Agricultura de precisión y sostenibilidad

4R y agricultura de precisión ¿dónde está la recuperación

Teniendo en cuenta el estado actual de la caída de los precios de los cultivos, las discusiones en la conferencia InfoAg de 2014 se centraron en el retorno de la inversión (ROI) de las prácticas de agricultura de precisión (AP). Los productores generalmente tienen poco control sobre los precios e intentan administrar la rentabilidad en tiempos económicos desafiantes controlando los costos de insumos mientras continúan optimizando la producción. Sin embargo, simplemente reducir los costos de insumos no garantiza una mayor rentabilidad si da como resultado una menor producción. “El rendimiento importa, incluso cuando los precios son bajos”, es una cita que me llevé a casa de la conferencia. Nos recuerda que distribuir los costos de los insumos sobre los rendimientos más altos reduce los costos unitarios de producción, lo que aumenta los rendimientos netos.

Dale Bartholomew de Growmark dijo: «El ROI [para PA] se obtiene al hacer lo que se debe hacer cuando se debe hacer». También se podría agregar, “donde sea necesario”, lo que implica que la rentabilidad de la AP aumenta cuando se usa de acuerdo con la administración de 4R. Tomemos, por ejemplo, la idea de «lugar correcto»; Se ha demostrado que el autoguiado RTK en sembradoras, equipos de labranza, pulverizadores y cosechadoras genera un ahorro promedio del 5% (que varía del 2 al 7%) en los costos de insumos. Otro estudio realizado por el Dr. John Fulton en la Universidad de Auburn indicó que la tecnología de hilera automática podría resultar en un ahorro promedio de 4.3% en los costos de insumos para una granja con una recuperación de la inversión de alrededor de dos años. Si se incluyeran los ahorros debidos a la guía GPS, los ahorros de costos totales podrían estar en el rango del 20 al 30%.

La tecnología de fertilizantes de tasa variable (VRT) fue otro tema popular en la conferencia InfoAg de este año. Allan Baucom de AL Baucom Family Farms en Carolina del Norte, habló sobre varias formas en que VRT se está utilizando de manera rentable en su operación. Baucom ha estado utilizando aplicaciones de dosis variable para nitrógeno (N), potasio (K), yeso y cal desde 1997. Una de las claves de su éxito han sido las zonas de gestión bien definidas basadas en 17 años de muestreo constante del suelo, cosecha datos y otras investigaciones agronómicas. También complementan las prescripciones basadas en mapas con mediciones NDVI sobre la marcha y durante la temporada para ajustar las recomendaciones de N utilizando un sensor de cultivos GreenSeeker®. En 2014, el uso de tecnología PA para gestionar la aplicación de N en el algodón le ahorró a Baucom Farms $ 12,50 / A.

Las zonas de gestión bien desarrolladas pueden guiar no solo las aplicaciones de dosis variable, sino también un programa completo de administración de nutrientes 4R. El enfoque de las 4R es integral: considera la fuente, la tasa, el momento y la ubicación de los nutrientes simultáneamente dentro de un contexto de sistema de cultivo específico. La combinación correcta de estos factores depende de muchos factores específicos del sitio; por lo tanto, las zonas de gestión para la custodia de las 4R deben incluir información sobre tantos factores como sea posible. Tyler Lund de Veris Technologies dio una presentación en InfoAg 2014 que demostró cómo la fusión de CIC, EC del suelo, pendiente y curvatura de la superficie podría crear zonas de gestión de «riesgo de pérdida de N» que podrían usarse para minimizar la desnitrificación de N y las pérdidas por lixiviación guiando la fuente, la tasa , el tiempo y las decisiones de ubicación dentro de un programa 4R, optimizando la rentabilidad de la aplicación de fertilizantes nitrogenados,

La rentabilidad del manejo de precisión también fue evidente en las presentaciones sobre la siembra de maíz multihíbrido y la siembra de tasa variable. Una vez más, la clave del éxito fueron las zonas de gestión. Jason Webster de Beck’s Hybrids dijo en su presentación: «Sin zonas de manejo, las sembradoras multihíbridas no valen nada». Al delinear claramente las zonas de alto y bajo rendimiento en el campo y cambiando los híbridos entre «ofensivos» en las zonas de alto potencial y «defensivos» en las áreas de bajo rendimiento (el híbrido correcto en el lugar correcto), Webster pudo aumentar el rendimiento de grano de maíz en 9.5 bu / A y aumentar las ganancias netas en más de $ 50 / A. John McGuire de Simplified Technology Services habló sobre la siembra de maíz de tasa variable y señaló que la siembra rentable de tasa variable requería dos cosas: saber dónde cambiar las tasas (lugar correcto) y cuánto cambiar las tasas (tasa correcta).

Entonces, ¿dónde está la recuperación? Un programa de AP rentable debe basarse en ciencia agronómica sólida, como los principios fundamentales que guían la administración de nutrientes 4R. Sin una base agronómica para todo, desde la recopilación de datos, el análisis de datos, la toma de decisiones, la implementación de tecnología y el mantenimiento de registros, la PA será solo dispositivos y datos inútiles que no dan como resultado conocimientos que conduzcan a una gestión de insumos más eficiente, mayores rendimientos y mayores ganancias.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

La inteligencia artificial juega un papel fundamental entre bastidores en la agricultura de precisión

Desarrollar tecnología junto con los agricultores puede significar una mayor tasa de adopción
Por Rozita Dara
Tiempo de lectura: 3 minutos
Publicado: 10 de noviembre de 2020
Cultivos , Noticias

El crecimiento de los datos en la agricultura está impulsado por muchas aplicaciones nuevas diferentes. Foto: lamyai / Getty Images
Tiempo de lectura: 3 minutos
Las aplicaciones de inteligencia artificial en la agricultura continúan creciendo, impulsadas por las crecientes demandas de la agricultura de precisión.

Este crecimiento se debe a la creciente demanda de productos agrícolas, el seguimiento del ganado en tiempo real y la necesidad de mejorar la toma de decisiones para optimizar la gestión de la explotación.

Otros factores que contribuyen al creciente interés en las soluciones de agricultura de precisión son la creciente demanda de alimentos y la asistencia del gobierno a los agricultores.

India, por ejemplo, está experimentando un crecimiento significativo en las aplicaciones de la IA en la agricultura debido al esfuerzo de su gobierno por promover el uso de herramientas de análisis agrícola entre los agricultores.

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La agricultura de precisión utiliza tecnologías de IA para aumentar el rendimiento y la producción de cultivos y ganado, monitorear las condiciones de crecimiento de los cultivos, monitorear la salud de los animales individuales y mejorar una amplia gama de prácticas agrícolas a lo largo de la cadena de suministro.

Estas tecnologías de IA operan combinando grandes volúmenes de datos con algoritmos inteligentes e iterativos. Estas tecnologías pueden reconocer patrones, predecir resultados futuros y recomendar o tomar decisiones utilizando datos históricos. Pueden procesar datos en varias formas, como texto, imágenes, videos y sonidos. Pero su rendimiento depende de la disponibilidad de datos grandes y de alta calidad.

Las granjas recopilan un gran volumen de datos en estos días y se espera que estos datos crezcan exponencialmente en el futuro cercano. Este crecimiento se debe principalmente al uso cada vez mayor de dispositivos de detección y monitoreo, sistemas de control, sistemas de posicionamiento global y por satélite y otras tecnologías inteligentes como los teléfonos inteligentes. La conectividad de banda ancha mejorada en las zonas rurales también contribuye al crecimiento de los datos agrícolas.

¿Cómo pueden la IA, los datos y los sensores mejorar la producción agrícola?
Las tecnologías de IA integradas en las soluciones de agricultura de precisión ayudan a los agricultores a mejorar la precisión y la productividad de una variedad de prácticas agrícolas.

