Agricultura de precisión y sostenibilidad

De las vacas a los cultivos visión artificial para la agricultura de precisión

Los avances tecnológicos recientes han permitido un cambio radical en la forma en que los agricultores, agrónomos y fitomejoradores pueden recopilar y analizar datos. La gestión automatizada del bienestar del ganado, el control de malas hierbas de precisión y la medición de los rasgos fenotípicos en las plantas permiten mayores rendimientos con menos insumos, como piensos y productos químicos agrícolas. En muchos de estos sistemas es fundamental el concepto de visión por computadora , el proceso de análisis de imágenes o videos para obtener automáticamente mediciones significativas, sin necesidad de intervención manual. En la RE • WORK Future of Food Summit , Ian Hales, investigador asociado en visión artificial 3D en el Bristol Robotics Lab, discutirá estos sistemas y cómo benefician directamente a la comunidad de ciencia agrícola y vegetal, utilizando ejemplos del mundo real y de vanguardia actualmente en desarrollo. El proyecto más reciente de Ian es el desarrollo de un sistema para la gestión automatizada de la salud y el bienestar en el ganado lechero, aprovechando la gran cantidad de datos valiosos que se pueden obtener a partir de imágenes 3D para medir los rasgos afectados por la cojera y la condición, con el objetivo de detectarlos precoz y previniendo sufrimientos innecesarios, al tiempo que maximiza el rendimiento. Nos reunimos con Ian, antes de su presentación en el evento del 21 de junio, para escuchar sus pensamientos sobre la industria AgTech . ¿Cuáles cree que son los desafíos más urgentes dentro de las industrias alimentaria y agrícola?La industria láctea está bajo una presión constante para bajar los precios, y muchos agricultores informan sobre pérdidas en el costo de producción. La producción de leche de vaca se puede correlacionar directamente con su estado de bienestar y, como tal, mantener una buena condición corporal es clave para maximizar el rendimiento. Se ha demostrado que la calificación de la condición en el ganado lechero es un proceso algo subjetivo, propenso a discrepancias no solo entre diferentes observadores sino también entre observaciones del mismo animal por el mismo observador. También se ha demostrado que la detección confiable de la cojera no es trivial, ya que el ganado a menudo intentará ocultar los síntomas a los observadores humanos. ¿Cómo se pueden solucionar estos problemas con la tecnología?Los sistemas comerciales de visión por computadora están actualmente en desarrollo para examinar, registrar e informar de manera autónoma la condición del ganado lechero repetidamente y durante períodos prolongados. Las ventajas de tales sistemas son triples:

El productor lechero puede mantener un registro preciso y duradero del estado del hato.
Las mediciones de dicha condición son objetivas y no están sujetas a la influencia humana.
Los animales en sí mismos no están influenciados por la presencia de humanos, por lo que es menos probable que intenten enmascarar los síntomas, lo que permite una detección más temprana y precisa de la cojera.
¿Qué nuevos desarrollos en AgTech y FoodTech podemos esperar ver en los próximos 5 años? Los sistemas de visión por computadora ya se están implementando comercialmente para aumentar la maquinaria agrícola existente, como la desbrozadora Garford InRow; sin embargo, a menudo sigue habiendo un fuerte elemento humano. Estamos empezando a ver el surgimiento de sistemas robóticos totalmente autónomos como herramientas especializadas y de investigación (por ejemplo, Bosch BoniRob) y creo que esta es la dirección hacia la que podemos esperar que se muevan los sistemas comerciales, especialmente a medida que la UE mantiene su enfoque de Horizonte 2020 en seguridad alimentaria. ¿Cuáles son las tres cosas principales que le gustaría ver cambiadas o inventadas en la industria alimentaria para 2050?

Sistemas robóticos totalmente autónomos en toda la cadena de cultivo de cereales (desde la preparación, el crecimiento y la cosecha)
La erradicación del uso de químicos para el control de malezas a gran escala en favor de metodologías no químicas (mecánica, calor, corriente eléctrica)
Hidroponía interior y agricultura vertical para reducir el costo de los productos frescos y maximizar el rendimiento en áreas de espacio limitado

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Beneficios de usar drones en la agricultura

La aplicación de nuevas tecnologías en nuestros cultivos está produciendo un cambio en el modo de operar del empresario y del agricultor. España cuenta con más de 4.700 pilotos de drones y el sector agropecuario es el que más operadores tiene junto con el sector de la seguridad. El agricultor necesita tierras productivas en una etapa difícil para el campo. Las condiciones meteorológicas son cada vez más adversas y el agricultor debe procurar no acelerar este cambio climático sino contrarrestarlo. Podemos alcanzar una buena productividad cuidando a la vez el medio ambiente. El uso de drones en la Agricultura puede ser un buen modo de participar en la acción contra el cambio. Hoy hablaremos de los beneficios de usar drones en la Agricultura.

¿Para qué sirve un dron?
Antes de hablar sobre los servicios que puede realizar un drone explicaremos brevemente qué es un drone. La RAE lo define como “aeronave no tripulada”, es decir funciona por control remoto. También puede aparecer escrito como RPA (Remotely Piloted Aircraft).

Este aparato puede ser utilizado para fines recreativos o profesionales y comerciales. Dentro del sector agrícola, el drone puede acompañarnos en un gran número de tareas como estas:

Inspección y monitoreo de instalaciones y obras de infraestructura.
Investigaciones atmosféricas.
Topografía y cartografía temática.
Geología y prospección petrolífera y gasífera.
Gestión de riesgos y desastres naturales (incendios, inundaciones, etc).
Exploración de lugares de difícil acceso, salvamento y rescate.
Cinematografía y fotografía comercial, artística y/o deportiva.
Control medioambiental.
Limnología y oceanografía.
Investigaciones sobre conservación de la biodiversidad.
Medios de comunicación y entretenimiento.
Movilidad, tráfico y logística en general.
Actividades agrícolas y pecuaria.
Aplicación de productos fitosanitarios.
La agricultura de precisión se define como la aplicación de nuevas tecnologías de la información a tareas agrícolas con el fin de mejorar la productividad de los cultivos y disminuir el impacto medioambiental.

Dentro de la agricultura de precisión se encuentra la teledetección. Una acción realizada por drones que portan sensores para recabar información sobre los cultivos. Esto aporta numerosos beneficios. Ten en cuenta que el resultado de una cosecha depende en gran mayoría de las condiciones meteorológicas y el clima de la zona. Por ello, el agricultor tiene que tener un fiel compromiso con el cuidado del medio ambiente. ¿De qué forma? Respetando la naturaleza y aprovechando las fuentes de energía inagotables. El drone puede el tu mejor aliado. Ahora veremos porqué y las ventajas de usar drones en la agricultura.

¿Qué beneficios se obtienen en el campo con el uso de drones?
Los beneficios de usar drones en la Agricultura son numerosos. Para explicarlo mejor podríamos decir que el RPA puede desempeñar dos papeles distintos en el sector Agro: Teledetección y Aplicación Fitosanitaria. Veremos que, aunque los dos trabajan en el terreno de cultivo, la formación que se necesita para cada acción es especializada.

Ventajas que aporta la Teledetección con drones:
Cuanto mayor es la extensión del terreno, más difícil es controlar su rendimiento. A esto se le suma las zonas de difícil acceso que pueda haber y el gran trabajo humano que se requiere en la Agricultura convencional recabar este tipo de datos. Con el uso de drones que portan cámaras infrarrojas se puede elaborar con más rigor un análisis del campo. Podremos saber prácticamente a tiempo real el estado de las plantas, de la tierra, su fertilidad, su rendimiento…

Ventajas que aporta a la agricultura la aplicación fitosanitaria a partir de drones:
La detección temprana de plagas y malas hierbas evitará un mal año de cosecha. Prevenir la infestación de la plantación también es posible de otra forma. Hablamos ahora del otro papel del drone, que realiza el control de plagas aéreo. Esto implica mayor productividad. La aplicación de pesticidas de forma manual con mochilas o a través de equipos fitosanitarios sobre ruedas son costosos. Supone tiempo, personal y no siempre es efectivo. Un drone puede recorrer el campo de cultivo en un corto periodo de tiempo mientras aplica sobre la plantación productos fitosanitarios. De esta forma se crea muy poca deriva. La aplicación se realiza a poca altura, muy cerca del cultivo. Esto presenta una gran ventaja, a la que se le suma un tratamiento preciso y localizado (por GPS). Por tanto, habría menos contaminación y más productividad. El uso del drone ayudaría a cumplir el reto de Ecologistas en Acción que consiste en reducir al 50 % la cantidad de pesticidas para el 2023.

Nueva normativa europea: más exigente con la formación de los pilotos.
El vuelo de drones con fines profesionales o comerciales está regulado por el Gobierno. Puedes consultar el Real Decreto 1036/2017, de 15 de diciembre por el que se regula la utilización civil de las aeronaves pilotadas por control remoto, y se modifican el Real Decreto 552/2014, de 27 de junio.

No obstante, en este mes de mayo se lanzará la nueva normativa europea que implica un mayor control. La formación de los pilotos de drones es fundamental. Por ello, se exige que el piloto posea una serie de certificados que acrediten su formación y habilitación.

La nueva normativa sobre drones de carácter europeo plantea las siguientes novedades:

Un registro obligatorio de operadores y sistemas de geolocalización en un perímetro virtual.
Matrículas electrónicas para las aeronaves no tripuladas.
Control para no volar en zonas restringidas.

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La agricultura de precisión es el camino a seguir para los pollos

La agricultura de precisión es tan importante en la producción avícola como en cualquier otra área de la agricultura. Caroline Stocks informa de un evento RASE

Invertir en la cría de ganado de precisión (PLF) podría ayudar a los productores avícolas a convencer a los minoristas y consumidores sobre los altos niveles de bienestar que se encuentran comúnmente en los sistemas intensivos.

Simon Lague, gerente de desarrollo comercial de la empresa de tecnología Fancom, dijo que los sistemas de alta tecnología podrían ayudar a los agricultores a recopilar la evidencia que necesitan para demostrar que la producción avícola ha progresado.

