La agricultura de precisión fusiona las nuevas tecnologías surgidas de la era de la información con una industria agrícola madura. Es un sistema integrado de manejo de cultivos que intenta hacer coincidir el tipo y la cantidad de insumos con las necesidades reales de cultivo para áreas pequeñas dentro de un campo agrícola. Este objetivo no es nuevo, pero las nuevas tecnologías ahora disponibles permiten que el concepto de agricultura de precisión se realice en un entorno de producción práctico.
La agricultura de precisión a menudo se ha definido por las tecnologías que la permiten y a menudo se la conoce como agricultura GPS (Sistema de posicionamiento global) o agricultura de tasa variable. Por importantes que sean los dispositivos, solo se necesita una pequeña reflexión para darse cuenta de que la información es el ingrediente clave para una agricultura precisa. Los gerentes que utilizan la información de manera eficaz obtienen mayores beneficios que los que no lo hacen.
La agricultura de precisión se distingue de la agricultura tradicional por su nivel de gestión. En lugar de administrar campos completos como una sola unidad, la administración se personaliza para áreas pequeñas dentro de los campos. Este mayor nivel de manejo enfatiza la necesidad de prácticas agronómicas sólidas. Antes de considerar el salto a la gestión de la agricultura de precisión, ya debe existir un buen sistema de gestión agrícola.
La agricultura de precisión es un enfoque de sistemas para la agricultura. Para ser viable, se deben considerar los beneficios económicos y ambientales, así como las cuestiones prácticas de la gestión a nivel de campo y las alianzas necesarias para proporcionar la infraestructura para las tecnologías. La Figura 1 representa algunas de las consideraciones importantes en un sistema de agricultura de precisión. Los problemas relacionados con la agricultura de precisión incluyen los beneficios percibidos y también las barreras para la adopción generalizada de la gestión de la agricultura de precisión.
Figura 1
Problemas que afectan la adopción de la gestión de la agricultura de precisión.
administración
Adquisición y análisis de datos
Sistema de soporte de decisiones
Mayor atención a la gestión
Curva de aprendizaje
Ciencias económicas
Cambios en costos
Cambios en los ingresos
Flujo de efectivo
Riesgo
Alianzas
Disponibilidad de GPS precisa
Disponibilidad de tecnología de tasa variable
Disponibilidad de servicios de gestión específicos del sitio
Financiación
Ambiental
Disminuir las pérdidas de entrada
Apuntar a los nutrientes para aumentar la eficiencia de absorción
La necesidad de una agricultura de precisión
Los agricultores suelen ser conscientes de que sus campos tienen rendimientos variables en todo el paisaje. Estas variaciones pueden atribuirse a prácticas de gestión, propiedades del suelo y / o características ambientales. Las características del suelo que afectan los rendimientos incluyen textura, estructura, humedad, materia orgánica, estado de nutrientes y posición del paisaje. Las características ambientales incluyen el clima, las malezas, los insectos y las enfermedades.
La foto aérea de la Figura 2 ilustra que en algunos campos, la variabilidad dentro del campo puede ser sustancial. En este campo, el mejor crecimiento de los cultivos fue cerca de los cursos de agua y áreas niveladas del campo. Las laderas donde la erosión agotó la capa superficial del suelo mostraron estrés por humedad y redujeron las masas de plantas. En Missouri, la variación en los niveles de rendimiento del maíz y la soja suele ser de 2 a 1.
Vista aérea de un campo central de MissouriFigura 2
Vista aérea de un campo central de Missouri.
Al ver esta magnitud de variación, la mayoría de los agricultores se preguntan cómo se puede solucionar el problema que está causando los bajos rendimientos. No existe un método económicamente viable para «arreglar» las áreas de tierra vegetal agotadas en este campo, por lo que el desafío de la gestión es gestionar de manera óptima las áreas dentro del campo que tienen diferentes capacidades de producción. Esto no significa necesariamente tener el mismo nivel de rendimiento en todas las áreas del campo.
