En septiembre de 2012, la agricultura de precisión (AP) ya no puede considerarse como «nueva». El primer mapa de rendimiento publicado derivado de un monitor de rendimiento y GPS se produjo a partir de un cultivo de canola en Alemania hace 22 años (HANEKLAUS et al., 1991; SCHNUG et al., 1991); esta es la 5ª Conferencia Brasileña de AP (la primera se realizó en 2004); mientras que la XI Conferencia Internacional sobre AP se acaba de celebrar en Indianápolis, EE. UU. En Australia, el 15 ° Simposio sobre PA en Australasia se llevó a cabo a principios de este mes, cuando el grupo productor PA-conducido, SPAA-Agricultura de precisión Australia (SPAA; http://www.spaa.com.au/ ) celebró su 10 º cumpleaños. Un archivo de estos simposios australianos está disponible enhttp://sydney.edu.au/agriculture/pal/research_symposia/archive_ of_proceedings.shtml ; Whelan (2011) ofrece una breve historia de la AF en Australia.
Dada la historia cada vez más rica de AP en todo el mundo, y la disponibilidad de revisiones recientes de AP en diferentes sistemas de cultivo y países (por ejemplo, SRINIVASAN, 2006 y referencias allí; BRAMLEY, 2009), el enfoque aquí está en áreas que pueden resultar importantes para informar el desarrollo continuo de AP en Australia y en otros lugares. El enfoque particular está en la producción de granos, uvas para vino y caña de azúcar, ya que estas son las industrias en las que ha habido mayor actividad en Australia (COOK et al., 2006), aunque los productores australianos también practican la AP de una variedad de otros cultivos, incluido el algodón. y patatas y también ha atraído el interés de las industrias ganaderas (por ejemplo, HANDCOCK et al., 2009; RUIZ-MIRAZO et al., 2011; TROTTER, 2011).
COOK y col. (2006) llamaron la atención sobre la diferencia entre los niveles de apoyo gubernamental a los agricultores en Australia en comparación con otros países. Junto con una disminución a largo plazo en los términos de intercambio para los agricultores australianos (HOGAN & MORRIS, 2010), y la naturaleza de la agricultura australiana centrada en la exportación, esto ha contribuido a la necesidad de que los agricultores australianos innoven para seguir siendo competitivos a nivel internacional. . Por tanto, COOK et al. (2006) identificaron cuatro razones clave por las que los agricultores australianos podrían estar predispuestos a la AP: comprenden la necesidad de mejorar la rentabilidad y mantener el acceso a los mercados de exportación; tienen que hacer frente a un entorno de cultivo riesgoso (a la luz de un clima muy variable, junto con su exposición a los mercados internacionales); Como consecuencia, responden a los avances tecnológicos que mejoran el rendimiento agrícola; y, por tanto, necesitan herramientas que ayuden en el seguimiento, análisis y diagnóstico de este desempeño.
Dos diferencias importantes entre Australia y algunos otros países en la implementación de AP son el enfoque predominante en la gestión zonal (por ejemplo, TAYLOR et al., 2007) y el rechazo de los enfoques utilizados en otros lugares basados en el muestreo de suelos en rejilla. Las razones de esto se derivan en gran medida del reconocimiento de que el principal indicador de la variabilidad de la producción es el cultivo en sí. También es importante el hecho de que los sistemas basados en cuadrículas son ineficientes y, en consecuencia, a menudo no logran capturar aspectos importantes de la variación (por ejemplo, BRAMLEY & JANIK, 2005), el reconocimiento de que existe una riqueza de información que se acumula al integrar diferentes capas de datos espaciales (por ejemplo, Figura 1) y, en particular, el hecho de que la mayoría de los sistemas agrícolas australianos son de bajos insumos en comparación con muchos de sus homólogos de otros países. Esto último, junto con la naturaleza limitada de agua del paisaje agrícola australiano, significa que posiblemente hay poco «espacio para moverse» en lo que respecta a la aplicación continua de fertilizantes a dosis variable. La gestión basada en zonas, normalmente con un enfoque en una clasificación ‘baja’, ‘media’ y ‘alta’, o incluso simplemente ‘baja’ y ‘alta’, por lo tanto, tiene más sentido en la mayoría de las situaciones.
GRANOS
En virtud de la extensión territorial de su uso de la tierra, AP en Australia está dominada por la industria de los granos. La evidencia anecdótica sugiere que la adopción de la dirección automática ahora puede ser tan alta como el 90% (Randall Wilksch – Presidente, SPAA – com. Pers.) Como lo evidencian los campos ‘manejados a mano’ que ahora son algo poco común en muchas regiones. BRAMLEY (2009) ha señalado que dicha tecnología no contribuye al elemento «intensivo en información» de la AP (FOUNTAS et al., 2006). Sin embargo, la adopción de la dirección automática es importante porque facilita la familiaridad con tecnologías como los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) y, por lo tanto, podría decirse que hace la adopción de los otros componentes centrales de la AP (por ejemplo, mapeo de