Mes: noviembre 2020

En este tipo de agricultura utilizan el conjunto de tecnologías aplicadas al campo con el objetivo de reunir la información necesaria para la toma de decisiones que el agricultor debe anticipar. Así es como determinan qué plantar, en dónde, cuándo, e incluso pueden predecir el volumen de sus cosechas.

De ahí que se apoye de la inteligencia artificial (IA), la cual es el medio por el cual las máquinas realizan tareas que pueden ser técnicas o la imitación de los procesos inductivos y deductivos del pensamiento humano. Para conseguirlo, los científicos se basan en circuitos electrónicos y programas sofisticados de computadoras, que son alimentados con datos para conseguir copiar electrónicamente el funcionamiento del cerebro.

Este tipo de ‘aprendizaje’ es un método de informática en el que los programadores no colocan una función específica, sino que entrenan a la computadora para reconocer patrones. Por ejemplo, aprenden del comportamiento de hojas sanas y enfermas para determinar en dónde rociar un herbicida y en dónde no. Gracias a estos algoritmos las máquinas también pueden determinar cuándo se trata de un brote y cuándo de una maleza.

Inteligencia artificial en la agricultura, llave de la productividad

La IA solo funciona si es aplicada en máquinas especializadas que cumplan funciones específicas y que estén programadas para cumplir con un objetivo previamente implantado. En la agricultura, uno de los alcances que mayor potencial es el análisis de información del exterior, es decir, conocer cómo se desarrollan los cultivos en su entorno y, con esta información, hacer predicciones.

Los datos para aplicar IA en la agricultura suelen tomarse por medio de sensores ,en drones o tractores, para después sugerir a los agricultores las acciones que deben llevar a cabo a lo largo de todo su año agrícola. Un ejemplo de esto es tomar en cuenta la forma en la que se han comportado las lluvias en distintos períodos y, con base en eso, elegir un método de riego o incluso un cambio de tipo de cultivo.

Cómo afectará a los cultivos
Los cultivos requieren del agua retenida en el suelo para llevar a cabo los procesos fisiológicos y biológicos. A esto se le conoce como requerimientos hídricos.

Esta demanda de recursos varía dependiendo del cultivo, las condiciones ambientales, el manejo de la tierra y la fase de crecimiento en la que se encuentre. Para resolverlo, existen guías de cultivo, pero estas guías sólo incluyen sugerencias generales de la preparación del terreno y no analizan localmente las necesidades de cada productor, por eso, es tan relevante el uso de aplicaciones que funcionan con la información específica de cada uno.

Estas tecnologías podrían beneficiar en especial a la región centro-norte de México, donde el problema se acentúa por la alta variabilidad de las lluvias y la dependencia de los agricultores a las prácticas de temporal, un tipo de agricultura que depende del comportamiento de la lluvia durante los ciclos de producción y de la capacidad del suelo para captar y conservar la humedad. La incertidumbre causada por estas prácticas son una carga para los productores, quienes se ven afectados por escasez de lluvias, retrasos, granizos y hasta sequías, dado que la única fuente de agua para sus cultivos de temporal es la precipitación.

Aunado a esto, la FAO prevé que el cambio climático afecte a las prácticas agrícolas convirtiéndose en un riesgo para la seguridad alimentaria y para el trabajo de una gran parte de la población a nivel mundial. Así, impulsar innovaciones de este tipo es una actividad impostergable para lograr mantener y hasta incrementar la productividad agrícola.

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Hoy continuamos con una serie de publicaciones de blog de cuatro partes que discuten las Cuatro R del Manejo de Nutrientes. Junto con el potasio y el fósforo, el nitrógeno es uno de los nutrientes de cultivo más importantes debido a su absorción relativamente alta por plantas como el maíz. Sin embargo, se enfrenta a un escrutinio cada vez mayor por parte de los reguladores preocupados por el impacto ambiental de la contaminación por nitrógeno en las vías fluviales. El ciclo del nitrógeno es complicado, con varias vías por las que el nitrógeno puede entrar y salir de los campos agrícolas. Al comprender las 4R de la gestión de nutrientes, los productores pueden mitigar eficazmente las pérdidas de nitrógeno, lo que ayuda tanto al medio ambiente como a sus resultados. Las 4R incluyen la tasa correcta, el momento correcto, la fuente correcta y la ubicación correcta. Echemos un vistazo a la tercera «R», o la fuente correcta.

Fuente correcta

La fuente se refiere a la forma específica de fertilizante que se aplica. Esto se puede dividir en categorías amplias, como fertilizantes comerciales o estiércol. Las fuentes comerciales de nitrógeno incluyen amoníaco anhidro, urea y UAN (28%), entre otras. Los abonos se pueden describir por su contenido de humedad (líquido frente a sólido) o por tipo de animal. Los estabilizadores de nitrógeno también entran en esta categoría de manejo de 4R. Para este artículo, discutiremos los pros y los contras de algunas de las fuentes de N comunes y cómo las decisiones tomadas con respecto a algunas de las otras 4R (tiempo, ubicación) afectan qué fuente es la mejor para usted.

Amoniaco anhidro
Una de las fuentes más populares de nitrógeno, el amoníaco se ha visto favorecido por su precio por libra de nitrógeno y su facilidad de aplicación. Por lo general, se inyecta en el suelo en el otoño o antes de plantar en la primavera. Una vez expuesto al agua en el suelo, el nitrógeno se convierte en ión amonio, que tiene una carga positiva. Dado que el suelo tiene una ligera carga negativa, el amonio puede adherirse a las superficies del suelo, reduciendo así el riesgo de lixiviación. Sin embargo, esto no significa que el amonio esté protegido contra pérdidas. Todavía se puede convertir en nitrato, que es susceptible de pérdida tanto por lixiviación como por desnitrificación (la conversión de nitrato en compuestos gaseosos). Debido a este riesgo, el amonio se sirve mejor como aplicación previa a la siembra de primavera. Si el otoño es la única opción, esperar hasta que el suelo esté a 50 ° F y usar un inhibidor de nitrificación son buenas prácticas.

Amoníaco anhidro aplicado a un campo. Foto de Lynn Betts, cortesía del Servicio de Conservación de Recursos Naturales del USDA.

Urea
La urea es un sólido soluble en agua y, una vez que se incorpora al suelo, el nitrógeno se descompone y está mayormente presente como amonio. Por lo tanto, al igual que el anhidro, la urea debe aplicarse en la primavera si es posible para reducir la pérdida. Si se esparce urea, debe incorporarse, ya sea mediante lluvia o labranza, dentro de los tres días posteriores a la aplicación. Después de este tiempo, se pueden perder cantidades significativas en la atmósfera, ya que se descompone y libera nitrógeno en forma gaseosa. Los inhibidores de ureasa son productos que pueden retrasar este proceso, permitiendo una semana adicional o más para incorporar urea.

UAN (28%)
UAN es un producto que suministra N al suelo tanto en forma de amonio como de nitrato. Debido al nitrato presente, nunca debe aplicarse en el otoño porque el riesgo de pérdida es demasiado alto. La aplicación de preplante es menos riesgosa, pero aún debe evitarse. La mejor aplicación para este producto es en una situación de aplicación dividida. Se puede driblar junto a la hilera al plantar, y comúnmente se dribla o se inyecta como guarnición de junio. El daño es posible si entra en contacto directo con la semilla o planta, por lo que debe evitarse.