GANADERÍA DE PRECISIÓN

Cámaras – distribución de monitores
Micrófonos: controle el ruido y el estrés
Medidores de agua / alimentación: monitorear las tomas
Básculas de pesaje: supervise las tasas de crecimiento
Al dirigirse al evento de la Real Sociedad Agrícola de Inglaterra en Derbyshire, el Sr. Lague dijo que los agricultores no deben tener miedo de usar equipos especializados, como cámaras y micrófonos, para ayudarlos a manejar a sus aves.

Al pronosticar que el 20% de los productores de aves de corral utilizarían la tecnología a finales de la década, dijo: “Si la industria quiere tener éxito, debemos adoptar el PLF y cambiarle el nombre a ‘agricultura inteligente’. No reemplazará a los agricultores, pero volverá a enfocar lo que están haciendo «.

Eric Koenders, un ingeniero de investigación de Fancom, dijo que el uso de cámaras y micrófonos ayudaría al granjero a monitorear el comportamiento de los pollos, mientras que las balanzas, los medidores de alimento y agua podrían usarse para calcular el consumo y el crecimiento de las aves.

“En el pasado, con las fincas pequeñas, la gente tenía suficiente tiempo para realizar observaciones. “Pero es difícil observar animales individuales a medida que las granjas crecen”, dijo a los delegados. «Es inevitable utilizar la tecnología para obtener lo mejor de su ganado».

Al medir y monitorear las entradas y las respuestas de las aves, la tecnología podría usarse para modelar y predecir los resultados de las prácticas de manejo cambiantes, como la calefacción y la ventilación, dijo.

El análisis de los datos también hizo posible la creación de sistemas de alerta temprana, para alertar a los agricultores sobre cualquier cambio no planificado y proporcionar una hoja de cálculo diaria con información que informaba al agricultor sobre el crecimiento de las aves, agregó.

“PLF es bueno para detectar cambios en el comportamiento animal. Los agricultores pueden reaccionar ante él mediante la intervención de la gestión, y el sistema puede controlar cómo han afectado esos cambios, por ejemplo, verificando la respuesta a una vacuna.

«También puede identificar caídas en el crecimiento, que pueden deberse a problemas como bloqueos en la línea de alimentación».

Pero si bien cada vez más animales se encontrarían viviendo en entornos inteligentes, según las necesidades medidas, Koenders dijo que era vital que los agricultores entendieran cómo responder a los datos creados.

«Tenemos la tecnología, pero los agricultores deben aprender de los datos e incorporarlos en su gestión diaria».

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Tecnología
ESTUDIO DE CASO – DAVID SPELLER, CULTIVADOR DE ASADORES

El uso de la tecnología para monitorear el bienestar, el comportamiento y el desempeño de las aves ha ayudado al productor avícola David Speller a demostrar que sus sistemas de manejo intensivo mejoran la salud y el bienestar de las aves.

Hablando en la conferencia RASE, Speller, que cría 180.000 pollos de engorde en Chesterfield, Derbyshire, dijo que estaba usando datos recopilados por tecnología en su granja para cuestionar las afirmaciones de los minoristas sobre el bienestar de las aves.

“Al recopilar suficiente información, les brindamos a los minoristas pruebas que pueden transmitir a los consumidores para demostrar que los sistemas intensivos no son malos en términos de bienestar.

“Los minoristas necesitan datos para que, si un consumidor los cuestiona, puedan dar argumentos científicos. Depende de nosotros utilizar la tecnología para recopilar esos datos si se quiere convencer a los consumidores «.

Speller dijo que al recopilar datos en tiempo real sobre el consumo de alimento y agua, la temperatura de las aves y el aumento de peso vivo a través de sistemas automatizados, se le alertó instantáneamente sobre problemas en su parvada y pudo hacer cambios para corregirlos.

Al asegurarse de que sus aves fueran más felices, pudo optimizar su sistema de producción, mejorar las tasas de crecimiento y reducir los costos.

Pero aunque respaldó los desarrollos tecnológicos, Speller dijo que aún era importante no descuidar las habilidades tradicionales de ganadería.

GANADERÍA DE PRECISIÓN EN EL CULTIVO

Los científicos están investigando formas de usar luces y sonidos para replicar las condiciones naturales de eclosión en un intento por mejorar las tasas de crecimiento de los polluelos nacidos en incubadoras.

Investigadores del Royal Veterinary College están analizando cómo la incorporación de luces y grabaciones de sonidos de «pip» puede afectar el tiempo que tarda un polluelo en nacer.

Los huevos incubados pueden incubar con horas de diferencia entre sí, lo que puede estresar a los polluelos y provocar una disminución de peso, falta de uniformidad y reducción de la calidad, dijo Qin Tong, investigador en etapa inicial de RVC.

Ella y su equipo descubrieron que el uso de un sonido de «pip» de una gallina retrasaba la eclosión cuatro horas, pero no tenía ningún efecto a largo plazo en la calidad del pollito.

Por el contrario, exponer a los polluelos a una luz verde aceleró la eclosión en cuatro horas, pero ayudó a las aves a lidiar mejor con el estrés.

Si bien la investigación aún estaba en curso, la señorita Tong dijo que, al combinar luz y sonido, esperaban alterar las ventanas de eclosión para producir condiciones óptimas.

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Aplicación de dosis variable en agricultura de precisión

La aplicación de tasa variable (VRA) en la agricultura de precisión es un área de tecnología que se centra en la aplicación automatizada de materiales a un paisaje determinado. La forma en que se aplican los materiales se basa en datos que son recopilados por sensores, mapas y gps. Estos materiales incluyen cosas como fertilizantes, productos químicos y semillas, y todos ayudan a optimizar la producción de cultivos.
Hay muchas formas de tecnología que se utilizan en aplicaciones de tasa variable para la agricultura de precisión. Incluyen todo, desde drones y satélites hasta inteligencia artificial (IA) e imágenes hiperespectrales . Independientemente de la tecnología de aplicación de tasa variable que se utilice, es importante comprender la forma general en que se aplica esta tecnología.
Tecnología de aplicación de dosis variable y fertilización
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La aplicación de fertilizantes es una actividad agrícola común que se puede automatizar completamente con la implementación correcta de la tecnología de aplicación de dosis variable (VRT). Aquí hay una guía paso a paso sobre cómo utilizaría VRT para rociar fertilizante.
Zonas de zonificación / gestión : las zonas de gestión son partes separadas de un campo donde se deben aplicar diferentes materiales. Cuando se utiliza una aplicación de dosis variable para la agricultura de precisión, es importante determinar a qué zonas deben aplicar las máquinas materiales específicos, de lo contrario, es posible que se esté preparando para un problema. Debido a su importancia, el primer paso a la hora de aplicar fertilizantes con tecnología de aplicación de dosis variable es establecer las zonas de manejo adecuadas. También es fundamental asegurarse de que esta información se ingrese correctamente en el sistema VRA.
VRA basado en mapas o basado en sensores: la aplicación de tasa variable en la agricultura de precisión puede basarse en mapas o en sensores . El segundo paso es averiguar qué forma es más viable para el problema al que se enfrenta. Esto también puede verse influenciado por las limitaciones de la tecnología de aplicación de dosis variable que se está utilizando. La VRT basada en mapas es cuando se genera un mapa del paisaje y se ingresa en el sistema antes de que el sistema continúe con sus actividades. Basado en sensores es cuando la tecnología de aplicación de dosis variable integra sensores que pueden detectar automáticamente los datos que lo ayudarán a decidir qué fertilizante se debe aplicar. Por ejemplo, podría detectar la salud del cultivo y tomar una decisión basada en eso.
Qué datos / imágenes deben usarse : después de seleccionar basado en mapas o basado en sensores, el siguiente paso es determinar qué tipo de datos deben recopilar los sensores o qué tipo de imágenes deben usarse en el mapeo. Muchas tecnologías VRA utilizan drones u otros sistemas de imágenes para detectar información sobre el paisaje. Otros incluyen sensores en el propio hardware de la aplicación. Los sensores basados ​​en maquinaria más populares son el sensor N de Yara, Isaria de Fritzmeier y GreenSeekerde Trimble. Parte de la información que es relevante para la aplicación de fertilizantes serían cosas como la calidad y los materiales del suelo, el tipo de cultivo, la información climática y la velocidad a la que viaja el vehículo mientras se aplica el fertilizante. Toda esta información, y más, está disponible a través de las tecnologías de aplicación de tasa variable que se están utilizando.
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Otras aplicaciones y beneficios
La aplicación de dosis variable en la agricultura de precisión se centra en muchas otras áreas además de la fertilización. Algunos de los otros usos de la tecnología VRA son para la aplicación de herbicidas, cal y otros productos químicos, la siembra y la detección de malezas y cultivos enfermos.
En general, la tecnología VRA se utiliza principalmente para detectar información sobre un paisaje determinado y para que un sistema tome decisiones basándose en esa información. Las decisiones que toman los sistemas de tecnología de aplicación de tasa variable determinan qué materiales deben aplicarse a la tierra.
Los beneficios de tener un sistema VRA es que puede ayudar a automatizar esta parte del proceso agrícola. Cuanta más automatización y precisión introduzca una empresa en sus operaciones, más dinero podrá ahorrar gracias a una mayor producción y eficiencia. Varias fuentes presentan varios beneficios económicos de VRA que se destacan a continuación
Ahorros en fertilizantes y productos químicos . Según un estudio de la Universidad de Illinois, los agricultores pueden ahorrar alrededor de 5 dólares por acre gracias a una tecnología VRA para fertilización con nitrógeno.
Aumento potencial del rendimiento debido a una fertilización y fumigación más eficientes según las necesidades reales de los cultivos y la variabilidad de los campos.
Protección del medio ambiente contra el exceso de fertilización o la pulverización de productos químicos.

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¿Cómo pueden las tecnologías de sensores y la agricultura de precisión mejorar la agricultura

El uso de datos precisos y granulares recopilados a través de sensores remotos y terrestres tiene un enorme potencial para mejorar los resultados agrícolas. En el mundo industrializado, los aspectos más maduros de la aplicación de estas herramientas tienden a estar vinculados con el monitoreo de cultivos basado en GPS, como el que utiliza Climate Corporation, que brinda a los agricultores acceso a datos a nivel de campo en tiempo real.

Sin embargo, aún se está explorando la aplicación de estas herramientas en un contexto en desarrollo. Esta publicación detalla el resultado de una convocatoria de USAID que explora el potencial de las tecnologías de agricultura de precisión en los países en desarrollo.