rendimiento, levantamiento de suelos de alta resolución, etc. .) más sencillo. Así, Si bien hubo avances australianos significativos en el desarrollo filosófico de la AF durante la década de 1990 y principios de la de 2000 (por ejemplo, COOK & BRAMLEY, 1998; WHELAN & MCBRATNEY, 2000), ha sido el advenimiento más reciente y el acceso a la dirección automática lo que ha ayudado con el desarrollo y adopción de AP en finca. Sin embargo, el nivel de adopción de tecnologías como el mapeo de rendimiento y la aplicación de fertilizantes de tasa variable (VRA) es posiblemente bastante bajo (ROBERTSON et al., 2011), a pesar de los numerosos ejemplos de AP que mejoran la rentabilidad (por ejemplo, SPAA, 2008; ROBERTSON et al. ., 2009), la rápida adopción de la dirección automática y los impulsores para la adopción de PA identificados por COOK et al. (2006). Ha sido el advenimiento más reciente y el acceso a la dirección automática lo que ha ayudado al desarrollo y adopción de la AP en la finca. Sin embargo, el nivel de adopción de tecnologías como el mapeo de rendimiento y la aplicación de fertilizantes de tasa variable (VRA) es posiblemente bastante bajo (ROBERTSON et al., 2011), a pesar de los numerosos ejemplos de AP que mejoran la rentabilidad (por ejemplo, SPAA, 2008; ROBERTSON et al. ., 2009), la rápida adopción de la dirección automática y los impulsores para la adopción de PA identificados por COOK et al. (2006). Ha sido el advenimiento más reciente y el acceso a la dirección automática lo que ha ayudado al desarrollo y adopción de la AP en la finca. Sin embargo, el nivel de adopción de tecnologías como el mapeo de rendimiento y la aplicación de fertilizantes de tasa variable (VRA) es posiblemente bastante bajo (ROBERTSON et al., 2011), a pesar de los numerosos ejemplos de AP que mejoran la rentabilidad (por ejemplo, SPAA, 2008; ROBERTSON et al. ., 2009), la rápida adopción de la dirección automática y los impulsores para la adopción de PA identificados por COOK et al. (2006). a pesar de los numerosos ejemplos de mejora de la rentabilidad de la AP (p. ej., SPAA, 2008; ROBERTSON et al., 2009), la rápida adopción de la dirección automática y los impulsores para la adopción de la AP identificados por COOK et al. (2006). a pesar de los numerosos ejemplos de mejora de la rentabilidad de la AP (p. ej., SPAA, 2008; ROBERTSON et al., 2009), la rápida adopción de la dirección automática y los impulsores para la adopción de la AP identificados por COOK et al. (2006).
ROBERTSON y col. (2011) informaron los resultados de una encuesta nacional de productores australianos realizada en 2008 (n = 1130) y de tres encuestas más pequeñas, regionales, pero similares (n = 39-102), en las que se preguntó a los productores acerca de su adopción de VRA. Los resultados indicaron que el 20% de los productores australianos habían adoptado alguna forma de VRA pero que había una fuerte variación regional en el nivel de adopción (11-35%). También indicaron un gran aumento en la adopción en comparación con la situación en 2002 (<5%). Es importante destacar que se encontró que los adoptantes tenían más probabilidades de tener granjas más grandes y con una mayor proporción de su área potencialmente cultivable en cultivo (en comparación con el pastoreo o alguna otra actividad). Muchos no adoptantes estaban convencidos de los beneficios agronómicos y económicos de VRA pero se vieron limitados en su adopción por problemas técnicos con equipos y software, y en particular, acceso inadecuado a la prestación de servicios y soporte. De hecho, el uso de un consultor se identificó como un factor significativo para explicar el uso del mapeo de rendimiento y VRA. Por lo tanto, es lamentable que, a pesar de los mejores esfuerzos de grupos como SPAA (ver más abajo), siga siendo el caso de que haya muy poca capacidad entre el grupo actual de consultores agrícolas australianos para brindar servicios de AP a los productores de granos australianos. Esto también puede explicar por qué muchos productores usan sistemas operados manualmente en lugar de tecnologías VRA especialmente diseñadas para manejar la variabilidad dentro del campo, prefiriendo usar pruebas de suelo. El comentario anecdótico de SPAA sugiere una absorción lenta pero constante de VRA para la aplicación de fertilizante de fósforo (P), pero mucho menos uso de VRA para nitrógeno (N). El bajo uso de VRA para N se considera debido a las tasas comparativamente bajas de N utilizadas y el consiguiente bajo nivel de variación en las tasas de N utilizadas. También se da el caso de que, si bien hay varias empresas que impulsan el uso de imágenes baratas de detección remota con el fin de ayudar con las decisiones sobre fertilizantes nitrogenados a mitad de temporada, la adopción de esto, y especialmente la detección de cultivos proximales sobre la marcha, ha sido baja debido a la percepción de que, incluso cuando VRA N es rentable, no se justifica el costo adicional de usar tales tecnologías además del mapeo de rendimiento y el levantamiento de suelos de alta