Agricultura de precisión y sostenibilidad

La agricultura digital comienza a dar forma al campo del futuro

Un sensor mide lo que el tractor hace en el campo y recolecta datos. Recopila información sobre la densidad y profundidad en la que se plantaron las semillas, registra si se aplicaron moléculas de protección de cultivos y con qué frecuencia se utilizaron fertilizantes.

Los datos se complementan con imágenes satelitales, información de temperatura, humedad, precipitaciones y suelo. Luego, se procesan en una plataforma digital que permite visualizar todas esas variables en tiempo real para evaluar y hasta predecir (sí, leyó bien: predecir) niveles de fertilidad o recomendar semillas con una precisión que oscila entre el 75 y el 85 por ciento.

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Parece una postal del futuro. Pero ya es una realidad para más de 150 productores argentinos que comenzaron a probar FieldView, una solución de agricultura digital desarrollada por Bayer, en más de 400.000 hectáreas de cultivos de maíz, soja, trigo y girasol. El 30 por ciento de esos pioneros son cordobeses, según informó la compañía a Agrovoz.

Beneficios

La plataforma, que se lanzó en junio en el país, permite a los productores evaluar el rendimiento de sus cultivos y gestionar la variabilidad de sus tierras. Además, genera recomendaciones personalizadas de fertilidad y siembra a fin de optimizar la productividad. En la campaña actual, FieldView está realizando recomendaciones avanzadas en densidad de semillas para poder minimizar el riesgo en ambientes menos favorables e incrementar el rinde en zonas más productivas.

“Con las recomendaciones de semillas, en el caso del maíz en Estados Unidos, donde hemos hecho el mayor trabajo, estamos ayudando al agricultor a elegir el híbrido correcto y estamos acertando aproximadamente en el 85 por ciento de las veces cuando se compara con la decisión que el agricultor proponía”, explica Sam Eathington, director científico de The Climate Corporation y responsable de agricultura digital en Bayer.

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“Las predicciones no son perfectas”, aclara. “Estamos trabajando en recomendaciones de fertilidad. En las pruebas que hemos realizado, el nivel de precisión se ha ubicado entre el 75 y el 85 por ciento, que es un nivel aceptable para los productores”, dice.

Con cada temporada, la plataforma consigue capas de información adicional que ayudan a hacer el modelo más inteligente. “Es similar a lo que ocurre con sistemas de reconocimiento de imágenes en los teléfonos móviles, que aprenden a reconocer las imágenes cada vez con mayor precisión”, ejemplifica Eathington.

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El experto habló con Agrovoz y otros medios argentinos que fueron invitados por la compañía a participar del Diálogo sobre el Futuro de la Agricultura, un evento que reunió en Monheim (Alemania) a productores, académicos y periodistas para debatir sobre el futuro del sector.

Solución

FieldView tiene un costo de 1.000 dólares por año, sin importar el tamaño del campo. El único requisito es que se pueda conectar con máquinas y tractores compatibles con el sistema, con una antigüedad que no debe superar los 10 años.

“Ofrece buenos retornos a nivel de productividad y rendimiento si se compara con la inversión necesaria para el servicio”, dice el científico de Bayer.

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En Estados Unidos, la empresa está ensayando con un modelo de precios que toma riesgos con el productor y cobra en función de los resultados obtenidos tras sus recomendaciones personalizadas. Si la plataforma no genera los resultados prometidos, el productor no paga por el servicio; si las predicciones superan las previsiones del productor, el precio será acorde.

Quienes aplican soluciones tecnológicas en la gestión de sus cultivos coinciden en que la clave radica no sólo en comprometerse con la calidad de la información que se recolecta, para obtener lecturas correctas, sino también en aprender de los resultados.

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“La aplicación de tecnologías de datos ofrece toda la información en un solo lugar. Es fácil calcular el retorno de la inversión y cómo varió el rendimiento en cada parte del campo, o si debo aplicar menos fertilizantes en esta parte, porque no hago dinero ahí”, explica Eathington. “No hay nada mejor que hacerlo en la propia tierra, con los equipos propios y el modelo de gestión de cada uno. Es una manera poderosa de creer en algo”, afirma.

Alcance

En Bayer destacan que la tecnología digital funciona sin importar la cantidad de hectáreas. “Puede ayudar a la productividad de todos”, afirma Eathington, quien cree que a futuro los campos necesitarán más tecnología para mantener sus operaciones, ante la pérdida de empleos que se observa en el sector.

“Antes se necesitaban varias personas para hacer un determinado proceso, ahora hace falta una. No es que la tecnología se quitó de encima a todas esas personas, sino que esas personas ya no quieren estar más en el campo”, reflexiona.

FieldView se utilizó en 2018 en todo el mundo en más de 24 millones de hectáreas de pago. Si continúa la tendencia, este año Bayer espera superar el objetivo marcado de 36 millones de hectáreas de adopción.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

La agricultura de precisión produce mayores beneficios y menores riesgos

La tecnología está transformando la agricultura para alimentar a una población en crecimiento. Los agricultores pueden aumentar el valor de sus productos agrícolas aprovechando los datos relacionados, ayudando a probar cosas como el contenido nutricional y la sostenibilidad.
Está en marcha una nueva revolución verde. Esta vez, sin embargo, no será impulsado por fertilizantes más efectivos, mejores equipos agrícolas y variedades de cultivos de alto rendimiento. En cambio, los sensores inteligentes combinados con big data ayudarán a los agricultores a satisfacer las demandas de un mundo en crecimiento y más hambriento. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación , tendremos que producir un 70 por ciento más de alimentos en 2050 que en 2006.

Piense en ello como agricultura 4.0, impulsada por Internet de las cosas (IoT).

Por ejemplo, los agricultores pueden monitorear los niveles de humedad del suelo con sensores para usar el agua de manera más efectiva. Los sensores también proporcionan mapas topográficos detallados y variables importantes, como la acidez y la temperatura del suelo. Las tecnologías de riego inteligentes pueden programar cuándo y cómo regar los cultivos. Los sistemas de IoT controlan la salud animal en tiempo real y garantizan que el alimento se distribuya de manera efectiva. La tecnología de IoT también monitorea la maquinaria agrícola para asegurarse de que funcione con la máxima eficiencia.

Hay más en camino, y es necesario. OnFarm, una empresa de tecnología agrícola, dice que se espera que la granja promedio genere un promedio de 4.1 millones de puntos de datos por día en 2050 , frente a 190,000 en 2014. Además, se proyecta que el uso de dispositivos de IoT en la agricultura crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta del 20 por ciento entre 2015 y 2020, según BI Intelligence.

Pedimos a los expertos que proyectaran cómo se utilizará IoT para transformar la agricultura. Esto es lo que dijeron.

Cómo se usa IoT en la agricultura hoy
El uso de IoT en la agricultura hoy en día es similar al de los entornos industriales. Eso es porque las granjas pueden considerarse como grandes plantas de fabricación biológica al aire libre. En las granjas, los sensores recopilan grandes cantidades de datos sobre los cultivos, el clima y el suelo, como los niveles de humedad del suelo, la cantidad precisa de agua que recibe cada planta, la humedad, los niveles de salinidad del suelo, los fertilizantes aplicados, el crecimiento de las plantas y mucho más. Es como recopilar todas las estadísticas vitales en una planta de fabricación.

Una diferencia es que en entornos agrícolas, los sensores pueden aumentarse con datos recopilados de otras formas, como drones, aviones de ala fija y satélites. Dichos sensores recopilan muchos tipos de datos, y una de las piezas de información más importantes se basa en el análisis de imágenes, explica Mick Keyes, consultor de la industria y ex tecnólogo jefe para el negocio de OEM de IoT en Hewlett Packard Enterprise. Por ejemplo, “las imágenes hiperespectrales le brindan una imagen en tiempo real del estado del terreno mismo”, dice. “Puede mostrarle qué lugares específicos en los campos necesitan más agua, áreas que son deficientes en nutrientes y necesitan más fertilizante, y otro tipo de información similar. Puede ser una forma muy eficaz de monitorear el rendimiento de los cultivos e identificar las acciones necesarias «.

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Al igual que con otros tipos de datos comerciales y de fabricación, la información sin procesar de los sensores sobre el terreno o las imágenes hiperespectrales no es valiosa en sí misma. Se vuelve útil solo una vez que se analiza la información y luego se usa en la toma de decisiones, como si agregar más fertilizante, reducir o agregar la cantidad de agua, determinar el rendimiento probable de la cosecha, estimar cuándo cosechar y más. Un área emergente en la que las empresas buscan utilizar estas tecnologías es la evaluación de la idoneidad de la tierra para la producción de cultivos específicos. La evaluación de la disponibilidad de agua y nutrientes, las condiciones de las raíces y la susceptibilidad a la erosión se encuentran entre los factores que deben tenerse en cuenta. Las principales empresas alimentarias son muy conscientes de cómo los desafíos como el clima extremo, el cambio climático,

Los datos que los agricultores recopilan de IoT son una forma de poder o soberanía. Los agricultores pueden aumentar el valor de sus productos agrícolas adjuntando datos. Por ejemplo, con los datos de IoT, pueden demostrar que sus cultivos se produjeron de manera sostenible y pueden cobrar un precio más alto por ellos debido a ello.

ADAM WOLFFUNDADOR Y DIRECTOR EJECUTIVO DE ARABLE LABS

Procesar datos en la nube o en el borde
Una forma de procesar todos esos datos es hacer que los sensores los envíen de forma inalámbrica a la nube y que el trabajo de análisis se realice allí. Luego, los resultados se envían de vuelta al agricultor, o los agricultores pueden acceder a los resultados en paneles a través de computadoras o aplicaciones móviles. Eso es lo que hace la startup agrícola de IoT, Arable Labs. Recopila datos utilizando un dispositivo patentado que mide información meteorológica, datos de luz, tasa de crecimiento de cultivos, contenido de nutrientes y contenido de agua, entre otra información agrícola importante. Los datos se envían a la nube, donde Arable los procesa y proporciona a los agricultores un panel que les brinda una enorme cantidad de información sobre sus cultivos.

El fundador y director ejecutivo de Arable Labs, Adam Wolf, explica: “Con los datos, podemos deducir información como cuándo estarán listas las plantas para la cosecha, qué tan bien están creciendo, cuántos bushels se producirán por acre y cuál será la calidad. También ayuda con importantes tareas de rutina, como rociar para una plaga específica, cuánto fertilizante usar y cuánta agua debo usar para el riego esta semana ”.

Hay otra forma de manejar el procesamiento de datos que enviarlo a la nube, dice Keyes: Manejarlo localmente. En otras palabras, utilice la informática de borde, que se está volviendo cada vez más común en las organizaciones empresariales.

“La agricultura es una industria basada en márgenes, y enviar tantos datos desde el suelo a una red celular, desde la red celular a la nube, y luego todo el camino de regreso al agricultor puede ser costoso”, dice Keyes. «Así que ahora estamos buscando más en la informática de punta, con procesamiento localizado realizado en la propia granja o en la cooperativa local de un granjero».

En un modelo de computación en el borde, parte del procesamiento se realiza en la nube y el resto se realiza localmente, dice Keyes. Pero, en general, explica, «el objetivo es brindar a los agricultores acceso a información en tiempo real con gran parte del procesamiento y la toma de decisiones en la propia granja».

Keyes cree que a largo plazo, los servidores de computación de borde se convertirán en centros de control integrales para las granjas. Harán más que solo procesar y analizar datos locales. También controlarán directamente los dispositivos agrícolas, como fertilizantes de dosis variable o equipos de riego, y verificarán que los equipos agrícolas estén funcionando y mantenidos correctamente. No solo ayudarán a los agricultores a tomar las decisiones correctas, sino que también las pondrán en práctica.

Beneficios para el agricultor = mayores ganancias para comenzar
Un mayor rendimiento de los cultivos y un menor costo son algunos de los beneficios. Por ejemplo, los estudios de OnFarm encontraron que para una granja promedio que usa IoT, el rendimiento aumenta en un 1,75 por ciento y los costos de energía caen de $ 7 a $ 13 por acre, mientras que el uso de agua para riego cae en un 8 por ciento. En una industria con márgenes de ganancia notoriamente bajos, eso marca una gran diferencia en la rentabilidad de una granja.

