Mes: noviembre 2020

La teledetección aérea ha sido identificada en todo el mundo como una técnica prometedora para identificar y mapear malezas en cultivos, y potencialmente ofrece una solución al estancamiento actual en el manejo de malezas de precisión: a saber, la capacidad de generar mapas de malezas oportunos y precisos. Una de las principales ventajas de la teledetección es que los datos sinópticos de malezas se pueden adquirir de forma prácticamente instantánea (dentro del campo de visión del sensor) y se puede generar un mapa de malezas pocas horas después de la adquisición de datos. Sin embargo, debido a que se dispone de poca información sobre la escala a la que deben manejarse las malezas dentro de los campos, la tecnología de detección y mapeo ha tendido a dictar la resolución a la que deben mapearse las malezas. Este documento resume el trabajo completado hasta la fecha para investigar el uso de la teledetección aérea para el mapeo de malezas en cultivos.

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Conocimientos e información básicos

1. Dominio de los hechos básicos

Los administradores agrícolas exitosos saben lo que está sucediendo en su negocio. Tienen dominio de hechos tan básicos como metas y planes (a largo y corto plazo), conocimiento empresarial, quién es quién en la industria, los roles y relaciones entre varios suministros y clientes, y definen su propio trabajo y lo que se espera de ellos. . Si no almacenan toda esta información, sabrán dónde obtenerla cuando la necesiten.

2. Conocimientos profesionales relevantes

Esta categoría incluye conocimientos «técnicos», por ejemplo. tecnología de producción, técnicas de marketing, conocimientos de ingeniería, legislación pertinente, fuentes de financiación y conocimiento de los principios y teorías de gestión de antecedentes básicos, por ejemplo. planificación, organización y control.

3. Sensibilidad continua a los eventos

Los buenos administradores de granjas varían en el grado en que pueden sentir lo que está sucediendo en una situación particular. El gerente exitoso es relativamente sensible a los eventos y puede sintonizarlo con lo que sucede a su alrededor. Es perspicaz y está abierto a la información: información «sólida», como cifras y hechos, e información «blanda», como los sentimientos de otras personas. El gerente con esta sensibilidad es capaz de responder de manera apropiada a las situaciones que surgen. Esto es especialmente importante en situaciones de agricultura familiar donde los miembros de la familia trabajan en estrecha colaboración y para aquellas granjas con varios empleados.

Habilidades y Atributos

4. Habilidades analíticas, de resolución de problemas y de toma de decisiones / juicios

El trabajo del gerente está muy relacionado con la toma de decisiones. A veces, estos se pueden hacer utilizando técnicas lógicas de optimización. Otras decisiones requieren la capacidad de sopesar los pros y los contras en lo que es básicamente una situación muy incierta o ambigua, que requiere un alto nivel de juicio o incluso intuición.
Por lo tanto, el gerente debe desarrollar habilidades para emitir juicios, incluida la capacidad de hacer frente a la ambigüedad y la incertidumbre, logrando un equilibrio entre la necesidad, en ocasiones, de dejarse guiar por sus sentimientos subjetivos sin arrojar la lógica objetiva por completo por la ventana.

5. Habilidades y habilidades sociales

Una definición de gestión que se cita con frecuencia es «hacer las cosas a través de otras personas». Esta definición puede ser inadecuada, pero apunta a una de las características clave del trabajo del administrador de la granja: requiere habilidades interpersonales. El administrador agrícola exitoso desarrolla una serie de habilidades que son esenciales en tales actividades; comunicar, delegar, negociar, resolver conflictos, persuadir, vender, usar y responder a la autoridad y el poder.
Incluso en propiedades con poco o ningún empleado, estas habilidades son esenciales para tratar con otros miembros de la familia, contratistas, equipos de esquila, agentes, vecinos, etc.

6. Resiliencia emocional

El trabajo del administrador de la granja implica un grado de estrés emocional y tensión, que surge como una consecuencia natural de trabajar en situaciones que involucran autoridad, liderazgo, poder, conflicto interpersonal, cumplimiento de objetivos y plazos, todo dentro de un marco de cierto grado de incertidumbre y ambigüedad.
El administrador de fincas exitoso debe ser lo suficientemente resistente para hacer frente a esto. ‘Resiliente’ significa que siente el estrés (no se vuelve insensible ni insensible) pero es capaz de sobrellevarlo manteniendo el autocontrol y ‘dando’ hasta cierto punto, pero no tanto como para deformarse permanentemente.

7. Proactividad: inclinación a responder con determinación a los eventos

Los administradores agrícolas eficaces tienen algún propósito u objetivo que lograr, en lugar de simplemente responder a la demanda. No pueden planificar todo cuidadosamente por adelantado y, a veces, deben responder a las necesidades de la situación actual, pero al dar tal respuesta, el administrador de la granja eficaz se las arregla para considerar el plazo más largo.
Relacionan las respuestas inmediatas con los objetivos y metas generales y de largo plazo, mientras que el gerente menos exitoso responde de una manera relativamente irreflexiva o acrítica a la presión inmediata.
Esta categoría de habilidad también incluye cualidades tales como llevar a cabo una tarea, estar dedicado y comprometido, tener un sentido de misión y asumir la responsabilidad de las cosas que suceden en lugar de ‘pasar la pelota’ a otra persona o culpar a los aspectos que están fuera de su control, por ejemplo. . clima, gobierno, bancos.

Cultura de aprendizaje

8. Creatividad

Por «creatividad» nos referimos a la capacidad de proponer nuevas respuestas únicas a situaciones y de tener la capacidad de reconocer y adoptar nuevos enfoques útiles.
Implica no solo tener nuevas ideas uno mismo, sino también la capacidad de reconocer una buena idea cuando se presenta de otra fuente.

9. Agilidad mental

Aunque está relacionado con el nivel de inteligencia general, el concepto de ‘agilidad mental’ incluye la capacidad de captar problemas rápidamente, pensar en varias cosas a la vez, cambiar rápidamente de un problema o situación a otro, ver rápidamente toda la situación (en lugar de arar laboriosamente a través de todos sus componentes), y ‘pensar con los pies en los pies’.
Dada la naturaleza agitada del trabajo de gestión agrícola, estas son cualidades particularmente necesarias para el éxito.

10. Balanced Learning Habits and Skills

Los datos recopilados al observar y entrevistar a los administradores de fincas muestran que una proporción significativa del grado de éxito se puede explicar por la presencia o ausencia de hábitos y habilidades relacionados con el aprendizaje.
Los gerentes exitosos son más independientes como aprendices; asumen la responsabilidad de la «corrección» de lo aprendido, en lugar de depender, pasiva y acríticamente, de una figura de autoridad (un maestro o un experto) para definir las «verdades».
Los gerentes exitosos son capaces de pensar tanto en pensamiento abstracto como en pensamiento práctico y concreto. Son capaces de relacionar ideas concretas con ideas abstractas (y viceversa) con relativa rapidez. Esta capacidad, que a veces se conoce como ‘mente de helicóptero’, permite al gerente generar sus propias teorías a partir de la práctica y desarrollar sus propias ideas prácticas a partir de la teoría.
La capacidad de utilizar una variedad de procesos de aprendizaje diferentes es necesaria para el éxito de la gestión agrícola. Tres de estos procesos son:
(a) aportes: recibir enseñanza expositiva, ya sea formal (por ejemplo, en un curso) o informal (por ejemplo, enseñanza por parte de un colega o asesor o mentor);
(b) descubrimiento: generar significado personal a partir de las propias experiencias;
(c) reflexión: un proceso de análisis y reorganización de experiencias e ideas preexistentes.
Es más probable que los administradores agrícolas exitosos tengan una visión relativamente amplia de la naturaleza de las habilidades de manejo. Por ejemplo, es más probable que reconozcan la gama de atributos de gestión tal como se presentan en este modelo, que crean que la gestión es una actividad unitaria que implica, por ejemplo, tratar con subordinados (es decir, que solo necesitan un determinado conjunto de habilidades sociales). o simplemente involucrando la toma de decisiones básicas.

11. Autoconocimiento

Cualquier cosa que haga el administrador de la finca se ve afectado de alguna manera por su propia visión de su puesto, su función y por sus metas, valores, sentimientos, fortalezas, debilidades y una serie de otros factores personales o «propios».
Entonces, si un gerente va a retener un grado relativamente alto de autocontrol sobre sus acciones, debe ser consciente de estos autoatributos y del papel que desempeña en la determinación de su comportamiento. Por lo tanto, el administrador de finca exitoso debe desarrollar habilidades de introspección.

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Cultivar tierras arables de forma sostenible, garantizar buenas cosechas, ordeñar vacas, papeleo: los agricultores apenas están haciendo frente a su pesada carga de trabajo diaria. La maquinaria agrícola de alta tecnología y las soluciones automatizadas ayudan a ahorrar tiempo y recursos. Al contribuir a dar forma al progreso, las empresas agrícolas de todos los tamaños pueden obtener beneficios económicos y ecológicos.

La agricultura de precisión ha sido una práctica durante mucho tiempo. «El objetivo de toda empresa agrícola es ser eficiente y sostenible. En la agricultura de precisión, los recursos como semillas, pesticidas y fertilizantes solo se utilizan donde se necesitan», explica el Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog, jefe del Departamento de Ingeniería de Procesos en Producción Vegetal del Instituto de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Hohenheim.

Agricultura vía satélite y sensor: los agricultores tienen los datos necesarios en una pantalla
Aplicación de fertilizantes en lugares específicos.
Las máquinas agrícolas asistidas por GPS equipadas con sensores distribuyen fertilizante solo donde es necesario. ©Oliver Martin, Farmblick, Kraichtal
Las máquinas agrícolas con sistemas RTK (cinemática en tiempo real) están equipadas con GPS y sensores. Un agricultor que conduce un tractor recibe constantemente información nueva en tiempo real a través del ordenador de a bordo. ¿Dónde está seco, dónde está húmedo? ¿Dónde está débil la biomasa? ¿Cómo es la compactación del suelo y el perfil del terreno? ¿Cuánto fertilizante y pesticida se necesita y dónde? ¿Cómo son las condiciones climáticas? Donde los agricultores solían tomar notas minuciosamente de los pasos individuales en tarjetas de índice y donde antes los análisis se realizaban en el laboratorio utilizando métodos tradicionales, esta misma información ahora se almacena digitalmente como registros de campo electrónicos y está disponible inmediatamente en línea. Con base en estos datos, los agricultores pueden identificar, planificar e implementar medidas adaptadas a las condiciones individuales. Tales medidas incluyen profundidades de mecanizado, Siembra óptima y tratamiento superficial parcial. A medida que se conduce el tractor por el campo, la información del registro de fertilizante digital se transmite a un esparcidor de fertilizante asistido por computadora. Por lo tanto, los nutrientes necesarios para el crecimiento de las plantas solo se aplican a lugares determinados específicamente. Los sensores inteligentes se pueden utilizar de diversas formas: el color de las hojas se puede determinar mediante ondas de luz mediante sensores de nitrógeno en el tractor. La computadora de a bordo ajusta simultáneamente el esparcidor de acuerdo con las recomendaciones de fertilizantes, haciendo coincidir la cantidad de fertilizante con los requisitos de áreas específicas. Los sistemas inteligentes controlados por sensores también proporcionan valiosos servicios durante la cosecha. Por ejemplo, las cosechadoras miden la cantidad de cultivos que se cosecharán y la humedad dentro de un área específica.

