Autor: rjcastillolopez

Trabajar en la interfaz entre agricultura y conservación suele ser algo incremental: trabajo diligente y paciente a largo plazo, doblando gradualmente la curva en la dirección correcta. Pero la agricultura de precisión puede ser diferente.

Llegué a esta conclusión habiendo visto un proyecto en el oeste de Nebraska en los Estados Unidos en el que los agricultores estaban usando nueva tecnología para reducir el uso de agua y fertilizantes en al menos un 20 por ciento. Más importante e interesante, esto no tuvo ningún impacto en los rendimientos. Fue entonces cuando comencé a pensar en la agricultura de precisión o la tecnología inteligente como un cambio de juego.

Esta tecnología está siendo comercializada y adoptada por su impacto en los resultados finales, para ahorrar dinero. Los beneficios de conservación son un beneficio colateral, pero debemos tomar nota del mismo.

Muestreo de agua en una granja propiedad de TNC en Maryland.
MARYLAND, EE. UU. Toma de muestras de agua en una granja propiedad de TNC en Maryland. Foto © Tim Boucher
La promesa
La tecnología digital aplicada a la maquinaria agrícola y la información basada en la nube hace que la agricultura parezca ciencia ficción en algunos lugares. Los drones zumban sobre el paisaje monitoreando las condiciones de los cultivos y detectando problemas, como infestaciones de plagas o malezas. Los agricultores reciben información meteorológica personalizada que predice cómo variarán las precipitaciones de un campo a otro. Los suelos se mapean con un nivel de precisión inimaginable hace solo unos años, y los sensores les dicen a los agricultores exactamente cuánta agua se está utilizando en miles de puntos de datos diferentes.

Las cabinas de maquinaria agrícola están llenas de sistemas GPS y los conductores ya no conducen. En cambio, se sientan en la cabina revisando las pantallas que controlan los electrodomésticos, que se mueven a través de los campos entregando cantidades medidas con precisión de entradas precisamente en el mejor lugar, en momentos programados, en líneas perfectamente rectas o contorneadas a la tierra, lo que los datos determinen que dará el mejor rendimiento.

Toda esta innovación recibe el nombre genérico de agricultura de precisión , y los resultados pueden cambiar las reglas del juego. Una mayor precisión significa que el agua, los fertilizantes y otros insumos se pueden reducir sin afectar el rendimiento. Es una intensificación sostenible en acción: la producción aumenta mientras que los impactos ambientales, especialmente en torno al uso de agua y fertilizantes, disminuyen. Eso significa más producción, menos agua utilizada, menos escorrentía de nutrientes y mayor calidad del agua. En la mayoría de los lugares, la escorrentía de fertilizantes es el factor principal detrás de la contaminación del agua y las zonas muertas costeras. ¿Que es no gustar?

El problema
El problema no es con las tecnologías que componen la agricultura de precisión, sino con el modelo de negocio detrás de ellas. Cuando funciona, es espectacular, pero solo funciona en unos pocos lugares, donde los agricultores pueden pagar por ello. La agricultura de precisión es sofisticada pero no es barata.

Las empresas que lo venden recuperan los costos de desarrollo de los agricultores con bolsillos profundos, que hacen la inversión porque trabajan en una escala que la hace económicamente viable. Tampoco es fácil de operar ni de reparar tecnologías de precisión. Los agricultores deben estar bien educados o depender de una extensa red de proveedores externos. Nada de esto se aplica a los lugares donde la agricultura de precisión a menudo se necesita más desesperadamente : donde los recursos e insumos son escasos, los agricultores son pobres y hay vidas en juego. Cómo hacer que los beneficios de la agricultura de precisión se difundan más ampliamente en todo el mundo es probablemente la pregunta más importante en este momento porque, solo tal vez, el futuro del sistema alimentario mundial podría depender de ello.

Campos de maíz filmados por un dron con una cámara multiespectral.
CAMPOS DE MAÍZ CAMPOS DE maíz filmados por un dron con una cámara multiespectral. Foto © Jon Fisher / TNC
La urgencia
La agricultura de precisión es un cambio obvio para mejor para la agricultura. Existe una clara evidencia de que donde la agricultura de precisión se usa ampliamente, el uso de agua y fertilizantes puede disminuir entre un 20% y un 40% sin impacto en los rendimientos e incluso un aumento del rendimiento en algunos casos. Los agricultores que utilizan la agricultura de precisión lo hacen por motivos de costo-beneficio.

Ofrecer exactamente los insumos correctos en las cantidades correctas en el momento correcto y en los lugares correctos podría reducir radicalmente la demanda de nuevas tierras al ayudarnos a operar de manera mucho más eficiente en la tierra que ya tenemos. El aumento de la eficiencia también es fundamental para que obtengamos una mayor capacidad de recuperación de nuestro sistema alimentario, que deberá soportar los impactos del cambio climático. La única pregunta real es cómo hacerlo accesible y disponible a escala para lograr el impacto de conservación inmediato que necesitamos con tanta urgencia.

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

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

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

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

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

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

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Un gran desafío para la industria agrícola es la baja rentabilidad y el atractivo de la industria. IoT está cambiando eso.

Suministro de alimentos sostenible
La profesión más antigua del mundo (o la segunda más antigua , depende de a quién le preguntes) está lista para un cambio de imagen con la tecnología de IoT.

La agricultura inteligente, una extensión de la agricultura de precisión, puede aumentar el rendimiento total hasta en un 5% y las ganancias totales hasta en un 20% .

En agricultura de precisión, se utilizan dispositivos de “Internet de las cosas”, posicionamiento global y nuevas tecnologías . Su trabajo es medir y responder.

Con esto, podríamos abordar los desafíos del futuro para mejorar la forma en que producimos y administramos los alimentos.