Pero los beneficios van mucho más allá de mayores rendimientos y menores costos, dice Wolf. «Los datos que los agricultores recopilan de IoT son una forma de poder o soberanía», dice. “Los agricultores pueden aumentar el valor de sus productos agrícolas adjuntando datos. Por ejemplo, con los datos de IoT, pueden demostrar que sus cultivos se produjeron de manera sostenible y pueden cobrar un precio más alto por ellos «.

Wolf añade: “Pueden obtener información muy precisa sobre los rendimientos futuros, lo que les ayuda a elaborar mejores contratos. Pueden averiguar qué variedades de fertilizantes y semillas funcionan mejor, sin tener que aceptar la palabra del vendedor de fertilizantes o de semillas. Hay innumerables formas de aumentar la porción del pastel que capturan los agricultores «.

El complejo ecosistema que impulsa la agricultura moderna
La imagen del agricultor independiente que trabaja solo para ayudar a alimentar al mundo está profundamente arraigada en la cultura popular de Estados Unidos. Pero eso es en gran parte un mito, particularmente hoy. Los bancos, las compañías de seguros, las compañías de semillas y fertilizantes, las grandes corporaciones de alimentos, los minoristas de alimentos y los consumidores forman parte de una intrincada red que impulsa la agricultura moderna. Y Wolf dice que IoT es de vital importancia para esa web de una manera sorprendente: ayuda a administrar y mitigar el riesgo.

«Todas las partes interesadas de la industria agrícola se enfrentan a riesgos en la actualidad, y la IoT puede ayudar a reducirlos», dice Wolf. “Las empresas que compran cultivos necesitan saber si lo que compran cumple con los estándares que han establecido. Los bancos están prestando dinero a los agricultores, por lo que están expuestos a riesgos si algo sale mal con los cultivos. Los agricultores corren peligro si no pueden cumplir lo prometido «.

Agrega: “Con IoT, reduce en gran medida el riesgo, porque ahora tiene información que nunca antes estaba disponible. Por lo tanto, las empresas que compran cultivos sabrán que lo que les entregan coincide con lo que han pagado. Los bancos y las aseguradoras pueden saber que su inversión es más segura. Y los agricultores enfrentan un riesgo mucho menor porque pueden administrar sus granjas de manera mucho más efectiva. Una forma de ver el IoT es que se trata más de gestión de riesgos que de maximización del rendimiento «.

Debido a la compleja red financiera relacionada con la agricultura, Keyes dice que IoT es utilizado no solo por agricultores independientes, sino también en lo que se llaman granjas por contrato, en las que una gran empresa de alimentos contrata a un agricultor para comprar una cierta cantidad de productos agrícolas en un precio específico con calidades específicas. En las granjas por contrato, las semillas, fertilizantes y pesticidas pueden ser proporcionados por la compañía de alimentos, no por el agricultor. La empresa de alimentos tiene contratos con muchas granjas diferentes y debe asegurarse de que la calidad en todas ellas sea uniforme. Entonces, estas grandes empresas pueden ser las que compren los sistemas de IoT para que los utilicen los agricultores, dice.

“Se trata de empresas globales que buscan optimizar su cadena de suministro y buscan formas eficientes de asegurarse de obtener el producto correcto con la calidad adecuada de los agricultores en el momento adecuado”, explica Keyes. «IoT puede ayudarlos a hacer eso y ayudarlos a monitorear los cultivos durante todo el ciclo de crecimiento».

En última instancia, los consumidores pueden convertirse en uno de los mayores motores de la revolución agrícola de IoT. Cada vez más, las personas quieren saber mucho más sobre los alimentos que compran. ¿Se cultivó de manera sostenible y los animales fueron tratados con humanidad? ¿Es realmente orgánico? ¿Qué tipo de pesticidas y fertilizantes se utilizaron para producirlo? ¿Cuánto tiempo se almacenó antes del envío y qué tan rico en nutrientes es? Keyes dice que aquí es donde entra la IoT.

“Con IoT, puede capturar todo eso sobre una naranja, manzana, papa u otro producto agrícola individual”, explica Keyes. «Podrías poner tecnologías de detección en esos productos y los consumidores podrían obtener todos los detalles que quisieran con solo escanearlos con su teléfono inteligente».

La industria de la salud también se está interesando en los beneficios del IoT utilizado en la agricultura. “El gran movimiento en este momento en la atención médica es hacia la medicina y la salud personalizadas”, dice Keyes. “La hipersensibilidad a los alimentos es un factor importante en la salud humana. Si los profesionales de la salud pudieran obtener más información sobre los alimentos que ingieren las personas, hasta su composición química, y combinarla con características de salud individuales específicas, podrían enfocarse en medicamentos de atención médica más personalizados, y esa ‘medicina’ bien podría ser una producto alimenticio.»

Un área emergente en este espacio es donde las tecnologías de edición de genes se pueden usar tanto en el análisis de la salud humana como en el desarrollo de nuevos cultivos / alimentos. El potencial en esta área es significativo, agrega.

Yendo contra una industria conservadora
Con tantos beneficios, ¿por qué la IoT no se ha vuelto más común en la agricultura? Una razón es que la agricultura es una industria muy tradicional. “Siempre hay nuevas semillas, nuevos fertilizantes y nuevos tractores disponibles. Pero debido a que los medios de vida de los agricultores están en juego, son muy reacios a cambiar rápidamente a una nueva forma de hacer las cosas ”, dice Wolf. “Así que cambiar la agricultura lleva un tiempo. Requiere mucha prueba social: los agricultores comprueban lo que están haciendo otros agricultores «.

Pero Wolf y Keyes creen que el uso de IoT en la agricultura crecerá rápidamente porque la tecnología está fácilmente disponible y la necesidad está ahí. “En un mundo en el que necesitamos producir más alimentos, los agricultores quieren alcanzar los objetivos de sostenibilidad y rentabilidad, y los consumidores desean alimentos sabrosos, nutritivos y producidos de forma ética, el uso de IoT en la agricultura es inevitable”, dice Wolf.

IoT en la agricultura: lecciones para los líderes
El mundo debe producir un 70 por ciento más de alimentos en 2050 que en 2006 para alimentar a la creciente población.
La computación perimetral, donde el procesamiento localizado se realiza en la propia granja, ayudará a reducir los costos, lo cual es clave en una industria basada en márgenes.
En última instancia, los consumidores pueden convertirse en uno de los mayores motores de la revolución agrícola de IoT.

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¿Es el control mecánico de malezas en un sitio específico una opción práctica de gestión del barbecho

No hay nada más de la vieja escuela que una azada cuando se trata de control de malezas. El astillado tiene muchos beneficios prácticos: simple, de baja tecnología, sin sobrevivientes, barato, ecológico, no químico, funciona en todas las especies y tamaños de malezas y mantiene a los niños fuera de la casa durante horas.

La desventaja, por supuesto, es que es un trabajo lento, caluroso y aburrido y requiere que equipos de personas marquen la diferencia en el número de malezas. Entonces, ¿qué tan bueno sería tener varias azadas para astillado montadas en una barra que se desplaza a 10 km / hy preparadas para quitar las malas hierbas?

El Dr. Andrew Guzzomi, ingeniero agrícola de la UWA, dirigió el componente de ingeniería de un proyecto para desarrollar una máquina de labranza táctica, que puede ayudar a gestionar el riesgo de resistencia a herbicidas en la gestión del barbecho de cultivos de conservación. (Foto: Ryan Early, Anvil Media)
Para ver si esto era factible, GRDC financió un proyecto para un equipo de expertos * de ingenieros agrícolas e investigadores de malezas, junto con asesores de productores y de la industria, para construir y probar prototipos en varias áreas de cultivo en Australia. Sus esfuerzos han culminado en el desarrollo del ‘Weed Chipper’, un cultivador equipado con dientes de respuesta hidráulica y sensores ópticos disponibles comercialmente que está listo para pruebas comerciales y validación.

El Dr. Andrew Guzzomi, ingeniero agrícola y profesor titular de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Australia Occidental, dirigió el desarrollo de ingeniería del tyne de respuesta rápida, que se basó en el sistema de ruptura hidráulica Shearer Trashworker.

“Al igual que los pulverizadores ópticos, el ‘Weed Chipper’ está equipado con sensores ópticos disponibles comercialmente que pueden detectar las malas hierbas y activar los dientes individuales para eliminar rápidamente las malas hierbas”, dice el Dr. Guzzomi. “Su mejor opción es en situaciones de barbecho donde la densidad de malezas es baja, alrededor de 1 maleza por cada 10 metros cuadrados”.

«Al estar bien adaptada para el control de malezas más grandes, esta máquina ofrece una fantástica opción no química para limpiar a los sobrevivientes en una operación de doble golpe dentro de un sistema de cultivo de conservación».

Esta máquina tiene el potencial de revolucionar el manejo de malezas resistentes a herbicidas y ayudar a los agricultores a mantener bajos los números de malezas. Las pruebas de campo demostraron que el implemento es una forma muy eficaz de gestionar las especies de malezas clave de verano, como la hierba de molino de viento, la hierba Rhodes de pico de pluma y la hierba de corral sin aristas, incluso cuando estas malezas tienen hasta 70 cm de diámetro.

Cualquier táctica que pueda lograr de manera consistente un control de malezas del 90 al 100 por ciento debe tomarse en serio. Consulte la Tabla 1 a continuación.

¿Cuánto daño hace el astillado al suelo en un sistema de labranza cero?
Respuesta corta: muy poco a bajas densidades de malezas.

Respuesta más larga: La labranza selectiva es adecuada para su uso con densidades bajas de malezas, es decir, 1 planta por cada 10 m 2 o menos. A bajas densidades de malezas, la ‘picadora de malezas’ perturba solo una pequeña parte de la superficie del potrero durante el control de malezas. El tipo de respuesta está diseñado para que la cantidad de alteración del suelo pueda modificarse según sea necesario para controlar las malezas objetivo. La profundidad y la duración del cultivo pueden aumentarse para apuntar a especies de malezas grandes de raíces principales y fibrosas, o reducirse para especies más pequeñas de raíces poco profundas.

Fotos: Michael Walsh
¿Qué tan rápido opera?
Respuesta corta: la ‘Astilladora de malas hierbas’ se ha desarrollado para funcionar a una velocidad sobre el suelo de unos 10 km / h.

Respuesta más larga: el sistema de tyne de respuesta fue diseñado para operar a una velocidad nominal de 10 km / h donde las densidades de malezas son de 1 planta por 10 m 2 o menos. Aunque son posibles velocidades operativas más altas, esto aumentaría las cargas del sistema y la posibilidad de fallas de las malezas objetivo. Con menos limitaciones ambientales que impactan en la operación segura, la ‘Astilladora de Maleza’ se puede operar 24/7 si es necesario.

¿Cuál es la mejor opción para una astilladora óptica en un programa de control de malezas integrado?
Respuesta corta: como una opción de tratamiento de malezas en barbecho sin herbicidas en situaciones de baja densidad de malezas.

Respuesta más larga: la mejor opción para la ‘astilladora de malezas’ es apuntar a poblaciones de malezas de baja densidad (1 planta por 10 m 2 ) en potreros en barbecho, la misma situación en la que se utilizan actualmente pulverizadores ópticos. Esto eliminará a los sobrevivientes y reducirá la formación de semillas de malezas, para prevenir o retrasar potencialmente la evolución de la resistencia. La trituradora de malezas también tiene la ventaja de poder usarse en una variedad de condiciones ambientales que impiden la aplicación de tratamientos herbicidas. Esto facilita un control de malezas más oportuno y eficaz.

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Ventajas y desventajas de la agricultura intensiva

La agricultura intensiva se ha convertido en una palabra de moda en la comunidad de la agricultura de precisión, también ha dividido opiniones sobre si es beneficiosa o no. Analizamos las ventajas y desventajas de utilizar el método de cultivo intensivo y esperamos ayudarlo a evaluar si es el método adecuado para que lo emplee en su granja de precisión.