Estiércol
El estiércol es una fuente de fertilizante complicada, con muchas consideraciones de manejo. No podremos cubrir todo dentro del alcance de un solo párrafo, por lo que esto servirá como un breve resumen. Como fuente de nitrógeno, el estiércol contiene N en dos formas: orgánica e inorgánica. Las plantas absorben nitrógeno en forma inorgánica, por lo que cualquier N orgánico debe ser degradado por microbios para ser absorbido por las plantas. Este proceso lleva tiempo, normalmente de dos a tres años después de la aplicación de la tierra. El N orgánico presente generalmente está disponible para las plantas inmediatamente después de la aplicación. La proporción de N orgánico a inorgánico depende en gran medida de la consistencia (líquido frente a sólido) y el tipo de animal. Para determinar correctamente la cantidad de nitrógeno que se suministra, la Universidad de MN proporciona tablas para determinar la disponibilidad de nitrógeno.

Como es el caso con las otras 4R, la elección de la fuente correcta se ve afectada por las elecciones realizadas con las otras «R», como la ubicación correcta, que será el tema de nuestro artículo final de esta serie.

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Claves para entender la agricultura 4.0
28/02/2019

La tecnología lo ha conquistado todo. Es imposible pensar en un sector que no haya sido influenciado por el progreso tecnológico y la digitalización. Incluso la agricultura no ha podido resistir los encantos de la nueva era. Hablamos de Agricultura 4. 0, tecnología Smart Agro y los conceptos de AgroTech, AgTech y Smart Farming. Pero, ¿qué significa toda esta nueva corriente dentro del sector agrario?

4 claves para entender la agricultura 4.0
Es una consecuencia inevitable de la era digital. El futuro está muy ligado a la tecnología y la supervivencia de las empresas del sector dependerá de cómo hayan logrado transformar su modelo de negocio.
La falta de recursos es un factor a tener en cuenta. La tecnología agraria es un aliado para prever, analizar e implementar nuevas estrategias para la gestión eficiente del agua u otros recursos.
La conectividad no es un valor adicional, sino un requisito indispensable. Las tecnologías IoT son la clave para alcanzar la máxima conectividad.
La sensorización es la clave. La potencia del procesamiento de datos y la recolección de datos (Big Data) nos ayudará a optimizar y tener un mejor desempeño.
Agricultura de precisión
Es cierto que puede ser necesario renovar procesos, invertir en I + D y apostar por las nuevas tecnologías. ¿Es el fin de la agricultura tradicional?

La nueva era digital no debe verse como un obstáculo, sino como una oportunidad.

La agricultura inteligente permite una mayor precisión y, por tanto, un ahorro sustancial de recursos. Podemos calcular exactamente la duración óptima del pulso de riego, adaptarnos a la situación climática gracias a la geolocalización y lograr un mayor rendimiento.

¿Cómo podemos transformar la agricultura tradicional en agricultura 4.0?
En ITC queremos ayudarte en el desafío de la transformación digital. Nuestros controladores están diseñados para la nueva era de la agricultura 4.0. Dosificación avanzada, geolocalización y conectividad con dispositivos móviles son algunas de las soluciones que ofrecemos.

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La agricultura de precisión ha revolucionado la forma en que producimos cultivos y granjas, así como nuestra comprensión de la agricultura en general. El uso de tecnología de precisión ha ayudado a los agricultores a alcanzar un nivel de rentabilidad nunca antes visto y ha creado una vasta industria que prospera con un ROI estrictamente calculado, proyecciones de rendimiento y reducción de costos. Aparte de la asombrosa rentabilidad de emplear técnicas de agricultura de precisión, ha ayudado a crear una actitud sostenible hacia la agricultura, una que es más ética y consciente del medio ambiente.

Lo brillante de la agricultura de precisión es que a medida que nuestro conocimiento se expande y se crea más tecnología, los costos de implementar técnicas de agricultura de precisión y comprar la tecnología se reducen. Con cada granja que adopta prácticas de agricultura de precisión, aprendemos una gran cantidad de información nueva que a su vez ayuda a los agricultores de precisión a adoptar métodos de cultivo aún más precisos.

Para los agricultores y las granjas que luchan en todo el mundo, la agricultura de precisión representa no solo un faro de esperanza, sino también una forma tangible y muy real de salvar sus granjas y proporcionar consistencia a largo plazo. Todo esto se hace reduciendo la carga de trabajo manual. Es una situación en la que todos ganan.

Abra Pandoras Box y adéntrese en el mundo de la tecnología de agricultura de precisión
En 2019, los problemas medioambientales están cobrando un gran protagonismo en el ojo público. Junto con la volatilidad en los mercados financieros, ahora es el momento oportuno para que los agricultores exploren realmente la tecnología que tienen a su disposición para aumentar los márgenes de ganancia y hacerles la vida mucho más fácil. A continuación, describimos 3 áreas clave que los agricultores deben examinar más a fondo y buscar implementar en su negocio agrícola. Estas 3 áreas representan una puerta de entrada simple pero muy efectiva a la agricultura de precisión que lo ayudará a maximizar las ganancias y expandir aún más su arsenal tecnológico a medida que pasa el tiempo.

Tecnología de monitoreo de rendimiento
Cuando todas sus prácticas agrícolas se han completado durante el año, todo culmina en su rendimiento o producción total. En un nivel muy rudimentario, todos los aspectos de su agricultura se han desarrollado hacia este objetivo general muy simple.

La tecnología de monitoreo de rendimiento tiene en cuenta todos sus métodos de cultivo y luego monitorea sus resultados. Estos van mucho más allá de decirle qué rendimiento esperar año tras año y profundizan en los procesos que contribuyen a su rendimiento general.

Esencialmente, al final de cada temporada de cultivo, tendrá mucha información ingresada en su base de datos. Información como la condición del suelo, si utilizó prácticas de labranza completa, labranza directa o sin labranza. La cantidad de lluvia que acumularon sus campos durante la temporada de crecimiento. El estado del suelo al principio durante la temporada de siembra. Cuánto fertilizante, pesticida y herbicida se utilizó. ¡La lista es casi infinita!

Luego, el monitor crea un mapa completo de su granja, que muestra dónde fue mejor su rendimiento y resalta las áreas que se pueden mejorar. Le dice cuánto se gastó en diversas prácticas agrícolas y si esas prácticas fueron perjudiciales en áreas de menor rendimiento de su granja. Señala con precisión dónde y cómo puede mejorar su temporada de cultivo para el próximo año.

Cuando haya completado el segundo año con los cambios realizados, notará dos cosas, una que su rendimiento ha mejorado en toda su granja y dos, el sistema ha creado nuevamente un mapa que destaca las áreas de mejora. Es un sistema tan simple, pero vale su peso en oro para los agricultores que buscan aumentar la producción, reducir los costos y expandir sus empresas agrícolas.

