Autor: rjcastillolopez

La agricultura de precisión es un enfoque cuantificado del cultivo que emplea sensores, modulación de entrada y análisis de datos para mejorar la eficiencia de la agricultura y aumentar el rendimiento de los cultivos. Si bien las herramientas individuales no suelen ser rentables y, a menudo, no son relevantes para las pequeñas granjas, la combinación de estas tecnologías en soluciones integradas para grandes granjas conduce a ganancias (ahorros de costos más aumentos de ingresos) de hasta $ 66.50 por acre para el trigo de invierno de EE. UU., Según Lux Research .

En el estudio de Lux Research, el mejor escenario asumió sensores de humedad del suelo de transmisión inalámbrica, combinados con el servicio de pronóstico del tiempo y el apoyo de decisiones integrado en granjas de 5,000 acres. Mientras que los ahorros en costos de insumos promediaron $ 24.5 por acre, las ganancias de producción fueron de $ 42.0 por acre.

«La clave para una agricultura de precisión eficaz es el apoyo legítimo a las decisiones, cerrando el ciclo de las mediciones, mediante el registro y el análisis, para vincular sin problemas las condiciones en la granja con consejos prácticos», dijo Sara Olson, analista de investigación de Lux y autora principal del informe titulado , » Cada entrada es una oportunidad: cómo la agricultura de precisión está redefiniendo el negocio del cultivo «.

Los analistas de Lux Research evaluaron el potencial de las tecnologías de agricultura de precisión y las oportunidades para aquellos que buscan hacer un juego en este campo. Entre sus hallazgos:

Las ofertas holísticas impulsarán la adopción. Los desarrolladores con tecnologías como sensores o drones no ofrecen soluciones completas, lo que crea una oportunidad para un integrador que puede combinar mediciones de entrada y salida con análisis de datos, predicción y verdadero apoyo a las decisiones.

Los mercados emergentes son diferentes. En países en desarrollo como India, los enfoques de agricultura de precisión de alta intensidad y alto capital adoptados por los agricultores de mercados desarrollados no funcionarán. Sin embargo, una sólida infraestructura de telefonía móvil y dispositivos económicos como niveladores láser y tensiómetros (sensores de humedad) pueden combinarse para crear una atractiva propuesta de valor de agricultura de precisión.

Las empresas de semillas están desempeñando un papel importante. Los acuerdos recientes en el espacio, como la adquisición de Climate Corporation por parte de Monsanto, demuestran que las empresas de semillas se están enfocando en el sector de la agricultura de precisión. Dado lo críticos que serán el conocimiento de cultivos y los algoritmos específicos de cultivos para el éxito en este campo, las empresas de semillas están bien posicionadas para desempeñar un papel más importante.

El informe, titulado “Cada entrada es una oportunidad: cómo la agricultura de precisión está redefiniendo el negocio del cultivo”, es parte del servicio Lux Research Agro Innovation Intelligence .

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Se proyecta que el mercado de la agricultura de precisión crecerá de su valor actual de $ 4 mil millones a más de $ 12 mil millones para 2025.
Según un informe elaborado por la firma de consultoría de gestión e investigación de mercado Global Market Insights , que investiga el potencial de crecimiento dentro del mercado de la agricultura de precisión , se espera que la creciente popularidad de las prácticas agrícolas inteligentes y la mayor aceptación de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) contribuyan a el mercado triplicará su tamaño en los próximos cinco años.

La agricultura de precisión, el concepto de aumentar los procesos agrícolas a través de la observación dirigida y las respuestas en tiempo real a las condiciones de los cultivos, despliega una gama de soluciones tecnológicas para mejorar el rendimiento y la calidad de los cultivos. Los agricultores pueden aprovechar los datos en tiempo real recopilados a través de sensores, observación satelital y drones para administrar las condiciones del suelo, implementar la rotación de cultivos; y determinar el momento óptimo para plantar y cosechar cultivos.

El informe destaca el hardware de agricultura de precisión como un factor de crecimiento clave para el período que abarca de 2019 a 2025, y dice: ‘En el mercado de componentes de agricultura de precisión, se espera que el segmento de hardware domine el mercado en 2025 con una participación superior al 70% debido a la gran instalación de dispositivos que incluyen sensores, teléfonos inteligentes, cámaras y UAV [vehículos aéreos no tripulados]… En este segmento, los sensores dominarán el mercado de la agricultura de precisión en 2025 con una participación de más del 18%. Los agricultores e investigadores están implementando sensores que les ayudarán a controlar mejor la salud de sus cultivos. Los actores que operan en el mercado están introduciendo productos avanzados basados ​​en sensores, que pueden proporcionar métricas cuantitativas sobre la salud de los cultivos ‘.

Se prevé que las tecnologías destinadas a monitorear el rendimiento de los cultivos y las condiciones climáticas muestren el crecimiento más drástico. Para el 2025, se proyecta que América del Norte tendrá una participación de mercado de más del 32%, debido en parte a la dependencia existente en todo el sector agrícola del continente en soluciones agrícolas tecnológicas y mecanizadas; así como la implementación de políticas progresistas en los Estados Unidos que apoyan la conectividad para la agricultura de precisión rural.

