Agricultura de precisión y sostenibilidad

¿Qué es la agricultura de precisión?

La agricultura de precisión es un método de cultivo que utiliza innovaciones tecnológicas, incluida la guía GPS, drones, sensores, muestreo del suelo y maquinaria de precisión, para cultivar cultivos de manera más eficiente. En última instancia, las técnicas de agricultura de precisión ayudan a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre sus cultivos en función de la naturaleza única de sus campos para que puedan hacer lo correcto, en el lugar correcto y en el momento correcto.

¿Cuál es la diferencia entre agricultura de precisión y agricultura sostenible?
La sostenibilidad agrícola es satisfacer las necesidades de las personas, proteger el medio ambiente y generar prosperidad hoy y en el futuro. La agricultura de precisión contribuye a la agricultura sostenible en su conjunto.

En los cultivos, la agricultura de precisión consiste en aprovechar los datos recopilados a través de varios métodos, incluidos drones, mapas satelitales y sensores, para tomar decisiones sobre cómo administrar cada terreno individual. Si bien un agricultor puede plantar el mismo cultivo en un campo, ese cultivo puede necesitar un cuidado diferente en diferentes partes del mismo campo en función de factores como el tipo de suelo y la presión de las plagas. Aprovechar el poder de los datos que ahora pueden adquirir sobre sus campos les brinda a los agricultores la capacidad de determinar la ubicación exacta y la cantidad de insumos, como pesticidas , necesarios para cultivar con éxito sus cultivos, lo que ayuda a mejorar la productividad de sus operaciones, reduce el desperdicio y mejora su sostenibilidad medioambiental.

Las tecnologías de la ciencia vegetal, como los pesticidas, y las innovaciones en el mejoramiento de plantas, como los cultivos modificados genéticamente, son herramientas que encajan en la caja de herramientas de la agricultura de precisión. Ayudan a los agricultores a ser más productivos y ayudan a impulsar la sostenibilidad agrícola. Sin estas herramientas, los agricultores de Canadá necesitarían un 50% más de tierra para cultivar la misma cantidad de alimentos que ahora.

¿Por qué le importa la agricultura de precisión?
En esencia, la agricultura de precisión está diseñada para mejorar la eficiencia de la producción en las granjas. Para los agricultores, esto tiene beneficios obvios: pueden producir más y cultivos más saludables en la misma cantidad de tierra y aumentar la viabilidad económica de sus granjas de una manera que es mejor para el medio ambiente. Para los canadienses de hoy, todo esto contribuye a una mayor disponibilidad de alimentos y mantiene los costos de los alimentos asequibles. A largo plazo, la agricultura de precisión está ayudando a nutrir y proteger las tierras agrícolas para que sigan siendo productivas en 20, 50 y 100 años.

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TOPOGRAFÍA CON DRONES CAMBIANDO TRADICIONES

Los drones están transformando los métodos tradicionales de la topografía. La topografía con drones crece altos niveles cada día.

Muchas empresas han comenzado negocios de agricultura de precisión, topografía y fotogrametría con drones, recolectando imágenes aéreas y uniéndolas para crear mapas aéreos y modelos 3D.

En UTW hablamos continuamente sobre agricultura de precisión con drones, pero también somos especialistas en trabajos de topografía y fotogrametría.

Con la reciente aparición de drones profesionales como herramienta para capturar imágenes de elevaciones, volando a menor altura: de 7 a 125 metros, y con una mayor resolución, el mundo de la topografía tradicional se está enfrentando a una transformación tecnológica. Y no es sólo topografía, se ha convertido en topografía con drones.

La creación de mapas topográficos es un hábito para muchos topógrafos, profesionales de la construcción e ingenieros. Casi cualquier diseño de proyecto requiere una encuesta topográfica para que el gerente de dicho proyecto sepa cuáles son las características del terreno y posteriormente pasar a diseñarlo correctamente.

Con la ayuda de drones se pueden conseguir imágenes de gran calidad, que una vez procesadas mediante un software fotogramétrico consiguen representar modelos 3D de alta precisión. Si bien los drones no eliminarán la necesidad de topógrafos altamente capacitados, pemitirán un proceso significativamente más eficiente para capturar datos.

La tecnología de drones se está convirtiendo en un elemento común de cualquier topógrafo. Gracias a ello, conseguimos la captura de mapas detallados de terenos específicos, incluidos los contornos de dicho terreno y las características existentes de la superficie de la tierra. El tiempo también se reduce considerablemente , sumado a la reducción del coste de los métodos tradicionales. Gracias a la topografía con drones podemos celerar procesos y reducir costes.

EL USO DE DRONES ESTÁ AHORA AL ALCANCE DE TODOS
Cada país cuenta con unas normas específicas a la hora de conseguir el certificado de piloto de drones y su gobierno regula las superficies donde estos drones pueden volar o realizar trabajos profesionales.

Topografía con drones cambiando tradiciones

Sin duda, actualmente es más sencillo conseguir un certificado de piloto de UAVs que en el pasado. Son muchas las academias que proporcionan esta certificación, al igual que nuevos másteres siguen apareciendo para cubrir esta demanda.

Este hecho, combinado con la disponibilidad de vehículos aéreos no tripulados de grado comercial cada vez más asequibles y fáciles de operar, significa que ahora podemos completar un levantamiento topográfico en unas horas y tener los datos procesados ​​en nuestras manos, listos para su análisis en un periodo corto de tiempo.

Los datos de drones ya se están utilizando en muchos proyectos de desarrollo de tierras, desde las primeras etapas de planificación y diseño de subdivisiones de tierra, hasta el asesoramiento previo a la construcción, el seguimiento del progreso y el levantamiento final “tal como está construido”.

Ventajas e inconvenientes del uso de drones en topografía

El uso de drones en trabajos profesionales de topografía es relativamente nuevo.

Existen diversas ventajas que facilitan y reducen el coste de la topografía gracias al uso de drones. Desafortunadamente, también existen diversos inconvenientes puesto que es una tecnología bastante nueva y las regulaciones en muchas ocasiones dificultan los trabajos.

VENTAJAS DE LA REALIZACIÓN DE TOPOGRAFÍA CON DRONES
Disminuye el tiempo de realización de las tareas.
Reducción del coste.
Posibilidad de examinar grandes zonas.
Se llega a zonas de difícil acceso.
Se evitan riesgos personales.
Aporta información gráfica y por lo tanto más aproximada a la realidad.
Aporta un mayor número de puntos muy necesario para hacer planimetría.
Reducción en el tiempo de procesado y entregas (antes un topógrafo podría tardar 1 mes lo que ahora se hace en un día).
INCONVENIENTES DE LA REALIZACIÓN DE TOPOGRAFÍA CON DRONES
a) La distancia de vuelo es limitada según la regulación de vuelo en España.

b) La altura máxima a la que puede llegar un dron también es limitada (120m).

c) Las baterías permiten un tiempo limitado de vuelo, aunque en la actualidad se están investigando diferentes opciones para que sean más duraderas.

Gracias a los drones, la topografía es una profesión en auge ya que permite una reducción de costes y llegar a zonas que de otra forma un topógrafo no podría alcanzar debido a la dificultad o peligro.

También aceleran los periodos de entrega, eficacia y calidad debido a los nuevos sistemas que procesan los datos de los drones de forma efcaz, deligente y diámica.

Sin duda, la topografía con drones es un avanze en esta disciplina y seguirá creciendo con los años debido a la gran mejora que suponen y a la efecividad y profesionalidad que ofrecen.

Para poder hacer vuelos más extendidos y de larga duración habrá que esperar a que las baterías duren más tiempo. Esto junto con las regulaciones del vuelo de drones en España es una de las desventajas del uso de drones de forma profesional y esperamos que con el paso del tiempo se vayan mejorando.