resolución. Además, la detección sobre la marcha de la proteína del grano, VINO Han pasado ya 13 años desde la publicación del primer mapa de rendimiento de uvas para vino (BRAMLEY & PROFFITT, 1999). En el período intermedio, los viticultores y enólogos australianos han adoptado elementos de la viticultura de precisión (PV) en apoyo de los objetivos en torno a la rentabilidad comercial y la sostenibilidad de los recursos naturales que sustentan el viñedo (por ejemplo, Figura 1b; PROFFITT et al., 2006; BRAMLEY 2010). La calidad del vino, y su manejo a través de la cosecha selectiva, ha sido un foco particular y ha demostrado ser altamente rentable (BRAMLEY et al., 2005, 2011c). Las imágenes de detección remota (en contraste con la industria de los granos) y el levantamiento de suelos de alta resolución (EM38) han sido las tecnologías predominantes utilizadas, con un uso algo menor de mapeo de rendimiento. Es probable que esto último se asocie con el hecho de que actualmente solo hay un proveedor comercial de monitor de rendimiento de uva para vino, y ninguno de los fabricantes de vendimiadoras proporciona todavía un monitor de rendimiento como característica estándar en una nueva máquina, en marcado contraste con la situación de los cereales. . Podría decirse que la naturaleza perenne de las vides hace que la AP sea más fácil que en cultivos anuales de gran superficie como el trigo o la cebada y, debido a esto, ciertamente parece factible delimitar las zonas de manejo utilizando menos capas de datos de las que se considerarían necesarias en granos (por ejemplo, Figura 1). Sin embargo, y a pesar de la rentabilidad demostrada de la fotovoltaica, las tasas de adopción siguen siendo bajas, y la mayor parte de la adopción se limita a las empresas vitivinícolas o regiones en las que un viticultor destacado ha asumido el papel de "campeón local" de la fotovoltaica. La razón principal de esto ha sido la misma escasez de apoyo de consultores para ayudar con el procesamiento de datos y el análisis espacial que afecta a la industria de granos (ver arriba); junto con la percepción de que la estabilidad de las zonas de viñedos a lo largo del tiempo significa que se requiere una adquisición de datos menos frecuente. Además, el monitoreo del rendimiento se percibe como costoso en comparación con la teledetección (~ $ 30 / ha) que se puede comprar cuando sea necesario. Una recesión reciente en la industria del vino, asociada inicialmente con la sequía y luego, de manera más sustancial, con un mercado internacional con exceso de oferta, también ha conspirado contra la adopción de la energía fotovoltaica debido al ajuste de los presupuestos, una respuesta un tanto contraria a la intuición dada la mayor eficiencia del uso de recursos que la energía fotovoltaica promueve y las oportunidades de ser más rentables (PROFFITT et al., 2006; BRAMLEY, 2010). Sin embargo, ha habido algunos avances recientes importantes en la viticultura de precisión relacionados con la recolección selectiva (BRAMLEY et al., 2011c) que deberían promover una adopción más generalizada. El trabajo reciente sobre la variación espacial en la fenología de los cultivos, la detección sobre la marcha de la calidad de la fruta y la experimentación vitícola (ver más abajo) también pueden ayudar. 2010). Sin embargo, ha habido algunos avances recientes importantes en la viticultura de precisión relacionados con la recolección selectiva (BRAMLEY et al., 2011c) que deberían promover una adopción más generalizada. El trabajo reciente sobre la variación espacial en la fenología de los cultivos, la detección sobre la marcha de la calidad de la fruta y la experimentación vitícola (ver más abajo) también pueden ayudar. 2010). Sin embargo, ha habido algunos avances recientes importantes en la viticultura de precisión relacionados con la recolección selectiva (BRAMLEY et al., 2011c) que deberían promover una adopción más generalizada. El trabajo reciente sobre la variación espacial en la fenología de los cultivos, la detección sobre la marcha de la calidad de la fruta y la experimentación vitícola (ver más abajo) también pueden ayudar. CAÑA DE AZÚCAR BRAMLEY (2009) analiza con cierto detalle el estado de la AP en las industrias azucareras del mundo. Tras el desarrollo de un monitor de rendimiento de la caña de azúcar (COX et al., 1997), se llevó a cabo un trabajo exploratorio sobre la AP de la caña de azúcar a fines de la década de 1990 (BRAMLEY & QUABBA, 2001). Sin embargo, aparte de la actividad intensiva en solo una o dos granjas (ver, por ejemplo, www.davcofarming.com/#), esencialmente no hubo actividad de AP en la industria azucarera australiana hasta finales de la década de 2000. La pausa se puede atribuir en gran medida al colapso de los precios mundiales del azúcar a fines de la década de 1990, junto con el fracaso de varias entidades autorizadas para comercializar la COX et al. (1997) monitor de rendimiento. Sin embargo, junto con un mercado mundial del azúcar en auge, gran parte del interés actual se ha inspirado en la reciente