Tecnología de lluvia y riego
Cualquier agricultor exitoso le dirá que lograr el equilibrio correcto de agua en sus campos es la clave para lograr un rendimiento constante y saludable. Históricamente, se usaba un pluviómetro bruto en un solo punto de una granja que les daría a los agricultores un poco de información sobre la lluvia en sus campos.

Hoy en día, se han desarrollado sistemas completos de lluvia que monitorean la lluvia en múltiples puntos. Estos sistemas también funcionan con tecnología de pronóstico para resaltar las áreas que los agricultores necesitan para garantizar que reciban agua y también señalar áreas problemáticas que no están drenando y que podrían pasarse por alto fácilmente (especialmente en granjas con gran superficie).

Conecte estos monitores de precipitación a su sistema de riego y tendrá una red de riego totalmente autónoma que mantendrá sus campos equilibrados sin siquiera mover un dedo. El riego de agricultura de precisión es solo eso, increíblemente preciso con algunos sistemas capaces de mantener un campo en su punto óptimo hasta la gota de agua más cercana.

Tecnología nutricional (prueba de tejidos)
Hemos discutido la tecnología invaluable que gobierna sus niveles de humedad en sus campos, así como la tecnología que monitorea sus rendimientos y retroalimenta la información a los agricultores de una manera muy específica. Ahora pasamos a los cultivos en sí mismos y su salud general durante la temporada de crecimiento.

Los suelos y los cultivos necesitan un nivel de nutrición que depende de las condiciones durante toda la temporada de crecimiento. Desde la siembra de la semilla hasta la cosecha, habrá parámetros y requisitos muy diferentes que un cultivo necesitará en diferentes etapas para proporcionar el mejor rendimiento.

De la misma manera que los monitores de riego y lluvia se adaptan en tiempo real y complementan el suelo con agua, los monitores de prueba de tejidos evaluarán la salud general de los cultivos y realizarán cambios en la suplementación de nutrientes del suelo.

Nuevamente, esta tecnología es bastante autónoma y funcionará independientemente de los aportes de los agricultores en gran medida. Los nutrientes como el azufre, el nitrógeno y el boro son invaluables para el crecimiento saludable de los cultivos, el sistema monitorea los niveles en el cultivo de estos nutrientes y señala los problemas al agricultor o para que la tecnología de alta gama más sofisticada se encargue del problema en sí.

Todos estos sistemas están fácilmente disponibles, se integran entre sí y le darán una ventaja sobre la plataforma de agricultura de precisión. Si bien pueden parecer un gasto (como lo son), el ROI en la tecnología de agricultura de precisión, especialmente los 3 sistemas que mencionamos anteriormente, es fenomenal. No solo le hacen ganar dinero, sino que también le permiten ahorrar dinero al reducir los gastos innecesarios y reducir su carga de trabajo.

La reducción de la carga de trabajo es crucial, permite a los agricultores concentrarse en la gestión empresarial de sus granjas y alivia la ansiedad financiera que antes era demasiado común en la agricultura.

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El conocimiento más profundo que Paul Mask obtuvo sobre el valor de la agricultura de precisión ocurrió hace más de una generación, años antes de que el término se volviera común en la agricultura.

Un productor de lácteos de Alabama central ferozmente decidido y, como lo demostraron más tarde los acontecimientos, con visión de futuro, había elaborado una estrategia para gestionar los costos de aplicación de fertilizantes.

Usando un mapa del Servicio de Conservación de Suelos, el lechero dividió todos los campos pequeños que cultivaba en secciones y luego analizó el suelo en cada uno de ellos, basando sus aplicaciones de fertilizantes en lo que revelaba cada prueba, recuerda Mask, subdirector de Agricultura del Sistema de Extensión Cooperativa de Alabama. , Forestal y Recursos Naturales y profesor de agronomía y suelos de la Universidad de Auburn.

Como recuerda Mask, este lechero, años adelantado a su tiempo, había aprendido a «utilizar la cartografía y las pruebas de suelo para obtener una imagen clara de su operación agrícola».

A pesar de todos los cambios que se han producido en la agricultura de precisión, a pesar de todos los enormes avances que se han registrado en las últimas dos décadas, ask todavía cree que la visión innovadora de este perseverante ganadero todavía proporciona el principio rector para la adopción y el uso de esta tecnología.

Eso, como lo ve Mask, es la esencia – y la promesa – de la agricultura de precisión: usar la tecnología para obtener una imagen clara y completa de las operaciones agrícolas de uno para asegurar la mayor medida de eficiencia y rentabilidad de la granja al reducir el uso de insumos, aislando contra el riesgo. y mejora de las prácticas agrícolas sostenibles.

“Ese siempre ha sido el desafío”, dice Mask. «Para mí, nunca se ha tratado de adoptar piezas de tecnología individuales, sino de cómo la adopción de esta tecnología conduce a un cambio de mentalidad».

John Fulton, un especialista en agricultura de precisión de Alabama Extension y profesor asociado de ingeniería de biosistemas de la Universidad de Auburn que ocupó el lugar de Mask hace una década después de que asumió su puesto administrativo actual, ve el próximo desafío como ayudar a los productores a anclarse firmemente en este principio rector.

“En la última década hemos avanzado mucho en mostrar a los agricultores cómo utilizar tecnologías de agricultura de precisión para evitar la aplicación excesiva y aumentar la eficiencia”, dice Fulton.

El próximo gran desafío es ayudar a los productores a adquirir una comprensión integral de esta tecnología y sus usos más amplios.

Tomando decisiones más informadas
«Básicamente, todo se reduce a esto: ¿Cómo tomamos todos estos datos agronómicos y los procesamos y, al adquirir conocimientos de ellos, tomamos decisiones agrícolas más informadas?» Pregunta Fulton.

«En este momento, la gestión de datos es el desafío, el más grande que enfrentamos».

Si bien la adquisición del panorama general siempre ha sido el objetivo implícito de la adopción de tecnología de precisión, Fulton dice que ha habido una tendencia de los productores a perder de vista este hecho.

“Por nuestra parte, creo que hemos hecho un buen trabajo ayudando a nuestros productores a adoptar las tecnologías adecuadas para sus operaciones”, dice Fulton. «Del mismo modo, creo que hemos hecho un buen trabajo ayudándoles a comprender cómo crecen con esta tecnología a lo largo del tiempo para maximizar los beneficios».

Ahora viene el desafío de mostrar a los productores cómo integrar toda esta tecnología a la perfección en un panorama más amplio, dice.

«Con suerte, lo que aprendemos de todo esto es que todo está interrelacionado y que una sola decisión agrícola no se lleva a cabo en el vacío, sino que afecta a toda la operación».

Este enfoque de sistemas para la agricultura que es posible gracias a la adopción de la agricultura de precisión es una habilidad que los agricultores ya no pueden descartar, especialmente considerando que una serie de factores económicos están obligando a los productores a expandir o aumentar la producción para mantenerse rentables.

“Tanto a nivel estatal como nacional, los agricultores están tratando de crecer para cubrir los costos de los insumos”, dice Brandon Dillard, un agente regional de Alabama Extension en el sureste de Alabama.

«Esta tecnología les brinda la capacidad de crecer sin mucha más gente y equipo».