Estamos investigando:

El cultivo y la cosecha de cereales, hortalizas y frutas.
Ganado como ganado vacuno, ovino, porcino y pollos
Desafíos de la agricultura inteligente
Crecientes necesidades alimentarias
A medida que se prevé que aumente la población mundial, es probable que sigan las necesidades totales de alimentos . La estimación de crecimiento para la agricultura es del 70% para 2050 .

Los principales impulsores son el crecimiento de la población y el aumento de la ingesta media de calorías . El aumento del consumo medio de calorías se sitúa en el 10% (2010-2050).

Menos expertos
Un gran desafío para la industria agrícola en estos días es la baja rentabilidad y el atractivo de la industria. Esto provoca una disminución del número de expertos, de los que depende la agricultura tradicional.

Baja eficiencia
El cultivo de cereales y hortalizas adolece de ineficiencias en la agricultura. Una de las principales causas es la información y la previsibilidad. Esto conduce a una pérdida de producto, desperdicio en el riego, fertilización y control de plagas. Con menos expertos en el campo, los resultados se vuelven más dependientes de las habilidades. El impacto ambiental causado por el uso de consumibles y recursos a considerar y minimizar.

La cría de ganado tiene como objetivo obtener rendimientos en leche, lana, huevos y carne. Los desafíos específicos son la visión general de la salud del ganado. De lo contrario, la propagación de enfermedades y una menor fertilidad son posibles resultados. Además, la presión sobre el ganado debe minimizarse para obtener el mejor rendimiento y una baja mortalidad.

Riesgo de alto rendimiento
Un riesgo general son los largos períodos entre la semilla y la cosecha o el nacimiento y el sacrificio. Durante este tiempo, es probable que se produzcan fluctuaciones en el precio del producto. Con la incertidumbre resultante, el pago y la ganancia futuros están sujetos a riesgo.

Si, en el momento de la venta, el precio del ganado es más bajo de lo esperado, el agricultor está sujeto a un margen más bajo. La precisión de la planificación adolece de información incompleta e incertidumbre.

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Soluciones
La precisión de la agricultura es el resultado del uso de dispositivos conectados y nuevas tecnologías. Beneficios incluidos:

Mayor eficiencia
Rendimiento optimizado
Mayor precisión de planificación
Esto deja una mayor rentabilidad para la agricultura, aumenta el atractivo de la industria y proporciona herramientas para manejar mejor los desafíos futuros.

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1. Granos, frutas y verduras
Exploración
La exploración de la tierra es un factor importante para el éxito de la agricultura. Por ejemplo, los agricultores deben pensar en cómo colocar los cultivos, cómo rotarlos, cuándo sembrar y cosechar. Durante la temporada de crecimiento, la exploración ayuda a coordinar la fertilización, el riego, el control de malezas y plagas.

Fuentes de datos
Las tecnologías de imágenes basadas en satélites, aviones o drones utilizan exploración visual: las imágenes satelitales dan una resolución de imagen de 0,5 a 10 m. Los drones, o “RPAS” (sistemas aéreos controlados de forma remota) ofrecen una resolución de imagen de hasta 2–10 cm.

Las cámaras brindan imágenes en espectro térmico, infrarrojo y visible. La publicación de Steve Blank sobre el uso práctico de cámaras hiperespectrales y el valor para el cliente es un gran ejemplo .

Una alta velocidad de escaneo de hasta 1000 acres / h hace que los RPAS sean adecuados para la agricultura a gran escala. Pueden recopilar datos sobre el nivel de humedad, las malezas y el contenido de clorofila en las plantas.

Los sensores en el suelo se pueden instalar en ubicaciones fijas o se pueden conectar a vehículos. Los vehículos típicos incluyen tractores inteligentes o «bots agrícolas» (vehículos no tripulados en tierra). Los sensores de suelo pueden detectar conductividad eléctrica, humedad, datos radiométricos y de pH. Las instalaciones de sensores fijos también pueden incluir tecnología acústica para monitorear plagas más grandes.

El conjunto de datos puede incluir más fuentes de datos, como pronósticos meteorológicos y datos climáticos. Un beneficio adicional puede provenir de la interconexión de grupos de datos, por ejemplo, entre granjas vecinas y con proveedores de equipos agrícolas.

Siembra
Durante la siembra, la eficacia de las semillas se puede mejorar con una colocación precisa. Los análisis de campo y suelo necesarios pueden provenir de bots agrícolas autónomos o guiados.

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Cultivo
Durante el cultivo, un menor esfuerzo de mano de obra puede provenir de equipos automatizados y controlados a distancia. Los equipos agrícolas modernos también pueden incluir predicciones de mantenimiento para reducir el esfuerzo de inspección.

Una excelente economía de combustible proviene de los tractores guiados que pueden elegir la ruta más eficiente. Además, el control de campo garantiza que los tractores solo se desplieguen cuando sea necesario. Con estas técnicas, un fabricante de tractores informó una disminución del consumo de combustible del 40% .

La reducción del consumo de agua, pesticidas y fertilizantes tiene un impacto inmediato. Primero, sobre la rentabilidad, y segundo, sobre la presión ambiental. Se recopila información sobre el nivel de humedad y las predicciones meteorológicas por zonas.

En función de la situación, el riego se activa (es decir – 20% de consumo de agua en la finca de almendros).

Los huertos se benefician de una cantidad adaptativa de fertilizantes y pesticidas. La visión artificial reconoce el tamaño del árbol individual y controla la dispensación, algo que se llama ver y rociar . Con el uso de bots agrícolas, la colocación de fertilizantes hiperlocal se vuelve posible. Esto permite enormes reducciones en el consumo de fertilizantes de hasta un 99,9% .