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Diferentes tipos de sensores utilizados en agricultura de precisión

l rápido crecimiento de la población, el cambio climático, la reducción de las lluvias y la demanda de más alimentos para alimentar a miles de millones de personas en todo el mundo están ejerciendo mucha presión sobre la agricultura arable con impactos negativos en las prácticas agrícolas convencionales.

La situación actual requiere que la agricultura se vuelva «inteligente» mediante el uso de tecnologías inteligentes modernas para encontrar soluciones para la utilización eficaz de recursos escasos, satisfaciendo así las necesidades de consumo cada vez mayores de la población mundial.

Con la llegada de Internet de las cosas (IoT) y la transformación digital, estas tecnologías pueden aprovecharse para monitorear de forma remota la humedad del suelo, el crecimiento de los cultivos y las medidas preventivas para detectar daños y amenazas a los cultivos.

La gestión remota de las actividades agrícolas, a través de la automatización mediante sensores inalámbricos e Internet de las cosas, es el área de enfoque actual en la agricultura para proporcionar nuevos conocimientos y mejorar la toma de decisiones.

Un sensor es un dispositivo simple y pequeño que mide o detecta condiciones del mundo real, como movimiento, calor o luz, y convierte la condición en representación analógica o digital. En comparación con otras técnicas analíticas como la cromatografía o la espectroscopia, las ventajas de los sensores son su robustez, tamaño reducido, versatilidad y bajos costes de producción en masa.

El muestreo y análisis de suelos convencionales tienen beneficios económicos mixtos debido a los procedimientos de muestreo y análisis que requieren mucha mano de obra. Un número limitado de muestras de suelo tampoco produce una representación precisa de las propiedades del suelo. Los sensores proporcionan las propiedades del suelo más precisas necesarias para implementar con éxito las decisiones de gestión específicas del sitio.

Esta publicación analizará los diferentes tipos de sensores utilizados en la agricultura de precisión para medir los parámetros más esenciales y las propiedades químicas del suelo que afectan el rendimiento.

1. Sensores electromagnéticos
Los sensores electromagnéticos utilizan circuitos eléctricos para medir la capacidad de las partículas del suelo para conducir o acumular cargas eléctricas. El suelo se convierte en parte del circuito electromagnético y el cambio en la conductividad eléctrica se registra inmediatamente en un registrador.

Hay dos tipos de sensores EC: de contacto o sin contacto:

Los sensores de contacto EC utilizan electrodos, generalmente en forma de colters, que hacen contacto con el suelo para medir la conductividad eléctrica. Este enfoque tiene 2-3 pares de colters montados en una barra de herramientas, y un par aplica corriente eléctrica al suelo, mientras que los otros dos pares de colters miden la caída de voltaje. Los datos se registran en un registrador de datos junto con la información de ubicación. Los sensores EC de contacto son muy populares en la agricultura de precisión porque es más fácil cubrir grandes áreas y es menos susceptible a interferencias externas.
Los sensores EC sin contacto funcionan según el principio de inducción electromagnética (EMI) sin entrar en contacto directo con la superficie del suelo. El instrumento tiene un transmisor y una bobina receptora, instalados en los extremos opuestos de una barra no conductora ubicada en los extremos opuestos del instrumento. Este es un sensor digital y multifrecuencia que puede operar en un rango de frecuencia de 300 Hz a 24 kHz.
2. Sensores optoelectrónicos
La optoelectrónica se ocupa de la interacción de los procesos electrónicos con la luz y los procesos ópticos. Los dispositivos donde tiene lugar dicha interacción se denominan dispositivos optoelectrónicos. Los sensores optoelectrónicos, en general, utilizan las características de diferentes materiales para tener una firma espectral definida. El sistema está compuesto por una fuente de luz (emisor) que emite luz en un rango de longitud de onda y un sensor (detector) para rangos de longitud de onda específicos. El sensor de materia orgánica del suelo (MOS) es uno de los más utilizados en esta categoría.

Aunque es económico, el sensor de longitud de onda única necesita ser recalibrado para las condiciones de suelo y humedad que prevalecen en el momento de su uso. Los sensores de múltiples longitudes de onda pueden utilizar una única calibración para predecir la MOS en un rango de humedades y tipos de suelo dentro de un área geográfica de varios cientos de kilómetros. Además, se puede utilizar para detectar la humedad del suelo y la capacidad de intercambio catiónico (CIC).

3. Sensores electroquímicos
Los sensores electroquímicos proporcionan la información más importante sobre la disponibilidad de nutrientes y el pH en el suelo. Cuando las muestras de suelo se envían al laboratorio de análisis de suelos, se realiza un conjunto de procedimientos de laboratorio estandarizados. Estos procedimientos implican la preparación y medición de muestras. Algunas mediciones se realizan utilizando un electrodo selectivo de iones. Estos electrodos detectan la actividad de iones específicos (nitrato, potasio o hidrógeno en caso de pH). El valor obtenido puede no ser tan preciso como una prueba de laboratorio, pero la alta densidad de muestreo puede aumentar la precisión general de los nutrientes del suelo o el pH.

4. Sensores de electrodo selectivo de iones
Los sensores de electrodo selectivo de iones miden el potencial de un ión específico en una solución. También se utilizan para determinar el contenido de nitrógeno en el suelo. El potencial se mide contra un electrodo de referencia estable de potencial constante. La diferencia de potencial entre los dos electrodos depende de la actividad del ion específico en una solución. Esta actividad se debe a la concentración de la especificación, lo que permite al usuario final realizar una medición analítica.

5. Sensores mecánicos
Los sensores mecánicos miden la resistencia mecánica del suelo. Estos sensores penetran / cortan el suelo y registran la fuerza medida por el medidor de tensión o las celdas de carga.

Sensores de flujo de aire: se utilizan para medir la permeabilidad al aire del suelo. El sensor mide la presión para exprimir un volumen determinado de aire en el suelo a una profundidad fija.
Sensores acústicos: la textura del suelo se investiga midiendo el cambio en el nivel de ruido debido a la interacción de la herramienta con las partículas del suelo.

6. Otros sensores
Se utiliza una gama de sensores con la combinación correcta de integración inteligente, lógica y software personalizable en la ciencia del suelo. Incluyen:

Sensores de pH del suelo: miden la acidez y alcalinidad del suelo que pueden causar problemas comunes de fertilidad, retraso en el crecimiento y hojas de colores anormales o mala salud de las plantas.
Sensores de amonio: Permiten realizar determinaciones precisas de las concentraciones de amoníaco y nitrógeno.
Sensores de nitrato: miden la cantidad de nitrato en el suelo / agua.
Sensores de potasio: monitorean el potasio en el suelo para proporcionar una comprensión de la relación entre el potasio libre en las reservas de nutrientes del suelo, la textura del suelo y el crecimiento de las raíces, lo que podría optimizar el consumo de fertilizantes.
Sensor de agua del suelo: proporcionan información valiosa sobre el contenido de agua del suelo, que es fundamental para determinar el equilibrio energético y hídrico local, el transporte de productos químicos aplicados a las plantas y las aguas subterráneas, la gestión del riego y la agricultura de precisión.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Tendencias clave del mercado : –

Se espera que el monitoreo del suelo tenga una participación significativa

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

Se espera que Asia Pacífico sea testigo del mayor crecimiento

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

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

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

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

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

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

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Confíe o no en ella, la agricultura de precisión llegó para quedarse

La agricultura de precisión está diseñada para ayudar a los productores a obtener datos de siembra y cosecha, imágenes de satélite, imágenes de drones y datos del suelo, y reunir todo eso de una manera fácil de usar, dice Andria Karstens de Climate Fieldview en la Conferencia de Agricultura de Precisión y Exhibición de Tecnología Agrícola de 2019. celebrada recientemente en Londres.