La base de datos de información mental de un agricultor sobre cómo tratar diferentes áreas en un campo requirió años de observación e implementación a través de prueba y error. Hoy en día, ese nivel de conocimiento de las condiciones del campo es difícil de mantener debido al mayor tamaño de las fincas y los cambios en las áreas cultivadas debido a los cambios anuales en los acuerdos de arrendamiento. La agricultura de precisión ofrece el potencial de automatizar y simplificar la recopilación y el análisis de información. Permite tomar decisiones de gestión e implementarlas rápidamente en áreas pequeñas dentro de campos más grandes.
Herramientas de agricultura de precisión
Para recopilar y utilizar la información de manera eficaz, es importante que cualquier persona que esté considerando la agricultura de precisión esté familiarizada con las herramientas tecnológicas disponibles. Estas herramientas incluyen hardware, software y prácticas recomendadas.
Receptores del sistema de posicionamiento global (GPS)
Los satélites del Sistema de posicionamiento global transmiten señales que permiten a los receptores GPS calcular su posición. Esta información se proporciona en tiempo real, lo que significa que se proporciona información de posición continua mientras está en movimiento. Tener información de ubicación precisa en cualquier momento permite mapear las mediciones de suelos y cultivos. Los receptores GPS, ya sea llevados al campo o montados en implementos, permiten a los usuarios regresar a ubicaciones específicas para tomar muestras o tratar esas áreas.
Las señales de GPS sin corregir tienen una precisión de aproximadamente 300 pies. Para que sea útil en la agricultura, las señales de GPS sin corregir deben compararse con una señal terrestre o satelital que proporciona una corrección de posición llamada corrección diferencial . La precisión de la posición corregida es típicamente de 63 a 10 pies. En Missouri, la Guardia Costera proporciona balizas de corrección diferencial que están disponibles en la mayoría de las áreas de forma gratuita. Al comprar un receptor GPS, se debe considerar el tipo de corrección diferencial y su cobertura en relación con el área de uso.
Monitoreo y mapeo de rendimiento
Los monitores de rendimiento de grano miden y registran continuamente el flujo de grano en el elevador de grano limpio de una cosechadora. Cuando se conectan con un receptor GPS, los monitores de rendimiento pueden proporcionar los datos necesarios para los mapas de rendimiento. Las mediciones de rendimiento son esenciales para tomar decisiones de gestión acertadas. Sin embargo, el suelo, el paisaje y otros factores ambientales también deben sopesarse al interpretar un mapa de rendimiento. Si se utiliza correctamente, la información sobre el rendimiento proporciona información importante para determinar los efectos de los insumos gestionados, como fertilizantes, cal, semillas, pesticidas y prácticas culturales, incluida la labranza y el riego.
Las mediciones de rendimiento de un solo año pueden estar fuertemente influenciadas por el clima. Examinar los registros de información de rendimiento de varios años e incluir datos de años de condiciones climáticas extremas ayuda a determinar si el nivel de rendimiento observado se debe a la gestión o si es inducido por el clima.
Muestreo de suelo en rejilla y aplicación de fertilizante de tasa variable (VRT)
En Missouri, el procedimiento de muestreo de suelo recomendado es tomar muestras de porciones de campos que no tengan más de 20 acres de superficie. Los testigos de suelo tomados de ubicaciones aleatorias en el área de muestreo se combinan y se envían a un laboratorio para ser analizados. Los asesores de cultivos hacen recomendaciones de aplicación de fertilizantes a partir de la información de las pruebas de suelo para el área de 20 acres. El muestreo de suelo en cuadrícula utiliza los mismos principios del muestreo de suelo, pero aumenta la intensidad del muestreo. Por ejemplo, un área de muestreo de 20 acres tendría 10 muestras usando un sistema de muestreo de cuadrícula de 2 acres (las muestras están espaciadas a 300 pies entre sí) en comparación con una muestra en las recomendaciones tradicionales. Las muestras de suelo recolectadas en una cuadrícula sistemática también tienen información de ubicación que permite mapear los datos. El objetivo del muestreo de suelo en cuadrícula es un mapa de las necesidades de nutrientes, llamado mapa de aplicación. Las muestras de suelo de rejilla se analizan en el laboratorio y se hace una interpretación de las necesidades de nutrientes del cultivo para cada muestra de suelo. Luego, se traza el mapa de aplicación de fertilizantes utilizando el conjunto completo de muestras de suelo. El mapa de aplicación se carga en una computadora montada en un esparcidor de fertilizante de dosis variable. La computadora usa el mapa de aplicación y un receptor GPS para dirigir un controlador de entrega de producto que cambia la cantidad y / o tipo de producto fertilizante, de acuerdo con el mapa de aplicación.
