Agricultura de precisión y sostenibilidad

Datos y métricas que abonan la agricultura de precisión

Su experiencia en el mundo de la agricultura y de la gestión de la industria ha llevado a cuatro ingenieros a crear D4SmartFarming, una startup madrileña que ayuda a los agricultores en la toma de decisiones precisas. Hace poco más de medio año que se dieron de alta como sociedad con el objetivo de «contribuir a un futuro más sostenible y a ayudar a los «stakeholders» del campo», explica José Manuel Fernández, socio fundador de la empresa. Este equipo de profesionales (agrónomos, técnicos e informáticos) apasionado por la agricultura inteligente y de precisión ha diseñado una plataforma web que permite identificar cualquier parcela y facilitar información acerca de la humedad y del crecimiento del cultivo. «Somos procesadores de datos y damos métricas», puntualiza Fernández, quien se ocupa de la parte técnica del proyecto.

Esta información la obtienen mediante imágenes hipertemporales ofrecidas vía satélite. «Utilizamos unos satélites que mandan sondas de luz y en función de la reflectancia con las plantas somos capaces de identificar su crecimiento. Lo mismo ocurre con la humedad», añade. Con una mínima aportación y sin necesidad de gastos en tecnología o desplazamientos, facilitan cultivos más productivos y con menos emisiones.

Empezaron enfocados en el mundo de la agricultura pero se han dado cuenta que la aplicación puede tener otros usos. «En la banca, para la tasación de las parcelas, en el mundo inmobiliario, para saber cuáles son las parcelas óptimas, y para los seguros que contrate el agricultor», afirma el socio fundador. En sus primeros ocho meses han facturado 60.000 euros y el objetivo para el próximo año es alcanzar los 350.000 euros. «Queremos incrementar el número de áreas, expandirnos y llegar a otros países», matiza. Sus usuarios pagan una cantidad por hectárea al año en función del valor del cultivo.

D4SmartFarming también puede aplicarse para la banca o el mundo inmobiliario
En un principio la startup empezó a operar en Extremadura, con el cultivo del tomate. Pero ya están trabajando en Toledo con maíz y cebada y su primera experiencia internacional ha sido en California. «Nos interesa mucho el mercado norteamericano porque las empresas gestionan muchas hectáreas», indica Fernández. Recientemente la startup madrileña ha sido reconocida en ese país entre más de mil empresas emergentes en unos premios convocados por el European American Enterprise Council. Este galardón en la categoría de AgroFood les brindará apoyo para entrar en este mercado.Además, tienen previsto dar el salto a otros países, entre ellos Italia y Turquía.

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Vision inteligente de frutales

CAPTURA DE DATOS
Captura de datos
Determine la productividad de sus huertos con el sistema FruitVision de IFV

La agricultura de precisión requiere herramientas de precisión. Con múltiples cámaras de video, IFV ha desarrollado un sistema de vanguardia que permite a los productores capturar los datos críticos de cultivo que necesitan de sus huertos para tomar decisiones informadas sobre el manejo de los huertos.

Los productores no siempre cuentan con la mano de obra necesaria para evaluar adecuadamente la salud o el potencial del huerto. Una parte clave de la práctica de manejo es saber cuándo y cómo ‘ralear’ los cultivos para promover el crecimiento selectivo. Esto depende en gran medida de saber con precisión cuántas frutas hay en cada árbol en las etapas clave de la temporada de crecimiento. Creemos que con la capacidad de identificar tendencias y defectos potenciales al principio del ciclo de crecimiento, podemos mejorar las técnicas de manejo de los huertos.

Sistema de visión montado en vehículo

Un sistema de visión montado en un tractor Quad-Bike / Orchard se conduce entre las líneas de árboles de los huertos a una velocidad de hasta 8 km / h (5 mph), midiendo la cantidad, el tamaño, la densidad y la ubicación de las manzanas en los árboles.

En conjunto, esta información brinda a los productores recursos sin precedentes para determinar el rendimiento y la productividad de los cultivos de sus huertos, lo que proporciona estimaciones precisas del volumen, tamaño y clase de rendimiento de la fruta.

ANALIZAR
analizar
Análisis de vanguardia de cultivos frutales

El sistema Fruitvision de IFV proporcionará a los productores la vista más completa posible de su cultivo. Hemos desarrollado un conjunto de soluciones líderes en la industria que capturan y analizan millones de puntos de datos y los convierten en información que los productores pueden recuperar en un formato claro y conciso, para que puedan tomar decisiones más efectivas.

Una parte clave de la práctica de manejo es saber cuándo y cómo ‘ralear’ los cultivos para promover el crecimiento selectivo. Esto depende en gran medida de saber con precisión cuántas manzanas hay en cada árbol durante la temporada de crecimiento. Creemos que con la capacidad de identificar tendencias y defectos potenciales al principio del ciclo de crecimiento, podemos mejorar las técnicas de manejo de los huertos. Esto les permitirá desarrollar un enfoque de agricultura de precisión para aumentar el tonelaje, los rendimientos de Clase 1 y, por lo tanto, las ganancias, mejorando el vigor y el equilibrio nutricional a través de tácticas de poda específicas, estrategias de reducción de tamaño de frutos y fertirrigación de precisión.

Para lograr esto, necesitamos información detallada sobre crecimiento y desarrollo y nuestro sistema permitirá a los productores:

Mida el rendimiento y el desarrollo del tamaño de la manzana durante la temporada, con una predicción precisa del rendimiento de Clase I
Negocie los volúmenes contratados con precisión sin desperdiciar manzanas de Clase I o tener que importar para compensar el déficit.
Reduzca los ‘rechazos’ en un 50% mejorando más cultivos a Clase 1 a través de una mayor precisión en el adelgazamiento por tamaño y una mejor gestión del cultivo.
elevar el rendimiento del actual ‘promedio’ (29T / ha) a cerca del ‘mejor’ (37T / ha) a través de un manejo estratégico (poda; aclareo; fertirrigación)
Logre una intensificación sostenible: aumentando el rendimiento en 8T / Ha del mismo número de árboles

El análisis detallado que realizan los algoritmos requiere imágenes de alta calidad. En un día de 8 horas, nuestro sistema de 4 cámaras recopilará 5 TB de datos. Con una sola conexión 4G, esto tomaría 31 días para transmitir a un servidor (eso es 93 veces más que el tiempo de grabación). Incluso la transmisión a través de Wifi a través de banda ancha ultrarrápida dedicada llevaría varios días. Se necesitaría una conexión Wifi de banda ancha ultrarrápida dedicada por cámara para la transmisión en tiempo real. Esto, junto con las limitaciones de almacenamiento de datos, es la razón por la que elegimos realizar un procesamiento ‘a bordo’ en tiempo real para nuestro sistema, que ofrece informes rápidos y concisos de las variables de cultivo.

MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES
mejorar la toma de decisiones
Datos presentados como los necesita, cuando los necesita

Los productores necesitan una solución de datos que informe, pero que no obstaculice la toma de decisiones. Los datos difíciles de manejar y obligan a una curva de aprendizaje solo complicarán sus operaciones. Es por eso que IFV ha desarrollado métodos para entregar datos esenciales que cualquier usuario final puede procesar y acceder fácilmente.