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Los agricultores pueden crear y usar modelos para pronosticar patrones climáticos y cambios estacionales en el medio ambiente para impulsar el crecimiento de cultivos de alto rendimiento. Los sensores basados ​​en IA se pueden utilizar para identificar malezas y enfermedades y aplicar productos químicos solo en las áreas que se necesitan para controlarlas. Además, las imágenes y los videos recopilados por satélites y drones no tripulados se analizan para comprender las condiciones del suelo a lo largo del tiempo y mejorar las decisiones sobre las perspectivas sobre el rendimiento y la producción de los cultivos.

Además, estas tecnologías ayudan a la detección temprana de brotes de enfermedades en animales e incluso recomiendan estrategias de prevención. Los sensores de movimiento combinados con algoritmos de IA son capaces de monitorear el comportamiento de los animales en el mundo real, como comer, masticar, caminar, detectar el comportamiento anormal de los animales individuales y luego brindar información a los agricultores.

Estas tecnologías pueden predecir la gravedad de la enfermedad en un animal de antemano y recomendar tratamientos para mejorar su bienestar.

Las plataformas de agricultura de precisión basadas en inteligencia artificial también pueden abordar desafíos laborales y de habilidades. Los robots y la automatización pueden reducir la necesidad de trabajadores estacionales y aumentar el trabajo humano mediante la cosecha, la plantación de cultivos y la eliminación de malezas.

Otra aplicación de estas tecnologías incluye el uso de chatbots, que recientemente ha ganado popularidad entre los agricultores. Los chatbots agrícolas, que son capaces de procesar una gran cantidad de datos recopilados de diferentes fuentes y mediante la comunicación con los agricultores para agregar y analizar la información de forma inteligente en tiempo real y ayudar a los agricultores en la toma de decisiones.

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A pesar de la creciente necesidad y las posibles ventajas, la adopción de tecnologías de IA en la agricultura ha sido lenta.

Todavía queda un largo camino por recorrer hasta que podamos ver la automatización a gran escala de las prácticas agrícolas. Esto se debe a una serie de factores, incluida la complejidad inherente de los sistemas de producción agrícola, el costo de lanzamiento y mantenimiento de tecnologías, la disponibilidad limitada de tecnología adecuada y la falta de mejores prácticas legales y agrícolas para guiar el establecimiento de nuevas tecnologías.

Para superar estos obstáculos, el acceso a la infraestructura para recopilar y procesar grandes cantidades de datos heterogéneos es esencial. Integrados en la infraestructura, se requieren sistemas de administración de datos efectivos para garantizar la calidad de los datos y formatos de datos estandarizados que estén listos para su procesamiento.

Además, se deben abordar varios aspectos de la gobernanza de los datos y del sistema de IA. Los problemas legales, como la propiedad de los datos, requieren una atención especial para ganar la confianza de los agricultores y otros actores de la cadena de suministro.

Se necesitan modelos y conceptos comerciales novedosos para la creación conjunta de valor y para alentar a los agricultores a compartir datos. Se necesitan nuevas soluciones y políticas tecnológicas para proteger la granja y los datos confidenciales durante todo el ciclo de vida del desarrollo del sistema de IA. Se necesitan algoritmos, sistemas, datos y protocolos estandarizados para una automatización integral y de extremo a extremo. Un alto nivel de estandarización permite la reutilización de recursos a su máxima capacidad y mejora la usabilidad.

La adopción limitada de tecnología basada en IA en las granjas también está relacionada con la falta de disponibilidad de soluciones simples que sean fáciles de usar y se adapten a las prácticas diarias de los agricultores sin un gran esfuerzo.

Es esencial probar las soluciones prototipo en una prueba en la granja a gran escala para evaluar sus limitaciones y mejorar su usabilidad y rendimiento. Por último, es esencial co-crear soluciones de tecnología agrícola con los agricultores. Esto puede motivar a un gran número de agricultores a participar en la implementación y prueba de estas tecnologías y, a su vez, mejorar la confianza y la adopción de soluciones basadas en IA posteriormente.

No hay duda de que las tecnologías de inteligencia artificial permitirán que las granjas trabajen de manera más eficiente. Las granjas del futuro operarán con menos trabajadores y serán más sostenibles y responsables. Solo necesitamos asegurarnos de que los agricultores, científicos, tecnólogos y gobiernos cooperen e inviertan estratégicamente hacia este importante objetivo.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

¿Cuál es la diferencia entre agricultura de precisión, digital e inteligente

La modernización de la agricultura y el uso de la tecnología digital han hecho que surjan nuevos conceptos como la agricultura de precisión, la agricultura digital y la agricultura inteligente. Estos términos, a pesar de que a menudo se usan indistintamente, tienen una sutil diferencia de significado.

▪ ¿Agricultura de precisión o agricultura de precisión?
El informe del Parlamento Europeo sobre la agricultura de precisión y el futuro de la agricultura en Europa define la agricultura de precisión como: “un concepto moderno de gestión agrícola que utiliza técnicas digitales para controlar y optimizar los procesos de producción agrícola”. El punto clave aquí es la optimización. En lugar de aplicar una cantidad igual de fertilizantes en todo un campo, la agricultura de precisión implica medir las variaciones del suelo dentro del campo y adaptar la estrategia de fertilizantes en consecuencia. Esto conduce a un uso optimizado de fertilizantes, ahorrando costos y reduciendo el impacto ambiental.

▪ Agricultura
inteligente La agricultura inteligente es la aplicación de tecnologías de información y datos para optimizar sistemas agrícolas complejos. La atención se centra más bien en el acceso a los datos y la aplicación de estos datos: cómo la información recopilada se puede utilizar de manera inteligente.

▪ Agricultura digital
La esencia de la agricultura digital radica en la creación de valor a partir de los datos. La agricultura digital significa ir más allá de la mera presencia y disponibilidad de datos y crear inteligencia procesable y valor agregado significativo a partir de dichos datos. La agricultura digital está integrando ambos conceptos: agricultura de precisión y agricultura inteligente. Según un documento sobre agricultura digital de DLG (Sociedad Agrícola Alemana), la agricultura digital se entiende como “aplicación consistente de los métodos de agricultura de precisión y agricultura inteligente, redes internas y externas de la granja y uso conjunto de plataformas de datos basadas en la web con análisis de Big Data ”.

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El futuro ya está aquí satélites y drones al servicio del riego agrícola

“El agua es imprescindible para la producción de alimentos. Sin ella no hay comida”, señala Joan Girona, investigador del Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries (IRTA). Al representar cerca del 70% del total del consumo de agua en España, la agricultura es el principal sector consumidor de este escaso y preciado recurso. La actual situación de crisis climática, con temperaturas en aumento, no hace más que aumentar las necesidades hídricas de los cultivos.

El sector lleva décadas investigando e implementando medidas para mejorar la eficiencia en el uso de agua. “El reto es conseguir el máximo de producción por cada gota”, puntualiza Girona. Se ha invertido y avanzado mucho en este aspecto: “Los agricultores del Urgell son capaces de producir una manzana con la mitad de lo que es habitual (unos 70 litros)”, explica el investigador del IRTA. Pero sigue habiendo margen de mejora y la tecnología tiene mucho que aportar en este aspecto.

Tarea de regado en un campo
Tarea de regado en un campo (Agustí Ensesa)
“El riego localizado o las mejoras genéticas para obtener variedades con menores requerimientos hídricos son avances que vienen ya de lejos”, apunta Miquel Pascual, profesor de la Universitat de Lleida (UdL). “Ahora los enfoques son otros, como el uso de satélites o de drones”, explica. Muy resumidamente, se trata de recopilar información de utilidad en torno los cultivos, sacar conclusiones y realizar previsiones en función de ellas y utilizar estos datos para automatizar un riego que debe ser de alta precisión, pero a la vez muy fácil de manejar para el agricultor.

