Autor: rjcastillolopez

Marcus Hall tenía nueve años cuando condujo por primera vez un tractor en la extensa granja de Iowa de su familia, evitando los camiones Tonka y los autos Matchbox para viajes largos con maquinaria pesada. Crecer en una granja familiar multigeneracional es común en un estado agrícola como Iowa, donde casi 27 millones de acres se dedican a tierras de cultivo, de los 35 millones de acres que componen el estado. Para muchos, la experiencia los une a la tierra. La sensación de libertad en un campo abierto atrae cada temporada.

Hall creció con todas las características de un futuro granjero, pero su afición por la tecnología lo llevó por un camino más experimental: la granja de pruebas del gigante de equipos agrícolas John Deere. Como gerente de la granja de prueba, Hall puede realizar pruebas de campo de los equipos agrícolas de alta tecnología de John Deere antes de que salgan al mercado. Es el proverbial trabajo de ensueño para un granjero que se describe a sí mismo.

«Simplemente disfruto estar en el tractor», dice Hall. «Además, es divertido ser parte de este tipo de tecnología y estar a la vanguardia de lo que existe».

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Es un día cálido y ventoso a fines de mayo de 2018, cuando nos reunimos con Hall en las instalaciones de prueba de John Deere en Bondurant, IA. La granja se encuentra en un terreno modesto enmarcado por carreteras de dos carriles. Los cielos azules y la llanura por excelencia del Medio Oeste consumen el horizonte. Los motores de los tractores forman un zumbido constante de fondo.

Aquí es donde John Deere realiza pruebas operativas de sus sistemas de agricultura de precisión de próxima generación: tractores masivos y cosechadoras que plantan y cosechan cultivos en campos de mil acres.

Hall se desliza en el asiento del conductor de un nuevo tractor de cultivo en hileras John Deere, preparándose para nuestra prueba de manejo. Su asiento está flanqueado a la derecha con una variedad de iPads, pantallas táctiles y paneles de control, que oscurecen ligeramente un parabrisas envolvente que encierra la cabina de dos asientos. Con unos pocos toques en un iPad, verifica que el sistema esté listo para el desembolso de semillas, citando términos como población de hileras, contrapresión y singularización. El tractor se pone en movimiento y, después de algunas comprobaciones de control más, Hall se sienta cómodamente con las manos cruzadas sobre el regazo.

El tractor se conduce solo.

Una nueva era de agricultura
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Según la mayoría de las cuentas, el arado de acero de John Deere es uno de los primeros ejemplos de tecnología agrícola construida en los tiempos modernos. Muchos años y un auge tecnológico más tarde, la granja se ha convertido en una plataforma de lanzamiento de innovación, con algunos de los primeros casos de uso de alto impacto de guiado por GPS y sistemas de vehículos autónomos tomando forma entre los cultivos.

En el centro de esta nueva era en la agricultura se encuentra la agricultura de precisión, un concepto de gestión agrícola que utiliza tecnología para observar, medir y responder a la variabilidad del campo en los cultivos. A medida que el concepto ha evolucionado, ha permitido a los agricultores ver sus tierras de cultivo como subzonas dentro de un campo para optimizar equipos y suministros como fertilizantes, herbicidas y agua.

Las aplicaciones más refinadas están tratando de llevar esa precisión hasta el nivel de la planta, lo que permite a los agricultores comprender y tratar las plantas individualmente.

En el caso de John Deere, la innovación ha aumentado desde su compra de la startup de inteligencia artificial (IA) Blue River Technology en 2017. La adquisición consolidó la llegada de John Deere a Silicon Valley y ahora respalda sus esfuerzos para incorporar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la robótica en el cerebro de su maquinaria agrícola de precisión.

El objetivo es utilizar tecnología de conducción automatizada, visión por computadora, telemática y aplicaciones móviles basadas en la nube para ayudar a los agricultores a duplicar o triplicar sus rendimientos, una hazaña que será clave para mantenerse al día con la demanda mundial de alimentos a medida que la población de la Tierra crece en el próximos 30 años.

» Para el 2050 , habrá nueve mil millones de personas en el planeta», dijo Terry Pickett, gerente de ingeniería avanzada del Grupo de Soluciones Inteligentes de John Deere. «Y para alimentar a esa gente, existen diferentes estimaciones, pero probablemente necesitemos aumentar la producción actual en un 70%. Eso no es muy largo cuando se mira la cantidad de años que se necesitan para desarrollar el tipo de equipo y tecnología que necesitamos. . Es una carrera real «.

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El camino hacia la agricultura de precisión
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Vea a Natalie Gagliordi recorrer la granja de pruebas de John Deere en Bondurant, IA.

A finales de la década de 1990, John Deere se convirtió en uno de los primeros proveedores de equipos agrícolas en llevar la guía GPS a la agricultura. Hoy en día, la guía GPS es casi omnipresente en la agricultura y la agricultura de gran producción.

La guía GPS es posiblemente el avance tecnológico más significativo que ha surgido del movimiento agrícola de precisión durante las últimas dos décadas, dice John Stone, vicepresidente senior del Grupo de Soluciones Inteligentes de John Deere. Stone postula que el GPS es tan importante porque es lo que hace posible la precisión y la automatización.

Conducir un tractor no es como conducir un automóvil: no hay líneas amarillas y blancas para mantener a los conductores bajo control. Para arar en línea recta, los agricultores de antaño usaban el adorno del capó, similar a una mira de pistola, para alinear el tractor con un punto de referencia distante, como un árbol alto o un saliente en la ladera. Al apuntar a ese punto de referencia, el agricultor podría mantener el camino del tractor recto dentro de un margen de error razonable.

Pero un tractor generalmente está tirando de un arado, o algún otro implemento, de más de 30 pies de ancho, lo que significa que el conductor no solo tenía que permanecer concentrado en el árbol distante, sino que giraba constantemente y miraba para asegurarse de que el arado todavía estuviera en línea.

«Si soy un operador de tractor, debo estar más preocupado por lo que sucede detrás de mí», dijo Stone. «Plantar semillas en el lugar correcto y hacer ese trabajo con la precisión correcta es mucho más importante que ‘¿Estoy conduciendo el tractor en línea recta?’ Así que dejamos que la tecnología, la guía GPS, lo haga por usted. Y el operador puede concentrarse en más tareas de alto valor agregado «.

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Con GPS avanzado, un operador de tractor puede saber qué hileras se han plantado para evitar superposiciones.

Imagen: Derek Poore
En cuanto al aspecto de precisión, los receptores GPS construidos por John Deere brindan una precisión de navegación de hasta una pulgada. En el contexto de la agricultura, esa precisión es fundamental para asegurarse de que cada semilla esté en el lugar correcto, con la profundidad, el contacto con el suelo y el espacio correctos que necesita para convertirse en un cultivo productor de alimentos. La combinación de precisión y automatización ya ha tenido un impacto importante en el trabajo de la agricultura.

«Hoy en día, la agricultura de precisión afecta cada parte de nuestra operación», dijo Jamie Blythe, propietario de Blythe Cotton Company en Town Creek, Alabama. Creció en la quinta generación en la granja y se convirtió en socia formal en las operaciones cuando tenía 18 años. «Probablemente fui una de las últimas generaciones en cortar algodón en mi área, y desde que era niña las cosas han cambiado drásticamente», dijo. dijo.

Blythe y su esposo trabajan 3,500 acres en lo que ella describe como una granja mediana para su área. En 2007, implementaron el sistema de guía AutoTrac de John Deere en sus equipos y ahora utilizan una variedad de tecnología orientada a equipos y entrada, monitoreo y recolección y análisis de datos.

«Ahora podemos usar la IA para comenzar a tener conocimientos sobre cuál es la mejor manera de abordar los desafíos agrícolas dadas ciertas condiciones».
JULIAN SANCHEZ, DIRECTOR DEL CENTRO EUROPEO DE INNOVACIÓN TECNOLÓGICA JOHN DEERE
Con estos sistemas, Blythe dijo que los rendimientos de los cultivos se han duplicado en los últimos 10 años. Algunas de las ganancias se deben a una mejor agronomía, selección de semillas y uso de semillas híbridas, pero también son atribuibles a la optimización de la tierra gracias a la agricultura de precisión.

«Ya no es posible administrar un campo como una entidad completa», dijo Blythe. «Debido a la variabilidad en nuestros tipos de suelo, elevación y microambientes, ahora administramos campos en zonas que nos permiten adaptar los insumos al potencial de rendimiento específico de esas partes del campo. La tecnología agrícola de precisión ha marcado una gran diferencia al ayudarnos hacer una transición más rápida hacia un estilo de gestión más moderno «.

El IoT y la IA se arraigan
El Internet de las cosas (IoT) es tangible para los agricultores de hoy. Las máquinas que emplean los agricultores para recorrer sus campos están repletas de sensores y software que recopilan datos, los procesan con aprendizaje automático y los transmiten a aplicaciones móviles. Los sensores son los ojos de la máquina. El software y las aplicaciones móviles dan vida a los datos.