El sistema de análisis de datos de IFV ofrece tanto un panorama general como información detallada, y le presenta una solución que es manejable y accesible. Con Fruitvision, obtiene la combinación adecuada de datos esenciales y usabilidad. Proporcionamos una herramienta que puede introducir en su flujo de trabajo diario sin tener que interrumpir sus procesos establecidos.

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Dar sentido a los sensores para la agricultura de precisión

La agricultura de precisión continúa ganando interés y tracción en toda la industria de insumos agrícolas. Las soluciones integradas, ya sean drones, satélites, sensores u otras tecnologías, tienen mucho que ofrecer a los productores y ciertamente podrían tener un impacto en la aplicación. AgriBusiness Global entrevistó a Ash Madgavkar, fundador de Ceres Imaging , una empresa de agricultura de precisión con sede en California que ayuda a los productores y asesores agrícolas a tomar decisiones inteligentes de gestión agrícola con sensores, análisis, modelos de aprendizaje automático y ciencia de plantas patentados.

Madgavkar discutió cómo los sensores encajan en el panorama más amplio de la agricultura de precisión hoy, qué papel jugarán en el futuro.

ANUNCIO

La aplicación de precisión está creciendo rápidamente en todo el mundo. ¿Qué papel juegan los sensores en la aplicación de precisión?

Dar sentido a los sensores para la agricultura de precisión
Ash Madgavkar, fundador, Ceres Imaging

Presentamos un programa de educación continua llamado » Avances en imágenes «. En nuestro episodio más reciente, el asesor agrícola de extensión cooperativa de la UC, George Zhuang, argumentó que los datos son lo más importante que frena la aplicación de precisión. Estamos de acuerdo con esta opinión y creemos que los sensores proporcionarán:

Contribución importante a la prescripción y planificación de VRA de nutrientes de pretemporada;
Un componente crítico para cualquier prescripción de VRA de nutrientes durante la temporada; y
Datos críticos para aplicaciones de precisión no relacionadas con nutrientes, incluidas aplicaciones de pesticidas, fungicidas, agua y reguladores del crecimiento.
¿Cómo se integra la tecnología de sensores con otras tecnologías de agricultura de precisión?

Ceres Imaging está diseñado para capacitar a los productores para que tomen decisiones inteligentes. Con ese fin, lo hemos integrado con muchas plataformas agrícolas digitales líderes, como FieldView y el Centro de operaciones John Deere . Esto significa que nuestras imágenes se pueden ver en esas plataformas y junto con otras fuentes de datos. También hemos facilitado que los productores carguen datos de terceros en la plataforma Ceres Imaging si prefieren trabajar en nuestra herramienta. Algunos productores están integrando Ceres con sus mapas de rendimiento para mejorar la granularidad / resolución de esos mapas de rendimiento.

Ceres Imaging también ha priorizado las integraciones con otros proveedores de hardware para aumentar la precisión de nuestros conocimientos y hacer que los datos sean más procesables. Esto incluye integraciones con sensores de campo, así como la próxima generación de equipos de riego de precisión.

¿Cómo cambiará la tecnología de sensores en los próximos años / década y qué impacto tendrá en la agricultura de precisión?

El cambio tecnológico de los sensores está impulsado por reducciones de costos en el hardware de los sensores, mejoras en la inteligencia artificial y el análisis de datos, y los beneficios que se obtienen al trabajar con datos más grandes y conjuntos de datos más diversos. Creemos que con estas mejoras, la detección evolucionará desde la identificación de problemas hasta la realización de predicciones y diagnósticos de problemas. Vemos una tendencia continua hacia la integración entre diferentes tipos de sensores y hardware. Y creemos que beneficiará a las empresas de sensores más grandes que pueden proporcionar la escala necesaria para que tales integraciones valgan la pena. También creemos que la usabilidad y la capacidad de acción mejorarán drásticamente, lo que aumentará la adopción de manera significativa. En el pasado, los productores tenían que realizar un entrenamiento profundo y examinar cientos de imágenes. Hoy (existen) herramientas para detectar automáticamente,

¿Qué factores (es decir, relacionados con la industria, económicos, regulatorios) influirán en cómo se utilizan los sensores en el futuro?

A continuación se muestran algunas de las metatendencias que creemos que influirán en las tasas de adopción y en cómo se utilizan los sensores.

Precios: Los bajos precios de las materias primas desalientan las inversiones en prácticas de gestión. Creemos que los precios bajos de las materias primas retrasarán la adopción a corto plazo.
Costos: en el otro lado de esta tendencia, creemos que los aumentos en los costos de insumos y mano de obra ampliarán la adopción de sensores, lo que puede disminuir significativamente los costos de nutrientes, manejo de enfermedades y agua.
Regulación: Esperamos que los sensores se utilicen para el cumplimiento, así como para una mejor gestión de los recursos en respuesta a la regulación.
Cambio climático: Estamos viendo una mayor variabilidad de los eventos climáticos que aumentan drásticamente la adopción de tecnología de sensores a medida que los modelos de pronóstico estancados se vuelven irrelevantes.
¿Qué pueden hacer las empresas a corto plazo para mitigar los costos que generarán las tarifas?

A corto plazo, seguiremos viendo a algunos productores tratar de controlar los costos hasta que tengan una idea más clara de las tarifas. Estamos viendo esto con los productores que buscan maniobrabilidad y oportunidades para retrasar o evitar un gasto inicial significativo. Un ejemplo de esto es adoptar una dosis variable o una aplicación de nitrógeno durante la temporada como alternativa a una gran aplicación inicial de nitrógeno.

Para los jugadores más verticales, veremos algunas decisiones difíciles en las inversiones durante la temporada. Por ejemplo, uno de nuestros clientes más importantes, Olam International , está utilizando nuestro índice de estrés acumulativo para predecir el rendimiento en la temporada. Les está ayudando a analizar el ROI de varias posibles soluciones o inversiones para mejorar el rendimiento. Creo que veremos más productores siguiendo su ejemplo.

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Cómo la agricultura de precisión está impulsando la recopilación de datos en las granjas

El aumento de la demanda mundial de alimentos significa que los agricultores están bajo una presión cada vez mayor para producir más con los mismos recursos. Se prevé que la producción de alimentos deberá aumentar en un 70% con respecto a los niveles actuales para 2050, ya que la población mundial aumentará a más de 9 mil millones, un 34% más de lo que es hoy.

Esto, combinado con una presión considerable sobre los márgenes, significa que maximizar la eficiencia es una prioridad para muchos productores a gran escala, pero esto también debe hacerse de forma sostenible. La agricultura no solo enfrenta una desaceleración en el crecimiento de la productividad, sino también limitaciones en la disponibilidad de tierras agrícolas, cambios en el clima, aumentos de los precios de los insumos y restricciones al uso de energía, todo lo cual debe abordar. [2] Afortunadamente, los avances tecnológicos y la creciente integración de programas informáticos en las prácticas agrícolas están ayudando a dar la respuesta.