Trabajando con otras 10 agencias federales, USAID lidera Feed the Future , la iniciativa global de hambre y seguridad alimentaria del gobierno de los Estados Unidos. Muchos de los 19 países de enfoque de Feed the Future están lidiando con una variedad de desafíos que afectan la producción agrícola, incluida la escasez de recursos y las condiciones ambientales cambiantes como resultado del cambio climático.

Al hacer frente a estos desafíos, el uso de nuevas tecnologías para la agricultura de precisión promete una variedad de beneficios que incluyen:

Recopilación de información específica en tiempo real : los datos recopilados de sensores terrestres, sensores remotos, datos satelitales de alta resolución y otras herramientas equiparán mejor a los pequeños agricultores, trabajadores de extensión y otras partes interesadas con información específica y actualizada sobre sus cultivos para ayudar a mejorar la productividad local.
Conservación de los recursos : la mejora de los datos y la información conducirá a optimizar los insumos agrícolas y el tiempo dedicado por los trabajadores de extensión agrícola y otros actores sobre el terreno, lo que en última instancia contribuirá a un mejor uso de los recursos y ahorros de costos.
Habilitación de otros productos y servicios: Por último, se necesitan buenos datos para que el sector privado y otros intermediarios creen herramientas de toma de decisiones que puedan beneficiar a los pequeños agricultores, incluidos los productos financieros y de seguros.
Durante un productivo día y medio en junio de 2016, USAID, en una posición única como organización donante para reunir a actores de los sectores público y privado, convocó un taller que incluyó a innovadores que han desarrollado sensores, grandes empresas de Silicon Valley como Cisco y Facebook, financiadores y ONG como la Fundación Gates y el Fondo One Acre, y académicos de Berkeley, Stanford y UC Davis.

Cuatro ideas sobre Sensors4Ag
USAID-Sensores4agLos participantes del taller exploraron tecnologías de sensores actuales y aplicaciones de agricultura de precisión de IDEO.org , Arable , GSMA mAgri , Granular y otros; aprendió sobre el trabajo de Feed the Future y el Laboratorio de Desarrollo Global de Estados Unidos ; y participó en una serie de actividades interactivas para identificar los desafíos y oportunidades para la aplicación de estas tecnologías. Los participantes obtuvieron cuatro puntos clave :

“La tecnología es la parte fácil”: ya existen muchas tecnologías de agricultura de precisión habilitadas por sensores, que van desde estaciones meteorológicas y sensores de humedad dedicados hasta espectrómetros y herramientas de detección remota. Para muchas de estas aplicaciones, el mercado ya está impulsando la tecnología física para que sea mejor y más barata. Por lo tanto, el enfoque de la comunidad de práctica no debería estar en el desarrollo de nuevas tecnologías, sino en determinar cómo se pueden aplicar las tecnologías existentes a la agricultura en los mercados en desarrollo.
Diseñar teniendo en cuenta el contexto local: Al aplicar estas tecnologías, y de acuerdo con el espíritu de los Principios para el desarrollo digital , comprender las condiciones locales es clave. La forma en que se empaquetan los sensores, la forma en que se transmiten los datos, la experiencia del usuario y la frecuencia con la que los sensores deben recargarse o reemplazarse son factores clave para determinar su éxito, y deben adaptarse de manera única al contexto local específico, ya sea enfocarse en una región en particular, un cultivo en particular o una necesidad del mercado. Estos procesos suelen ser mucho más complejos que la propia tecnología.
Necesidades complejas de transmisión de datos: los sensores agrícolas están recopilando una cantidad significativa de datos, pero particularmente cuando se aplican en el mundo en desarrollo, a menudo deben operar en entornos de baja conectividad. Por lo tanto, requerirán soluciones de bajo consumo y largo alcance para garantizar que los datos continúen transmitiéndose de manera eficaz y a bajo costo.
Los datos deben ser interoperables: los datos agrícolas se recopilan simultáneamente a través de satélites, estaciones meteorológicas y sensores terrestres. Sin embargo, estos sistemas no se comunican entre sí y no existe una forma centralizada de agrupar los datos. Para que los datos sean realmente útiles en la toma de decisiones, los proveedores de tecnología deben trabajar hacia la interoperabilidad y encontrar formas productivas de integrar los datos.
En última instancia, los datos proporcionados tienen el potencial de ayudar a múltiples audiencias (el trabajador de extensión, el banco que está desarrollando el producto de seguro y / o los agricultores mismos) a tomar mejores decisiones. Por lo tanto, los innovadores, proveedores de tecnología, organizaciones agrícolas, académicos y financiadores deben comprometerse a unirse y explorar el potencial de estas tecnologías.

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La recolección de datos es la clave para la agricultura de precisión

Existe la percepción común de que los agricultores han tardado en adoptar herramientas de agricultura de precisión.

Pero un agricultor y experto de la industria cree que depende de cómo se defina la agricultura de precisión y, de cualquier manera, la adopción va en aumento.

Moree, NSW, agricultor y gerente de producto de PCT AgCloud, Ben Boughton, está especialmente calificado para opinar en el debate, después de haber completado una beca Nuffield para explorar el papel de la agricultura de precisión en la agricultura y fundar la exitosa compañía de imágenes satelitales, Satamaps, que se integró en PCT AgCloud el año pasado.

Boughton dijo que la agricultura de precisión se trata de poder medir y registrar la variabilidad, las actividades, las entradas y las salidas en una granja de manera espacial para que las decisiones de gestión se puedan tomar en una escala más pequeña, lo que en última instancia da como resultado rendimientos crecientes. También dijo que se trataba de abarcar la tecnología que permitiera la aplicación precisa de insumos.

«La agricultura de precisión nos ha permitido agregar un componente espacial, dando la capacidad de microgestión dentro de un potrero», dijo.

«A menudo uso la agricultura digital de manera intercambiable con la agricultura de precisión, en mi opinión, tienen que integrarse.

«Muchas de las herramientas vienen atornilladas al tractor ahora, no podemos olvidarlas».

Boughton dijo que hubo muchas victorias rápidas en el área de la agricultura de precisión y que ya tenían altas tasas de adopción.

«Obviamente, la dirección automática entregó beneficios a los agricultores y fue muy adoptada, fue una gran victoria», dijo.

«El apagado automático del pulverizador es fantástico, dependiendo de la cantidad de filas de puntos que pueda estar ahorrando una pila de insumos químicos, con el beneficio adicional de no superponerse a los herbicidas residuales para la seguridad de los cultivos. Un beneficio adicional de obtener una estación base RTK es que tiene datos de elevación extremadamente precisos que se pueden utilizar para el diseño de granjas.

«Las imágenes satelitales son un seguro barato, puede monitorear sus campos, ver qué está sucediendo y asegurarse de que no se pierda nada».

Boughton dijo que la influencia de los agrónomos estaba impulsando la adopción acelerada de la agricultura de precisión.

«Históricamente, uno de los problemas con la adopción de la agricultura de precisión fue que las empresas intentaron saltarse al asesor o agrónomo de confianza y comercializar directamente al productor», dijo.

«Estamos viendo una mayor aceptación ahora porque la cadena de suministro de la agricultura de precisión, cuando se hace correctamente, ahora involucra a los científicos del suelo y las plantas: los agrónomos».

Boughton dijo que los agricultores podrían esperar una mejora exponencial en la tecnología y los algoritmos de los satélites.

«Creo que en los próximos años veremos imágenes de alta resolución más asequibles», dijo.

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Dar sentido a Blockchain y lo que puede hacer por los datos agrícolas

Si ha estado siguiendo noticias de tecnología o medios agrícolas de precisión en general, ha habido mucho entusiasmo e interés en torno a blockchain. Pero, ¿qué es blockchain ? ¿De dónde vino? Más importante aún, ¿qué significa para los agricultores y otros en la industria agrícola? ¿Blockchain está aquí para resolver los problemas digitales de todos o su implementación cambiará un poco menos la vida?

ANUNCIO
Primero, una descripción general rápida de blockchain. Wikipedia mantiene una excelente entrada en blockchain, siendo la versión corta una base de datos distribuida secuencial . Desglosando esto, una cadena de bloques simplemente representa registros encriptados (base de datos) que están vinculados (secuenciales) y compartidos con un grupo (distribuidos). Todos los miembros del grupo tienen una copia de todos los registros y se almacenan secuencialmente; lo que significa que cada nuevo registro está conectado al anterior como los eslabones de una cadena. Un «bloque» consta de los registros cifrados que la gente desea almacenar de forma segura, un enlace al bloque anterior y la fecha y hora en que se creó.

Esta estructura hace que sea casi imposible falsificar un registro una vez que está en la cadena, ya que no coincidiría con las copias distribuidas de la cadena, y cada bloque tiene un enlace al anterior hasta el original para garantizar que no se haya agregado nada. o eliminado. Si alguien intenta alterar un registro, el resumen contenido en el bloque siguiente ya no coincidirá, lo que indica que se ha cambiado algo. Si alguien intenta agregar o eliminar un bloque completo, todos en el grupo tienen su propia copia de toda la cadena, por lo que es fácil identificar cualquier copia que no se alinee con el resto del grupo.

Un aspecto importante a destacar es que los registros de cada bloque están encriptados individualmente, por lo que, aunque todos en el grupo tienen una copia del registro, solo tienen acceso a su registro o eslabón de la cadena. Una buena forma de pensar en ello podría ser que cada registro se escriba primero en el equivalente moderno de la máquina de enigmas de la Segunda Guerra Mundial para proteger el mensaje. Un registro parecería ser una página de galimatías, pero con la clave de cifrado adecuada podría decodificarlo. De esta manera, las personas pueden almacenar de forma segura su información y solo puede ser recuperada por alguien con la clave específica de su registro individual.

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Blockchain está ganando mucho interés en muchas industrias y aplicaciones diferentes. La implementación más frecuente han sido las criptomonedas. Bitcoin fue el primero en hacer realmente popular la tecnología como una forma de moneda, pero Ethereum, Litecoin, Ripple, etc., se basan en la tecnología blockchain. Los beneficios de estas monedas son la seguridad y la naturaleza distribuida de la base de datos de transacciones financieras. Dado que no hay un banco central o un libro mayor único para que alguien intente acceder, cambiar, robar o piratear, todas las transacciones son muy seguras. Hay otros méritos más filosóficos que se pueden debatir, pero para los propósitos de este artículo, el enfoque es ¿qué significa esta tecnología para la industria agrícola?