Una conexión ISOBUS permite la transferencia de datos a dispositivos terminales móviles.
Pantalla del terminal compatible con ISOBUS que se utiliza para controlar o dirigir automáticamente el vehículo de muestreo de suelo. ©Oliver Martin, Farmblick, Kraichtal
Otro enfoque para ahorrar recursos implica sistemas de dirección automatizados. Están controlados por satélite para mantener un rumbo preciso para la máquina agrícola en particular. Tienen una desviación máxima de dos centímetros. Esto evita solapamientos, reduce el consumo de combustible y apaga automáticamente las boquillas mientras el tractor está girando. Esto permite un uso específico y reducido de semillas, fertilizantes y pesticidas. El aporte definido de nitratos puede ser absorbido completamente por la planta, evitando así la sobrefertilización. Esto se considera importante desde el punto de vista medioambiental y económico. «Los procesos de producción se han vuelto más transparentes y fáciles de controlar para todos los involucrados en los procesos agrícolas», dice Griepentrog, un experto en ingeniería de procesos. «Por tanto, se cumplen los requisitos de protección medioambiental y los objetivos de sostenibilidad». Griepentrog también enfatiza la importancia de usar tales medidas para la agricultura orgánica. «El conocimiento actualizado de las condiciones del campo y los cultivos junto con las máquinas autónomas conducen a mejores resultados de producción y eficiencia de recursos».

La conducción semiautónoma ofrece a los agricultores un valor añadido económico adicional. En lugar de conducir de forma activa, puede utilizar un dispositivo móvil para planificar y completar otras tareas al mismo tiempo, como instruir a los sistemas de conducción en paralelo. Otra ventaja es que esto evita un trabajo tedioso y, en consecuencia, ineficaz.

Drones y robots: ¿visión del futuro o ayuda real?
Los tractores con perforadores del suelo se utilizan en agricultura de precisión.
El vehículo utilitario KUBOTA RTV-X900, convertido por una empresa llamada FarmBlick para su aplicación en muestreo de suelo georreferenciado (el barrenador está montado en la parte trasera del vehículo). La documentación exacta del sitio de muestreo ayuda a los agricultores a identificar el mismo sitio y repetir el muestreo en una fecha posterior. ©Oliver Martin, Farmblick, Kraichtal
Vista aérea: utilizando imágenes térmicas o cámaras multiespectrales, los drones pueden detectar cambios relacionados con enfermedades en plantas individuales en una etapa temprana. Si las plantas crecen de manera diferente dentro de una parcela de tierra, pueden aplicar fertilizantes o pesticidas específicamente a las plantas de crecimiento lento. Los drones también se pueden usar para mapear biomasa, detectar vida silvestre y documentar daños por agua, granizo o animales. Las plantas no se trituran ni se compacta el suelo. ¿El cultivo está infectado con plagas? ¿Tienen los jabalíes enraizados en el suelo? Los robots de campo pueden detectar la posición exacta y las características de los cultivos, las plantas complementarias y el suelo. Muchas fotos individuales se ensamblan en una imagen de base de datos general. Numerosos sensores permiten una siembra dirigida, con pequeños agujeros cavados solo en las ranuras disponibles y semillas plantadas selectivamente. Los robots pesan muy poco, causando así muy poco daño al suelo húmedo y permitiendo a los agricultores sembrar temprano en la primavera. Estos dispositivos también se pueden utilizar para el control mecánico de malezas. Los robots también se han utilizado durante mucho tiempo en graneros. Reconocen y limpian los pezones de las vacas y proporcionan un ordeño autónomo, liberando así al ganadero de estas tareas.

Cooperación con otros agricultores: una posibilidad para las pequeñas explotaciones
Hans Griepentrog también destaca la importancia de los datos regionales, por ejemplo, sobre el comportamiento de las variedades de cultivos, el mejor período para la siembra y el uso de pesticidas y otros ingredientes activos. “Si se utilizan eficazmente métodos especiales de análisis de datos, se puede aprovechar la experiencia de muchos agricultores regionales con problemas similares. Gestión de datos, navegación por satélite, robots, redes: toda esta tecnología plantea la cuestión de la asequibilidad, especialmente para las granjas más pequeñas y para las regiones que consisten casi en su totalidad en granjas más pequeñas como Baden-Württemberg. Los anillos de máquinas y los proveedores de servicios están desempeñando un papel cada vez más importante cuando se trata de la utilización de la máquina y la operación rentable. “Un agricultor necesita poder filtrar la información de los registros de campo electrónicos que sean relevantes para sus necesidades individuales, ”Dice Oliver Martin, un agricultor de la zona de Kraichgau, describiendo las coherencias a menudo complejas entre los diferentes factores que deben tenerse en cuenta. Trabaja mucho con la digitalización sin perder de vista la eficiencia. Para facilitar la participación de los agricultores en la agricultura de precisión, Oliver Martin y Marius Sauer fundaron conjuntamente la empresa de consultoría y servicios FarmBlick Oliver Martin & Marius Sauer GbR en 2017.

«La cantidad de datos que cada agricultor necesita y usa en su granja es tan diferente como el uso individual de los teléfonos inteligentes». Pero los macrodatos pueden convertirse en «datos inteligentes», es decir, el procesamiento inteligente de grandes cantidades de datos utilizando semántica. Los proveedores de servicios como FarmBlick asesoran y proporcionan soluciones adaptadas a las necesidades específicas de los agricultores. Las opciones de alquiler, los disparos de los sensores, las instalaciones técnicas y la gestión de datos pueden simplificar considerablemente el trabajo diario de los clientes de la empresa. Las plataformas de gestión agrícola como 365FarmNet se pueden utilizar para procesar datos digitalmente. De esta manera, se facilitan los pasos que requieren mucho tiempo, como la creación de registros de campo automáticos, la documentación, el análisis operativo y la solicitud de subsidios. Las recomendaciones de acción generadas a partir de los datos se pueden utilizar e implementar para medidas adicionales. Oliver Martin recomienda invertir en pequeños pasos, por ejemplo, comenzar con registros de potencial de rendimiento y obtener asesoramiento sobre la eficacia de determinadas medidas. «Para cumplir con los requisitos de la agricultura sostenible, proporcionar a los agricultores de todo el país registros de campo gratuitos y mapas satelitales tiene el potencial de garantizar la supervivencia de las pequeñas granjas en particular».

Muchas empresas poseen máquinas agrícolas más antiguas de diferentes fabricantes con diferentes terminales operativos. La integración de los procesos de trabajo no requiere necesariamente la compra de nuevos tractores o implementos. Un terminal ISOBUS estandarizado puede reemplazar varios terminales de dispositivo. Esto permite intercambiar información compleja entre los dispositivos móviles y los equipos utilizados. La plataforma de usuario Agricultural Industry Electronics Foundation (AEF), una iniciativa de asociaciones y fabricantes internacionales de maquinaria agrícola, se centra en la aplicación y el desarrollo posterior de ISOBUS, entre otras cosas.

La protección de datos tiene la máxima prioridad cuando se trata de utilizar información digital operativa. «Los datos son bienes comerciables con un alto valor económico», dice Griepentrog. «A diferencia del sector industrial, el ecosistema natural crea diferentes condiciones todos los días, y el agricultor puede elegir entre tomar medidas correctivas u optar por una solución digital». en la maquinaria y operaciones agrícolas, los agricultores son insustituibles. Los datos deben pertenecer al agricultor y solo él o ella debe poder autorizar su uso. En última instancia, la responsabilidad de la finca y el medio ambiente queda en manos del agricultor.

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La agricultura de precisión ha revolucionado la agricultura en los últimos años. Pero con tanta tecnología y asesoramiento técnico disponible, navegar por esta revolución digital puede ser una tarea abrumadora.

Con los desarrollos más vanguardistas, el evento de cereales tendrá de todo, desde sistemas de pulpa de precisión hasta software de agronomía digital en exhibición. “La tecnología de precisión está ganando cada vez más tracción en el sector de los cultivos, dado su vínculo comprobado con el aumento de la eficiencia”, explica Jon Day, director de eventos. «Me encanta o lo odia, no se puede negar que es la dirección en la que se dirige la industria, por lo que es correcto que el evento destaque el espectro de soluciones que se ofrecen».

Perforación

HE-VA es solo uno de los muchos expositores que presentan un nuevo kit de precisión en el evento de este año (13-14 de junio). La sembradora de colza 3m Evolution, que promete una siembra y una colocación de semillas de precisión, es la última incorporación a la flota de la empresa.

Un disco delantero trabaja delante de cada pata, cortando la superficie del suelo para asegurar una alteración mínima del suelo. Esto evita que las semillas de blackgrass salgan a la superficie, explica James Woolway, director gerente del distribuidor OPICO de HE-VA. “La reja de doble disco permite controlar la colocación de las semillas de forma precisa y constante hasta la profundidad requerida, proporcionando las condiciones ideales para la germinación”, dice. Luego, la rueda trasera se cierra y se consolida, asegurando un buen contacto entre la semilla y el suelo.

«Los gránulos de babosas se pueden aplicar con precisión en la misma pasada en la que se perfora la semilla de colza, utilizando la sembradora múltiple doble operada por una sola caja de control, lo que evita el daño de las babosas en las primeras etapas de crecimiento».