Eficiencia y competitividad

En el Reino Unido, la productividad total de los factores es una medida de qué tan bien se convierten los insumos en productos en la industria agrícola, lo que da una indicación de eficiencia y competitividad. Entre 2010 y 2015, la productividad agrícola total aumentó un 5,3% [3] , los insumos aumentaron un 3,4% y la producción un 8,9% hasta el nivel más alto jamás registrado. Desde 1973, la productividad total de los factores ha aumentado un 68 por ciento, impulsada por un aumento del 35 por ciento en el volumen de productos y una disminución del 20 por ciento en el volumen de insumos. [4]

Según Defra, la mano de obra es el factor clave para impulsar las ganancias de productividad, y los volúmenes de mano de obra se han reducido aproximadamente a la mitad desde 1973. Sin embargo, en los últimos años, el crecimiento de la productividad de la mano de obra ha sido el resultado de un aumento de la producción, más que de una reducción de los volúmenes de mano de obra. . [5]

El aumento de la mecanización ha reducido la demanda de mano de obra y, a medida que la agricultura de precisión se vuelve más autónoma para recopilar datos y conectar esos datos con software compatible para el análisis, es probable que los insumos laborales disminuyan aún más.

Una gran cantidad de máquinas agrícolas ahora pueden recopilar datos del campo, incluidos tractores, cosechadoras y pulverizadores, utilizando satélites, sistemas de posicionamiento de alta precisión, sensores inteligentes y una gama de aplicaciones informáticas combinadas con ingeniería de alta tecnología. Existen numerosos tipos de datos que se pueden recopilar y utilizar en la agricultura de precisión; cada conjunto de datos ayuda a construir una imagen amplia y accesible para el agricultor. Se pueden tomar medidas para determinar patrones en el suelo y las condiciones climáticas, viabilidad de la semilla, topografía, nutrientes, historial de enfermedades, distancia entre hileras y profundidad de siembra.

Agricultura de precisión

Cada vez más, la agricultura de precisión se utiliza para medir recursos e insumos y para cuantificar los resultados de ambos. Permite a los agricultores utilizar las cantidades de insumos más precisas y correctas; ya sea agua, fertilizantes, controles químicos o semillas.
Alrededor del 70-80% de los nuevos equipos agrícolas vendidos en Europa incorporan ahora alguna forma de tecnología de componentes de agricultura de precisión. Hay 4.500 fabricantes que producen 450 tipos diferentes de máquinas, facturan alrededor de 26.000 millones de euros anuales y emplean a 135.000 personas. [6]

La maquinaria agrícola puede equiparse con sistemas de posicionamiento de alta precisión, dirección automatizada, geo-cartografía, sensores, comunicaciones electrónicas integradas y tecnología de tasa variable, entre otros. La precisión milimétrica reduce el uso superpuesto o innecesario de insumos como fertilizantes y aerosoles, maximizando la productividad a un costo óptimo. Los sistemas de posicionamiento de alta precisión como el GPS también ayudan con esto, navegando y posicionando maquinaria desde cualquier parte del mundo con una precisión de hasta 2 cm. [7]

Los sistemas de dirección automatizados pueden reemplazar a la conducción manual, reduciendo la posibilidad de errores humanos. Estos sistemas pueden dirigir al conductor, proporcionar patrones de guía o tomar el control completo de la maquinaria mientras el conductor se concentra en el equipo que se utiliza. [8]

La creación de mapas, o mapas geográficos, se ha convertido en una de las herramientas más útiles para los productores, ya que permiten un enfoque preciso y específico de los insumos. Los mapas pueden proporcionar detalles sobre el suelo, la topografía, el terreno, el contenido de humedad, la materia orgánica, el nitrógeno, el pH y una serie de otros elementos; estos se pueden utilizar al planificar plantaciones e insumos.

Los sensores y la teledetección pueden ayudar a construir mapas, transfiriendo datos del campo al software a través de comunicaciones electrónicas integradas, ya que pueden montarse o integrarse en máquinas móviles, lo que reduce la necesidad de que los agricultores ingresen manualmente las cifras. [9]

La introducción de muestras y datos en el software durante varios años puede crear un registro de la explotación que luego puede ayudar a mejorar la toma de decisiones, proporcionar trazabilidad, mejorar las oportunidades de mercado y mejorar la calidad general del producto.

Monsanto y DuPont han lanzado el software de plantación prescriptiva en los EE. UU., Que proporciona asesoramiento basado en datos para determinar las tasas de plantación variables; acomodando condiciones variables en un solo campo para maximizar los rendimientos. [10] Este es un tipo de tecnología de tasa variable, que permite aplicaciones precisas y exactas dependiendo de variaciones específicas de una serie de factores como el tipo de suelo.

El consumo de agua

El uso eficiente del agua es un aspecto clave que muchos grandes productores buscarán optimizar, particularmente con la sequía como un problema importante en muchas regiones productoras clave como Australia. Empresas como IBM están trabajando en la producción de software para ayudar a los agricultores a gestionar el uso del agua. Actualmente, el 70% del agua dulce en todo el mundo se utiliza para la agricultura, por lo que la forma en que se gestione en el futuro tendrá un impacto global. [11]

La agricultura de precisión, aunque no puede alterar el clima, puede ayudar a los agricultores a abordar los desafíos que plantea. Al recopilar y utilizar servicios avanzados de análisis de datos, los agricultores pueden evaluar con precisión qué campos probablemente se verán más afectados por condiciones climáticas adversas y luego pueden planificar esto. [12]

Muchas organizaciones se centran en impulsar la agricultura de precisión, incluida AgGateway, que fomenta la cooperación de la industria para establecer normas y directrices globales. [13] También hay una serie de iniciativas dirigidas por la Comisión Europea sobre agricultura de precisión, como el Grupo de Trabajo sobre Agricultura Inteligente y la Asociación Europea de Innovación sobre Productividad y Sostenibilidad Agrícolas. [14]

A pesar de todo esto, la aceptación de las prácticas de agricultura de precisión en Europa sigue siendo muy baja, con solo el 35% de los nuevos esparcidores de fertilizantes vendidos que incluyen un instrumento de pesaje de precisión, que es esencial para ajustar la cantidad y la dirección de esparcimiento. [15]

Además de esto, el problema del envejecimiento de la mano de obra en las granjas sigue siendo un obstáculo para la adopción de nuevas tecnologías. En 2013, el 31% de los administradores de las explotaciones agrícolas de la UE tenían más de 65 años, mientras que solo el 6% eran menores de 35. [16]

En muchas zonas rurales del Reino Unido, el acceso a Internet sigue siendo un problema, ya que solo el 59% de los hogares de las zonas rurales tenían acceso a banda ancha ultrarrápida en 2017. [17] Tener un acceso a Internet rápido y fiable en el hogar sigue siendo un desafío para muchos , pero tener acceso a esto en el campo, desde donde la tecnología de precisión estaría transmitiendo datos, puede ser aún más difícil. Un informe de la Comisión Nacional de Infraestructura dice que la cobertura 4G en el Reino Unido es peor que en Rumania y Perú y ocupa sólo el 54 º en el mundo. [18]

Para que Europa siga siendo competitiva en la industria agrícola mundial, la agricultura basada en datos es el ingrediente clave: un sector que depende de una red de conectividad internacional está preparado para generar valor y crear prácticas comerciales que sean más productivas y prácticas. [19]

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¿Cómo alimentará la agricultura de precisión al mundo

Para el año 2050, se espera que la población mundial alcance los 10 mil millones. Alimentar a esa población significará aumentar la producción mundial de alimentos en un 70 por ciento, sin envenenar el suministro mundial de agua con nitratos en el proceso y satisfacer las crecientes demandas de alimentos de alta calidad.