En teoría, es una gran información, pero muchas plataformas de agricultura de precisión aún no se utilizan por completo.

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Por qué es importante : seguirá aumentando la presión sobre los agricultores para que maximicen la base de tierra que tienen disponible y una forma de abordar ese desafío es hacer un uso más preciso de los datos y los insumos.

«Una vez que tenemos esos datos en un lugar, podemos comenzar a usarlos para ayudarnos a tomar mejores decisiones operativas, una vez que estamos tomando mejores decisiones, podemos usar esa información para proporcionarnos recursos para usar con nuestra máxima eficiencia», dice Karstens. .

Climate FieldView cree que el próximo gran avance en la agricultura es el uso de datos y análisis para optimizar la toma de decisiones.

En el siglo XX, rociar Roundup en un cultivo en crecimiento era un proceso que los productores usaban con precaución y duda. Al igual que Roundup, la agricultura de precisión es un proceso bastante nuevo y extraño. Ahora, Roundup es un elemento básico en la caja de herramientas del productor, al igual que la agricultura digital se está convirtiendo, dice Karstens.

Aunque es una parte tan importante de la industria agrícola, más de la mitad de las granjas canadienses todavía no utilizan el mantenimiento de registros agrícolas digitales, dice Darcy Herauf, director del equipo FCC AgExpert.

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A través de investigaciones y encuestas, el equipo de la FCC descubrió que había tres razones principales por las que los productores no estaban usando estos recursos:

La tecnología actual es demasiado compleja. A los clientes no les resulta fácil compartir y, a veces, es demasiado difícil acceder a ellos.
No comprenden el retorno de la inversión, en términos de dinero y tiempo, con estos programas y plataformas.
La confianza es una gran preocupación. Los productores no están seguros de en quién pueden confiar. A medida que las nuevas tecnologías están disponibles, los datos del agricultor están en una nube y la pregunta es a quién se les debe confiar más.
En 2018, FCC reunió un equipo de investigación para comprender el estado de los datos agrícolas en Canadá. El equipo hizo sus preguntas al Panel de Visión de la FCC y recibió 2,000 respuestas y 5,700 comentarios.

Descubrieron que la industria agrícola no está más adelante con la confianza en 2018 que en 2016, cuando se completó la última encuesta. Una cuarta parte se sentía menos cómoda compartiendo los datos de su granja con organizaciones en 2018 que en 2016, dice Herauf.

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Siete de cada 10 agricultores dicen que las condiciones que rigen el uso y tratamiento de sus datos son muy importantes, especialmente cuando se considera qué tecnología o proveedor de servicios utilizar.

Solo una cuarta parte de los agricultores comprende quién es el propietario de sus datos y no muchas empresas solicitan la aprobación de manera clara o formal. Solo el 31 por ciento de los agricultores dijeron que estaba claro con el productor que se les había dado su consentimiento.

“Necesitamos hacer un mejor trabajo como industria para asegurarnos de que nuestros clientes agrícolas comprendan y obtengamos su aprobación antes de compartir y usar sus datos”, dice Herauf.

Es imperativo que todas las empresas de datos agrícolas sean más transparentes con sus clientes. Los agricultores están dispuestos a que se utilicen sus datos, pero les preocupa más que se aprovechen de ellos.

Para garantizar que las plataformas de precisión sean más transparentes, deben usar un lenguaje sencillo que todos puedan entender, dice Herauf.

FCC quiere trabajar con empresas de datos agrícolas y ayudar a darles el sello de transparencia, para garantizar que los datos de los agricultores sigan siendo los mismos de una aplicación a otra.

“La colaboración para compartir datos es clave para todo esto. Si no podemos involucrar a los agricultores en la cadena de valor de los datos, será bastante difícil hacer avanzar la agricultura ”, dice Herauf.

Como agricultor, al buscar un proveedor de tecnología agrícola, es importante hacer tres preguntas.

¿Quién es el propietario de mis datos?
¿Puedo llevarme mis datos?
¿Con quién se comparten mis datos y por qué?
Si los agricultores pueden hacer esas tres preguntas, las empresas deberían tener las respuestas, dice Herauf.

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Agricultura de precisión sus beneficios y limitaciones

La agricultura de precisión es un enfoque de dirigir pequeñas regiones dentro de los campos en lugar de dirigir campos enteros como una sola unidad. Numerosos agricultores han registrado la importancia de utilizar datos específicos del sitio para manejar nutrientes, plagas, agua, tasas de siembra y otros recursos de una manera más eficiente.

La agricultura de precisión está relacionada con tecnologías sofisticadas en satélites y computadoras, que la mayoría de los agricultores no tienen los recursos financieros o físicos para emplear. Sin embargo, la agricultura de precisión aún se puede implementar para mejorar varias decisiones de manejo de cultivos incluso sin tecnologías costosas. En este artículo se proporciona un número. La agricultura de precisión puede mejorar las prácticas agrícolas que se pueden dirigir a diferentes regiones o con el tiempo. A continuación, se muestran algunos ejemplos de gestión que pueden beneficiarse de la agricultura de precisión:

Calidad y fertilidad del suelo. Los niveles de rendimiento dentro de un campo pueden estar correlacionados con los niveles de nutrientes del suelo. Las opciones con respecto a las dosis de fertilizante, el área de aplicación de cal, la ubicación y el método de aplicación del estiércol pueden basarse en esta información. La compactación, la capacidad de retención de agua, el drenaje, las franjas de amortiguación y la erosión pueden basarse en datos relacionados con los patrones de tráfico, la profundidad de la capa superficial del suelo y la materia orgánica.

Manejo de plagas. La búsqueda de plagas se puede aplicar en secciones de campo, de la misma manera se ha hecho en campos enteros. Las enfermedades, los insectos y las infestaciones de malezas tienden a agruparse en parches. Las tecnologías fundamentales con respecto a estos datos pueden ayudar a determinar las posibles ubicaciones de estas infestaciones. Los agricultores pueden entonces emitir juicios sobre un tratamiento específico del sitio que puede reducir el riesgo de contaminación del agua o ahorrar dinero.

Decisiones sobre plantación. Las decisiones sobre la tasa de siembra, la opción de variedad y la tasa de siembra pueden beneficiarse de la información específica del sitio. Es posible que se requieran variedades que sean tolerantes a la sequía en suelos arenosos o en pendientes orientadas al sur. Es posible que se requieran plantas tolerantes a la sal en suelos salinos. Puede haber un retraso en las fechas de siembra o puede haber un aumento en las tasas de siembra para obtener el máximo potencial de rendimiento en las laderas orientadas al norte.

Colocación de proyectos . Hay ciertos proyectos que deben colocarse solo en sitios adecuados. Los agricultores pueden establecer dónde son más apropiados los proyectos individuales si conocen las características espaciales de la finca.

Agricultura de precisión: sus beneficios

La agricultura de precisión puede proporcionar beneficios tanto ambientales como económicos como consecuencia de la colocación reducida o específica de insumos agrícolas que incluyen agua, pesticidas y nutrientes. Hay otros beneficios diversos.

Las aplicaciones precisas de nutrientes pueden brindar importantes beneficios ambientales y económicos. El objetivo es aplicar solo los nutrientes que las plantas necesitan y pueden utilizar. Además, puede ser necesario gestionar la aplicación en áreas ambientalmente sensibles. Las tasas de aplicación diferirán dentro del campo según el tipo de suelo, los niveles de fertilidad y la sensibilidad al medio ambiente. Existe algún tipo de suelo en un campo que no tiene el potencial para validar las tasas máximas de aplicación de nutrientes. Por otro lado, puede haber áreas en las que sea necesario reducir las tarifas debido a la sensibilidad al medio ambiente.