El área predominante en la que se utiliza blockchain en la agricultura hasta ahora es para la trazabilidad. Esto representa una aplicación lógica de una tecnología de base de datos / libro mayor. Para permitir la trazabilidad, la persona en el extremo receptor de una cadena de suministro necesita una forma de verificar rápida y fácilmente lo que sucedió con el producto a lo largo de la cadena de suministro. Posiblemente, una cadena de bloques podría registrar cuándo y dónde se plantó una variedad específica de un cultivo de cereales, qué fertilizantes se aplicaron, qué productos fitosanitarios se utilizaron, cuándo se cosechó el cultivo y dónde se originó en un campo cada carga. La información logística adicional sobre qué ascensor, qué método de envío, qué procesador y distribución final al estante de la tienda también podría registrarse como eslabones adicionales en la cadena. Obviamente, aún queda trabajo por hacer para hacer posible esta visión,

Los cultivos de alto valor que tienen necesidades más urgentes de trazabilidad ya lo están haciendo. Walmart anunció el año pasado que requeriría que todos los proveedores de hojas verdes implementaran su sistema blockchain. La necesidad de la tecnología es doble: en primer lugar, los consumidores que están cada vez más alejados de la agricultura quieren saber más sobre el origen de sus alimentos y cómo se cultivaron y procesaron. La implementación de blockchain puede proporcionar esta información al consumidor para que sepa más sobre su lechuga en la implementación inicial de Walmart.

En segundo lugar, más desde el aspecto de la seguridad alimentaria, está permitiendo un manejo más rápido y preciso de los problemas de salud. El año pasado se produjeron varios brotes de E. coli o salmonella, rastrear hasta la fuente y determinar qué productos estaban realmente contaminados lleva mucho tiempo y es difícil con los sistemas actuales. Esto no solo puede hacer que más personas se enfermen, sino que también es muy costoso, lo que hace que se desechen grandes cantidades de producto simplemente porque no se puede probar que no se vea afectado. Según la investigación de Walmart, los sistemas actuales, predominantemente de mantenimiento de registros en papel, tardan unos siete días en rastrear a través de la cadena de suministro. Utilizando blockchain, pudieron acortar esto a un tiempo de respuesta de 2.2 segundos. Esto significa que los alimentos son más seguros, los costos se reducen ya que el producto no se desecha innecesariamente,

Todo esto es excelente para las frutas y verduras, pero ¿cuáles son las implicaciones para el resto de granjas que se centran en cereales, carne de res, algodón, aves de corral u otros productos básicos? Esto se vuelve un poco más difícil, cuando se trata de productos básicos, el problema de la «mezcla» es probablemente uno de los obstáculos más obvios para la trazabilidad en general. Cuando un agricultor carga un semirremolque y transporta 1,000 bushels de grano al elevador y lo arroja al contenedor de 1.2 millones de bushel, parte de la trazabilidad se pierde ya que esa carga ahora se mezcla con el grano de granjas de todo el condado. Este aspecto probablemente resultará en diferentes niveles de trazabilidad; los consumidores o productos que quieran o necesiten saber de qué campo proviene un cultivo requerirían un manejo especializado del cultivo para preservar la identidad del cultivo y probablemente aumentar los costos.

El enfoque del ADC está en los datos de la granja , y este es uno de los problemas que deben resolverse antes de que blockchain pueda implementarse ampliamente también para la trazabilidad. Cualquiera que haya estado en la agricultura de precisión sabe que no es raro ver mapas de rendimiento de maíz que muestran un rendimiento promedio de 60 bushels. Este bajo rendimiento no se debe a las condiciones climáticas o del campo, sino a que nadie se molestó en cambiar la designación del tipo de cultivo en el monitor de la cabina a soja de maíz. O muchos ag nerds de precisión saben que la variedad que se planta con más frecuencia es la 1, ya que es el botón más fácil de presionar para comenzar a plantar cuando la terminal quiere que el operador ingrese la variedad real cargada en la máquina.

También está el problema de que la sembradora sea roja, el rociador verde, el esparcidor de fertilizante amarillo, el tractor azul y la cosechadora plateada. Cada máquina o terminal tiene su propio formato de archivo, lo que dificulta el acceso y el intercambio de un registro completo de las operaciones agrícolas dentro de un campo determinado. Grupos como AgGateway y su kit de herramientas ADAPTrealmente están moviendo la aguja en la interoperabilidad desde el punto de vista del formato de archivo. También están iniciando esfuerzos para dar el siguiente paso y estandarizar los significados de diferentes elementos de datos. Por ejemplo, una terminal puede contener el cultivo «maíz», otra terminal tiene «maíz», ¿eso significa que el mapa de rendimiento es para grano, ensilaje o pacas redondas? Ahora que estamos comenzando a cerrar la brecha de los diferentes formatos de datos y «hablar el mismo idioma», debemos asegurarnos de que todos queremos decir lo mismo cuando usamos un término.

Pero no todos los problemas son obstáculos técnicos que deben resolver los desarrolladores de software. Hay algunas cosas que los agricultores pueden hacer hoy para aportar valor adicional a los datos que registran sus máquinas. Los consumidores están presionando a los procesadores de alimentos para que sepan más sobre el origen de sus alimentos. Esta es una gran oportunidad para que la comunidad agrícola destaque todas las cosas que se hacen para garantizar un producto de calidad y que se produzca de manera responsable. A medida que la tecnología mejora el acceso a los datos, las granjas deben asumir un papel de liderazgo en el suministro de esta información y la conexión con los consumidores que pueden no conocer la diferencia entre una cosechadora y una cosechadora de forraje. Asegurarse de que los datos se registren con precisión e incluyan la información relevante es un primer paso relativamente fácil. Esto no solo ayudaría a crear los datos precisos necesarios para registrar en una cadena de bloques, pero también ayuda con el análisis operativo. Es muy difícil utilizar datos para determinar qué preformas híbridas son las mejores en un tipo de suelo específico si la variedad plantada no se registró con precisión.

Un primer paso crucial es asegurarse de que las máquinas que registran los datos no solo estén capturando el rendimiento o la cantidad de producto que se aplicó, sino también exactamente qué producto (s) se aplicó, qué variedad se cosechó y garantizar que la máquina se calibró para capturar datos precisos. Para obtener más información sobre las mejores prácticas de datos, varios miembros del ADC contribuyeron a una descripción general de los pilares de los datos agrícolas . El video incluye muchos puntos importantes que los agricultores deben considerar para asegurarse de que no son el eslabón perdido en la cadena que conecta al consumidor en la tienda de comestibles con los orígenes de su barra de pan.

Blockchain es realmente otra herramienta o tecnología que las empresas utilizarán para satisfacer la demanda de los consumidores y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro. Independientemente de la herramienta utilizada, se están produciendo cambios con respecto a las expectativas sobre cómo se recopilan, almacenan y comparten los datos a lo largo de la cadena de suministro.

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Usos de la teledetección en agricultura de precisión

La teledetección es un término utilizado para la identificación y recolección de información sin tener contacto físico con el objeto de estudio; más específicamente, se refiere a la información recopilada por dispositivos que detectan radiación electromagnética, luz visible, luz infrarroja y luz infrarroja cercana. En usos agrícolas, la teledetección puede producir mediciones significativas de factores como la temperatura del aire y del suelo, la humedad, la altura del cultivo, el ancho y diámetro de la planta, las condiciones del viento y más. Los dispositivos de detección remota generalmente se instalan en equipos como satélites de posicionamiento global, UAV (vehículos aéreos no tripulados, también conocidos como drones) y otras formas de aeronaves de recolección de datos como dirigibles y globos. El uso de la detección remota en la agricultura puede proporcionar a los operadores agrícolas mapas de precisión ,capacidades de exploración de cultivos , información para ayudar en el cuidado de los cultivos y más.

Tipos de teledetección
Los tipos más comunes de teledetección utilizados en la agricultura se pueden dividir en cuatro categorías principales de resolución, que incluyen resolución espacial, resolución espectral, resolución radiométrica y resolución temporal . En resolución espacial, se puede recopilar información para identificar rasgos físicos en los cultivos, como el tamaño, la distancia relativa y los patrones de proximidad, la altura, el ancho y el diámetro de las plantas, el daño a los cultivos por infestación de plagas, el clima y más. La resolución espectral puede recopilar información basada en ciertos rangos de frecuencia, incluida la luz visible, la radiación electromagnética y la luz no visible, como la infrarroja y la infrarroja cercana.

La resolución espacial es la distancia entre una imagen que se está observando y el instrumento que la detecta. Un ejemplo sencillo para ayudar a visualizar la diferencia en la resolución espacial es la diferencia entre lo que un astronauta puede ver desde el espacio o lo que un piloto puede ver desde su avión. Si bien un piloto podría distinguir casas o calles, lo más probable es que el astronauta solo vea países y continentes. La resolución espacial puede ayudar a un agricultor a obtener imágenes precisas y de alta resolución que muestran puntos específicos en el campo y muestran una menor proporción de mapa a suelo. Mientras que, por otro lado, la resolución espacial también puede mostrar imágenes de baja resolución que ayudan a mostrar el campo completo o muchos campos a la vez, dando al agricultor una idea más general del estado general de sus campos.

Con la resolución espectral, se puede recopilar información sobre la salud de los cultivos mediante determinaciones como el color de las hojas; las hojas sanas de color verde brillante tendrán una longitud de onda espectral diferente a la de las hojas amarillas o marrones moribundas o en descomposición. Las concentraciones de nutrientes dentro de los cultivos, como el nitrógeno e incluso los niveles de humedad dentro del suelo, también darán firmas espectrales diferentes.

Al usar este tipo de resoluciones visuales, un operador agrícola puede determinar los problemas que afectan a sus cultivos y aplicar los remedios adecuados a las áreas afectadas. Si la resolución espectral ha identificado áreas dentro del campo de cultivo que tienen muy poco o demasiado de un nutriente dado, por ejemplo, los agricultores pueden aplicar menos o más fertilizante a esas áreas según sea necesario, en lugar de tratar todo el campo con una dosis medida uniformemente. . Lo mismo sería cierto para el manejo de infestaciones de plagas con tratamientos tradicionales con pesticidas.