Nutrición

Cuando se trata de nutrición de cultivos, el esparcimiento de purines es uno de los últimos en unirse al tren de la agricultura de precisión. Joskin hará una demostración de su último sistema, el brazo de extensión Pendislide Pro con patines de plástico ertalon, que aumentan la precisión de la aplicación siguiendo el perfil del suelo y creando una ranura en el suelo para aplicar los nutrientes sin ensuciar las plantas. “El espaciado de hileras de 25 cm regula el patrón de esparcimiento sin aumentar las cantidades necesarias”, explica Gordon Hardy, gerente de exportaciones de Joskin. «Los patines están colocados en un ángulo de 45 ° con respecto al suelo, lo que compensa cualquier terreno irregular».

Software

Por supuesto, el cerebro detrás del kit de precisión son los sistemas de software digital. La última oferta de John Deere, FarmSight, está diseñada para aumentar la productividad y reducir los costos, especialmente cuando se combina con otros sistemas agrícolas de precisión, como la dirección automática y el control de sección para pulverizadores y esparcidores.

“La utilización eficaz de datos en tiempo real y la provisión de una conexión inalámbrica entre la oficina agrícola y los operadores de maquinaria conducen a un rendimiento más eficiente, mayores resultados y menores costos operativos”, explica el gerente de marketing Chris Wiltshire.

Con el sistema telemático JDLink, el acceso remoto a la pantalla, la transferencia inalámbrica de datos (WDT) y la transferencia de datos móviles están disponibles para conectar todas las marcas de máquinas e implementos ISOBUS al Centro de operaciones del cliente en el portal MyJohnDeere.com. “WDT permite el intercambio bidireccional de archivos de configuración, mapas de prescripción y datos de documentación entre la oficina y la máquina en el campo”, agrega. “Automatiza la transferencia de datos y reduce el riesgo de perder información”.

Grabación de cultivos

El aumento de la eficiencia no se produce solo en el campo. Si bien la recopilación de datos y el registro de cultivos pueden ser extremadamente útiles, también es importante ahorrar en horas de oficina. Landmark Systems cree que tiene la solución con su sistema de registro de cultivos, Geofolia. “Los agricultores nos pidieron que proporcionáramos software para cubrir la garantía de cultivos, registros de existencias, costos y mapeo, todo en un solo lugar, evitando la necesidad de varias hojas de cálculo, y con una aplicación móvil y en la nube”, explica Keith Morris, gerente de ventas de Landmark .

Las nuevas características de Geofolia que se lanzarán en el evento de cereales de este año incluyen la importación de facturas desde las cuentas de KEYPrime, la importación de agrónomos e informes extendidos para incluir trazabilidad y costos.

Si bien, sin duda, existen muchas soluciones para ayudar a aumentar la eficiencia, la agricultura de precisión se trata de utilizarlas juntas de manera efectiva, agrega el Sr.Day. “No se trata solo de seleccionar una herramienta de precisión, sino de pensar más en el panorama general y en cómo el espectro completo de la tecnología de precisión se puede usar en conjunto para aumentar la eficiencia y, posteriormente, la rentabilidad. El evento de cereales brindará a los productores toda la información que necesitan para tomar estas decisiones cruciales «.

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Durante los últimos 20 años, la tecnología de la agricultura de precisión ha cambiado tan rápidamente y se ha convertido en un esfuerzo intensivo en información. Los productores, minoristas agrícolas y otras personas que buscan adquirir nuevos sistemas o actualizar equipos existentes deben dominar la terminología utilizada en comunicaciones, hardware, software y otras áreas para poder tomar decisiones informadas en el momento de la compra. Además, la familiaridad con la terminología clave es parte de la capacitación que los trabajadores necesitan para maximizar el uso de la tecnología. Las definiciones compiladas a continuación de varias fuentes proporcionan una referencia rápida a términos técnicos y acrónimos utilizados en la tecnología de agricultura de precisión. Estas definiciones están destinadas a ser descripciones breves para una comprensión inicial de su uso y aplicación en equipos agrícolas.

Línea AB: la línea de referencia imaginaria establecida para cada campo que debe seguir un sistema de guía de tractor / pulverizador. Hay diferentes líneas de referencia que se pueden establecer en un campo para adaptarse a una geografía o diseño en particular.

Precisión (de los receptores GPS) : medida de la proximidad de la posición real (verdadera) de un objeto a la posición obtenida con un receptor GPS. Los niveles de precisión se utilizan para evaluar la calidad de los receptores GPS.

Imágenes aéreas : fotografías tomadas desde aviones, satélites o vehículos aéreos no tripulados para ayudar a los productores a determinar variaciones dentro de un área de interés, como un campo.

Algoritmo : fórmula matemática que puede usarse para controlar aplicaciones de tasa variable.

Auto-Steer : un sistema de guía GPS que dirige equipos agrícolas con precisión centimétrica. Este nivel de precisión requiere una corrección cinemática en tiempo real (RTK) de las señales GPS. La dirección automática es un componente adicional para el equipo. Incluye tanto el sistema GPS para recibir y procesar las señales, el software y el hardware para permitir la entrada de mapas de control y el equipo mecánico para dirigir el tractor. Algunos tractores nuevos están disponibles «listos para la dirección automática».

Mapa base : un mapa simple que muestra los límites de un campo o sección e información sobre cualquier característica única (sumideros o arroyos).

Estación base : el receptor RTK-GPS y la radio que se colocan en una posición estacionaria y funcionan como fuente de correcciones para las unidades tractoras itinerantes en un área. Estas estaciones pueden ser sistemas portátiles o instalados permanentemente y su cobertura puede variar de 5 a 10 millas dependiendo de las condiciones topográficas, la altura de la antena y la potencia de transmisión de radio.

Controlador de barra / sección : un dispositivo electrónico que es capaz de encender / apagar secciones de una barra de aplicación de productos químicos de forma manual o automática en combinación con posicionamiento GPS y mapeo de área.

CAN-Bus (en tractores e implementos) : CAN-Bus es una conexión de red de datos cableada de alta velocidad entre dispositivos electrónicos. El hardware / cableado de las redes CAN-Bus es generalmente el mismo, mientras que los protocolos de comunicación pueden ser diferentes y variar según la industria en la que se utilicen. Estas redes se utilizan para vincular varios sensores a un controlador electrónico, que se puede vincular a relés u otros dispositivos en un solo conjunto de cables. Esto reduce la cantidad de cables necesarios para un sistema y permite una forma más limpia de conectar dispositivos adicionales a medida que cambian las demandas del sistema.

Contour Map : mapa de rendimiento que combina puntos de la misma intensidad / nivel de rendimiento mediante la interpolación (o kriging).

Línea de contorno : una línea que se utiliza para representar el mismo valor de un atributo (elevación o rendimiento).

Contouring : método de interpolación utilizado para distinguir entre diferentes niveles de un atributo (elevación, fertilidad, rendimiento).

Segmento de control : la red de estaciones de seguimiento que monitorean y controlan los satélites GPS.

CORS (red) – C ontinuously O TR ABAJO R eferencia S tación. Una red administrada por la oficina de los EE. UU. Del National Ocean Service (NOAA) para proporcionar datos GNSS que consisten en mediciones de fase de portadora en todo Estados Unidos.

Capa de datos (en GIS): una capa de información en un mapa GIS. Un mapa puede tener muchas capas para presentar diferentes tipos de información. Por ejemplo, la primera capa de un mapa puede ser una imagen de satélite de un área. La siguiente capa puede tener solo líneas que representan carreteras o autopistas. La siguiente capa puede contener información topográfica, etc.

Base de datos : una colección de diferentes piezas de información georreferenciada (rendimiento, tipo de suelo, fertilidad) que se pueden manipular (estratificar) en un modelo GIS.

Corrección diferencial : corrección de una señal de GPS que se utiliza para mejorar su precisión (a menos de 100 m / ~ 330 pies) mediante el uso de un receptor de GPS fijo cuya ubicación se conoce. Un segundo receptor calcula el error en la señal comparando la distancia real desde los satélites con la distancia medida por GPS.

Sistema de posicionamiento global diferencial (DGPS) : un método de uso de GPS que logra la precisión de posición necesaria para la agricultura de precisión a través de la corrección diferencial.

Sensor de flujo : un sensor que mide la cantidad de flujo a través de un recinto (tubo, tubería o carcasa) por unidad de tiempo.

Datos geográficos : datos que contienen información sobre la ubicación espacial (posición) y el atributo que se está monitoreando (rendimiento, población de semillas, etc.). También denominados datos espaciales.

Sistema de información geográfica (SIG) : un sistema informático que se utiliza para ingresar, almacenar, recuperar y analizar conjuntos de datos geográficos. El SIG generalmente se compone de representaciones espaciales similares a mapas llamadas capas que contienen información sobre una serie de atributos como la elevación, la propiedad y el uso de la tierra, el rendimiento de los cultivos y los niveles de nutrientes del suelo.

Georreferenciación : el proceso de agregar datos geográficos para producir datos u otros atributos de campo, ya sea en tiempo real (sobre la marcha) o por posprocesamiento o el proceso de asociar puntos de datos con ubicaciones específicas en la superficie de la tierra.

Satélite geoestacionario: una ruta orbital de un satélite que está sincronizado con la órbita terrestre o los vehículos espaciales en una órbita que los mantiene en la misma ubicación de la tierra en todo momento.

Sistema de posicionamiento global (GPS) : un sistema que usa señales de satélite (ondas de radio) para localizar y rastrear la posición de un receptor / antena en la Tierra. El GPS es una tecnología que se originó en los EE. UU. Actualmente es mantenida por el gobierno de los EE. UU. Y está disponible para los usuarios de todo el mundo de forma gratuita. Hay 30 satélites en la constelación de GPS.

GLONASS (GLO bal naya NA vigatsionnaya S putnikovaya S istema ) : versión rusa del sistema de satélite GPS estadounidense. Es un sistema de navegación por satélite basado en radio operado para el gobierno ruso por las Fuerzas Espaciales Rusas con una constelación de 24 satélites operativos en 2010.

GNSS ( G lobal N avigation S atellite S ystem) – es el término genérico estándar para los sistemas de navegación por satélite que proporcionan posicionamiento geo-espacial con una cobertura global utilizando señales de tiempo de transmisión de los satélites. El GPS de Estados Unidos y el GLONASS ruso son los únicos dos GNSS en pleno funcionamiento. Los receptores GNSS de primera línea pueden comunicarse con satélites GPS y GLONASS duplicando efectivamente los satélites de referencia disponibles en cualquier momento.

Mapeo de cuadrícula : ubicaciones predeterminadas en un campo donde se pueden obtener muestras de suelo o plantas para su análisis. La información de la prueba se puede utilizar para evaluar las necesidades de fertilidad y determinar ubicaciones aproximadas para diferentes aplicaciones de fertilizantes y cal.