La agricultura intensiva en un nivel básico significa usar todo lo disponible para un agricultor de precisión para maximizar la producción de sus granjas. Esto puede ser mediante la fertilización de los campos a niveles a veces extremos, manteniendo al ganado dentro en espacios más pequeños o utilizando altos niveles de pesticidas para mantener el suelo en un nivel óptimo. Probablemente, solo a partir de este resumen se puede decir que habrá muchas reacciones negativas por parte de los grupos de bienestar y las comunidades agrícolas ecológicas.

Entonces, ¿cuáles son las ventajas de esto?

Ventajas de la agricultura intensiva
La principal ventaja de la agricultura intensiva son los rendimientos extremos y los altos rendimientos.

Los rendimientos agrícolas son más altos que los métodos agrícolas tradicionales y el rendimiento por hectárea es significativamente mayor.
La supervisión de la granja se vuelve más fácil a medida que pasa el tiempo, esto se debe a que la granja se adapta a la nueva relación de alta producción y los agricultores adquieren más experiencia en mantener sus granjas funcionando a este nivel.
Mas economico. El proceso permite un mayor control sobre la entrada para maximizar la producción y los márgenes de beneficio reflejan esto.
La agricultura intensiva cumple con los protocolos de la EPA (Agencia de Protección Ambiental), por lo que los productos se consideran saludables, seguros para el consumo y, debido a que se producen en masa, también son fácilmente asequibles.
Mejor escalabilidad debido a la relación producción / insumo, las tierras agrícolas se utilizan de manera más eficaz.
Los tipos de productos más saludables, como frutas y verduras, son más asequibles para el público cuando se utilizan prácticas agrícolas intensivas.
El principal atractivo de la agricultura intensiva para los agricultores de precisión es doble. Inicialmente, se basa en márgenes de ganancia más altos, pero como consecuencia de esas ganancias aumentadas, existe un aspecto de oferta y demanda en el que la oferta ahora iguala la demanda de productos.

Desventajas de la agricultura intensiva
Existen importantes críticas a los agricultores intensivos y en ocasiones han sido vilipendiadas, especialmente por grupos activistas y agencias ambientales, esto puede tener un efecto muy perjudicial si la gente asocia su finca con malas prácticas agrícolas y afecta negativamente los márgenes de ganancia.

El aumento del uso de fertilizantes y pesticidas tiene un efecto perjudicial en el medio ambiente en general, ya que las masas de agua situadas cerca de las granjas intensivas están significativamente más contaminadas que las granjas tradicionales.
Las malas condiciones para el ganado significan que la calidad de los productos se reduce considerablemente y es probable que los grupos de bienestar animal vean muy mal sus prácticas agrícolas.
Es probable que las granjas intensivas sean más contaminantes en general debido a que se utilizan más productos químicos en áreas más pequeñas.
La agricultura intensiva tiene un aspecto financiero muy atractivo, pero esto se contrarresta con el importante argumento ético que se pone en su contra. Al final del día, todo se reduce a lo importante que es la ganancia sobre la reputación y esto debería ser un factor principal en su decisión sobre la adopción de métodos agrícolas intensivos.

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Un sistema de monitoreo de información de bajo costo para aplicaciones de agricultura inteligente

Se propone una solución de bajo costo, bajo consumo de energía y baja velocidad de datos para cumplir con los requisitos de monitoreo de información para granjas agrícolas reales a gran escala. Una finca a pequeña escala se puede administrar fácilmente. Por el contrario, una granja grande requerirá equipos de automatización que contribuyan a la producción de cultivos. La medición de las propiedades del suelo basada en sensores juega un papel integral en el diseño de una granja agrícola totalmente automatizada y también proporciona resultados más satisfactorios que cualquier método manual. Las soluciones de monitoreo de información existentes son ineficientes en términos de mayor costo de implementación y rango de comunicación limitado para adaptar la necesidad de las granjas agrícolas a gran escala. Se propone un módulo de comunicación en serie de bajo consumo, largo alcance y bajo costo para enfrentar los desafíos de monitorear la información a largas distancias. En el sistema propuesto, Se implementa un mecanismo de comunicación basado en árboles para ampliar el rango de comunicación agregando nodos intermedios. Cada nodo sensor consta de un panel solar, una celda recargable, un microcontrolador, un sensor de humedad y una unidad de comunicación. Cada nodo puede funcionar como nodo sensor y nodo de enrutador para el tráfico de red. Los registros de datos minimizados desde el nodo central se envían diariamente a la nube para fines analíticos futuros. Después de realizar un experimento detallado a la vista, la distancia de comunicación midió 250 m entre dos puntos y aumentó a 750 m al agregar dos nodos intermedios. La corriente de trabajo mínima de cada nodo fue de 2 mA y la tasa de pérdida de paquetes fue de aproximadamente 2 a 5% en diferentes tamaños de paquetes de toda la red.

Palabras clave: monitoreo de información, sensor, agricultura inteligente, red de sensores inalámbricos
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1. Introducción
La agricultura inteligente representa la aplicación de tecnologías modernas de información y comunicación a la agricultura. Potencialmente, puede generar una producción agrícola productiva y sostenible basada en un enfoque preciso y eficiente en el uso de recursos. Los sensores en las granjas agrícolas permiten a los agricultores obtener datos detallados en tiempo real como variables, como la temperatura del suelo y ambiente, el agua de riego y la conductividad del suelo, y el suelo o el pH del agua de riego. Con el uso de tecnologías de comunicación, estos datos se pueden transmitir a pasarelas para desencadenar las acciones necesarias basadas en las propiedades del suelo y los registros de datos, que se pueden enviar a la nube para análisis futuros [ 1 , 2 ].

Para acceder a datos de campo con un cableado mínimo, fácil instalación y bajo esfuerzo de mantenimiento, diferentes aplicaciones que utilizan las características de detección distribuida de las redes de sensores inalámbricos (WSN), incluido el monitoreo del agua [ 3 , 4 , 5 ], bosque [ 6 , 7 ], industrial [ 8 , 9 ], agricultura [ 10 , 11 , 12 ], medioambiental [ 13 , 14 ] y ciudad inteligente y marco comunitario [ 15 , 16] Haber emergido. Estas tecnologías son plataformas adecuadas para implementar sistemas inalámbricos en la agricultura debido a las propiedades orientadas a la aplicación de las WSN. Una WSN es una colección de nodos que funcionan de forma cooperativa. Cada nodo incluye un microcontrolador, una fuente de alimentación y una unidad de comunicación, y puede alojar varios sensores. Los datos del sensor se transfieren a una puerta de enlace utilizando la unidad de comunicación a través de uno o varios saltos.

Las WSN están emergiendo como una gran ayuda para mejorar la calidad agrícola, la productividad y la optimización de recursos. En la actualidad, la investigación sustancial [ 17 , 18 , 19 , 20] se ha centrado en el desarrollo de sistemas WSN eficientes que proporcionarán una supervisión y una automatización detalladas de los procesos agrícolas. Los valores medidos de los nodos de sensores de suelo deben transferirse de manera confiable a una puerta de enlace a través de un medio de comunicación. Los WSN pueden recopilar datos de los nodos de sensores de campo con bajo costo, cableado mínimo, fácil instalación y mejor mantenimiento. Una red basada en WSN comprende nodos finales para obtener la medición de datos de campo (por ejemplo, temperatura y humedad), un módulo de comunicación para la transmisión de datos (por ejemplo, ZigBee) y un controlador central para administrar los datos de los sensores, activar los actuadores y almacenar datos [ 21 , 22 ].

Actualmente, las tecnologías de comunicación ZigBee, Bluetooth, Cellular y otras más utilizadas tienen sus pros y sus contras [ 23 , 24 ]. En un sistema, los parámetros ambientales de campo recopilados, por ejemplo, la humedad, la temperatura se utilizan para enviar a través del módulo ZigBee hacia el nodo receptor y un módulo GPRS se integra en el nodo receptor para la comunicación a larga distancia con el servidor que realizó el monitoreo de información centralizado, visualización de datos, almacenamiento de datos. y realiza análisis de datos en el invernadero [ 25 ]. En un sistema de detección de información de tráfico, Bluetooth se utiliza para transmitir los parámetros del vehículo, por ejemplo, posición y velocidad, etc. [ 26]. Se propone un sistema de supervisión de sensores basado en GPRS para garantizar la transmisión precisa de datos a larga distancia en un entorno distribuido [ 27 ]. Sin embargo, ZigBee y Bluetooth son tecnologías de radio de corto alcance y no son adecuadas para escenarios de transmisión de largo alcance. 2G, 3G, 4G y otras soluciones basadas en la comunicación celular pueden proporcionar una cobertura más amplia, pero consumen demasiada energía y aumentan los costes operativos [ 24 ].

Los objetivos centrales de la construcción del sistema de destino son la cobertura de distancia, la rentabilidad y la fiabilidad de la comunicación. En este trabajo, se utiliza un módulo de comunicación de bajo costo llamado HC12 para la transmisión de datos a larga distancia en la finca agrícola. El HC12 tiene un rango de comunicación de 200 a 1000 m en un escenario punto a punto. Sin embargo, en comparación con el sistema propuesto, la comunicación celular y las soluciones basadas en LPWAN [ 24 , 28] proporcionan un mejor alcance de comunicación a varios kilómetros a la vista. Sin embargo, existe una compensación entre la cobertura de la distancia y la ubicación de los nodos en cada zona. Por ejemplo, si la distancia de ubicación de los nodos aumenta en kilómetros en aras de un rango de comunicación más alto, es posible que un agricultor no pueda medir las zonas intermedias. Por el contrario, si la distancia de ubicación de los nodos disminuye, no es necesario implementar un sistema costoso. En nuestra aplicación, la cobertura de zona y la cobertura de distancia son igualmente importantes. Para tener en cuenta los requisitos de la aplicación, HC12 se ha considerado la solución más adecuada. Se ha diseñado un mecanismo de red para extender la comunicación agregando nodos intermedios. A nuestro leal saber y entender, el trabajo propuesto puede ajustarse mejor a los requisitos de la aplicación.

El resto de este documento está organizado de la siguiente manera: Las tecnologías de IoT existentes en el monitoreo de información se analizan en la Sección 2 . El componente clave y la tecnología propuesta se presentan en la Sección 3 . La metodología detallada del sistema propuesto se analiza en la Sección 4 . En la Sección 5 se presenta y comenta un conjunto de experimentos en tiempo real . Finalmente, las conclusiones, la limitación y el trabajo futuro se resumen en la Sección 6 .

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2. Revisión de la literatura
El papel de las WSN en la agricultura se ha vuelto prominente como parte de la iniciativa de agricultura de precisión (AP), y estas redes ayudan a constituir AP [ 1 , 17 ]. La adaptación de sistemas WSN en agricultura ha sido ampliamente explorada en la última década [ 22 , 29 ] desde diferentes perspectivas, por ejemplo, diseño de plataforma inalámbrica para un mejor rendimiento, estrategia de implementación óptima de nodos de sensores y sistemas de gestión de riego automatizados para ahorrar agua. En [ 30 ], los parámetros de la capa MAC IEEE 802.15.4 se ajustan correctamente para seguir la frecuencia de muestreo de los nodos de sensores de acuerdo con los requisitos de la agricultura de precisión. Se propone un patrón de despliegue de nodos de sensores de calidad para la agricultura de precisión [ 31]. El método utiliza varias métricas para cuantificar los patrones de implementación de sensores para proporcionar conectividad cualitativa en la granja. Desde la perspectiva de los costos, el problema del despliegue óptimo se logra manteniendo el nivel deseado de cobertura y conectividad con un número mínimo de nodos [ 32 ]. Además, la gestión del sistema de riego se analiza ampliamente para ahorrar agua [ 22 , 33 , 34 ]. Por ejemplo, el valor en tiempo real de las zonas de raíces de la planta se mide de manera distribuida y se usa un valor umbral en la puerta de enlace para lograr el ahorro de agua [ 21]. Recientemente, un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) integrado en la puerta de enlace de la red superó los métodos de última generación basados ​​en el umbral de parámetros [ 22 ].