La resolución radiométrica se refiere a los diferentes niveles de intensidad que puede detectar un sensor. Por lo general, el rango de resolución radiométrica es de 8 bits a 14 bits y de 256 niveles de escala de grises a 16.384 tonos de color distintos representados por separado en cada una de las bandas. Si la resolución radiométrica se usa correctamente, se puede usar para ayudar enormemente a los agricultores al mejorar la calidad, precisión y legibilidad de la imagen para que las fotografías aéreas y los escaneos se puedan usar y comprender de manera efectiva.

La resolución temporal se refiere esencialmente al período de tiempo durante el cual se recopilan los datos. Los períodos de recolección más largos recopilarán más datos que los más cortos, proporcionando así patrones más detallados en lo que respecta a la pérdida de nutrientes y humedad, las infestaciones de plagas, el crecimiento de los cultivos y más.

A menudo, existen factores que pueden dificultar la percepción remota, cosas como nubes, tormentas, inundaciones y muchas otras pueden interponerse en el camino. Estos factores pueden enturbiar la información y distorsionar los datos, aunque cuando se utiliza la resolución temporal, estos factores pueden mitigarse.

Cuando se utiliza un sistema de detección remota, existen compensaciones comunes entre las diferentes resoluciones. Por ejemplo, si un agricultor deseara una resolución espacial mucho mayor, la aumentaría reduciendo el IFOV (Campo de visión instantáneo). Si esto se redujera, disminuiría la capacidad de detectar energía fina y, por lo tanto, reduciría la resolución radiométrica y alteraría la imagen, lo que dificultaría la obtención de datos. Cuando se utiliza la teledetección, debe haber un equilibrio entre la resolución espacial, la resolución espectral, la resolución radiométrica y la resolución temporal; sin ella, la información recopilada podría ser inexacta o sesgada.

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Cómo los tractores autónomos, la IA y la agricultura de precisión nos salvarán de la inminente crisis alimentaria

Marcus Hall tenía nueve años cuando condujo por primera vez un tractor en la extensa granja de Iowa de su familia, evitando los camiones Tonka y los autos Matchbox para viajes largos con maquinaria pesada. Crecer en una granja familiar multigeneracional es común en un estado agrícola como Iowa, donde casi 27 millones de acres se dedican a tierras de cultivo, de los 35 millones de acres que componen el estado. Para muchos, la experiencia los une a la tierra. La sensación de libertad en un campo abierto atrae cada temporada.

Hall creció con todas las características de un futuro granjero, pero su afición por la tecnología lo llevó por un camino más experimental: la granja de pruebas del gigante de equipos agrícolas John Deere. Como gerente de la granja de prueba, Hall puede realizar pruebas de campo de los equipos agrícolas de alta tecnología de John Deere antes de que salgan al mercado. Es el proverbial trabajo de ensueño para un granjero que se describe a sí mismo.

«Simplemente disfruto estar en el tractor», dice Hall. «Además, es divertido ser parte de este tipo de tecnología y estar a la vanguardia de lo que existe».

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Es un día cálido y ventoso a fines de mayo de 2018, cuando nos reunimos con Hall en las instalaciones de prueba de John Deere en Bondurant, IA. La granja se encuentra en un terreno modesto enmarcado por carreteras de dos carriles. Los cielos azules y la llanura por excelencia del Medio Oeste consumen el horizonte. Los motores de los tractores forman un zumbido constante de fondo.

Aquí es donde John Deere realiza pruebas operativas de sus sistemas de agricultura de precisión de próxima generación: tractores masivos y cosechadoras que plantan y cosechan cultivos en campos de mil acres.

Hall se desliza en el asiento del conductor de un nuevo tractor de cultivo en hileras John Deere, preparándose para nuestra prueba de manejo. Su asiento está flanqueado a la derecha con una variedad de iPads, pantallas táctiles y paneles de control, que oscurecen ligeramente un parabrisas envolvente que encierra la cabina de dos asientos. Con unos pocos toques en un iPad, verifica que el sistema esté listo para el desembolso de semillas, citando términos como población de hileras, contrapresión y singularización. El tractor se pone en movimiento y, después de algunas comprobaciones de control más, Hall se sienta cómodamente con las manos cruzadas sobre el regazo.

El tractor se conduce solo.

Una nueva era de agricultura
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Según la mayoría de las cuentas, el arado de acero de John Deere es uno de los primeros ejemplos de tecnología agrícola construida en los tiempos modernos. Muchos años y un auge tecnológico más tarde, la granja se ha convertido en una plataforma de lanzamiento de innovación, con algunos de los primeros casos de uso de alto impacto de guiado por GPS y sistemas de vehículos autónomos tomando forma entre los cultivos.

En el centro de esta nueva era en la agricultura se encuentra la agricultura de precisión, un concepto de gestión agrícola que utiliza tecnología para observar, medir y responder a la variabilidad del campo en los cultivos. A medida que el concepto ha evolucionado, ha permitido a los agricultores ver sus tierras de cultivo como subzonas dentro de un campo para optimizar equipos y suministros como fertilizantes, herbicidas y agua.

Las aplicaciones más refinadas están tratando de llevar esa precisión hasta el nivel de la planta, lo que permite a los agricultores comprender y tratar las plantas individualmente.

En el caso de John Deere, la innovación ha aumentado desde su compra de la startup de inteligencia artificial (IA) Blue River Technology en 2017. La adquisición consolidó la llegada de John Deere a Silicon Valley y ahora respalda sus esfuerzos para incorporar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la robótica en el cerebro de su maquinaria agrícola de precisión.

El objetivo es utilizar tecnología de conducción automatizada, visión por computadora, telemática y aplicaciones móviles basadas en la nube para ayudar a los agricultores a duplicar o triplicar sus rendimientos, una hazaña que será clave para mantenerse al día con la demanda mundial de alimentos a medida que la población de la Tierra crece en el próximos 30 años.

» Para el 2050 , habrá nueve mil millones de personas en el planeta», dijo Terry Pickett, gerente de ingeniería avanzada del Grupo de Soluciones Inteligentes de John Deere. «Y para alimentar a esa gente, existen diferentes estimaciones, pero probablemente necesitemos aumentar la producción actual en un 70%. Eso no es muy largo cuando se mira la cantidad de años que se necesitan para desarrollar el tipo de equipo y tecnología que necesitamos. . Es una carrera real «.

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El camino hacia la agricultura de precisión
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Vea a Natalie Gagliordi recorrer la granja de pruebas de John Deere en Bondurant, IA.

A finales de la década de 1990, John Deere se convirtió en uno de los primeros proveedores de equipos agrícolas en llevar la guía GPS a la agricultura. Hoy en día, la guía GPS es casi omnipresente en la agricultura y la agricultura de gran producción.

La guía GPS es posiblemente el avance tecnológico más significativo que ha surgido del movimiento agrícola de precisión durante las últimas dos décadas, dice John Stone, vicepresidente senior del Grupo de Soluciones Inteligentes de John Deere. Stone postula que el GPS es tan importante porque es lo que hace posible la precisión y la automatización.

Conducir un tractor no es como conducir un automóvil: no hay líneas amarillas y blancas para mantener a los conductores bajo control. Para arar en línea recta, los agricultores de antaño usaban el adorno del capó, similar a una mira de pistola, para alinear el tractor con un punto de referencia distante, como un árbol alto o un saliente en la ladera. Al apuntar a ese punto de referencia, el agricultor podría mantener el camino del tractor recto dentro de un margen de error razonable.

Pero un tractor generalmente está tirando de un arado, o algún otro implemento, de más de 30 pies de ancho, lo que significa que el conductor no solo tenía que permanecer concentrado en el árbol distante, sino que giraba constantemente y miraba para asegurarse de que el arado todavía estuviera en línea.

«Si soy un operador de tractor, debo estar más preocupado por lo que sucede detrás de mí», dijo Stone. «Plantar semillas en el lugar correcto y hacer ese trabajo con la precisión correcta es mucho más importante que ‘¿Estoy conduciendo el tractor en línea recta?’ Así que dejamos que la tecnología, la guía GPS, lo haga por usted. Y el operador puede concentrarse en más tareas de alto valor agregado «.

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Con GPS avanzado, un operador de tractor puede saber qué hileras se han plantado para evitar superposiciones.

Imagen: Derek Poore
En cuanto al aspecto de precisión, los receptores GPS construidos por John Deere brindan una precisión de navegación de hasta una pulgada. En el contexto de la agricultura, esa precisión es fundamental para asegurarse de que cada semilla esté en el lugar correcto, con la profundidad, el contacto con el suelo y el espacio correctos que necesita para convertirse en un cultivo productor de alimentos. La combinación de precisión y automatización ya ha tenido un impacto importante en el trabajo de la agricultura.

«Hoy en día, la agricultura de precisión afecta cada parte de nuestra operación», dijo Jamie Blythe, propietario de Blythe Cotton Company en Town Creek, Alabama. Creció en la quinta generación en la granja y se convirtió en socia formal en las operaciones cuando tenía 18 años. «Probablemente fui una de las últimas generaciones en cortar algodón en mi área, y desde que era niña las cosas han cambiado drásticamente», dijo. dijo.

Blythe y su esposo trabajan 3,500 acres en lo que ella describe como una granja mediana para su área. En 2007, implementaron el sistema de guía AutoTrac de John Deere en sus equipos y ahora utilizan una variedad de tecnología orientada a equipos y entrada, monitoreo y recolección y análisis de datos.

«Ahora podemos usar la IA para comenzar a tener conocimientos sobre cuál es la mejor manera de abordar los desafíos agrícolas dadas ciertas condiciones».
JULIAN SANCHEZ, DIRECTOR DEL CENTRO EUROPEO DE INNOVACIÓN TECNOLÓGICA JOHN DEERE
Con estos sistemas, Blythe dijo que los rendimientos de los cultivos se han duplicado en los últimos 10 años. Algunas de las ganancias se deben a una mejor agronomía, selección de semillas y uso de semillas híbridas, pero también son atribuibles a la optimización de la tierra gracias a la agricultura de precisión.