Estos nuevos enfoques “no se quedan en los centros de investigación, sino que las empresas del sector los están haciendo suyos, y ya se están empezando a implementar en el campo”, asegura el portavoz del Irta. La compañía israelí Manna Irrigation Intelligence, por ejemplo, acaba de introducir en España una solución que unifica distinta información, tal como tipología del terreno, coeficientes de cultivo, datos de satélites que permiten obtener imágenes del verdor y el vigor de la planta y datos de información meteorológica localizada para, a partir de su análisis con algoritmos, ofrecer recomendaciones de riego precisas y adaptadas a las condiciones de cada terreno. La solución además ofrece un acumulado comparativo de los dos años anteriores, lo que posibilita analizar tendencias y desarrollar estrategias de cultivo.

Un dron sobrevuela unos cultivos
Un dron sobrevuela unos cultivos (Vertical Aerospace / Reuters)
Según estimaciones de Manna Irrigation Intelligence, la adopción de nuevas tecnologías para la toma de decisiones de programación del riego puede reducir entre un 7% y un 30% el uso de agua. En concreto, en el caso de los almendros, la mejora de la eficiencia de consumo es del 18%; del 15% para el tomate de industria; del 10% para el algodón y hasta del 23% en el caso del maíz. La rentabilidad de estas inversiones varía enormemente en función del precio del agua y de la cotización del cultivo en cuestión.

Entre los cultivos locales que más agua requieren, destacan la alfalfa y el maíz, explica Jaume Casadesús, responsable del programa de Uso Eficiente del Agua del IRTA. Les siguen los árboles frutales. Casadesús explica que cultivos que tradicionalmente habían sido de secano, como el almendro o la viña, se están reconvirtiendo a regadío para con seguir mayores producciones. “Cuanta más agua, más biomasa se genera, y esto en general va asociado a más cosecha, aunque no en todos los cultivos. Un exceso de agua, por otro lado, puede provocar problemas en el árbol o planta”, advierte el experto.

En todo caso, Girona recuerda que más del 90% del agua que se utiliza en agricultura no se pierde porque vuelve a la atmósfera.

Pasar de 70 a 30 litros por manzana
Para producir una sola manzana se precisan unos 70 litros de agua, según estimaciones de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). Reducir esta cantidad hasta 50 litros es relativamente fácil, asegura Joan Girona del Irta, pero solo con tecnología se puede rebajar la cifra hasta los 30-35 litros conseguidos por las agricultores del Urgell, señala.

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Informe de Cobertura Vegetal Relevamiento de la superficie de masa vegetal de la Ciudad

La Ciudad de Buenos Aires se extiende sobre una superficie de 203 km2. El 30,4 por ciento de esta superficie (equivalente a 61 km2) presenta cobertura vegetal, definida como la masa vegetal emplazada en suelos absorbentes y no absorbentes, identificables gracias a la fotogrametría.

Desde la Dirección General de Datos, Estadística y Proyección Urbana se releva información de primera mano, complementaria a la provista por otras áreas de Gobierno, y se articula con tecnología aplicada como, en este caso, la fotogrametría aérea que hace posible delimitar con precisión centimétrica las parcelas, manzanas y todo hecho físico sobre el territorio, como plazas, parques y mobiliario urbano.

La cámara del vuelo cuenta, además, con un sensor infrarrojo que permite identificar la masa vegetal con una certeza del 100 por ciento. Gracias a este sensor es posible, no sólo distinguir la vegetación (en color rojizo), sino también conocer su salubridad cuando se manifiesta de forma más brillante, ya que la masa vegetal refleja más fácilmente la energía frente a la luz infrarroja.

El objetivo de este proyecto, como el de cada uno de los que se desarrollan en el área, es la generación de nueva información con valor agregado que permita la toma de decisiones acertadas para la planificación urbana estratégica.

En ese sentido, a partir del Informe de Cobertura Vegetal se puede conocer la cobertura arbórea de los barrios y su continuidad en cada arteria de la Ciudad; entender la relación entre los espacios verdes de acceso libre, restringido y privado; observar su relación con la densidad de población, la morfología de cada zona y los usos del suelo; identificar los sitios con déficit de verde en el espacio público; e incluso estudiar la conformación de los pulmones de manzana o establecer relaciones entre la presencia de masa vegetal, el valor del suelo y los indicadores de sustentabilidad urbana.

En las ciudades la cobertura vegetal no sólo cumple funciones ambientales, sino también sociales. Una buena trama arbórea, por ejemplo, aumenta el bienestar y mejora la calidad de vida de los habitantes, aumenta la infiltración de agua en el suelo y disminuye la temperatura, colabora con la absorción del dióxido de carbono, reduce los niveles de ruido y la contaminación atmosférica, y cumple funciones de tipo arquitectónico como dar privacidad, enfatizar vistas y reducir la luz intensa.

En definitiva, una ciudad más verde, es una ciudad más habitable. Por eso, en línea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), la Ciudad se compromete a trabajar en la generación de nuevas hectáreas de espacio verde público de calidad y el fortalecimiento de la cobertura vegetal para lo cual es indispensable un diagnóstico adecuado; y es frente a ese desafío que este Informe se convierte en una herramienta que facilita información territorial clave para la formulación de metas claras y la generación de indicadores para el control y medición de resultados de la gestión pública.

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Qué es el manejo de cultivos específico del sitio

Manejo de cultivos específico del sitio(SSCM) es un concepto de gestión agrícola que se basa en la observación, la medición y la respuesta a la variabilidad de los cultivos entre campos o intracampo. Es una de las muchas técnicas agrícolas modernas que pueden hacer que la producción sea más eficiente. Y para asegurar las prácticas de conservación del suelo también. Con el SSCM, los agricultores pueden obtener un mejor rendimiento, el suelo también se alterará menos y no habrá agotamiento de recursos o minerales. También se puede decir que SSCM es la ‘agricultura específica del sitio’ o la ‘agricultura de precisión’. Los agricultores tomaron grandes campos y luego los dividieron en pequeños parches para que no ocurra una mala aplicación de los productos. Con SSCM, la eficiencia de los cultivos y las granjas también aumentará. Los agricultores que utilizan las prácticas de SSCM utilizan datos meteorológicos, humedad, temperatura del suelo, crecimiento y otros factores para la rotación de cultivos. También gestionan las tasas de riego para que no se acumulen sales en la superficie del suelo. Algunos agricultores utilizan la técnica moderna como GPS, tractores y cosechadoras operados por computadora. También utilizan prácticas modernas como imágenes aéreas, recolección de muestras de suelo, tipo de suelo y rendimiento potencial, etc. para dividir los campos grandes en unidades pequeñas para reducir el desperdicio y aumentar la producción. Los sensores también se colocan en todo el campo, estos sensores detectan incluso los micro cambios en la planta o en el suelo y al detectar estos cambios, los sensores envían la información a los centros. Los centros recopilan datos de los campos y los procesan en tiempo real y ayudan a los agricultores a decidir sobre la siembra, la fertilización, el riego y la cosecha. Ahora los sensores están conectados al goteo u otro tipo de sistema de riego operado por computadora. Los sensores detectan los cambios y el sistema de riego funciona y entregan la cantidad exacta de agua necesaria al lugar donde se necesita. Los fertilizantes también se aplican mediante el sistema de riego y los sensores también funcionan para ello. Los insecticidas y weedicidas se aplican cuando es necesario y son inspeccionados por sensores y se aplican cuando las imágenes aéreas muestran su necesidad. Los agricultores usan los datos del suelo para analizar sus campos y saber que donde el suelo es mejor, tiene mejores nutrientes y una buena capacidad de retención de agua, cultivan un cultivo denso allí o donde el suelo es pobre, los agricultores cultivan cultivos de acuerdo con las condiciones del suelo. Los cultivos funcionan mejor en ambos tipos y el suelo también se verá menos alterado. En parcelas más débiles, los agricultores pueden cultivar pastos para el pastoreo del ganado. Mediante las prácticas de agricultura de precisión O SSCM, los agricultores pueden producir un mejor rendimiento y también pueden conservar el suelo.