disponibilidad de subvenciones para los agricultores australianos de caña que apoyan la adopción de métodos agrícolas que se percibe que reducen el impacto de la agricultura en la Gran Barrera de Coral; PA, y VRA en particular, es una tecnología de este tipo (BRAMLEY et al., 2008). Hay dos problemas importantes con esto. Primero, La inexactitud de los mecanismos de suministro de fertilizantes utilizados por los productores de caña de azúcar australianos (Dr. Bernard Schroeder y John Panitz, BSES Ltd - com. pers.) plantea serias dudas sobre las ventajas de adaptarlos a los controladores VRA. En segundo lugar, y posiblemente de importancia más inmediata, la falta actual de un sistema de monitoreo de rendimiento de caña de azúcar robusto y disponible comercialmente en Australia (JENSEN et al., 2010) arroja dudas sobre la base para delinear zonas de manejo en campos de azúcar y, por lo tanto, VRA. Actualmente se está llevando a cabo un importante esfuerzo de investigación que aborda estos problemas y los medios por los cuales los productores de azúcar podrían adoptar la AP. No obstante, la tecnología de dirección automática se está adoptando rápidamente en la industria azucarera australiana y, como ha sido el caso de los cereales (véase más arriba); se espera que esto aumente el interés y la adopción, JENSEN y col. (2012) han demostrado recientemente la viabilidad de una variedad de enfoques para el monitoreo del rendimiento de la caña de azúcar. Por lo tanto, las limitaciones a la solidez del monitoreo del rendimiento de la caña de azúcar en Australia ahora parecen estar confinadas en gran medida a los problemas asociados con el envío de caña de azúcar al ingenio y las consecuencias de las inexactitudes y errores en este proceso para la calibración del monitor de rendimiento. Mientras tanto, las ventajas de desarrollar un sensor sobre la marcha para el contenido de azúcar de caña comercial (CCS) parecen claras (BRAMLEY et al., 2012d; ver también más abajo), mientras que las tecnologías de detección de suelos de alta resolución han demostrado tener la misma utilidad. en la producción de AP de caña de azúcar como en otros sistemas de cultivo (COVENTRY et al., 2009). En efecto, ROBSON y col. (2012a) han demostrado recientemente la utilidad de la teledetección satelital como herramienta de predicción del rendimiento de la caña de azúcar, y si bien la aplicación de esta tecnología está actualmente más centrada en el manejo de toda la cosecha a escala regional (ROBSON et al., 2012b), las perspectivas de usarlo como ayuda para la gestión de mitad de temporada parecen estar limitadas solo por problemas asociados con la interferencia de la cobertura de nubes. Actualmente se están considerando alternativas aerotransportadas como una posible solución a este problema (Dr. Andrew Robson, Departamento de Agricultura, Pesca y Alimentación de Queensland, Prof. David Lamb, Universidad de Nueva Inglaterra - comunicación personal). ALGUNOS ACONTECIMIENTOS RECIENTES EN AP AUSTRALIANA SPAA-Precision Agriculture Australia ( www.spaa.com.au ) y el papel de los grupos de productores SPAA es un grupo independiente y sin fines de lucro que se formó en 2002 para promover el desarrollo y la adopción de AP. Su objetivo es ser el principal defensor de la AP en Australia y, a través de la facilitación de la investigación, extensión y adopción de AP, busca mejorar la rentabilidad y sostenibilidad de los sistemas de producción agrícola australianos. Establecido inicialmente por un pequeño grupo de productores de granos, consultores agrícolas e investigadores con sede en Australia del Sur, a fines de junio de 2012, había 397 miembros totalmente suscritos más cuatro miembros corporativos. Los miembros de la SPAA están involucrados en la producción de granos, uvas para vino, caña de azúcar y cultivos hortícolas en toda Australia y comprenden productores, consultores, fabricantes de equipos, contratistas e investigadores; un acontecimiento reciente ha sido el surgimiento de una sub-rama en Nueva Zelanda. La amplia base de miembros es un reflejo del potencial que ofrece la AP y de la determinación de la SPAA de sondear la membresía en todas las industrias, dada la naturaleza genérica de la aplicación de la AP a la producción de cultivos. Los elementos clave de las actividades de SPAA han sido la celebración de 'exposiciones' de la industria y simposios de investigación, este último en asociación con el Laboratorio de Agricultura de Precisión de la Universidad de Sydney ( http://sydney.edu.au/agriculture/pal/) y, en particular, su operación de grupos de productores. Estos se iniciaron por primera vez en 2007 y se han mantenido de diversas formas durante los últimos 6 años a través de la financiación de proyectos obtenida de forma competitiva de diversas fuentes, incluido el Departamento de Agricultura, Pesca y Alimentación de Australia, el Fideicomiso de la Industria de Granos de Australia del Sur, la Corporación de Investigación y Desarrollo de Granos. (GRDC), la Corporación de Investigación y Desarrollo