Las aplicaciones precisas de plaguicidas pueden ofrecer beneficios tanto económicos como medioambientales. Uno de los beneficios ambientales más baratos y rápidos de las aplicaciones de pesticidas es el uso de sistemas de guía de barras de luz. Estos asequibles sistemas de guía de barras de luz ofrecen un método sencillo para llevar el equipo a través de un campo para evitar la superposición cuando se rocían pesticidas.

Problemas en la agricultura de precisión

Según el agricultor Brian Watkins, que cultiva 7.000 acres de soja y maíz en Kenton, Ohio, enfrenta problemas en la agricultura de precisión. Esto implica actualizaciones del sistema, ya que socava sus datos históricos. Necesita instalar diferentes estaciones base cada vez que compra un sistema mejor. Hay un ligero cambio en las coordenadas geográficas y sus datos sufren.

Además, la agricultura de precisión no se puede utilizar completamente en todos los cultivos. Necesita que los agricultores se embarquen en diversas condiciones tecnológicas, técnicas y económicas antes de la adopción de esta tecnología.

Conclusión

A pesar de las desventajas de la agricultura de precisión, existe una gran esperanza de que el uso de esta tecnología mejore en gran medida los beneficios de los agricultores que decidan embarcarse en esta tecnología.

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DRONES PARA AHORRAR AGUA A LOS AGRICULTORES DE VALLADOLID

Unas de sus propuestas más llamativas es el uso de drones. Se trata del modelo eBee, único en España y conocido como ala fija. Incluye diferentes sensores multiespectrales que permiten tener información sobre la salud del cultivo en la parte visible y en la que no lo es. Tienen una autonomía de vuelo de 50 minutos y pueden controla 5 hectareas por minuto.

El Confidencial Autonómico pudo hablar con los impulsores de este sistema que sostienen que es “como bajar un satélite a una capa muy cerca del cultivo”. Además, están dotados de una cámara térmica que permite realizar mapas de temperatura de una parcela y conocer el grado de humedad. Así se pueden conocer fallos y corregir erros del sistema de pivots a la hora de regar.

La empresa se basa en la experiencia de los agricultores franceses con la compañía Airinov que empezaron a utilizar un servicio similar. Las fuentes consultadas afirman que uno de los mayores logros fue conseguir prescribir las dosis de abono para poder fertilizar a medida cultivos de maíz, colza y trigo.

Tomar este tipo de medida, a su juicio, no conlleva que se aumente el rendimiento sino que se reduzca el aporte de nutrientes donde no se necesite y se aumenta en las zonas de la parcela que más lo demandan. Esta medida permite conocer con más precisión las condiciones del terreno, lo que supone un ahorro de hasta el 35% en productos fertilizantes.

A pesar de que el proyecto sólo tiene seis meses de vida, estos empresarios dicen que han recibido una buena acogida por parte del sector y la administración. Las bodegas, empresas de fertilizantes y del sector de la remolacha –muy importante en Castilla y León- se están poniendo en contacto con ellos para estudiar con ellos cómo mejorar los procesos.

Además, Smart Rural está trabajando para llevar redes Wi-Fi a las parcelas para permitir a los agricultores controlar de forma inalámbrica las bombas de riego, pivots y válvulas de paso. Por otro ayuda, permite una instalación de sistema de alarma para prevenir los robos y recopilar información sobre lo que sucede en la tierra.

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DRONES DE EXPLORACIÓN DE CULTIVOS

Dale Cowan atrae a una multitud cuando se instala junto a un campo de maíz en el suroeste de Ontario. Sucede varias veces al día en temporada alta, cuando saca su eBee amarillo brillante para otro viaje de exploración de campo.

El eBee de Cowan es uno de los más nuevos entre cientos de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la agricultura en el mercado actual de América del Norte.

“Por lo general, atraigo a una multitud cuando estoy en un campo con un dron”, dice. “Parte del acuerdo de licencia es que tengo que mantener a las personas a 100 pies de distancia del pie de la operación, pero no estoy allí por mucho tiempo. Entra y sale «.

Puede inspeccionar fácilmente 1,000 acres por día sobre pequeños campos de maíz de Ontario. Volando a 45 km / hora (poco menos de 30 mph), el dron puede cubrir 100 acres en 20 minutos. La duración de la batería es tal que podría cubrir una sección completa de tierra en las praderas abiertas con un solo vuelo.

Como agrónomo, Cowan comenzó a mirar imágenes de sensores remotos de satélites y aviones en 1994. Son costosas y no muy oportunas, dice, en comparación con la opción UAV.

Por $ 5 el acre, ahora proporciona imágenes NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada) de alta resolución (4 pulgadas). Un vuelo típico captura de 300 a 350 imágenes en 10 a 20 minutos.

Las imágenes se procesan posteriormente en su tienda y están disponibles en 48 horas para una evaluación detallada. En los viejos tiempos (antes de 2013), su solicitud de imagen para un campo típico de 100 acres costaba entre $ 1,500 y $ 2,000. A veces, la imagen tenía una nube sobre el campo. Casi nunca estuvo disponible en la etapa de crecimiento adecuada. Cubría de tres a seis secciones y tenía que procesarse en su taller para el sitio de campo específico.

“Todos los drones tienen comunicación en tiempo real. Pilotas estas cosas tú mismo a una altura de 400 pies. Cuando el morro de un avión se sale de su curso, deja de tomar fotografías y te lo dice. Cuando hace demasiado viento, regresan a casa. Cualquier viento de más de 20 km / hora (aproximadamente 12,5 mph) y rachas significa que probablemente no pueda volar. Los límites son principalmente el viento y las condiciones del cielo ”, dice.

Cowan es agrónomo senior de Agris Co-operative Ltd. en Chatham, Ontario. La compañía compró un UAV de fabricación suiza, el Swinglet, en 2013 para probar el mercado, el funcionamiento y el rendimiento. Pagó alrededor de $ 25,000 por el avión de 2.2 libras. En 2014, cambió el Swinglet por un eBee de $ 30,000.

El eBee tiene una envergadura de 33 pulgadas, una cámara digital y una pila de aviónica. Los vuelos son planificados previamente por el operador utilizando Google Earth, luego se cargan en la memoria a bordo del eBee.

En vuelo, el avión volará solo, pero el operador puede desviarlo. Necesita unas 30 yardas para despegar y, con práctica y buenas condiciones, aterrizará en el césped junto a los pies del operador.

Volar es la parte divertida. Encontrarlo cuando la batería se agota no es tan malo. Cowan una vez caminó a través de un maíz de 8 pies para encontrar un dron, siguiendo el rastro de la señal GPS.

“Siempre sabes dónde está”, dice.

Entre bastidores La
preparación de cada vuelo requiere trámites legales. Transport Canada controla la autorización de drones, emitiendo certificados de Operación de Vuelo Especial. Cowan necesitaba una escuela en tierra abreviada de dos días con un instructor de vuelo calificado antes de su primer vuelo con drones.

“Siempre soy muy cauteloso y muy consciente de mi espacio aéreo. Sé dónde están todas las pistas de aterrizaje en Ontario ”, relata. “Estoy compartiendo el aire con pilotos con licencia. Operan con un techo mínimo de 500 pies, por lo que nunca debería chocar con un avión con licencia, excepto alrededor de un aeropuerto «.

Para volar un dron en un área específica dentro de una zona de control, presenta un aviso a NavCanada indicando que el dron estará en esa área a esta altitud entre estas horas del día.

Después del vuelo, procesar imágenes en una sola toma de campo que sea útil requiere una o dos horas con habilidades profesionales.