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Tecnologías de agricultura de precisión en cítricos

Los productores de cítricos se enfrentan a problemas derivados de un número creciente de plagas y enfermedades. Se necesitan herramientas rápidas y precisas para la detección temprana de plagas y enfermedades a fin de mejorar la precisión y el manejo oportuno.

Casi todos los agroquímicos (p. Ej., Plaguicidas) que se aplican en la producción de cultivos especiales se fabrican de manera uniforme con equipos de aspersión convencionales, a pesar de que la distribución de patógenos suele ser irregular. Las aplicaciones uniformes dan como resultado el uso de agroquímicos donde no se producen enfermedades, malezas o plagas. Este uso innecesario de agroquímicos conduce a mayores costos, riesgo de daño a los cultivos, contaminación ambiental y contaminación de los productos comestibles.

El rápido desarrollo de nuevas tecnologías y el panorama cambiante del mundo en línea (por ejemplo, Internet de las cosas, soluciones basadas en la nube) brindan una oportunidad única para desarrollar sistemas agrícolas inteligentes para aplicaciones de precisión. Los avances tecnológicos en visión artificial, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático permitieron el desarrollo de tecnologías agrícolas inteligentes para aplicaciones de precisión. Estas tecnologías pueden optimizar la identificación y el manejo de malezas, plagas y enfermedades. En este artículo, se presentan varios ejemplos de tecnologías emergentes en cítricos.

APLICACIONES DE UAV Las
técnicas de detección convencionales para la evaluación de fenotipos de plantas (por ejemplo, variedades de portainjertos) se basan en el muestreo manual y, a menudo, requieren mucho tiempo y trabajo. Los estudios de campo utilizados para la detección de malezas y enfermedades, para evaluar el estado sanitario de las plantas y para crear un inventario de plantas también son costosos y laboriosos. Recientemente se han puesto a disposición pequeños vehículos aéreos no tripulados (UAV) equipados con varios sensores. Son soluciones rentables para el fenotipado y la detección rápidos y precisos de alto rendimiento.

Los UAV pueden proporcionar a los productores una herramienta de bajo costo para monitorear constantemente el estado de salud de los cultivos, estimar las necesidades de agua de las plantas e incluso detectar enfermedades. Ofrecen un método rápido para la adquisición de imágenes de alta resolución y se han estudiado cada vez más para aplicaciones agrícolas. Por ejemplo, este año desarrollamos una técnica basada en UAV utilizando imágenes multiespectrales e inteligencia artificial. Puede:

Detectar, contar y geolocalizar árboles cítricos y huecos de árboles (ubicaciones con árboles muertos o sin árboles)
Categorizar árboles según el tamaño de su copa (inventario de plantas)
Desarrollar mapas de estado de salud de árboles individuales (mapas de índice de salud)
Evaluar variedades y portainjertos de cítricos

Figura 1. Este mapa fue elaborado utilizando tecnología de vehículos aéreos no tripulados con inteligencia artificial. El mapa muestra la detección de árboles y huecos, categorías de tamaño de copa y otros análisis de campo. Cada color representa una categoría de tamaño de dosel.
La Figura 1 presenta un mapa de detección de árboles generado a partir de esta técnica. Este mapa presenta la cantidad de árboles detectados y el tamaño de su copa, la cantidad de árboles que pertenecen a una categoría específica del tamaño de la copa y los espacios entre árboles. También incluye análisis de campo (por ejemplo, distancia entre filas, entre árboles y entre bloques de árboles). Todos estos parámetros son producidos automáticamente por el algoritmo desarrollado.

Este método detectó árboles con una precisión general del 99,8 por ciento y huecos de árboles con una precisión del 94,2 por ciento. Calculó el área individual de la copa de los árboles con más del 85 por ciento de precisión en comparación con las mediciones manuales.

MONITOREO AUTOMATIZADO DE ACP
Se pueden utilizar tecnologías agrícolas inteligentes para aplicaciones de precisión para optimizar la identificación y el manejo de plagas y enfermedades. Por ejemplo, desarrollamos un sistema automatizado, utilizando visión artificial e inteligencia artificial, para monitorear el psílido asiático de los cítricos (ACP) en las plantaciones.

Existen varios métodos para monitorear las poblaciones de ACP a fin de determinar la necesidad de fumigar. De todos estos métodos, la técnica de toma de muestras ha demostrado ser una herramienta rápida y confiable para evaluar los números de ACP en la copa de los árboles. Esta técnica fue adoptada por la División de Industria Vegetal del Departamento de Agricultura y Servicios al Consumidor de Florida como parte integral del Programa Citrus Health Response.

Figura 2. El monitoreo tradicional (manual) del psílido asiático de los cítricos se realiza con el método de muestreo del grifo.
El muestreo de grifos requiere golpear una rama seleccionada al azar con un palo y contar los adultos de ACP que caen sobre una hoja laminada sostenida debajo (Figura 2). Automatizamos este método mediante el desarrollo de un sistema inteligente y rentable para detectar, distinguir, contar y geolocalizar poblaciones de ACP en plantaciones de cítricos.

Este novedoso y móvil sistema incluye un mecanismo de golpeteo para golpear las ramas de un árbol para que los insectos caigan sobre un tablero con una rejilla de cámaras que se utilizan para la adquisición y procesamiento de imágenes (Figura 3). Se desarrolló un algoritmo único basado en IA para distinguir y contar los ACP adultos. Se puede encontrar una demostración en video de esta tecnología en https://twitter.com/i/status/1110151596770500608 .

Figura 3A. Este es un ejemplo de un diseño inicial de un sistema automatizado y móvil para monitorear y mapear psílidos asiáticos de cítricos (ACP) en plantaciones. Las flechas rojas indican todos los componentes móviles del sistema.

Figura 3B. El sistema de visión basado en inteligencia artificial detecta y cuenta ACP.
MAPAS DE DATOS
Este sistema puede generar un mapa de árboles explorados (números de ACP detectados por árbol) para una mejor visualización de los datos recopilados (Figura 4). Los datos de detección de ACP recopilados se pueden usar para generar mapas de prescripción compatibles con equipos de precisión para aplicaciones de tasa variable con el fin de aplicar la cantidad correcta de pesticidas solo donde sea necesario.

Figura 4. Un mapa aéreo muestra la visualización de la detección automatizada del psílido asiático de los cítricos (números de ACP por árbol) para cada árbol seleccionado al azar. Se utilizaron segmentos en rojo para medir el tamaño de la copa de cada árbol.
La visión artificial y las tecnologías basadas en inteligencia artificial también se pueden utilizar para detectar y contar frutas cítricas (inmaduras y maduras) también (Figura 5). Se puede encontrar una demostración en video del sistema de detección de frutas en tiempo real en https://twitter.com/i/status/1042058065481269248 .

Figura 5 . La detección de cítricos en tiempo real utiliza inteligencia artificial en frutas inmaduras (verdes).

Figura 6. Un sistema automatizado que utiliza UAV y sistemas terrestres cuenta árboles, huecos de árboles, tamaño de árbol y número de frutos por árbol, y produce mapas de estrés de árboles individuales.
La Figura 6 presenta mapas de cítricos desarrollados por los sistemas integrados terrestres y basados ​​en UAV que pueden contar árboles, huecos de árboles, tamaño de árbol, número de frutos por árbol y producir índices de estrés de árboles individuales.