En la aplicación MyOperations de John Deere, por ejemplo, un operador de máquina puede ver los cinco ajustes más críticos de una cosechadora mientras está cosechando un campo de maíz. Si una configuración está fuera de control, el operador puede ajustar la configuración de una o varias cosechadoras de forma remota desde un dispositivo móvil.

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«En muchos casos, los agricultores operan en radios de 10 a 15 millas para sus campos», dijo Lane Arthur, director de soluciones digitales de John Deere. «Obviamente, no pueden estar en todos los lugares a la vez. Necesitan la tecnología y la conectividad para ver en tiempo real lo que realmente está sucediendo. Eso es fundamental para la toma de decisiones sobre la marcha que enfrentan los agricultores».

John Deere comenzó a usar GPS con regularidad alrededor de 1997. Aproximadamente 20 años después, IoT ahora tiene una base firme en la agricultura de precisión. La próxima misión de los proveedores de tecnología agrícola es aplicar la IA a los tres pasos principales del proceso agrícola: plantar, fumigar y cosechar. Cada uno de estos pasos tiene un impacto material en la producción y la productividad de un agricultor.

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Los enormes brazos de un pulverizador de cultivos John Deere se despliegan como un transformador.

Imagen: Derek Poore
La etapa de plantación es especialmente intrincada, algo así como realizar una cirugía en la tierra. Un tractor con una maceta adjunta crea camas donde se plantan las semillas; y surcos, que son las estrechas trincheras entre los lechos. Mientras esto sucede, las semillas se disparan a una cierta cadencia para garantizar la profundidad y el espacio adecuados. Si una semilla no aterriza en el lugar correcto, no se riega ni se fertiliza de manera eficiente y lo más probable es que no crezca.

Con IA, John Deere imagina una sembradora que puede hacerse para comprender las condiciones del suelo y modificar la configuración de plantación automáticamente.

El paso de pulverización debe realizar el mismo tipo de pequeñas precisiones que el paso de plantación. Las malas hierbas cuestan a los agricultores aproximadamente $ 11 mil millones al año, según la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA). Para John Deere, aquí es donde los motivos de la adquisición de Blue River se vuelven obvios. Blue River fabricó See & Spray, una máquina de algodón para el control de malezas que es capaz de ver el suelo y distinguir entre cultivos y malezas, hasta un nivel de milímetros. Luego elimina las malas hierbas, y solo las malas hierbas, con herbicidas para matarlas.

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«La fumigación de precisión resuelve una serie de problemas de resistencia a herbicidas para los productores de algodón», dijo Willy Pell, director de nueva tecnología de Blue River. «Les ahorra aproximadamente un 90% en herbicidas, por lo que es mejor para el medio ambiente, mejor para su bolsillo y también obtiene mejores resultados».

Pell dijo que el paso de recolección se debe a un tratamiento de IA similar. Eventualmente, los recolectores tendrán el cerebro para ajustar sus cuchillas a una configuración personalizada para tallos individuales, en lugar de operar en una sola configuración para todo un campo.

«La parte realmente emocionante es cerrar todo el ciclo», dijo Pell. «Piense en las pruebas A / B para la agricultura. Podemos inducir la variación en varias partes de la etapa de crecimiento y realizar experimentos todo el tiempo para generar conocimiento agronómico, de modo que cada año que el equipo Deere se ponga en el campo, lo haga mejor y cada vez mejor «.

«La siguiente etapa de la agricultura de precisión es bajar al nivel de la planta», continuó Pell. «Con cámaras, con computación a bordo, visión por computadora y aprendizaje automático, podemos entender lo que necesita esa planta y darle exactamente lo que necesita en ese momento. Las ventajas potenciales de esto son duplicar el rendimiento con la misma máquina».

Las incertidumbres de un agricultor
«Vemos que los datos realmente ayudan a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre lo que deberían hacer».
LANE ARTHUR, DIRECTOR DE SOLUCIONES DIGITALES DE JOHN DEERE
Los avances agrícolas en los que John Deere y otros en la industria agrícola de precisión están trabajando se relacionan con una variedad de problemas que enfrentan los agricultores de hoy. Algunos de los beneficios de la tecnología agrícola son evidentes, como ahorrar tiempo y dinero a los agricultores y aumentar el rendimiento medio de los cultivos; pero otros surgen de preocupaciones globales más complejas, como las incertidumbres climáticas y la escasez de mano de obra, y una creciente demanda de alimentos más saludables y cultivados de manera sostenible.

La adaptación a los cambios climáticos es una constante en el trabajo de la agricultura, ya que se sabe que los eventos climáticos severos provocados por el aumento de las temperaturas y los cambios atmosféricos perjudican el rendimiento de los cultivos. Un análisis reciente de la Academia Nacional de Ciencias que analizó el impacto del clima en los rendimientos de los cultivos produjo resultados aleccionadores. Los autores del estudio argumentan que por cada aumento de 1 ° Celsius en la temperatura media global habría una disminución del 7.4% en los rendimientos de maíz, una disminución del 6% en los rendimientos de trigo y una disminución del 3% en el rendimiento del arroz.

Los agricultores modernos ahora buscan tecnología y datos para comprender y mitigar los impactos provocados por la variabilidad climática. Incluso con un escenario perfectamente equilibrado de siembra, fumigación y cosecha, las inevitables incógnitas, ya sean inundaciones, sequías o plagas, siempre siguen siendo una amenaza. Pero los datos agronómicos recopilados por los sistemas de agricultura de precisión permiten a los agricultores adelantarse a estas amenazas y solucionar los problemas cuando surgen.

«Vemos que los datos realmente ayudan a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre lo que deberían hacer», dijo Arthur. «En caso de mal tiempo, por ejemplo, mi esperanza es que nuestros sensores y nuestra tecnología les permitan ajustarse y adaptarse. Incluso en un mal escenario, la agricultura de precisión realmente ayuda al agricultor a preservar y conservar el valor que tienen en su campo. . »

Y luego está el dilema laboral. De 2005 a 2019, se estima que 58 millones de personas menos estarán empleadas en la agricultura, una disminución del 11% de la fuerza laboral agrícola, según datos de la Global Harvest Initiative. De manera similar, más humanos se están mudando para vivir en ciudades , lo que agrava la escasez de mano de obra en las granjas.

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Mientras tanto, la granja promedio de EE. UU. Mide 434 acres , o aproximadamente 330 campos de fútbol, ​​según el Departamento de Agricultura de EE. UU. (USDA). En resumen, esto significa que más acres de tierras de cultivo corren el riesgo de ser subutilizados o abandonados debido a la falta de mano de obra agrícola.

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John Deere realiza pruebas de campo en sus sembradoras y pulverizadores más nuevos en su granja de prueba en Bondurant, IA.

Imagen: Derek Poore
De vuelta en Blythe Cotton Company, un total de cinco personas mantienen 3.500 acres: el equipo de propietarios de marido y mujer y tres trabajadores. Jamie Blythe recuerda una época de abundante mano de obra barata cuando crecía en la granja. Pero luego el combustible diesel se encareció y la gente comenzó a abandonar el área. Blythe dijo que la granja se vio obligada a evolucionar, adaptando un enfoque de operaciones más racionalizado para hacer el trabajo y, al final, sobrevivir.

«Mi esposo y yo operamos el equipo con otros tres tipos», dijo Blythe. «Como resultado, necesitamos maximizar el uso y la eficiencia de nuestro equipo y tecnología. Esta ha sido una evolución orgánica muy gradual, pero en algún momento miré a mi alrededor y me di cuenta de que esta es la única forma en que vamos a permanecer en negocio.»

Lo que es aún más importante que el aumento del rendimiento es el aumento de las ganancias por acre, explicó Blythe.

«La ganancia neta por acre es extremadamente importante porque la cantidad que aportamos por acre para aumentar el rendimiento y asegurarnos de que sea apropiada es lo que nos mantendrá en el negocio», dijo. «Es igualmente importante el ahorro de tiempo y energía, no solo en combustible diesel, sino también en energía física. Somos muy pocos en el campo, y tenemos que ir de 12 a 20 horas al día y volver a casa nuestras familias. Si podemos maximizar la cantidad de energía que gastamos y aún tenemos energía para jugar con nuestros hijos al final del día, ese es el mayor beneficio para nosotros «.

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La seguridad alimentaria, la nutrición y la sostenibilidad también son fuerzas impulsoras detrás de las innovaciones en agricultura. Los datos de la Global Harvest Initiative muestran que un número creciente de consumidores desea asegurarse de que sus alimentos se produzcan de manera sostenible y muchos están preocupados por la seguridad, el precio y la disponibilidad de alimentos nutritivos.

«La siguiente etapa de la agricultura de precisión es bajar al nivel de la planta».
WILLY PELL, DIRECTOR DE NUEVA TECNOLOGÍA DE BLUE RIVER
«Las dietas están mejorando y eso agrava la necesidad y la demanda de cereales», dijo John Stone de John Deere. «Tenemos que encontrar una manera de satisfacer esa necesidad. Creemos que la tecnología de precisión es la forma de hacerlo».