Esa, en pocas palabras, es la razón por la que la agricultura debe volverse digital y con prisa. La buena noticia es que la adopción de nuevas tecnologías agrícolas (agtech) durante la última década ha sido fuerte en muchos lugares. Según un estudio de 2016 del Departamento de Agricultura de los EE. UU., Los tractores guiados por el Sistema de posicionamiento global (GPS) se utilizan en el 50 por ciento de la superficie de maíz y soja en los EE. UU. el mayor rendimiento – se utiliza en el 40 por ciento de esa superficie. La tecnología de dosis variable (VRT) cubre alrededor del 30 por ciento con sistemas que aplican fertilizantes basados ​​en mapas de rendimiento, lo que reduce sustancialmente el desperdicio y el uso excesivo.

Las malas noticias vienen en dos sabores. Primero, las granjas grandes de más de 2,900 acres tienen el doble de probabilidades de usar agtech, porque su escala las hace más asequibles y rentables. En segundo lugar, la agricultura de precisión está restringida en gran medida a las naciones ricas. Sus agricultores tienen más dinero para gastar y las grandes explotaciones constituyen un porcentaje mucho mayor de tierra en la producción agrícola.

Una mejor copa de vino
Como ejemplo, tomemos a los viticultores. Se encuentran entre los productores de alto nivel que han hecho de la agricultura de precisión un elemento central de su negocio. Realizan mapas de rendimiento con gran detalle, hasta bloques de 2 metros, y agregan datos sobre todo, desde la acidez del suelo, la arcilla y la retención de agua hasta el rendimiento de cada bloque. Los datos provienen de inspecciones y pruebas minuciosas en el campo, pero el mapeo es posible gracias al GPS, que también se puede utilizar para dirigir máquinas mecanizadas de poda, riego y cosecha.

Las imágenes de satélite también son vitales. Los sensores infrarrojos en el espacio producen datos que pueden analizarse para producir un índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), que mide con precisión la cantidad de área foliar en un bloque. Realice exploraciones repetidas y el viticultor puede ver cuánta hoja están poniendo las vides, una medida importante de salud, y centrar la atención en los bloques donde hay demasiado o muy poco.

Retenido por ancho de banda
Este tipo de inversión en tecnología ha llevado a algunos a llamar a los agricultores de hoy los empresarios de alta tecnología de las regiones rurales. Pero ya sea en países ricos o pobres, esos empresarios de alta tecnología enfrentan una gran limitación: el ancho de banda. Según Microsoft , 23 millones de personas en áreas rurales carecen de acceso a Internet de banda ancha en los EE. UU. En Europa, el 21 por ciento de la población rural no tenía acceso a Internet en 2017. Vaya a los países en desarrollo y las cifras se aceleran: 69 millones en Brasil, 378 millones en China y 725 millones en India.

Como todos sabemos, existe la banda ancha, y luego hay una mejor banda ancha. La computadora en la que estoy trabajando está conectada a la web a 300 Mbps a un costo de aproximadamente $ 80 por mes. La agricultura de precisión es parte de la revolución de Big Data. Para aprovechar su valor, estos empresarios rurales de alta tecnología necesitan un ancho de banda significativo para la descarga de imágenes satelitales, conectividad para drones, acceso a plataformas de computación en la nube que agregan grandes conjuntos de datos y carga de sus propios grandes conjuntos de datos. Necesitan conectividad de alta capacidad no solo en casa, sino también en el campo. La alternativa es conducir todo su equipo automatizado hasta el establo y conectarlo a sus computadoras para cargar y descargar datos.

Los agricultores de precisión de los países en desarrollo están encontrando soluciones ingeniosas y de bajo costo que les brindan cierta capacidad sobre los dispositivos móviles 3G y 4G. Pero todos conocemos los límites de esa conectividad, particularmente en áreas donde la cobertura es escasa.

Si no hubiera otra razón por la cual se necesitaran satélites de alto rendimiento (HTS) de órbita geoestacionaria (GEO) y la próxima generación de satélites de órbita terrestre baja (LEO) de alta capacidad, este requisito sería suficiente. Se estima que el mercado de la tecnología de agricultura de precisión tiene un valor de $ 5.09 mil millones en 2018 y se dirigió a $ 9.53 mil millones en 2023, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 13.4 por ciento.

La Madre Tierra tendrá otros 2.400 millones de bocas que alimentar en unas pocas décadas, y la granja conectada y rica en tecnología es la única forma en que lo hará.

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INTEGRACIÓN DE LA ADMINISTRACIÓN DE NUTRIENTES 4R Y LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

En su discurso de apertura en la XI Conferencia Internacional sobre Agricultura de Precisión, el Dr. Newell Kitchen, USDA-ARS, destacó el importante papel que juega el manejo de nutrientes en la industria. «La gestión de nutrientes ha sido un punto de partida, el semillero de muchos de los conceptos en los que empezamos [en agricultura de precisión]». Señaló que en los primeros años de la conferencia, hasta el 70 por ciento de los trabajos presentados trataban sobre el manejo de nutrientes. Ese número sigue rondando el 50 por ciento y puede aumentar en los próximos años a medida que continúen creciendo las opciones para el manejo de nutrientes de precisión.

Se puede pensar que la historia del manejo de nutrientes de precisión se desarrolla en tres fases: adopción, integración y responsabilidad. El Dr. Kitchen señaló que desde el principio, básicamente tomamos lo que sabíamos sobre el manejo de nutrientes y le aplicamos un componente espacial. El movimiento de agricultura de precisión realmente comenzó a expandirse y superar muchas de las deficiencias de los enfoques de adopción cuando los agrónomos y agricultores comenzaron a integrar el conocimiento existente con nuevas tecnologías. Citó los sensores del dosel de los cultivos como un ejemplo de las opciones de crecimiento para el manejo de nutrientes de precisión creadas al integrar información espacial y temporal en tiempo real en el proceso de toma de decisiones.

La administración de nutrientes 4R es otro ejemplo de integración en el manejo de nutrientes. El Dr. Kitchen reconoció que las ideas de aplicar la fuente correcta a la tasa correcta, en el momento correcto y en el lugar correcto siempre han sido fundamentales en nuestra comprensión y aplicación de la fertilidad del suelo y la nutrición de las plantas. Sin embargo, el lenguaje, el carácter descriptivo y el énfasis holístico que se pone en las 4R es único y fresco y ahora «la agricultura de precisión está entretejida en muchos de los conceptos de la administración de las 4R». También dijo: “La ciencia y las tecnologías de precisión nos permiten enfatizar [las 4R] al mismo tiempo; envolver nuestros brazos alrededor de los conceptos de una manera que podamos avanzar de manera significativa «.