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5 formas en que la tecnología ha cambiado la agricultura

Las granjas han cambiado mucho en los últimos 50 años. Las granjas son más grandes, el ganado generalmente se cría en el interior, los rendimientos son más altos, se necesita menos mano de obra y no es común ver vacas lecheras, ganado de carne, cerdos y aves de corral en la misma granja. ¿Por qué es esto? La respuesta es simple. Tecnología.

Piense en cuánto ha mejorado la tecnología la medicina y la atención médica, las comunicaciones y el transporte en los últimos 50 años. El campo de la agricultura también ha cambiado.

Echemos un vistazo a algunas de las formas en que la tecnología ha cambiado la agricultura.

1. Genética y cría de ganado. La mejora de las razas de ganado no es una práctica nueva. Los humanos comenzaron a domesticar animales hace más de 10,000 años. Los primeros agricultores seleccionaron ganado para su adaptación a climas específicos y los criaron para mejorar la productividad, el temperamento y la calidad de la carne, el cuero y la lana. Si bien la práctica no es nueva, la tecnología utilizada para mejorar la genética del ganado y criar animales ha cambiado drásticamente en los últimos años.

Los genetistas de animales trabajan para identificar elementos dentro de los genes que pueden mejorar el crecimiento, la salud y la capacidad de los animales para utilizar los nutrientes. Estos avances genéticos pueden aumentar la producción al tiempo que reducen los impactos ambientales.

Es común que los criadores de ganado vacuno y porcino compren pajitas de semen de animales machos con genética superior y utilicen la inseminación artificial para criar hembras. La transferencia de embriones también está ganando popularidad en las industrias de ganado lechero y de carne.

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2. Genética de cultivos y manejo de plagas. Como ocurre con la cría de ganado, la idea de mejorar la genética vegetal no es nueva. Los agricultores y científicos han utilizado técnicas de selección y mejoramiento de plantas para mejorar el rendimiento de los cultivos durante años. Los fitomejoradores han trabajado para mejorar el germoplasma para desarrollar semillas con la mejor combinación de características para brindar el mejor rendimiento para condiciones específicas de suelo y clima.

Hoy en día, los fitomejoradores utilizan una combinación de métodos tradicionales y modernos para mejorar las plantas. Los métodos de reproducción modernos incluyen la reproducción asistida por marcadores , que ayuda a acelerar el tiempo necesario para obtener la mejora deseada, y la ingeniería genética (GE). La tecnología transgénica puede mejorar la resistencia a los insectos, la tolerancia a la sequía, la tolerancia a los herbicidas y la resistencia a las enfermedades de una planta. Esta tecnología brinda a los agricultores una herramienta adicional para ayudar a aumentar el rendimiento de los cultivos.

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3. Mano de obra y mecanización. El equipo agrícola mejorado probablemente ha tenido el impacto más significativo en la forma en que los agricultores cultivan y cuidan el ganado. Los tractores, sembradoras y cosechadoras son mucho más grandes y eficientes. Los establos de ganado tienen comederos automáticos. Las máquinas de ordeño robotizadas ordeñan vacas. Estas y otras tecnologías han permitido a los agricultores producir más con menos mano de obra.

4. Instalaciones ganaderas. Aparte del ganado de carne, el ganado generalmente se cría dentro de graneros con clima controlado. Los agricultores hacen esto para protegerlos de los depredadores, las condiciones climáticas extremas y las enfermedades transmitidas por animales y personas. La cría de ganado en el interior también permite a los agricultores utilizar la tecnología. Muchos establos de ganado tienen Wi-Fi y sistemas automatizados de control de clima y alimentación. Los agricultores pueden controlar una vaca en trabajo de parto o ajustar la temperatura en un establo desde sus teléfonos inteligentes. Si se corta la energía, se encienden los generadores de respaldo y se alerta al agricultor con un mensaje de texto. Esta tecnología permite a los agricultores ser más eficientes y cuidar mejor a sus animales.

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5.Especialización. Cuando mis abuelos tenían mi edad, las granjas se parecían a las de los libros para niños. Criaban un poco de todo en su finca. Se ganaban la vida y alimentaban a su familia con 160 acres de maíz y heno, algunas vacas, gallinas ponedoras, algunos cerdos y el gran jardín de mi abuela. Con el paso de los años, su granja cambió. A medida que invirtieron en tractores y mejores instalaciones ganaderas, concentraron sus esfuerzos para aprovechar al máximo esas inversiones. Vendieron gran parte del ganado y se concentraron en la cría de cerdos, maíz y soja.

Las granjas de hoy están aún más especializadas. Si los agricultores crían ganado, generalmente crían un tipo e incluso se enfocan en una etapa de crecimiento. La mayoría de las granjas de cerdos se especializan en el parto o el engorde. Los ganaderos de carne generalmente tienen rebaños de vacas y terneros y se enfocan en operaciones de cría, parto y destete, o de terminación, donde crían cuevas destetadas hasta el peso de mercado. La especialización permite a los agricultores adquirir las instalaciones, la tecnología, el conocimiento y las habilidades necesarias para producir el cultivo o animal elegido y producirlo bien.

La agricultura ha cambiado mucho. ¿Cómo crees que se verá en el futuro? ¿Cómo continuarán los avances en la tecnología permitiendo que los agricultores sean más sostenibles económica, social y ambientalmente?

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Drones y agricultura de precisión

Que la agricultura 4.0 es una realidad ya no hay duda. Partiendo de esa premisa, multitud de nuevos conceptos son los que se manejan hoy en día, ni que decir tiene que de forma bastante habitual. Palabras como drones, agricultura de precisión, auto guiados por GPS, dosificación variable, uso de sensores, etc. se usan en las explotaciones agrícolas españolas de forma cotidiana.

El único objetivo de los agricultores es tener una explotación agrícola lo más rentable posible y eso pasa por la incorporación de las nuevas tecnologías y especialmente los drones, que sin duda alguna nos dan una visión que antes era imposible tener, gracias al coste reducido de estos aparatos y la facilidad de manejo que ofrecen, pues tienen una interfaz hombre/máquina muy agradable.

Desde hace unos años, el uso de drones por empresas especializadas en el sector está aumentando considerablemente. Anteriormente, los drones eran prácticamente de uso militar y aeroespacial mientras que la agricultura de precisión pasaba por utilizar imágenes satelitales. Esto generaba un alto coste que ha sido paliado por los drones, que nos permiten hacer imágenes en poco tiempo y a un bajo coste.

Para entrar un poco más en detalle, os comentarios los diferentes tipos de drones que se pueden utilizar en el sector primario y luego hablaremos de las cámaras de fotos utilizadas para lograr unos buenos mapas de rendimientos que serán la piedra angular de la agricultura de precisión que hoy en día está tan de moda.

Drone es una palabra inglesa que significa zángano, el cual se emplea para referirse a las aeronaves no tripuladas o controladas remotamente. Es debido al ruido que normalmente generan los rotores que es muy similar al zumbido del aleteo de los zánganos. Una clasificación de drones podría ser según estos tres criterios:

Según el método empleado para la generación de sustentación.
Según el tipo de configuración de ala (ala fija, ala rotatoria y drones híbridos).
Según el tipo de aplicación.
Los drones de ala fija son aquellos que tienen las alas unidas de forma fija al fuselaje de la aeronave. La sustentación es generada por las diferencias de presión que se generan entre la parte inferior y superior del ala. Los drones de ala rotatoria son aquellos en los que sus alas (también llamadas palas) giran alrededor de un eje. Los drones con alas rotatorias pueden despegar de forma vertical y presentan un alto nivel de maniobrabilidad pudiendo volar a alturas muy bajas que permiten tomar fotos con un elevado nivel de resolución. Los drones híbridos son capaces de despegar y aterrizar de forma vertical a la vez que con sus alas fijas pueden realizar vuelos a alta velocidad aunque, tal vez, estos son los menos utilizados sobre todo en el sector agrícola.