De hecho, la mayor parte del esfuerzo se ha realizado en el diseño y las estrategias de implementación para WSN con la realización de la capacidad de detección y una mejor gestión en la agricultura de precisión. Considerando que, la transmisión confiable de datos en tiempo real adquirida por sensores en red a larga distancia ha sido menos investigada. Aunque, muchos investigadores han centrado la atención en el estudio y diseño de la transmisión de datos en el entorno WSN, los inconvenientes comunes son su cobertura de distancia limitada o su mayor costo de implementación. Por ejemplo, ZigBee siempre se ha considerado una solución óptima debido a su bajo consumo de energía y fuerte movilidad [ 35 , 36 , 37]; sin embargo, su alcance de transmisión de datos está limitado a 100 m entre dos puntos. El recuento de dispositivos ZigBee aumenta cuando se requiere cubrir más de 100 m; por lo tanto, el costo de implementación y la sobrecarga de la red también aumentarán. Para garantizar la cobertura de larga distancia, se utiliza una solución basada en GSM en la que cada nodo contiene un módulo GSM y envía directamente los datos de sus sensores a la nube, cambiando así la topología de la red de centralizada a distribuida [ 38 ]. Aunque se elimina la tensión de cobertura, el costo de implementación y la complejidad de la instalación son extremadamente altos. Recientemente, se ha propuesto una solución de red de área amplia de baja potencia (LPWAN) basada en LoRa para resolver el problema de monitoreo de información en un área extensa [ 28]. Un módulo de comunicación LoRa proporciona una transmisión de datos confiable a una distancia de más de 1 km en un entorno relativamente complejo; sin embargo, el principal inconveniente de la solución LPWAN es que requiere una suscripción anual de un solo proveedor (Semtech) [ 39 ] y una puerta de enlace dedicada llamada NB-IoT / LoRaWAN [ 24 ], que puede resultar costosa.

Uno de los desafíos actuales es diseñar un sistema rentable para la transmisión de datos de campo a larga distancia, que es más deseable en esta aplicación, que rara vez se explora. Por lo tanto, el estudio actual propone e implementa una red de sensores inalámbricos de bajo costo, que se puede utilizar como modelo de referencia para la recolección de datos de sensores de campo en un área amplia. Sin embargo, algunos sistemas de monitoreo de información basados ​​en WSN ya están disponibles [ 22 , 28 , 34 , 38 ], pero el inconveniente común de estos sistemas es el costo de implementación extremadamente alto cuando aumenta el número de dispositivos.

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3. Granja de modelos basada en IoT
Nuestra solución propuesta es específica de la aplicación y consta de sensores de humedad, microcontroladores, módulos de comunicación por radiofrecuencia, paneles solares, una puerta de enlace basada en Linux, un módulo de conectividad a Internet y almacenamiento en la nube. El diagrama del diseño del sistema propuesto se muestra enFigura 1. La solución está diseñada con el objetivo final de garantizar una cobertura de alta distancia con un costo de implementación mínimo.

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Figura 1
Diagrama de bloques de una granja agrícola basada en IoT.

3.1. Descripción general de HC12
HC12 [ 40 ] es un módulo de transmisión inalámbrica semidúplex de nueva generación, que tiene un rango de frecuencia de 433,4 a 473,0 MHz. El módulo tiene varios canales integrados y puede utilizar 100 canales con un paso de 400 KHz. La potencia de transmisión máxima del módulo es de 100 mW (20 dBm), la sensibilidad de recepción es de −112 dBm a una velocidad de 9600 baudios en el aire y la distancia de comunicación es de 200 a 1000 m en espacio abierto. El rango de comunicación más lejano se puede lograr cuando un módulo se configura a una velocidad de datos baja. Se pueden configurar tres modos de trabajo, llamados FU1, FU2 y FU3, para adaptarse a diferentes requisitos de aplicación. FU1 y FU2 son modos de ahorro de energía, mientras que FU3 es el modo de máxima potencia.

3.2. Descripción general de Orange-Pi
Orange PI es una computadora de placa única de código abierto que puede funcionar con una alimentación de 5 V. Tiene 512 MB de SDRAM y 2 MB de flash de interfaz periférica serie (SPI) incorporada y puede admitir un máximo de 32 GB de tarjeta TF. Orange PI tiene hasta 26 pines de entrada / salida (E / S) de propósito general, que se pueden usar para varios propósitos, dos ranuras USB 2.0, una SPI, una I2C, tres transmisores receptores asíncronos universales (UART) y un hardware real -reloj / calendario. El microcontrolador es adecuado para esta aplicación remota y puede ejecutar los sistemas operativos (SO) Android 4.4, Ubuntu, Debian y Raspbian.

3.3. Descripción general del módulo 2G (SIM900)
El módulo 2G es un módulo basado en GSM que puede ofrecer un rendimiento de 850/900/1800/1900 MHz para voz y datos. El módulo se comunica con la placa principal mediante comandos AT a través de una interfaz serie UART. El rango de voltaje de funcionamiento es de 4,5 a 5,5 V. En este estudio, este módulo se utiliza para recopilar datos meteorológicos de Internet y establecer una conexión con la nube mediante el protocolo GSM / GPRS. En comparación con 3G o 4G, el módulo 2G es más adecuado para aplicaciones agrícolas porque la mayoría de las granjas agrícolas están ubicadas en el campo, donde 3G o 4G aún no están establecidos. Aunque la tasa de datos es considerablemente más lenta que la última tecnología, la velocidad no es un factor importante en nuestro contexto porque la cantidad de datos recopilados es extremadamente pequeña.

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4. Diseño e implementación del sistema
Nuestro sistema incluye principalmente nodos (instalados en el campo), el nodo central (puerta de enlace) y almacenamiento en la nube, como se presenta en Figura 1. Los datos de campo se miden usando el sensor adjunto del nodo sensor y se transmiten a la puerta de enlace usando un módulo de comunicación HC12 en uno o varios saltos. El nodo central recibe datos de campo de los nodos de sensores, obtiene datos meteorológicos de Open Weather API y envía registros minimizados a la nube utilizando el módulo 2G (GSM / GPRS).

4.1. Diseño de hardware
El diseño de los nodos y la puerta de enlace se ha diseñado observando un escenario de aplicación, por ejemplo, recopilación de datos óptima, bajo consumo de energía y transmisión confiable.

4.1.1. Diseño de hardware del nodo sensor
El trabajo básico de un nodo es recibir una solicitud oportuna de la puerta de enlace a través de una unidad de comunicación, recopilar los parámetros del suelo del campo y enviar los valores resultantes a la puerta de enlace en el paquete de respuesta. Cada nodo comprende un microcontrolador, un sensor de humedad del suelo, una unidad de comunicación HC12 y una unidad de energía solar. Un diagrama de bloques de un nodo se muestra enFigura 2.

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Figura 2
Diseño de hardware del nodo sensor.

La unidad de microcontrolador (MCU) es ATmega328p (Arduino Nano 3.0). La tensión de entrada recomendada para el microcontrolador es de 7 a 12 V y la tensión de funcionamiento (nivel lógico) es de 5 V. La MCU tiene 14 E / S digitales y 8 pines de entrada analógica. Cada pin tiene una corriente continua de 40 mA. La suma de todas las corrientes que entran o salen de los pines de entrada / salida (todos los pines analógicos y digitales combinados) del microcontrolador ATMEGA328P en sí no puede exceder los 200 mA. En nuestro escenario, el nodo sensor ha utilizado 4 pines GPIO (3 digitales y 1 analógico) que está por debajo del límite máximo de ATMEGA328P. La memoria flash de la placa es de 16 KB y SRAM de 2 KB. El sensor de humedad del suelo está conectado a pines analógicos y digitales en la placa del microcontrolador. El microcontrolador controla la potencia del sensor utilizando el pin digital para mantenerlo bajo durante los tiempos de inactividad.

El hardware HC12 consta de una MCU incorporada, una interfaz de comunicación en serie TTL, una fuente de alimentación, un control de modo y una antena. La MCU incorporada se comunica con un dispositivo externo mediante el puerto serie. El HC12 se puede alimentar con un voltaje de 3,2 a 5,5 CC. La transmisión de datos tiene tres modos, a saber, FU1, FU2 y FU3, que se pueden configurar mediante comandos AT de acuerdo con los requisitos de la aplicación.

En este estudio, solo usamos el modo FU3, que tiene un consumo de energía promedio de 16 mA (en estado inactivo) y el consumo de corriente máximo se mide entre 50 y 55 mA (en estado de transmisión). Dos módulos emparejados deben tener el mismo modo de transmisión, velocidad de transmisión serial y canal de comunicación inalámbrica. Además, el módulo es semidúplex y los datos no se pueden enviar y recibir simultáneamente entre dos módulos.

La unidad de potencia consta de un panel solar de 10 W, una placa de protección de batería y una celda de almacenamiento de 3,7. La placa de protección se utiliza para regular la salida de voltaje de un panel solar y para evitar que la celda de carga se sobrecargue. El voltaje de salida de 4 V va directamente al microcontrolador, sensor de suelo y unidad de comunicación. La celda de almacenamiento se carga durante el día, lo que mantiene vivo el nodo del sensor en un clima parcialmente nublado, incluso de noche. La vida operativa del nodo se estimó midiendo el consumo de corriente real. Para el experimento de medición actual, programamos el nodo del sensor para medir continuamente el estado de la humedad del suelo y transmitir los valores resultantes a la puerta de enlace, de forma continua. Mientras se ejecuta el dispositivo en modo de funcionamiento completo, el consumo de corriente medido del nodo sensor fue de 80 a 85 mA. El consumo de corriente del módulo individual, por ejemplo, el microcontrolador, el sensor y el transceptor, se midió como 20 mA, 5 mA y 55 mA, respectivamente. Para la medición de la vida útil, el nodo del sensor se encendió mediante una celda de 3,7 V completamente cargada con una capacidad de 1800 mAh. Como el consumo de corriente del dispositivo fue de 80 a 85 mA, la batería duró casi 20 h en el experimento. El diagrama físico del nodo sensor se muestra enfigura 3.

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figura 3
Diagrama físico del nodo sensor.

4.1.2. Diseño de hardware de Gateway
La puerta de enlace se dedica a recopilar datos de campo de todos los nodos y datos meteorológicos de Internet y a enviar registros de datos minimizados al almacenamiento en la nube. Un dispositivo basado en Armbian, llamado Orange Pi, se utiliza con fines operativos. El dispositivo se instala en una ubicación central en una granja donde hay electricidad disponible, eliminando así la necesidad de un panel solar y una placa de protección. El diseño de hardware del nodo primario comprende una fuente de alimentación de 5 V CC, un dispositivo Orange Pi, un módulo 2G (GSM / GPRS) y una unidad de comunicación HC12. Los módulos HC12 y GPS están conectados a la placa Orange Pi en interfaces seriales. El diagrama de bloques del nodo central se muestra enFigura 4, mientras que el diagrama físico se muestra en Figura 5.

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Figura 4
Diseño de hardware del nodo de puerta de enlace.

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Figura 5
Diagrama físico del nodo de puerta de enlace.

4.2. Diseño de software
El diseño de software del sistema propuesto incluye un mecanismo de comunicación de red basado en árbol integrado en los nodos y un programa de puerta de enlace. Una sola unidad de comunicación no puede satisfacer los requisitos de una granja a gran escala debido a su alcance limitado. Por lo tanto, la lógica completa de la red se implementa en el lado del software de los nodos y la puerta de enlace.

4.2.1. Diseño de software del nodo sensor
El diseño de software de los nodos incluye una función de configuración, un bucle principal, una función de recopilación de datos y lógica de red. La compilación y desarrollo del programa completo se realiza utilizando lenguaje C ++ con software Arduino. En la parte de configuración, establecemos pines de entrada para el sensor, una velocidad en baudios en serie y comandos relacionados con HC12, que incluyen el modo de transmisión, la velocidad en baudios y el canal de transmisión inalámbrico. Un pin SET está disponible en la unidad de comunicación, que debe establecerse a tierra en el momento de la configuración.