La agricultura de precisión también puede ayudar a que la industria alimentaria sea más sostenible. Por ejemplo, los datos generados por sensores les permiten a los agricultores ver áreas donde la humedad del suelo ha disminuido y les impide desperdiciar agua en áreas que no la necesitan. Los sensores también pueden recopilar datos sobre los perfiles de nutrientes del suelo, lo que permite a los agricultores utilizar aplicaciones precisas de fertilizantes solo donde el suelo lo requiere.

«Usamos sensores de agua para medir la humedad del suelo y varias profundidades en el perfil del suelo», dijo Blythe. «Menos del 10% de nuestros acres están irrigados, pero esos sensores me ayudan a tomar decisiones para utilizar nuestros recursos hídricos de una manera más sostenible».

Resolución de problemas con IA
Un agricultor suele decir que tiene 40 vacunas para hacerlo bien en su vida. Empiezan a cultivar alrededor de los 20 años y aspiran a jubilarse alrededor de los 60. Cada año hay un nuevo experimento, con variables invisibles que no pueden controlar. Tal vez el terreno sea un poco diferente, o los patrones climáticos cambien, o estén probando diferentes semillas y nuevos equipos.

El papel de la IA en todo esto es ayudar a los agricultores a aprender del tipo de pruebas A / B que se realizan a su alrededor. Un sistema de inteligencia artificial puede analizar las operaciones de un agricultor para analizar datos sobre el clima, la temperatura, la humedad y la composición del suelo, y proporcionar información sobre cómo optimizar los equipos, mejorar la planificación, minimizar el desperdicio y aumentar los rendimientos.

«Tenemos los sensores en todas estas partes del trabajo agrícola, y ahora podemos usar la IA para comenzar a tener información sobre cuál es la mejor manera de abordar los desafíos agrícolas dadas ciertas condiciones», dijo Julian Sanchez, director de John Centro Europeo de Innovación Tecnológica de Deere. «Es realmente imposible prescindir de algo como la IA porque, de lo contrario, simplemente estás tratando de entender de manera determinista las ecuaciones multivariadas, sin fin».

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El gerente de la granja de pruebas de John Deere, Marcus Hall, realiza verificaciones del sistema de último momento en un nuevo tractor de cultivo en hileras desde un iPad.

Imagen: Derek Poore
Considere la necesidad de aumentar el rendimiento de los cultivos. La Iniciativa Global Harvest predice que la población mundial de 7.300 millones crecerá a casi 10.000 millones en 2050. Algunas estimaciones, como la citada por Terry Pickett de John Deere, acercan esa cifra a los 9.000 millones. En cualquier caso, existe el consenso de que para alimentar a esas personas adicionales para 2050, el suministro mundial de alimentos debe al menos duplicarse y la productividad agrícola mundial debe aumentar en un 1,75% al ​​año.

Qué tan cerca estemos de alcanzar estos objetivos de producción de alimentos depende de la estadística. Un barómetro que genera preocupación es lo que se conoce como productividad total de los factores (PTF), una medida de la productividad agrícola que tiene en cuenta toda la tierra, la mano de obra, el capital y los recursos materiales utilizados en la producción agrícola y los compara con la cantidad total de cultivo y producción ganadera. El índice GAP 2017 revela que, por cuarto año consecutivo, el crecimiento global de la PTF no se está acelerando lo suficientemente rápido como para duplicar de manera sostenible la producción agrícola para 2050.

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Sin embargo, cuando se pone en un contexto histórico, las ganancias generales de productividad son prometedoras. Según el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), en 1940 el agricultor estadounidense promedio alimentaba a 19 personas al año; hoy el USDA estima que el agricultor estadounidense promedio alimenta a 155 personas. Al dividirlo en cultivos individuales, los rendimientos de maíz en los EE. UU. Crecieron en un 61% entre 1980 y 2015, mientras que los rendimientos de soja mejoraron en un 29% durante el mismo período.

«Para el 2050, habrá nueve mil millones de personas en el planeta. Es una carrera real».
TERRY PICKETT, GERENTE DE INGENIERÍA AVANZADA DEL GRUPO DE SOLUCIONES INTELIGENTES DE JOHN DEERE
Es una historia similar con el trabajo. A principios del siglo XIX, se necesitarían unas 300 horas de trabajo para producir 100 fanegas de trigo. Hoy, con la aplicación de la tecnología y la inteligencia artificial, se tarda menos de una hora en producir 100 bushels de trigo.

Sin embargo, existe el consenso de que los agricultores enfrentarán el desafío de hacer aún más en los próximos años, y la tecnología será clave para que esto suceda.

El desafío de la conectividad
La industria agrícola de precisión apunta alto en lo que respecta a los objetivos de producción de alimentos, pero las tecnologías que se están desarrollando en este momento no pueden existir de manera efectiva sin la infraestructura adecuada. Para los sistemas agrícolas de alta tecnología, el desafío de la infraestructura se reduce a la conectividad y, en muchos entornos rurales, a la falta de ella.

En las zonas rurales de Estados Unidos, la tecnología 5G es un desarrollo de conectividad prometedor. Se espera que la tecnología de banda ancha inalámbrica de quinta generación brinde velocidades inalámbricas de baja latencia de hasta 1GB / sa partes del país que generalmente carecen de cobertura.

VER: Glosario: Agricultura inteligente

Si bien 5G aún no está ampliamente disponible, John Deere es optimista sobre su potencial para respaldar nuevas capacidades de agricultura de precisión en equipos agrícolas con conectividad en tiempo real. La conectividad de alta velocidad es esencial para la tecnología dentro de los equipos agrícolas de John Deere. John Deere dice que cada máquina nueva que sale de fábrica tiene un módem 4G LTE, Wi-Fi y Bluetooth.

La idea es tener equipos agrícolas que puedan comunicarse con otras máquinas en el campo mediante la transmisión de datos desde el vehículo a la nube y de regreso a los operadores de la máquina en el menor tiempo posible. La comunicación de máquina a máquina es lo que ayuda a los agricultores a evitar la superposición de filas si están ejecutando varias máquinas al mismo tiempo. También permite a los operadores compartir datos entre ellos para cosas como la optimización de la máquina.

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Marcus Hall verifica la conectividad del sistema en uno de los tractores para cultivos en hileras más nuevos de John Deere.

Imagen: Derek Poore
Con la conectividad, las máquinas se vuelven socialmente conscientes, sabiendo exactamente dónde están ubicadas otras máquinas en relación con ellas mismas.

«Así que podría tener dos cosechadoras en el mismo campo cosechando la misma cosecha», dijo Sánchez. «En este momento tenemos que asumir que habrá demoras de 30 a 60 segundos en las comunicaciones entre estas cosechadoras mientras cargan datos en la nube, los procesan y descargan a la otra cosechadora para que puedan compartir información».

Con 5G, Sánchez dijo que la comunicación entre esas dos cosechadoras a través de la nube podría reducirse a menos de un segundo.

Por supuesto, existen grandes desafíos de infraestructura para alcanzar este tipo de utopía de conectividad en el corazón de Estados Unidos. Los proveedores de telecomunicaciones advierten que la tecnología inalámbrica 5G podría tener problemas en las áreas rurales, particularmente en aquellas con muchos árboles y follaje, y podría encontrar otros problemas debido a la baja densidad de población. Como resultado, la adopción de sistemas de agricultura de precisión es limitada en muchas áreas rurales debido a la falta de servicio de banda ancha.

Aunque todavía estamos a años de darnos cuenta del verdadero potencial de la 5G rural, la industria agrícola de precisión planea continuar haciendo avances en la tecnología agrícola hasta que las empresas de telecomunicaciones y los reguladores de EE. UU. Se pongan al día.

El camino por delante
La seguridad alimentaria es un problema al que se enfrenta toda la humanidad. Las predicciones más sombrías sugieren que el mundo se encamina hacia un futuro distópico donde la escasez de alimentos provoca disturbios y guerras. Es un resultado poco probable, pero sigue siendo motivador para empresas como John Deere. El gigante de equipos agrícolas se está movilizando en torno a tecnologías emergentes que mejorarán sus sistemas de agricultura de precisión y ayudarán a estabilizar el suministro mundial de alimentos para los próximos años.

Ahora se sabe que los ejecutivos de John Deere deambulan por los pisos de CES, la conferencia de tecnología masiva que se celebra cada año en Las Vegas, en busca de nuevas ideas para llevar a la luna nueva. A corto plazo, John Deere se centra en formas de incorporar la visión por computadora, aumentada con algoritmos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial, en los sistemas de agricultura de precisión de próxima generación.

«En 20 años a partir de ahora, la agricultura de precisión cambiará drásticamente la forma en que cultivamos».
JAMIE BLYTHE, PROPIETARIO DE BLYTHE COTTON COMPANY
«También monitoreamos bastante el progreso en la industria automotriz, especialmente las cosas relacionadas con el vehículo conectado», dijo Sánchez. «Si realiza un seguimiento de nuestras capacidades para tener dispositivos móviles como parte de nuestros ecosistemas de vehículos, se arrastra muy, muy de cerca con el vehículo conectado, el modelo conectado».