Respecto a los tipos de drones según su aplicación, nos centraremos en las aplicaciones agrícolas, aunque hay multitud de aplicaciones como inspección de obra civil, monitorización de contaminación atmosférica, levantamiento de mapas, etc.

A continuación numeraremos algunas de las funciones que los drones pueden realizar en el sector agrícola:

Controlar el terreno, permitiendo al agricultor el tener una visión de la falta de riego y el nivel de humedad de las parcelas.
Examinar los cultivos para poder detectar posibles plagas y diferentes estados de vegetación.
Supervisión de áreas trabajadas (tratamientos fitosanitarios, riegos, etc) para tener información detallada de la evolución de los cultivos.
Respecto a las cámaras fotográficas embarcadas en los drones, hay varios tipos que comentaremos a continuación

Cámara RGB.
También llamadas cámaras de imagen real, permiten recoger fotos y vídeo de los cultivos y parcelas con un formato visual para el ojo humano. Disponen de un potente zoom, que permite al agricultor llegar a zonas donde sería imposible tener detalles tan exhaustivos como los que ofrece este tipo de cámaras junto con la comodidad de obtención de dichas fotos.

Cámara multiespectral.
Existen otro tipo de radiaciones que van más allá del RGB y que son muy importantes dentro de la agricultura de precisión. Para poder ver este tipo de radiaciones (el ojo humano no es capaz) se utiliza un sensor multiespectral. Con este tipo de cámaras vamos a ser capaces de captar el red edge (0,68 a 0,75 micras) y el infrarrojo cercano (0,75 a 1,7 micras) que son las bandas de más interés para el sector agrícola. La actividad clorofílica de las plantas refleja más luz en este espectro infrarrojo cercano (invisible para el ojo) por lo que a través de la cámara multiesprectral y los cálculos matemáticos, obtendremos la intensidad de esta actividad y por tanto una visión de la salud o vigor de los cultivos. A partir de las imágenes multiespectrales se pueden calcular diferentes índices de vegetación que nos indican la salud y el bienestar de la vegetación. El índice más conocido es el NDVI (Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación) mediante el cual podremos calcular el vigor de la planta, es decir, su estado metabólico.

Cámara termográfica
Como su nombre indica, son cámaras que generan imágenes térmicas o también llamadas imágenes termográficas. A través de ellas se puede detectar situaciones de estrés hídrico midiendo la temperatura de los cultivos. Su funcionamiento se basa en que todos los objetos emiten radiación infrarroja (calor), y esta emisión es mayor cuanto más calientes se encuentren. Las cámaras térmicas son capaces de captar estas radiaciones ya que suelen estar calibradas para trabajar con el infrarrojo térmico (8 a 14 micras).

La nueva agricultura, la agricultura inteligente, va calando a todos los niveles de nuestro sector agrícola. Hoy en día es un camino que el agricultor está comenzando y que ya lleva mucho aprendido. Sin duda alguna, la fusión de agricultura y nuevas tecnologías ha llegado a nuestras vidas para quedarse y poco a poco estará tanto en las grandes como en las pequeñas explotaciones agrícolas españolas… sin duda alguna, este es un mundo apasionante que os recomiendo no perdáis de vista porque será de gran ayuda y una fuente de buenas noticias y alegrías para el agricultor.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Agricultura de Precisión y Suelos

La agricultura de precisión no es un concepto nuevo con vistas a generar una nueva agricultura sostenible. Su puesta en marcha comenzó ya en la década de los noventa del siglo pasado, con la emergencia de nuevas tecnologías (GPS, SIG, sensores que estiman ciertas variables en tiempo real, imaginería satelital muy detallada, etc.) y herramientas matemáticas (como la geoestadística). Podemos señalar que tal aproximación ha sido más ampliamente aceptada en países del mundo anglosajón, tales como lo son EE.UU. y Australia, en donde ya existen algunos Institutos de investigación en esta materia. Sin embargo, no ha ocurrido lo mismo en Europa y otros continentes. Como veremos hoy, no es oro todo lo que reluce. Subyacen varios problemas, unos derivados de las propias limitaciones instrumentales, otros que devienen de su alto coste y finalmente están algunos de índole más mezquinas que también abordaremos. Desde un punto de vista edafológico o pedológico, de nuevo nos encontramos con la obsesión de los edafometras por desbancar del poder a los colegas de la edafología clásica y no siempre con razón, sino por mera ambición. La agricultura de precisión nace pues con vistas a aplicar todas las nuevas tecnologías al ámbito de la gestión del agro. Sin embargo, como su denominación en inglés explicita con toda claridad (“precision farming”), que su principal objetivo “debieran ser” las granjas o parcelas altamente productivas, pero no los territorios amplios y con más limitaciones a la hora de obtener generosas cosechas. Del mismo modo, sus altos costes y sofisticada tecnología impide que pueda utilizarse en numerosos países, ni falta que suele hacer “salvo excepciones”. Empero los susodichos edafometras pretenden engañar al personal cuando insisten en que tales perspectivas reemplazan otro tipo de productos y metodologías más clásicas. Con tal motivo, fusionan tres elementos distintos en un mismo paquete: (i) la susodicha agricultura de precisión, la cartografía digital de suelos (“digital soil mapping”) y (iii) ciertos productos derivados de la última que han convenido en llamarse mapeo predictivo digital (“predictive digital soil mapping”). Veamos pues tanto los pros como los contras, así como las ansias de poder que subyacen bajo esta iniciativa por parte de algunos colegas. ¡Mucho cuidado!.

Agricultura de Precisión. Fuente: Precision agriculture

research at the Centre is sponsored by New Holland SA.

Buscando por este vocablo en la Web en Español aparecen bastantes textos, pero a su vez pocos de ellos son críticos. Sin embargo el capítulo de Wikipedia es bastante ilustrativo y nos servirá tanto como punto de partida como de llegada a la meta. Eso sí, iremos implementando los pasajes que aquí recojo (todos los de la enciclopedia, para ser más explícitos) del material mentado con lo que no suele decirse al respecto. Veamos pues que aporta Wikipedia.

La agricultura de precisión es un concepto agronómico de gestión de parcelas agrícolas, basado en la existencia de variabilidad en campo. Requiere el uso de las tecnologías de Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), sensores, satélites e imágenes aéreas junto con Sistemas de Información Geográfico (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones. La información recolectada puede ser usada para evaluar con mayor precisión la densidad óptima de siembra, estimar fertilizantes y otras entradas necesarias, y predecir con más exactitud la producción de los cultivos.

Comentario 1: Como podéis observar, la implementación de un sistema de esta guisa requiere hacer uso de alta tecnología, lo cual demanda tanto cuantiosos recursos económicos, como una elevada cualificación técnica. Más aun, si se pretende aplicar a países pobres y en vías de desarrollo, en donde la adquisición y mantenimiento del instrumental adolece de graves dificultades…….. Pero nos referimos, no lo olvidemos a la mayor parte de los agricultores mundiales, no a unos pocos “escogidos” por la diosa fortuna de los países ricos. No obstante, tampoco aquí termina el asunto. Debemos reiterar hasta la saciedad que, por su naturaleza, se trata de gestionar parcelas de granjas de elevadísimo rendimientos (ya que de otro modo no puede justificarse tal dispendio). Por tanto, los servicios oficiales de la mayor parte de los estados a penas pueden ofrecer asesoramiento, con la salvedad de los que demanden los terratenientes más adinerados. Tal hecho exige que, entre el personal laboral del pedio debe haber algunos trabajadores de un nivel altamente cualificado tanto en agronomía, como en todo el instrumental comentado. Este último necesita ser actualizado con excesiva frecuencia, como resultado de la agresividad del mercado a la hora de vender nuevos productos, muchos de los cuales no son compatibles con los precedentes. Resumiendo, hoy por hoy la agricultura de precisión tan suelo puede implantarse por lo general en países ricos y en sus lares de mayor productividad, por lo que buena parte de la producción agropecuaria queda descartada. Continuemos con la narración de Wikipedia

La agricultura de precisión tiene como objeto optimizar la gestión de una parcela desde el punto de vista

1. Agronómica: ajuste de las prácticas de cultivo a las necesidades de la planta (ej: satisfacción de las necesidades de nitrógeno).