Sensores remotos
La teledetección es la recopilación de datos a distancia. Los sensores de datos pueden ser simplemente dispositivos portátiles, montados en aviones o basados en satélites. Los datos de detección remota proporcionan una herramienta para evaluar la salud de los cultivos. El estrés de las plantas relacionado con la humedad, los nutrientes, la compactación, las enfermedades de los cultivos y otros problemas de salud de las plantas a menudo se detectan fácilmente en las imágenes aéreas. Las cámaras electrónicas también pueden grabar imágenes de infrarrojo cercano que están altamente correlacionadas con el tejido vegetal sano. Los nuevos sensores de imagen con alta resolución espectral están aumentando la información recopilada de los satélites.
La teledetección puede revelar la variabilidad durante la temporada que afecta el rendimiento del cultivo y puede ser lo suficientemente oportuna para tomar decisiones de manejo que mejoren la rentabilidad del cultivo actual. Las imágenes de detección remota pueden ayudar a determinar la ubicación y el alcance del estrés del cultivo. El análisis de estas imágenes utilizadas junto con la exploración puede ayudar a determinar la causa de ciertos componentes del estrés del cultivo. Las imágenes se pueden utilizar para desarrollar e implementar un plan de tratamiento localizado que optimice el uso de productos químicos agrícolas.
Exploración de cultivos
Las observaciones de las condiciones del cultivo durante la temporada pueden incluir:
Parches de malezas (tipo e intensidad de malezas)
Infestación de insectos o hongos (especie e intensidad)
Estado de nutrientes del tejido del cultivo
Zonas inundadas y erosionadas
Al usar un receptor GPS en un vehículo todo terreno o en una mochila, se puede asociar una ubicación con observaciones, lo que facilita el regreso a la misma ubicación para recibir tratamiento. Estas observaciones también pueden ser útiles más adelante para explicar las variaciones en los mapas de rendimiento.
Sistemas de información geográfica (SIG)
Los sistemas de información geográfica (SIG) son hardware y software de computadora que utilizan atributos de características y datos de ubicación para producir mapas. Una función importante de un SIG agrícola es almacenar capas de información, como rendimientos, mapas de estudios de suelos, datos de detección remota, informes de exploración de cultivos y niveles de nutrientes del suelo. Los datos referenciados geográficamente se pueden mostrar en el SIG, agregando una perspectiva visual para la interpretación.
Además del almacenamiento y la visualización de datos, el SIG se puede utilizar para evaluar la gestión actual y alternativa mediante la combinación y manipulación de capas de datos para producir un análisis de escenarios de gestión.
Gestión de la información
La adopción de la agricultura de precisión requiere el desarrollo conjunto de habilidades de gestión y bases de datos de información pertinentes. El uso eficaz de la información requiere que el agricultor tenga una idea clara de los objetivos del negocio y de la información crucial necesaria para tomar decisiones. La gestión eficaz de la información requiere más que herramientas de análisis de mantenimiento de registros o un SIG. Requiere una actitud empresarial hacia la educación y la experimentación.
Identificación de un proveedor de servicios de agricultura de precisión
Los agricultores deben considerar la disponibilidad de servicios personalizados al tomar decisiones sobre la adopción de un manejo de cultivos específico del sitio. Los proveedores de servicios agrícolas pueden ofrecer una variedad de servicios de agricultura de precisión a los agricultores. Al distribuir los costos de capital para equipos especializados en más terreno y al utilizar las habilidades de los especialistas en agricultura de precisión, los servicios personalizados pueden disminuir el costo y aumentar la eficiencia de las actividades de agricultura de precisión.
Los servicios personalizados más comunes que ofrecen los proveedores de servicios de agricultura de precisión son el muestreo intensivo del suelo, el mapeo y las aplicaciones de dosis variable de fertilizantes y cal. El equipo requerido para estas operaciones incluye un vehículo equipado con un receptor GPS y una computadora de campo para muestreo de suelos, una computadora con software de mapeo y un aplicador de dosis variable para fertilizantes y cal. Comprar este equipo y aprender las habilidades necesarias es un costo inicial significativo que puede resultar prohibitivo para muchos agricultores.