«Ya no es posible administrar un campo como una entidad completa», dijo Blythe. «Debido a la variabilidad en nuestros tipos de suelo, elevación y microambientes, ahora administramos campos en zonas que nos permiten adaptar los insumos al potencial de rendimiento específico de esas partes del campo. La tecnología agrícola de precisión ha marcado una gran diferencia al ayudarnos hacer una transición más rápida hacia un estilo de gestión más moderno «.

El IoT y la IA se arraigan
El Internet de las cosas (IoT) es tangible para los agricultores de hoy. Las máquinas que emplean los agricultores para recorrer sus campos están repletas de sensores y software que recopilan datos, los procesan con aprendizaje automático y los transmiten a aplicaciones móviles. Los sensores son los ojos de la máquina. El software y las aplicaciones móviles dan vida a los datos.

En la aplicación MyOperations de John Deere, por ejemplo, un operador de máquina puede ver los cinco ajustes más críticos de una cosechadora mientras está cosechando un campo de maíz. Si una configuración está fuera de control, el operador puede ajustar la configuración de una o varias cosechadoras de forma remota desde un dispositivo móvil.

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«En muchos casos, los agricultores operan en radios de 10 a 15 millas para sus campos», dijo Lane Arthur, director de soluciones digitales de John Deere. «Obviamente, no pueden estar en todos los lugares a la vez. Necesitan la tecnología y la conectividad para ver en tiempo real lo que realmente está sucediendo. Eso es fundamental para la toma de decisiones sobre la marcha que enfrentan los agricultores».

John Deere comenzó a usar GPS con regularidad alrededor de 1997. Aproximadamente 20 años después, IoT ahora tiene una base firme en la agricultura de precisión. La próxima misión de los proveedores de tecnología agrícola es aplicar la IA a los tres pasos principales del proceso agrícola: plantar, fumigar y cosechar. Cada uno de estos pasos tiene un impacto material en la producción y la productividad de un agricultor.

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Los enormes brazos de un pulverizador de cultivos John Deere se despliegan como un transformador.

Imagen: Derek Poore
La etapa de plantación es especialmente intrincada, algo así como realizar una cirugía en la tierra. Un tractor con una maceta adjunta crea camas donde se plantan las semillas; y surcos, que son las estrechas trincheras entre los lechos. Mientras esto sucede, las semillas se disparan a una cierta cadencia para garantizar la profundidad y el espacio adecuados. Si una semilla no aterriza en el lugar correcto, no se riega ni se fertiliza de manera eficiente y lo más probable es que no crezca.

Con IA, John Deere imagina una sembradora que puede hacerse para comprender las condiciones del suelo y modificar la configuración de plantación automáticamente.

El paso de pulverización debe realizar el mismo tipo de pequeñas precisiones que el paso de plantación. Las malas hierbas cuestan a los agricultores aproximadamente $ 11 mil millones al año, según la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA). Para John Deere, aquí es donde los motivos de la adquisición de Blue River se vuelven obvios. Blue River fabricó See & Spray, una máquina de algodón para el control de malezas que es capaz de ver el suelo y distinguir entre cultivos y malezas, hasta un nivel de milímetros. Luego elimina las malas hierbas, y solo las malas hierbas, con herbicidas para matarlas.

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«La fumigación de precisión resuelve una serie de problemas de resistencia a herbicidas para los productores de algodón», dijo Willy Pell, director de nueva tecnología de Blue River. «Les ahorra aproximadamente un 90% en herbicidas, por lo que es mejor para el medio ambiente, mejor para su bolsillo y también obtiene mejores resultados».

Pell dijo que el paso de recolección se debe a un tratamiento de IA similar. Eventualmente, los recolectores tendrán el cerebro para ajustar sus cuchillas a una configuración personalizada para tallos individuales, en lugar de operar en una sola configuración para todo un campo.

«La parte realmente emocionante es cerrar todo el ciclo», dijo Pell. «Piense en las pruebas A / B para la agricultura. Podemos inducir la variación en varias partes de la etapa de crecimiento y realizar experimentos todo el tiempo para generar conocimiento agronómico, de modo que cada año que el equipo Deere se ponga en el campo, lo haga mejor y cada vez mejor «.

«La siguiente etapa de la agricultura de precisión es bajar al nivel de la planta», continuó Pell. «Con cámaras, con computación a bordo, visión por computadora y aprendizaje automático, podemos entender lo que necesita esa planta y darle exactamente lo que necesita en ese momento. Las ventajas potenciales de esto son duplicar el rendimiento con la misma máquina».

Las incertidumbres de un agricultor
«Vemos que los datos realmente ayudan a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre lo que deberían hacer».
LANE ARTHUR, DIRECTOR DE SOLUCIONES DIGITALES DE JOHN DEERE
Los avances agrícolas en los que John Deere y otros en la industria agrícola de precisión están trabajando se relacionan con una variedad de problemas que enfrentan los agricultores de hoy. Algunos de los beneficios de la tecnología agrícola son evidentes, como ahorrar tiempo y dinero a los agricultores y aumentar el rendimiento medio de los cultivos; pero otros surgen de preocupaciones globales más complejas, como las incertidumbres climáticas y la escasez de mano de obra, y una creciente demanda de alimentos más saludables y cultivados de manera sostenible.

La adaptación a los cambios climáticos es una constante en el trabajo de la agricultura, ya que se sabe que los eventos climáticos severos provocados por el aumento de las temperaturas y los cambios atmosféricos perjudican el rendimiento de los cultivos. Un análisis reciente de la Academia Nacional de Ciencias que analizó el impacto del clima en los rendimientos de los cultivos produjo resultados aleccionadores. Los autores del estudio argumentan que por cada aumento de 1 ° Celsius en la temperatura media global habría una disminución del 7.4% en los rendimientos de maíz, una disminución del 6% en los rendimientos de trigo y una disminución del 3% en el rendimiento del arroz.

Los agricultores modernos ahora buscan tecnología y datos para comprender y mitigar los impactos provocados por la variabilidad climática. Incluso con un escenario perfectamente equilibrado de siembra, fumigación y cosecha, las inevitables incógnitas, ya sean inundaciones, sequías o plagas, siempre siguen siendo una amenaza. Pero los datos agronómicos recopilados por los sistemas de agricultura de precisión permiten a los agricultores adelantarse a estas amenazas y solucionar los problemas cuando surgen.

«Vemos que los datos realmente ayudan a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre lo que deberían hacer», dijo Arthur. «En caso de mal tiempo, por ejemplo, mi esperanza es que nuestros sensores y nuestra tecnología les permitan ajustarse y adaptarse. Incluso en un mal escenario, la agricultura de precisión realmente ayuda al agricultor a preservar y conservar el valor que tienen en su campo. . »

Y luego está el dilema laboral. De 2005 a 2019, se estima que 58 millones de personas menos estarán empleadas en la agricultura, una disminución del 11% de la fuerza laboral agrícola, según datos de la Global Harvest Initiative. De manera similar, más humanos se están mudando para vivir en ciudades , lo que agrava la escasez de mano de obra en las granjas.

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Mientras tanto, la granja promedio de EE. UU. Mide 434 acres , o aproximadamente 330 campos de fútbol, ​​según el Departamento de Agricultura de EE. UU. (USDA). En resumen, esto significa que más acres de tierras de cultivo corren el riesgo de ser subutilizados o abandonados debido a la falta de mano de obra agrícola.

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John Deere realiza pruebas de campo en sus sembradoras y pulverizadores más nuevos en su granja de prueba en Bondurant, IA.

Imagen: Derek Poore
De vuelta en Blythe Cotton Company, un total de cinco personas mantienen 3.500 acres: el equipo de propietarios de marido y mujer y tres trabajadores. Jamie Blythe recuerda una época de abundante mano de obra barata cuando crecía en la granja. Pero luego el combustible diesel se encareció y la gente comenzó a abandonar el área. Blythe dijo que la granja se vio obligada a evolucionar, adaptando un enfoque de operaciones más racionalizado para hacer el trabajo y, al final, sobrevivir.

«Mi esposo y yo operamos el equipo con otros tres tipos», dijo Blythe. «Como resultado, necesitamos maximizar el uso y la eficiencia de nuestro equipo y tecnología. Esta ha sido una evolución orgánica muy gradual, pero en algún momento miré a mi alrededor y me di cuenta de que esta es la única forma en que vamos a permanecer en negocio.»

Lo que es aún más importante que el aumento del rendimiento es el aumento de las ganancias por acre, explicó Blythe.

«La ganancia neta por acre es extremadamente importante porque la cantidad que aportamos por acre para aumentar el rendimiento y asegurarnos de que sea apropiada es lo que nos mantendrá en el negocio», dijo. «Es igualmente importante el ahorro de tiempo y energía, no solo en combustible diesel, sino también en energía física. Somos muy pocos en el campo, y tenemos que ir de 12 a 20 horas al día y volver a casa nuestras familias. Si podemos maximizar la cantidad de energía que gastamos y aún tenemos energía para jugar con nuestros hijos al final del día, ese es el mayor beneficio para nosotros «.

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La seguridad alimentaria, la nutrición y la sostenibilidad también son fuerzas impulsoras detrás de las innovaciones en agricultura. Los datos de la Global Harvest Initiative muestran que un número creciente de consumidores desea asegurarse de que sus alimentos se produzcan de manera sostenible y muchos están preocupados por la seguridad, el precio y la disponibilidad de alimentos nutritivos.

«La siguiente etapa de la agricultura de precisión es bajar al nivel de la planta».
WILLY PELL, DIRECTOR DE NUEVA TECNOLOGÍA DE BLUE RIVER
«Las dietas están mejorando y eso agrava la necesidad y la demanda de cereales», dijo John Stone de John Deere. «Tenemos que encontrar una manera de satisfacer esa necesidad. Creemos que la tecnología de precisión es la forma de hacerlo».

La agricultura de precisión también puede ayudar a que la industria alimentaria sea más sostenible. Por ejemplo, los datos generados por sensores les permiten a los agricultores ver áreas donde la humedad del suelo ha disminuido y les impide desperdiciar agua en áreas que no la necesitan. Los sensores también pueden recopilar datos sobre los perfiles de nutrientes del suelo, lo que permite a los agricultores utilizar aplicaciones precisas de fertilizantes solo donde el suelo lo requiere.

