Autor: rjcastillolopez

Destacar
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Propusimos un modelo para investigar los factores que influyen en los impactos de la agricultura de precisión.

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Estimamos los impactos de la agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos.

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Las actitudes de los expertos indican su visión positiva hacia este tipo de impactos.

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La actitud de comportamiento tiene el mayor efecto sobre los impactos.

Resumen
Hoy en día se requieren de inmediato desarrollos de métodos agrícolas que sean productiva, económica, ambiental y socialmente sostenibles. El concepto de agricultura de precisión se está convirtiendo en una idea atractiva para la gestión de los recursos naturales y la realización de un desarrollo agrícola sostenible moderno. El propósito de este estudio fue investigar los factores que influyen en los impactos de la agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos de la provincia de Boushehr. El método de investigación fue una encuesta transversal y se utilizó un muestreo aleatorio de múltiples etapas para recopilar datos de 115 expertos en la provincia de Boushehr. Según los resultados, los expertos encontraron la conservación de las aguas subterráneas y superficiales, el desarrollo de áreas rurales, el aumento de la productividad y el aumento de los ingresos como los impactos más importantes de las tecnologías agrícolas de precisión. Las actitudes de los expertos indican su visión positiva hacia este tipo de impactos. Además, la actitud conductual tiene el mayor efecto sobre los impactos.

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Palabras clave
Agricultura sostenibleAgricultura de precisiónEvaluación de impactoBoushehrIran
1 . Introducción
En los últimos años, la agricultura se ha convertido en una industria en respuesta a la provisión de alimentos y la seguridad alimentaria y la relación humana con el medio ambiente ha cambiado debido a los logros en diferentes tecnologías [16] . En este sentido, los sistemas agrícolas enfatizan en la utilización de insumos producidos por combustibles fósiles como fertilizantes químicos , pesticidas, herbicidas y maquinaria agrícola con alto consumo de combustible. Aunque la aplicación de estas tecnologías ha aumentado el rendimiento y la eficiencia de la mano de obra, ha destruido muchos recursos naturales de los que depende la continuidad de los sistemas agrícolas. Por lo tanto, esta destrucción afectará primero a los agricultores y luego a la sociedad [4].. Los productos agrícolas producidos a través de la agricultura moderna basados ​​en métodos de revolución verde traen consigo muchos problemas para la salud humana y destruyen los recursos naturales debido a la aplicación de patrones de producción inadecuados, insostenibilidad de los sistemas de producción, pérdida de recursos básicos y, en consecuencia, amenazan las instalaciones de producción, de ahí que este tema proceso de producción imposible. Por lo tanto, se requiere inmediatamente el desarrollo de métodos agrícolas que sean productiva, económica y socialmente sostenibles [19] .

Con la introducción de la informatización agrícola, la agricultura tradicional se ha reformado mediante TIC avanzadas, lo que finalmente ha contribuido a mejoras significativas en la productividad y sostenibilidad agrícolas [28] . El concepto de agricultura de precisión, basado en la tecnología de la información, se está convirtiendo en una idea atractiva para gestionar los recursos naturales y lograr un desarrollo agrícola sostenible moderno [13] .

1.1 . Agricultura de precisión
La agricultura de precisión es un sistema integrado de manejo de cultivos que combina tecnologías de la información con industrias agrícolas racionales e intenta proporcionar cantidades y tipos de insumos basados ​​en las necesidades reales de cultivo en pequeñas fincas ubicadas dentro de una gran finca [11] . Además, la agricultura de precisión se considera un sistema de gestión agrícola sobre la base de la tecnología de la información para determinar, analizar y gestionar cambios dentro de una granja para la rentabilidad, sostenibilidad y conservación óptima de las granjas [7] . Este sistema se centra en la gestión de producción específica del sitio. La agricultura de precisión presenta un nuevo concepto en el uso sostenible de los recursos agrícolas y se define como un concepto de gestión que combina las tecnologías de la información y las comunicaciones para gestionar los cambios temporales y espaciales en la explotación [6] . El objetivo básico de la AP es optimizar el rendimiento con un aporte mínimo y una contaminación ambiental reducida [14] .