Las herramientas de agricultura de precisión pueden proporcionar la retroalimentación y el mantenimiento de registros necesarios para la responsabilidad necesaria en la gestión de nutrientes. Incluir la responsabilidad es otra forma en que la administración de las 4R va más allá del manejo tradicional de nutrientes. Una de las principales formas en que esto se logra es mediante la inclusión de un mecanismo de retroalimentación dinámica. En el pasado, el manejo de nutrientes era lineal, principalmente de arriba hacia abajo, sin retroalimentación ni evaluación de cambios en la práctica. La administración de nutrientes de 4R proporciona el marco para la participación de las partes interesadas a nivel de granja, regional y de formulación de políticas, y las herramientas de agricultura de precisión pueden proporcionar retroalimentación a todos estos actores. El uso de indicadores de desempeño como una evaluación objetiva de las prácticas de gestión aumenta el nivel de responsabilidad que es importante para la mayoría de las partes interesadas. Las tecnologías agrícolas de precisión también hacen que los indicadores de rendimiento sean más precisos y efectivos. El Dr. John Fulton, de la Universidad de Auburn, se hizo eco del Dr.

La integración de la agricultura de precisión y la administración de nutrientes 4R mejora nuestra capacidad para cumplir con los objetivos de sostenibilidad de los sistemas de producción de cultivos.A medida que más productores adoptan tecnologías de precisión para la orientación, el control de tasa variable, la recopilación de datos y la gestión de la información, su capacidad para aplicar la fuente de nutrientes adecuada, a la tasa adecuada, en el momento y lugar adecuados aumenta considerablemente. Esta integración también mejora la retroalimentación entre las partes interesadas y aumenta la confianza en que los desafíos económicos, ambientales y sociales que enfrenta la producción agrícola pueden verse como oportunidades para avanzar aún más en la gestión de nutrientes. Cuando nosotros, como comunidad agrícola, nos comprometamos con este enfoque, comenzaremos a cambiar las actitudes de las personas sobre el manejo de nutrientes y encontraremos, como dijo el Dr. Kitchen en sus comentarios finales, «una gran frontera por delante».

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Agricultura de Precisión Teledetección satelital Vs Teledetección con Drones

A la hora de escoger una tecnología para la captación de datos en agricultura de precisión, a menudo surge la pregunta de qué sistema resulta más adecuado: la teledetección con drones o mediante satélite. Desde HEMAV hemos realizado un estudio sobre las ventajas e inconvenientes de cada una de las posibilidades para intentar despejar este tipo de dudas. No obstante, es importante destacar que cada sistema tiene pros y contras, y puede ser adecuado o no, según el uso de la información que se quiera realizar.

La teledetección es la técnica mediante la cual se pueden obtener imágenes de una superficie de forma aérea e incluye todo el trabajo posterior de tratamiento de esas imágenes, así como su procesado e interpretación. De forma análoga, los satélites y drones pueden adquirir imágenes radiométricas para el beneficio de los cultivos. Los drones son vehículos aéreos tripulados de forma remota capaces de portar distintos sensores de medición (termográfica, multiespectral, LIDAR, óptica); por el contrario, los sensores embarcados en plataformas satelitales pueden incluir sensores ópticos y multiespectrales y, aunque también existen sensores térmicos y Radar, su resolución no es adecuada para la aplicación en Agricultura de Precisión.

Tras entender cómo funciona cada uno de estos sistemas, veamos en qué puntos coinciden y cuáles son las principales diferencias a la hora de realizar un proyecto de teledetección enfocado a la agricultura de precisión:

Calidad de imagen y resolución
Ambas tecnologías permiten recoger información valiosa, pero existen particularidades en la tecnología empleada que condiciona la idoneidad de un sistema Teledetección drones agricultura precisiónu otro a la hora de conseguir una información que sea útil para nuestros cultivos.

Las imágenes adquiridas por sensores embarcados en plataformas satelitales son calibradas mediante correcciones geométricas y atmosféricas. Estas últimas pueden ocasionar distorsiones entre imágenes adquiridas en tiempos

diferentes, debido a una concentración de aerosoles presentes en la atmósfera; no obstante, estos sensores disponen de una elevada resolución espectral (número de bandas), aunque su resolución espacial (número de pixels) es muy grande, lo que ocasiona que la reflexión del suelo o de las malas hierbas colindantes interfieran en la precisión de la toma de medidas. Una imagen satelital muestra muy bien las diferencias por comparación, pero la radiometría de una captura satelital a otra de fecha distinta no suele ser comparable.

La calibración radiométrica con tecnología dron es más sencilla ya que no necesita la calibración atmosférica. Esta particularidad permite una elevada precisión, incluso permitiendo una perfecta comparación temporal de imágenes. Los sensores tradicionales que se embarcan en los drones disponen de menos bandas (resolución espectral), pero su elevada resolución espacial (tamaño de pixel), consigue obtener un análisis de la vegetación mucho más preciso.

Una vez definidos los parámetros que condicionan la utilización de una metodología u otra en función de los análisis que queramos realizar sobre nuestros cultivos, es importante destacar que su combinación supone el tener información útil o no de la vegetación. La calidad de un pixel de vegetación viene definida por la resolución, si contiene únicamente información del cultivo u otros materiales y por la calidad de la radiometría. Por este motivo, el satélite proporciona píxeles de vegetación de gran tamaño que, a nivel comparativo de zonas en una misma captura, funcionan correctamente, aunque no tendrán mucha precisión si hablamos de cultivos leñosos, hortícolas o extensivos no homogéneos. El dron, siempre y cuando se tenga un procesamiento adecuado, permite dar píxeles de vegetación de pequeño tamaño y radiométricamente precisos, pudiendo ser aplicado en cualquier cultivo, incluso con valores absolutos.

Meteorología
Teledetección satelital para Agricultura de PrecisiónOtra cuestión importante a tener en cuenta durante la captación de imágenes es la meteorología y cómo ambas plataformas pueden interactuar con ella. Mientras que un satélite toma sus datos en una posición por encima de la atmósfera, captando las ondas electromagnéticas en función de la radiación de luz, el dron toma los datos a una distancia que se encuentra por debajo de las nubes. La posición de uno y de otro implica que, si la meteorología no es buena, el satélite no podrá obtener los datos y tendrá que posponerse la fecha de toma de imágenes a otro día donde los factores climatológicos sean más favorables. Por el contrario, un dron, al volar por debajo de las nubes, no tendrá problemas para la toma y no será necesario planificar otro vuelo. Excepto en lluvia, donde ambos sistemas dejan de ser operativos. La importancia de realizar la captación de datos en fechas específicas es de especial importancia en el mundo agrícola, por lo que asegurarse de que se recoge toda la información necesaria en el momento más apropiado es fundamental a la hora de obtener valores específicos para la realización de informes y datos predictivos. Ahora bien, el satélite tiene la gran ventaja de no tenerse que desplazar al campo en cuestión y permite abarcar grandes extensiones de terreno en apenas segundos, ya que tiene una frecuencia de paso que siempre se repite.

Modelo Digital de Superficie
Otra de las diferencias clave entre ambas metodologías es que un dron puede cuantificar de forma más precisa el modelo digital de superficie y, por tanto, la altura de un cultivo. Desde HEMAV hemos logrado fórmulas que aumentan la precisión de las estimaciones al introducir índices vegetativos NDVI asociados a la altura de ese pastizal o cultivo específico. A través de los datos obtenidos con el dron, se puede realizar un modelo final de superficie tridimensional ajustando este valor, que permite aumentar la precisión con respecto a los índices satelitales, que no cuentan con esta posibilidad.