Muestreo de cuadrícula : la recolección de muestras de celdas pequeñas y de tamaño uniforme basadas en una cuadrícula sistemática distribuida en un campo. La ubicación de la cuadrícula en el campo se utiliza para desarrollar un mapa de campo para el atributo medido.

Puntos de control de tierra : objetos / áreas estacionarios en la superficie de la tierra que proporcionan puntos georreferenciados en una imagen de detección remota / fotografía aérea.

Antena GPS : el dispositivo que recibe señales de satélite desde el espacio. En la mayoría de los dispositivos GPS portátiles, la antena está integrada en el dispositivo receptor. Para los sistemas GPS de máquina, la antena es típicamente un dispositivo externo que se puede montar en la parte superior del vehículo, lejos del receptor.

Interpolación : procedimiento matemático para estimar valores desconocidos a partir de datos conocidos vecinos.

ISOBUS : el estándar ISOBUS 11783 es ​​un protocolo de comunicación para la industria agrícola que se utiliza para especificar una red de datos en serie para el control y las comunicaciones en tractores e implementos forestales o agrícolas. Los tractores e implementos que cumplen con ISOBUS vienen con conectores redondos de 9 pines.

Kriging : un método de interpolación para obtener estimaciones estadísticamente insesgadas de los atributos del campo (rendimiento, nutrientes, elevación) de un conjunto de puntos vecinos.

LANDSAT (LAND SATellite) : una serie de satélites estadounidenses que se utilizan para estudiar la superficie terrestre mediante técnicas de teledetección.

Latitud : una coordenada estándar global utilizada para identificar una posición en la tierra dada en grados, minutos y segundos, indica la posición norte / sur por encima / debajo del ecuador, positiva en el hemisferio norte y negativa en el hemisferio sur.

Barra de luces (en la guía de la máquina) : un dispositivo conectado a un receptor GPS que generalmente consta de una fila de luces LED para proporcionar al operador del tractor una guía visual, de día o de noche. La barra de luces no dirige automáticamente el tractor o la máquina, sino que ayuda al operador a conducir en la línea de referencia imaginaria.

Longitud : una coordenada estándar global utilizada para identificar una posición en la tierra dada en grados, minutos y segundos, indica la posición este / oeste alrededor del mundo desde un punto de referencia que se superpone a Greenwich, Inglaterra. Los valores negativos están al este de Greenwich y los valores positivos al oeste.

NAVSTAR (NAVigation by Satellite Timing And Ranging) : el sistema de navegación por satélite global con sede en EE. UU. Que fue financiado por los contribuyentes y controlado por el DOD.

NDVI Image – La N ormalized D iferencia V egetation I ndex (NDVI) es un indicador gráfico simple que puede ser utilizado para analizar las mediciones de la teledetección y evaluar si el objetivo que se observa contiene vegetación verde vivo o no.

Agricultura de precisión : gestión de los insumos de producción de cultivos (semillas, fertilizantes, cal, pesticidas, etc.) en un lugar específico para aumentar las ganancias, reducir el desperdicio y mantener la calidad ambiental.

Aplicación prescrita : la dispensación de un material o producto químico en el campo sobre una base prescrita o predeterminada. Un experto (agricultor y / o agrónomo) genera un mapa de prescripción basado en la información sobre el campo en uso antes de una aplicación. La prescripción determina la cantidad de algo que se aplicará.

Archivo de prescripción : un archivo SIG generado por computadora que asigna un valor a un área geográfica determinada. Ejemplo: tasa de aplicación de nitrógeno.

Formato ráster : formato para almacenar datos espaciales GIS en el que los datos se almacenan en celdas que son direccionadas por filas y columnas de las celdas.

Controlador de dosis: un dispositivo electrónico que varía la cantidad de nutrientes químicos / vegetales aplicados a un área determinada.

Corrección en tiempo real : corrección de una señal GPS transmitiendo simultáneamente la información de corrección diferencial a un receptor móvil.

Cinética en tiempo real (RTK) : procedimiento mediante el cual las correcciones de la fase de la portadora se transmiten en tiempo real desde un receptor de referencia al receptor del usuario. Dependiendo de la disponibilidad local, las correcciones RTK se pueden entregar por radio módem desde una estación base en el sitio o la red CORS de un estado, o incluso a través de Internet usando Wi-Fi.

Receptor (en hardware GPS) : dispositivo de radio por computadora que recibe información satelital por medio de ondas de radio para determinar la posición de su antena en relación con la superficie de la tierra. La antena puede integrarse en el receptor o conectarse externamente con un cable.

Detección remota : el acto de monitorear un objeto sin contacto directo entre el sensor y el objeto.

Satélite : vehículo de comunicaciones que orbita la Tierra. Los satélites suelen proporcionar una variedad de información, desde datos meteorológicos hasta programación de televisión. Los satélites envían señales con marca de tiempo a los receptores GPS para determinar la posición en la Tierra.

Semivarianza : una medida de la diferencia entre dos puntos de datos vecinos (definida como la mitad del cuadrado de la diferencia entre dos valores).

Manejo de cultivos específicos del sitio (SSCM) : el uso de mapas de rendimiento, muestreo de cuadrículas y otras herramientas de precisión para administrar la variabilidad de los parámetros del suelo y los cultivos y ayudar a tomar decisiones sobre los insumos de producción.

Mapa de suelos : un mapa que indica las diferencias en las propiedades del suelo (textura, fertilidad, materia orgánica, pH, etc.) dentro de un campo.

Datos espaciales : datos que contienen información sobre la ubicación espacial (posición) y el atributo que se está monitoreando, como el rendimiento, las propiedades del suelo, las variables de la planta, la población de semillas, etc. Sinónimo de datos geográficos.

Resolución espacial : el tamaño de la unidad más pequeña que se puede identificar mediante una observación de detección remota.

Variabilidad espacial : diferencias en los atributos observados que se observan entre ubicaciones en un campo.

Resolución espectral : la capacidad del sistema de detección para diferenciar entre la radiación electromagnética de diferentes longitudes de onda.

Sensores de velocidad : sensores que miden la velocidad de rotación de un eje o el reflejo de las ondas de radio o de sonido del suelo para determinar la velocidad de avance.

Vehículos aéreos no tripulados (UAV) : un vehículo aéreo no tripulado (UAV), comúnmente conocido como dron y también conocido por varios otros nombres, es un avión sin un piloto humano a bordo. El vuelo de los UAV se puede controlar de forma autónoma mediante computadoras a bordo o mediante el control remoto de un piloto en tierra o en otro vehículo. En la agricultura, los vehículos aéreos no tripulados se utilizan normalmente para inspeccionar cultivos. Los dos tipos de UAV disponibles, de ala fija y de ala giratoria, están equipados con cámaras y son guiados por GPS. Pueden viajar a lo largo de una ruta de vuelo fija o controlarse de forma remota.

Aplicación de dosis variable (VRA) : ajuste de la cantidad de insumos agrícolas, como semillas, fertilizantes, cal o pesticidas para adaptarse a las condiciones (potencial de rendimiento) en un campo.

Tecnología de tasa variable (VRT) : sistema de sensores, controladores y maquinaria agrícola que se utiliza para realizar aplicaciones de tasa variable de insumos para la producción de cultivos.

Formato vectorial : un formato para almacenar y mostrar datos espaciales SIG que se almacenan como puntos, líneas o áreas para crear un objeto de mapa. Al utilizar un sistema de coordenadas casi continuo, los datos vectoriales se pueden georreferenciar con mayor precisión que los datos ráster.

Comunicación inalámbrica : transferencia de datos y comunicaciones de voz mediante radiofrecuencias o luz infrarroja.

Mapa de rendimiento : un mapa que indica las diferencias en el rendimiento de los cultivos dentro de un campo. Los datos generalmente los recopila un monitor de rendimiento en una cosechadora en intervalos de uno a tres segundos.

Monitor de rendimiento : dispositivo electrónico que mide y registra continuamente el rendimiento de los cultivos y la humedad sobre la marcha.

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La agricultura actual se está alejando de la agricultura en pequeña escala hacia un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar que es más eficiente
Uno de los mayores desafíos de nuestra generación es proporcionar alimentos suficientes y saludables a un número de personas que crece rápidamente. El estudio «Agricultura 4.0: cómo la agricultura de precisión podría salvar el mundo» examina cómo la agricultura y la industria pueden y deben cooperar en el futuro para abordar esta gigantesca tarea.

Los demógrafos predicen que alrededor de 9.800 millones de personas vivirán en la Tierra en el año 2050, y con los métodos agrícolas actuales no es posible proporcionar una cantidad tan enorme. Por lo tanto, la agricultura debe ser renovada desde cero. El uso de herramientas digitales, por un lado, y la estrecha cooperación con la industria, por otro, son cruciales.

Utilizando los medios técnicos disponibles en la actualidad, es posible desarrollar un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar.
Utilizando los medios técnicos disponibles en la actualidad, es posible desarrollar un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar.
«Alimentar al mundo de manera sostenible y convencer a los agricultores de que esto funciona es el desafío clave de la agricultura de precisión»
Retrato de Wilfried Aulbur
Wilfried Aulbur
SOCIO MAYORITARIO
Oficina de Chicago, Norteamérica
Con el uso de tecnologías basadas en la web, la agricultura actual se está alejando de la agricultura en pequeña escala hacia la agricultura de precisión. La agricultura de precisión es un término colectivo para las nuevas técnicas de producción y gestión en la agricultura. Utilizando los medios técnicos disponibles en la actualidad, es posible desarrollar un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar que es significativamente más eficiente que la agricultura convencional.

En términos más concretos, esto implica la interacción de diferentes segmentos, como la gestión de flotas, el uso específico de drones, la gestión optimizada de la explotación (en lo que respecta al suelo, las semillas, la sanidad vegetal y el control de plagas), la siembra optimizada y el uso preciso de fertilizantes. . Las soluciones de grandes plataformas son la base de este manejo inteligente. El vínculo principal es la conectividad.