La configuración se puede ejecutar en cada reinicio. En el programa principal, un bucle siempre está esperando paquetes entrantes. Si un paquete entrante está destinado a ese nodo, entonces el pin del sensor se activa para recopilar datos de campo y enviar el valor resultante en el paquete de respuesta a la puerta de enlace. El diagrama de flujo completo de los nodos se muestra enFigura 6, en el que se utiliza un nodo para reenviar el paquete si la dirección de destino no coincide con su dirección. En este estudio, solo usamos el sensor de humedad, que recopila datos tres veces y luego toma el promedio para obtener resultados precisos.

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Figura 6
Diagrama de flujo del nodo sensor.

4.2.2. Diseño de software de Gateway
El diseño del software de la puerta de enlace se desarrolla en función del diseño del hardware, que incluye principalmente la configuración, la recopilación de datos y el almacenamiento de datos. La compilación y desarrollo del programa completo se realiza utilizando el lenguaje Python en la imagen del sistema operativo Raspbian. El diagrama de flujo de la puerta de enlace se muestra enFigura 7.

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Figura 7
Diagrama de flujo del nodo de puerta de enlace.

La configuración del nodo central incluye comandos AT para la unidad de comunicación y el módulo GSM y credenciales de inicio de sesión para el almacenamiento en la nube. Después de la configuración inicial, el proceso de recopilación de datos comienza a ejecutarse diariamente por la mañana para recopilar datos de campo y meteorológicos. Este proceso también utiliza un mecanismo de reintento para superar la pérdida de paquetes debido a problemas de conectividad entre los nodos. En cada solicitud de nodo, la respuesta se almacena localmente con una ID de nodo o la ID de nodo se agrega a la lista muerta después del tiempo de espera. Después de completar los datos de todos los nodos y la API de Open Weather, la puerta de enlace inicia el proceso de retransmisión para los nodos fuera de línea utilizando sus nodos vecinos. Finalmente, para ahorrar ancho de banda, la puerta de enlace inicia el proceso de minimización de datos en los datos almacenados localmente, para enviar los registros minimizados a la nube.

4.3. Red de arquitectura
El mecanismo de red está diseñado en base a una topología de árbol. El rango del módulo de comunicación es limitado; por lo tanto, la cobertura de distancia se amplía agregando nodos intermedios. Se utiliza un enfoque simple basado en capas donde cada nodo intermedio crea una capa. El recuento de capas aumenta con el recuento de nodos intermedios. El nodo de la capa inferior depende de la vida útil del nodo de la capa superior, donde la falla de un nodo puede hacer que toda la subred deje de estar disponible. Cada nodo puede albergar de uno a nueve nodos conectados directamente y puede tener muchos nodos conectados indirectamente, como se muestra enFigura 8.

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Figura 8
Arquitectura de red basada en capas.

El nodo de la puerta de enlace se encuentra en la capa superior, lo que genera la solicitud de datos, mientras que todos los nodos sensores se encuentran en las capas inferiores. Cuando el paquete se origina en la capa 0 (puerta de enlace) hacia los nodos objetivo, cada nodo comprueba si el paquete está destinado a él y luego procesa el paquete; de lo contrario, reenvía el paquete a sus nodos secundarios. Para superar el reenvío de paquetes innecesario y la sobrecarga de red, la longitud de la dirección se define en cada capa del árbol (por ejemplo, la capa 1 tiene una dirección de un solo dígito, la capa 2 tiene dos dígitos y la capa 3 tiene tres dígitos de la dirección). La longitud de la dirección de destino en cada nodo se usa para calcular en dígitos antes del reenvío de paquetes. Por ejemplo, se genera un paquete con la dirección de destino 112 y el nodo 1 reenviará el paquete a todos los nodos de su subárbol. Cuando el paquete se recibe en la segunda capa, el nodo 11 reenvía el paquete a sus nodos sensores, mientras que los otros nodos descartan el paquete inmediatamente. La lógica de red para el proceso y el movimiento de paquetes se implementa en el nodo sensor.

Las redes de sensores inalámbricas (WSN) consisten en nodos de sensores autónomos distribuidos espacialmente para monitorear de manera cooperativa ciertos eventos y fenómenos en un área interesante. En comparación con la red cableada, los nodos de la WSN son muy propensos a fallar debido a sus limitados recursos disponibles [ 41 ]. La falla también afecta a la subred si la topología subyacente está basada en árboles. Tal falla no solo causa la pérdida de cobertura del área monitoreada sino que también desarticula algunos nodos con la estación base. Por lo tanto, es crucial restaurar la conectividad de estos WSN dañados.

El problema de restauración de la conectividad se puede resolver colocando el nodo de retransmisión (RN) [ 42 , 43 ]. En nuestro sistema, cada nodo está diseñado para actuar como un nodo sensor y un nodo de retransmisión también. Con la realización de la restauración de la conectividad, clasificamos los nodos vecinos en rutas primarias y secundarias, para redirigir el tráfico en caso de falla. Todos los nodos se consideran vecinos que se colocan dentro de un radio y pueden comunicarse directamente. Cada nodo tiene cuatro vecinos en su radio: en forma de columna, que sigue la ruta primaria verticalmente y en fila, que sigue la ruta secundaria horizontalmente. En caso de cualquier falla en el nodo de la ruta principal, la puerta de enlace redirige el tráfico a la ruta secundaria como se muestra enFigura 9. El nodo se marca como muerto si no responde en el intervalo de tiempo.

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Figura 9
Diagrama de retransmisión para nodos fuera de línea.

Se desarrolla una estructura de paquete personalizado de 10 bytes, como se muestra en tabla 1. En nuestra estructura de paquetes se utilizan tres tipos de ID de paquete (S, F y R). Cuando un paquete se origina en la puerta de enlace, el ID del paquete se establece en S (paquete de estado). Los ID de paquete F y R se utilizan con fines de reenvío y respuesta, respectivamente.

tabla 1
Paquete de red personalizado.

Tipo de campo Número de bytes
ID de paquete 2 bytes
Dirección MAC 2 bytes
Dirección de la fuente 2 bytes
Dirección de destino 2 bytes
Datos N bytes
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5. Resultados y discusión
Se realiza una prueba experimental en línea de visión en una finca de uva a gran escala, que cubre cerca de 700 m de este a oeste y 500 m de norte a sur. La prueba en tiempo real tiene como objetivo medir el rango de comunicación, el tiempo de retardo de la transmisión y la tasa de éxito del paquete en la red en un tamaño de paquete diferente. Los sensores de humedad del suelo se utilizan para medir el nivel de humedad en diferentes áreas de la finca para validar los resultados porque el valor de la humedad es familiar para los agricultores.

5.1. Prueba de distancia de comunicación punto a punto
El primer paso es medir el rango de comunicación entre dos nodos conectados directamente. El nodo central (puerta de enlace) se fija en la esquina este-norte, lo que genera la solicitud de datos para los nodos sensores de manera oportuna. La tasa de respuesta en la puerta de enlace se examina generando una solicitud de datos continua y moviendo lentamente el nodo 1. La distancia óptima medida es de aproximadamente 250 m, como se muestra enFigura 10. Para medir la pérdida de paquetes, se envían 1000 paquetes de baliza desde la puerta de enlace hacia el nodo 1, lo que da como resultado una tasa de pérdida de paquetes del 1,5% entre dos nodos conectados directamente.

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Figura 10
Mapa de distancias de comunicación punto a punto.

5.2. Prueba de distancia de comunicación de esperanza múltiple
El trabajo real de la red se examina mediante una prueba de distancia de comunicación de varios saltos, en la que cada nodo puede servir como un enrutador y una unidad de recopilación de datos. Teniendo en cuenta el resultado anterior, el nodo 1 se fijó inicialmente en la posición n. ° 1 desde donde respondía de manera confiable en la prueba punto a punto. Como nodo móvil, el nodo 11 se movió lentamente, la tasa de respuesta se midió continuamente y el nodo 11 se fijó en la posición 11 a una distancia de 250 m junto al nodo 1. Además, se implementaron dos nodos más (111 y 112) junto al nodo 11 para comprobar el trabajo de varios nodos en la misma capa. Los dos últimos nodos se desplegaron en direcciones opuestas a una distancia de 250 m del nodo 11 en las posiciones # 111 y # 112, como se muestra enFigura 11.

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Figura 11
Mapa de distancias de comunicación de múltiples esperanzas.

Como se muestra en la arquitectura de la red, la puerta de enlace, el nodo 1 y el nodo 11 se encuentran en la capa 0, la primera capa y la segunda capa, respectivamente; mientras que los nodos 111 y 119 están ubicados en la tercera capa. Después de realizar el experimento en el rango de comunicación de nuestra solución propuesta, los nodos se fijan en las mismas posiciones enFigura 11, desde donde están respondiendo de manera confiable. Para concluir la prueba de cobertura de distancia, la distancia punto a punto medida es de 250 m, que aumenta a casi 750 m al agregar dos nodos intermedios.

Se realizó una prueba a largo plazo en los postes fijos en un área abierta de la finca de uva. Cada nodo estaba alimentado por un panel solar monocristalino de 10 W y tenía un sensor de humedad conectado, que medía el estado del suelo en el área. La prueba se llevó a cabo durante 5 días desde el 16 de enero de 2020 hasta el 20 de enero de 2020. El tiempo de solicitud de datos se estableció de 10:00 a.m. a 1:00 p.m. Diariamente, el nodo de puerta de enlace (Nodo 0) obtiene datos meteorológicos (por ejemplo, temperatura y humedad del aire) de OpenWeatherAPI y genera solicitudes de humedad del suelo para los nodos 1, 11, 111 y 112. También se utilizó un mecanismo de reintento en el nodo de la puerta de enlace para mantener un registro diario del estado de humedad en diferentes áreas. Durante la recolección de datos el segundo y tercer día, se vertió agua en las zonas del nodo 111 y 112, respectivamente.

Como se muestra en Figura 12, los resultados indican que el nivel de humedad aumentó considerablemente después de verter el agua. Además, la temperatura y la humedad del aire tienen una fuerte correlación con la humedad del suelo, por lo que estos parámetros se han utilizado en las pruebas. Por ejemplo, el aumento de temperatura provocará una disminución en el porcentaje de humedad.

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Figura 12
Datos históricos de humedad del suelo y clima del nodo 111 y el nodo 112.

5.3. Prueba de rendimiento de la red
El alcance máximo de comunicación de un solo salto es de 250 m de radio. Las pruebas se realizaron con dos y tres saltos, teniendo cada salto una distancia de 250 m. Un enrutador que se colocó entre saltos funcionó como un repetidor. Reconstruyó el paquete y lo reenvió al destino, regenerando así la señal de radio. Se realizó una serie de pruebas en el corredor dentro de la línea de visión, con un tamaño de paquete diferente hasta un máximo de 256 bytes a una velocidad subyacente de 9,6 kbps. Nuestro sistema admite el enrutamiento del siguiente salto para mensajes controlados en el árbol y el enrutamiento de varios a uno a la puerta de enlace.

En esta fase del experimento, se realizó una prueba en tiempo real para verificar la latencia y la tasa de pérdida de paquetes en diferentes tamaños de paquetes. La prueba se realizó durante un tiempo soleado de 10:00 am a 5:00 pm La red constaba de cuatro nodos ubicados en tres capas diferentes. Para cada nodo, se enviaron cientos de paquetes continuamente en cada tamaño de paquete. Por lo tanto, se envió un total de 400 paquetes en cada tamaño de paquete desde la puerta de enlace a los nodos. Se midieron la pérdida de paquetes y el retardo de tiempo para cada nodo de la red. La tasa de pérdida de paquetes se incrementó ligeramente con el tamaño del paquete, pero los resultados por nodo enTabla 2muestran que la tasa de pérdida no depende completamente del tamaño del paquete y que pueden estar involucrados otros factores, como problemas de energía y ubicación de la antena. En la prueba de 16 bytes, la tasa de pérdida del nodo secundario fue menor que la de su principal cuando se implementó una estructura de árbol en la que la pérdida del paquete principal debería reflejar las de sus nodos secundarios. La razón de tal hallazgo es que las solicitudes de datos secuenciales se generan desde el nodo de la puerta de enlace, y la puerta de enlace espera la respuesta del paquete generador y aumenta la ID del nodo en caso de una respuesta de paquete o un tiempo de espera. Podría decirse que el nodo 11 se activó cuando se generó un paquete para el nodo 111. La pérdida total de paquetes en la red en diferentes tamaños de paquetes se presenta enTabla 3.