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Los avances tecnológicos recientes han permitido un cambio radical en la forma en que los agricultores, agrónomos y fitomejoradores pueden recopilar y analizar datos. La gestión automatizada del bienestar del ganado, el control de malas hierbas de precisión y la medición de los rasgos fenotípicos en las plantas permiten mayores rendimientos con menos insumos, como piensos y productos químicos agrícolas. En muchos de estos sistemas es fundamental el concepto de visión por computadora , el proceso de análisis de imágenes o videos para obtener automáticamente mediciones significativas, sin necesidad de intervención manual. En la RE • WORK Future of Food Summit , Ian Hales, investigador asociado en visión artificial 3D en el Bristol Robotics Lab, discutirá estos sistemas y cómo benefician directamente a la comunidad de ciencia agrícola y vegetal, utilizando ejemplos del mundo real y de vanguardia actualmente en desarrollo. El proyecto más reciente de Ian es el desarrollo de un sistema para la gestión automatizada de la salud y el bienestar en el ganado lechero, aprovechando la gran cantidad de datos valiosos que se pueden obtener a partir de imágenes 3D para medir los rasgos afectados por la cojera y la condición, con el objetivo de detectarlos precoz y previniendo sufrimientos innecesarios, al tiempo que maximiza el rendimiento. Nos reunimos con Ian, antes de su presentación en el evento del 21 de junio, para escuchar sus pensamientos sobre la industria AgTech . ¿Cuáles cree que son los desafíos más urgentes dentro de las industrias alimentaria y agrícola?La industria láctea está bajo una presión constante para bajar los precios, y muchos agricultores informan sobre pérdidas en el costo de producción. La producción de leche de vaca se puede correlacionar directamente con su estado de bienestar y, como tal, mantener una buena condición corporal es clave para maximizar el rendimiento. Se ha demostrado que la calificación de la condición en el ganado lechero es un proceso algo subjetivo, propenso a discrepancias no solo entre diferentes observadores sino también entre observaciones del mismo animal por el mismo observador. También se ha demostrado que la detección confiable de la cojera no es trivial, ya que el ganado a menudo intentará ocultar los síntomas a los observadores humanos. ¿Cómo se pueden solucionar estos problemas con la tecnología?Los sistemas comerciales de visión por computadora están actualmente en desarrollo para examinar, registrar e informar de manera autónoma la condición del ganado lechero repetidamente y durante períodos prolongados. Las ventajas de tales sistemas son triples:

El productor lechero puede mantener un registro preciso y duradero del estado del hato.
Las mediciones de dicha condición son objetivas y no están sujetas a la influencia humana.
Los animales en sí mismos no están influenciados por la presencia de humanos, por lo que es menos probable que intenten enmascarar los síntomas, lo que permite una detección más temprana y precisa de la cojera.
¿Qué nuevos desarrollos en AgTech y FoodTech podemos esperar ver en los próximos 5 años? Los sistemas de visión por computadora ya se están implementando comercialmente para aumentar la maquinaria agrícola existente, como la desbrozadora Garford InRow; sin embargo, a menudo sigue habiendo un fuerte elemento humano. Estamos empezando a ver el surgimiento de sistemas robóticos totalmente autónomos como herramientas especializadas y de investigación (por ejemplo, Bosch BoniRob) y creo que esta es la dirección hacia la que podemos esperar que se muevan los sistemas comerciales, especialmente a medida que la UE mantiene su enfoque de Horizonte 2020 en seguridad alimentaria. ¿Cuáles son las tres cosas principales que le gustaría ver cambiadas o inventadas en la industria alimentaria para 2050?

Sistemas robóticos totalmente autónomos en toda la cadena de cultivo de cereales (desde la preparación, el crecimiento y la cosecha)
La erradicación del uso de químicos para el control de malezas a gran escala en favor de metodologías no químicas (mecánica, calor, corriente eléctrica)
Hidroponía interior y agricultura vertical para reducir el costo de los productos frescos y maximizar el rendimiento en áreas de espacio limitado

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La aplicación de nuevas tecnologías en nuestros cultivos está produciendo un cambio en el modo de operar del empresario y del agricultor. España cuenta con más de 4.700 pilotos de drones y el sector agropecuario es el que más operadores tiene junto con el sector de la seguridad. El agricultor necesita tierras productivas en una etapa difícil para el campo. Las condiciones meteorológicas son cada vez más adversas y el agricultor debe procurar no acelerar este cambio climático sino contrarrestarlo. Podemos alcanzar una buena productividad cuidando a la vez el medio ambiente. El uso de drones en la Agricultura puede ser un buen modo de participar en la acción contra el cambio. Hoy hablaremos de los beneficios de usar drones en la Agricultura.

¿Para qué sirve un dron?
Antes de hablar sobre los servicios que puede realizar un drone explicaremos brevemente qué es un drone. La RAE lo define como “aeronave no tripulada”, es decir funciona por control remoto. También puede aparecer escrito como RPA (Remotely Piloted Aircraft).

Este aparato puede ser utilizado para fines recreativos o profesionales y comerciales. Dentro del sector agrícola, el drone puede acompañarnos en un gran número de tareas como estas:

Inspección y monitoreo de instalaciones y obras de infraestructura.
Investigaciones atmosféricas.
Topografía y cartografía temática.
Geología y prospección petrolífera y gasífera.
Gestión de riesgos y desastres naturales (incendios, inundaciones, etc).
Exploración de lugares de difícil acceso, salvamento y rescate.
Cinematografía y fotografía comercial, artística y/o deportiva.
Control medioambiental.
Limnología y oceanografía.
Investigaciones sobre conservación de la biodiversidad.
Medios de comunicación y entretenimiento.
Movilidad, tráfico y logística en general.
Actividades agrícolas y pecuaria.
Aplicación de productos fitosanitarios.
La agricultura de precisión se define como la aplicación de nuevas tecnologías de la información a tareas agrícolas con el fin de mejorar la productividad de los cultivos y disminuir el impacto medioambiental.

Dentro de la agricultura de precisión se encuentra la teledetección. Una acción realizada por drones que portan sensores para recabar información sobre los cultivos. Esto aporta numerosos beneficios. Ten en cuenta que el resultado de una cosecha depende en gran mayoría de las condiciones meteorológicas y el clima de la zona. Por ello, el agricultor tiene que tener un fiel compromiso con el cuidado del medio ambiente. ¿De qué forma? Respetando la naturaleza y aprovechando las fuentes de energía inagotables. El drone puede el tu mejor aliado. Ahora veremos porqué y las ventajas de usar drones en la agricultura.

¿Qué beneficios se obtienen en el campo con el uso de drones?
Los beneficios de usar drones en la Agricultura son numerosos. Para explicarlo mejor podríamos decir que el RPA puede desempeñar dos papeles distintos en el sector Agro: Teledetección y Aplicación Fitosanitaria. Veremos que, aunque los dos trabajan en el terreno de cultivo, la formación que se necesita para cada acción es especializada.