del Azúcar, el Programa Nacional de Cuidado de la Tierra y las juntas locales de Gestión de Recursos Naturales. Cuando se iniciaron por primera vez, los grupos fueron dirigidos y administrados por SPAA como 'grupos SPAA' discretos, pero luego de la financiación de GRDC, SPAA se ha movido para vincularse con grupos de sistemas agrícolas existentes que operan en varias regiones de cultivo de granos, utilizando su personal, recursos y redes para dar mayor exposición a las actividades. Con la financiación obtenida de GRDC en 2009, los ocho grupos de Australia del Sur se expandieron a 16 grupos en el sureste de Australia (Australia del Sur, Victoria y Nueva Gales del Sur). Recientemente se han establecido tres grupos similares en las industrias del vino de Australia del Sur (región de Coonawarra) y Victoria (Valle de Yarra, Grampians). Los grupos generalmente se reúnen tres veces al año, con temas de reunión relevantes para la época del año y las tareas estacionales inminentes. Los temas tratados incluyen mapeo de rendimiento, gestión de datos, ensayos en granjas, sensores / imágenes de cultivos, sensores de suelo, búsqueda y mapeo de malezas, dirección automática y control de máquinas. Los grupos han sido un mecanismo para que los productores aprendan unos de otros, con muchas experiencias compartidas; han sido muy valorados por los participantes. SPAA también ha traído expertos y agricultores de otras regiones para compartir sus conocimientos y experiencias, algo que no habría ocurrido sin los grupos y el apoyo financiero asociado. En muchas regiones, se ha producido una mejora notable en el conocimiento y el apoyo de los concesionarios comerciales durante los seis años que los grupos han estado en funcionamiento, aunque algunas áreas siguen teniendo un servicio deficiente. De acuerdo con el trabajo de ROBERTSON et al (2011), cuanto más deficiente es el acceso al servicio, más importante ha sido el papel de SPAA a la hora de brindar asesoramiento sobre la mejor forma de que los productores utilicen el hardware y software de PA que han comprado. Como era de esperar, los grupos de productores son "fluidos" con cierta rotación de miembros que asisten. A medida que algunos productores alcanzan sus objetivos de AP, es posible que tengan menos necesidad de información continua, pero muchos productores permanecen en las primeras etapas de adopción. Como consecuencia, la mayoría de los grupos comprenden una serie de habilidades que pueden presentar dificultades para coordinar la formación para satisfacer las necesidades de todos. En parte como respuesta a esto, la SPAA ha llevado a cabo una serie de talleres de formación más avanzados en Adelaide, en los que se han reunido profesionales más experimentados / entusiastas de cada grupo para proporcionar una formación más amplia, con la intención de que actúen como agentes para la transferencia de información. de regreso a las regiones. Como era de esperar, dada la dependencia de la tecnología de la información de la AP, Se ha observado que los agricultores más jóvenes adquieren el software y las habilidades de gestión de datos mucho más rápido que sus padres. Por lo tanto, se espera que algunos problemas de adopción de AP se superen mediante el cambio generacional. Un aspecto sorprendente de los resultados de la encuesta de ROBERTSON et al. (2011) fue que muchas de las limitaciones para la adopción de VRA en 2008 fueron las mismas que se identificaron varios años antes, tanto en Australia (COOK et al.2000; COOK & BRAMLEY 2001) como en otros lugares (GRIFFIN & LOWENBERG- DEBOER 2005). Los resultados de la encuesta también reflejan una falta de reconocimiento de la oportunidad presentada por PA de introducir una filosofía de control de procesos en la producción agrícola (COOK & BRAMLEY 2001). Por lo tanto, ha habido una falla general en las industrias de granos australianos (que también ha ocurrido en la industria del vino) para reconocer que un rediseño del sistema de producción, especialmente en el contexto más amplio de toda la cadena de valor (por ejemplo, BRAMLEY 2009), puede producir beneficios significativos tanto para los productores como para los procesadores (ver también más abajo). Por lo tanto, se podría argumentar que, además de las limitaciones inmediatas que enfrentan los productores para adoptar elementos de AP, la falta de liderazgo de la industria para impulsar el cambio que alentaría la adopción es una limitación. Mientras tanto, solo dos universidades australianas ofrecen cursos dedicados en PA como parte de su licenciatura en agricultura. Por lo tanto, las perspectivas a corto plazo para la actual escasez de apoyo de asesores para AP que se está abordando no parecen alentadoras, lo que hace que las actividades de la SPAA sean aún más importantes. la falta de liderazgo de la industria para impulsar el cambio que alentaría la adopción es una limitación. Mientras tanto, solo dos universidades australianas ofrecen cursos dedicados en PA como parte de su licenciatura en agricultura. Por lo tanto, las perspectivas a