Cinco preguntas fundamentales
¿En qué áreas pueden los agricultores crear valor por sí mismos en el futuro, y dónde tiene sentido la cooperación? Si el trabajo agrícola avanza hacia plataformas integradas a nivel mundial, ¿cómo podemos decidir qué parte de la cadena de valor quiere jugar el agricultor? ¿Qué habilidades tiene el agricultor, o aún debe desarrollar, y dónde es más prudente entablar asociaciones y cooperaciones con la industria?
¿Cómo puede tener éxito la transformación hacia modelos de negocio centrados en los resultados? Dado que el modelo de negocio en la agricultura se está desarrollando de orientado a productos a orientado a resultados, surge la pregunta de cómo los agricultores pueden establecer este cambio. ¿Qué plazo tiene sentido para el proceso de transformación? ¿Cómo se puede organizar e implementar este enfoque modificado?
¿Cómo y dónde se pueden utilizar las nuevas tecnologías de manera significativa? ¿Cómo pueden los agricultores mantenerse al corriente de los rápidos cambios tecnológicos? ¿Cómo se pueden aprovechar estas oportunidades?
¿Cuáles son los modelos exitosos para los agricultores? Los ingresos agrícolas están cayendo, las condiciones del marco político están cambiando, la edad promedio de los agricultores está aumentando rápidamente: ¿cómo se puede derivar una propuesta de valor sostenible para los agricultores en tales circunstancias?
¿Cómo se pueden integrar los agricultores en el proceso de transformación industrial? Con respecto a las actividades en constante crecimiento en el sector agrícola (medio ambiente, datos, inversores), surge la cuestión del enfoque de comunicación adecuado. ¿Cómo se puede llegar a los agricultores?
David Benell, Gerente de Alimentos, Tierra y Agua del Consejo Empresarial Mundial para el Desarrollo Sostenible, proporciona una constante para guiar la acción futura: “No se puede ni se debe imponer soluciones tecnológicas a los agricultores. Al contrario, las soluciones que debe encontrar la industria deben centrarse en el agricultor y la gente ”.

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ESTUDIAR
Agricultura 4.0 – La digitalización como oportunidad
https://www.rolandberger.com/publications/publication_image/Roland_Berger_PrecisionFarming_Cover_ENG_download_preview.png
La agricultura de precisión mejora los medios de vida de los agricultores y garantiza una producción alimentaria sostenible. Esto implica la interacción de diferentes segmentos.

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«Agricultura de precisión es el título que se le da a un método de manejo de cultivos mediante el cual las áreas de tierra / cultivo dentro de un campo pueden manejarse con diferentes niveles de insumos dependiendo del potencial de rendimiento del cultivo en esa área de tierra en particular.

Los beneficios de esto hacer son dos:

el costo de producir el cultivo en esa área puede reducirse y,
se puede reducir el riesgo de contaminación ambiental por agroquímicos aplicados en niveles superiores a los requeridos por el cultivo ”(Earl et al, 1996).

La agricultura de precisión es un sistema de gestión agrícola integrado que incorpora varias tecnologías.

Las herramientas tecnológicas a menudo incluyen el sistema de posicionamiento global, el sistema de información geográfica, el monitor de rendimiento, la tecnología de tasa variable y la teledetección .

El sistema de posicionamiento global («GPS») es una red de satélites desarrollada y administrada por el Departamento de Defensa de Estados Unidos. La constelación GPS de 24 satélites que orbitan la tierra transmite información precisa de la hora y la ubicación del satélite a los receptores terrestres. Las unidades de recepción en tierra pueden recibir esta información de ubicación de varios satélites a la vez para usarla en el cálculo de una posición de triangulación, determinando así la ubicación exacta del receptor.

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Figura 4.1 Sistema de posicionamiento global

Un sistema de información geográfica («GIS») consiste en un sistema de base de datos de software de computadora utilizado para ingresar, almacenar, recuperar, analizar y mostrar, en forma de mapa, información geográfica referenciada espacialmente.

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Figura 4.2 Datos integrados a través de un sistema de información geográfica

Los monitores de rendimiento son dispositivos de medición de rendimiento de cultivos instalados en el equipo de cosecha. Los datos de rendimiento del monitor se registran y almacenan a intervalos regulares junto con los datos de posición recibidos de la unidad GPS. El software GIS toma los datos de rendimiento y produce mapas de rendimiento.

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Figura 4.3 Monitor de rendimiento combinado Figura 4.4 Sensor de flujo del tanque de grano combinado
La tecnología de tasa variable («VRT») consiste en equipo de campo agrícola con la capacidad de controlar con precisión la tasa de aplicación de los insumos agrícolas y las operaciones de labranza.

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Figura 4.5 Esparcidor VRT

Los datos de imágenes de teledetección del suelo y los cultivos se procesan y luego se agregan a la base de datos GIS.

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Figura 4.6 Imagen de índice de vegetación normalizada del campo agrícola

Objetivo de la agricultura de precisión

El objetivo de la agricultura de precisión es recopilar y analizar información sobre la variabilidad del suelo y las condiciones de los cultivos para maximizar la eficiencia de los insumos agrícolas en áreas pequeñas del campo agrícola. Para lograr este objetivo de eficiencia, la variabilidad dentro del campo debe ser controlable.

La eficiencia en el uso de insumos agrícolas significa que se utilizarán y colocarán menos insumos agrícolas, como fertilizantes y productos químicos, donde sea necesario. Los beneficios de esta eficiencia serán tanto económicos como medioambientales. Los costos ambientales son difíciles de cuantificar en términos monetarios. La reducción de la contaminación del suelo y las aguas subterráneas derivada de las actividades agrícolas tiene un beneficio deseable para el agricultor y la sociedad.

Investigación

La agricultura de precisión es una integración de varias tecnologías. Los gobiernos de EE. UU. Y otros países pagaron originalmente por el desarrollo y el apoyo de tecnologías como el GPS, la teledetección y el SIG, para fines militares o civiles, mucho antes de la aparición de la agricultura de precisión.

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Figura 4.7 Equipo topográfico GPS

Es el uso de estas tecnologías avanzadas lo que ha generado enormes cantidades de datos para procesar con computadoras. Una pregunta muy básica que aún debe ser respondida por los investigadores es ¿qué significan todos estos datos para que los agricultores tomen decisiones de manejo rentables? En otras palabras, tenemos la tecnología para recopilar los datos del campo, pero aún no tenemos el conocimiento para transformar los datos en respuestas para decisiones de gestión agrícola.

Universidades de todo el mundo y entidades gubernamentales extranjeras y estadounidenses, como las Estaciones de Investigación Agrícola del USDA, están llevando a cabo una extensa investigación sobre agricultura de precisión. Los proyectos de investigación aplicarán tecnologías como la teledetección, GPS, GIS y VRT para crear sistemas de apoyo a las decisiones de gestión. Un objetivo de muchas instituciones de investigación financiadas con fondos públicos es promover la transferencia de tecnología de las agencias gubernamentales al sector privado.

Aplicación de la teledetección en agricultura de precisión

Mapas de suelo y drenaje

Zonas de gestión y mapas de suelos

Los mapas de suelos también se utilizan a veces para determinar las zonas de gestión. Los mapas de suelos se están convirtiendo en parte de la base de datos GIS.

La técnica de muestreo de cuadrícula toma muestras de suelo separadas de cuadrículas de tamaño uniforme dispuestas sobre el campo. Un problema con este tipo de muestreo es la variabilidad que puede existir en los tipos de suelo en cada cuadrícula. Esta variabilidad hace que sea mucho más difícil determinar las características del suelo dentro de la cuadrícula para fines de manejo de insumos agrícolas. Para minimizar este problema se requieren rejillas más pequeñas que luego requieren que se tomen muchas más muestras de suelo para un mayor número de rejillas. Las muestras de suelo pueden convertirse en un costo importante de la agricultura de precisión.

Una alternativa al muestreo por cuadrícula es el muestreo por zonas o por objetivos. Las muestras de suelo están ubicadas en zonas de manejo homogéneas en lugar de en cuadrículas espaciadas uniformemente (Searcy, 1997). Las zonas se establecen mediante un proceso similar a la clasificación de imágenes no supervisada basada en computadora. Las imágenes obtenidas de sensores remotos multiespectrales se toman de las áreas con vegetación del campo. Los números digitales de píxeles para cada banda se separan en grupos estadísticamente separables que se clasifican en zonas homogéneas. Esto reduce el suelo, el terreno, el crecimiento de las plantas y otra variabilidad dentro de cada área a manejar; por lo tanto, se necesitan menos muestras de suelo para cada área (Anderson et al, 1996).

A excepción de los estudios de suelos del condado, la teledetección no ha ganado una amplia aceptación como herramienta de mapeo de las características del suelo. Esto se debe a que «las características de reflectancia de las propiedades deseadas del suelo (por ejemplo, materia orgánica, textura, contenido de hierro) a menudo se confunden con la variabilidad en el contenido de humedad del suelo, la rugosidad de la superficie, los factores climáticos, el ángulo cenital solar y el ángulo de visión» (Moran et al, 1997).

Mapas de drenaje

Las líneas de baldosas de drenaje subterráneo que se han instalado, hace 50 años o más, todavía funcionan parcial o totalmente en la actualidad. A menudo, la existencia o ubicación de líneas de tejas más antiguas se ha perdido a medida que los propietarios mueren o venden su propiedad. Algunos estados, incluido Iowa (Código de Iowa, 1997), ahora están comenzando a exigir a los propietarios que preparen y archiven las placas de drenaje con los registradores del condado cuando se instalen nuevas líneas de baldosas. Es deseable tener mapas de baldosas de drenaje precisos para fines de mantenimiento o para la instalación de nuevos sistemas de líneas de baldosas adicionales. La instalación de nuevas líneas de azulejos puede cortar líneas de azulejos antiguos en ubicaciones desconocidas. La construcción de lagunas de estiércol de ganado, que atraviesan antiguas líneas de baldosas desconocidas e inexploradas, puede causar daños ambientales por el estiércol que se filtra a través de las antiguas líneas de baldosas.

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Figura 4.8 Fotografía en color normal de suelo seco Figura 4.9 Fotografía en color normal del suelo después de la lluvia
Se ha demostrado que las fotografías aéreas de infrarrojos en color («CIR») son una herramienta eficaz para localizar líneas de baldosas subterráneas desconocidas. Los datos de la imagen se digitalizan para su preprocesamiento y luego se georreferencian utilizando puntos de control terrestre. Las fotografías CIR muestran diferentes tonos de gris según el tipo de suelo y la humedad. Al filtrar las diferencias de reflectancia espectral debidas al tipo de suelo, el contenido de humedad del suelo en suelos secos que tienen una mayor reflectancia se puede identificar a partir de suelos húmedos de menor reflectancia. La imagen resultante muestra dónde están ubicadas las líneas de mosaico y si están funcionando correctamente (Verma et al, 1997).