John Deere también está observando los desarrollos en torno a los sistemas microelectromecánicos (MEMS), los sistemas nanoelectromecánicos y la nanotecnología. Estas tecnologías se relacionan con los sensores utilizados en agricultura de precisión para recopilar diferentes tipos de información.

«Nos dan capacidades que son inimaginables», dijo Pell de Blue River. «La pregunta es, ¿cuáles se volverán populares y pueden usarlos a bajo costo? Intentamos enfocarnos en una tecnología y verla girar, y luego la retomaremos en algún momento cuando sea muy valioso para nosotros. y nuestros clientes «.

Pero los avances tecnológicos en el sector privado solo representan un lado de la ecuación del suministro mundial de alimentos. En los EE. UU., Parte de la responsabilidad recae en el Departamento de Agricultura y los fondos que asigna a través de facturas agrícolas para la investigación y el desarrollo de tecnologías de producción sostenible.

https://www.techrepublic.com/article/glossary-smart-farming/

VER: El futuro de la comida (característica especial de ZDNet / TechRepublic)

Los expertos de la Fundación SoAR , que aboga por la financiación de la investigación agrícola, dicen que el presupuesto anual de investigación del USDA debe aumentar sustancialmente con respecto a los niveles actuales para revitalizar las tasas de crecimiento de la productividad de la agricultura estadounidense y garantizar la sostenibilidad del sector.

Los reguladores también deben ser conscientes de la merma de tierras y los impactos que podría tener en la producción de alimentos de Estados Unidos. El American Farmland Trust proyecta que cada hora se pierden más de 40 acres de tierras agrícolas y ganaderas en los Estados Unidos debido a la expansión o el desarrollo urbano. A escala mundial, los científicos también estiman una pérdida de más del 2% de tierras de cultivo altamente productivas debido a la expansión urbana.

Los avances tecnológicos también representan un obstáculo para los agricultores. El equipo de Blythe Cotton Company admite la curva de aprendizaje que aún enfrentan al adoptar nuevas tecnologías. Al final, depende de los hombres y mujeres en el campo dar sentido a la tecnología agrícola de precisión y cómo utilizar realmente los sistemas a su potencial.

«El alcance de la agricultura de precisión es tan tremendo, y hay tantas aplicaciones diferentes que siento que todavía nos estamos mojando los dedos de los pies», dijo Blythe. «En 20 años a partir de ahora, la agricultura de precisión cambiará drásticamente la forma en que cultivamos».

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

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

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

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

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

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

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

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

Tendencias clave del mercado : –

Se espera que el monitoreo del suelo tenga una participación significativa

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

Se espera que Asia Pacífico sea testigo del mayor crecimiento

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

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

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

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

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

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

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La agricultura de hoy se trata de alta velocidad y alta precisión. En los últimos 10 años, la agricultura de precisión ha experimentado un crecimiento sin precedentes en todo el mundo: alrededor del 80 por ciento de los nuevos equipos agrícolas vendidos en la actualidad tiene algún tipo de componente de agricultura de precisión. La agricultura de precisión se trata de hacer lo correcto en el lugar correcto en el momento correcto con la cantidad correcta. Conduce a una mayor rentabilidad, una mayor sostenibilidad y una mayor productividad. Además, ahorra tiempo a los agricultores y mejora su bienestar.

La aplicación de productos fitosanitarios con equipos de precisión, incluida la conmutación electrónica integrada y la tecnología de tasa variable, demuestra el poder de la tecnología digital en la granja. También muestra los beneficios de industrias afines que trabajan juntas en este caso, donde el equipo agrícola se encuentra con la protección de cultivos.

Aplicaciones precisas

El equipo agrícola moderno y más eficiente permite a los agricultores 1) mejorar sus cultivos mediante aplicaciones de insumos más específicas; 2) reducir los costos de insumos; 3) beneficiar al medio ambiente debido a menos insumos; 4) reducir el trabajo y aumentar la comodidad de los agricultores (es decir, los tractores autónomos pueden funcionar con mal tiempo y de noche); y 5) mejorar las ganancias. Por ejemplo, las granjas en Alemania que utilizan tecnología digital avanzada de precisión han informado rendimientos más altos por hectárea con un uso reducido de herbicidas y diesel en un 10 y 20 por ciento, respectivamente.

La tecnología de maquinaria agrícola moderna ayuda específicamente a los agricultores con la protección de cultivos al:

proteger los cultivos de plagas con dosis exactas y aplicaciones específicas de productos;
permitir el uso responsable del producto con menos exposición;
aprovechando eficientemente la escasa superficie agrícola; y maximizar los resultados de la cosecha.
CEMA (Comité Européen des Groupements de Constructeurs du Machinisme Agricole), la Asociación Europea de Equipos Agrícolas, tiene una asociación con la Asociación Europea de Protección de Cultivos (ECPA) para producir un estándar industrial universal de última generación para Sistemas Cerrados de Transferencia. , que permitirá que los productos fitosanitarios se coloquen en los rociadores sin abrirlos, de modo que se minimice la exposición de los agricultores.rueda

Además, CEMA y ECPA planean lanzar un sitio web dedicado a los beneficios de la nueva tecnología de pulverizadores. Les informará a los agricultores cómo comprar equipos nuevos o actualizar equipos antiguos. La aplicación mejor, más segura y precisa de los productos fitosanitarios es nuestro objetivo común.

De datos a drones

Gracias a la conectividad digital, los equipos agrícolas inteligentes pueden conectar los «puntos» de los datos y ponerlos en un orden optimizado consultando, por ejemplo, información específica del campo del software de gestión agrícola basado en la nube. Los sensores y la teledetección recopilan datos a distancia para evaluar la salud del suelo y los cultivos, como la presencia de plagas o enfermedades.

La gran pregunta es cuándo y cómo se utilizarán los drones y los robots en el campo para aplicar productos fitosanitarios y mejorar la producción de cultivos. Si bien existen prototipos de robots de campo, aún no se están utilizando en el campo. Los drones, sin embargo, ya están despegando en la agricultura.

Utilizados principalmente para capturar imágenes y proporcionar datos, los drones permiten el monitoreo permanente de un cultivo desde la siembra hasta la cosecha. También pueden ayudar a los agricultores a reaccionar más rápidamente ante amenazas, como malezas, insectos y hongos; ahorrar tiempo en la exploración de cultivos para tomar las medidas adecuadas; y mejorar la aplicación de tasas de entrada variables en tiempo real. Estos datos se procesan en la nube y se traducen en información útil, como la salud de las plantas y las infestaciones de plagas. Luego, estos datos se pueden ingresar en maquinaria inteligente para ajustar la cantidad de insumos, como productos fitosanitarios, para un campo en consecuencia.

Además de determinar los brotes de plagas, los drones se pueden utilizar para aplicar productos fitosanitarios. En Japón, por ejemplo, los drones realizan fumigaciones aéreas. Si bien no se les permite fumigar en Europa, allí se utilizan drones para distribuir agentes biológicos como huevos de avispa. Pero el potencial de los drones está por las nubes en todo el mundo.

drones

Los drones resistentes al agua pueden monitorear cualquier tipo de cultivo en cualquier área geográfica bajo cualquier condición climática. También pueden obtener imágenes de mayor calidad y precisión en tiempo real mientras vuelan por debajo de las nubes y tienen una alta resolución fotográfica, muy superior a los satélites, que solo toman fotografías una vez a la semana o al mes y no funcionan bien cuando está nublado.

Se espera que el uso de drones agrícolas crezca significativamente en los próximos años ya que ofrecen una amplia gama de aplicaciones que mejoran la agricultura de precisión. Además, pueden reemplazar potencialmente la aplicación humana de productos fitosanitarios, minimizando la exposición de los agricultores. Esa es una tecnología de alto vuelo.

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Ha habido muchos rumores sobre los usos potenciales de los drones en la agricultura. Y, crece el rumor de que los vehículos aéreos no tripulados (UAV) podrían desplegarse en una tarea con la que todo agricultor debe enfrentarse: el manejo de malezas.

Los UAV pueden viajar donde es difícil navegar por tierra, desde volar sobre bosques densos hasta flotar sobre lagos, arroyos y otros cuerpos de agua. Y cuando están equipados con las herramientas adecuadas, los investigadores dicen que pueden ser bastante efectivos tanto para encontrar como para tratar las malas hierbas problemáticas.

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Identificación y mapeo de malezas

Los UAV equipados con cámaras y otras tecnologías de sensores han medido con éxito la densidad de malezas y se han utilizado para identificar y mapear múltiples especies de malezas con una precisión superior al 90%. También se han utilizado para detectar diferencias en las temperaturas del dosel entre especies de malezas sensibles al glifosato y resistentes al glifosato, datos utilizados para identificar malezas resistentes con un nivel de precisión de más del 95%.