corto plazo para la actual escasez de apoyo de asesores para AP que se está abordando no parecen alentadoras, lo que hace que las actividades de la SPAA sean aún más importantes. la falta de liderazgo de la industria para impulsar el cambio que alentaría la adopción es una limitación. Mientras tanto, solo dos universidades australianas ofrecen cursos dedicados en PA como parte de su licenciatura en agricultura. Por lo tanto, las perspectivas a corto plazo para la actual escasez de apoyo de asesores para AP que se está abordando no parecen alentadoras, lo que hace que las actividades de la SPAA sean aún más importantes. Enfoque en la calidad del cultivo Como se indicó, en lugar de centrarse en la aplicación de tasas variables de insumos como fertilizantes, el interés del sector vitivinícola en la AP se ha centrado mucho más en la cosecha selectiva; es decir, la gestión focalizada de productos. La recolección selectiva se define como la recolección dividida de la fruta en la recolección de acuerdo con diferentes criterios de rendimiento / calidad, con el fin de aprovechar la variación observada (BRAMLEY et al. 2005). Los primeros trabajos australianos demostraron que se podían lograr aumentos muy significativos en el valor de la producción mediante esta estrategia, con beneficios tanto para los viticultores como para los enólogos. En un ejemplo de Australia Occidental, el valor de venta al por menor de la producción de vino aumentó en más de $ 40 000 / ha (BRAMLEY et al., 2005). Sin embargo, ha habido una fuerte percepción, especialmente entre los productores de las regiones vitivinícolas de regadío interior caliente (RIVERLAND, Murray Valley, Murrumbidgee), cuya producción está orientada a vinos de mesa de alto volumen y bajo precio, que estos beneficios no estaban disponibles para ellos. Más bien, Se percibió que la cosecha selectiva solo estaba disponible para pequeños productores boutique que, mediante el uso de tanques pequeños, podían aprovechar las diferencias entre pequeñas parcelas de fruta, o las grandes empresas multinacionales cuyas bodegas suelen tener una gama de diferentes tamaños de tanque y más de una trituradora. Sin embargo, en un trabajo realizado en un sitio en el valle de Murray, en el que el tamaño de tanque más pequeño es de 75 t, y donde solo hay una trituradora disponible, BRAMLEY et al (2011c) han demostrado que la cosecha selectiva puede ser rentable incluso cuando la producción está orientada hacia grandes volúmenes de fermentación. Este trabajo indicó que el beneficio de la vendimia selectiva para el enólogo fue un aumento en el valor mayorista de la producción de alrededor del 2-12%, dependiendo de si la diferencia de precio entre el vino de mayor valor y el otro era de $ 1 o $ 5 / botella. El beneficio para el productor en este ejemplo fue mucho menor y dependió de los diferentes precios pagaderos por los diferentes grados de fruta, pero, no obstante, fue bastante alcanzable. Esta primera investigación y adopción de la cosecha selectiva se basó en la idea de segregar un bloque de viñedo en dos o tres zonas utilizando una variedad de datos espaciales (por ejemplo, Figura 1b) y luego cosecharlos en flujos de productos separados utilizando dos o tres contenedores de seguimiento durante un solo evento de cosecha. En ausencia de un sensor de calidad de la fruta, los datos espaciales utilizados para la delimitación de la zona se relacionarían típicamente con el vigor de la vid (detección remota o proximal), el rendimiento (si se estuviera usando el monitoreo del rendimiento) y el estudio del suelo EM38. Un trabajo reciente dirigido al desarrollo de un sensor en movimiento para el contenido de antocianinas de la uva (BRAMLEY et al., 2011b) arrojó resultados prometedores, aunque limitados en su aplicación a la cosecha de uvas de vino tinto. Sin embargo, la calidad de la uva y del vino es muy compleja, dada su dependencia de una gran cantidad de atributos químicos y sensoriales, algunos de los cuales en la uva, pueden ser alterados, sintetizados o metabolizados marcadamente en el proceso de elaboración del vino. Las antocianinas son un marcador de calidad importante en las uvas tintas, pero son irrelevantes para las blancas, y su contenido, como el de otros metabolitos de la uva, también se ve notablemente afectado por los procesos de maduración del cultivo. Esto lleva a la idea de que además de conocer la variación espacial en el rendimiento de la fruta y los atributos de calidad, para optimizar las decisiones de cosecha selectiva, también se debe abordar la cuestión de cuándo cosechar diferentes zonas, además de su delimitación espacial. Trought y BRAMLEY (2011) han demostrado recientemente que al usar imágenes de detección proximal adquiridas con un círculo de cultivo Esto lleva a la idea de que además de conocer la variación espacial en el rendimiento de la fruta y los atributos de calidad, para optimizar las decisiones de cosecha selectiva, también se debe abordar la cuestión de cuándo cosechar diferentes zonas, además de su delimitación