A pesar de la promesa que ofrece este enfoque transparente, Fulton dice que cultivar esta mentalidad está resultando un desafío para algunos agricultores que siempre han valorado su autonomía.

La generación y gestión de datos son el pan y la mantequilla en el futuro de la producción de cultivos, y bajo algunos acuerdos de licencia, los agricultores están utilizando esta tecnología a cambio de permitirles a las empresas de equipos tener acceso abierto a los datos agrícolas recopilados en maquinaria agrícola.

«Eso es un obstáculo para muchos productores», dice Fulton. “No les gusta la idea de entregar todos sus datos a una empresa.

“Siempre ha existido una fuerte tradición de libertad de elección en la agricultura. No solo les preocupa cómo se utilizarán todos estos datos, sino también cómo afectarán su control sobre sus operaciones y sus identidades como productores «.

Aun así, en esta economía agrícola global altamente cargada, los productores no tienen alternativa, dice Mask.

Cita a Brasil y otras potencias agrícolas emergentes como la razón por la cual la adopción de la agricultura de precisión a gran escala será inevitable.

“A menos que aprendamos a utilizar todos los insumos de la manera más eficiente posible, ya no estaremos equipados para ofrecer productos al menor costo. Es realmente así de simple «.

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Internet está jugando un papel clave en la transformación de industrias.
¿A qué nuevas oportunidades se enfrenta la industria agrícola en la era digital?

Hoy, más de 7 mil millones de personas viven en este planeta. Para 2050, se estima que el número total alcanzará los 9.600 millones, ya que las personas también vivirán más tiempo. A medida que el desarrollo económico genera más riqueza, la gente quiere y exige alimentos de mejor calidad. Tales factores requieren una mayor eficiencia en la producción agrícola, producen rendimientos y calidad.

En China, la producción agrícola ha satisfecho las necesidades básicas de las personas para sobrevivir. Sin embargo, los productos agrícolas de alta calidad escasean, a pesar de que se espera que aumente la infraestructura y los conocimientos de los agricultores.

Internet está jugando un papel clave en la transformación de industrias. En Internet + Agricultura, Internet móvil es cada vez más importante. En las zonas rurales, los teléfonos inteligentes son mucho más fáciles de usar que las computadoras. Entonces, ¿cómo utilizar las tecnologías digitales para impulsar el desarrollo de la capacidad de plantación y la construcción de infraestructura? ¿Cómo se puede acelerar el desarrollo agrícola de China? ¿Cómo se puede mejorar la calidad de los productos y los beneficios para los agricultores? Estas preguntas se han puesto sobre la mesa de muchos gigantes de Internet y empresas de protección vegetal.

En marzo de 2016, BASF lanzó su innovadora aplicación “BASF Leading Grower” para brindar un mejor servicio a los agricultores en China, ayudándolos a mejorar sus habilidades y productividad, y comenzando un nuevo modelo de agricultura de precisión para la era digital.

La producción agrícola en China se encuentra todavía, en general, en una etapa primaria, con una serie de problemas por resolver.

Las áreas de producción de trigo y maíz en el norte del país tienen grandes extensiones de tierra, pero los agricultores del sur son en su mayoría personas que administran sus propios campos pequeños y compran suministros agrícolas en tiendas minoristas. Tomemos el cultivo y la protección de cultivos, por ejemplo. Como las tiendas minoristas están impulsadas por las ganancias, rara vez ofrecen una guía precisa a los agricultores cuyo volumen de demanda es relativamente bajo cuando compran productos para sus cultivos. Frente a una gran cantidad de productos fitosanitarios, además de los servicios técnicos agrícolas que varían en calidad, los agricultores necesitan una forma de elegir los productos y servicios adecuados para ellos.

Los agricultores con campos más pequeños generalmente se enfocan en las ganancias a corto plazo, por lo que a menudo eligen cultivos de manera irracional para cultivar en función de la tendencia del mercado del año. Pueden plantar fácilmente los mismos cultivos o cambiarlos a ciegas. La consecuencia será que cosechan pero no se benefician. Los agricultores deben tener sus cultivos objetivo bien planificados a más largo plazo, así como también saber más sobre los canales de comercialización de los productos agrícolas para obtener realmente altos rendimientos y ganancias.

Las tecnologías agrícolas, por su parte, se han quedado atrás durante mucho tiempo y no existen canales eficientes de comunicación y marketing. Las ganancias agrícolas, por lo tanto, están tan por debajo de las expectativas que los agricultores dejan sus campos para trabajar en las ciudades. Se dice que los nacidos en la década de 1970 son reacios a cultivar; los nacidos en la década de 1980 se niegan a cultivar; mientras que los nacidos en la década de 1990 ni siquiera mencionan la agricultura ahora.

En los últimos años, se han emitido políticas nacionales una tras otra para fomentar y apoyar la transferencia de tierras, las granjas en el hogar y el cultivo a gran escala. El número de agricultores a gran escala está aumentando rápidamente. Muchos emprendedores con visión de futuro nacidos en la década de 1980 también han percibido las grandes oportunidades en la agricultura y se han dedicado a ello. El cultivo de cultivos ya no es sombrío a medida que más y más agricultores participan en él.

Según Jiang Weiqi, Gerente de Mercadeo, Fungicidas y Cultivos Especiales, Protección de Cultivos, BASF, estos agricultores tienen entre 35 y 45 años de edad, están bien educados y tienen los mejores conocimientos en agricultura de todo el país. No solo son beneficiarios de las políticas agrarias, sino también ejecutores y líderes de la agricultura moderna en China. Como la generación «cool» en la agricultura, tienen la mente abierta y están dispuestos a probar más canales y plataformas para aprender nuevas tecnologías y productos agrícolas, y realizar una planificación científica en la agricultura para mejorar la productividad, la calidad y las ganancias.

A medida que los teléfonos inteligentes se han convertido en una necesidad en la vida de las personas, la aplicación BASF Leading Grower podrá proporcionar y entregar servicios agrícolas y tecnológicos a tiempo, completos y precisos para satisfacer las necesidades de los agricultores a gran escala. Podrán gestionar la siembra de forma más eficiente. A través de sus teléfonos, los agricultores recibirán informes meteorológicos, aprenderán sobre tecnologías agrícolas y control de plagas y podrán consultar con expertos de BASF a través de orientación a larga distancia sobre problemas agrícolas.

“Es un trabajo sistemático ayudar a los agricultores a mejorar la calidad y las ganancias”, dijo Jiang. “BASF seguirá ofreciendo servicios en cada parte de la cadena de valor de los productos agrícolas. Nuestro compromiso de ayudar a los agricultores a mejorar la calidad de la agricultura, los productos y la competitividad nunca cambiará. Nos esforzaremos por ayudar a los agricultores a maximizar sus ganancias «.

El control de plagas es la operación más común y estable en la agricultura diaria, independientemente de los cambios climáticos cada año. Los fungicidas, por lo tanto, son más relevantes para la calidad del producto entre todas las tecnologías de protección de cultivos, ya que fortalecen la resistencia e inmunidad de un cultivo a los cambios en el medio ambiente.