Ventajas que aporta la Teledetección con drones:
Cuanto mayor es la extensión del terreno, más difícil es controlar su rendimiento. A esto se le suma las zonas de difícil acceso que pueda haber y el gran trabajo humano que se requiere en la Agricultura convencional recabar este tipo de datos. Con el uso de drones que portan cámaras infrarrojas se puede elaborar con más rigor un análisis del campo. Podremos saber prácticamente a tiempo real el estado de las plantas, de la tierra, su fertilidad, su rendimiento…

Ventajas que aporta a la agricultura la aplicación fitosanitaria a partir de drones:
La detección temprana de plagas y malas hierbas evitará un mal año de cosecha. Prevenir la infestación de la plantación también es posible de otra forma. Hablamos ahora del otro papel del drone, que realiza el control de plagas aéreo. Esto implica mayor productividad. La aplicación de pesticidas de forma manual con mochilas o a través de equipos fitosanitarios sobre ruedas son costosos. Supone tiempo, personal y no siempre es efectivo. Un drone puede recorrer el campo de cultivo en un corto periodo de tiempo mientras aplica sobre la plantación productos fitosanitarios. De esta forma se crea muy poca deriva. La aplicación se realiza a poca altura, muy cerca del cultivo. Esto presenta una gran ventaja, a la que se le suma un tratamiento preciso y localizado (por GPS). Por tanto, habría menos contaminación y más productividad. El uso del drone ayudaría a cumplir el reto de Ecologistas en Acción que consiste en reducir al 50 % la cantidad de pesticidas para el 2023.

Nueva normativa europea: más exigente con la formación de los pilotos.
El vuelo de drones con fines profesionales o comerciales está regulado por el Gobierno. Puedes consultar el Real Decreto 1036/2017, de 15 de diciembre por el que se regula la utilización civil de las aeronaves pilotadas por control remoto, y se modifican el Real Decreto 552/2014, de 27 de junio.

No obstante, en este mes de mayo se lanzará la nueva normativa europea que implica un mayor control. La formación de los pilotos de drones es fundamental. Por ello, se exige que el piloto posea una serie de certificados que acrediten su formación y habilitación.

La nueva normativa sobre drones de carácter europeo plantea las siguientes novedades:

Un registro obligatorio de operadores y sistemas de geolocalización en un perímetro virtual.
Matrículas electrónicas para las aeronaves no tripuladas.
Control para no volar en zonas restringidas.

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La agricultura de precisión es tan importante en la producción avícola como en cualquier otra área de la agricultura. Caroline Stocks informa de un evento RASE

Invertir en la cría de ganado de precisión (PLF) podría ayudar a los productores avícolas a convencer a los minoristas y consumidores sobre los altos niveles de bienestar que se encuentran comúnmente en los sistemas intensivos.

Simon Lague, gerente de desarrollo comercial de la empresa de tecnología Fancom, dijo que los sistemas de alta tecnología podrían ayudar a los agricultores a recopilar la evidencia que necesitan para demostrar que la producción avícola ha progresado.

GANADERÍA DE PRECISIÓN

Cámaras – distribución de monitores
Micrófonos: controle el ruido y el estrés
Medidores de agua / alimentación: monitorear las tomas
Básculas de pesaje: supervise las tasas de crecimiento
Al dirigirse al evento de la Real Sociedad Agrícola de Inglaterra en Derbyshire, el Sr. Lague dijo que los agricultores no deben tener miedo de usar equipos especializados, como cámaras y micrófonos, para ayudarlos a manejar a sus aves.

Al pronosticar que el 20% de los productores de aves de corral utilizarían la tecnología a finales de la década, dijo: “Si la industria quiere tener éxito, debemos adoptar el PLF y cambiarle el nombre a ‘agricultura inteligente’. No reemplazará a los agricultores, pero volverá a enfocar lo que están haciendo «.

Eric Koenders, un ingeniero de investigación de Fancom, dijo que el uso de cámaras y micrófonos ayudaría al granjero a monitorear el comportamiento de los pollos, mientras que las balanzas, los medidores de alimento y agua podrían usarse para calcular el consumo y el crecimiento de las aves.

“En el pasado, con las fincas pequeñas, la gente tenía suficiente tiempo para realizar observaciones. “Pero es difícil observar animales individuales a medida que las granjas crecen”, dijo a los delegados. «Es inevitable utilizar la tecnología para obtener lo mejor de su ganado».

Al medir y monitorear las entradas y las respuestas de las aves, la tecnología podría usarse para modelar y predecir los resultados de las prácticas de manejo cambiantes, como la calefacción y la ventilación, dijo.

El análisis de los datos también hizo posible la creación de sistemas de alerta temprana, para alertar a los agricultores sobre cualquier cambio no planificado y proporcionar una hoja de cálculo diaria con información que informaba al agricultor sobre el crecimiento de las aves, agregó.

“PLF es bueno para detectar cambios en el comportamiento animal. Los agricultores pueden reaccionar ante él mediante la intervención de la gestión, y el sistema puede controlar cómo han afectado esos cambios, por ejemplo, verificando la respuesta a una vacuna.

«También puede identificar caídas en el crecimiento, que pueden deberse a problemas como bloqueos en la línea de alimentación».

Pero si bien cada vez más animales se encontrarían viviendo en entornos inteligentes, según las necesidades medidas, Koenders dijo que era vital que los agricultores entendieran cómo responder a los datos creados.

«Tenemos la tecnología, pero los agricultores deben aprender de los datos e incorporarlos en su gestión diaria».

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Tecnología
ESTUDIO DE CASO – DAVID SPELLER, CULTIVADOR DE ASADORES

El uso de la tecnología para monitorear el bienestar, el comportamiento y el desempeño de las aves ha ayudado al productor avícola David Speller a demostrar que sus sistemas de manejo intensivo mejoran la salud y el bienestar de las aves.

