. Estimaciones del requerimiento total de energía para las opciones físicas de control de malezas cuando se utilizan para el tratamiento de control de malezas específico del sitio. Las estimaciones se basan en el control de malezas de dos hojas presentes en 5 plantas m -2 .

Método de control de malezas

Consumo de energía
(MJ ha -1 )

Radiación solar concentrada

0.0

Corte preciso

0,01

Tracción

0,01

Electrocución: descarga de chispa

0,1

Pirólisis láser Nd: YAG IR *

0,7

Cavar

1.3

Corte por chorro de agua

1.4

Estampado

2.1

Pirólisis láser Nd: YAG IR *

2.5

Microondas

3.4

Arena abrasiva

10

Pirólisis con láser de tulio *

12

Corte por láser CO 2 *

40

Llamas dirigidas

46

Electrocución: contacto continuo

47

Pirólisis láser Nd: YAG *

70

Pirólisis láser de CO 2 *

78

Corte láser Nd: YAG UV *

115

Espuma caliente

117

Pirólisis con láser de diouro *

119

Corte por láser Nd: YAG IR *

190

Agua caliente dirigida

503

* Diferentes sistemas de desmalezado láser

Conclusiones
Al utilizar los requisitos de energía como un campo de juego nivelado para la comparación, las diversas eficiencias de cada método de control se hicieron más evidentes. Además, este enfoque permitió una mejor comprensión de las oportunidades específicas del sitio para el control físico de malezas. La focalización de tratamientos en plantas individuales resulta en ahorros de energía significativos y hace que las opciones antes imprácticas en una base de transmisión estén disponibles para su uso en una base específica del sitio. Las oportunidades aquí son inmensas para el manejo futuro de las malas hierbas problemáticas.

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