Una desventaja: analizar los datos recopilados por los UAV lleva tiempo, y eso puede significar un retraso costoso en las decisiones de manejo de malezas.

Los investigadores dicen que las herramientas de inteligencia artificial pueden eliminar el retraso a medida que las computadoras aprenden a identificar y mapear las malas hierbas sobre la marcha. Sin embargo, se debe trabajar más para desarrollar las bases de datos masivas de imágenes de malezas necesarias para el aprendizaje automático.

Aplicación aérea de herbicidas

Los investigadores están probando actualmente un sistema de pulverización de UAV semiautónomo guiado por coordenadas del sistema de posicionamiento global (GPS) introducidas en el planificador de vuelo del UAV. Descubrieron que los UAV pueden sobrevolar áreas de tratamiento específicas con una precisión de 1 a 2 pies, lo que mejora la precisión y seguridad de las aplicaciones de herbicidas.

Sin embargo, antes de que tales sistemas se utilicen ampliamente en la agricultura, los investigadores dicen que es importante aprender más sobre los patrones de deriva de la pulverización, el impacto del tamaño de las gotas y los impactos ambientales y de salud de las aplicaciones de herbicidas basados ​​en UAV. Dicha información será fundamental para la EPA, ya que trabaja para establecer políticas que abordarán los patrones aceptables de uso de UAV, el etiquetado de herbicidas y los problemas de reglamentación, seguridad y cumplimiento.

Pero aquellos que investigan los UAV como herramienta para el control de malezas están optimistas sobre el potencial. Con la capacidad de procesamiento de computadora adecuada y la energía de la batería, los UAV pueden algún día volverse completamente autónomos, capaces de identificar malezas y realizar aplicaciones de herbicidas específicas para el sitio en tiempo real, todo como parte de un sistema de manejo de malezas sostenible y específico para el sitio.

“Es fácil imaginar programas de respuesta temprana para tratar las malezas potencialmente resistentes que escaparon de un tratamiento anterior”, dice Muthu Bagavathiannan, un científico de malezas de la Universidad Texas A&M. «Hacerlo podría mejorar en gran medida el control de malezas y minimizar la reposición del banco de semillas de malezas, al tiempo que se reduciría la cantidad de herbicidas utilizados».

UAV para el manejo de malezas acuáticas

El manejo de malezas acuáticas es un área donde los UAV realmente pueden brillar y es un problema común para los productores de Florida. El mapeo de malezas es crucial para evaluar el riesgo de invasores de plantas que amenazan los recursos hídricos vitales. Pero puede ser una tarea difícil de realizar mediante observaciones en barco o en la costa.

Según Rob Richardson , un científico de malezas de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, los UAV equipados con cámaras de alta resolución pueden viajar rápidamente sobre cuerpos de agua para detectar nuevas infestaciones de malezas, estimar la biomasa de los lechos de malezas sumergidas o flotantes y monitorear las malezas antes y después. tratamiento.

“Los UAV nos brindan una forma oportuna y de bajo costo de llegar a áreas de una vía fluvial que de otra manera serían inaccesibles en bote debido a aguas poco profundas, falta de instalaciones de lanzamiento o la presencia de tocones, rocas u otros peligros”, dijo Richardson. “Pueden ser una herramienta importante para una respuesta rápida y para tomar decisiones de manejo de malezas mejor informadas”.

Los UAV también se pueden usar para aplicar tratamientos en áreas específicas sobre amplias franjas de invasores de malezas, agrega Richardson. Se están realizando investigaciones para explorar importantes variables de tratamiento acuático, desde las boquillas aplicadoras más adecuadas hasta las mejores prácticas para gestionar la deriva de la pulverización.

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Las soluciones de agricultura de precisión se utilizan en todas las fases del ciclo agrícola, desde la preparación de la tierra y la siembra hasta el riego y el manejo del agua, el manejo de nutrientes y plagas, la cosecha y también en la recolección y análisis de datos, escribe Mike Martinez, Director de Mercadeo de Trimble Agriculture.

Se prevé que la población mundial aumente a nueve mil millones de personas para el año 2050, y la tasa actual de producción de alimentos está significativamente por debajo de satisfacer esta creciente necesidad. Al mismo tiempo, cuestiones como la conservación del agua y la minimización de la escorrentía de nutrientes en arroyos y vías fluviales continúan siendo una de las principales prioridades para muchas regiones del mundo. Entonces, ¿cómo lograrán los agricultores estos objetivos? La respuesta está en la agricultura de precisión.

La agricultura de precisión ha transformado la forma en que se lleva a cabo la agricultura en la actualidad. Le permite a un agricultor monitorear su flota de manera remota, trazar mapas de límites de campo, información de exploración de cultivos de referencia geográfica, realizar análisis de suelo, monitorear el rendimiento o crear mapas de prescripción para apuntar a cada área de un campo de manera única. La agricultura de precisión se basa en tecnologías basadas en la ubicación, como GPS y GIS, y existen muchas aplicaciones para su uso en la granja.

Tecnología de mapeo de suelos

Los sistemas de información de suelos (SIS) de Trimble utilizan sensores avanzados, tanto aéreos como subterráneos, combinados con GPS, junto con algoritmos inteligentes de focalización y geoprocesamiento para producir información topográfica y de suelo precisa y de alta resolución de los cuatro pies superiores de la superficie terrestre.Comprender las propiedades y variaciones del suelo es un paso fundamental en el proceso agrícola. Con datos precisos del suelo, los agricultores pueden tomar mejores decisiones sobre sus operaciones, lo que genera un efecto positivo en el rendimiento. Las soluciones de mapeo de suelos en 3D, como los sistemas de información de suelos (SIS) de Trimble, utilizan sensores avanzados, por encima y por debajo del suelo, combinados con GPS, junto con algoritmos inteligentes de focalización y geoprocesamiento para producir información topográfica y de suelo precisa de alta resolución de los cuatro pies La superficie de la tierra.

Al analizar la variabilidad y los patrones del suelo antes del muestreo, y al utilizar el software de adquisición y análisis de datos (DAAS) exclusivo de la industria, los sistemas de información del suelo brindan recomendaciones específicas sobre los mejores lugares donde se deben tomar muestras de suelo. En algunos casos, esto reduce la cantidad de muestras necesarias para proporcionar información de alta calidad hasta en un 60% en comparación con los métodos tradicionales de muestreo de redes.

Los sistemas de información del suelo siguen un proceso de cinco pasos. En el paso uno, el límite del campo se define utilizando Surfer, que es un ATV equipado con GPS de alta resolución, un sensor electromagnético (EM) y una computadora a bordo que ejecuta el software.

El segundo paso, también utilizando Surfer, completa los detalles dentro del perímetro definido en el paso uno. El sistema recopila información de variabilidad utilizando el sensor electromagnético en el trineo y su correspondiente posición GPS con precisión RTK.

En el paso tres, se produce la caracterización del suelo o el buceo. El Diver tiene un GPS con corrección RTK, una sonda de suelo geofísica con varios sensores específicos de SIS y una computadora a bordo. El software recopila las ubicaciones en el campo a las que se dirige en función de la variabilidad desde el primer paso. El software Diver guía al operador a un punto y la sonda geofísica se empuja hacia el suelo para recopilar flujos de datos continuos para la fuerza de la punta, la fricción de la manga, la humedad y la resistencia eléctrica.

El paso cuatro es la parte de caracterización de las propiedades químicas del suelo del estudio. El software procesa nuevamente todos los datos recopilados del Surfer y el Diver y selecciona las ubicaciones x, y, z en todo el campo donde se tomarán los núcleos para maximizar la representación tridimensional del suelo. Finalmente, en el paso cinco, toda esta información se procesa utilizando algoritmos y bases de datos para interpretar los datos y luego crear los mapas multicapa.

Los sistemas de información del suelo producen mapas para docenas de características físicas y químicas del suelo. Con esta información, los agricultores y sus agrónomos pueden implementar soluciones más efectivas para cada área de su campo. Por ejemplo, conocer la capacidad de agua disponible de la planta del suelo puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones en cuanto al diseño del riego, la programación, la orientación del sensor de humedad, la selección de raíces y muchas otras decisiones de gestión.

Irrigación

El uso de tecnología de agricultura de precisión en el riego puede ayudar a los agricultores a optimizar el uso del agua y satisfacer los requisitos reglamentarios, al tiempo que ayuda a aumentar el rendimiento. Las soluciones de riego como Irrigate-IQ controlado por GPS de Trimble permiten a los agricultores controlar de forma remota los irrigadores, crear planes de riego, realizar un riego de tasa variable y recibir informes, lo que reduce los viajes al campo. Con estas soluciones de precisión, los agricultores pueden ver el estado de sus pivotes, en qué dirección están viajando, el rumbo, la presión de la bomba, el voltaje del pivote y el tipo de material que se dispersa (agua, fertirrigación o efluente). La solución también brinda a los agricultores la capacidad de iniciar o detener de forma remota sus pivotes, elegir la dirección, encender o apagar la bomba o cambiar el tipo de material que se está dispersando.