También se pueden utilizar fotografías aéreas en color normal para localizar líneas de mosaicos. Las fotografías en color simples ofrecen imágenes de líneas de mosaicos similares a CIR pero a un costo menor. Si el suelo está demasiado seco, como se muestra en la Figura 4.8, las líneas de las baldosas no serán visibles en la imagen. Las imágenes similares a la Figura 4.9 deben adquirirse cuando el suelo está desnudo y dentro de unos días después de una lluvia adecuada. La alta resolución y la disponibilidad temporal bajo demanda hacen que las imágenes adquiridas desde plataformas de aviones sean ideales para adquirir este tipo de datos de imagen.

Tecnología de tasa variable

Un método para controlar la variabilidad dentro del campo es VRT. La VRT permite que el productor aplique la cantidad de insumos necesarios para el cultivo en un lugar preciso del campo en función de las características individuales de ese lugar. Los insumos agrícolas que pueden variar en su aplicación comúnmente incluyen labranza, fertilizantes, control de malezas, control de insectos, variedad de plantas, población de plantas e irrigación.

Los componentes típicos del sistema VRT incluyen un controlador de computadora, un receptor GPS y una base de datos de mapas GIS. El controlador de la computadora ajusta la tasa de aplicación del equipo del insumo de cultivo aplicado. El controlador de la computadora está integrado con la base de datos GIS, que contiene las instrucciones de caudal para el equipo de aplicación. Un receptor de GPS está conectado a la computadora. El controlador de la computadora usa las coordenadas de ubicación de la unidad GPS para encontrar la ubicación del equipo en el mapa proporcionado por la unidad GIS. El controlador de la computadora lee las instrucciones del sistema GIS y varía la tasa del insumo de cultivo que se aplica a medida que el equipo cruza el campo. El controlador de la computadora registrará las tasas reales aplicadas en cada ubicación en el campo y almacenará la información en el sistema GIS, manteniendo así mapas de campo precisos de los materiales aplicados.

Aunque la VRT puede controlar los insumos aplicados a los cultivos, no puede controlar factores como el tipo de suelo, el clima y la topografía que son fijos.

Monitorear la salud de los cultivos

Los datos e imágenes de teledetección brindan a los agricultores la capacidad de monitorear la salud y el estado de los cultivos. La teledetección multiespectral puede detectar luz reflejada que no es visible a simple vista. La clorofila en la hoja de la planta refleja la luz verde mientras absorbe la mayoría de las ondas de luz azul y roja emitidas por el sol. Las plantas estresadas reflejan varias longitudes de onda de luz que son diferentes de las plantas sanas. Las plantas sanas reflejan más energía infrarroja del tejido foliar de la planta mesófila esponjosa que las plantas estresadas. Al poder detectar áreas de estrés en las plantas antes de que se haga visible, los agricultores tendrán tiempo adicional para analizar el área problemática y aplicar un tratamiento.

Estrés hídrico

El uso de sensores remotos para medir directamente la humedad del suelo ha tenido un éxito muy limitado. Los sensores de radar de apertura sintética («SAR») son sensibles a la humedad del suelo y se han utilizado para medir directamente la humedad del suelo. Los datos SAR requieren un uso extensivo de procesamiento para eliminar el ruido inducido por la superficie, como la rugosidad de la superficie del suelo, la vegetación y la topografía.

Una disminución de la tasa de evapotranspiración de los cultivos es un indicador de estrés hídrico en los cultivos u otros problemas de los cultivos, como enfermedades de las plantas o infestación de insectos. Las imágenes de teledetección se han combinado con un modelo de índice de estrés hídrico del cultivo («CWSI») para medir las variaciones del campo (Moran et al, 1997).

Se han utilizado fotografías aéreas pancromáticas simples para detectar problemas en los equipos de riego. Las franjas en las imágenes de vegetación apuntan a problemas con las tasas de aplicación de agua de las boquillas de agua defectuosas (Univ. De Georgia, 1995).

Manejo de malezas

Uno de los objetivos de la agricultura de precisión es reducir los insumos para la producción de cultivos, lo que genera ahorros de costos y ambientales. Los métodos de cultivo convencionales aplican herbicidas a todo el campo. La aplicación de dosis variable específica del sitio coloca el herbicida donde están las malezas.

La teledetección aérea aún no ha demostrado ser muy útil para monitorear y localizar poblaciones de malezas dispersas. Algunas dificultades encontradas son que las malezas a menudo se dispersarán por un cultivo que es espectralmente similar, y se necesitarán imágenes de alta resolución a gran escala para la detección e identificación (Ryerson, Curran, P. y Stephens 1997).

El uso de sistemas de tecnología de visión artificial para detectar e identificar malezas coloca sensores remotos directamente en el equipo de pulverización. Estar cerca del cultivo permite resoluciones espaciales muy altas. Los sistemas de visión artificial tienen la capacidad de usarse en el campo con las capacidades en tiempo real que son necesarias para controlar el equipo de aspersión (Steward y Tian, ​​1998).

Detección de insectos

La teledetección aérea o por satélite no se ha utilizado con éxito para identificar y localizar insectos directamente. La detección indirecta de insectos mediante la detección del estrés de las plantas generalmente no se ha utilizado en cultivos anuales. El nivel de daño económico para el tratamiento generalmente se excede en el momento en que la detección remota detecta el estrés de la planta. Los entomólogos prefieren realizar exploraciones directas en el campo para detectar insectos a tiempo para que los tratamientos químicos sean efectivos y económicos.

Estrés por nutrientes

Las áreas de estrés de nitrógeno de la planta se pueden ubicar en el campo utilizando imágenes aéreas infrarrojas en color de alta resolución. La reflectancia del infrarrojo cercano, el rojo visible y el verde visible tienen una alta correlación con la cantidad de nitrógeno aplicado en el campo. La reflectancia del rojo en el dosel proporciona una buena estimación de los rendimientos reales de los cultivos (GeopalaPillai, Tian y Beal 1998).

Pronóstico de rendimiento

El tejido vegetal absorbe gran parte de la banda de luz roja y refleja mucho la energía en las bandas de ondas del infrarrojo cercano («NIR»). La relación de estas dos bandas se conoce como índice de vegetación («VI»). La diferencia de las medidas de rojo y NIR dividida por su suma es la diferencia VI normalizada («NDVI»).

Para cultivos como el sorgo en grano, los rendimientos de producción, el índice de área foliar («LAI»), la altura del cultivo y la biomasa se han correlacionado con los datos del NDVI obtenidos de imágenes multiespectrales (Anderson et al, 1996). Para obtener predicciones de rendimiento razonablemente precisas, estos datos deben combinarse con datos de modelos meteorológicos durante la temporada de crecimiento (Moran et al, 1997).

Sistemas de apoyo a las decisiones de gestión

El solo hecho de tener información sobre la variabilidad dentro del campo no resuelve ningún problema a menos que exista algún tipo de sistema de apoyo a la decisión («DSS») para hacer recomendaciones de VRT. Russo y Dantinne (Russo et al, 1997) han sugerido los siguientes pasos para un DSS:

Identificar estados y procesos ambientales y biológicos en el campo que pueden ser monitoreados y manipulados para mejorar la producción de cultivos.
Elija sensores y equipos de apoyo para registrar datos sobre estos estados y procesos.
Recopile, almacene y comunique los datos registrados en el campo.
Procese y manipule los datos para convertirlos en información y conocimiento útiles.
Presentar la información y el conocimiento en una forma que se pueda interpretar para tomar decisiones.
Elija una acción asociada con una decisión para cambiar el estado o proceso identificado de una manera que lo haga más favorable para la producción de cultivos rentables.

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Figura 4.11 Software del sistema de apoyo a la toma de decisiones

Perspectivas y desarrollos futuros

Los futuros sistemas de satélites que se lanzarán el próximo año, como el Quickbird de Ball Corporation, tendrán un sensor de barrido multiespectral de cuatro bandas con una resolución de .8 m pancromático y 4,5 m multiespectral. EarthWatch Incorporated de Longmont, Colorado distribuirá imágenes Quickbird.

Los satélites futuros tendrán mejores resoluciones espaciales y espectrales. El lanzamiento de más satélites también mejorará la resolución temporal.

El tiempo de entrega de los datos de teledetección al cliente mejorará. Algún día tendremos sistemas de teledetección por satélite en tiempo real.

La investigación universitaria se concentrará más en la causa de la variabilidad del suelo y los cultivos que en poder medir esa variabilidad. Se pondrá un mayor énfasis en la transferencia de tecnología de las universidades a la industria de agronegocios comerciales.

Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones se convertirán en el vínculo principal para convertir los datos espaciales recopilados en recomendaciones de gestión detalladas a nivel de los agricultores. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son los que agregarán más valor a los datos de teledetección para el agricultor.

El futuro de la teledetección en la agricultura de precisión dependerá de satisfacer las necesidades del usuario final, el agricultor. En este momento, la teledetección para uso agrícola se encuentra todavía en una etapa inicial de desarrollo comercial con beneficios económicos no comprobados para el productor agrícola.

El costo de los datos de teledetección y otros sistemas asociados con la agricultura de precisión se reducirá para estar en línea con los beneficios recibidos. Es probable que esto suceda en el futuro a medida que ingresen al mercado más empresas de tecnología de la información agrícola.

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En la actualidad existen tecnologías innovadoras en diferentes campos del conocimiento, algunas de ellas aún en fase de desarrollo y otras promisoras como las impresoras en 3D, la Internet de las Cosas (IoT), el Big Data y los vehículos no tripulados que están facilitando las labores agrícolas.

En el campo de la agricultura de precisión, los vehículos aéreos no tripulados, conocidoscomo drones, son una valiosa ayuda ya que facilitan el seguimiento del desarrollo de los cultivos. Estos vehículos aéreos son controlados remotamente por un operador o de forma autónoma con ayuda de un piloto automático y pueden llevar equipos de última tecnología como cámaras infrarrojas, multiespectrales o térmicas, permitiendo obtener fotografías aéreas o videos de un área de terreno seleccionada, logrando así un mejor diagnóstico en el cultivo y llegando, inclusive, a obtener información sobre deficiencias de elementos nutritivos como nitrógeno, estrés hídrico o áreas infectadas por malezas y plagas.