Los proveedores de servicios agrícolas deben identificar un grupo de clientes comprometidos para justificar la compra del equipo y la asignación de recursos humanos para ofrecer estos servicios. Una vez que se establece un proveedor de servicios, las actividades de agricultura de precisión en esa región tienden a centrarse en los proveedores de servicios. Por esta razón, los que adoptan prácticas de agricultura de precisión a menudo se encuentran en grupos que rodean al proveedor de servicios.
Un ejemplo de gestión
Cada granja presenta un rompecabezas de gestión único. No todas las herramientas descritas anteriormente ayudarán a determinar las causas de la variabilidad en un campo, y sería prohibitivo implementarlas todas de inmediato. Un enfoque incremental es una estrategia más inteligente, utilizando una o dos de las herramientas a la vez y evaluando cuidadosamente los resultados.
Los ejemplos que se muestran aquí son de una granja del centro de Missouri. La Figura 3 muestra los rendimientos de tres años de producción agrícola, soja en 1992 y 1994, y maíz en 1993. A modo de comparación, los rendimientos se ajustaron a los rendimientos relativos, es decir, el rendimiento real se expresó como una fracción del rendimiento máximo dentro de ese año. Observe que los patrones de rendimiento relativo de los tres años cambiaron de un año a otro y entre los diferentes cultivos. El mapa de rendimiento promedio reveló dos áreas de alto rendimiento. Un área estaba en la parte centro-norte del campo, y la otra se extendía desde el límite occidental al este en el tercio sur del campo. En este punto, está claro que hay un factor o factores persistentes que afectan el rendimiento, pero se necesita más información para determinar esos factores.
Rendimientos de cerealesFigura 3
Rendimientos de granos durante tres años (izquierda, de arriba a abajo: 1992, 1993, 1994) y rendimientos promedio de tres años (derecha) como una fracción del rendimiento máximo dentro de cada año para un campo central de Missouri. Azul = 0,50 x rendimiento máximo; rojo = 0,70 x rendimiento máximo.
En la Figura 4, se muestran mapas de fósforo y potasio de prueba de suelo junto con un mapa de pH del suelo. Los mapas de fósforo y potasio son similares, con valores bajos de las pruebas de suelo en el tercio norte del campo. Los valores de pH del suelo fueron más altos (casi neutros) en el tercio sur del campo y a lo largo del extremo sur del campo. El límite bien definido del área de pH alto y el hecho de que parece seguir la dirección del manejo del campo sugiere que esto es una consecuencia del manejo más que de la variabilidad natural del suelo.
Prueba de suelo fósforo, potasio y pHFigura 4
Prueba de suelo de fósforo, potasio y pH para una granja en el centro de Missouri.
En la Figura 5 se da una fuerte evidencia de que el manejo dio como resultado los patrones de pH, donde una fotografía tomada en 1962 mostró que el campo, ahora administrado como una sola unidad, estaba previamente dividido en tres campos que se administraban por separado. Dos granjas estaban ubicadas en la esquina suroeste y el borde sur-central del campo (observe la alta concentración de fósforo en las áreas cercanas a las granjas anteriores), y la parte sur del campo estaba en pasto. El propietario anterior confirmó más tarde que se aplicó cal a los tres campos por separado. Una explicación razonable para el área de pH alto es que se aplicó más cal en el campo adyacente al área de la finca / pastizal que la que se aplicó en los campos más al norte. El pH más alto a lo largo del extremo sur probablemente fue causado por el polvo de piedra caliza que salió del camino de grava que aparece en la fotografía aérea de 1962. Una medida correctiva obvia es aplicar cal a las otras partes del campo para elevar el pH de esas áreas.
Fotografía aérea, pH del suelo y rendimiento de grano promedio de 3 años.Figura 5
Fotografía aérea, pH del suelo y rendimiento de grano promedio de 3 años para la finca central de Missouri.