«Usamos sensores de agua para medir la humedad del suelo y varias profundidades en el perfil del suelo», dijo Blythe. «Menos del 10% de nuestros acres están irrigados, pero esos sensores me ayudan a tomar decisiones para utilizar nuestros recursos hídricos de una manera más sostenible».

Resolución de problemas con IA
Un agricultor suele decir que tiene 40 vacunas para hacerlo bien en su vida. Empiezan a cultivar alrededor de los 20 años y aspiran a jubilarse alrededor de los 60. Cada año hay un nuevo experimento, con variables invisibles que no pueden controlar. Tal vez el terreno sea un poco diferente, o los patrones climáticos cambien, o estén probando diferentes semillas y nuevos equipos.

El papel de la IA en todo esto es ayudar a los agricultores a aprender del tipo de pruebas A / B que se realizan a su alrededor. Un sistema de inteligencia artificial puede analizar las operaciones de un agricultor para analizar datos sobre el clima, la temperatura, la humedad y la composición del suelo, y proporcionar información sobre cómo optimizar los equipos, mejorar la planificación, minimizar el desperdicio y aumentar los rendimientos.

«Tenemos los sensores en todas estas partes del trabajo agrícola, y ahora podemos usar la IA para comenzar a tener información sobre cuál es la mejor manera de abordar los desafíos agrícolas dadas ciertas condiciones», dijo Julian Sanchez, director de John Centro Europeo de Innovación Tecnológica de Deere. «Es realmente imposible prescindir de algo como la IA porque, de lo contrario, simplemente estás tratando de entender de manera determinista las ecuaciones multivariadas, sin fin».

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El gerente de la granja de pruebas de John Deere, Marcus Hall, realiza verificaciones del sistema de último momento en un nuevo tractor de cultivo en hileras desde un iPad.

Imagen: Derek Poore
Considere la necesidad de aumentar el rendimiento de los cultivos. La Iniciativa Global Harvest predice que la población mundial de 7.300 millones crecerá a casi 10.000 millones en 2050. Algunas estimaciones, como la citada por Terry Pickett de John Deere, acercan esa cifra a los 9.000 millones. En cualquier caso, existe el consenso de que para alimentar a esas personas adicionales para 2050, el suministro mundial de alimentos debe al menos duplicarse y la productividad agrícola mundial debe aumentar en un 1,75% al ​​año.

Qué tan cerca estemos de alcanzar estos objetivos de producción de alimentos depende de la estadística. Un barómetro que genera preocupación es lo que se conoce como productividad total de los factores (PTF), una medida de la productividad agrícola que tiene en cuenta toda la tierra, la mano de obra, el capital y los recursos materiales utilizados en la producción agrícola y los compara con la cantidad total de cultivo y producción ganadera. El índice GAP 2017 revela que, por cuarto año consecutivo, el crecimiento global de la PTF no se está acelerando lo suficientemente rápido como para duplicar de manera sostenible la producción agrícola para 2050.

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Sin embargo, cuando se pone en un contexto histórico, las ganancias generales de productividad son prometedoras. Según el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), en 1940 el agricultor estadounidense promedio alimentaba a 19 personas al año; hoy el USDA estima que el agricultor estadounidense promedio alimenta a 155 personas. Al dividirlo en cultivos individuales, los rendimientos de maíz en los EE. UU. Crecieron en un 61% entre 1980 y 2015, mientras que los rendimientos de soja mejoraron en un 29% durante el mismo período.

«Para el 2050, habrá nueve mil millones de personas en el planeta. Es una carrera real».
TERRY PICKETT, GERENTE DE INGENIERÍA AVANZADA DEL GRUPO DE SOLUCIONES INTELIGENTES DE JOHN DEERE
Es una historia similar con el trabajo. A principios del siglo XIX, se necesitarían unas 300 horas de trabajo para producir 100 fanegas de trigo. Hoy, con la aplicación de la tecnología y la inteligencia artificial, se tarda menos de una hora en producir 100 bushels de trigo.

Sin embargo, existe el consenso de que los agricultores enfrentarán el desafío de hacer aún más en los próximos años, y la tecnología será clave para que esto suceda.

El desafío de la conectividad
La industria agrícola de precisión apunta alto en lo que respecta a los objetivos de producción de alimentos, pero las tecnologías que se están desarrollando en este momento no pueden existir de manera efectiva sin la infraestructura adecuada. Para los sistemas agrícolas de alta tecnología, el desafío de la infraestructura se reduce a la conectividad y, en muchos entornos rurales, a la falta de ella.

En las zonas rurales de Estados Unidos, la tecnología 5G es un desarrollo de conectividad prometedor. Se espera que la tecnología de banda ancha inalámbrica de quinta generación brinde velocidades inalámbricas de baja latencia de hasta 1GB / sa partes del país que generalmente carecen de cobertura.

VER: Glosario: Agricultura inteligente

Si bien 5G aún no está ampliamente disponible, John Deere es optimista sobre su potencial para respaldar nuevas capacidades de agricultura de precisión en equipos agrícolas con conectividad en tiempo real. La conectividad de alta velocidad es esencial para la tecnología dentro de los equipos agrícolas de John Deere. John Deere dice que cada máquina nueva que sale de fábrica tiene un módem 4G LTE, Wi-Fi y Bluetooth.

La idea es tener equipos agrícolas que puedan comunicarse con otras máquinas en el campo mediante la transmisión de datos desde el vehículo a la nube y de regreso a los operadores de la máquina en el menor tiempo posible. La comunicación de máquina a máquina es lo que ayuda a los agricultores a evitar la superposición de filas si están ejecutando varias máquinas al mismo tiempo. También permite a los operadores compartir datos entre ellos para cosas como la optimización de la máquina.

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Marcus Hall verifica la conectividad del sistema en uno de los tractores para cultivos en hileras más nuevos de John Deere.

Imagen: Derek Poore
Con la conectividad, las máquinas se vuelven socialmente conscientes, sabiendo exactamente dónde están ubicadas otras máquinas en relación con ellas mismas.

«Así que podría tener dos cosechadoras en el mismo campo cosechando la misma cosecha», dijo Sánchez. «En este momento tenemos que asumir que habrá demoras de 30 a 60 segundos en las comunicaciones entre estas cosechadoras mientras cargan datos en la nube, los procesan y descargan a la otra cosechadora para que puedan compartir información».

Con 5G, Sánchez dijo que la comunicación entre esas dos cosechadoras a través de la nube podría reducirse a menos de un segundo.

Por supuesto, existen grandes desafíos de infraestructura para alcanzar este tipo de utopía de conectividad en el corazón de Estados Unidos. Los proveedores de telecomunicaciones advierten que la tecnología inalámbrica 5G podría tener problemas en las áreas rurales, particularmente en aquellas con muchos árboles y follaje, y podría encontrar otros problemas debido a la baja densidad de población. Como resultado, la adopción de sistemas de agricultura de precisión es limitada en muchas áreas rurales debido a la falta de servicio de banda ancha.

Aunque todavía estamos a años de darnos cuenta del verdadero potencial de la 5G rural, la industria agrícola de precisión planea continuar haciendo avances en la tecnología agrícola hasta que las empresas de telecomunicaciones y los reguladores de EE. UU. Se pongan al día.

El camino por delante
La seguridad alimentaria es un problema al que se enfrenta toda la humanidad. Las predicciones más sombrías sugieren que el mundo se encamina hacia un futuro distópico donde la escasez de alimentos provoca disturbios y guerras. Es un resultado poco probable, pero sigue siendo motivador para empresas como John Deere. El gigante de equipos agrícolas se está movilizando en torno a tecnologías emergentes que mejorarán sus sistemas de agricultura de precisión y ayudarán a estabilizar el suministro mundial de alimentos para los próximos años.

Ahora se sabe que los ejecutivos de John Deere deambulan por los pisos de CES, la conferencia de tecnología masiva que se celebra cada año en Las Vegas, en busca de nuevas ideas para llevar a la luna nueva. A corto plazo, John Deere se centra en formas de incorporar la visión por computadora, aumentada con algoritmos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial, en los sistemas de agricultura de precisión de próxima generación.

«En 20 años a partir de ahora, la agricultura de precisión cambiará drásticamente la forma en que cultivamos».
JAMIE BLYTHE, PROPIETARIO DE BLYTHE COTTON COMPANY
«También monitoreamos bastante el progreso en la industria automotriz, especialmente las cosas relacionadas con el vehículo conectado», dijo Sánchez. «Si realiza un seguimiento de nuestras capacidades para tener dispositivos móviles como parte de nuestros ecosistemas de vehículos, se arrastra muy, muy de cerca con el vehículo conectado, el modelo conectado».

John Deere también está observando los desarrollos en torno a los sistemas microelectromecánicos (MEMS), los sistemas nanoelectromecánicos y la nanotecnología. Estas tecnologías se relacionan con los sensores utilizados en agricultura de precisión para recopilar diferentes tipos de información.

«Nos dan capacidades que son inimaginables», dijo Pell de Blue River. «La pregunta es, ¿cuáles se volverán populares y pueden usarlos a bajo costo? Intentamos enfocarnos en una tecnología y verla girar, y luego la retomaremos en algún momento cuando sea muy valioso para nosotros. y nuestros clientes «.

Pero los avances tecnológicos en el sector privado solo representan un lado de la ecuación del suministro mundial de alimentos. En los EE. UU., Parte de la responsabilidad recae en el Departamento de Agricultura y los fondos que asigna a través de facturas agrícolas para la investigación y el desarrollo de tecnologías de producción sostenible.

https://www.techrepublic.com/article/glossary-smart-farming/

VER: El futuro de la comida (característica especial de ZDNet / TechRepublic)

Los expertos de la Fundación SoAR , que aboga por la financiación de la investigación agrícola, dicen que el presupuesto anual de investigación del USDA debe aumentar sustancialmente con respecto a los niveles actuales para revitalizar las tasas de crecimiento de la productividad de la agricultura estadounidense y garantizar la sostenibilidad del sector.

Los reguladores también deben ser conscientes de la merma de tierras y los impactos que podría tener en la producción de alimentos de Estados Unidos. El American Farmland Trust proyecta que cada hora se pierden más de 40 acres de tierras agrícolas y ganaderas en los Estados Unidos debido a la expansión o el desarrollo urbano. A escala mundial, los científicos también estiman una pérdida de más del 2% de tierras de cultivo altamente productivas debido a la expansión urbana.