Al utilizar riego de tasa variable, los agricultores pueden controlar la aplicación de agua, fertirrigación o efluentes hasta la boquilla individual. Esto permite una aplicación altamente específica para garantizar que se aplique la cantidad correcta en el lugar correcto, y da como resultado una mejor optimización del agua en toda la granja. Por ejemplo, si un agricultor ha realizado un análisis de suelo, es consciente de las distintas propiedades, topografía y problemas potenciales de su suelo. Luego, el agricultor puede trabajar con su agrónomo local para analizar su mapa de suelos y convertirlo en una prescripción de riego de tasa variable que sea específica para cada área del campo. La prescripción de riego puede requerir más o menos agua en áreas específicas debido a la topografía, el suelo y el tipo de cultivo.

Imágenes de satélite

Las imágenes de satélite son un área clave que está ayudando a los agricultores a operar de manera más eficiente al permitir un mejor monitoreo de la salud de los cultivos. Las soluciones de precisión para la salud de la vegetación, como PurePixel de Trimble, proporcionan procesamiento especializado de imágenes multiespectrales y georreferenciadas que se utilizan para el análisis de la salud de los cultivos. Las imágenes de campo procesadas con dicha tecnología brindan una representación visual de la salud del cultivo o el nivel de madurez del campo seleccionado según un índice codificado por colores.Las soluciones de precisión para la salud de la vegetación, como PurePixel de Trimble, proporcionan procesamiento especializado de imágenes multiespectrales y georreferenciadas que se utilizan para el análisis de la salud de los cultivos.
Dicha tecnología produce un mapa de índice de vigor de la vegetación, que es una representación calibrada de la salud de la vegetación que puede usarse para rastrear el crecimiento de los cultivos y medir la magnitud de la diferencia entre áreas. Los usuarios pueden comparar varias imágenes de la misma área y detectar visualmente cambios en la salud de los cultivos a lo largo del tiempo. Esta función es especialmente útil para monitorear el progreso esperado en el crecimiento de los cultivos o las mejoras en la salud de los cultivos cuando se tratan áreas de bajo rendimiento dentro de los campos.

Las imágenes de satélite pueden proporcionar numerosos beneficios. Por ejemplo, los agricultores pueden ahorrar tiempo al ver rápidamente grandes áreas e identificar ubicaciones específicas donde pueden existir problemas, lo que permite al agricultor o al asesor de confianza viajar solo a las áreas objetivo en lugar de explorar todo el campo.

Sistemas de aviones no tripulados

Otra área que ofrece un gran potencial en la industria agrícola es el uso de sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) para ayudar a los agricultores, agrónomos y otros proveedores de servicios agrícolas a monitorear fácilmente la salud de los cultivos. Si bien el uso más común de imágenes aéreas en cultivos es para verificar si hay estrés hídrico o de nitrógeno, los agricultores y agrónomos también pueden ver los cultivos espacialmente. Si se capturó el campo desnudo antes de plantar, la altura de un cultivo se puede medir en los mejores meses de crecimiento. Del mismo modo, las plantas perdidas o dañadas por la lluvia se pueden ver en un mapa del terreno.

Las soluciones de imágenes aéreas como el UX5 de Trimble utilizan una combinación de tecnologías que incluyen GPS, radio, fotogrametría y detección remota, y vienen con una cámara modificada para capturar el espectro del infrarrojo cercano, lo que ayuda a deducir los índices de vegetación para la evaluación de la salud de los cultivos. La salida de un solo vuelo proporciona imágenes de precisión georreferenciadas, un modelo de superficie digital (DSM) que muestra las elevaciones como una imagen en color y una densa nube de puntos 3D del terreno que incluye elevaciones.

Con estas imágenes aéreas, los agrónomos pueden detectar plagas, malezas, deficiencias de nitrógeno y otros problemas potenciales en la agricultura. También pueden usar el sistema para ubicar ganado y su forraje disponible en áreas extensas, medir la altura del cultivo y generar mapas y modelos topográficos para aplicaciones de nivelación y drenaje de tierras.

Agricultura de precisión: aquí para quedarse

La agricultura de precisión y las tecnologías basadas en la ubicación en las que se basa proporcionan un inmenso beneficio a los agricultores, ayudándoles a ahorrar dinero, aumentar el rendimiento y operar de manera más eficiente. A medida que las necesidades de producción de alimentos en todo el mundo continúan aumentando, la agricultura de precisión será una de las tecnologías clave en las que los agricultores confían para ayudarlos a aumentar la productividad al maximizar el uso de la tierra disponible.

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Las inversiones en tecnologías de precisión para ganado lechero representan decisiones importantes en las granjas lecheras.

Crédito de la foto: Barbara Jones, Tarleton State University
Crédito de la foto: Barbara Jones, Tarleton State University
La toma de decisiones sobre el uso de tecnologías de precisión en una granja lechera se presentará en el Día de la innovación agrícola de la Universidad Estatal de Michigan: Enfoque en los forrajes y el futuro . El evento se llevará a cabo de 12:30 a 9 pm el 24 de agosto de 2017 en el Lake City Research Center en Lake City, Michigan.

Estas decisiones requieren una cuidadosa consideración y recopilación de información. La tecnología de precisión será valiosa si se dirige a un área de gestión que necesita mejoras y se utilizará de forma rutinaria.

Varios factores influyen en si se debe realizar una inversión en una tecnología de precisión y qué tecnología comprar:

Costo : se deben considerar los costos iniciales de compra, reemplazo y mantenimiento. La inversión inicial incluye unidades de monitoreo de vacas individuales, antenas que transmiten datos a la computadora (o lectores de datos en el salón) y software de computadora que resume los datos y genera informes.
Período de garantía : ¿Cuál es la política de reemplazo para todos los equipos que funcionan mal?
Fiabilidad y flexibilidad : una tecnología de precisión es valiosa si registra los datos correctamente y para la vaca adecuada. ¿Se pueden leer mal las etiquetas y con qué frecuencia?
Sensibilidad y especificidad – ¿Qué porcentaje de los eventos (por ejemplo, calores, enfermedad) se detectan: meta,> 80 por ciento (sensibilidad)? ¿Cuántas alertas falsas se indican: objetivo, <1 por ciento (especificidad)? Facilidad de uso : los datos deben resumirse en informes que sean fácilmente interpretados por los administradores del hato y otras personas que toman decisiones. ¿Se pueden integrar los datos en el software de gestión del rebaño de la granja (p. Ej., PCDART o DairyComp 305) para una búsqueda rápida de animales individuales? Frecuencia de recopilación de datos : ¿los datos se recopilan continuamente a través de antenas colocadas en los establos independientes o solo se leen cuando las vacas pasan por la sala? Si es necesario, ¿hay una conexión a Internet confiable disponible en la granja? Requisitos de mano de obra: las necesidades de mano de obra dependerán del sistema de gestión actual del hato y de la tecnología de precisión que se considere. Aunque es posible que se requiera mano de obra adicional para revisar los datos y los informes y para tomar decisiones sobre las acciones necesarias, es posible que se produzca un ahorro neto de mano de obra real. Servicio al cliente y soporte técnico : ¿Qué tipo de capacitación se brinda para usar la tecnología? ¿Hay asistencia técnica disponible cuando se necesita? ¿Hay un representante de ventas local que atienda el área? La publicación de Extensión de la Universidad de Kentucky , “Consideraciones de preinversión para tecnologías de producción lechera de precisión” , ofrece información adicional para los productores de leche que toman decisiones de compra. Una consideración importante para cualquier inversión es la relación costo / beneficio. ¿Cuál es el objetivo de la cantidad de tiempo necesario para recuperar la inversión? El marco de tiempo real de equilibrio probablemente dependerá de una combinación de costos reducidos y mayores ingresos. La presentación de tecnología de precisión para ganado lechero es solo parte del programa de todo el día, Día de innovación agrícola de MSU : Enfoque en los forrajes y el futuro, que se llevará a cabo de 12:30 pm a 9 pm el 24 de agosto. Habrá numerosas oportunidades para aprender las últimas investigaciones sobre producción de ensilaje, doble cultivo, empacado y carne de vacuno de pastoreo, entre otros temas.

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Big data se refiere a la “generación de enormes cantidades de datos debido a las nuevas tecnologías de medición, recolección y almacenamiento” 1 que se acumulan en cantidades tan grandes que son imposibles de evaluar utilizando técnicas de análisis convencionales.

Se cita cada vez más como uno de los principales impulsores del desarrollo agrícola en el contexto de la mejora del rendimiento y la gestión de costos. La conectividad de datos ha demostrado constantemente su valor clave al permitir a los agricultores obtener el máximo valor de los insumos de manera que optimicen el uso de recursos escasos y mejoren la productividad agrícola para satisfacer una demanda mundial de alimentos en constante aumento. Este documento técnico describe los principales impulsores de los macrodatos agrícolas hasta la fecha, cómo es probable que evolucionen y las posibles implicaciones para los proveedores de protección de cultivos.