Tabla 2
Pérdida de paquetes por nodo en diferentes tamaños de paquetes.

Tamaño del paquete Nodo 1 Nodo 11 Nodo 111 Nodo 112
8 bytes 2 2 4 4
16 bytes 1 4 3 5
32 bytes 1 2 4 6
64 bytes 2 3 6 4
128 bytes 1 5 6 4
256 bytes 2 3 7 9
Tabla 3
Pérdida de paquetes de red en diferentes tamaños de paquetes.

Tamaño del paquete (bytes) Número de pérdida de paquetes
8 12
dieciséis 13
32 13
64 15
128 dieciséis
256 21
El retardo de tiempo de la red también se probó en un escenario de múltiples saltos en diferentes tamaños de paquetes. Dado que nuestro mecanismo de red se basa en una estructura de árbol,Figura 13 muestra que la latencia aumenta al agregar cada nodo intermedio.

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Figura 13
Latencia de red en diferentes tamaños de paquetes.

La latencia aceptable y la pérdida de paquetes dependen de la aplicación. Cuadro 4presenta las comparaciones de latencia, rango de comunicación y pérdida de paquetes entre ZigBee [ 44 ] y nuestro módulo propuesto HC12 en un tamaño de paquete dado. La pérdida de paquetes es casi la misma, pero el rango de comunicación es considerablemente mayor en nuestro sistema, que es el aspecto más importante de nuestra aplicación. Aunque su latencia de red es notablemente superior a la de ZigBee, nuestra aplicación sigue siendo aceptable porque los nodos solo informan una pequeña cantidad de datos una vez al día. El módulo propuesto supera al enfoque existente.

Cuadro 4
Comparaciones de rendimiento de red entre HC12 y ZigBee.

Módulo Tamaño del paquete Distancia RTT Paquete perdido
ZigBee 50 bytes 85 metros 18,6 ms 1,65%
HC12 64 bytes 250 metros 271 ms 2%
5.4. Comparaciones con tecnologías existentes
Con el rápido crecimiento de IoT en diferentes aplicaciones, se prefieren los dispositivos o protocolos con dicha característica porque pueden ajustarse bien a los requisitos de la aplicación. En el contexto agrícola, la distancia de cobertura y la rentabilidad son más importantes que la velocidad de datos. La medición de las propiedades del suelo, que se realiza principalmente en ciertos intervalos, por ejemplo, diaria o semanalmente, elimina la necesidad de una red de alta velocidad. De acuerdo con los requisitos de la aplicación, el dispositivo de comunicación en serie llamado HC12 [ 41 ] es la solución más adecuada debido a su menor costo de implementación y mejor rango de comunicación. Sin embargo, tiene una tasa de datos baja con una latencia alta, lo que es menos importante en nuestra aplicación.Cuadro 5 presenta la comparación detallada del módulo propuesto con otros enfoques existentes basados ​​en varios parámetros, como el consumo de energía, el rango de comunicación, el costo de implementación y la tasa de datos.

Cuadro 5
Comparaciones detalladas del módulo propuesto con tecnologías existentes.

Parámetros GSM ZigBee LoRa HC12
Velocidad de datos 9600-115,200 b / s 20.000–250.000 b / s 300–50 000 b / s 1200-115,200 b / s
Rango – 10-100 m 5 km (URBANO), 15 km (RURAL) 200–1000 m
Topología Repartido Estrella / Malla Estrella en estrella Estrella en estrella
Potencia de transmisión (máx.) 29–39 dBm 3-4 dBm 20 dBm 20 dBm
Costo del espectro Se requiere suscripción Gratis Gratis Gratis
Costo del dispositivo final 10-13 USD 20 a 23 USD 5 a 7 dólares estadounidenses 2,5–3 USD
Costo de puerta de enlace – 20-25 USD 100-150 USD 20-25 USD
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6. Conclusiones
Este trabajo propone un enfoque de monitoreo de información para recopilar datos de campo a largas distancias, que se puede utilizar en una granja agrícola completamente automatizada. En este sistema, un mecanismo de red para el módulo HC12 está diseñado para mejorar el rango de comunicación. Un experimento en una granja real muestra que el sistema funciona mejor en la medición del suelo en un área amplia. Los casos de prueba indican que el sistema funciona de forma estable y precisa. Como se indica en los resultados, la distancia punto a punto es de 250 m, que aumenta a 750 m cuando se agregan dos nodos intermedios. El enfoque propuesto reemplaza las obras existentes en términos de menor costo de implementación y mejor rango de comunicación. El rendimiento de la red es de alguna manera mejor que los enfoques existentes, excepto por la latencia, que no es un requisito para la aplicación de destino. Se realiza una prueba a largo plazo para verificar la recopilación en tiempo real de datos de campo, lo que da como resultado actualizaciones precisas del estado del campo. Por último, el enfoque propuesto se puede utilizar como modelo de referencia para cualquier tipo de sistema de monitoreo de información de área amplia.

El retardo de tiempo de transmisión puede considerarse un factor de limitación si el sistema se implementa en aplicaciones donde la velocidad de los datos es igualmente importante. Sin embargo, la cobertura de bajo costo y la distancia son más importantes que la velocidad de los datos en el contexto agrícola.

El sistema propuesto utiliza un solo canal inalámbrico para toda la comunicación de la red. La multicanalización se puede aplicar dividiendo la red en grupos. Cada clúster utilizará dos canales diferentes: uno para la puerta de enlace y otro para sus nodos secundarios. Al implementar la multicanalización, la puerta de enlace ya no esperará la respuesta de cada nodo; por tanto, el tiempo de retardo en la puerta de enlace se puede reducir considerablemente. La limitación del fallo del nodo sensor debido a un nodo padre estático también se puede eliminar mediante el uso de un escenario de malla en el que cada nodo tendrá un trayecto múltiple hacia su nodo padre. Por último, la escalabilidad del sistema en una red grande también se puede comprobar mediante un simulador.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Drones y tecnología punta la salvación para una ‘agricultura a distancia’

Los productores de alimentos tienen que seguir trabajando para asegurar el abastecimiento.Los productores de alimentos siguen trabajando para asegurar el abastecimiento.Paintec
En estos tiempos de quedarse en casa, a algunos sectores se les ha calificado como esenciales: sanitarios, seguridad, abastecimiento, limpiezas… todas esas profesiones detrás de nuestras necesidades básicas. Mientras crecen el teletrabajo -para quien puede-, los despidos y los ERTE, hay un sector que tiene que seguir al pie del cañón: la agricultura no echa el cierre, ya que la labor de los agricultores resulta fundamental para asegurar el abastecimiento de alimentos.

Pero los trabajadores del sector primario -agricultores, ganaderos, pescadores…- quieren también estar seguros ante la situación sanitaria, y por supuesto extremar las medidas de higiene y distanciamiento social.

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El miedo a exponerse es real y la única manera de evitarlo es quedándose en casa, pero ¿cómo pueden minimizar los traslados quienes se dedican a una actividad tan esencial como la producción de fruta, verdura o cereal?

Las innovaciones tecnológicas y la agricultura de precisión se han convertido en la mejor solución para que los agricultores controlen sus cultivos a distancia.

Los agricultores pueden conocer todo lo que pasa en sus tierras desde el móvil o el ordenador a tiempo real, sin necesidad de desplazarse hasta sus explotaciones y reduciendo así su exposición.

Esta es la propuesta de Paintec, una empresa fundada hace un par de años en Ejea de los Caballeros (Zaragoza) que propone una plataforma integral de gestión agrícola basada en datos que provienen de drones, sensores y satélites. En definitiva, “una app con la que llevar el campo en el bolsillo y observar todos los cambios que se producen en él”, afirman desde la empresa.

Crece el interés por las tecnologías en el sector agrícola
El ministro de Agricultura, Pesca y Alimentación, Luis Planas, que ha comparecido en rueda de prensa junto a la portavoz del Gobierno, ha explicado el Real Decreto aprobado en el Consejo de Ministros ordinario celebrado esta mañana por el que se permite la contratación de mano de obra – alrededor de 75.000 personas – para la campaña de producción agrícola.
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Desde el pasado 15 de marzo, el número de visitas a la tecnología de esta empresa se ha disparado un 24%. La herramienta nació con el objetivo de “mejorar la productividad y eficiencia de un sector en el que tan solo el 7,1% de los agricultores usan de manera regular las nuevas tecnologías”, según una encuesta puesta en marcha por la propia empresa.

El escenario que se imaginaron sus creadores, claro, no fue el que vivimos, pero lo cierto es que la plataforma puede ser un recurso muy útil en la situación actual: “Permite minimizar los desplazamientos a las parcelas para hacer el seguimiento de los cultivos a pie. Aunque estos traslados están permitidos, cuanto menos se hagan, menor riesgo para los productores”, señala José Manuel Ruiz, cofundador de Paintec junto a su compañero Cristian Aldaz.

Desde el aire, los drones pilotados y los satélites generan imágenes espaciales que la herramienta procesa para ofrecer al agricultor toda la información que necesita, como por ejemplo, para detectar las malas hierbas. Todo ello reduciendo al máximo los desplazamientos.

¿Qué es la agricultura de precisión?
Frente a la agricultura tradicional, la conocida como agricultura de precisión permite reducir costes, utilizar la cantidad precisa de recursos y minimizar el impacto de su cultivo sobre el medioambiente. Colocados en la tierra, los sensores miden parámetros como la profundidad del suelo, su salinidad, textura y capacidad de retención de agua.

Según esta empresa, quienes utilizan sus servicios han conseguido “un ahorro de aproximadamente el 15% en gastos de insumo, mientras que su productividad ha aumentado un 5%”.

Los sensores miden parámetros como la profundidad del suelo, su salinidad, textura…Los sensores miden parámetros como la profundidad del suelo, su salinidad, textura…Paintec
La huerta a golpe de clic
Con la plataforma los agricultores pueden aumentar la producción de sus explotaciones y ahorrar en recursos tan preciados como el agua desde su ordenador, aunque “pronto podrán hacerlo también desde sus propios smartphones”, añade Ruiz.

Su manejo es muy sencillo y está basada en un modelo de negocio ‘freemium’ en el que la mayoría de los servicios son gratuitos, como la digitalización, monitorización por satélite e información agroclimática asociada a la parcela.

A3 Paintec ofrece también otros servicios más avanzados y de pago, como el cálculo de necesidades hídricas, la creación de mapas de prescripción de abonado, siembra y estimación de producción o la creación de cuadernos de campo digitales.

Además, desde la propia herramienta el agricultor podrá adquirir dispositivos como sondas, estaciones o sensores para la maquinaria, así como contratar vuelos con dron.

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ECONOMÍA DE LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

La agricultura de precisión es una tecnología incipiente. Este infante tiene algunos de los signos de eventual grandeza, pero sus capacidades plenas no serán evidentes hasta dentro de algunos años. Como todos los bebés, requerirá una inversión de tiempo y recursos para ayudarlo a madurar. Esta inversión tendrá algunos beneficios a corto plazo, pero los principales beneficios estarán en el futuro.

El propósito de esta presentación es ayudarlo a administrar su adopción de tecnología de agricultura de precisión para obtener esa recompensa futura. Los objetivos específicos serán: revisar lo que hemos aprendido sobre la economía de la agricultura de precisión, identificar beneficios futuros y esbozar una estrategia de adopción diseñada para una ventaja competitiva a largo plazo.

Lo que hemos aprendido
La economía cambia a medida que cambia la tecnología. Casi todas las semanas se comercializan nuevos equipos y software que mejoran nuestra capacidad para recopilar y utilizar datos específicos del sitio. Nuestra comprensión de la economía de estas nuevas herramientas está lejos de ser perfecta, pero gradualmente estamos comenzando a comprender las tendencias y las características generales.