Como proveedor líder de fungicidas, BASF ha ayudado a los agricultores chinos lanzando dos o más fungicidas innovadores y de alto rendimiento en cada uno de los últimos tres años. Tomemos las uvas de Jiaxing, Zhejiang, por ejemplo. Los productores de uva que utilizan la solución de protección agrícola de BASF han reducido el uso de pesticidas en un 50% en términos de dosis y frecuencia, ahorrando en costos de mano de obra pero cosechando más y mejores frutas. Estas uvas tienen un aspecto más saludable y de mejor calidad, por lo que se venden a precios más altos. En general, los agricultores que optan por utilizar la solución de gestión de BASF para sus uvas obtienen un alto rendimiento del capital invertido, ganando 27 veces el desembolso.

En el pasado, BASF promocionó sus productos y consejos de uso a través de reuniones cara a cara con los agricultores. Los agricultores que asistieron a estas reuniones fueron solo unas pocas docenas, mientras que la inversión de BASF en mano de obra y capital es considerable. La mayoría de los agricultores no tenían acceso a dicha información, no conocían los beneficios ni comunicaban sus problemas al usar los productos.

Ahora, la aplicación de BASF Leading Grower no solo promueve productos y servicios de manera más eficiente, sino que también recopila información que preocupa más a los agricultores. Podrán conocer microclimas en sus propios campos, etapas de crecimiento de los cultivos, el control de plagas en cada uno de ellos y casos prácticos de referencia. Los agricultores también pueden aprender sobre las últimas tecnologías y soluciones agrícolas, tomar decisiones y ajustar las operaciones de acuerdo con las condiciones climáticas y los ciclos de cultivo.

Por ejemplo, un agricultor en Huizhou, Guangdong, puede seleccionar su aldea y cultivos a través de la aplicación BASF Leading Grower, configurar la tecnología para monitorear el clima en sus campos y las diferentes etapas (plántulas, floración y crecimiento) en el cultivo y control de plagas. La aplicación también puede servir como recordatorio automático. El agricultor puede ser el único experto agrícola en la familia, pero cuando está a miles de kilómetros de su casa, aún puede hacer arreglos para que su familia use productos fitosanitarios y cuide los cultivos.

“La aplicación de BASF Leading Grower es fácil de usar, como un maestro y amigo de los agricultores a su lado”, dijo Jiang. “A través de teléfonos inteligentes, los agricultores pueden obtener soluciones y productos de protección de cultivos 24 horas al día, 7 días a la semana en diferentes lugares. Se dedican a la agricultura de forma científica y pueden gestionar su negocio en cualquier momento y lugar «.

Al recopilar, integrar y evaluar los datos entre bastidores de la aplicación Leading Grower, BASF puede fortalecer su gestión de relaciones con los agricultores. Según Jiang, cuando la información agrícola se acumula a una cierta escala, entran en juego los macrodatos. En el futuro, la información sobre los agricultores, la ubicación de los campos y los rendimientos obtenidos de esta aplicación ayudará a BASF a proporcionar servicios para conectar directamente a los agricultores con las terminales de ventas y reducir los riesgos causados ​​por información de marketing incorrecta que perjudicaría los beneficios de los agricultores. Será otro servicio que BASF pretende proporcionar a los agricultores chinos.

En la isla de Hainan, donde crecen los mangos, como los agricultores no tienen información de marketing relevante, los revendedores manipulan los precios de la fruta. Los agricultores venden sus mangos a uno o dos yuanes el kilogramo. Después de ser transportados por revendedores y transportistas logísticos, estos mangos se venderán a 10-20 yuanes por kilogramo en ciudades de primer nivel como Shanghai. En el futuro, una vez que los agricultores puedan tratar directamente con los usuarios finales en la misma plataforma, toda la información sobre la oferta y la demanda será pública y tanto los agricultores como los consumidores podrán beneficiarse de tales transacciones.

A medida que se promueva y utilice aún más la aplicación BASF Leading Grower, cientos de miles de agricultores contribuirán a la base de datos que proporcionará información detallada sobre los productos, como la variedad, el lugar de origen, cuándo se plantan y cosechan. Si los agricultores pudieran conectarse directamente con las fruterías y los supermercados, se establecerían nuevos canales de comercialización. Los agricultores que solían cultivar los mismos cultivos en masa pueden, en el futuro, evitar tales escenarios conociendo las tendencias del mercado, haciendo una planificación inteligente de manera científica y seleccionando los cultivos adecuados para plantar.

Además, otros registros de agricultura, pesticidas y residuos también se guardarán en la base de datos de la aplicación BASF Leading Grower. “Estos valiosos datos no solo son una prueba sólida de la alta calidad del producto, sino también un apoyo básico para rastrear la producción agrícola en el futuro. De esta forma, se puede garantizar la seguridad alimentaria. Esperamos con ansias todas estas perspectivas ”, dijo Jiang. “Acabamos de comenzar y se necesita tiempo para promover la aplicación BASF Leading Grower. Pero BASF ya se encuentra en la posición de liderazgo de nuestra industria ”.

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La aparición de malas hierbas en los campos agrícolas de producción de cereales y fibras ha causado pérdidas a los agricultores durante mucho tiempo. Con la introducción de genes de resistencia en especies cultivadas como la soja y el algodón, muchos creían que este problema se resolvería. En Brasil, la soja resistente al glifosato se cultiva desde 2003. Pero después de casi 15 años, el problema de las malezas no se ha resuelto y ha vuelto a cobrar importancia, principalmente debido a la aparición de malezas resistentes al glifosato. Como se puede ver en el mapa, el problema se está extendiendo en las principales regiones productoras de Brasil, principalmente en las áreas donde se han cultivado cultivos resistentes al glifosato, como soja, maíz y algodón.

La foto de abajo ilustra una escena común en los campos brasileños, la presencia de tres especies de malezas resistentes al glifosato en la misma área ( Digitaria insularis , Conyza canadensis y Eleusine indica ), más una docena de otras especies, pero con una ocupación espacial de menos del 50% del área total. Naturalmente, las malas hierbas no se distribuyen uniformemente por los campos. La mayoría de las veces se agregan en juncos principalmente debido a la forma de dispersión de las semillas. En otros, los brotes pueden ser plantas muy escasas o aisladas.

Malezas-resistentes-en-Brasil
Un escenario común en los campos brasileños: la presencia de tres especies de malezas resistentes al glifosato en la misma zona (Digitaria insularis, Conyza canadensis y Eleusine indica), más una docena de especies más.

Debido a esta variabilidad espacial, existe un gran potencial para la aplicación localizada de herbicidas. La fumigación de malezas localizada en tiempo real se basa en la identificación de la planta mediante un sensor y la aplicación instantánea de herbicida solo en el objetivo. El proceso de identificación de una planta se realiza reconociendo un patrón de reflectancia cuando se somete a una fuente de radiación. En este caso, los sensores generalmente están “activos” porque tienen su propia fuente de radiación, lo que les permite trabajar tanto de día como de noche.