Estrés hídrico y Control de Abonado
La gran diferencia entre una tecnología u otra es el valor absoluto o relativo de la información. Como se ha explicado, con drones es posible llegar a tener un valor absoluto que, a posteriori, HEMAV ha conseguido convertir en dosificaciones.

Ambos sistemas son capaces de cuantificar el estrés hídrico; de hecho, modelos como el Landsat o el Sentinel trabajan con una banda de swir de infrarrojo medio, que es sensible al contenido de vapor de agua entre las hojas. De nuevo, la principal diferencia radica en la alta precisión que puede aportar un dron a la hora de cuantificar los parámetros de calidad del cultivo, dar valores mucho más precisos y cuantificar, por ejemplo, el contenido de proteína en grano o la cantidad de fósforo en la soja, que son indicadores clave para los productores a la hora de realizar una exportación o venta del producto, generándoles un beneficio directo gracias a la generación de recomendaciones y predicciones que aportan estas capas de valor.

Otra de las diferencias existentes entre ambos métodos es la posibilidad de aportar datos específicos para la corrección del abonado. Mientras que el sistema de teledetección por satélite posee un producto NDVI integrado que les permite obtener un sistema corregido de abonado con respecto a este parámetro; la mayoría lo genera de forma automática y no realiza ningún tipo de acción o estudio para determinar parámetros específicos o cálculos añadidos a la hora de realizar este cómputo de forma escalable. Gracias a la tecnología dron, y al software desarrollado por HEMAV, LAYERS, esta opción sí que se encuentra disponible para el agricultor, que puede verificar la necesidad específica de abonado para cada rincón de su parcela en términos de NPK.

Variedades de cultivos
Como hemos indicado con anterioridad, ambos sistemas son aplicables a cultivos de tipo extensivo de cereales, la diferencia entre utilizar uno u otro dependería del grado de precisión de los informes que el agricultor necesite (un sistema relativo en el caso del sistema satelital, en contraste al 90% de precisión de datos ofrecido por el sistema dron de HEMAV). Esta diferencia también se percibe en otra tipología de cultivos como los leñosos (frutales, olivares, almendro, viñedo) que requieren de muchísima precisión para poder realizar análisis cualitativos de importancia. Esto se debe principalmente a la diferencia de pixel entre un sistema y otro; la capacidad de datos que se obtienen desde satélite se ven afectadas por la distancia a la que se toman los datos, en los que las diferencias de reflectancia del suelo, ya sea debido a las impurezas o a su tipología, o por la propia vegetación objeto de estudio, puede inducir a un tratamiento de datos erróneos que un sistema de más precisión, como el ofrecido por drones, es capaz de diferenciar fácilmente.

A modo de resumen, podríamos indicar que, el sistema de teledetección por satélite es capaz de abarcar mucho más terreno por captura, aportando unos datos que son relativos, generando recomendaciones que son fruto de la comparación de zonas de un momento en concreto.

En la siguiente infografía os mostramos a modo de resumen las principales diferencias entre el sistema de teledetección con satélite vs el sistema de teledetección para agricultura de precisión con drones ofrecido por HEMAV.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Ha surgido la fertirrigación de tasa variable

Imagínese poder aplicar nitrógeno líquido de tasa variable a través de un sistema de riego de pivote central mientras, al mismo tiempo, varía la cantidad de agua que se aplica. Según Caleb Schultz, gerente de agricultura de precisión de JR Simplot Company en Wray, Colorado, dicha tecnología ya no es un sueño sino una realidad.

Schultz fue uno de los primeros en utilizar un nuevo sistema reflejo de fertirrigación de tasa variable (VRF) introducido por Agri-Inject, un fabricante de sistemas de quimigación y bombas de inyección de fertilizantes con sede en Yuma, Colorado.

Adaptación del flujo a las condiciones cambiantes

Como explica Neal Saxton, director de ventas globales de Agri-Inject, el sistema de control de inyección inteligente reflejo se introdujo en realidad hace casi dos años para proporcionar un control sensible del flujo de fertilizantes o químicos en el sistema para adaptarse a las condiciones cambiantes de riego. Ya sea que los caudales variables sean el resultado de un tramo de esquina que se extiende, un cambio en la velocidad de pivote o un cambio en el caudal de la bomba, el reflejo detecta los caudales de agua cambiantes y ajusta automáticamente el caudal de la bomba de inyección para garantizar una dosificación constante del fertilizante.

“Desde entonces, hemos utilizado esa tecnología de inyección basada en flujo para desarrollar un control de inyección inteligente para VRF”, relata. “Ahora, puede aplicar fertilizante a través del pivote para igualar el caudal o para igualar una prescripción de fertilizante, al igual que varía las aplicaciones de agua a una prescripción. De hecho, el reflejo incluso le permite aplicar dosis variables de agua y fertilizantes de forma independiente ”.

Schultz dice que su experiencia con VRF comenzó en 2014 cuando programó un sistema en el campo de un cliente para una aplicación de fertilizante de tasa plana, a pesar de que el pivote estaba programado para riego de tasa variable. El sistema reflex compensó un aumento o una disminución en la cantidad de agua aplicada a diferentes secciones del círculo para mantener una aplicación uniforme de fertilizante en todo el cultivo.

«Lo llamamos inyección de tarifa plana, pero en realidad la tasa de inyección cambiaba constantemente a medida que la velocidad del pivote aumentaba o disminuía en relación con la prescripción de agua», explica, y señala que un cliente en Nebraska hizo lo mismo el verano pasado.

“Para la segunda fase, que se implementó la temporada pasada, mantuvimos la tasa de riego igual en todo el campo y variamos la tasa de fertilizante a través de 20 a 30 segmentos del campo en forma de pastel”, dice Schultz. “El año que viene, esperamos unir tanto el riego como el fertilizante de tasa variable. Esas son realmente las tres metodologías para usar el sistema «.

El sistema reflex funciona con cualquier bomba dosificadora Agri-Inject y sistemas de riego que tengan un controlador de riego de tasa variable (VRI) existente. Esto incluye el controlador VRI en los sistemas Reinke, así como los sistemas con un controlador AgSense.

El precio de lista del sistema réflex sin sensor de flujo oscila entre $ 4,000 y $ 10,000, dependiendo del equipo existente, como la bomba de inyección y las tuberías. Dependiendo del distribuidor, el precio de instalación puede variar.

“Sin embargo, el sistema ya tiene que estar configurado para riego de tasa variable, para que esto funcione”, insiste Schultz, señalando que las prescripciones de VRF se basan en las mismas formas de pastel de 6 ° que están disponibles para prescripciones de riego de tasa variable.

“Por supuesto, la única ventaja de VRF es que aún puede variar la tasa de aplicación de nitrógeno en la etapa de cultivo, donde es demasiado tarde para aplicaciones de dosis variable antes de la siembra o de abonado lateral”, dice.

Schultz señala que el círculo de pivote también se divide en cinco zonas que son totalmente aleatorias en todo el campo, lo que significa que a menudo se extienden a lo largo de los segmentos del pastel. Cada zona, a su vez, se clasifica de 1 a 5 en fertilidad, siendo 5 la mejor.

“Aquellos se muestrean todos los años en busca de nutrientes”, dice. “Determinamos qué nutrientes quedan en el suelo al final de la temporada. Luego, ajustamos el objetivo de rendimiento, menos el remanente, y eso básicamente nos dice cuáles son nuestras necesidades de nutrientes para el año «.