Los avances tecnológicos también representan un obstáculo para los agricultores. El equipo de Blythe Cotton Company admite la curva de aprendizaje que aún enfrentan al adoptar nuevas tecnologías. Al final, depende de los hombres y mujeres en el campo dar sentido a la tecnología agrícola de precisión y cómo utilizar realmente los sistemas a su potencial.

«El alcance de la agricultura de precisión es tan tremendo, y hay tantas aplicaciones diferentes que siento que todavía nos estamos mojando los dedos de los pies», dijo Blythe. «En 20 años a partir de ahora, la agricultura de precisión cambiará drásticamente la forma en que cultivamos».

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Tamaño, estado e información competitiva del mercado de agricultura de precisión de 2020 a 2025

El Informe de investigación de mercado global Agricultura de precisión publicado por los informes de información del mercado explora las perspectivas actuales en las regiones globales y clave desde la perspectiva de los principales actores, países, tipos de productos e industrias finales. Este informe analiza los principales actores del mercado global y divide el mercado en varios parámetros.

Este informe de investigación de mercado de Agricultura de precisión identifica el panorama competitivo de las industrias para comprender la competencia a nivel internacional. El estudio de este informe describe el crecimiento proyectado del mercado global para los próximos años de 2019 a 2025. Este informe de investigación se ha agregado sobre la base de los aspectos estáticos y dinámicos de los negocios.

El mercado de agricultura de precisión se valoró en 4.510 millones de dólares en 2019 y se espera que alcance los 9.150 millones de dólares en 2025, a una tasa compuesta anual del 12,50% durante el período de pronóstico de 2020 a 2025. Clima cambiante, demanda creciente de alimentos y aumento de la adopción de las tecnologías inteligentes en el sector agrícola mundial y las iniciativas gubernamentales para mejorar la eficiencia de los agricultores a través de nuevas tecnologías son algunos de los principales factores que impulsan la adopción de la agricultura de precisión. La tendencia de adopción varía en las diferentes regiones, en términos de tecnología e inversión, dependiendo de los proveedores de servicios en estas regiones.

Haga clic aquí para obtener una copia en PDF de muestra de las últimas investigaciones sobre el mercado de agricultura de precisión 2019:

https://www.marketinsightsreports.com/reports/10192355544/precision-farming-market-growth-trends-and-forecasts-2020-2025/inquiry?Mode=18

Los jugadores destacados en el mercado global de agricultura de precisión :

AGCO Corporation, Ag Junction Inc, John Deere, DICKEY-john Corporation, TeeJet Technologies, Raven Industries Inc., Lindsay Corporation, Topcon Precision Agriculture y otros.

– Marzo de 2020: AgJunction Inc se asoció con GeoSurf Corporation (GeoSurf) y Anhui Zhongke Intelligent Sense and Big Data Industrial Technology Research Institute Co.Ltd (ISTI) para proporcionar soluciones de agricultura de precisión en la región de Asia y el Pacífico. GeoSurf ha lanzado recientemente TaznaX, una solución agrícola de precisión para trasplantadoras de arroz y cebolla basada en la tecnología Wheelman y Whirl de AgJunction.
– Enero de 2020: AGCO Corporation presentó la nueva sembradora Fendt Momentum a los productores de cultivos en hileras de América del Norte. El diseño y la versatilidad de esta sembradora establecen un nuevo estándar para la precisión de la colocación de semillas y brindan tecnologías para ayudar a superar las condiciones de siembra que históricamente han desafiado incluso la emergencia y han dado como resultado rendimientos de cultivos menos que óptimos. La sembradora Momentum se personaliza fácilmente con las populares tecnologías de plantación de precisión, lo que la hace sofisticada pero fácil de operar.

Tendencias clave del mercado : –

Se espera que el monitoreo del suelo tenga una participación significativa

– Si bien algunos agricultores tienen conocimientos específicos sobre la detección de la humedad y la salud del suelo, este conocimiento se limita a unos pocos. Tomar decisiones agrícolas basadas en la humedad y la salud del suelo se ha vuelto aún más difícil en la era del cambio climático. Los sensores de suelo miden una variedad de propiedades esenciales del suelo y las transmiten a un dispositivo de visualización a través de un medio de comunicación confiable. Los sensores de suelo se utilizan generalmente junto con las aplicaciones de tasa variable o GPS para generar mapas de campo, categorizados según las propiedades del suelo. Los sensores de suelo son muy cruciales para monitorear la viabilidad del crecimiento de los cultivos durante el período de cosecha.
– Los sensores se utilizan para generar información en tiempo real después del análisis de los datos y provoca los correspondientes cambios en la tasa de aplicación. Se considera que los modelos convencionales de utilización de un enfoque basado en mapas son más productivos. Permiten espacio para analizar problemas y, posteriormente, ajustar la aplicación de tasa variable en los siguientes pasos. Los diversos tipos de sensores que se integran con fines de monitoreo de suelos incluyen electromagnéticos, ópticos, mecánicos, acústicos y electroquímicos, hasta donde ha llegado la investigación industrial.
– En agosto de 2019, una tecnología llamada Soilsens, que es un sistema inteligente de monitoreo de suelos de bajo costo, se presentó como una ayuda potencial para los agricultores que enfrentan dificultades para tomar decisiones agrícolas. Proximal Soilsens Technologies Pvt desarrolló la línea de productos Soilsens. Ltd, una startup incubada en el Instituto Indio de Tecnología de Bombay (IITB), Mumbai con el apoyo del Ministerio del Departamento de Ciencia y Tecnología (DST) y el Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información (Meity). El sistema está integrado con un sensor de humedad del suelo, un sensor de temperatura del suelo, un sensor de humedad ambiental y un sensor de temperatura ambiente. Con base en estos parámetros, se aconseja a los agricultores sobre el riego óptimo a través de una aplicación móvil. Estos datos también están disponibles en la nube. También hay un sistema portátil de humedad del suelo.
– En 2019, AGCO Corporation hizo una asociación comercial y tecnológica con Solinftec, desarrollador y distribuidor de soluciones agrícolas digitales. El negocio brindará a los clientes de AGCO acceso directo a la cartera de soluciones de Solinftecs, que incluye computadoras a bordo, estaciones meteorológicas, sensores de suelo, redes de telemetría, algoritmos patentados y la generación en tiempo real de información procesable que genera eficiencia operativa y eficacia agronómica. Las nuevas soluciones se lanzarán en Brasil para los productores de caña de azúcar, soja, maíz y algodón y comenzarán en los Estados Unidos para el ciclo de cultivo 2020 para los productores de maíz y soja.

Se espera que Asia Pacífico sea testigo del mayor crecimiento

– Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), más del 80% de los alimentos consumidos en África subsahariana y Asia son cultivados por pequeños agricultores. La creciente demanda mundial por parte de los procesadores de alimentos y los consumidores de responsabilidad por el ciclo de vida completo de los productos está desarrollando nuevas oportunidades de acceso para los pequeños agricultores. La aplicación precisa de soluciones de protección de cultivos está cambiando el sector agrícola en Asia. Según la empresa con sede en Alemania Jebagro GmbH, su subsidiaria en Myanmar está aplicando casi la mitad de sus productos pesticidas con UAV.
– Los proveedores de servicios en muchos países asiáticos están dando un salto para avanzar en los métodos de aplicación, por lo que la agricultura asiática se centra principalmente en los proveedores de mercado estudiados. Los tractores inteligentes, los vehículos aéreos no tripulados, los servicios de nivelación del suelo, las imágenes satelitales, la aplicación de plaguicidas, los servicios de riego y los diagnósticos de decisiones portátiles y el apoyo a las decisiones son cada vez más accesibles para los pequeños agricultores de la región sin invertir en una infraestructura costosa. En países como Japón, la edad promedio del agricultor es de 67 años; por lo tanto, con la escasez de mano de obra, la agricultura de precisión es importante para la producción de alimentos y la seguridad alimentaria.
– La Junta de Inversiones de Tailandia está promoviendo empresas y proyectos de inicio a través de inversiones directas y servicios de intermediación empresarial. Las principales empresas de drones, como DJI y XAG, están impulsando su tecnología en la región a través de la cadena de valor para crear nuevos negocios locales basados ​​en opciones de servicio avanzadas. ListenField, que conecta satélites, drones, sensores y datos en la granja, ofrece análisis y recomendaciones y colabora con numerosas organizaciones en Japón. Un proyecto notable implica trabajar con universidades de Japón, India y Tailandia en la agricultura basada en datos frente al cambio climático.

Características importantes que se encuentran en oferta y aspectos destacados clave de los informes:
– Descripción detallada del mercado Agricultura de precisión
– Cambios en la dinámica del mercado de la industria
– Segmentación profunda del mercado por tipo, aplicación, etc.
– Tamaño del mercado histórico, actual y proyectado en términos de volumen y valor
– Desarrollos y tendencias recientes de la industria – Panorama
competitivo de Mercado de agricultura de precisión
: estrategias de jugadores clave y ofertas de productos
: segmentos / regiones potenciales y de nicho que exhiben un crecimiento prometedor

Explore el TOC en profundidad y el resumen de informes sobre el «Mercado de agricultura de precisión»:

https://www.marketinsightsreports.com/reports/10192355544/precision-farming-market-growth-trends-and-forecasts-2020-2025?Mode=18

Finalmente, el informe de mercado Agricultura de precisión ofrece un estudio completo y detallado del mercado Global Agricultura de precisión mediante el uso de numerosas herramientas y modelos analíticos, como el análisis FODA, el análisis de retorno de la inversión y el análisis de las cinco fuerzas del portero, que son útiles para que los principiantes accedan a las próximas oportunidades. Después de explorar los conocimientos del mercado a través de metodologías de investigación primarias y secundarias, si se requiere algo excepto esto, los informes de conocimientos del mercado proporcionarán personalización según las demandas específicas.

Nota: – Todos los informes que enumeramos han estado rastreando el impacto de COVID-19 en el mercado. Al hacer esto, se ha tenido en cuenta tanto el flujo ascendente como el descendente de toda la cadena de suministro. Además, cuando sea posible, proporcionaremos un suplemento / informe de actualización de COVID-19 adicional al informe en el tercer trimestre, verifique con el equipo de ventas.

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