Además, los bots agrícolas también pueden detectar malezas y eliminarlas quirúrgicamente del campo . Esto requiere pesticidas menos potencialmente dañinos. El uso de pequeños bots agrícolas también es favorable cuando se trata de reducir los daños al suelo. Aproximadamente el 80-90% de la energía utilizada en el cultivo se destina a reparar los daños del tractor en el campo. El uso de drones y bots agrícolas de bajo impacto (con planificación de rutas), reduce los daños.

Cosecha
La visión artificial en bots agrícolas y tractores nos permite calificar la calidad y seguridad de los alimentos. En las ejecuciones de control previas a la cosecha, esto permite una mejor predicción del rendimiento y el momento de la cosecha. Durante la cosecha, la máquina puede emitir alertas de calidad si reconoce infestaciones. Esto reduce los residuos en la clasificación y la posible propagación a otras áreas.

Los tractores inteligentes y las cosechadoras autónomas se pueden dirigir mediante sistemas de guiado , lo que optimiza el costo y el esfuerzo de mano de obra. Debido a su idoneidad para la agricultura en áreas extensas, se ven principalmente en la agricultura de EE. UU.

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El monitoreo del almacenamiento de alimentos detecta los cambios climáticos que podrían provocar moho. Además, el monitoreo de plagas podría permitir actuar rápidamente si se detectan ratones / ratas. Esto asegura que se minimicen las pérdidas poscosecha.

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2. Ganadería
Vitalidad
El signo central de la salud del ganado son sus signos vitales. Los sensores como los de los productos de “salud inteligente” pueden controlar animales múltiples o individuales.

Los casos de uso para el monitoreo de animales individuales incluyen:

Equipamiento de cerdos con sensores acústicos. Estos sensores reconocen la tos y pueden dar una indicación de enfermedad respiratoria en el ganado.
Equipar al ganado con un sensor de aceleración en la cola. Esto indica su fertilidad y disposición para aparearse o dar a luz. En un caso de uso específico, el sensor envía un SMS al agricultor. Esto reduce la tasa de mortalidad.
Utilizando sensores internos para ganado. El sensor de temperatura permanece en uno de los estómagos de la vaca. Solo se activa si se detecta una anomalía de temperatura o pH. Esto permite al agricultor reconocer inmediatamente enfermedades (como SARA ).
Seguimiento de actividad de los pollos. Esta información muestra una posible propagación de enfermedades o la necesidad de reequilibrar la densidad de población.
Una prueba de estas tecnologías mostró un aumento del 60% en la producción y del 10% en la producción de leche .

Pastoreo
En algunos casos de ganado en áreas extensas, es importante rastrear la ubicación del ganado vacuno u ovino. Los sensores de ubicación y el seguimiento asistido por GPS reducen el esfuerzo de inspección manual.

Aunque algunos ensayos con drones para el pastoreo de ovejas, esta aplicación aún no es beneficiosa. Sin embargo, en algunos casos puede respaldar el seguimiento y la ubicación de animales perdidos. Esto reduce el tiempo de búsqueda y recuperación.

Manejo
Con el uso de datos de ganado, la hora de ordeño y la fecha de sacrificio se pueden pronosticar y programar con mayor precisión. Esto maximiza el rendimiento y reduce la tensión del ganado.

Otra aplicación de la tecnología que ofrece un mayor rendimiento con menos esfuerzo son las ordeñadoras automáticas. Permiten ordeñar a las vacas cuando así lo desee. En algunos casos, esto ha demostrado traer hasta un 10% de aumento de leche y un aumento de la esperanza de vida.

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Pensamientos finales
Al construir e implementar soluciones en el área de agricultura inteligente (o AgTech ), se deben considerar las principales inhibiciones de los futuros usuarios finales:

1) No es rentable o una inversión inicial demasiado alta

2) No apto para tamaño o tipo de explotación

3) La solución es demasiado complicada

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Comparar un vehículo aéreo no tripulado con una máquina de imágenes por resonancia magnética puede parecer extraño, pero así es como lo ve el director del Instituto de Investigación de Geosistemas de la Universidad Estatal de Mississippi.

«La planta es el paciente, los agrónomos son los médicos y yo soy el que trabaja en la máquina de resonancia magnética», dijo Robert Moorhead, director de GRI y profesor Billie J. Ball de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Facultad de Ingeniería de MSU Bagley. .

Los UAV, que vuelan por encima de los tractores pero muy por debajo de los aviones tripulados, son los instrumentos más nuevos utilizados en la agricultura de precisión. El estado de Mississippi posee certificados de autorización de la Administración Federal de Aviación para operar vehículos aéreos no tripulados con fines de investigación, y los científicos de la Estación Experimental Agrícola y Forestal de Mississippi han estado utilizando la aeronave pilotada a distancia en varios estudios.

Los funcionarios de la FAA están desarrollando regulaciones para el uso comercial de vehículos aéreos no tripulados, y el Congreso ha fijado una fecha límite de septiembre de 2015 para que la agencia establezca reglas específicamente para sistemas aéreos pequeños no tripulados. Hasta ahora, el equipo aéreo ha sido aprobado para uso comercial solo en una capacidad muy limitada.

Mientras tanto, Moorhead y sus colegas de GRI están trabajando con los agrónomos de MAFES y los especialistas del Servicio de Extensión de MSU para incorporar el uso de UAV en la investigación agrícola específica del sitio. Moorhead dijo que los científicos están utilizando el equipo aéreo en investigaciones relacionadas con el riego, el crecimiento de las plantas, el manejo de nutrientes y la aplicación de herbicidas.

La agricultura de precisión requiere una serie de otras tecnologías, incluida la teledetección, los sistemas de posicionamiento global y los sistemas de información geográfica, explicó Moorhead. Estas tecnologías están diseñadas para recopilar y analizar datos específicos del sitio que se pueden usar para crear y aplicar recetas efectivas para cada centímetro de un campo agrícola.