Actualmente, existen dos equipos comerciales en Brasil que realizan la identificación y fumigación de malezas en tiempo real: WEEDit y WeedSeeker. Para la detección de plantas, el primer sistema se basa en la técnica de detección de la fluorescencia de la clorofila que se crea mediante la acción de una potente fuente de luz, mientras que el segundo utiliza la reflectancia en dos bandas espectrales. La tecnología de estas herramientas no se trata solo de los sensores, sino de la velocidad extremadamente rápida de las válvulas encargadas de abrir y cerrar las boquillas. En el caso de WEEDit, la tecnología Pulse Width Modulation (PWM) a una frecuencia de 60 Hz permite rociar con precisión la tasa correcta de herbicida sobre la maleza independientemente de las variaciones en la velocidad de la máquina.

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Por Rodrigo Trevisan
Otro beneficio de este tipo de sistemas es la posibilidad de realizar las aplicaciones con mayor frecuencia. Debido a que solo se rociará sobre las malezas, no es necesario esperar a que germinen todas las malezas y correr los riesgos de un bajo control debido a la presencia de malezas fuera de la etapa de control adecuada. Además, esperar puede darles a estas plantas la oportunidad de producir nuevas semillas, lo que agrava el problema para los cultivos futuros. Las aplicaciones más frecuentes reducirán naturalmente el banco de semillas en el área a lo largo de los años. Hay informes de productores australianos con ahorros de herbicidas del 98% después de 7 años usando la tecnología.

Una de las limitaciones del uso de estas herramientas radica en la capacidad limitada para diferenciar especies de plantas. Los dos equipos mencionados anteriormente tienen límites de detección ajustables que permiten apuntar a objetivos más grandes o más pequeños, pero sin la capacidad total para diferenciar especies. Con el objetivo de solucionar esta limitación, existen tecnologías que se están desarrollando y probando a nivel de investigación, principalmente utilizando reconocimiento de patrones en imágenes RGB (formato hojas) y cámaras hiperespectrales (intensidad de reflectancia en regiones específicas del espectro). Un ejemplo de este tipo de tecnología está siendo desarrollado por la startup estadounidense Blue River Technology. Su concepto de máquina inteligente para visualización y pulverización hace uso de visión por computadora e inteligencia artificial para la diferenciación de especies de plantas y su aplicación en tiempo real.

La presencia de malezas en diferentes niveles de infestación dentro de un solo campo hace posible el uso de herramientas de agricultura de precisión como una forma más eficiente de control de malezas a través de la aplicación localizada utilizando las tasas adecuadas requeridas para cada parte de un área agrícola. El aumento en la ocurrencia de malezas resistentes a herbicidas genera una mayor demanda de estas tecnologías, ya que las formas tradicionales de control tienen altos costos y baja eficiencia. El riesgo de introducción o selección de nuevas especies resistentes, asociado al lento desarrollo de nuevas moléculas herbicidas, hace que el manejo correcto de las malezas sea cada vez más importante para el mantenimiento de un sistema de producción sostenible. El control de malezas localizado con identificación de sensores y aplicación de herbicidas en tiempo real permite grandes ahorros de producto, así como reducir los impactos sobre el medio ambiente y contribuir a reducir el problema a largo plazo. Se deben desarrollar nuevas tecnologías para satisfacer estas demandas en los próximos años, ya que sin duda habrá un enorme mercado por explorar.

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ANUNCIO
“Al recopilar datos en silos separados, es difícil para los productores obtener una imagen completa de lo que está sucediendo en sus huertos” , dice Judah Cofer, ejecutivo de cuentas de Agworld . “Es difícil tomar las mejores decisiones posibles a diario”.

Las 14 empresas de software de gestión agrícola descritas aquí tienen como objetivo aliviar ese dolor.

“En el entorno actual, la incertidumbre es omnipresente y las decisiones diarias pueden significar la diferencia entre la rentabilidad y los problemas”, dice Cofer. “Estas decisiones diarias se pueden mejorar agregando datos de múltiples fuentes y dejándolos formar una imagen completa juntos. Cuando los proveedores de tecnología colaboran, los productores son los ganadores «.

Parte de la necesidad de colaborar digitalmente se debe a un mayor deseo de que los productores planifiquen sus temporadas junto con sus asesores, dice Cofer. Dado que ambas partes tienen visibilidad de lo que ha ocurrido y lo que aún está por llegar durante la temporada, los productores, dice, pueden planificar mejor sus requisitos de flujo de efectivo, requisitos de insumos y programación de mano de obra agrícola.

“De cara al 2021, con una variedad de problemas únicos, como COVID-19, dificultades del mercado y otros nuevos desafíos que probablemente se formarán, me dijeron que poder crear un plan y ajustarlo con precisión a medida que avanza la temporada será un imprescindible para los productores de frutas ”, dice Cofer.

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Los productores agrícolas han adoptado cada vez más tecnologías de agricultura de precisión (AP) durante las últimas dos décadas. Los datos de la Encuesta de Gestión de Riesgos Agrícolas (ARMS) recopilados y analizados por el USDA (Schimmelpfennig) mostraron una adopción sustancial de varias tecnologías de AP, que incluyen monitoreo y mapeo de rendimiento, muestreo y mapeo de suelos, sistemas de orientación y tecnologías de tasa variable.

Sin embargo, gran parte de la rápida adopción de tecnologías de AP se ha producido en los últimos años durante un período de mayor rentabilidad agrícola. Si la adopción de la tecnología de megafonía genera una mayor rentabilidad o si una mayor rentabilidad impulsa la adopción es una cuestión importante. Una investigación reciente de Mike Castle, Brad Lubben, Joe Luck y Taro Mieno en la Universidad de Nebraska-Lincoln estudiaron esta pregunta para evaluar el impacto económico de la adopción de la tecnología PA en cooperación con Tina Barrett y los miembros productores de Nebraska Farm Business, Inc. ( NFBI), una asociación de análisis y mantenimiento de registros agrícolas. La investigación se resume en la tesis de maestría de Castle de diciembre de 2016 y proporciona los antecedentes para esta discusión.

La evaluación de Castle del trabajo previo sobre el impacto de la tecnología de AP encontró que la mayoría de los estudios analizaron los retornos de la AP en condiciones hipotéticas o simuladas, mostrando los retornos potenciales o presupuestados de la adopción de tecnología. Sin embargo, el impacto real de la adopción de la tecnología de megafonía sobre la rentabilidad quedó en gran parte sin respuesta. Al vincular los datos primarios sobre la adopción de tecnología de AP recopilados a través de encuestas de productores con los datos financieros secundarios disponibles a lo largo del tiempo para un panel de productores de NFBI, la investigación analizó directamente la cuestión de la adopción de tecnología de AP y la rentabilidad de la granja.

Adopción de agricultura de precisión
La investigación de la encuesta proporcionó estimaciones de las tasas de adopción de varias tecnologías de AP para una muestra de productores de NFBI que se remonta a la década de 1990. Las tecnologías de megafonía incluyen aquellas vinculadas a la eficiencia operativa, como la guía del sistema de posicionamiento global (GPS), el control automatizado de secciones y la telemática. Estas tecnologías pueden mejorar la eficiencia mediante la reducción de la superposición y el uso de entradas, así como el monitoreo y la generación de informes en tiempo real del rendimiento del equipo. Otras tecnologías de AP abordan las diferencias de productividad y la variabilidad dentro de un campo e incluyen monitores de rendimiento, muestreo de suelo específico del sitio, aplicación de dosis variable de insumos e imágenes de cultivos. Estas tecnologías pueden mejorar la productividad y la rentabilidad gestionando la variabilidad y focalizando los insumos de manera más eficiente dentro de un campo.