Hablando en la conferencia RASE, Speller, que cría 180.000 pollos de engorde en Chesterfield, Derbyshire, dijo que estaba usando datos recopilados por tecnología en su granja para cuestionar las afirmaciones de los minoristas sobre el bienestar de las aves.

“Al recopilar suficiente información, les brindamos a los minoristas pruebas que pueden transmitir a los consumidores para demostrar que los sistemas intensivos no son malos en términos de bienestar.

“Los minoristas necesitan datos para que, si un consumidor los cuestiona, puedan dar argumentos científicos. Depende de nosotros utilizar la tecnología para recopilar esos datos si se quiere convencer a los consumidores «.

Speller dijo que al recopilar datos en tiempo real sobre el consumo de alimento y agua, la temperatura de las aves y el aumento de peso vivo a través de sistemas automatizados, se le alertó instantáneamente sobre problemas en su parvada y pudo hacer cambios para corregirlos.

Al asegurarse de que sus aves fueran más felices, pudo optimizar su sistema de producción, mejorar las tasas de crecimiento y reducir los costos.

Pero aunque respaldó los desarrollos tecnológicos, Speller dijo que aún era importante no descuidar las habilidades tradicionales de ganadería.

GANADERÍA DE PRECISIÓN EN EL CULTIVO

Los científicos están investigando formas de usar luces y sonidos para replicar las condiciones naturales de eclosión en un intento por mejorar las tasas de crecimiento de los polluelos nacidos en incubadoras.

Investigadores del Royal Veterinary College están analizando cómo la incorporación de luces y grabaciones de sonidos de «pip» puede afectar el tiempo que tarda un polluelo en nacer.

Los huevos incubados pueden incubar con horas de diferencia entre sí, lo que puede estresar a los polluelos y provocar una disminución de peso, falta de uniformidad y reducción de la calidad, dijo Qin Tong, investigador en etapa inicial de RVC.

Ella y su equipo descubrieron que el uso de un sonido de «pip» de una gallina retrasaba la eclosión cuatro horas, pero no tenía ningún efecto a largo plazo en la calidad del pollito.

Por el contrario, exponer a los polluelos a una luz verde aceleró la eclosión en cuatro horas, pero ayudó a las aves a lidiar mejor con el estrés.

Si bien la investigación aún estaba en curso, la señorita Tong dijo que, al combinar luz y sonido, esperaban alterar las ventanas de eclosión para producir condiciones óptimas.

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La aplicación de tasa variable (VRA) en la agricultura de precisión es un área de tecnología que se centra en la aplicación automatizada de materiales a un paisaje determinado. La forma en que se aplican los materiales se basa en datos que son recopilados por sensores, mapas y gps. Estos materiales incluyen cosas como fertilizantes, productos químicos y semillas, y todos ayudan a optimizar la producción de cultivos.
Hay muchas formas de tecnología que se utilizan en aplicaciones de tasa variable para la agricultura de precisión. Incluyen todo, desde drones y satélites hasta inteligencia artificial (IA) e imágenes hiperespectrales . Independientemente de la tecnología de aplicación de tasa variable que se utilice, es importante comprender la forma general en que se aplica esta tecnología.
Tecnología de aplicación de dosis variable y fertilización
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La aplicación de fertilizantes es una actividad agrícola común que se puede automatizar completamente con la implementación correcta de la tecnología de aplicación de dosis variable (VRT). Aquí hay una guía paso a paso sobre cómo utilizaría VRT para rociar fertilizante.
Zonas de zonificación / gestión : las zonas de gestión son partes separadas de un campo donde se deben aplicar diferentes materiales. Cuando se utiliza una aplicación de dosis variable para la agricultura de precisión, es importante determinar a qué zonas deben aplicar las máquinas materiales específicos, de lo contrario, es posible que se esté preparando para un problema. Debido a su importancia, el primer paso a la hora de aplicar fertilizantes con tecnología de aplicación de dosis variable es establecer las zonas de manejo adecuadas. También es fundamental asegurarse de que esta información se ingrese correctamente en el sistema VRA.
VRA basado en mapas o basado en sensores: la aplicación de tasa variable en la agricultura de precisión puede basarse en mapas o en sensores . El segundo paso es averiguar qué forma es más viable para el problema al que se enfrenta. Esto también puede verse influenciado por las limitaciones de la tecnología de aplicación de dosis variable que se está utilizando. La VRT basada en mapas es cuando se genera un mapa del paisaje y se ingresa en el sistema antes de que el sistema continúe con sus actividades. Basado en sensores es cuando la tecnología de aplicación de dosis variable integra sensores que pueden detectar automáticamente los datos que lo ayudarán a decidir qué fertilizante se debe aplicar. Por ejemplo, podría detectar la salud del cultivo y tomar una decisión basada en eso.
Qué datos / imágenes deben usarse : después de seleccionar basado en mapas o basado en sensores, el siguiente paso es determinar qué tipo de datos deben recopilar los sensores o qué tipo de imágenes deben usarse en el mapeo. Muchas tecnologías VRA utilizan drones u otros sistemas de imágenes para detectar información sobre el paisaje. Otros incluyen sensores en el propio hardware de la aplicación. Los sensores basados ​​en maquinaria más populares son el sensor N de Yara, Isaria de Fritzmeier y GreenSeekerde Trimble. Parte de la información que es relevante para la aplicación de fertilizantes serían cosas como la calidad y los materiales del suelo, el tipo de cultivo, la información climática y la velocidad a la que viaja el vehículo mientras se aplica el fertilizante. Toda esta información, y más, está disponible a través de las tecnologías de aplicación de tasa variable que se están utilizando.
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Otras aplicaciones y beneficios
La aplicación de dosis variable en la agricultura de precisión se centra en muchas otras áreas además de la fertilización. Algunos de los otros usos de la tecnología VRA son para la aplicación de herbicidas, cal y otros productos químicos, la siembra y la detección de malezas y cultivos enfermos.
En general, la tecnología VRA se utiliza principalmente para detectar información sobre un paisaje determinado y para que un sistema tome decisiones basándose en esa información. Las decisiones que toman los sistemas de tecnología de aplicación de tasa variable determinan qué materiales deben aplicarse a la tierra.
Los beneficios de tener un sistema VRA es que puede ayudar a automatizar esta parte del proceso agrícola. Cuanta más automatización y precisión introduzca una empresa en sus operaciones, más dinero podrá ahorrar gracias a una mayor producción y eficiencia. Varias fuentes presentan varios beneficios económicos de VRA que se destacan a continuación
Ahorros en fertilizantes y productos químicos . Según un estudio de la Universidad de Illinois, los agricultores pueden ahorrar alrededor de 5 dólares por acre gracias a una tecnología VRA para fertilización con nitrógeno.
Aumento potencial del rendimiento debido a una fertilización y fumigación más eficientes según las necesidades reales de los cultivos y la variabilidad de los campos.
Protección del medio ambiente contra el exceso de fertilización o la pulverización de productos químicos.