Actualmente existen estudios en los que han sido utilizados drones para generar cartografía (Rokhmana, 2015), determinar niveles de estrés hídrico (López-Granados, 2013), estrés por nitrógeno (Hatf ield et al., 2008), estimar variables físicas (Wallace et al., 2016) y hacer aforos de biomasa vegetal (GopalaPillai y Tian, 1999).

Desde hace aproximadamente 20 años, en el Centro de Investigación de la Caña de Azúcar en Colombia (Cenicaña) se viene trabajando con imágenes y fotografías multiespectrales y más recientemente se está evaluando el uso y la implementación de cámaras multiespectrales acopladas a equipos no tripulados para la realización de labores de agricultura de precisión. A continuación se incluyen algunos casos del uso de drones en el cultivo de la caña de azúcar en el valle del río Cauca.

LEVANTAMIENTO DE INFORMACIÓN TOPOGRÁFICA CON ENFOQUE DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Mediante la técnica de ortofotos (mosaicos georreferenciados) obtenidos con drones y cámaras fotográficas, los agricultores pueden obtener información topográfica con una precisión inferior a 10cm en posiciones norte y este, mientras que en la altura se han logrado precisiones entre 5 y 15 cm.

Esta tecnología es considerada confiable para la digitalización de información obtenida en campo, incluyendo: delimitación de áreas, actualización cartográfica a escalas detalladas (1:400), cuantificación de áreas infestadas por malezas (Figura 1a), cuantificación de áreas de resiembra (Figura 1b) y digitalización de líneas de surcado (Figura 1c).

Los modelos digitales de elevación son otro resultado importante que se puede obtener usando drones, estos modelos permiten estimar curvas a nivel, construir mapas de pendientes, modelos de superficie y modelos para estimar la altura del cultivo de la caña de azúcar (Figura 2).

En investigaciones realizadas por Cenicaña se han encontrado correlaciones de 74% con un error de ±25 cm entre la altura tomada en campo y la altura calculada con el modelo.

IMÁGENES INFRARROJAS TOMADAS CON DRONES PARA EL MONITOREO DEL CULTIVO
Además de la obtención de información topográfica (altimetría y planimetría), se han acondicionado cámaras con capacidad para registrar la energía infrarroja lo que permite hacer seguimientos a variables biofísicas difíciles de registrar con cámaras convencionales.

El uso de este tipo de cámaras en el cultivo de la caña de azúcar tiene como ventajas la facilidad para identificar y cuantificar zonas con problemas de bajo desarrollo fisiológico y correlacionar variables como el Índice de Área Foliar, concentración de clorofila y contenido nitrógeno.

En estudios realizados en Cenicaña se han encontrado altas correlaciones entre los datos obtenidos con de estas cámaras (índices de vegetación) y la productividad del cultivo de caña de azúcar, así como entre variedades y entre tratamientos de riego.

Al comparar las imágenes obtenidas con cámaras convencional e infrarroja vs. índices de vegetación (Figura 3a, b y c) es posible cuantificar e identificar las zonas de alta y baja productividad, en algunos casos con una precisión de 79% y un error de estimación de ±13t/ha.

CONCLUSIÓN
Los drones se encuentran en una fase de evaluación, no obstante su implementación en agricultura crece a un ritmo exponencial. Según estudios de la AUVSI Economic, dentro de 10 años el uso de estos equipos en agricultura será superior al de otras áreas, llegando a ventas anuales de 160 mil unidades.

Su utilización en la agricultura de precisión permitirá realizar labores de forma más rápida, económica y periódica, si se compara con la forma tradicional, sumándole el potencial que traerá el uso de cámaras infrarrojas o térmicas para el seguimiento y monitoreo del cultivo.

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El Profesor Asistente de Agricultura Sostenible Lakesh K. Sharma, el Especialista en Cultivos James Dwyer y el Profesor Asociado de Extensión Andrew Plant, Extensión Cooperativa de la Universidad de Maine, con el Especialista en Suelos de Extensión de la Universidad Estatal de Dakota del Norte Dave Franzen

Para obtener información sobre los programas y recursos de UMaine Extension, visite extension.umaine.edu .
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Las prácticas agrícolas convencionales pasan por alto la variabilidad espacial y temporal dentro de la finca. Tratar una finca completa como una sola unidad puede resultar en una fertilización excesiva y una fertilización insuficiente de áreas con diferentes niveles de nutrientes residuales, así como aplicaciones innecesarias de insecticidas / herbicidas en áreas donde no existen problemas de insectos / malezas. Las imágenes de satélite y las pequeñas unidades voladoras (drones y rapaces) han mostrado resultados prometedores para detectar la diferencia entre las deficiencias de nutrientes y los problemas de insectos / malezas. La agricultura en un sitio específico tiene el potencial de aumentar los ingresos agrícolas y resolver problemas ambientales, lo que facilita las decisiones de gestión de la granja.

Satélite sobre la Tierra visto desde el espacio
Crédito: NASA
Ya sea que esté cultivando de manera convencional u orgánica, la sostenibilidad se puede lograr a través de la agricultura de precisión, con su enfoque específico para el sitio. Al guiar a los productores para que apliquen insumos en función de los problemas y el potencial de rendimiento de un área específica dentro de un campo, la eficiencia aumenta mediante la reducción de las tasas de aplicación, el tiempo, la energía y los costos.

El pensamiento específico del sitio está orientado a los suelos. Tiene en cuenta las diferentes propiedades del suelo causadas por las actividades humanas y naturales, incluidas las prácticas agronómicas pasadas, dentro de cada campo. Tales propiedades diferentes del suelo son inevitables y causan fluctuaciones en la producción de cultivos dentro del campo. Considere la facilidad con la que un agricultor puede detectar diferencias en el color del suelo simplemente pararse en un campo. La gestión específica del sitio se utiliza para identificar diferencias específicas del suelo, recopilar información sobre ellas y luego cambiar las prácticas de gestión, como los requisitos de entrada, en respuesta.

Adopción del enfoque específico del sitio
Muchos agricultores piensan que las herramientas agrícolas específicas del sitio son muy caras y difíciles de usar, lo que las hace poco prácticas en los sistemas agrícolas de tierras secas. Sin embargo, estudios en varias instituciones de concesión de tierras, incluida la Universidad Estatal de Dakota del Norte (Franzen et al, 2015, Sharma et al, 2015, Sharma et al, 2014), la Universidad Estatal de Oklahoma (Raun et al, 2005) y la Universidad de Nebraska –Lincoln (Schepers et al, 1992), han demostrado que el alto nivel de precisión que ofrecen las herramientas específicas del sitio resulta en menores costos, mejores rendimientos y más ingresos netos. Por ejemplo, los sensores ópticos activos terrestres (GBAOS) se han calibrado con éxito en Dakota del Norte, Oklahoma, Nebraska y Missouri para la aplicación de nitrógeno en capas laterales en maíz.

La agricultura en un sitio específico requiere que los agricultores piensen en el futuro y piensen de manera diferente a las prácticas agrícolas convencionales. Implica algunos pasos importantes que deben seguirse correctamente:

Ilustración del tractor que usa tecnología satelital para rociar cultivos en un campoEncontrar su ubicación mediante el uso de receptores del Sistema de posicionamiento global (GPS), mapeo del Sistema de información global (GIS), sensores terrestres y / o imágenes de satélite
Evaluar su ubicación mediante la recopilación de información
Aplicar entradas de tasa variable
Encontrar su ubicación y mapearla
Sistema de posicionamiento global (GPS)
Ilustración que muestra las posiciones / trayectorias de los satélites alrededor de la Tierra
Red de satélite GPS. Crédito: NOAA.
La tecnología GPS se utiliza en todo el mundo. Funciona a través de un sistema de satélites, desarrollado por el Departamento de Defensa de EE. UU., Que transmite señales a cualquier receptor de la tierra. Al medir la cantidad de tiempo que tardan las señales de varios satélites en llegar a un receptor GPS, el receptor puede calcular su ubicación en una posición tridimensional (latitud, longitud y altitud).

Dependiendo de las capacidades del receptor, un GPS puede determinar la ubicación con una precisión de unos pocos centímetros a unos pocos pies. Pueden ocurrir pequeños errores en las coordenadas exactas, pero las lecturas se pueden mejorar usando “GPS diferencial” (DGPS). En el noreste de Maine, se encuentran disponibles sistemas GPS cinemáticos en tiempo real (RTK) que mejoran la precisión de los datos GPS y son ideales para aplicaciones horizontales y verticales como drenaje de agua, dirección automática, labranza en bandas y mapeo. Los sistemas RTK necesitan una estación base o una suscripción a una empresa (como Verizon), que proporciona señales de torre base para receptores GPS.

Ventajas del GPS
Permite la gestión de la tasa de plántulas de acuerdo con las áreas de potencial de rendimiento alto / bajo del campo.
Ayuda a lograr hileras rectas mientras evita la doble siembra, el doble cultivo y la doble aplicación de fertilizantes y productos químicos.
Ayuda en la aplicación de nutrientes de tasa variable
Permite el seguimiento del rendimiento
Sistema de información global (SIG)
La tecnología GIS se puede utilizar para preparar mapas que muestren la variabilidad de parámetros de nutrientes específicos dentro de ciertas áreas de tierra, lo que ayuda a administrar las aplicaciones de tasa variable. Un SIG puede recopilar los datos del análisis de suelos y el rendimiento de los cultivos para predecir el requerimiento de nutrientes / cal de un área específica. Usando coordenadas GPS, los mapas GIS pueden ser muy útiles para determinar la variabilidad del campo de cualquier agricultor sin siquiera salir de la oficina. Los mapas GIS generalmente los prepara la industria de la teledetección; comuníquese con su agrimensor o personal de servicios agrícolas para obtener ayuda.

Otras herramientas
Equipos agrícolas de precisión en el campo
Cortesía de la Universidad Estatal de Oklahoma.
Los sensores ópticos activos basados ​​en tierra pueden medir la biomasa de las plantas y dar lecturas en forma de índice vegetativo de diferencia normalizada (NDVI). Se requiere el desarrollo de un algoritmo para utilizar estos sensores. Se han utilizado con éxito en trigo y maíz para la predicción del rendimiento y en la aplicación de dosis de nitrógeno en tiempo real. Los investigadores universitarios con acceso a al menos tres años de datos pueden desarrollar los algoritmos necesarios.

Las imágenes de satélite son otra herramienta que utiliza datos del NDVI para gestionar los requisitos de nitrógeno (N), pero tiene la desventaja de que no se pueden obtener imágenes durante el tiempo nublado. Su precisión es inferior a la de los sensores ópticos activos basados ​​en tierra.