«Necesita mucho espacio en la computadora y un conjunto de habilidades bastante bueno para hacer el mosaico de fotos después», dice Cowan.

Ponga la tecnología a trabajar
Cowan tiene dos cámaras para el eBee. Vuela en cada campo dos veces: una vez con la cámara digital en color estándar y una segunda vez con una cámara filmando en rojo e infrarrojo.

“El infrarrojo es donde realmente estoy detectando muchos de los cambios sutiles en el desarrollo de los cultivos”, explica. “Veo cosas que suceden en el campo que la imagen en color no me muestra. Puedo ver que la deficiencia de nitrógeno ocurre tal vez una semana antes de que la detecte a simple vista «.

Para 2015, planea tener una cámara que capte infrarrojos más tres bandas de luz (roja, verde y azul (multiespectral)) para producir imágenes NDVI de alta calidad. Debido a que las imágenes se superponen, también será útil para mapas de elevación en 3D con una precisión vertical de 10 cm.

Su siguiente paso es mejorar el manejo del nitrógeno en el maíz al observar el contenido de clorofila con las imágenes.

“Tomaré algunos vuelos justo antes de la aplicación de borlas y buscaré en detalle la deficiencia de N. Haré algunas pruebas de tejido para verificar las imágenes y trataré de calibrar para saber a dónde ir para obtener nitrógeno adicional, si es necesario ”, dice Cowan.

Agris Co-operative también encontró problemas de manganeso en los cultivos de soja al usar el dron. “Sé exactamente dónde poner el manganeso y no desperdiciar dinero en otra parte”, señala. «Si hago el vuelo a tiempo y tengo todo el equipo organizado, puedo hacer un trabajo mucho más eficaz».

A largo plazo, dice, los campos son variables y siempre se están considerando cambios en la administración.

“Si busco diferentes tasas de nitrógeno, realmente puedo precisar la gestión. Si obtengo información, más allá de lo obvio, sobre lo que está causando la variabilidad, entonces puedo decidir si es algo que puedo manejar. Ese es el punto de valor para los drones agrícolas «.

Rumores de la industria
El eBee no es el mejor ni el más barato de los drones agrícolas. Cowan dice que puede comprar un helicóptero controlado por teléfono inteligente por unos $ 300 y ponerle una cámara. También descubrió una empresa local que fabricaba helicópteros no tripulados de 90.000 dólares, principalmente para el ejército de Estados Unidos.

Los helicópteros funcionan bien para la vigilancia puntual en medio de un cultivo. Un dron de ala fija es mejor para la cobertura.

“Las imágenes sin procesar ahora pueden ser procesadas por empresas privadas y devueltas al día siguiente”, dice Cowan. “John Deere, Monsanto y otros están compitiendo hacia los servicios de computación en la nube. Tienen las capas para GIS y seguro que quieren sus datos «.

Un informe de 2013 de la Association for Unmanned Vehicle Systems International identifica 210 empresas y 808 plataformas en América del Norte. Aproximadamente el 70% eran productos de ala fija; El 20% fueron rotativos. Algunos son más ligeros que el aire, tienen alas batientes y vienen en otras configuraciones. Los tiempos de vuelo suelen ser de menos de una hora.

“Los UAV han explotado en el mercado en los últimos 24 meses”, señala. “Si está interesado en uno para su propia granja, hable primero con un asesor de cultivos. Algunos consultores agrícolas de Ontario los tienen. En los EE. UU., Hable con alguien familiarizado con la FAA. En este momento, si obtiene valor de volar un dispositivo, es comercial y ya no es un aficionado «.

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Qué es la teledetección

Definiciones

La teledetección se refiere al proceso de recopilar información sobre un objeto, a distancia, sin tocar el objeto en sí. El método de detección remota más común que viene a la mente de la mayoría de las personas es la imagen fotográfica de un objeto tomada con una cámara. La teledetección se ha convertido en mucho más que mirar objetos con los ojos. Ahora incluye el uso de instrumentos, que pueden medir atributos sobre objetos que los ojos humanos sin ayuda no pueden ver o sentir.

Algunas otras definiciones de percepción remota son:

«La fotogrametría y la teledetección son el arte, la ciencia y la tecnología de obtener información confiable sobre los objetos físicos y el medio ambiente, mediante un proceso de registro, medición e interpretación de imágenes y representaciones digitales de patrones de energía derivados de sistemas de sensores sin contacto» (Colwell, 1997) .

«La teledetección puede definirse en términos generales como la recopilación de información sobre un objeto sin estar en contacto físico con el objeto. Las aeronaves y los satélites son las plataformas comunes desde las que se realizan las observaciones de teledetección. El término teledetección se limita a los métodos que emplean electromagnéticos la energía como medio para detectar y medir las características del objetivo ”(Sabins, 1978).

«La teledetección es el arte y la ciencia de obtener información a distancia, es decir, obtener información sobre objetos o fenómenos sin estar en contacto físico con ellos. La ciencia de la teledetección proporciona los instrumentos y la teoría para comprender cómo se pueden detectar objetos y fenómenos. El arte de la teledetección está en el desarrollo y uso de técnicas de análisis para generar información útil ”(Aronoff, 1995).

Historia

En 1858, un fotógrafo francés, Gaspaed Felix Tournachon, fue el primero en tomar fotografías aéreas desde un globo atado. Unos años más tarde, en 1861, las fotografías aéreas se convirtieron en una herramienta de inteligencia militar durante la guerra civil. También se tomaron fotografías aéreas de cámaras montadas en cometas (1858) y en palomas mensajeras (1903). En 1909 Wilber Wright voló el primer avión en tomar las primeras fotografías en vuelo. Las primeras fotografías aéreas utilizadas en el proceso de creación de mapas fueron presentadas en un artículo en 1913 por el Capitán Tardivo en una reunión de la Sociedad Internacional de Fotogrametría.

Las fotografías aéreas militares se utilizaron a gran escala durante la Primera Guerra Mundial. Los militares entrenaron a cientos de personas para procesar e interpretar fotografías de reconocimiento aéreo. Las unidades aéreas francesas revelaron 56.000 fotografías en cuatro días durante la ofensiva Meuse-Argonne en 1918 (Colwell, 1997). Después de la Primera Guerra Mundial y durante la década de 1930, las empresas comerciales de reconocimiento aéreo emplearon a muchos ex militares para procesar fotografías aéreas para producir mapas como mapas topográficos, mapas de gestión forestal y mapas de suelos.

La Segunda Guerra Mundial vio el desarrollo de películas de infrarrojos en color para el Ejército de los EE. UU. En 1942. Estas imágenes se utilizaron para detectar fuerzas enemigas y equipos que estaban camuflados. La mayoría de la inteligencia aliada reunida sobre el enemigo durante esta guerra fue el resultado directo del fotoreconocimiento aéreo.

El ejército de los Estados Unidos y otras agencias gubernamentales como la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) continuaron desarrollando el uso de la teledetección durante los años de la guerra fría. La década de 1960 también vio la expansión y el desarrollo de la teledetección terrestre desde el espacio. El primer satélite de reconocimiento fotográfico espacial militar, Corona, fue lanzado en 1960. Corona tomó fotografías de la Unión Soviética y sus aliados usando películas fotográficas. La película expuesta se transfirió luego a vehículos de recuperación no tripulados en el espacio. Los vehículos de recuperación luego desorbitaron y regresaron a la tierra en paracaídas con la película, que luego fue procesada y analizada en el laboratorio. La primera serie de satélites meteorológicos llamados Satélites de observación de infrarrojos de televisión (TIROS) comenzó a lanzarse en 1960. La NASA continuó recopilando imágenes para sus estudios de observación de la Tierra.