espacial. Trought y BRAMLEY (2011) han demostrado recientemente que al usar imágenes de detección proximal adquiridas con un círculo de cultivo Esto lleva a la idea de que además de conocer la variación espacial en el rendimiento de la fruta y los atributos de calidad, para optimizar las decisiones de cosecha selectiva, también se debe abordar la cuestión de cuándo cosechar diferentes zonas, además de su delimitación espacial. Trought y BRAMLEY (2011) han demostrado recientemente que al usar imágenes de detección proximal adquiridas con un círculo de cultivo™ , junto con un 'sistema de puntuación de jugo' y algunos modelos simples de fenología de la vid, se pudieron optimizar tanto la delimitación de la zona como las decisiones sobre la fecha de cosecha ( Figura 2 ). Las preguntas sobre la fecha de cosecha también tienen resonancia en la industria azucarera (HIGGINS et al., 1998). Los cálculos basados en mapas de rendimiento y variación de CCS en un campo de caña de azúcar de 6.8 ha en el distrito de Bundaberg caracterizado por una variación limitada del suelo, sugieren que en 2011 en este sitio, el 23% de la variación dentro del campo en los ingresos de los agricultores se debió a la variación de CCS ( Figura 3 ). Se desconoce el efecto de la fecha de cosecha en esta cifra y merece una investigación. Dados los beneficios de la cosecha selectiva que se observan en la industria del vino, los sobreprecios que se pagan a los productores de granos australianos por granos con un contenido de proteína específico y la disponibilidad de sensores de proteínas sobre la marcha, surge la pregunta obvia de si los productores de granos pueden aprovechar también la cosecha selectiva? Lamentablemente, el trabajo reciente destinado a abordar este problema no ha tenido éxito (BRAMLEY et al., 2012c; Figura 4) debido, aparentemente, al bajo rendimiento de los sensores de proteínas. La detección de rendimiento y proteínas sobre la marcha se llevó a cabo durante la cosecha de cebada durante tres temporadas (2009-11) en tres granjas del sur de Australia. Los datos de rendimiento se integraron con datos de levantamientos de suelos de alta resolución (EM38 y gamma radiométrica) e imágenes de cultivos de detección remota y proximal (gs31) para identificar zonas para las que la recolección selectiva podría ser apropiada (por ejemplo, Figura 1a ). Sin embargo, estas zonas no siempre se alinearon bien con la variación identificada en los mapas de proteínas. Además, aunque los datos del sensor de proteínas demostraron claramente que la proteína del grano está estructurada espacialmente, los problemas con la calibración y el funcionamiento del sensor presentaban graves limitaciones para el uso robusto de estos sensores. Surgieron problemas adicionales como consecuencia del modo de funcionamiento del sensor de proteínas. Debido a que los sensores actualmente disponibles dependen de la transmisión NIR en lugar de la reflectancia, requieren el llenado por separado de una "cámara de muestra" para cada medición de punto, en lugar de la detección continua. Una consecuencia importante de esto es que cada análisis puede tardar entre 7 y 22 segundos. Como resultado, la densidad espacial de los datos del sensor es baja, en comparación con la proporcionada por un monitor de rendimiento, por ejemplo, que normalmente registra en 1 o 2 segundos. Como resultado, el intervalo de confianza utilizado para probar la importancia de las diferencias entre zonas (TAYLOR et al., 2007) en proteínas es relativamente alto. Por razones obvias, esto reduce en gran medida la confianza que se puede atribuir a la delimitación de zonas proteicas (BRAMLEY et al., 2012c). Es de esperar que la tecnología de detección de proteínas se siga desarrollando, ya que la recolección selectiva sigue siendo una idea filosóficamente sólida que debe perseguir la industria de los cereales. La detección robusta de proteínas también ofrece beneficios para la optimización del manejo del nitrógeno en los cultivos. Experimentación espacialmente distribuida para la optimización de la producción y la seguridad alimentaria CARBERRY et al. (2011) han identificado la AP como una tecnología potencialmente importante para abordar el tema de la seguridad alimentaria, especialmente dado su papel potencial para permitir que se mantenga la producción agrícola al tiempo que se reduce el riesgo asociado con esa producción. La clave del éxito en esta área es que, además de saber que las diferentes partes de una granja son diferentes, también se requiere conocimiento de cómo deben manejarse de manera diferente. Gran parte de la literatura sobre AP presume que este conocimiento está disponible, pero dadas las diferencias en la naturaleza y el alcance de la variación específica del sitio, y la variación regional más amplia y generalizada que puede analizar un agrónomo de distrito o un asesor agrícola, la base de conocimientos requerido para el ajuste fino de la gestión específica del sitio a menudo, de hecho, no está disponible. Característicamente, a los agricultores