Principales impulsores del big data en la agricultura

Agricultura de precisión : definida como “ un sistema de gestión que se basa en información y tecnología, es específico del sitio y utiliza una o más de las siguientes fuentes de datos: suelos, cultivos, nutrientes, plagas, humedad o rendimiento, para una óptima rentabilidad, sostenibilidad, y protección del medio ambiente ” 2 . Habiendo surgido hace unos 20 años, hoy en día con frecuencia produce elementos de datos clave necesarios para aplicaciones de big data, lo que lo convierte en un motor importante. Un aspecto clave de la agricultura de precisión es que implementa tecnología de tasa variable y datos en tiempo real para adaptarse a las condiciones de cultivo dentro de un campo para optimizar el uso de insumos y los productos asociados. Algunos expertos creen que las aplicaciones de tarifa variable serán tan comunes como lo han sido las aplicaciones de tarifa plana 3, y por lo tanto, la agricultura de precisión seguirá siendo un motor importante del crecimiento futuro de big data en la agricultura.

Sensores : abarca tanto la detección remota (por ejemplo, tecnología satelital, vehículos aéreos no tripulados / drones, etc.) como sensores en el campo que monitorean cualquier cosa, desde aplicaciones de semillas hasta rendimiento. Los sensores a menudo se consideran los componentes básicos de los sistemas de agricultura de precisión y un medio clave para recopilar los grandes volúmenes de información que se utilizan en el análisis de big data. Según un documento técnico de DigitalGlobe 4 , los avances tecnológicos en la teledetección junto con los avances en TI, computación en la nube, tecnología móvil, adopción generalizada de GPS y tecnologías digitales han dado como resultado “ el desarrollo de sistemas de soporte de decisiones que pueden integrar varias observaciones remotas con mediciones de campo para proporcionar inteligencia procesable en el campo ”.

Internet de las cosas : Porter y Heppelmann (2014) 5 afirman que esta frase se acuñó para reflejar el creciente número de productos inteligentes conectados y para resaltar las nuevas oportunidades que pueden representar. También afirman que las matrices de tipos de equipos agrícolas están cada vez más interconectadas y vinculadas con fuentes de datos externas para facilitar la optimización de los equipos agrícolas. John Deere y AGCO, por ejemplo, no solo están conectando la maquinaria agrícola, sino también el riego, el suelo y las fuentes de nutrientes con datos sobre el clima, los precios de los cultivos y los futuros de los productos básicos para optimizar el rendimiento de la granja. Los límites de la industria se están redefiniendo y la fabricación de tractores, por ejemplo, se ha expandido a la optimización de equipos agrícolas.

Uso de teléfonos inteligentes : según el New York Times 6 , la consumerización de la TI está “trasladando software que alguna vez fue caro a teléfonos inteligentes que pueden conectarse a sistemas en la nube más baratos. El costo cada vez menor de los semiconductores está haciendo que la tecnología una vez exótica sea un lugar común en muchos equipos agrícolas ” . Basado en una encuesta de Syngenta de 2014 7, se estima que el 64% de los agricultores del Reino Unido utilizan un teléfono inteligente. Esto, junto con la amplia gama de aplicaciones agrícolas disponibles, significa que los teléfonos inteligentes sirven como una plataforma crítica para proporcionar soluciones de big data a los agricultores, al mismo tiempo que son una fuente importante de la que se pueden obtener conocimientos de big data. Por ejemplo, los proveedores agrícolas podrían utilizar datos basados ​​en máquinas sobre plantaciones de semillas en campos individuales combinados con datos meteorológicos y de enfermedades para notificar a los agricultores sobre las amenazas pendientes y proponer estrategias de mitigación. El uso de teléfonos inteligentes seguirá ejerciendo una gran influencia en el uso de big data en la agricultura tanto en las economías desarrolladas como en las emergentes en los próximos años.

Computación en la nube : de acuerdo con Intel 8 , las organizaciones deberían “ considerar la computación en la nube como la estructura para respaldar sus proyectos de big data”Porque ofrece una forma rentable de admitir tecnologías de big data y aplicaciones de análisis avanzado que pueden impulsar el valor comercial. También afirma que el interés en aplicar análisis de big data a partir de sensores y sistemas inteligentes aumenta continuamente a medida que las empresas buscan obtener información más rápida y rica de manera más rentable que en el pasado. Tener la capacidad de lidiar con los cada vez más grandes volúmenes de datos mientras genera información procesable en tiempo real que se puede difundir en toda la organización es un desafío importante para la mayoría de las empresas agrícolas que necesitan continuar enfocándose en sus propuestas de valor centrales. Muchas de estas empresas requerirán soporte en términos de plataformas o soluciones analíticas como la nueva plataforma Agility lanzada por Proagrica.

Implicaciones para los proveedores agrícolas

Los avances detallados anteriormente se han combinado en los últimos años para generar cambios transformadores en la industria y, sin duda, desempeñarán un papel cada vez más importante para todas las empresas agrícolas en los próximos años. La captura de datos se ha convertido rápidamente en la norma, y ​​la tecnología de menor costo ayuda a contribuir a la proliferación de datos agrícolas. Esto significa que, además del volumen de datos, la velocidad (es decir, las tasas a las que se recopilan los datos) y la variedad de datos (p. Ej., El número de fuentes de datos como genómica de plantas, datos de maquinaria, etc.) también se expandirán exponencialmente. Para los proveedores agrícolas, hay varias implicaciones que incluyen:

Las plataformas de Business Intelligence (BI) deberán ser ágiles y fáciles de usar : la investigación de Gartner 9 sugiere que las plataformas de BI deberán » respaldar las necesidades de la organización para una mayor accesibilidad, agilidad y conocimiento analítico de una amplia gama de fuentes de datos».”. Esto, junto con las presiones adicionales de la escasez de recursos, así como la necesidad de alimentar a una población mundial en crecimiento, significa que será imperativo que los proveedores agrícolas tengan acceso y la capacidad de procesar los conocimientos en tiempo real disponibles a partir de big data. . La agilidad es un gran ejemplo de cómo las organizaciones pueden aprovechar los datos más grandes, amplios y precisos de la industria para transformar la forma en que se acercan al mercado y adaptar las ofertas de productos a los productores y clientes durante la temporada. Tradicionalmente, los proveedores han tenido que confiar en encuestas cuyos resultados generalmente no están disponibles hasta el final de la temporada de crecimiento para analizar el mercado e introducir cambios para la próxima temporada, momento en el cual la dinámica del mercado podría haber cambiado sustancialmente.

Aparición de nuevas amenazas competitivas : un artículo 10 reciente de Harvard Business Review señala que la disrupción basada en datos tiene el potencial de revisar el entorno competitivo de una industria vertical y cita ejemplos como los teléfonos inteligentes y Uber. Pueden surgir amenazas similares en la agricultura y es fundamental que los proveedores identifiquen la aparición de nuevos competidores en una etapa temprana para que puedan adaptar sus estrategias en consecuencia.

Se requieren más datos basados ​​en evidencia para corroborar las afirmaciones de los productos : los agricultores y los asesores tienen cada vez más acceso a sistemas avanzados de apoyo a las decisiones y estarán mejor posicionados para examinar si las afirmaciones que hacen los proveedores agrícolas representan una propuesta de valor convincente para sus circunstancias específicas. A medida que los agricultores esperan esta evidencia de sus proveedores, además de tener acceso a datos de tendencias relevantes y de alta calidad, las empresas pueden aplicar los conocimientos derivados de plataformas como Agility para facilitar una mayor participación de los agricultores en las estrategias seleccionadas para su finca específica.

Big Data representa un potencial emocionante para las empresas en la cadena de suministro agrícola, pero en sí mismo sigue siendo solo eso: potencial. Las diferentes funciones enumeradas pueden servir para beneficiar a las empresas cuando se implementan correctamente, pero es cuando las empresas de la cadena de suministro realmente integran sus sistemas, cuando la cadena de suministro se acerca al 100% de conectividad, todas las empresas pueden prosperar y obtener ganancias, al igual que el consumidor y de hecho, todo el sector agrícola.

Referencias :

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Una inversión de GRDC que analiza la economía de la agricultura de precisión (AP) en la región agrícola del sur ha identificado tres vías amplias para beneficiarse de la implementación de la práctica.

La inversión ‘ Evaluación del valor económico de las herramientas agrícolas de precisión para las empresas de cultivo de cereales en la región sur ‘ está siendo dirigida por el consultor de agronegocios de Rural Directions, Patrick Redden, y la fundadora de Think Agri, Kate Burke.

Si bien existe una amplia gama de herramientas de AP disponibles en el espacio agrícola, el desafío para muchos productores es hacer que las herramientas individuales sean rentables para su operación y, por lo tanto, adoptar un enfoque de adopción de ‘ganancias primero, segundo AP’.