Formulación de prescripción

Para ayudar a determinar las necesidades de fertilidad, Schultz dice que también se basa en varios años de datos de rendimiento, junto con muestras de hojas en curso e imágenes infrarrojas de un satélite propiedad de la empresa de agronegocios. Esto fue particularmente importante la primavera pasada y principios del verano cuando las fuertes lluvias tuvieron una tendencia a filtrar nitrógeno de los suelos arenosos con bastante rapidez, lo que hizo que varias aplicaciones pequeñas de fertirrigación fueran aún más importantes.

“La forma en que funciona es que podemos determinar que en la zona 1 queremos 10 galones por acre de nitrógeno, la zona 2 son 11 galones por acre y la zona 4 es 13”, dice. “Nuestro programa luego analiza cada segmento de la tarta y determina el número de zona promedio en cada uno. Digamos que un segmento de pastel consta de 50% de la zona 1 y 50% de la zona 4. La receta lo va a promediar y aplica aproximadamente 11½ galones por acre a esa sección. Eso puede cambiar durante la temporada según las muestras de tejido «.

Schultz recuerda que las tasas en el campo de prueba variaron de alrededor de 10 galones de nitrógeno por acre a 15 galones por acre, o alrededor de un 50% de diferencia entre las mejores áreas y las áreas más débiles.

“Cuando se habla de cualquier cosa con tasa variable, la gente siempre quiere hablar de ahorros en insumos. Sin embargo, el objetivo principal es siempre la eficiencia de los insumos ”, dice Schultz.

“Al igual que ocurre con la aplicación de dosis variable de fertilizante seco, el objetivo es redistribuir el fertilizante, colocándolo donde hará más bien y recortándolo donde no hay potencial. En última instancia, se está enfocando en alcanzar un rendimiento óptimo por acre basado solo en el potencial real de cada segmento. Naturalmente, siempre calculamos el promedio de rendimiento en el campo después de la cosecha y lo comparamos con los promedios históricos para ver cuánta diferencia realmente hizo en general ”, dice.

“Hemos realizado inyecciones de tasa variable en la industria de los campos de golf durante años”, dice Saxton. “Había limitaciones con esa tecnología cuando se trataba de agricultura. Es decir, hasta que salimos con el sistema de reflejos «.

Versatilidad plus

Schultz dice que la versatilidad no se limita a VRF dentro de un solo cultivo. “Un cliente en el oeste de Kansas tiene un pivote de sección grande que cubre múltiples cultivos con diferentes necesidades de fertilidad”, dice. «Básicamente, quería simplificar mucho las cosas y está usando VRF para aplicar diferentes dosis de fertilizante a cada cultivo, incluso cuando el pivote hace un círculo completo».

La versatilidad es la mejor parte del sistema, dice Saxton.

“Puede haber ocasiones en las que desee variar el fertilizante en relación directa con la aplicación de agua, inyectando el producto en proporción al caudal”, explica.

“Otras veces, puede optar por poner un poco más de fertilizante en un área, incluso cuando se reduce la tasa de agua. O puede haber casos en los que desee hacer correr el agua al 90% y reducir el fertilizante al 70% ”, dice.

“Con el sistema réflex, puede hacer cualquiera de esas cosas, y se necesitan tan solo cinco minutos para configurar el panel réflex y programar la velocidad”, dice.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

La agricultura de precisión se hace cargo del aprendizaje práctico

A pesar de que la cosecha está a varias semanas o más para la mayoría, la atención ya se está dirigiendo a los cultivos para aquellos en el campo de la agricultura de precisión.

Un campo en crecimiento y popular dentro de la agricultura, la agricultura de precisión lleva la recolección y gestión de datos al siguiente nivel. Existe la capacidad de convertir cada centímetro de cualquier campo en una zona mapeada con precisión capaz de proporcionar mayores retornos que nunca. Las herramientas agrícolas de precisión comunes incluyen fertilizantes de dosis variable, muestreo de suelos, monitores de rendimiento y más.

“Una cosa en la que estamos trabajando ahora es … en lugar de ver su mapa de rendimiento en vivo en la cabina mientras cosecha, en realidad queremos poder producir un mapa de ganancias en vivo en la cabina mientras cosecha, ”Dice Jamie Denbow, líder global de agricultura digital en Farmers Edge, y agrega que espera que la nueva tecnología esté lista para su lanzamiento este otoño.

Denbow dice que, en última instancia, la agricultura de precisión consiste en permitir que los agricultores aprovechen al máximo su tiempo y recursos. Los primeros indicadores de ganancias son solo otra capa en esa evolución.

“Le ayuda a tomar decisiones de insumos en el futuro mientras cosecha”, dice Denbow. Si un productor confía en su posición financiera, es posible que pueda aprovechar las oportunidades de precios en el mercado a medida que ocurren, en lugar de esperar hasta que se alcance el recuento final y los precios suban, explica.

Remi Schmaltz, director ejecutivo de Decisive Farming, con sede en Alberta, también ve la agricultura de precisión como una herramienta para aprovechar las oportunidades del mercado durante la cosecha.

“Escanear el cultivo a medida que se cosecha, para que pueda comprender, realmente, la calidad o los rasgos particulares de lo que sale de la cosechadora … la mayoría de esas (tecnologías) todavía están en su infancia, pero están llegando y creo que realmente conducen a algunas oportunidades ”, dice Schmaltz.

Esas oportunidades incluyen mejorar la trazabilidad y la transparencia en la finca, pero también aprovechar las primas ofrecidas a los cultivos especiales que cumplen con parámetros de calidad específicos.

Él espera que estas oportunidades continúen aumentando a medida que mejore la capacidad de la tecnología para capturar datos durante la cosecha.

Los modelos en etapa de crecimiento también están demostrando ser una herramienta poderosa cuando se trata de aprovechar los sobreprecios ofrecidos en algunos cultivos especiales, dice Denbow.

“Hay algunos cultivos que son muy sensibles; sus parámetros de calidad son muy, muy sensibles en la época de la cosecha ”, dice. “Entonces, esencialmente, lo que los productores quieren hacer es, tan pronto como la cosecha esté madura y pueda ser cosechada, quieren quitarla ese día … quieren asegurarse de que la están recolectando con la mejor calidad, porque eso es por qué se les paga «.

Los modelos de etapa de crecimiento son una forma para que los agricultores decidan cuándo un campo está listo para cosechar, sin saltar en su media tonelada y conducir sobre colinas y valles, dice Denbow.

“Puede que estemos cosechando trigo duro, pero cuando el modelo diga que mis frijoles comestibles rosas están listos, dejaremos el trigo duro y vamos a cosechar esos frijoles porque son muy sensibles”, dice Denbow.

Scott Eckert cultiva con su hermano cerca de Duchess, Alta., Y usa Farmers Edge para sus necesidades de agricultura de precisión. Dice que la información que obtiene de tecnologías avanzadas, como imágenes de satélite, lo ayuda en el momento de la cosecha.