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El uso de datos precisos y granulares recopilados a través de sensores remotos y terrestres tiene un enorme potencial para mejorar los resultados agrícolas. En el mundo industrializado, los aspectos más maduros de la aplicación de estas herramientas tienden a estar vinculados con el monitoreo de cultivos basado en GPS, como el que utiliza Climate Corporation, que brinda a los agricultores acceso a datos a nivel de campo en tiempo real.

Sin embargo, aún se está explorando la aplicación de estas herramientas en un contexto en desarrollo. Esta publicación detalla el resultado de una convocatoria de USAID que explora el potencial de las tecnologías de agricultura de precisión en los países en desarrollo.

Trabajando con otras 10 agencias federales, USAID lidera Feed the Future , la iniciativa global de hambre y seguridad alimentaria del gobierno de los Estados Unidos. Muchos de los 19 países de enfoque de Feed the Future están lidiando con una variedad de desafíos que afectan la producción agrícola, incluida la escasez de recursos y las condiciones ambientales cambiantes como resultado del cambio climático.

Al hacer frente a estos desafíos, el uso de nuevas tecnologías para la agricultura de precisión promete una variedad de beneficios que incluyen:

Recopilación de información específica en tiempo real : los datos recopilados de sensores terrestres, sensores remotos, datos satelitales de alta resolución y otras herramientas equiparán mejor a los pequeños agricultores, trabajadores de extensión y otras partes interesadas con información específica y actualizada sobre sus cultivos para ayudar a mejorar la productividad local.
Conservación de los recursos : la mejora de los datos y la información conducirá a optimizar los insumos agrícolas y el tiempo dedicado por los trabajadores de extensión agrícola y otros actores sobre el terreno, lo que en última instancia contribuirá a un mejor uso de los recursos y ahorros de costos.
Habilitación de otros productos y servicios: Por último, se necesitan buenos datos para que el sector privado y otros intermediarios creen herramientas de toma de decisiones que puedan beneficiar a los pequeños agricultores, incluidos los productos financieros y de seguros.
Durante un productivo día y medio en junio de 2016, USAID, en una posición única como organización donante para reunir a actores de los sectores público y privado, convocó un taller que incluyó a innovadores que han desarrollado sensores, grandes empresas de Silicon Valley como Cisco y Facebook, financiadores y ONG como la Fundación Gates y el Fondo One Acre, y académicos de Berkeley, Stanford y UC Davis.

Cuatro ideas sobre Sensors4Ag
USAID-Sensores4agLos participantes del taller exploraron tecnologías de sensores actuales y aplicaciones de agricultura de precisión de IDEO.org , Arable , GSMA mAgri , Granular y otros; aprendió sobre el trabajo de Feed the Future y el Laboratorio de Desarrollo Global de Estados Unidos ; y participó en una serie de actividades interactivas para identificar los desafíos y oportunidades para la aplicación de estas tecnologías. Los participantes obtuvieron cuatro puntos clave :

“La tecnología es la parte fácil”: ya existen muchas tecnologías de agricultura de precisión habilitadas por sensores, que van desde estaciones meteorológicas y sensores de humedad dedicados hasta espectrómetros y herramientas de detección remota. Para muchas de estas aplicaciones, el mercado ya está impulsando la tecnología física para que sea mejor y más barata. Por lo tanto, el enfoque de la comunidad de práctica no debería estar en el desarrollo de nuevas tecnologías, sino en determinar cómo se pueden aplicar las tecnologías existentes a la agricultura en los mercados en desarrollo.
Diseñar teniendo en cuenta el contexto local: Al aplicar estas tecnologías, y de acuerdo con el espíritu de los Principios para el desarrollo digital , comprender las condiciones locales es clave. La forma en que se empaquetan los sensores, la forma en que se transmiten los datos, la experiencia del usuario y la frecuencia con la que los sensores deben recargarse o reemplazarse son factores clave para determinar su éxito, y deben adaptarse de manera única al contexto local específico, ya sea enfocarse en una región en particular, un cultivo en particular o una necesidad del mercado. Estos procesos suelen ser mucho más complejos que la propia tecnología.
Necesidades complejas de transmisión de datos: los sensores agrícolas están recopilando una cantidad significativa de datos, pero particularmente cuando se aplican en el mundo en desarrollo, a menudo deben operar en entornos de baja conectividad. Por lo tanto, requerirán soluciones de bajo consumo y largo alcance para garantizar que los datos continúen transmitiéndose de manera eficaz y a bajo costo.
Los datos deben ser interoperables: los datos agrícolas se recopilan simultáneamente a través de satélites, estaciones meteorológicas y sensores terrestres. Sin embargo, estos sistemas no se comunican entre sí y no existe una forma centralizada de agrupar los datos. Para que los datos sean realmente útiles en la toma de decisiones, los proveedores de tecnología deben trabajar hacia la interoperabilidad y encontrar formas productivas de integrar los datos.
En última instancia, los datos proporcionados tienen el potencial de ayudar a múltiples audiencias (el trabajador de extensión, el banco que está desarrollando el producto de seguro y / o los agricultores mismos) a tomar mejores decisiones. Por lo tanto, los innovadores, proveedores de tecnología, organizaciones agrícolas, académicos y financiadores deben comprometerse a unirse y explorar el potencial de estas tecnologías.