2. Mediombiental: reducción del impacto vinculado a la actividad agrícola (ej: limitaciones de la dispersión del nitrógeno).

3. Económico: aumento de la competitividad a través de una mayor eficacia de las prácticas (ej: mejora de la gestión del coste del estiércol nitrogenado).

Además, la agricultura de precisión pone a disposición del agricultor numerosas informaciones que pueden:

1. Constituir una memoria real del campo.

2. Ayudar a la toma de decisiones.

3. Ir en la dirección de las necesidades de rastreabilidad.

Comentario 2: Si nos fijamos en los tres primeros ítems se habla de optimizar la eficiencia que muestra este sistema tecnológico en el uso de agroquímicos, ya sean fertilizantes o pesticidas. De este modo, el agricultor ahorra “pasta” y el medio ambiente se contamina mucho menos. En principio podríamos decir que se trata de una de sus principales ventajas, y que no es baladí, por cuanto tal contaminación ha devenido en una pandemia global que pone en riesgo toda la biosfera. Ahora bien, por lo dicho ene. Comentario 1, lo que personalmente me pregunto es si en lugar de tanta sofisticación fuera del alcance de la mayoría de los productores agrícolas del planeta, no debiéramos investigar imperativamente en una generación de agroquímicos menos nocivos, asociados a una “verdadera agricultura” sustentable y basada en principios ecológicos que pudiera alcanzar a un mayor número de granjeros. Mantengo la opinión de que en un país desarrollado como España la mayor parte de los paisanos se volverían locos con tanta tecnología, y el precio….. sólo permisible, para las producciones y suelos de mayor calidad y no para la mayor parte de los terrenos de cultivo.

Agricultura de precisión Precision farming. Fuente: Mosti

Desde luego, no se puede negar a que tal tipo de gestión ayude a la toma de decisiones. Sin embargo muchas de ellas dependen de las fluctuaciones del mercado y no del modo en que se producen las cosechas. Sigamos pues con lo narrado por Wikipedia.

Podemos distinguir cuatro etapas en la implementación de técnicas de agricultura de precisión que tome en consideración la heterogeneidad espacial:

Puesta en evidencia de la heterogeneidad de los rendimientos sobre una parcela

El dominio del espacio de trabajo es una exigencia previa a esta nueva aproximación agrícola; se requiere este dominio tanto al nivel de las imágenes de satélite como al del parcelario: es la operación de georeferencia. Los datos del rendimiento pueden ser adquiridos por diferentes medios: captadores de rendimiento sobre cosechadora, cubierta vegetal o índice foliar por vía aérea o de satélite.

Caracterización de esta heterogeneidad

Los orígenes de la diversidad son múltiples: clima (granizo), suelo (textura, profundidad, contenido en nitrógeno), practicas de cultivo, malas hierbas, enfermedades. Los indicadores permanentes (esencialmente vinculados al suelo) informan al agricultor de los principales datos constantes del entorno. Los indicadores instantáneos le informan del estado del cultivo (desarrollo de enfermedades, estrés hídrico, estrés nitrogenado, daños provocado por las heladas). Las informaciones pueden llegar de estaciones meteorológicas, de captadores (conductividad eléctrica del suelo, detección a simple vista).

Comentario 3; Y aquí topamos con “la madre del cordero”. Por un lado debe realizarse previamente un relevamiento (inventario georeferenciado y/o cartografía) muy detallado de la parcela. Resulta necesario recordar aquí que se requieren conocer las propiedades del suelo a intervalos espaciales muy finos. Debido a que los mapas tradicionales no suelen ser muy aptos para alcanzar tal precisión, entra en juego la geoestadística de variables concretas a estimar, las cuales dependerán del tipo de suelo y cultivo. Los edafometras que son los que realizan tales mapas y principales valedores de tal tipo de gestión, suelen muestrear exclusivamente unas pocas variables, generalmente de los horizontes superficiales y como mucho a profundidades estándar, soslayando los horizontes profundos que son tan importantes como los superficiales. Estos “expertos en matemáticas” demandan la toma y análisis de una ingente cantidad de muestras previas a implementar el sistema, siendo la información sesgada y pobre desde muchos puntos de vista. Pueden alegar que los sensores (como los de humedad y temperatura) dan cuenta en tiempo real de las condiciones de humedad etc. Pero el suelo es muy heterogéneo, tanto en superficie como en profundidad, por lo que la parcela terminará repleta de estos artefactos, etc. Todo este trabajo requiere también que el agricultor disponga de una buena cantidad de “pasta” para contratar a tales profesionales. Si adicionalmente sopesamos la necesidad de un experto para identificar las plagas y malas hierbas (existentes o potenciales), habría que contratara también a fitopatólogos, malherbologos, etc. Vamos, como si las parcelas fuera el jardín de un palacio presidencial. Obviamente no suele llegarse a tal extremo pero…….. resulta evidente que todo este andamiaje queda fuera del alcance de la mayor parte de los agriculturas y de los productos alimentarios que se comercializan actualmente. Campo abonado para las multinacionales y prohibitivo en una buena parte de los países, e incluso la mayoría de los predios de los desarrollados.

Parcelas analizadas mediante agricultura de precisión

Fuente: Earth Observatory NASA

Toma de decisión

La actitud a adoptar ante la heterogeneidad descubierta puede estar basada en modelos de ayuda a la decisión (modelos agronómicos de simulación de los cultivos y modelos de preconización). Sin embargo, le corresponde al agricultor tomar la decisión final, en función del interés económico y del impacto sobre el medioambiente.

¡Vaya por dios!. El paisano también debe adquirir a la compra y manejo de sistemas expertos que le ayuden a tomar decisiones. Más que unos pocos técnicos lo que necesita la finca es edificar un Instituto y contratar a un buen número de investigadores y personal técnico cualificado, a no ser que se deje aconsejar por alguna multinacional que………. ¿Le dejarían estos tomar una decisión que no correspondiera a la de sus propios intereses?

Puesta en marcha de las prácticas para paliar a estas diversidades

Las nuevas tecnologías de la información (NTIC) permiten la modulación de las operaciones de cultivo dentro de la parcela, incrementando la fiabilidad agronómica y facilitando esta posibilidad al agricultor. La puesta en práctica de las decisiones de modulación necesita material agrícola apropiado. Hablamos de tecnología agrícola de índices variables (ejemplo de modulación: siembra a densidad variable, aplicación de nitrógeno, aplicación de productos fitosanitarios). La puesta en marcha de la agricultura de precisión necesita los instrumentos siguientes:

1. Sistema de posicionamiento (por ejemplo el receptor GPS que utiliza las transmisiones por satélite para determinar una posición exacta sobre la tierra);

2. Sistemas de información geográfica (SIG): software que ayuda a transformar todos los datos en mapas topográficos inteligibles;

3. Material agrícola que utiliza la tecnología de los índices variables (sembradora).

Maquinaria ligera!!!!!! Para agricultura de Precisión

Fuente DBU

Comentario 4: Adelantemos que lo más económico será adquirir los GPS. Es cierto que las imágenes satelitales comienzan a ser de libre acceso, pero también lo es que con vistas a introducirlas en un SIG tiene que comprarse este y saber interpretar aquellas. Los últimos no son tan económicos, y desde luego su utilización requiere un adiestramiento intenso y prolongado, inundándose el marcado cada año de nuevos productos y desechando muy pronto los viejos (pocos años) que ya no son aptos para integrar toda la información que reclama la agricultura de precisión. De nuevo, el negocio sería para las multinacionales o consultorías locales altamente cualificadas, todo ello pagado por un agricultor adinerado, por supuesto. Otra alternativa es que el dueño tenga una familia más bien numerosa y que todos ellos vayan a una Escuela de Ingeniería Avícola Y/o facultad de agronomía, para luego retornar a la finca de papá a resolverle el lío en que se ha metido.