Antes de la llegada de los aviones no tripulados, los datos de teledetección debían recopilarse con satélites, instrumentación terrestre y aviones piloteados.

“Los UAV ahora son otra herramienta de detección remota disponible para recolectar datos visuales y multiespectrales”, dijo Moorhead. “La agricultura de precisión se basa en datos y la tecnología UAV agrega otra capa significativa de datos para que los investigadores y, en última instancia, los consultores y productores de cultivos la evalúen y utilicen de manera significativa”.

En un estudio reciente sobre el crecimiento de las plantas de maíz, el personal de GRI trabajó con Brien Henry, profesor asociado en el Departamento de Ciencias de Plantas y Suelos de MSU. Henry y su equipo plantaron varios híbridos de maíz en distintas fechas y densidades de plantas. De marzo a mayo de 2014, plantaron de 20.000 a 40.000 plantas por acre en campos de Starkville, Brooksville y Verona.

Utilizaron vehículos aéreos no tripulados para recopilar datos de la población de plantas, como el progreso de la emergencia, la altura de las plantas, las etapas de crecimiento, las plantas por acre y la cantidad de hojas desplegadas. Si bien el estudio de Henry estaba en su segundo año, esta fue la primera vez que se utilizó la tecnología UAV para aumentar la investigación sobre el terreno.

«Estaban volando por encima de sus cabezas y recolectando datos visuales y multiespectrales», dijo Henry. «Al mismo tiempo, el equipo de tierra estaba analizando los datos para asegurarse de que las imágenes de arriba eran lo que realmente estábamos viendo en el suelo».

Henry dijo que el objetivo principal de su investigación es el desarrollo de programas informáticos automatizados que puedan reconocer plántulas individuales y determinar de manera rápida y precisa la densidad de plantas en un campo plantado. Los mapas espacialmente explícitos de las poblaciones de plantas permitirían a los productores tomar decisiones oportunas e informadas sobre la replantación, explicó.

Los UAV son capaces de volar tan bajo como 100 pies sobre el suelo, mientras que los aviones pequeños tripulados deben operar a elevaciones entre 2,000 y 3,000 pies. Por supuesto, los satélites solo pueden mirar hacia abajo desde la órbita espacial. Claramente, una diferencia de altitud puede afectar dramáticamente las resoluciones.

Henry dijo que los UAV pueden acercarse a una resolución de aproximadamente un octavo de pulgada, mientras que los aviones y satélites se limitan a recopilar imágenes a resoluciones de aproximadamente 18 pulgadas. Además, las imágenes de UAV pueden recolectarse durante el mal tiempo, y un UAV puede cubrir aproximadamente 1,000 acres en una hora.

Para los investigadores, el componente más crítico del UAV es su sistema de carga útil: la cámara. Varias cargas útiles pueden recopilar imágenes visuales y multiespectrales y video de alta definición en tiempo real.

El UAV y su carga útil también ofrecen ventajas adicionales:

• Los datos se pueden recopilar como una sola imagen o mosaicos que muestren porciones o un campo completo;

• Los UAV son mucho más rápidos de acceder y menos costosos que los aviones tradicionales utilizados para inspeccionar los campos; y

• Los datos de la carga útil de un UAV se pueden descargar inmediatamente a una tableta o teléfono inteligente, lo que permite a los investigadores evaluar la información de manera rápida y eficiente.

«La tecnología UAV proporciona ojos adicionales en el campo», dijo Henry. «Espero que algún día la tecnología ayude a los productores a evaluar y abordar los posibles problemas de los rodales de forma rápida y precisa».

Wes Burger, director asociado de MAFES, dijo que la agricultura de precisión actualmente abarca una gran cantidad de aplicaciones basadas en datos.

“Estas aplicaciones se basan en investigaciones sólidas que caracterizan las relaciones entre los fenómenos observables y el rendimiento de la planta”, dijo Burger. “La investigación en agricultura de precisión consiste en conectar datos con decisiones. Los datos significativos dentro de esas aplicaciones ayudan a impulsar todas las decisiones que toma el agricultor en el campo «.

Burger dijo que el objetivo de la investigación de vehículos aéreos no tripulados es recopilar datos que aumentarán y mejorarán las prácticas de gestión actuales para que los agricultores puedan aumentar el rendimiento, la productividad y las ganancias al tiempo que mejoran la gestión ambiental.

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La agricultura de precisión es el punto culminante de la actual etapa de revolución agrícola, que comenzó a principios del siglo XX con la creciente mecanización y continuó en 1990 cuando se introdujeron nuevos métodos de modificación genética.

Para comprender las ventajas, definamos primero qué es la agricultura de precisión y por qué es beneficiosa para los agricultores. El término suele abreviarse como AP, también conocida como agricultura por satélite, manejo sitio-específico de los cultivos (SSCM) o agricultura de precisión. Se trata de un concepto que implica la observación, la medición y la respuesta a la variabilidad inter e intracampo en los cultivos que emplean la tecnología de la información (IT).

Los beneficios de la agricultura de precisión son claros. El enfoque define los cultivos y los requisitos del suelo para una productividad óptima, por un lado, y para preservar los recursos, garantizar la sostenibilidad y la protección del medio ambiente, por el otro. Este proceso en la agricultura regular ayuda a resolver los problemas más críticos de la agricultura: el desperdicio de recursos, los altos costes y el impacto medioambiental.

Hoy en día, los últimos descubrimientos científicos y tecnológicos hacen la vida de los agricultores mucho más fácil, permitiéndoles hacer frente a sus tareas más rápidamente.