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Existe la percepción común de que los agricultores han tardado en adoptar herramientas de agricultura de precisión.

Pero un agricultor y experto de la industria cree que depende de cómo se defina la agricultura de precisión y, de cualquier manera, la adopción va en aumento.

Moree, NSW, agricultor y gerente de producto de PCT AgCloud, Ben Boughton, está especialmente calificado para opinar en el debate, después de haber completado una beca Nuffield para explorar el papel de la agricultura de precisión en la agricultura y fundar la exitosa compañía de imágenes satelitales, Satamaps, que se integró en PCT AgCloud el año pasado.

Boughton dijo que la agricultura de precisión se trata de poder medir y registrar la variabilidad, las actividades, las entradas y las salidas en una granja de manera espacial para que las decisiones de gestión se puedan tomar en una escala más pequeña, lo que en última instancia da como resultado rendimientos crecientes. También dijo que se trataba de abarcar la tecnología que permitiera la aplicación precisa de insumos.

«La agricultura de precisión nos ha permitido agregar un componente espacial, dando la capacidad de microgestión dentro de un potrero», dijo.

«A menudo uso la agricultura digital de manera intercambiable con la agricultura de precisión, en mi opinión, tienen que integrarse.

«Muchas de las herramientas vienen atornilladas al tractor ahora, no podemos olvidarlas».

Boughton dijo que hubo muchas victorias rápidas en el área de la agricultura de precisión y que ya tenían altas tasas de adopción.

«Obviamente, la dirección automática entregó beneficios a los agricultores y fue muy adoptada, fue una gran victoria», dijo.

«El apagado automático del pulverizador es fantástico, dependiendo de la cantidad de filas de puntos que pueda estar ahorrando una pila de insumos químicos, con el beneficio adicional de no superponerse a los herbicidas residuales para la seguridad de los cultivos. Un beneficio adicional de obtener una estación base RTK es que tiene datos de elevación extremadamente precisos que se pueden utilizar para el diseño de granjas.

«Las imágenes satelitales son un seguro barato, puede monitorear sus campos, ver qué está sucediendo y asegurarse de que no se pierda nada».

Boughton dijo que la influencia de los agrónomos estaba impulsando la adopción acelerada de la agricultura de precisión.

«Históricamente, uno de los problemas con la adopción de la agricultura de precisión fue que las empresas intentaron saltarse al asesor o agrónomo de confianza y comercializar directamente al productor», dijo.

«Estamos viendo una mayor aceptación ahora porque la cadena de suministro de la agricultura de precisión, cuando se hace correctamente, ahora involucra a los científicos del suelo y las plantas: los agrónomos».

Boughton dijo que los agricultores podrían esperar una mejora exponencial en la tecnología y los algoritmos de los satélites.

«Creo que en los próximos años veremos imágenes de alta resolución más asequibles», dijo.

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Si ha estado siguiendo noticias de tecnología o medios agrícolas de precisión en general, ha habido mucho entusiasmo e interés en torno a blockchain. Pero, ¿qué es blockchain ? ¿De dónde vino? Más importante aún, ¿qué significa para los agricultores y otros en la industria agrícola? ¿Blockchain está aquí para resolver los problemas digitales de todos o su implementación cambiará un poco menos la vida?

ANUNCIO
Primero, una descripción general rápida de blockchain. Wikipedia mantiene una excelente entrada en blockchain, siendo la versión corta una base de datos distribuida secuencial . Desglosando esto, una cadena de bloques simplemente representa registros encriptados (base de datos) que están vinculados (secuenciales) y compartidos con un grupo (distribuidos). Todos los miembros del grupo tienen una copia de todos los registros y se almacenan secuencialmente; lo que significa que cada nuevo registro está conectado al anterior como los eslabones de una cadena. Un «bloque» consta de los registros cifrados que la gente desea almacenar de forma segura, un enlace al bloque anterior y la fecha y hora en que se creó.

Esta estructura hace que sea casi imposible falsificar un registro una vez que está en la cadena, ya que no coincidiría con las copias distribuidas de la cadena, y cada bloque tiene un enlace al anterior hasta el original para garantizar que no se haya agregado nada. o eliminado. Si alguien intenta alterar un registro, el resumen contenido en el bloque siguiente ya no coincidirá, lo que indica que se ha cambiado algo. Si alguien intenta agregar o eliminar un bloque completo, todos en el grupo tienen su propia copia de toda la cadena, por lo que es fácil identificar cualquier copia que no se alinee con el resto del grupo.

Un aspecto importante a destacar es que los registros de cada bloque están encriptados individualmente, por lo que, aunque todos en el grupo tienen una copia del registro, solo tienen acceso a su registro o eslabón de la cadena. Una buena forma de pensar en ello podría ser que cada registro se escriba primero en el equivalente moderno de la máquina de enigmas de la Segunda Guerra Mundial para proteger el mensaje. Un registro parecería ser una página de galimatías, pero con la clave de cifrado adecuada podría decodificarlo. De esta manera, las personas pueden almacenar de forma segura su información y solo puede ser recuperada por alguien con la clave específica de su registro individual.

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Blockchain está ganando mucho interés en muchas industrias y aplicaciones diferentes. La implementación más frecuente han sido las criptomonedas. Bitcoin fue el primero en hacer realmente popular la tecnología como una forma de moneda, pero Ethereum, Litecoin, Ripple, etc., se basan en la tecnología blockchain. Los beneficios de estas monedas son la seguridad y la naturaleza distribuida de la base de datos de transacciones financieras. Dado que no hay un banco central o un libro mayor único para que alguien intente acceder, cambiar, robar o piratear, todas las transacciones son muy seguras. Hay otros méritos más filosóficos que se pueden debatir, pero para los propósitos de este artículo, el enfoque es ¿qué significa esta tecnología para la industria agrícola?