Costos : los estudios de manejo de sitios específicos a menudo se han enfocado en cambios en los costos de los insumos agrícolas, como fertilizantes o herbicidas, mientras que a veces ignoran los costos de inversión (Tabla 1). En particular, a menudo se omite el costo de desarrollar «capital humano». No nacemos con la capacidad de utilizar la gestión específica del sitio de forma rentable. Debe desarrollarse. Los costos pueden incluir: tarifas de talleres y cursos cortos, tiempo libre para otros trabajos y «decisiones equivocadas» tomadas durante el aprendizaje.

El costo anual de usar herramientas específicas del sitio depende en gran medida de la vida útil de ese equipo, software, bases de datos y habilidad. Si las herramientas de administración específicas del sitio quedan obsoletas en 3 o 4 años, como otras tecnologías basadas en computadoras, el costo anual de uso puede ser sorprendentemente alto.

Beneficios : los beneficios de la gestión específica del sitio han resultado difíciles de medir. Los cambios en el rendimiento de los cultivos en las comparaciones lado a lado de tecnologías específicas del sitio y de todo el campo pueden deberse a diferencias inherentes al suelo o al microclima. La simulación de lo que el campo podría haber producido bajo otro sistema de gestión requiere mucho tiempo y, a menudo, es inexacta. Los beneficios ambientales de la gestión específica del sitio se han debatido mucho, pero no se han medido.

Rentabilidad a corto plazo : las tecnologías de gestión específicas del sitio actualmente disponibles son rentables en algunos casos, pero los estudios sugieren que a menudo no cubren todos los costos adicionales en la producción de productos a granel como maíz, soja y trigo (Tabla 1). La rentabilidad de la gestión de precisión es mayor en cultivos de mayor valor, como hortalizas, patatas y semillas. La baja rentabilidad de los productos a granel puede deberse tanto a problemas de gestión como a la tecnología.

La importancia de tener un sistema de gestión específico para el sitio surge claramente de los estudios disponibles. Es poco probable que uno o dos insumos paguen sistemáticamente los costos de recopilación y uso de datos específicos del sitio.

Beneficios futuros
La rentabilidad a largo plazo de la tecnología de agricultura de precisión depende del desarrollo de sistemas de gestión que vinculen los insumos aplicados con los rendimientos recolectados en sitios específicos. Estos sistemas de gestión serán una combinación de sistemas computarizados de apoyo a la toma de decisiones y la sabiduría acumulada de gerentes experimentados. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones requieren bases de datos. La sabiduría viene con una larga experiencia. Estos sistemas de gestión serán específicos del sitio. Se desarrollarán sistemas genéricos de apoyo a la toma de decisiones, pero su rendimiento en su granja se verá mejorado por los datos de su granja.

Las bases de datos agrícolas tardan en acumularse. Por ejemplo, debido a la variabilidad del clima, la información precisa sobre el potencial de rendimiento específico del sitio y los problemas pueden requerir varias temporadas de datos. Volver a analizar los suelos en los mismos sitios genera datos sobre las tendencias de fertilidad.

La historia muestra que la mayoría de los beneficios de cualquier nueva tecnología agrícola se obtienen con el primer adaptador. Aquellos que se quedan atrás a menudo se han visto obligados a dejar la agricultura. Se espera que la agricultura de precisión siga el mismo patrón. Aquellos que comiencen a acumular datos y experiencia ahora estarán listos para usar tecnología de precisión mejorada a medida que madura.

Gestión de datos : quién se beneficia de la agricultura de precisión dependerá de cómo se organice la gestión de datos de precisión. Para obtener el máximo beneficio de la agricultura de precisión, los agricultores probablemente necesitarán agrupar datos. No puede probar todas las alternativas en su finca, pero al combinar los datos con otros agricultores que tienen diferentes enfoques de gestión, será posible identificar la mejor combinación de semillas, fertilidad, labranza y control de plagas.

Se han propuesto cuatro formas organizativas alternativas para la agrupación de datos:

1) fabricantes y proveedores de insumos agrícolas,

2) empresas independientes de gestión de datos,

3) grupos de gestión de datos sin fines de lucro y

4) universidades de concesión de tierras.

Cada alternativa tiene sus ventajas y desventajas. La gestión de datos por parte de los fabricantes de insumos agrícolas plantea cuestiones de credibilidad y representatividad. Algunos sospechan que los fabricantes manipularían los datos para mejorar las ventas. Los datos recopilados exclusivamente de los clientes de un fabricante pueden no ser representativos de los agricultores en su conjunto y, como consecuencia, los planes de cultivo perfeccionados desarrollados pueden no ser útiles fuera del grupo de clientes.

Gestión estratégica : para la agricultura de precisión, los posibles desarrollos se pueden agrupar en tres escenarios:

a) Agricultura de información : este es el escenario optimista en el que los agricultores comparten datos y resultados y, como consecuencia, se reducen los costos, se mejoran los rendimientos y se mantiene el medio ambiente. Los agricultores, la industria y las universidades colaboran en el desarrollo de estas mejores «recetas» de cultivos.

b) Producción de cultivos industriales : los datos y análisis de precisión están controlados por grandes empresas. Desarrollan recetas de cultivos patentadas. Algunos agricultores se convierten en conductores de tractores con salario mínimo y otros en «integradores». Solo se desarrolla una parte del potencial de la agricultura de precisión.

c) Deadend tecnológico – No se desarrollan usos prácticos y rentables para la agricultura de precisión, quizás porque los datos no se comparten.

Estrategia de adopción
En este entorno de rápidos cambios tecnológicos, la estrategia de adopción de granjas y agronegocios debe basarse en encontrar la forma más económica de desarrollar la capacidad de gestión y bases de datos específicas del sitio. La agricultura se está convirtiendo en una industria basada en el conocimiento donde lo que usted y sus empleados saben es un factor clave en la rentabilidad. La propiedad de herramientas de agricultura de precisión tiene un lugar en esta estrategia, pero no es la única opción.

Para algunos agricultores, la estrategia de aprendizaje de menor costo será el uso de servicios personalizados para crear bases de datos y adquirir experiencia con la variabilidad espacial de sus campos. Con los servicios personalizados, la propiedad de los datos será un problema. Los agricultores que planean utilizar servicios personalizados para ayudar a construir su base de datos de agricultura de precisión deben tener un contrato escrito que especifique sus derechos sobre los datos y deben asegurarse de que los datos estén disponibles en un formato que pueda transferirse a otro software.

Para muchos productores de granos, un monitor de rendimiento será el punto de entrada a la propiedad de herramientas de agricultura de precisión. Los rendimientos son una capa esencial en una base de datos espacial para su tierra. Interpretar y usar mapas de rendimiento es un paso clave para desarrollar habilidades de manejo de precisión. Los paquetes de mapeo a veces almacenan datos en formatos propietarios que no pueden ser utilizados por la próxima generación de software. Para facilitar el uso de los rendimientos recopilados previamente por el nuevo software, se deben conservar los datos de rendimiento sin procesar.

Los datos de suelos son otra capa esencial en su base de datos de agricultura de precisión. Los sensores de suelo pueden eventualmente hacer obsoleto el muestreo de la red, pero mientras tanto, el muestreo de la red es la mejor manera de recopilar datos del suelo. Si los servicios adquiridos se utilizan para recopilar datos de suelos, se debe tener cuidado de establecer la propiedad de los datos y conservar los datos en bruto.

Conclusiones
Algunos aspectos de la agricultura de precisión se convertirán en una práctica estándar para la agricultura de América del Norte, pero aún no sabemos qué aspectos resultarán más prácticos y rentables. La inversión más duradera que pueden hacer los agricultores y los agronegocios en esta área es el desarrollo de habilidades de gestión y bases de datos. El hardware y el software seguramente cambiarán, pero las bases de datos específicas del sitio y la capacidad de utilizar herramientas de administración de precisión de manera rentable proporcionarán una ventaja competitiva a largo plazo.

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Agricultura de precisión posible gracias al GPS

Del Penlerick de Alliance, Neb., Tiene ambos pies firmemente plantados en el siglo XXI y está mirando hacia la bruma del XXII. Del posee y opera Data Link, LLC, una agencia de seguros de cultivos que utiliza el mapeo del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) y el Sistema de Información Geográfica (GIS) para verificar la cantidad de acres que aseguran, a los efectos del Seguro Federal de Cultivos.

“En 1990 o 1991 leí un artículo sobre GPS civil y me interesé y me fascinó el concepto y las posibilidades del mismo”, dijo.

“El GPS se utilizó por primera vez como un sistema de defensa para el Departamento de Defensa de los Estados Unidos, que aún controla y mantiene la señal del GPS. Utiliza computadoras junto con 24 satélites que orbitan la tierra para identificar una posición geométrica en cualquier lugar de la tierra. Cada punto de la superficie de la tierra es capaz de tener su propia dirección específica.

“La primera aplicación civil GPS fue vendida en 1984 por Trimble, esta es una tecnología muy nueva; solo nos estamos mojando los dedos de los pies.

“DataLink, LLC se organizó específicamente para abordar la evolución de la tecnología GPS en la agricultura. En diciembre de 1997 formamos la empresa y en enero de 1998 estábamos en funcionamiento.

“Cuando mapeamos un área usamos un ATV equipado con GPS que crea el límite del campo y calcula los acres hasta los .0001 acres. Se utiliza una ‘concha de almeja’, que es una pequeña computadora Compaq que funciona como un Etch a Sketch que dibuja una línea mientras conduce. Esta información se convierte en formato de imagen que se alinea geográficamente mediante coordenadas GPS. Podemos mejorar los mapas con imágenes de satélite proporcionando una foto de la finca con los campos definidos. Hemos cartografiado aproximadamente 60.000 acres «.

El sistema de aumento de área amplia (WAAS) es un factor en la combinación de precisión. Si WAAS está incorporado y habilitado en el receptor que se está utilizando, la precisión del DGPS resultante se vuelve hasta cinco veces mejor. WAAS corrige los errores de señal de GPS causados ​​por perturbaciones ionosféricas, errores de sincronización y de órbita satelital y proporciona información de integridad vital con respecto al estado de cada satélite GPS. WAAS es una señal gratuita disponible en Norteamérica.

Del continuó, describiendo algunas de las nuevas tecnologías disponibles en DataLink, LLC que alimentan su pasión por todo lo relacionado con GPS.

“La evolución natural del negocio nos llevó a la vanguardia de la tecnología agrícola de precisión. Podemos proporcionar a nuestros clientes sistemas de guía de máquinas GPS como barras de luces, dirección automática y sistemas de piloto automático repetibles RTK de sub-pulgadas para agricultura.

“La curva educativa para el público es alta debido a la falta de familiaridad con el concepto. Estamos ganando más aceptación a medida que se realiza el grado de precisión alcanzado «.

Con un simple sistema de barra de luces en su tractor, puede seguir una señal que se traduce en una luz en la barra; indica que está siguiendo la señal correctamente, mientras que el rojo significa que se necesita una corrección. La barra de luces lleva incorporado un receptor GPS y una antena en el techo que recibe las señales GPS. Funciona con la señal WAAS con el GPS integrado.

Las versiones más nuevas de la barra de luces han agregado una pantalla LCD que ayuda con la orientación y guía visual del vehículo durante las curvas y los giros.

La barra de luces no solo se usa para tractores; camiones, hileradoras, flotadores, pulverizadores de gran altura y cosechadoras también se benefician.

Incluso puede actualizar el sistema de barra de luces agregando dirección asistida EZ-Steer que le permite sentarse, relajarse y dejar que el GPS dirija su tractor, excepto cuando necesite dar la vuelta. El sistema tiene una anulación manual para eso y para cualquier situación que lo justifique.

“El nivel de precisión depende del receptor que se utilice. Por ejemplo, con el GPS integrado operando en WAAS, uno podría esperar una precisión de operación entre pasadas de 6 a 8 pulgadas ”, dijo Del.

“El EZ-Steer nació en una servilleta en un restaurante en Westminster, Colorado. Un puñado de distribuidores de Trimble de nuestra región de Prairie y Art Lange, un ingeniero y una de las personas originales de Trimble tuvieron la idea. Pensamos que si podemos encender una luz para guiarnos, ¿por qué no podemos conducir un tractor? Fue a los ingenieros y en 2005 ganó el producto de Agri-marketing del año. La idea principal detrás del EZ-Steer era ofrecer un control de la máquina que se pudiera mover fácilmente de un vehículo a otro sin la necesidad de conexiones hidráulicas ”.