Sistemas de medición sobre cultivo, particularmente nuevas herramientas da carácter no destructivo para manejo en campo, lo cual permite la obtención de variable asiociadas a calidad y rendimiento del cultivo durante su desarrollo. un ejemplo de esto lo constituye las tecnologías de evaluación de espectroscopía en el infrarrojo cercano, (NIR), por sus siglas en inglés.

Comentario 4: Sin comentarios (jajajaja)

Situación actual de la agricultura de precisión

La utilización de las técnicas de la agricultura de precisión presentan los problemas siguientes:

1. Acceso a la información limitada (equipo informático, conexión a Internet a en las zonas rurales)

2. Oferta reducida en torno a las nuevas tecnologías (captadores de rendimiento, GPS)

3. Falta de compatibilidad entre los materiales existentes (necesidades de normas comunes para el intercambio de datos)

4. Opciones limitadas en instrumentos de ayuda la decisión adaptados al intra-parcelario

5. Necesidad de tiempo para la puesta en evidencia de las variaciones (varios años)

6. Coste de puesta en marcha de las modulaciones

7. Barreras psicológicas

Cápsula tipo espacial en maquinaria pesada para agricultura

de precisión. Fuente: Living on Earth

Comentario 5: ¿Hace falta añadir alguna reflexión adicional?. Quizás si, en lo que se refiere a las barreras psicológicas. ¿Y de las económicas? ¿Y de la cualificación?……………

Estas técnicas son cada vez más utilizadas en EE.UU., y apenas empiezan a aparecer en el mercado europeo. La agricultura de precisión es una vía cada vez más explorada, porque permite optimizar los rendimientos, administrar mejor los costes de producción y limitar el impacto de ciertas poluciones. El principio de la agricultura de precisión es aportar la buena dosis, en el buen lugar y en el momento adecuado.

No obstante, los detractores sostienen que todavía no se ha demostrado el interés económico de la agricultura de precisión. El coste de los equipos informáticos y del software SIG, asociado con precio de un GPS y de un captador de rendimiento se acerca a los 15.000 euros. Esto corresponde al importe que debe desembolsar un agricultor para adquirir el material necesario para realizar el estudio de las diversidades sobre las tierras de su explotación. Además, la puesta en marcha de la modulación necesita datos muy costosos como fotos aéreas o de satélite. Por fin, el beneficio ambiental es difícilmente medible. En efecto, si uno de los objetivos puede ser disminuir la dosis en nitrógeno sobre una zona a rendimiento débil, el riesgo es aumentarle en una zona a rendimiento fuerte, con el fin de optimizar la productividad; esto puede implicar, por ejemplo, necesidades más importantes en productos fitosanitarios. Por otra parte, algunos consideran que el control del desarrollo de las culturas por avión no constituye un beneficio de un punto de vista ambiental.

Comentario 6: ¿15 mil Euros?. ¡Pues va a ser que no!. ¿Y el precio de la cartografía geoestadística, asesoramiento técnico altamente cualificado, reemplazo de los sensores que se deterioren, nuevos softwares, imaginería satelital, etc., etc., etc.,? ¡Menos lobos caperucita!

La aplicación de conceptos de agricultura de precisión usualmente se considera relativo a la agricultura sostenible. Esta pretende evitar la aplicación de las mismas prácticas a un cultivo, sin tener en cuenta las condiciones locales de suelo y clima y puede ayudar a evaluar situaciones locales de enfermedad.

Comentario seis: Ya estamos con el vocablo de marras, la agricultura sustentable. Como ocurre con el caso del cambio climático, en aras de la sustentabilidad, se nos quieren vender todo tipo de tonterías. Reitero que la agricultura de precisión no lo es en contextos muy concretos. Empero a nivel regional, y más aun nacional, no soluciona ningún problema de sostenibilidad. Fijaros en algunas de las fotos a cerca de la maquinaria pesada que suele ir asociada (compactación y/o degradación física del suelo) y la cabina repleta de artilugios del agricultor (que necesita saber más que muchos investigadores como yo). En el mejor de los casos, contaminarán menos los agricultores ricos. Y eso suponiendo que soslayemos la cantidad de basura electrónica y que el rendimiento de los cultivos sea elevadísimo.

La agricultura de precisión puede ser usada para mejorar un campo o administrar un cultivo desde diferentes perspectivas:

1. Perspectiva agronómica: ajuste de prácticas culturales para tomar en cuenta las necesidades reales del cultivo (e.g., mejores manejos de la fertilización)

2. Perspectiva técnica: mejor administración del tiempo a nivel de cultivo (e.g. planificación de actividades agrícolas)

3. Perspectiva ambiental: reducción de impactos agrícolas (e.g. mejor estimación de necesidades en nitrógeno implica menos nitrógeno liberado al ambiente)

4. Perspectiva económica: incremento en el producto de salida o reducción de insumos, incremento de la eficiencia (e.g. bajos costos de fertilización con nitrógeno)

5. Otros beneficios para el agricultor son tener una historia de sus prácticas agrícolas y sus resultados, ayudarlo en la toma de decisiones y en el seguimiento de exigencias (como las que se requieren cada vez más en los países desarrollados).

Véase también

Cronología de las tecnologías de la agricultura y alimentación

Sistemas de Información Geográfica

Enlaces externos

Agricultura de Precisión

Agricultura de Precisión Progap INIA Chile

Obtenido de “http://es.wikipedia.org/wiki/Agricultura_de_precisi%C3%B3n“

Comentarios finales: A mi me gustaría saber si este tipo de discurso, muy en boga actualmente, procede de mentes mal intencionadas, de personajes que viven en el limbo (desde luego no en la realidad terrenal), de “Alicia en el País” de las Maravillas, o de intereses empresariales y colegiales más oscuros: hablamos del sector duro de los edafometras, entre otros. Lo más desagradable es que este colectivo va a aplicar ciertas técnicas a análisis territoriales de escala global (gracias a los generosos fondos de la Fundación de Belinda y Billy Gates), alegando que los mapas de suelos convencionales no son útiles y con su cartografía lograrán paliar parte de los males del agro tercermundista. Jajajajaja. Ya hablaremos del tema tras tocar la cartografía o mapeo digital de suelos, etc. Y lo peor de todo es que si no se frenan sus artimañas frontalmente, terminarán por destruir la pedología o edafología institucionalizada ¿verdad McB?. Reitero, por enésima vez, que se trata de una gestión adecuada para situaciones muy concretas. Sin embargo, los problemas de solucionar la producción mundial de alimentos pasa por otros caminos muy lejanos por el emprendido por los “apolo”getas” de los países ricos. Eso sí, si un colega intenta publicar en una revista de prestigio algo más racional pero económico, seguro que tendrá mayores dificultades que esta banda, ya que “la tecnología viste mucho”. Tampoco nos olvidemos que los adalides de esta propuesta se han encaramado a la cabeza de las editoriales de varias de las revistas más prestigiosas del mundo en la ciencia del suelo. Y por eso…… la agricultura de precisión la venden como si fuera maná caído del cielo. Falacia total.

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