La Figura 1 mide el porcentaje de adopción de varias tecnologías de AP por parte del panel de productores de NFBI desde mediados de la década de 1990. Varias tecnologías de AP han tenido una adopción generalizada a lo largo del tiempo hasta el punto de que la mayoría de los productores las están utilizando, incluidos los monitores de rendimiento (YM) con y sin GPS; muestreo de suelo en rejilla (GSS); Orientación basada en GPS, incluidas barras de luz (LB), dirección automática (AS); Control automático de secciones (ASC) basado en GPS; y aplicación de dosis variable de fertilizantes y semillas. Las tasas de adopción de tecnología PA para el panel de productores de NFBI son sustancialmente más altas que las informadas en la encuesta ARMS del USDA resumida por Schimmelpfennig. Los productores del programa NFBI están más concentrados en la producción de cultivos y es probable que sean más progresistas y orientados al manejo que los productores de cultivos promedio.
Figura 1. Porcentaje de adopción de tecnologías de agricultura de precisión (de Castle)
Gráfico que muestra la creciente adopción de tecnologías de agricultura de precisión
Con la adopción generalizada de tecnologías de AP en los últimos 20 años, el análisis puede comparar los factores previos y posteriores a la adopción y la rentabilidad entre los productores para evaluar la cuestión del impacto económico de la tecnología de AP. La investigación utilizó un modelo de datos de panel de efectos fijos para examinar el efecto de la adopción de la tecnología de AP sobre la rentabilidad, al tiempo que contabiliza las tendencias en los datos a lo largo del tiempo y los efectos endógenos específicos del productor.

Impactos de la agricultura de precisión en la rentabilidad
El análisis inicial se centró en las diferencias en la rentabilidad entre los adoptantes y no adoptantes de la tecnología de megafonía mediante el análisis de la rentabilidad frente al número de tecnologías de megafonía adoptadas. Se analizaron varias medidas diferentes de rentabilidad o eficiencia, incluido el ingreso agrícola neto (NFI), el índice de ingresos agrícolas netos (NFIR) y el índice de gastos operativos (OER). Ambas razones son razones financieras calculadas como ingreso agrícola neto y gasto operativo, respectivamente, sobre el ingreso agrícola bruto. Si bien la interpretación de NFI es sencilla, NFIR es una medida de eficiencia, específicamente la capacidad de convertir el ingreso bruto en ingreso neto, con un índice más alto que indica una mayor eficiencia. De manera similar, los REA son una medida de eficiencia de la capacidad de convertir los insumos o gastos operativos (menos intereses y depreciación) en ingresos brutos. con una relación más baja que indica una mayor eficiencia. El análisis de regresión inicial que mide el impacto de la adopción de la tecnología PA se muestra en la Tabla 1.
Cuadro 1. Impacto de la adopción de la agricultura de precisión en los resultados de la regresión de la rentabilidad
Variable dependiente Estimación de parámetros Error estándar valor t Valor p
Ingresos agrícolas netos 43,616 *** 10,495 4.1557 0,0001
Relación de ingresos agrícolas netos 1.0399 .06964 1,4932 0.1359
Ratio de gastos operativos -1.0404 * 0.4736 -1,8140 0.0701
Nota: Cada fila representa los resultados de cada regresión respectiva. Las estimaciones de los parámetros indican el cambio estimado en la variable dependiente dada por el uso de una tecnología adicional de agricultura de precisión. También se incluyeron variables ficticias anuales en cada regresión para controlar la tendencia temporal. *** indica significación estadística al nivel α = 1% y * indica significación al nivel del 10%.

El parámetro reportado en la Tabla 1 para NFI sugiere que cada tecnología adicional adoptada está asociada con un aumento de los ingresos agrícolas netos de más de $ 43,000, una medida que es estadísticamente muy significativa. Las estimaciones de los parámetros para NFIR y OER también muestran los resultados esperados, con cada tecnología adicional asociada con un aumento de 1.04 puntos porcentuales en NFIR o una disminución de 1.04 puntos porcentuales en OER. Sin embargo, las estimaciones de los parámetros son menos significativas desde el punto de vista estadístico, y ninguna de ellas alcanzó la medida estándar de significancia de α = 0.05 (valores de P de menos de 0.0500).

En resumen, los resultados de la regresión inicial sugieren que los niveles más altos de adopción de tecnología de AP están asociados con una mayor rentabilidad. Sin embargo, este análisis inicial solo muestra una fuerte relación entre los dos. Si la adopción de la tecnología de megafonía impulsa la rentabilidad o si la rentabilidad impulsa la adopción de la tecnología de megafonía (o si se impulsan entre sí de forma endógena) sigue siendo una cuestión importante.

Para abordar directamente la hipótesis de que la adopción de la tecnología de megafonía impulsa la rentabilidad, el análisis analizó los NFI anteriores y posteriores a la adopción dentro de los datos del panel. Una regresión lineal inicial de tecnologías utilizadas por años utilizados sugirió una relación estadísticamente significativa y positiva, proporcionando evidencia de apoyo para la hipótesis. El análisis de las tecnologías utilizadas y los años utilizados se llevó más allá para estudiar un modelo de regresión polinomial, reconociendo que el impacto de los años utilizados puede no ser lineal, sino sigmoide o en forma de S, lo que refleja una curva de aprendizaje asociada con la adopción de la tecnología PA. . La curva de aprendizaje puede ser representativa de muchas habilidades diferentes y ciertamente podría describir la tecnología de AP, donde el impacto de la adopción es inicialmente pequeño a medida que se adquieren conocimientos o habilidades o se recopilan datos. Entonces,

El análisis de los datos previos y posteriores a la adopción con un modelo de regresión polinomial permite estimar una curva de aprendizaje en el impacto económico de la adopción de la tecnología PA. Los resultados del análisis de regresión polinomial se muestran en la Tabla 2.
Cuadro 2. Impacto de la adopción de la agricultura de precisión en los resultados de la regresión polinomial del ingreso agrícola neto (de Castle)
Variable Estimación de parámetros Error estándar valor t Valor p
Tech. Utilizar 70,697 45,394 1.5573 0,119
Tech. Uso * Años de uso -11.855 13,427 -0,8830 0.3776
(Uso de tecnología * Años de uso) 2 2.635 * 1.372 1.9199 0.0553
(Uso de tecnología * años de uso) 3 -67,91 42,48 -1,5985 0.1104
Nota: También se incluyeron variables ficticias de año para controlar la tendencia temporal. * indica significancia estadística al nivel α = 10%.