Entre las características de la agricultura de precisión encontramos el tener diferentes métodos disponibles, entonces, ¿cuál es el mejor método para empezar? Estimando los pros y contras de cada tecnología en particular, la monitorización con satélites puede ser considerada como la opción más económica y disponible.

Las imágenes espaciales y las herramientas para su interpretación permiten a los agricultores distinguir con precisión las zonas con problemas, decidir qué método aplicar en la zona objetivo y calcular el mejor momento para ello.

tecnologías básicas utilizadas en agricultura de precisión

TECNOLOGÍAS BÁSICAS APLICABLES EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Tecnología de tasa variable (VRT): cualquier tecnología o método que permite a los agricultores controlar con precisión la cantidad de insumos aplicables dentro de zonas agrícolas definidas. Esta tecnología de la agricultura de precisión utiliza programas informáticos especializados, controladores y un sistema de posicionamiento global diferencial (DGPS). Básicamente hay tres enfoques para la VRT – manual, basado en mapas o datos de sensores.
Muestreo de suelo con GPS: este método incorpora la tecnología GPS en la agricultura de precisión para seleccionar muestras de suelo de diferentes zonas para comprobar los nutrientes, el nivel de pH y otros datos para tomar decisiones rentables en la agricultura. Los grandes datos recogidos por el muestreo, se aplican para calcular la tasa variable para optimizar la siembra y la fertilización.
Aplicaciones informáticas: Apoyándose en el GIS, la agricultura de precisión puede incorporar aplicaciones que creen planes precisos de explotación agrícola, mapas de campo, exploración de cultivos, mapas de rendimiento y para definir con precisión la cantidad exacta de insumos que deben aplicarse en los campos. Entre las ventajas se encuentra la posibilidad de crear un plan de explotación agrícola respetuoso con el medio ambiente, lo que contribuye a reducir los costes y aumentar el rendimiento. Por otra parte, estas aplicaciones proporcionan datos de valor reducido que no pueden aplicarse a soluciones de agricultura de gran precisión debido a la incapacidad de integrar los datos obtenidos en otros sistemas auxiliares.
Tecnología de observación remota: La teledetección y la agricultura de precisión pueden combinarse para centrarse en los factores que pueden estresar un cultivo en un momento específico o estimar con precisión la cantidad de humedad en el suelo. Estos datos se obtienen a partir de drones y satélites. En comparación con los datos de drones, las imágenes satelitales son más accesibles y polivalentes.
agricultura de precisión con mapa de vegetación

¿CUÁLES SON LAS APLICACIONES DEL CONCEPTO?
La agricultura de precisión permite el control y la gestión de los campos a distancia mediante el uso de sensores en los campos, así como de drones y satélites para la vigilancia desde el cielo. Todos son buenos para sus propósitos específicos, por lo que no es fácil elegir cuál es mejor.

Para empezar, las imágenes de satélite parecen ser la opción más rentable de la observación remota. El software online (y Crop Monitoring en particular) permite adquirir, procesar y analizar datos online.

Utilizando esos productos informáticos se pueden almacenar todos los datos de la agricultura en un solo lugar, recibir datos históricos y su análisis comparativo, hacer informes y compartir toda la información necesaria con todos los participantes que intervienen en el proceso de gestión del campo (agricultores, compañías de seguros, comerciantes, etc.). Otras ventajas de la agricultura de precisión son:

Costes. El precio del resto de dispositivos (drones, sensores, estaciones meteorológicas) es muy elevado, y no es lógico ni práctico utilizarlos en agricultura todo el tiempo. Se necesitan solamente en ciertos momentos que requieren de precisión. La monitorización por satélite es suficiente para detectar un área con problemas, sólo entonces es el turno de los drones o aplicaciones de exploración de intervenir para ver el problema en detalle. Después de eso, se decide cómo resolver el problema manualmente y con precisión.
Enfoque de los recursos humanos. No solo los aparatos tecnológicos tienen un coste en esta lista. Es necesario contratar especialistas o proporcionar entrenamiento a los trabajadores para operar algunos de estos dispositivos y también se requieren licencias.
Uso con restricciones. Los drones están prohibidos cerca de sitios estratégicos como bases militares o aeropuertos y son altamente sensibles a vientos fuertes, limitando su uso.
agricultura de precisión a gran escala

IMÁGENES ESPACIALES… ¿Y DESPUÉS QUÉ?
Recopilar un conjunto de datos no es todo, hay que interpretarlo también. Lo bueno de los servicios online es que incorporan herramientas para el procesado de datos.

Las herramientas analíticas básicas son:

Índices de vegetación para la agricultura:
NDVI – Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada: estima la salud de las plantas en base a la luz del infrarrojo cercano (NIR) reflejada.
ReCl – Índice de clorofila de borde rojo: detecta la clorofila y, por tanto, la capacidad de fotosíntesis.
NDRE – Diferencia Normalizada del Borde Rojo: también detecta la clorofila, pero es útil en las etapas media y tardía
MSAVI – Índice de Vegetación Ajustado al Suelo Modificado: controla las primeras etapas del desarrollo de las plantas para supervisar las condiciones de los cultivos.
NDMI – Índice de Humedad de Diferencia Normalizada: describe el nivel de estrés hídrico del cultivo.
agricultor que utiliza índices de vegetación para agricultura de precisión

Etapas de crecimiento
La agricultura de precisión no puede estar completa sin información relevante sobre el ciclo de crecimiento de las plantas que permita a los agricultores elegir el momento más adecuado para realizar actividades sobre el terreno. Esto incluye la aplicación con precisión de fertilizantes, insecticidas y fungicidas, o la distribución de sistemas de riego o drenaje. Así, se puede resolver cualquier problema justo a tiempo.

inicio de la etapa de crecimiento del cultivo

Zonificación del campo basada en los niveles de productividad
Dado que los campos difieren en la composición del suelo, los nutrientes requeridos, la capacidad de retener el agua y otros muchos atributos, es bueno aplicar la técnica de zonificación. Gracias a ella se obtiene un enfoque diferencial para determinar con precisión el propósito de la tierra y cómo manejarla.