Evaluación de su ubicación mediante la recopilación de información
Equipos agrícolas de precisión en el campo
Cortesía de la Universidad Estatal de Oklahoma.
Hay varias formas muy eficaces de recopilar información y evaluar un campo. La información sobre el campo se puede recopilar utilizando técnicas de muestreo o con varios tipos de sensores. El uso de sensores es muy común en estos días, pero hay cierta información, como el análisis de nutrientes para la aplicación de fertilizantes antes de la siembra, que se determina mejor mediante el muestreo del suelo. Sin embargo, el sensor óptico activo y el muestreo de tejidos podrían usarse para aplicaciones de nutrientes durante la temporada. A escala comercial, los sensores para las siguientes aplicaciones están fácilmente disponibles:

Sensores ópticos activos terrestres en tiempo real para aplicaciones en temporada, imágenes remotas, sistemas de aviónica no tripulados (UAV) e imágenes de satélite
Monitores de rendimiento
Sensores de conductividad eléctrica del suelo
Sensores para medir la compactación del suelo
Sensores de pH del suelo en tiempo real
Aplicación de entradas de tasa variable: elección de las herramientas adecuadas
Los controladores de tasa variable están disponibles para aplicaciones de entrada basadas en necesidades. Todo tipo de fertilizantes (líquidos, granulados, etc.) se pueden variar en función de las necesidades del cultivo. El equipo existente se puede modificar para aplicaciones de entrada específicas del sitio. El equipo de dosis variable puede variar desde un aplicador de fertilizante comercial de tamaño completo hasta una sembradora personal. La mayoría de las consolas de control son compatibles con muchos dispositivos de aplicación de entrada / plantación, pero consultar con el fabricante para determinar cuál funcionará mejor con su situación es una buena elección. El dispositivo de control de datos podría parecerse más a una pequeña computadora. La mayoría de las empresas cuentan con personal capacitado para ayudar a los productores a seleccionar las herramientas adecuadas para la agricultura en un lugar específico.

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A la hora de escoger una tecnología para la captación de datos en agricultura de precisión, a menudo surge la pregunta de qué sistema resulta más adecuado: la teledetección con drones o mediante satélite. Desde HEMAV hemos realizado un estudio sobre las ventajas e inconvenientes de cada una de las posibilidades para intentar despejar este tipo de dudas. No obstante, es importante destacar que cada sistema tiene pros y contras, y puede ser adecuado o no, según el uso de la información que se quiera realizar.

La teledetección es la técnica mediante la cual se pueden obtener imágenes de una superficie de forma aérea e incluye todo el trabajo posterior de tratamiento de esas imágenes, así como su procesado e interpretación. De forma análoga, los satélites y drones pueden adquirir imágenes radiométricas para el beneficio de los cultivos. Los drones son vehículos aéreos tripulados de forma remota capaces de portar distintos sensores de medición (termográfica, multiespectral, LIDAR, óptica); por el contrario, los sensores embarcados en plataformas satelitales pueden incluir sensores ópticos y multiespectrales y, aunque también existen sensores térmicos y Radar, su resolución no es adecuada para la aplicación en Agricultura de Precisión.

Tras entender cómo funciona cada uno de estos sistemas, veamos en qué puntos coinciden y cuáles son las principales diferencias a la hora de realizar un proyecto de teledetección enfocado a la agricultura de precisión:

Calidad de imagen y resolución
Ambas tecnologías permiten recoger información valiosa, pero existen particularidades en la tecnología empleada que condiciona la idoneidad de un sistema Teledetección drones agricultura precisiónu otro a la hora de conseguir una información que sea útil para nuestros cultivos.

Las imágenes adquiridas por sensores embarcados en plataformas satelitales son calibradas mediante correcciones geométricas y atmosféricas. Estas últimas pueden ocasionar distorsiones entre imágenes adquiridas en tiempos

diferentes, debido a una concentración de aerosoles presentes en la atmósfera; no obstante, estos sensores disponen de una elevada resolución espectral (número de bandas), aunque su resolución espacial (número de pixels) es muy grande, lo que ocasiona que la reflexión del suelo o de las malas hierbas colindantes interfieran en la precisión de la toma de medidas. Una imagen satelital muestra muy bien las diferencias por comparación, pero la radiometría de una captura satelital a otra de fecha distinta no suele ser comparable.

La calibración radiométrica con tecnología dron es más sencilla ya que no necesita la calibración atmosférica. Esta particularidad permite una elevada precisión, incluso permitiendo una perfecta comparación temporal de imágenes. Los sensores tradicionales que se embarcan en los drones disponen de menos bandas (resolución espectral), pero su elevada resolución espacial (tamaño de pixel), consigue obtener un análisis de la vegetación mucho más preciso.

Una vez definidos los parámetros que condicionan la utilización de una metodología u otra en función de los análisis que queramos realizar sobre nuestros cultivos, es importante destacar que su combinación supone el tener información útil o no de la vegetación. La calidad de un pixel de vegetación viene definida por la resolución, si contiene únicamente información del cultivo u otros materiales y por la calidad de la radiometría. Por este motivo, el satélite proporciona píxeles de vegetación de gran tamaño que, a nivel comparativo de zonas en una misma captura, funcionan correctamente, aunque no tendrán mucha precisión si hablamos de cultivos leñosos, hortícolas o extensivos no homogéneos. El dron, siempre y cuando se tenga un procesamiento adecuado, permite dar píxeles de vegetación de pequeño tamaño y radiométricamente precisos, pudiendo ser aplicado en cualquier cultivo, incluso con valores absolutos.

Meteorología
Teledetección satelital para Agricultura de PrecisiónOtra cuestión importante a tener en cuenta durante la captación de imágenes es la meteorología y cómo ambas plataformas pueden interactuar con ella. Mientras que un satélite toma sus datos en una posición por encima de la atmósfera, captando las ondas electromagnéticas en función de la radiación de luz, el dron toma los datos a una distancia que se encuentra por debajo de las nubes. La posición de uno y de otro implica que, si la meteorología no es buena, el satélite no podrá obtener los datos y tendrá que posponerse la fecha de toma de imágenes a otro día donde los factores climatológicos sean más favorables. Por el contrario, un dron, al volar por debajo de las nubes, no tendrá problemas para la toma y no será necesario planificar otro vuelo. Excepto en lluvia, donde ambos sistemas dejan de ser operativos. La importancia de realizar la captación de datos en fechas específicas es de especial importancia en el mundo agrícola, por lo que asegurarse de que se recoge toda la información necesaria en el momento más apropiado es fundamental a la hora de obtener valores específicos para la realización de informes y datos predictivos. Ahora bien, el satélite tiene la gran ventaja de no tenerse que desplazar al campo en cuestión y permite abarcar grandes extensiones de terreno en apenas segundos, ya que tiene una frecuencia de paso que siempre se repite.

Modelo Digital de Superficie
Otra de las diferencias clave entre ambas metodologías es que un dron puede cuantificar de forma más precisa el modelo digital de superficie y, por tanto, la altura de un cultivo. Desde HEMAV hemos logrado fórmulas que aumentan la precisión de las estimaciones al introducir índices vegetativos NDVI asociados a la altura de ese pastizal o cultivo específico. A través de los datos obtenidos con el dron, se puede realizar un modelo final de superficie tridimensional ajustando este valor, que permite aumentar la precisión con respecto a los índices satelitales, que no cuentan con esta posibilidad.

Estrés hídrico y Control de Abonado
La gran diferencia entre una tecnología u otra es el valor absoluto o relativo de la información. Como se ha explicado, con drones es posible llegar a tener un valor absoluto que, a posteriori, HEMAV ha conseguido convertir en dosificaciones.

Ambos sistemas son capaces de cuantificar el estrés hídrico; de hecho, modelos como el Landsat o el Sentinel trabajan con una banda de swir de infrarrojo medio, que es sensible al contenido de vapor de agua entre las hojas. De nuevo, la principal diferencia radica en la alta precisión que puede aportar un dron a la hora de cuantificar los parámetros de calidad del cultivo, dar valores mucho más precisos y cuantificar, por ejemplo, el contenido de proteína en grano o la cantidad de fósforo en la soja, que son indicadores clave para los productores a la hora de realizar una exportación o venta del producto, generándoles un beneficio directo gracias a la generación de recomendaciones y predicciones que aportan estas capas de valor.

Otra de las diferencias existentes entre ambos métodos es la posibilidad de aportar datos específicos para la corrección del abonado. Mientras que el sistema de teledetección por satélite posee un producto NDVI integrado que les permite obtener un sistema corregido de abonado con respecto a este parámetro; la mayoría lo genera de forma automática y no realiza ningún tipo de acción o estudio para determinar parámetros específicos o cálculos añadidos a la hora de realizar este cómputo de forma escalable. Gracias a la tecnología dron, y al software desarrollado por HEMAV, LAYERS, esta opción sí que se encuentra disponible para el agricultor, que puede verificar la necesidad específica de abonado para cada rincón de su parcela en términos de NPK.

Variedades de cultivos
Como hemos indicado con anterioridad, ambos sistemas son aplicables a cultivos de tipo extensivo de cereales, la diferencia entre utilizar uno u otro dependería del grado de precisión de los informes que el agricultor necesite (un sistema relativo en el caso del sistema satelital, en contraste al 90% de precisión de datos ofrecido por el sistema dron de HEMAV). Esta diferencia también se percibe en otra tipología de cultivos como los leñosos (frutales, olivares, almendro, viñedo) que requieren de muchísima precisión para poder realizar análisis cualitativos de importancia. Esto se debe principalmente a la diferencia de pixel entre un sistema y otro; la capacidad de datos que se obtienen desde satélite se ven afectadas por la distancia a la que se toman los datos, en los que las diferencias de reflectancia del suelo, ya sea debido a las impurezas o a su tipología, o por la propia vegetación objeto de estudio, puede inducir a un tratamiento de datos erróneos que un sistema de más precisión, como el ofrecido por drones, es capaz de diferenciar fácilmente.

A modo de resumen, podríamos indicar que, el sistema de teledetección por satélite es capaz de abarcar mucho más terreno por captura, aportando unos datos que son relativos, generando recomendaciones que son fruto de la comparación de zonas de un momento en concreto.

En la siguiente infografía os mostramos a modo de resumen las principales diferencias entre el sistema de teledetección con satélite vs el sistema de teledetección para agricultura de precisión con drones ofrecido por HEMAV.

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