Redden dice que una revisión inicial realizada como parte de la inversión de GRDC identificó las tres vías para beneficiarse de PA como:

Estratégico
Táctico
Reactivo
“Se recomienda que los productores consideren primero las oportunidades para su negocio a un nivel estratégico, ya que es probable que tengan el mayor beneficio económico”, dice.

“Las aplicaciones tácticas de la AP pueden tener mérito, pero generalmente permiten ganancias menores que el camino estratégico.

«También puede haber situaciones en las que un enfoque reactivo de la AF puede ser útil para resolver un problema que surge repentinamente o en respuesta a un desafío estacional».

Un artículo de GRDC Grains Research Updates de 2019 de Quenten Knight, de Agronomy Focus , profundiza en el uso de la AP para tomar mejores decisiones agronómicas y GRDC ha producido un podcast que se centra en la AP simplificada.

Generadores de ganancias
Para influir constantemente en las ganancias, Redden dice que las herramientas de PA deben tener un impacto positivo en al menos uno de los cuatro impulsores de ganancias de:

Optimización del margen bruto
Modelo de negocio de bajo costo
Gestión de riesgos
Personas y gestión.
“La PA por sí sola no superará las principales consideraciones de gestión asociadas con estos impulsores clave de beneficios”, dice.

“En otras palabras, no compensará las deficiencias en otras áreas del negocio, como una estructura de alto costo o una agronomía deficiente”.

El Sr. Redden dice que adoptar un enfoque de ‘ganancias primero, PA segundo’ y centrarse en los cuatro impulsores principales de ganancias puede articular el papel que la AP puede desempeñar en la mejora de las ganancias.

“Es necesario identificar claramente las limitaciones y las oportunidades de obtener ganancias en las propias granjas de los productores antes de considerar si la AP tiene un papel para abordarlas”, dice.

“PA es muy situacional. No se trata de utilizar el análisis económico de otra persona y extrapolarlo a otra finca porque cada situación es diferente.

“Es importante tener en cuenta, sin embargo, que la PA puede tener un impacto negativo en la rentabilidad si se implementa de manera deficiente mediante el aumento de la base de costos comerciales o demorando en lugar de mejorar la puntualidad de las operaciones.

PA es muy situacional. No se trata de utilizar el análisis económico de otra persona y extrapolarlo a otra granja porque cada situación es diferente – El consultor de Rural Directions, Patrick Redden

“Antes de tomar la decisión de invertir en AP, es mejor preparar primero un caso de negocios completo que incluya como mínimo un análisis de presupuesto parcial con todos los costos”.

Pautas de manejo
Redden dice que como parte del proyecto de inversión GRDC, los productores de la región sur tendrán acceso a las pautas de gestión para ayudar con este tipo de análisis comercial.

Las pautas de manejo ayudarán a los productores y sus asesores a seguir un camino para ayudar con la toma de decisiones e incluirán una lista de verificación, así como consideraciones prácticas de AP.

Redden dice que un objetivo secundario del proyecto es ampliar las percepciones de los productores sobre las tecnologías de AP.

“El PA se puede percibir como fósforo de dosis variable en la siembra, pero en realidad hay mayores oportunidades para algunos productores con tecnología como la aplicación de cal de dosis variable para apuntar a suelos ácidos”, dice.

«Hay muchas oportunidades en áreas más húmedas para tecnologías como el drenaje de precisión».

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Puede considerar cómo la agricultura de precisión puede abarcar y alcanzar sus objetivos clave, y qué otros beneficios puede obtener. ¿Quiere ahorrar tiempo, reducir costes, reducir el desperdicio, mejorar la productividad y ser más sostenible desde el punto de vista medioambiental?

Inicialmente, necesita un mapeo preciso de su propiedad para mostrar los límites, los límites internos del campo, las vías fluviales, el contorno y cualquier otra característica natural.

Luego, se pueden recopilar datos más detallados que muestran información específica del sitio para mapas de campo individuales.

El monitoreo continuo durante la temporada de crecimiento puede ayudar a identificar problemas a medida que surgen, manejo del agua, áreas de susceptibilidad a plagas y hongos, y condiciones generales del cultivo.

Este análisis y muestreo adicional de un sitio se puede mostrar en mapas de cuadrícula y puede ayudar a identificar con precisión los diferentes niveles de insumos de acuerdo con las necesidades del cultivo.

Los tipos de suelo, los niveles de fertilizantes, la aplicación de semillas y el rendimiento de los cultivos se pueden mostrar en mapas personalizados en capas y se pueden utilizar para un análisis preciso de los insumos y los niveles de producción.

GPS-it puede monitorear y proporcionar datos exactos en varios formatos de mapas para toda su operación agrícola, lo que le permite optimizar su producción. Ofrecemos una asociación continua con agricultores que se toman en serio la gestión agrícola y la maximización del potencial de sus tierras, así que háblenos sobre cómo podemos ayudar a su empresa agrícola.

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Con una población mundial estimada en ocho mil millones de personas para 2025, alimentar a la población mientras se conservan los bosques y las reservas de vida silvestre sigue siendo un desafío creciente.
Sentera FeagLas soluciones de agricultura de precisión ayudan a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre sus cultivos. (Fuente de la imagen: Septentrio)

Según Septentrio, un proveedor global de soluciones de posicionamiento para aplicaciones profesionales en industrias como vehículos autónomos, robótica, construcción, marina, logística y vehículos aéreos no tripulados (UAV), la respuesta radica en aprovechar la tecnología para utilizar las tierras agrícolas existentes de manera más eficiente. .

La agricultura de precisión en foco

La agricultura de precisión significa hacer que el proceso de cultivo o ganadería sea más preciso y controlado mediante el uso de tecnología de la información y equipos de alta tecnología como sensores, GPS, sistemas de control y robots. El mercado de la agricultura de precisión está creciendo exponencialmente y, según los informes de pronóstico, tendrá un valor de más de US $ 10 mil millones para 2025.

GPS + INS de alta precisión abre la puerta a nuevas posibilidades

Los campos abiertos son un entorno ideal para el posicionamiento GPS donde la visibilidad del satélite rara vez se ve obstruida.

Sentera, una empresa con sede en Minneapolis, está aprovechando la tecnología GPS + INS (sistema de navegación inercial) de alta calidad junto con sus cámaras multiespectrales e inteligencia artificial líderes en la industria para crear sensores de agricultura de precisión de vanguardia.

Los sensores de Sentera son impulsados ​​por drones aéreos para crear mapas precisos que muestran la salud de los cultivos, la ubicación de las malezas y plagas, así como el conteo de la población de plantas. Las cámaras RGB y NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada) de alta calidad se combinan con el software de reconocimiento de imágenes AI. Se pueden detectar muchos problemas de cultivos con cámaras NVDI incluso antes de que el ojo humano los reconozca.

Ventajas de la tecnología GNSS + INS de alta precisión en las granjas actuales

· Los mapas precisos de malezas y plagas sirven como entrada para los rociadores modernos a gran escala que están diseñados para rociar con precisión decimétrica. Pulverizar solo donde sea necesario ahorra costos y reduce el impacto ambiental del uso de químicos y fertilizantes.

· Cuando se cultivan dos especies de plantas diferentes en filas adyacentes, se necesita un posicionamiento preciso para monitorear cada especie individual. Un ejemplo de ello es el límite de conexión de dos campos de cultivo diferentes. Otro ejemplo es una granja de fitomejoramiento donde diferentes híbridos de plantas ocupan parcelas de prueba de pequeño tamaño una al lado de la otra.

· La topografía de campo se completa más rápido y cubre áreas más amplias. El uso de información de orientación y posicionamiento de alta precisión elimina la necesidad de un software de unión de imágenes. Las imágenes se proyectan en un modelo de terreno y su posicionamiento preciso se utiliza para crear una única imagen ortorrectificada. Esto se conoce como «georreferenciación directa».

· Dado que no se necesita la unión de imágenes, el paso de procesamiento de imágenes se simplifica y las estadísticas de campo se pueden obtener en tiempo real en el sensor, sin necesidad de computación en la nube o procesamiento posterior.

· Los sensores de cámara y posicionamiento de alta calidad permiten vuelos a mayor altitud, aumentando el área de superficie terrestre capturada en cada imagen y dando como resultado un área de cobertura total más grande por vuelo.

GNSS + INS permite imágenes ortorrectificadas sin costuras

Brian Eickhoff, ingeniero jefe de software integrado en Sentera, explicó: “El proceso de integración se desarrolló sin problemas y vimos un rendimiento y una fiabilidad de posicionamiento excepcionales. El sistema GNSS + INS pudo proporcionar información de posicionamiento y orientación lo suficientemente precisa como para crear un mosaico ortorrectificado sin la necesidad de unir imágenes ”.

Las soluciones de agricultura de precisión, como los sensores de monitoreo de cultivos que ofrece Sentera, ayudan a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre sus cultivos. La optimización de los rendimientos y el ahorro de costos hacen que la producción de cultivos sea más eficiente, lo que ayuda a los agricultores a prepararse para el futuro.

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