“Algunas de las cosas que recibimos son realmente útiles”, dice Eckert. “Basado en lo que estamos cultivando, los greens y las unidades de calor que están en nuestra área fuera de las estaciones meteorológicas, proporciona una estimación aproximada de cuándo vamos a cosechar… Simplemente ingresamos nuestras fechas de semillas y lo que ‘ que hemos sembrado y qué tan profundo hemos sembrado en la aplicación y de alguna manera lo resuelve todo para ti «.

Schmaltz agrega que las herramientas de predicción del rendimiento también ayudan a los agricultores a tomar decisiones de marketing a medida que avanzan hacia la cosecha, pero la información que recopilan en la cosechadora también es clave.

«Creo que hay un par de aspectos diferentes en el lado de la cosecha», dice el CEO. “Ciertamente existe la recopilación de datos y la automatización de esa recopilación, por lo que tecnologías como Agromatics, por ejemplo, que capturan los datos del carro de peso o del carro de granos y los pone automáticamente a disposición… es realmente fundamental para poder cuantificar lo que sucedió en cada campo . »

Ser capaz de recopilar datos sobre cuánto combustible se está utilizando y el mantenimiento de la flota también es útil, dice.

Denbow dice que las herramientas agrícolas de precisión también son indispensables cuando se trata de administrar cultivos una vez que están fuera del campo.

“Algunas cosechadoras ahora tienen básculas directamente sobre ellas, por lo que están creando tickets de carga a medida que el producto se carga en ese vehículo de peso… lo que esencialmente les ayuda a rastrear el inventario”, dice. “Luego asignan eso a un contenedor específico para rastrear esencialmente su productividad y su tasa de producción … y en algunos casos, si ya tienen un contrato de producción, para ese producto básico, en realidad están aplicando un número de contrato de producción directamente a ese producto . »

Eckert está de acuerdo en que comenzar el proceso de seguimiento en la cosechadora ayuda a que todo funcione sin problemas.

“Lo hace organizado”, dice. «Sé lo que entra y a dónde va».

Pero un número creciente de posibilidades no siempre significa que la nueva tecnología sea fácil de usar, dice Schmaltz.

«Todo el mundo asume que, ya sabes … esta tecnología agrícola en la que gastan millones de dólares en equipos, muchacho, debe ser realmente fácil de usar, ¿verdad?» él dice. «No, no es muy fácil de usar, algunos están mejorando, está mejorando, pero todavía tenemos un largo camino por recorrer para hacer que estas cosas sean intuitivas».

Un estudio de Agricultura y Agroalimentación de Canadá de 2017 que analizó las barreras para la adopción de la agricultura de precisión en el oeste de Canadá encontró que la tecnología en continua evolución era la cuarta razón más común que los agricultores dieron para resistirse. La tercera barrera más común identificada fue la falta de personas informadas a las que los agricultores pudieran acudir en busca de ayuda.

“Un problema emergente en PA es la falta de desarrolladores enfocados en la agricultura para crear el software, las plataformas y las aplicaciones que reducen la complejidad de los datos para proporcionar información procesable para satisfacer las necesidades de las partes interesadas”, escribió el autor del estudio, Dale Steele.

Schmaltz dice que los agricultores no quieren lidiar con el tiempo de inactividad porque la tecnología no se está comportando como debería. También agrega que los agricultores que luchan con la escasez de mano de obra no quieren perder tiempo capacitando al nuevo personal en tecnología demasiado complicada.

«Es necesario que haya un equipo de expertos que apoye a la granja en la adopción de esa tecnología y eso es todo, desde … el distribuidor de equipos al fabricante de equipos, el fabricante de hardware a los proveedores de servicios y tecnología», dice Schmaltz, admitiendo que tal ayuda es difícil de encontrar hoy .

“Esas personas simplemente no existen en el mercado”, dice Schmaltz.

Añade que hoy en día existen «brechas realmente grandes» en el mercado para emplear a personas con un conjunto de habilidades tan emergentes.

A pesar de los desafíos de conectividad, el diverso conjunto de tecnologías conocidas como agricultura de precisión continúa atrayendo nuevos adeptos a un ritmo cada vez más rápido, según Denbow.

De vuelta en Alberta, Schmaltz dice que se necesita tiempo para que cualquier tecnología se arraigue en una industria, y señala que si bien el GPS se introdujo en la década de 1980, la adopción total llegó décadas después.

“A principios de la década de 2000, los agricultores todavía debatían si debían usar GPS o un marcador de espuma”, dice. “Ahora, la velocidad de adopción ha aumentado y, en realidad, en los próximos cinco años, creo que la digitalización de la granja es la pieza fundamental que permite que todas estas otras tecnologías se superpongan…. Si es un agricultor y no ha digitalizado su granja, lo que significa que tiene límites de campo digitales, tiene registros digitales de cultivos que están todos en una base de datos a la que se puede acceder y compartir de alguna manera, realmente lo estará Dejado atrás.»

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

La agricultura de precisión en el mundo

El concepto de agricultura de precisión, en su forma actual, apareció en Estados Unidos a principios de los años 80. En 1985, investigadores de la Universidad de Minnesota, hicieron variar las aportaciones de abonos cálcicos en parcelas agrícolas. Fue en esta época cuando apareció la práctica del grid-sampling (recogida de muestras sobre una red fija de un punto por hectárea). Hacia finales de los años 80 y gracias a las extracciones realizadas mediante muestras, aparecieron los primeros mapas de preconización para las aportaciones moduladas de elementos fertilizados y para las correcciones de pH.
La evolución de las tecnologías permitió el desarrollo de sensores de rendimiento y su uso, unido a la aparición del GPS, no ha dejado de crecer hasta alcanzar en la actualidad varios millones de hectáreas cubiertos por estos sistemas. A través del mundo, la agricultura de precisión se desarrolla a ritmos diferentes en función de los países. Entre los países pioneros encontramos por supuesto a los Estados Unidos, a Canadá y Australia. El país de América latina más involucrado con esta metodología de manejo de cultivos, tanto en tasa de adopción, como en desarrollo de agro-componentes de alta complejidad es sin lugar a dudas la República Argentina, país que gracias a los esfuerzos del sector privado y de instituciones de investigación de dependencia oficial, cuenta hoy con una gran cantidad de superficie sembrada bajo esta modalidad y con una importante cantidad de profesionales muy bien entrenados para este nuevo paradigma de la agricultura moderna; otro pais de América latina que se perfila como un gran demandante de este tipo de tecnologías es Brasil.
El escenario actual de la agricultura en Brasil camina hacia una producción eficiente con la protección del medio ambiente por lo tanto, Embrapa estableció la Red Brasileña de Investigación en Agricultura de Precisión, con el objetivo de generación de conocimientos, herramientas y tecnologías para la agricultura de precisión aplicada a los cultivos de soja, maíz, trigo, arroz, algodón, pastos , eucaliptos, pinos, uva, melocotón, naranja y caña de azúcar. En Europa, los precursores fueron los ingleses, seguidos de cerca por los franceses. En Francia, la agricultura de precisión apareció en 1997-1998. El desarrollo del GPS y de las técnicas de esparcimiento modular contribuyó a arraigar estas prácticas. En la actualidad, menos del 10% de la población agrícola francesa está equipada con herramientas de modulación de este tipo. El GPS está más extendido. Pero esto no impide que utilicen servicios, que suministra mapas de recomendaciones por parcelas, considerando su heterogeneidad.

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