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Figura 1.1 Sitio de misiles cubanos 1962 Figura 1.2 SR-71

Fotografías aéreas tomadas desde aviones U-2 de gran altitud y RF101 de baja altitud, descubrieron instalaciones de misiles en Cuba como la que se muestra en la figura 1.1. Estas imágenes fueron televisadas al mundo durante la Crisis de los Misiles en Cuba en 1962. En 1964, la Fuerza Aérea de los Estados Unidos comenzó a volar el avión de reconocimiento SR-71 Blackbird que se muestra en la figura 1.2. El SR-71 vuela a velocidades superiores a Mach 3 o 2,000 millas por hora y en altitudes superiores a los 85,000 pies.

Durante la década de 1970 se lanzaron decenas de satélites estadounidenses de observación de la tierra y meteorología. También durante la década de 1970, las naves espaciales tripuladas, como la estación espacial Skylab, recopilaron imágenes de la tierra desde el espacio exterior. En 1972, el Landsat-1 que se muestra en la figura 1.3 con una resolución original de sólo 80 metros fue el primer satélite lanzado al espacio para la observación de recursos terrestres no militares. Landsat contenía sensores capaces de tomar imágenes digitales multiespectrales.

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Figura 1.3 Satélite Landsat

Los satélites de fotoreconocimiento militares de EE. UU. Se han mantenido en secreto y no están disponibles para el público en general. A partir de 1976, el ejército de Estados Unidos comenzó a desplegar satélites de alta resolución más sofisticados capaces de transmitir imágenes digitales a la Tierra. Se lanzaron ocho satélites Keyhole-11 entre 1976 y 1988. Se lanzaron tres satélites Keyhole-11B mejorados entre 1992 y 1996. Pueden producir imágenes con resoluciones estimadas de casi diez centímetros (cuatro pulgadas) (Vick et al, 1997).

Se han utilizado imágenes satelitales no militares para monitorear la degradación y contaminación del medio ambiente. Estas imágenes también se pueden utilizar para evaluar el daño de las inundaciones y los desastres naturales, ayudar a pronosticar el clima, ubicar reservas de minerales y petróleo, ubicar poblaciones de peces, monitorear las corrientes oceánicas, ayudar en el mapeo y planificación del uso de la tierra, producir mapas geológicos y monitorear pastos, recursos forestales y agrícolas.

Propiedades y conceptos fundamentales

El espectro electromagnético

Todos los objetos, incluidas las plantas y el suelo, emiten o reflejan energía en forma de radiación electromagnética. La radiación electromagnética viaja en ondas que se propagan por el espacio de forma similar a la que se muestra en la figura 1.4. Tres componentes principales de estas ondas son la frecuencia, la amplitud y la longitud de onda. La frecuencia es el número de crestas de ciclo que pasan por un punto durante un período de tiempo determinado. Un ciclo por segundo se conoce como un hercio. La amplitud es el nivel de energía de cada onda que mide la altura de cada pico de onda. La longitud de onda es la distancia desde la parte superior de un pico de onda hasta la parte superior del siguiente pico de onda

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Figura 1.4 Radiación electromagnética

La fuente más común de radiación electromagnética con la que estamos familiarizados es el sol. El sol irradia energía que cubre todo el espectro de frecuencias electromagnéticas como se muestra en la figura 1.5.

Los sensores remotos actúan de manera similar al ojo humano. Son sensibles a imágenes y patrones de luz reflejada. Una diferencia importante entre el ojo humano y los sensores remotos es el rango de frecuencia del espectro electromagnético al que son sensibles.

El rango del espectro electromagnético varía desde longitudes de onda muy cortas de menos de diez billonésimas de metro conocidas como rayos gamma, hasta ondas de radio con longitudes de onda muy largas de varios cientos de metros. El espectro electromagnético se puede dividir en segmentos discretos de rangos de longitud de onda llamados bandas, también denominados a veces canal.

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Figura 1.5 Espectro electromagnético

Es el sol el que más a menudo proporciona la energía para iluminar objetos (figura 1.6). La energía radiante del sol golpea un objeto en el suelo y parte de esta energía que no se dispersa ni se absorbe se refleja de regreso al sensor remoto. Una parte de la energía del sol es absorbida por objetos en la superficie de la tierra y luego es emitida nuevamente a la atmósfera como energía térmica.

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Figura 1.6

Región visible

La porción de luz visible del espectro electromagnético varía de 0,4 micrómetros («µm») (longitud de onda más corta, frecuencia más alta) a 0,7 µm (longitud de onda más larga, frecuencia más baja). Este es el rango de frecuencia de la luz al que es sensible el ojo humano. Cada objeto refleja, absorbe y transmite energía electromagnética en la parte visible del espectro electromagnético y también en otras frecuencias no visibles. La energía electromagnética que atraviesa completamente un objeto se denomina transmitancia. Nuestros ojos reciben la luz visible reflejada por un objeto.

Los tres colores primarios reflejados por un objeto (figura 1.7) conocidos como primarios aditivos son las longitudes de onda azul, verde y rojo. Los colores primarios no pueden formarse mediante la combinación de otros colores primarios. Los colores intermedios se forman cuando una combinación de colores primarios se refleja en un objeto. Magenta es una combinación de rojo y azul reflejados, cian una combinación de azul y verde reflejados y amarillo una combinación de rojo y verde reflejados.

La película de color produce colores mediante el uso de capas de tintes que filtran varios colores. Los tres colores que absorben los colores primarios, conocidos como primarios sustractivos , son magenta, cian y amarillo. El magenta absorbe el verde y refleja el rojo y el azul, el cian absorbe el rojo y refleja el azul y el verde y el amarillo absorbe el azul y refleja el rojo y el verde. La absorción de todos los colores produce negro. Si no se absorbe ningún color, la película se vuelve blanca.

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Figura 1.7

Región de infrarrojos

La región espectral infrarroja no visible se encuentra entre la luz visible y la porción de microondas del espectro electromagnético. La región infrarroja cubre un rango de longitud de onda de 0,7 µm a 14 µm. Esta amplia gama de longitudes de onda infrarrojas se subdivide en dos regiones infrarrojas más pequeñas. Cada una de estas regiones presenta características muy diferentes.

La región infrarroja más cercana a la luz visible contiene dos bandas más pequeñas etiquetadas como infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta con longitudes de onda que oscilan entre 0,7 µm y 1,1 µm y entre 1,1 µm y 3,0 µm respectivamente. Estas regiones infrarrojas exhiben muchas de las mismas características ópticas que la luz visible. El sol es la fuente principal de radiación infrarroja, que se refleja en un objeto. Las cámaras que se utilizan para capturar imágenes en el espectro de luz visible pueden capturar imágenes en la región del infrarrojo cercano mediante el uso de una película de infrarrojos especial.

La otra región infrarroja con longitudes de onda más largas que van desde 3,0 µm a 14,0 µm está compuesta por dos bandas más pequeñas etiquetadas como infrarrojo de onda media e infrarrojo de onda larga con longitudes de onda que van desde 3,0 µm a 5,0 µm y desde 5,0 µm a 14,0 µm respectivamente. Los objetos generan y emiten radiación infrarroja térmica, por lo que estos objetos se pueden detectar por la noche porque no dependen de la radiación infrarroja reflejada del sol. Los sensores remotos que operan en este rango de longitud de onda infrarroja miden la temperatura de un objeto.

Interacción entre plantas y radiación electromagnética

Estructura de la hoja

La estructura de una hoja se muestra en la Figura 1.8. La cutícula es una fina capa cerosa que cubre las células de la epidermis en la superficie de la hoja. Los pequeños derrames en la capa de células de la epidermis se llaman estomas. Los estomas están rodeados por células de guarda, que hacen que los estomas se abran o se cierren. Las celdas de protección regulan la evaporación del agua de la hoja y también controlan el intercambio de gases entre la hoja y la atmósfera.