El modelo polinomial muestra una mayor significación estadística para los diversos términos explicativos en comparación con el modelo lineal simple, pero las estimaciones de los parámetros y la significación de los términos de interacción no proporcionan directamente una interpretación. La medida real de importancia es el efecto marginal de un año adicional de uso de tecnología en el NFI calculado a partir de la ecuación en su conjunto. El valor del efecto marginal de la adopción de la tecnología de AP se demuestra en la Figura 2.
Figura 2. Cambio estimado en el ingreso agrícola neto por el uso de tecnología de agricultura de precisión (de Castle)
Gráfico que muestra el cambio estimado en el ingreso agrícola neto después de adoptar la tecnología de agricultura de precisión
El gráfico demuestra el efecto marginal combinado y la interacción del uso de la tecnología PA y los años de uso. Implica un período inicial de tiempo en el que el efecto de la adopción de la tecnología de AP sobre los NFI es estadísticamente insignificante y podría, de hecho, ser negativo. Si bien algunas tecnologías, como la orientación y el control de secciones, podrían mejorar la eficiencia inmediatamente después de su adopción, es probable que otras, como el mapeo de rendimiento, no proporcionen información suficiente para la toma de decisiones de gestión hasta que estén disponibles varios años de datos. Teniendo en cuenta el costo inicial de invertir en tecnología de AP (particularmente si los costos se contabilizan como gastos inmediatamente para fines fiscales en lugar de depreciarse con el tiempo), no es sorprendente ver un impacto insignificante o incluso negativo en los NFI de la adopción de la tecnología de AP. Sin embargo, con el tiempo, la mayor eficiencia operativa, datos,

Conclusión

El impacto económico general de la adopción de la tecnología de AP sigue sin estar claro. El análisis simple de adopción versus no adopción muestra que la adopción de la tecnología de PA se asocia positiva y significativamente con una mayor rentabilidad. Sin embargo, la relación por sí sola no prueba la causalidad ni indica qué impulsa a cuál. Un análisis más detallado de la adopción previa y posterior muestra efectos estimados positivos sobre los productos no alimentarios derivados de la adopción de la tecnología de AP, aunque los resultados no son estadísticamente significativos. El análisis de regresión polinomial demuestra que la rentabilidad de la adopción de la tecnología PA aumenta con el tiempo (experiencia) como se muestra en la Figura 2, pero el impacto general sobre la rentabilidad sigue siendo estadísticamente incierto.

Un análisis más detallado con datos adicionales o un análisis refinado de tecnologías específicas o familias de tecnologías (como controles de sección o aplicaciones de tasa variable) a lo largo del tiempo podría proporcionar más información sobre los impactos económicos de la adopción. En general, el análisis prospectivo o ex ante de tecnologías y prácticas puede continuar proporcionando información y estimaciones de los posibles impactos económicos de la adopción. Para ir más allá de los retornos potenciales, el análisis previo y posterior a la adopción, más complejo, tal como se utiliza en este trabajo, puede proporcionar una imagen mejor y una perspectiva más completa de los impactos económicos reales de la adopción.

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Aspectos destacados de la agricultura de precisión [[1]]

La agricultura de precisión, también llamada “agricultura por el pie”, puede definirse como un sistema integral diseñado para optimizar la producción agrícola mediante la aplicación de información de cultivos, tecnología avanzada y prácticas de manejo. Un enfoque verdaderamente integral de la agricultura de precisión comienza con la planificación de cultivos e incluye la labranza, la siembra, las aplicaciones químicas, la cosecha y el procesamiento posterior a la cosecha del cultivo. Básicamente, la agricultura de precisión utiliza tecnología avanzada en combinación con los equipos agrícolas existentes para maximizar el rendimiento y minimizar las pérdidas. Estas pérdidas se presentan de muchas formas; algunos incluyen el gasto excesivo en fertilizantes, semillas, pesticidas y herbicidas debido a una mala colocación. Esto se puede minimizar distribuyéndolos con precisión porque tienden a dispersarse con superposiciones o saltos.

La característica rudimentaria de precisión ag es el Sistema de Posicionamiento Global (GPS). El GPS funciona utilizando varios satélites ubicados estratégicamente en diferentes órbitas en el espacio. Estos satélites transmiten señales a un receptor en la tierra y, mediante una expresión matemática conocida como trilateración, le permiten al receptor saber exactamente dónde está. En la agricultura de precisión, el receptor es el objeto redondo que normalmente se encuentra en la parte superior de la cabina del tractor. El receptor se comunica con el sistema informático ubicado en la cabina del tractor y el operador programa la computadora para que lleve a cabo una tarea específica para el tipo de agricultura que está realizando. Por ejemplo, el agricultor puede decirle al tractor que conduzca en línea recta a través del campo y presione un botón y el tractor se conducirá a lo largo del campo hasta que el agricultor esté listo para tomar el control nuevamente o dar la vuelta al tractor. Los mejores sistemas GPS de la actualidad que están integrados en la agricultura tienen una precisión dentro de un rango de 3 cm. Es fenomenal saber exactamente dónde se encuentra a menos de 3 cm. en un campo de 100 acres.

Algunos de los aspectos más complejos de la agricultura de precisión incluyen el manejo de cultivos específicos del sitio y la tecnología de tasa variable. El manejo de cultivos específico del sitio utiliza un mapa de rendimiento del campo para predecir y prescribir la aplicación de fertilizantes y pesticidas a diferentes partes del campo según sea necesario. Esto ha sido posible gracias a la reciente innovación en información y tecnología, como microcomputadoras, sistemas de información geográfica, tecnologías de posicionamiento (GPS) y control automático de maquinaria agrícola. Con esta tecnología se puede evitar tener que colocar una distribución uniforme de fertilizantes pesticidas o semillas en un campo y desperdiciar productos en áreas que no necesariamente lo necesitan. Aquí es de donde se derivó el lema “cultivar por el pie” porque los mapas de rendimiento pueden proporcionar necesidades de aplicación a muy pequeña escala casi hasta el pie cuadrado.

Se puede generar un mapa de rendimiento usando GPS, un programa de computadora como ArcGIS y una celda de carga o placa de impacto en el implemento, todos trabajando en conjunto. La placa de impacto o celda de carga medirá la masa de un cultivo que se cosecha en el campo al mismo tiempo que el sistema GPS registra exactamente dónde se encuentra el tractor en el campo. El rendimiento en esta ubicación específica se asocia con una posición GPS y se guarda en la computadora. Luego se puede cargar en ArcGIS y se puede hacer un mapa a partir de la información que indique la cantidad de grano cosechado en cada punto del campo.

La tecnología de dosis variable trabaja en estrecha colaboración con la gestión específica del sitio en el sentido de que los fertilizantes, pesticidas o semillas se distribuyen a dosis variables de acuerdo con la prescripción del sitio específico. Esta tecnología también permite que secciones del rociador o sembradora se enciendan y apaguen en función de obstáculos en el campo, vías fluviales, superposición o distribución innecesaria de producto o semillas.

La agricultura de precisión encapsula los usos de los sistemas GPS, los equipos agrícolas y los sistemas informáticos, y la convierte en casi una necesidad para un agricultor en la sociedad actual que cultiva incluso una cantidad moderada de acres. Los beneficios de la agricultura de precisión pueden ahorrarle a un agricultor entre un 8% y un 30% al año, lo que puede traducirse en alrededor de $ 30,000 o más. A este ritmo, un agricultor puede equipar todos sus implementos con esta tecnología y se amortizará en unos pocos años. Claramente, un agricultor moderno no puede permitirse el lujo de estar sin equipos de agricultura de precisión.

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