El siguiente paso lógico es un sistema de piloto automático repetible cinemático en tiempo real (RTK) de menos de una pulgada. Esto permite a un agricultor plantar, fertilizar y cosechar cualquier cultivo en hileras con precisión. Autopilot es un nombre comercial de Trimble para sus sistemas de control de máquinas GPS integrados hidráulicamente.

“Una vez más, dependiendo del receptor que se utilice, el piloto automático funciona como el EZ-Steer, excepto que usa hidráulica en lugar de un motor EZ-Steer”, dijo Del.

RTK es una tecnología que utiliza una red de unidades GPS, unidades móviles, radiofrecuencia y estación base que computa instantáneamente a un vehículo por medio de giroscopios y acelerómetros dentro del controlador de navegación.

“La ventaja del piloto automático con un receptor de doble frecuencia y altas tasas de actualización, conectado al sistema hidráulico del vehículo, es que puede repetir una precisión de más o menos una pulgada en una fila, en cualquier patrón de campo el 95 por ciento del tiempo, día después día y año tras año.

“Una parte fundamental de la ecuación para la agricultura de precisión es que el implemento que se tira también está calibrado, por lo que tira exactamente detrás del tractor. También es necesario conocer el ancho exacto del implemento.

“Hay grados de precisión al usar GPS y eso depende del tipo de receptor que se use. El nivel de precisión deseado dependerá de las necesidades personales del productor. Escuchamos a mucha gente hablar de bajo costo y alta precisión; incluido el personal de ventas. Los dos no van de la mano y el conocimiento limitado del producto por parte de consumidores y vendedores seguirá definiendo el éxito de los sistemas que se venden ”.

Los tipos y la precisión son:

Autónomo: entre 5 y 15 metros

DGPS: .2 a 1 metro

XP: 20 centímetros

HP: 10 centímetros

RTK: 1 centímetro (lo último en precisión)

“Actualmente, muchos modelos nuevos de tractores están saliendo con arneses de cableado que están listos para piloto automático, solo necesita enchufar y usar. Estamos abordando el enorme mercado de tractores existentes con los que los agricultores ya se han comprometido y quieren utilizar con la nueva tecnología GPS ”, dijo Del.

Todos los productos de tecnología GPS de DataLink, LLC pueden ser instalados por el cliente con la excepción del sistema de piloto automático. El distribuidor debe seguir algunos pasos de calibración para ese sistema. Se encuentra disponible un kit de plataforma hidráulica para que el piloto automático sea transferible de un tractor a otro. Coloque un kit en cada tractor y el sistema de piloto automático se enchufa directamente.

“En este momento, en esta área, para utilizar la repetibilidad RTK, es necesaria una estación base personal con una antena. La estación base que funciona con baterías cuesta alrededor de $ 16,000 y es portátil, por lo que se puede usar para más de un campo. Pero cada vez que se mueve, es necesario volver a colocarlo exactamente en el mismo lugar para mantener la precisión. Otro inconveniente es que opera por línea de visión, lo que puede ser un problema con barreras naturales como árboles o colinas «.

Para superar esos inconvenientes, DataLink, LLC ha avanzado con un plan para instalar torres RTK en el área, permitiendo así que cualquier agricultor dentro del alcance de una torre la utilice en lugar de comprar una estación base. Estas torres tienen entre 185 y 200 pies de altura.

Habrá una tarifa anual por este servicio de red de $ 1,995. Cuatro áreas ya están mapeadas para las torres, dos torres están levantadas y una ya está operativa. (Consulte el mapa para conocer las áreas a cubrir).

Del tiene planes en el futuro cercano para integrar una estación meteorológica en cada una de sus torres de red, dando a los productores acceso al clima exacto como temperatura, velocidad del viento y precipitación.

“DataLink también es una empresa de pruebas para Trimble. Realizamos pruebas beta en los productos de Trimble, que es la primera versión de un producto antes de que salga al mercado. Usamos los errores del producto y los registros, que luego se envían por correo electrónico a Trimble. Los ingenieros analizan la información y hacen correcciones y la envían por correo electrónico y la ingresamos en el controlador de navegación ”, dijo Del.

“Algunos de los beneficios del sistema de piloto automático son problemas laborales, hay una falta de operadores experimentados y este sistema puede ser operado por cualquier persona y funciona igualmente bien en la luz del día o en la oscuridad. Uno de nuestros clientes trabaja en tres turnos de ocho horas utilizando el sistema. También elimina la necesidad de marcadores de fila que pueden generar ahorros de $ 8,000 a $ 10,000 en marcadores. Además, hay menos saltos y superposiciones y menos fatiga del conductor.

“Un sistema de software GPS EZ-map también puede mejorar enormemente una operación agrícola”, dijo Del. “Esto le permite a un agricultor monitorear su operación en capas. Cada capa representará la información que desea recopilar, como áreas y ubicaciones de malezas, plagas, líneas de mosaicos y otras características; patrones de cuadrícula de muestreo o plantación; registrar variedades, dónde se plantaron y con qué población; cantidad y tipos de fertilizantes aplicados; registrar el contenido de humedad y el rendimiento de un cultivo; todos estos factores pueden reunirse en cualquier lugar específico. Esto proporciona un registro agrícola de precisión para monitorear las entradas y salidas. Recomendaría que un productor comience con este sistema y lo use durante dos o tres años. Eso le daría una base de comparación. Podría monitorear sus prácticas actuales y ver cuándo se necesitan cambios.

“El GPS es algo tan evolutivo, no lo sé todo, es muy interesante e intrigante porque hay tantas aplicaciones. Los municipios podrían utilizarlo para todos sus servicios públicos; empresas de camiones para realizar un seguimiento de sus flotas; las empresas eléctricas podrían señalar la ubicación exacta de cada poste de energía e información de entrada como la altura del poste, si lleva un transformador, número de cables o lo que sea pertinente; usos de caza, pesca y recreo; y autos con mapas electrónicos; los usos del GPS son prácticamente infinitos. En el sector agrícola la tecnología está ahí para tener un tractor sin conductor, pero hasta ahora no hay ningún distribuidor o empresa que quiera esa responsabilidad.

«La clave para obtener el sistema GPS correcto para una operación en particular es información, información, información».

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La agricultura de precisión (AP) puede ayudar a gestionar los insumos de forma respetuosa con el medio ambiente. Al utilizar el conocimiento específico del sitio, la AP puede mejorar el uso de fertilizantes, semillas y productos químicos para el suelo y otras condiciones.

La PA sustituye la información y el conocimiento por insumos físicos.

Una revisión de la literatura indica que la AP puede contribuir de muchas maneras a la sostenibilidad a largo plazo de la agricultura de producción, lo que confirma la idea intuitiva de que la AP debería reducir la carga ambiental al aplicar fertilizantes y pesticidas solo donde se necesitan y cuando se necesitan.

Los beneficios de la agricultura de precisión para el medio ambiente provienen de un uso más específico de insumos que reducen las pérdidas por exceso de aplicaciones y de la reducción de pérdidas debido a desequilibrios de nutrientes, fugas de malezas, daños por insectos, etc. Otros beneficios incluyen una reducción en el desarrollo de resistencia a los pesticidas.

Una limitación de los artículos revisados ​​es que solo unos pocos midieron índices ambientales directos, como la lixiviación con el uso de sensores de suelo. La mayoría de ellos estimaron indirectamente los beneficios ambientales midiendo la carga química reducida.

Los resultados de una prueba en una finca en Argentina brindan un ejemplo de cómo la información específica del sitio y la aplicación de tasa variable podrían usarse para mantener la rentabilidad mientras se reducen las aplicaciones de nitrógeno. Los resultados del análisis de sensibilidad muestran que la AP es una alternativa modestamente más rentable que la gestión de campo completo, para una amplia gama de restricciones en los niveles de aplicación de N. Estas restricciones pueden ser regulaciones gubernamentales o el entendimiento del propietario de la administración ambiental.

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Los agricultores encuentran nuevas formas de obtener ganancias con agricultura de precisión

Steve Cubbage ha visto que el uso de la agricultura de precisión ha estado estrechamente ligado a la capacidad de los agricultores para obtener ganancias de ella.

Los agricultores han seguido buscando formas de utilizar la agricultura de precisión para mejorar sus operaciones, incluso con precios de cultivo más bajos en los últimos años.

Cubbage granjas en el condado de Vernon en el suroeste de Missouri y también es propietaria de Record Harvest, una empresa de agricultura de precisión.

“Ciertamente hay una actitud más de esperar y ver qué pasa”, dice. “Todavía habrá una adopción (de agricultura de precisión). La gente no dejará de adoptar tecnología si puede ver el beneficio en un balance «.

Cubbage dice que con los precios más bajos, algunos agricultores «no están comprando la pintura nueva», pero sigue habiendo un gran interés en encontrar formas de mejorar y utilizar la tecnología.

“Están analizando qué tipo de valor puede agregar desde una perspectiva inmediata”, dice.

Jardinera moderna

La tecnología Autosteer es algo que tienen casi todos los agricultores que usan agricultura de precisión, y ahora la sembradora se ha convertido en un área clave para la inversión en agricultura de precisión.

Cubbage dice que muchos agricultores han estado buscando sembradoras usadas en buen estado y actualizándolas con tecnología como la siembra de dosis variable y todo el accionamiento eléctrico para hileras individuales.

“Podría haber comprado una sembradora en un concesionario de manera bastante competitiva, poner 20, 30, 40 mil dólares en equipos de actualización y aún así ser entre un 30 y un 40 por ciento menos que una nueva”, dice.

Ahora son populares los embragues de hileras individuales en una sembradora para «poder cerrar y no volver a sembrar», dice.

Cubbage dice que esto puede ahorrar a los agricultores entre un 5 y un 15 por ciento en costos de semillas, lo que puede marcar una gran diferencia.

“Aunque los precios de los productos básicos son bajos, los costos de las semillas no han bajado tanto”, dice.

Construyendo sobre datos

El negocio de Cubbage ofrece hardware agrícola de precisión y también servicios de consultoría. Él dice que el componente básico de la agricultura de precisión sigue siendo la recopilación de datos.

“Los productores me preguntan por dónde deben empezar”, dice. “Les doy una respuesta simple: debe asegurarse de tener un monitor de rendimiento en una cosechadora que mapee y recopile buenos datos. … Es su boleta de calificaciones.

“No podemos hacer cambios y no podemos pasar al siguiente nivel sin esa información. Si no tenemos datos en los que basar eso, no podemos crear una prescripción de siembra de tasa variable «.

Cubbage dice que otra área popular para utilizar agricultura de precisión en este momento es administrar el flujo de agua en los campos.

«Es poder utilizar GPS para mover básicamente suciedad», dice.

“Es usar raspadores de tierra, cuchillas para tierra, poder administrar el agua en sus campos y sacar agua de sus campos de manera oportuna. Hemos visto un gran aumento en el interés de los productores para recuperar los acres que se pierden cuando están bajo el agua «.

Cubbage dice que este proceso implica «aprovechar la tecnología GPS que los productores ya tienen» para determinar dónde mover mejor la tierra para ayudar a drenar los campos.

«Ya lo están haciendo», dice. «Solo buscan una mejor manera de hacerlo».

Ken Sudduth, un ingeniero agrícola del Servicio de Investigación Agrícola del USDA que trabaja en la Universidad de Missouri, ha visto un gran interés continuo en la agricultura de precisión, especialmente con vehículos aéreos no tripulados o drones.

“Es difícil leer una revista agrícola en estos días sin ver un artículo sobre eso”, dice.

Sudduth dice que la información agregada de varias fuentes, o big data, también es un tema clave en este momento.

El objetivo es «poder clasificar los datos y ver tendencias más importantes que si estuviera mirando una sola granja», dice.

Sudduth dice que las áreas de agricultura de precisión donde los agricultores pueden ver un beneficio directo se han adoptado más rápidamente.

“La guía automática y el control de secciones en los pulverizadores, realmente ha despegado rápidamente”, dice. «Los agricultores pueden ver un beneficio directo en eso».

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