La capa interior de la hoja está compuesta por dos regiones de tejido mesófilo. Aquí es donde ocurre la mayor parte de la fotosíntesis. El mesófilo en empalizada se encuentra justo debajo de la epidermis superior. Estas células son alargadas, alineadas en filas y contienen la mayoría de los cloroplastos de la hoja. Los cloroplastos de la mayoría de las plantas contienen pigmentos y dos tipos diferentes de clorofila. La clorofila a es la más abundante y es de color verde azulado. La clorofila b es de color verde amarillento y absorbe la luz y luego transfiere esa energía a la clorofila a. Las moléculas de pigmento dentro de los cloroplastos también absorben energía luminosa y transfieren la energía a la clorofila. El mesófilo esponjoso es el interior inferior de la hoja compuesto por células de forma irregular y sueltas. Estas células contienen cloroplastos y están rodeadas de espacios de aire.

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Figura 1.8 Sección transversal de una hoja de una planta típica

Respuesta espectral

La clorofila absorbe principalmente la luz en las longitudes de onda de violeta a azul y rojo. La luz verde no se absorbe fácilmente y se refleja, lo que le da a la hoja una apariencia de color verde. La estructura de la pared celular interna del mesófilo provoca una alta reflectancia de la radiación infrarroja cercana. La clorofila es transparente a la radiación infrarroja cercana. El fuerte aumento de la energía reflejada justo más allá de la región roja de la luz visible hacia la región del infrarrojo cercano se denomina borde rojo. La Figura 1.9 muestra este fuerte aumento de reflexión ubicado alrededor de la longitud de onda de 0,7 µm. La ubicación del borde rojo no es estática durante la vida de una hoja. A medida que la hoja madura, la clorofila absorberá longitudes de onda ligeramente más largas en la región roja visible. Este cambio mueve el borde rojo que se muestra en la figura 1.9 hacia la derecha y se conoce como desplazamiento al rojo (Campbell, 1996).

Los factores de estrés ambiental como la sequía, las enfermedades, la presión de las malezas, el daño por insectos y otros estresan o dañan las plantas. Este estrés provocará cambios fisiológicos en la planta. Las plantas estresadas tendrán una reflectancia espectral diferente a la de las plantas normales en la misma etapa de crecimiento. Un ejemplo de cambio fisiológico sería el cambio en el color de las hojas de las plantas debido a la clorosis. El color amarillo de la clorosis es causado por la descomposición de la clorofila. El verde reflejado disminuirá y el rojo reflejado aumentará. La correlación de las diferentes respuestas espectrales observadas con el equipo de detección remota con la condición real de las plantas es fundamental para la interpretación e identificación precisas de los daños y el estrés en los cultivos.

Figura 1.9

Tipos de sensores

La mayoría de los sensores remotos miden y registran la magnitud y frecuencia de la radiación reflejada de un objeto. Los datos del espectro de frecuencias registrados del objeto se comparan y hacen coincidir con las firmas del espectro de objetos conocidos, lo que permite la identificación y clasificación del objeto en el suelo.

La teledetección de aviones y satélites utiliza sensores de imágenes, que miden la energía reflejada de los objetos bajo vigilancia. Estos sensores de imágenes se dividen en dos categorías generales, sensores activos y sensores pasivos. Los sensores pasivos monitorean solo la luz solar natural reflejada o la energía electromagnética de un objeto. Los sensores pasivos constituyen la mayoría de los sensores que se utilizan en la actualidad. Los sensores de imagen activos proporcionan su propia luz o energía electromagnética, que se transmite al objeto y luego se refleja de regreso al sensor. Un ejemplo común de este tipo de sensor es el radar. La cubierta de nubes en el cielo a menudo puede impedir que los sensores pasivos reciban energía reflejada desde el suelo, pero los sistemas de radar pueden penetrar la cubierta de nubes.

La historia temprana de la teledetección consistió en imágenes fotográficas en película tomadas por cámaras. La luz reflejada que recibe la cámara expone la película al reaccionar con la emulsión química de la película para crear una imagen en formato analógico. Las imágenes producidas son fijas y no están sujetas a mucha manipulación a menos que se conviertan a un formato electrónico digital. Las imágenes digitales tienen ventajas sobre las imágenes de películas analógicas porque las computadoras pueden almacenar, procesar, mejorar, analizar y renderizar imágenes en una pantalla de computadora.

Las imágenes digitales son imágenes reducidas a números. La imagen se compone de números, que representan atributos de la imagen como el brillo, el color o la longitud de onda de la frecuencia de la energía radiada, y la ubicación de la posición de cada punto o elemento de la imagen. Los elementos de imagen de menor tamaño en una pantalla de computadora se denominan píxeles. Una imagen digital está formada por píxeles dispuestos en filas y columnas que se muestran en las figuras 1.6, 1.7, 1.8.

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Figura 1.10 Un solo píxel Figura 1.11 Una fila de píxeles representa una línea de exploración

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Figura 1.12 Las filas y columnas de píxeles representan una imagen

Resolución

Los sensores remotos miden diferencias y variaciones de objetos. Hay cuatro resoluciones principales que afectan la precisión y la utilidad de los sensores remotos.

La resolución espacial describe la capacidad de un sensor para identificar el detalle de tamaño más pequeño de un patrón en una imagen. La distancia entre patrones u objetos distinguibles en una imagen que se pueden separar entre sí a menudo se expresa en metros.

La resolución espectral es la sensibilidad de un sensor para responder a un rango de frecuencia específico. Los rangos de frecuencia cubiertos a menudo incluyen no solo luz visible, sino también luz no visible y radiación electromagnética. El rango discreto de longitudes de onda de frecuencia que un sensor puede detectar y medir se llama Banda. Las características del suelo, como el agua y la vegetación, se pueden identificar por las diferentes longitudes de onda reflejadas. El sensor utilizado debe poder detectar estas longitudes de onda para poder ver estas y otras características.

La resolución radiométrica a menudo se denomina contraste. Describe la capacidad del sensor para medir la intensidad de la señal o el brillo de los objetos. Cuanto más sensible es un sensor al brillo de un objeto en comparación con su entorno, más pequeño es el objeto que se puede detectar e identificar.

La resolución temporal es el período de tiempo transcurrido entre las imágenes tomadas del mismo objeto en el mismo lugar. Cuanto más frecuente sea el retorno de un sensor a una ubicación específica exacta, mayor será la resolución temporal. Varias observaciones a lo largo del tiempo revelan cambios y variaciones en el objeto que se observa. Para los sistemas de satélites, la resolución temporal se describe como el período de revisión, que se refiere al tiempo que tarda un satélite en regresar a la misma área en órbitas posteriores.

Procesamiento de imágenes

Una vez que se han adquirido los datos digitales sin procesar de la teledetección, se procesan en información utilizable. Las fotografías de películas analógicas se procesan químicamente en un cuarto oscuro, mientras que las imágenes digitales se procesan en una computadora. El procesamiento de datos digitales implica cambiar los datos para corregir ciertos tipos de distorsiones. Siempre que se modifiquen los datos para corregir un tipo de distorsión, existe la posibilidad de crear otro tipo de distorsión. Los cambios realizados en los datos de teledetección implican dos operaciones principales: preprocesamiento y posprocesamiento .

Preprocesamiento

Los pasos de preprocesamiento de una imagen de teledetección generalmente se realizan antes de la mejora, extracción y análisis del posprocesamiento de la información de la imagen. Normalmente, será el proveedor de datos quien preprocesará los datos de la imagen antes de la entrega de los datos al cliente o usuario. El preprocesamiento de datos de imágenes a menudo incluirá corrección radiométrica y corrección geométrica .