Esto se hace mediante imágenes de satélite en tiempo casi real y un análisis comparativo de datos históricos. Cuando se detecta un patrón en el pasado, es probable que aplicar las mismas técnicas en agricultura ahora también funcione.

combinar en el campo

Internet de las cosas
IoT y la robótica ya reemplazan a los humanos en muchas esferas de la vida y la agricultura no es una excepción. Es posible encontrar múltiples aplicaciones que pueden calcular la cantidad de material de siembra o los nutrientes necesarios por acre incluso con más precisión que los humanos. Las condiciones de los cultivos y los pronósticos del tiempo se pueden obtener a través del teléfono.

Las máquinas con piloto automático son lo suficientemente inteligentes para distinguir las malas hierbas de las plantas y la fruta madura de la inmadura, algo muy útil para la agricultura.

La agricultora comprueba el estado del cultivo después de explorar

Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Es necesario conocer con precisión la ubicación de la maquinaria no sólo para saber dónde está. El GIS mejora las operaciones de agricultura y la productividad en general. Las sembradoras y aspersores equipados con ordenadores no pasan la misma zona dos veces, lo que significa que evitan las superposiciones y las áreas perdidas.

cosecha de rendimiento en agricultura de precisión

Esta innovación reduce el consumo de materias en agricultura y protege la naturaleza cuando se utilizan compuestos químicos, ya que el exceso de fertilización y riego destruye los cultivos.

CROP MONITORING: EL PRIMER PASO HACIA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Simplificando la definición de agricultura de precisión, podemos decir que es la adquisición y el funcionamiento con precisión de información casi en tiempo real para la agricultura usando las últimas técnicas informáticas. Si bien puede haber otros usos de la agricultura de precisión, el objetivo principal y final de la agricultura de precisión es elaborar las soluciones más eficientes.

Crop Monitoring para agricultura de precisión

Con Crop Monitoring se pueden almacenar todos los datos en un solo lugar y obtener análisis detallados y exhaustivos de las condiciones meteorológicas, las etapas de desarrollo de las plantas, la mejor cantidad y momento para la siembra o la aplicación de fertilizantes, la zonificación del campo y mucho más.

El software inteligente le notifica sobre las previsiones meteorológicas, las condiciones de los cultivos y las anomalías en su desarrollo con suficiente antelación para evitar pérdidas.

Equipado con información de calidad y recomendaciones eficaces, podrá sacar el máximo provecho de su explotación agrícola reduciendo la cantidad de semillas y fertilizantes que se utilizan y contribuyendo a la protección de la naturaleza. Es por ello que conviene remarcar la importancia de la agricultura de precisión para conseguir una agricultura mejor para hoy y para el futuro.

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Quizás hayas escuchado: IoT (abreviatura de Internet of Things) está de moda. Y sí, ¡también en agricultura! Quizás todavía se pregunte: ¿Qué puede hacer IoT por mí? ¿Es esta la llamada «agricultura inteligente» realmente inteligente? ¿Vale la pena invertir en él? Después de todo, es una tecnología de alta gama que tiene un precio. En este artículo, le mostraremos algunos casos de uso de IoT en la agricultura. Quién sabe, podría ser justo lo que necesitas, ¿verdad? Así que vamos a sumergirnos en las tecnologías de vanguardia para la industria agrícola.

¿Qué es IoT en la agricultura?
Al utilizar la tecnología en la agricultura, sabes que mejor que nadie es todo menos nuevo. Y seguramente, eso también es inteligente. Sin embargo, tanto la “agricultura inteligente” como la “agricultura inteligente” se refieren específicamente al uso de IoT en la agricultura y la ganadería. El Internet de las cosas utiliza dispositivos inteligentes, sensores o máquinas equipadas con sensores, que proporcionan datos que, correctamente analizados y transferidos a medidas adecuadas, hacen que la agricultura sea mucho más eficiente y precisa.
Si bien en la actualidad, el mercado es todavía pequeño, las tasas de crecimiento son del 20% anual en los Estados Unidos; Se espera que el número de granjas y ranchos que adopten tecnologías de IoT se triplique para 2025.

¿Cómo puede ayudar IoT en la agricultura?
Dependiendo de lo que sea adecuado para la granja en cuestión, la agricultura inteligente puede significar casi cualquier cosa, desde un monitoreo relativamente simple de rebaños y cultivos hasta complejos sistemas de gestión agrícola. Echemos un vistazo más de cerca a las posibilidades y veamos cómo el IoT puede ayudar en la agricultura.

Seguimiento del clima y el tiempo
Una de las opciones más fáciles y de uso más frecuente en la agricultura inteligente son las estaciones meteorológicas. A estas estaciones, colocándolas en los campos, se pueden agregar varios sensores, lo que permite básicamente todo, desde mapear las condiciones climáticas hasta dirigir los sistemas de riego. El mapeo de las condiciones climáticas puede ser útil para decidir qué cultivos son más adecuados para la parcela de tierra en cuestión y, por lo tanto, ayuda a maximizar el rendimiento. En otras palabras: es una base perfecta para la agricultura de precisión.
Los sensores de una estación meteorológica también pueden indicar cuándo hay una sequía o cuándo el suelo está demasiado húmedo. Incluso si no hay automatización conectada al sensor, puede ayudar al agricultor a ver dónde se deben tomar medidas a tiempo para salvar cultivos o ganado.