El área predominante en la que se utiliza blockchain en la agricultura hasta ahora es para la trazabilidad. Esto representa una aplicación lógica de una tecnología de base de datos / libro mayor. Para permitir la trazabilidad, la persona en el extremo receptor de una cadena de suministro necesita una forma de verificar rápida y fácilmente lo que sucedió con el producto a lo largo de la cadena de suministro. Posiblemente, una cadena de bloques podría registrar cuándo y dónde se plantó una variedad específica de un cultivo de cereales, qué fertilizantes se aplicaron, qué productos fitosanitarios se utilizaron, cuándo se cosechó el cultivo y dónde se originó en un campo cada carga. La información logística adicional sobre qué ascensor, qué método de envío, qué procesador y distribución final al estante de la tienda también podría registrarse como eslabones adicionales en la cadena. Obviamente, aún queda trabajo por hacer para hacer posible esta visión,

Los cultivos de alto valor que tienen necesidades más urgentes de trazabilidad ya lo están haciendo. Walmart anunció el año pasado que requeriría que todos los proveedores de hojas verdes implementaran su sistema blockchain. La necesidad de la tecnología es doble: en primer lugar, los consumidores que están cada vez más alejados de la agricultura quieren saber más sobre el origen de sus alimentos y cómo se cultivaron y procesaron. La implementación de blockchain puede proporcionar esta información al consumidor para que sepa más sobre su lechuga en la implementación inicial de Walmart.

En segundo lugar, más desde el aspecto de la seguridad alimentaria, está permitiendo un manejo más rápido y preciso de los problemas de salud. El año pasado se produjeron varios brotes de E. coli o salmonella, rastrear hasta la fuente y determinar qué productos estaban realmente contaminados lleva mucho tiempo y es difícil con los sistemas actuales. Esto no solo puede hacer que más personas se enfermen, sino que también es muy costoso, lo que hace que se desechen grandes cantidades de producto simplemente porque no se puede probar que no se vea afectado. Según la investigación de Walmart, los sistemas actuales, predominantemente de mantenimiento de registros en papel, tardan unos siete días en rastrear a través de la cadena de suministro. Utilizando blockchain, pudieron acortar esto a un tiempo de respuesta de 2.2 segundos. Esto significa que los alimentos son más seguros, los costos se reducen ya que el producto no se desecha innecesariamente,

Todo esto es excelente para las frutas y verduras, pero ¿cuáles son las implicaciones para el resto de granjas que se centran en cereales, carne de res, algodón, aves de corral u otros productos básicos? Esto se vuelve un poco más difícil, cuando se trata de productos básicos, el problema de la «mezcla» es probablemente uno de los obstáculos más obvios para la trazabilidad en general. Cuando un agricultor carga un semirremolque y transporta 1,000 bushels de grano al elevador y lo arroja al contenedor de 1.2 millones de bushel, parte de la trazabilidad se pierde ya que esa carga ahora se mezcla con el grano de granjas de todo el condado. Este aspecto probablemente resultará en diferentes niveles de trazabilidad; los consumidores o productos que quieran o necesiten saber de qué campo proviene un cultivo requerirían un manejo especializado del cultivo para preservar la identidad del cultivo y probablemente aumentar los costos.

El enfoque del ADC está en los datos de la granja , y este es uno de los problemas que deben resolverse antes de que blockchain pueda implementarse ampliamente también para la trazabilidad. Cualquiera que haya estado en la agricultura de precisión sabe que no es raro ver mapas de rendimiento de maíz que muestran un rendimiento promedio de 60 bushels. Este bajo rendimiento no se debe a las condiciones climáticas o del campo, sino a que nadie se molestó en cambiar la designación del tipo de cultivo en el monitor de la cabina a soja de maíz. O muchos ag nerds de precisión saben que la variedad que se planta con más frecuencia es la 1, ya que es el botón más fácil de presionar para comenzar a plantar cuando la terminal quiere que el operador ingrese la variedad real cargada en la máquina.

También está el problema de que la sembradora sea roja, el rociador verde, el esparcidor de fertilizante amarillo, el tractor azul y la cosechadora plateada. Cada máquina o terminal tiene su propio formato de archivo, lo que dificulta el acceso y el intercambio de un registro completo de las operaciones agrícolas dentro de un campo determinado. Grupos como AgGateway y su kit de herramientas ADAPTrealmente están moviendo la aguja en la interoperabilidad desde el punto de vista del formato de archivo. También están iniciando esfuerzos para dar el siguiente paso y estandarizar los significados de diferentes elementos de datos. Por ejemplo, una terminal puede contener el cultivo «maíz», otra terminal tiene «maíz», ¿eso significa que el mapa de rendimiento es para grano, ensilaje o pacas redondas? Ahora que estamos comenzando a cerrar la brecha de los diferentes formatos de datos y «hablar el mismo idioma», debemos asegurarnos de que todos queremos decir lo mismo cuando usamos un término.

Pero no todos los problemas son obstáculos técnicos que deben resolver los desarrolladores de software. Hay algunas cosas que los agricultores pueden hacer hoy para aportar valor adicional a los datos que registran sus máquinas. Los consumidores están presionando a los procesadores de alimentos para que sepan más sobre el origen de sus alimentos. Esta es una gran oportunidad para que la comunidad agrícola destaque todas las cosas que se hacen para garantizar un producto de calidad y que se produzca de manera responsable. A medida que la tecnología mejora el acceso a los datos, las granjas deben asumir un papel de liderazgo en el suministro de esta información y la conexión con los consumidores que pueden no conocer la diferencia entre una cosechadora y una cosechadora de forraje. Asegurarse de que los datos se registren con precisión e incluyan la información relevante es un primer paso relativamente fácil. Esto no solo ayudaría a crear los datos precisos necesarios para registrar en una cadena de bloques, pero también ayuda con el análisis operativo. Es muy difícil utilizar datos para determinar qué preformas híbridas son las mejores en un tipo de suelo específico si la variedad plantada no se registró con precisión.