les gustan los experimentos; siempre están probando cosas nuevas, ya sean nuevas variedades, diferentes fertilizantes o una modificación de algún equipo, por ejemplo. Muy a menudo, tales experimentos implican una tira de prueba dentro de un campo, o pueden implicar que un campo sea tratado de manera diferente a los demás. Este es un enfoque legítimo, ya que proyecta el experimento en el contexto del negocio para el que es relevante, generalmente utiliza el propio equipo de los agricultores para su establecimiento y lo somete a la variación subyacente de la tierra que sustenta la finca o campo en el que se se encuentra. Sin embargo, generalmente carece del rigor estadístico de los experimentos basados en gráficos preferidos por la mayoría de los investigadores. Si bien los agricultores generalmente no toman decisiones sobre la base de la importancia estadística de las diferencias de tratamiento ('¿Me pueden molestar?' Y las consideraciones de beneficio: costo, a menudo son primordiales), sus experimentos son, en consecuencia, a menudo despreciados por los investigadores. Por el contrario, los investigadores tienden a emplear diseños aleatorios junto con un análisis estadístico riguroso, ya sea en un intento de eliminar los efectos de la variación subyacente y / o bajo el supuesto de que dicha variación no tiene ningún impacto en los resultados, o incluso que no hay ninguno. Sin embargo, si PA no nos enseña nada más, ilustra muy claramente que es poco probable que los supuestos de homogeneidad sean ciertos ( en consecuencia, los investigadores suelen despreciar sus experimentos. Por el contrario, los investigadores tienden a emplear diseños aleatorios junto con un análisis estadístico riguroso, ya sea en un intento de eliminar los efectos de la variación subyacente y / o bajo el supuesto de que dicha variación no tiene ningún impacto en los resultados, o incluso que no hay ninguno. Sin embargo, si PA no nos enseña nada más, ilustra muy claramente que es poco probable que los supuestos de homogeneidad sean ciertos ( en consecuencia, los investigadores suelen despreciar sus experimentos. Por el contrario, los investigadores tienden a emplear diseños aleatorios junto con un análisis estadístico riguroso, ya sea en un intento de eliminar los efectos de la variación subyacente y / o bajo el supuesto de que dicha variación no tiene ningún impacto en los resultados, o incluso que no hay ninguno. Sin embargo, si PA no nos enseña nada más, ilustra muy claramente que es poco probable que los supuestos de homogeneidad sean ciertos (Figura 5a ) y que, en consecuencia, los intentos de eliminar sus efectos pueden no tener éxito. Mientras tanto, los agricultores a menudo consideran los experimentos de los investigadores con cautela porque sus parcelas se perciben como poco realistas y porque los tratamientos a menudo se aplican a mano en lugar de utilizar maquinaria similar (y de tamaño similar) a la suya; este es un problema particular para los experimentos que involucran aerosoles. Una solución a este impasse, que puede resultar atractiva tanto para los agricultores como para los investigadores, es utilizar un enfoque distribuido espacialmente junto con un análisis espacial de las respuestas al tratamiento (BISHOP & LARK, 2006, 2007). En este enfoque, los experimentos se establecen en tiras individuales (por ejemplo, LAWES & BRAMLEY, 2012), parcelas distribuidas espacialmente (WHELAN et al., 2003) o utilizando diseños altamente replicados (por ejemplo, PANTEN et al., 2010; BRAMLEY et al. , 2011a) que cubre toda la unidad de gestión ( Figura 5b) utilizando las herramientas de la AP para su diseño y establecimiento. Cualquiera que sea el enfoque que se utilice, la variación subyacente en el sitio del ensayo se utiliza como una herramienta experimental de modo que cuando el experimento se analiza mediante el análisis espacial apropiado, se puede determinar la variabilidad espacial en la respuesta al tratamiento y en la significación estadística de los efectos del tratamiento. Esto último mantiene contentos a los investigadores, mientras que el hecho de que el experimento se realice a la misma escala que las operaciones agrícolas normales significa que los resultados también son relevantes para el agricultor. Es importante destacar que, mientras que el enfoque basado en parcelas ( Figura 5a ) aborda la cuestión de si el tratamiento A es mejor que el tratamiento B, el enfoque espacial ( Figura 5b) reconoce que ambos pueden ser beneficiosos, aunque en diferentes partes del mismo campo. BRAMLEY et al. Ofrecen una discusión más sustancial de este enfoque. (2012b). Requiere un mayor desarrollo con respecto al software para facilitar el análisis de resultados. Sin embargo, el trabajo reciente sugiere que ofrece una forma positiva de avanzar que ayudará con la adopción de la AP. Un atractivo particular surge del hecho de que, así como la implementación exitosa de la AP probablemente dependa de la experimentación, la AP también permite que se lleve a cabo la experimentación requerida.