Los rendimientos más altos de grano que parecen estar relacionados espacialmente con el área de pH alto pueden ser causados por condiciones favorables del suelo relacionadas con el pH. Sin embargo, la correlación entre el rendimiento y un parámetro del suelo no es una prueba segura de que el pH sea la causa de mayores rendimientos. El manejo anterior de esta porción del campo puede haber sido el factor más importante que resultó en mayores rendimientos. Ciertamente, factores adicionales además del pH del suelo afectaron el rendimiento, porque el área de alto rendimiento es sustancialmente más pequeña que el área de alto pH.
El mapa de pH no corresponde espacialmente al área de alto rendimiento que se extiende desde la esquina noroeste del mapa hasta la parte norte-central. A diferencia del área afectada por el pH, esta característica parece ser una característica natural relacionada con el suelo. Coincide bien con el canal de drenaje que se ve en la fotografía aérea. Comprender este patrón de variabilidad de rendimiento requiere cierto conocimiento de este suelo agrícola en el centro de Missouri. Los suelos de la zona se clasifican generalmente como suelos de arcilla . Un suelo de arcilla tiene un cambio abrupto de textura del suelo (un aumento de arcilla) entre la superficie del suelo y la arcilla, una capa que restringe el movimiento del agua y el crecimiento de las raíces. En los años en que el agua limita el crecimiento de las plantas, existe una estrecha relación entre la profundidad de la capa superior del suelo que cubre la cazuela de arcilla y los rendimientos.
En la Figura 6 se muestra un mapa de la profundidad de la capa superficial del suelo junto con el mapa de rendimiento promedio de 3 años. La información sobre la profundidad de la capa superficial del suelo se recopiló con una unidad de detección móvil conectada a un receptor GPS. La unidad sensora mide realmente la capacidad del suelo para conducir electricidad, y las arcillas conducen la electricidad mejor que los suelos que tienen menos arcilla. Por lo tanto, los suelos de arcilla que tienen una capa superficial del suelo superficial conducen la electricidad mejor que los suelos con una capa superficial profunda.
Profundidad de la capa superior del suelo y rendimiento promedio de 3 añosFigura 6
Profundidad de la capa superior del suelo y rendimiento promedio de 3 años para una granja central de Missouri.
La Figura 6 muestra que el área de la capa superficial más profunda se encuentra a lo largo del canal de drenaje y esta área es claramente la porción de alto rendimiento del campo. Juntos, los mapas sugieren que cuando se mapea la profundidad de la capa superficial del suelo, la capacidad productiva del suelo relacionada con las relaciones entre el agua y el suelo se puede predecir para diferentes áreas del campo. Esto tiene implicaciones para la aplicación de nutrientes, especialmente fertilizantes nitrogenados. En Missouri, el nitrógeno se aplica de acuerdo con las necesidades previstas de las plantas mediante la estimación de la meta de rendimiento de un campo. Debido a que el objetivo de rendimiento (productividad potencial) está estrechamente relacionado con la profundidad de la capa superficial del suelo, se puede utilizar un mapa de la profundidad de la capa superficial del suelo para guiar la aplicación de dosis variable de nitrógeno.
Resumen
La agricultura de precisión brinda a los agricultores la capacidad de utilizar de manera más eficaz los insumos agrícolas, incluidos fertilizantes, pesticidas, labranza y agua de riego. Un uso más eficaz de los insumos significa un mayor rendimiento y (o) calidad de los cultivos, sin contaminar el medio ambiente. Sin embargo, ha resultado difícil determinar los costos y beneficios de la gestión de la agricultura de precisión. En la actualidad, muchas de las tecnologías utilizadas se encuentran en su infancia y es difícil precisar los precios de los equipos y servicios. Esto puede hacer que nuestras declaraciones económicas actuales sobre una tecnología en particular estén obsoletas.
La agricultura de precisión puede abordar los problemas económicos y ambientales que rodean a la agricultura de producción en la actualidad. Está claro que muchos agricultores tienen un nivel de gestión suficiente como para beneficiarse de una gestión de precisión. Sigue habiendo dudas sobre la rentabilidad y las formas más eficaces de utilizar las herramientas tecnológicas que tenemos ahora, pero el concepto de «hacer lo correcto en el lugar correcto en el momento correcto» tiene un fuerte atractivo intuitivo. En última instancia, el éxito de la agricultura de precisión depende en gran medida de qué tan bien y qué tan rápido se pueda encontrar el conocimiento necesario para guiar las nuevas tecnologías.