Se realizan correcciones radiométricas a los datos de la imagen digital sin procesar para corregir los valores de brillo del objeto en el suelo que se han distorsionado debido a la calibración del sensor o problemas de mal funcionamiento del sensor. La distorsión de las imágenes se debe a la dispersión de la energía de la luz electromagnética reflejada debido a una atmósfera en constante cambio. Ésta es una fuente de error de calibración del sensor.

Se realizan correcciones geométricas para corregir la inexactitud entre las coordenadas de ubicación de los elementos de la imagen en los datos de la imagen y las coordenadas de ubicación real en el suelo. Varios tipos de correcciones geométricas incluyen correcciones de sistema, precisión y terreno.

La corrección del sistema utiliza un punto de referencia geográfica para un elemento de píxel, como el proporcionado por el sistema de posicionamiento global. La precisión de la corrección a menudo varía según la precisión de la posición dada por el sistema de posicionamiento global. La inestabilidad del sistema de plataforma de la aeronave se muestra en la figura 1.13. La corrección de preprocesamiento elimina la distorsión del movimiento como se muestra en la figura 1.14.

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Figura 1.13 Datos brutos del sensor aéreo sin corregir.

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Figura 1.14 Datos preprocesados ​​corregidos para el movimiento de la aeronave.

La corrección de precisión utiliza puntos de control de tierra. Los puntos de control terrestre, que tienen ubicaciones geográficas precisas de longitud y latitud predeterminadas, se utilizan a menudo para medir el error de ubicación de los elementos de la imagen. Hay varios modelos matemáticos disponibles para estimar la posición real de cada elemento de la imagen en función de su distancia desde el punto de control del terreno.

La corrección del terreno es similar a la corrección de precisión, excepto que, además de la longitud y la latitud, se hace referencia a una tercera dimensión de elevación con el punto de control terrestre para corregir la distorsión inducida por el terreno. Este procedimiento también se conoce como orto-corregido u ortorrectificado. Por ejemplo, los edificios altos parecen inclinarse lejos del punto central de la figura 1.15, mientras que los edificios directamente debajo de la lente de la cámara (nadir) solo tienen sus techos visibles. La distorsión del relieve será mayor para los objetos más alejados del centro de la foto.

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Figura 1.15 Ejemplo de terreno o desplazamiento de relieve.

Postprocesamiento

Las rutinas de posprocesamiento de imágenes digitales incluyen mejora de imágenes , clasificación de imágenes y detección de cambios . Estas rutinas de proceso computarizado mejoran la calidad de la escena de la imagen y ayudan en la interpretación de los datos.

Las técnicas de mejora de la imagen incluyen estiramiento del contraste, filtrado espacial y relación.

El estiramiento del contraste cambia la distribución y el rango de los números digitales asignados a cada píxel en una imagen. Esto se hace a menudo para acentuar detalles de la imagen que pueden ser difíciles de observar para el espectador humano sin ayuda.

El filtrado espacial implica el uso de algoritmos llamados filtros para enfatizar o restar importancia al brillo usando un cierto rango de números digitales sobre una imagen. Los filtros de paso alto mejoran el detalle del borde de la imagen. Los filtros de paso bajo suavizan una imagen y reducen el ruido de la imagen.

Las razones se calculan tomando los números digitales de una banda de frecuencia y dividiéndolos por los valores de otra banda. El rango de proporción se puede redistribuir para resaltar ciertas características de la imagen.

La clasificación de imágenes agrupa los píxeles en clases o categorías. Este proceso de clasificación de imágenes puede no estar supervisado o supervisado.

La clasificación de imágenes sin supervisión es un sistema informático que asigna píxeles a grupos estadísticamente separables en función de los valores numéricos digitales de píxeles de varias bandas espectrales. A los patrones de conglomerados resultantes se les pueden asignar diferentes colores o símbolos para visualizarlos y producir un mapa de conglomerados. El mapa resultante puede no corresponder necesariamente a las características del terreno que le interesan al usuario.

La clasificación supervisada es un procedimiento más completo que utiliza un analista de imágenes humanas experimentado para reconocer y agrupar píxeles en clases y categorías de interés para el usuario. El analista selecciona varias muestras de patrones de píxeles homogéneos en la imagen denominados sitios de entrenamiento. Los analistas identifican estos sitios visitando realmente la ubicación del terreno y haciendo observaciones de campo (verificación del terreno) o utilizando experiencia y habilidades pasadas. Los píxeles restantes fuera de los sitios de formación se hacen coincidir con los sitios de formación utilizando técnicas de procesamiento estadístico.

La detección de cambios es un proceso en el que dos imágenes en la misma ubicación tomadas en fechas diferentes se comparan entre sí para medir cualquier cambio en la forma física, ubicación o propiedades espectrales. Luego se produce una tercera imagen que muestra solo los cambios entre la primera y la segunda imagen. La detección de cambios se presta al análisis de la automatización informática. Los valores numéricos digitales de píxeles se comparan píxel por píxel dentro de cada banda de frecuencia. El análisis por computadora es más útil cuando se combina con la experiencia y el conocimiento del analista humano para interpretar los cambios de imagen.

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DRONES PARA AGRICULTURA, ¿PARA QUÉ SE UTILIZAN

Lejos de lo que pueda padecer, la agricultura es un sector en plena transformación. Cada vez son más las empresas que optan por utilizar drones para agricultura para la realización de diversos trabajos. La innovación, la vanguardia y la tecnología han venido para quedarse.

Antes de continuar, es necesario describir qué son los drones. Se trata de naves pilotadas remotamente y que pueden controlarse a grandes distancias. Una de las características de los drones es que no están tripulados y pueden manejarse según las necesidades concretas de quién lo pilota. Estos drones se manejan con movimientos muy concretos y requieren una técnica especial para utilizarlos correctamente. Gracias a los drones se obtienen imágenes sobre las hectáreas del campo y los cultivos de forma clara.

Drones para agricultura

El desarrollo de drones en la agricultura ha generado la creación de una agricultura basada en tres dimensiones dando paso a la conocida como “revolución industrial” en el sector primario. Entre las múltiples ventajas que tienen utilizar drones destaca la reducción de costes, mayor precisión en las labores realizadas, la monitorización de los cultivos y la disminución del impacto medio ambiental.

Los drones para agricultura, lejos de ser un hecho aislado, se han convertido en una realidad. La incorporación de estos útiles no ha hecho sino facilitar el día a día en el campo ya que los drones reportan muchísimos beneficios. Entre las múltiples aplicaciones de los drones para agricultura destacan las siguientes:

–Examinar. Los drones sirven para verificar el estado de las plantaciones detectando enfermedades, plagas y otras situaciones que puedan poner en peligro los cultivos.

-Control. La falta tanto en el cultivo como en el suelo pueden ser detectables por los drones haciendo posible que el agricultor tenga un manejo más eficiente del agua.

–Fumigar eficientemente. La utilización eficaz de plaguicidas ayuda a optimizar el uso de estos productos aplicándose solo en zonas concretas de fumigación.

-Detección de enfermedades y plagas con antelación. Los drones para agricultura se configuran como una solución para minimizar los impactos directos en los recursos medioambientales.

-Supervisión de zonas fumigadas. El uso de drones es imparable. No es de extrañar que cada vez más empresas opten por utilizarlos en la agricultura con el objetivo de obtener resultados impresionantes.

En Innodrone somos expertos en la venta de drones para agricultura con el objetivo de mejorar el rendimiento de nuestros clientes que trabajan en el sector agrario. Ponemos a disposición de todas las personas una amplísima selección de productos, seleccionados con gran acierto. ¡Te esperamos!

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