Seguimiento de rebaños
Los rebaños, por supuesto, también se pueden monitorear con tecnología IoT. Los crotales contienen sensores que informan a los administradores de hatos o ganaderos sobre la ubicación, pero también sobre la salud y el bienestar del rebaño y del animal individual. Como consecuencia, los ganaderos ya no necesitan buscar animales perdidos y ahorrar una cantidad considerable de mano de obra. Los animales enfermos o los animales que dan a luz se pueden detectar fácilmente a través de la monitorización de sensores, lo que hace que sea mucho más fácil obtener el tratamiento adecuado o la ayuda a tiempo.

Seguimiento de cultivos
Los dispositivos específicos de manejo de cultivos, plantados en los campos como estaciones meteorológicas, no solo pueden monitorear el estado general del suelo, sino que también pueden entregar datos como temperatura o precipitación al potencial hídrico de las hojas.
Además de las estaciones meteorológicas móviles en el campo, también se pueden utilizar drones agrícolas. Los drones pueden proporcionar datos en tiempo real para aspectos como el riego o la salud de los cultivos y la cantidad de plantas. Proporcionan información valiosa que ayuda a contrarrestar las tendencias que ponen en peligro el rendimiento, pero que también, entre muchas otras cosas, ayuda a estimar el rendimiento.

Los drones proporcionan datos e imágenes visuales, térmicas y multiespectrales. Regresan automáticamente al lugar desde donde comenzaron el vuelo una vez que se completa la recopilación de datos.

Invernaderos inteligentes
Las estaciones meteorológicas, como se mencionó anteriormente, no solo se pueden usar para monitorear, sino también para cosas como riego y otras medidas reguladoras. Este principio se utiliza ampliamente en la automatización de invernaderos.

Los sensores detectan cuándo es necesario regar las plantas o cuándo es necesario ajustar la temperatura. El mecanismo es simple. Se establece un espectro de temperatura como óptimo. Una vez que la temperatura sube por encima o cae por debajo del espectro predefinido, se activa la regulación de temperatura y el invernadero se calienta o enfría en consecuencia.
Una vez más, esto hace que la gestión del invernadero sea más precisa y ahorra mano de obra, ya que todos los rociadores y el sistema de aire acondicionado se pueden controlar de forma remota o incluso activarse y desactivarse automáticamente, como en este ejemplo.

Gestión integral de la finca
Los sistemas de gestión de la productividad agrícola son, por supuesto, lo último en tecnología cuando se trata de utilizar tecnologías de IoT para la agricultura y la ganadería.
Básicamente, son sistemas integrados que utilizan una gran cantidad de sensores para cubrir la mayor cantidad de datos posible de una variedad de fuentes. Vienen con un poderoso tablero con herramientas analíticas y, por lo general, también incluyen aplicaciones de contabilidad y generación de informes. Incluso pueden incluir características como seguimiento y logística de flotas o vehículos.

Estas soluciones todo en uno son perfectas para la agricultura de precisión que se puede controlar, en su mayor parte, de forma remota.

IoT en agriculturaInvertir en agricultura inteligente: esto es lo que debe considerar
Así que esto suena increíble, ¿no? Aún así, hay algunas cosas que debe tener en cuenta al considerar la idea de invertir en la agricultura basada en IoT.

Los datos son tan buenos como sus análisis
Puede recopilar todos los datos que desee, pero al final del día, un cerebro humano necesita trabajar con ellos. Los datos recopilados sobre la condición del suelo, el tiempo y el clima, pero también sobre el bienestar del rebaño, deben analizarse y deben tomarse medidas. Incluso en un invernadero totalmente automatizado, un cerebro humano necesita definir los parámetros correctos para que el sistema funcione. Entonces, si bien hay mucha mano de obra que se puede ahorrar mediante el uso de IoT en la agricultura, no funciona por completo sin el cerebro humano en funcionamiento.

El costo de todo: hardware y mantenimiento
Sí, es caro, y no es una inversión única: los sensores deben mantenerse, actualizarse, etc., porque si no generan datos precisos, el rendimiento está en peligro. Por otro lado, se puede ahorrar mucho dinero invirtiendo en estas tecnologías. Pero no existe una solución única cuando se trata de IoT en la agricultura. Lo que se necesita es una evaluación cuidadosa de lo que realmente tiene sentido para su granja y un cálculo del ROI.

Sin IoT sin red
Si bien esto puede parecer trillado a primera vista, es algo a tener en cuenta. La agricultura, por la naturaleza del esfuerzo, se ubica en áreas rurales, a menudo remotas. Las redes de comunicaciones terrestres estables pueden ser difíciles de conseguir o al menos no ser fiables. Por lo tanto, en muchos casos es aconsejable utilizar la comunicación por satélite para soluciones de IoT agrícolas. Los sistemas de redes satelitales como LoRaWAN ™ están disponibles en casi cualquier lugar, incluso en las áreas más remotas. Proporcionan redes estables para la transferencia de datos en la mayoría de las condiciones.

Si tiene en cuenta estos aspectos, IoT es una herramienta extremadamente útil en la agricultura, una que realmente puede ayudarlo como agricultor o ganadero a hacer más cosas de forma remota desde su casa y aumentar el rendimiento al mismo tiempo.

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

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Su operación de 12,000 acres emparejó DroneDeploy con el Centro de Operaciones John Deere para rastrear su cosecha de algodón posfoliante y generar un mapa de tasa variable para una nueva pulverización dirigida. El especialista en integración de tecnología Justin Metz comparte la historia de cómo esta decisión minimizó los costos de equipos y suministros mientras maximizaba el rendimiento del algodón.

Justin importó el mapa VARI al Centro de operaciones John Deere sin problemas desde su panel de DroneDeploy mediante la aplicación My John Deere Export.