Un primer paso crucial es asegurarse de que las máquinas que registran los datos no solo estén capturando el rendimiento o la cantidad de producto que se aplicó, sino también exactamente qué producto (s) se aplicó, qué variedad se cosechó y garantizar que la máquina se calibró para capturar datos precisos. Para obtener más información sobre las mejores prácticas de datos, varios miembros del ADC contribuyeron a una descripción general de los pilares de los datos agrícolas . El video incluye muchos puntos importantes que los agricultores deben considerar para asegurarse de que no son el eslabón perdido en la cadena que conecta al consumidor en la tienda de comestibles con los orígenes de su barra de pan.

Blockchain es realmente otra herramienta o tecnología que las empresas utilizarán para satisfacer la demanda de los consumidores y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro. Independientemente de la herramienta utilizada, se están produciendo cambios con respecto a las expectativas sobre cómo se recopilan, almacenan y comparten los datos a lo largo de la cadena de suministro.

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La teledetección es un término utilizado para la identificación y recolección de información sin tener contacto físico con el objeto de estudio; más específicamente, se refiere a la información recopilada por dispositivos que detectan radiación electromagnética, luz visible, luz infrarroja y luz infrarroja cercana. En usos agrícolas, la teledetección puede producir mediciones significativas de factores como la temperatura del aire y del suelo, la humedad, la altura del cultivo, el ancho y diámetro de la planta, las condiciones del viento y más. Los dispositivos de detección remota generalmente se instalan en equipos como satélites de posicionamiento global, UAV (vehículos aéreos no tripulados, también conocidos como drones) y otras formas de aeronaves de recolección de datos como dirigibles y globos. El uso de la detección remota en la agricultura puede proporcionar a los operadores agrícolas mapas de precisión ,capacidades de exploración de cultivos , información para ayudar en el cuidado de los cultivos y más.

Tipos de teledetección
Los tipos más comunes de teledetección utilizados en la agricultura se pueden dividir en cuatro categorías principales de resolución, que incluyen resolución espacial, resolución espectral, resolución radiométrica y resolución temporal . En resolución espacial, se puede recopilar información para identificar rasgos físicos en los cultivos, como el tamaño, la distancia relativa y los patrones de proximidad, la altura, el ancho y el diámetro de las plantas, el daño a los cultivos por infestación de plagas, el clima y más. La resolución espectral puede recopilar información basada en ciertos rangos de frecuencia, incluida la luz visible, la radiación electromagnética y la luz no visible, como la infrarroja y la infrarroja cercana.

La resolución espacial es la distancia entre una imagen que se está observando y el instrumento que la detecta. Un ejemplo sencillo para ayudar a visualizar la diferencia en la resolución espacial es la diferencia entre lo que un astronauta puede ver desde el espacio o lo que un piloto puede ver desde su avión. Si bien un piloto podría distinguir casas o calles, lo más probable es que el astronauta solo vea países y continentes. La resolución espacial puede ayudar a un agricultor a obtener imágenes precisas y de alta resolución que muestran puntos específicos en el campo y muestran una menor proporción de mapa a suelo. Mientras que, por otro lado, la resolución espacial también puede mostrar imágenes de baja resolución que ayudan a mostrar el campo completo o muchos campos a la vez, dando al agricultor una idea más general del estado general de sus campos.

Con la resolución espectral, se puede recopilar información sobre la salud de los cultivos mediante determinaciones como el color de las hojas; las hojas sanas de color verde brillante tendrán una longitud de onda espectral diferente a la de las hojas amarillas o marrones moribundas o en descomposición. Las concentraciones de nutrientes dentro de los cultivos, como el nitrógeno e incluso los niveles de humedad dentro del suelo, también darán firmas espectrales diferentes.

Al usar este tipo de resoluciones visuales, un operador agrícola puede determinar los problemas que afectan a sus cultivos y aplicar los remedios adecuados a las áreas afectadas. Si la resolución espectral ha identificado áreas dentro del campo de cultivo que tienen muy poco o demasiado de un nutriente dado, por ejemplo, los agricultores pueden aplicar menos o más fertilizante a esas áreas según sea necesario, en lugar de tratar todo el campo con una dosis medida uniformemente. . Lo mismo sería cierto para el manejo de infestaciones de plagas con tratamientos tradicionales con pesticidas.

La resolución radiométrica se refiere a los diferentes niveles de intensidad que puede detectar un sensor. Por lo general, el rango de resolución radiométrica es de 8 bits a 14 bits y de 256 niveles de escala de grises a 16.384 tonos de color distintos representados por separado en cada una de las bandas. Si la resolución radiométrica se usa correctamente, se puede usar para ayudar enormemente a los agricultores al mejorar la calidad, precisión y legibilidad de la imagen para que las fotografías aéreas y los escaneos se puedan usar y comprender de manera efectiva.

La resolución temporal se refiere esencialmente al período de tiempo durante el cual se recopilan los datos. Los períodos de recolección más largos recopilarán más datos que los más cortos, proporcionando así patrones más detallados en lo que respecta a la pérdida de nutrientes y humedad, las infestaciones de plagas, el crecimiento de los cultivos y más.

A menudo, existen factores que pueden dificultar la percepción remota, cosas como nubes, tormentas, inundaciones y muchas otras pueden interponerse en el camino. Estos factores pueden enturbiar la información y distorsionar los datos, aunque cuando se utiliza la resolución temporal, estos factores pueden mitigarse.

Cuando se utiliza un sistema de detección remota, existen compensaciones comunes entre las diferentes resoluciones. Por ejemplo, si un agricultor deseara una resolución espacial mucho mayor, la aumentaría reduciendo el IFOV (Campo de visión instantáneo). Si esto se redujera, disminuiría la capacidad de detectar energía fina y, por lo tanto, reduciría la resolución radiométrica y alteraría la imagen, lo que dificultaría la obtención de datos. Cuando se utiliza la teledetección, debe haber un equilibrio entre la resolución espacial, la resolución espectral, la resolución radiométrica y la resolución temporal; sin ella, la información recopilada podría ser inexacta o sesgada.

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