Los drones ayudan a crear prescripciones precisas de tasa variable en el centro de operaciones John Deere
Antes de una cosecha de algodón, se rocía con un defoliante (para secar la planta y abrir las cápsulas que contienen las fibras de algodón). Si se cosecha antes de que se seque por completo, quedan fibras valiosas, lo que hace que el equipo trabaje más y agote las piezas caras.

El especialista en integración de tecnología Justin Metz mapeando un campo en Bowles Farm.

Sin información completa sobre un campo completo, es difícil saber si el defoliante está secando el algodón de manera uniforme y exactamente cuándo estará listo para cosechar. Para resolver este problema, Justin mapeó cerca de 3200 acres de campos de algodón con un DJI Inspire 1 Pro y una cámara X3.

Objetivos del proyecto Drone
Cree un mapa de tasa variable para una nueva pulverización dirigida de las áreas que no se secaron tan rápido.
Evalúe los mapas de campo y elija la mejor fecha de cosecha.

Proceso de recopilación de datos
Primer vuelo de un dron: diez días antes de la fecha estimada de cosecha, Justin volaría por el campo de algodón y aplicaría el índice VARI al nuevo mapa. Usó esta información para asegurarse de que el algodón se secara de manera uniforme en los campos y para ajustar el orden en que se cosecharon los campos, según su disponibilidad.
Índice VARI: Justin utilizó las herramientas de sanidad vegetal integradas de DroneDeploy para aplicar un índice VARI al mapa de drones.
Exportar al Centro de operaciones John Deere: Justin importó el mapa VARI al Centro de operaciones John Deere sin problemas desde su panel de DroneDeploy mediante la aplicación My John Deere Export .
Genere un mapa de tasa variable: Justin importó información de salud vegetal en el Centro de operaciones de John Deere y luego pudo crear un mapa de tasa variable para volver a rociar con precisión solo las áreas que lo necesitaban. La tasa por acre para el mapa de variables se asignó de acuerdo con el producto utilizado. También pueden elegir el material apropiado que necesitan aplicar en función de qué tan verdes están las plantas y el tiempo que queda hasta la fecha de cosecha prevista. Los diferentes productos tienen diferentes concentraciones y se requieren días para lograr un efecto completo. Con esas diferentes fortalezas, vienen diferentes precios. Utilizando el índice VARI y la verificación del terreno , pueden determinar el producto más económico para aplicar teniendo en cuenta qué tan verdes son las plantas y cuánto tiempo queda hasta la cosecha anticipada.
Segundo vuelo con drones: Justin pudo compartir el mapa con su asesor de cultivos y, si se lo solicitaba, realizar un segundo vuelo para verificar que el plan de remediación se cumpliera.

Imágenes satelitales NDVI Sentinel 2 de una sección de los campos de algodón de Bowles Farming Company. Justin cargó las imágenes en DroneDeploy y también usó la aplicación Side by Side de la plataforma para visualizar cómo progresaba toda la cosecha de algodón.

Con datos de drones, la cosecha de algodón es menos costosa y más productiva
Justin prefiere usar drones para generar información aérea de alta precisión con precisión de centímetros por píxel. En el pasado, el uso de métodos de recopilación tradicionales, como las imágenes de aviones tripulados, para este propósito no se había detallado tanto, pero le brindaba una instantánea general. “Con las imágenes de aviones tripulados, tienes que hacer suposiciones a partir de imágenes bonitas”, dice Justin.

El preciso mapa de tasa variable que Justin creó utilizando datos de drones le permitió aplicar con precisión la segunda ronda de defoliación.

La fumigación defoliante cuesta otros $ 11-15 por acre, por lo que por cada acre que no tenemos que fumigar, aumentamos nuestra ganancia neta para la cosecha.

Foto de Justin Metz Justin Metz, especialista en integración de tecnología, Bowles Farming Company

Con datos aéreos oportunos sobre la salud de las plantas, Bowles Farming Company entró en la cosecha con la confianza de haber estimado correctamente la mejor fecha para recolectar algodón. Esta estrategia ahorró dinero al minimizar la tensión en el recolector de algodón y maximizó el rendimiento al recolectar la mayor cantidad de fibras de algodón de las plantas.

Bowles Farming Company utiliza mapas de drones para detectar fugas de riego por goteo de pretemporada.

Los drones mejoran el programa de agricultura de precisión de Farm
En Bowles Farming Company, la agricultura de precisión no termina con datos de drones. Recopilan datos sobre la eficiencia de la siembra, el tractor y el conductor, y las tasas reales aplicadas a los fertilizantes. También registran información sobre la velocidad y la cobertura de su pulverizador y analizan los datos de su camión cisterna. Justin combina mapas de drones con todos estos datos en el Centro de Operaciones John Deere. “Proporciona otra capa de información y la organiza todo en un solo lugar”, dice Justin.

La finca utiliza drones en casi todos los aspectos de sus operaciones, desde la evaluación de las fugas de riego por goteo hasta el monitoreo de la emergencia de los cultivos. Justin incluso envía capturas de pantalla de sus planes de vuelo DroneDeploy, que incluyen el mapa del área, la altitud y el tiempo de vuelo estimado, a los fumigadores locales para evitar conflictos en el espacio aéreo. Aprecia los drones y herramientas como DroneDeploy por los flujos de trabajo simples y los datos procesables que puede producir un solo vuelo.

En los primeros días de los drones, era: «Aquí está tu dron y una bonita imagen que muestra un mal lugar». Pero un agricultor ya sabe dónde están sus áreas malas. Lo que no sabe es cuándo van a aparecer durante la temporada. Ahora, podemos ver exactamente cuándo comienza el problema y qué tan grande es, y luego crear un plan para solucionarlo.

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