La agricultura de precisión con el propósito de la gestión de insumos proporcionará métodos de producción distinguidos para los productores agrícolas y, como cualquier otra tecnología, puede permitir a los agricultores recopilar datos con el propósito de identificar variables efectivas sobre el rendimiento potencial de la granja. Además, los agricultores pueden tomar decisiones sobre los insumos y utilizarlos en tasas variables [17] .

1.2 . Impactos de la agricultura de precisión
Se han reportado varias investigaciones que evalúan los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión. Este enfoque no solo puede reducir los costos, sino que también puede aumentar los rendimientos. Además, la aplicación precisa de productos químicos y fertilizantes solo cuando sea necesario reduce el potencial de contaminación de las aguas subterráneas y superficiales [10] . La agricultura de precisión no solo contribuirá al ahorro de costes, sino que también tendrá considerables beneficios medioambientales [7].. Una mayor eficiencia a través de sistemas precisos de guía de maquinaria por sí sola puede generar retornos cuantificables para los agricultores. Los sistemas de dirección automática precisos podrían ahorrar a los agricultores entre un 5% y un 15% en costos de insumos (combustible, pesticidas y fertilizantes) al reducir el lapeado excesivo o insuficiente y aumentando la puntualidad de las operaciones, como facilitar la fumigación de pesticidas por la noche. El aumento del rendimiento, la mejora de la producción económica y la compensación de costes se tienen en cuenta como las ventajas de aplicar tecnologías de agricultura de precisión [2] . Dobermann y col. [5] cree que, junto con los beneficios económicos, deben tenerse en cuenta los beneficios ambientales como la disminución de las emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación causada por fertilizantes y plaguicidas [8]. Al reducir la aplicación excesiva y la aplicación insuficiente de insumos como nutrientes y plaguicidas, esta estrategia tiene el potencial de mejorar la rentabilidad para el productor y también de reducir la amenaza de contaminación del agua subterránea o superficial por productos químicos agrícolas [22] .

Según Zhang et al. [27] la gente esperaba los impactos del uso de la agricultura de precisión en la rentabilidad para los productores y los beneficios ecológicos y ambientales. La adopción de la agricultura de precisión afectará las oportunidades de empleo (prestación de servicios de consultoría, servicios de apoyo, herramientas especializadas, etc.) y las estructuras agrícolas, especialmente la distribución del tamaño de las granjas en las zonas rurales y el uso de fertilizantes químicos, plaguicidas y otros insumos agrícolas de manera eficiente disminuirá los problemas ambientales [21] . Según Swinton y Lowenberg-DeBoer [23], la agricultura de precisión ha generado una rentabilidad del 57%. Otro estudio demostró que las tecnologías de agricultura de precisión dieron como resultado la rentabilidad de las granjaspor aumento de rendimiento y reducción de costos de insumos. Mientras tanto, la mejora de la administración financiera provoca una mejora de la administración de riesgos y una mejora de la capacidad de gestión de las granjas [26] . Impulsar la productividad, rentabilidad y sostenibilidad, mejorar la calidad del producto, gestionar eficientemente el producto, preservar el suelo, los recursos hídricos y energéticos, conservar las aguas subterráneas y superficiales, optimizar la eficiencia productiva, minimizar los impactos y riesgos ambientales lo que se hace con el propósito de la sostenibilidad ambiental y económica otros impactos estipulados de estas tecnologías [18] .

Diferentes científicos han presentado varios modelos para examinar actitudes y comportamientos. Las teorías que se utilizan en este artículo se comentan a continuación.

1.3 . Teoría de la acción Razonada
Esta teoría se basa en la psicología y define la relación entre actitudes y comportamiento. Según esta teoría, la adopción de la innovación se vería afectada por factores individuales y sociales. El factor individual se define como una creencia positiva o negativa hacia la formación de la conducta o se considera como la misma actitud hacia la formación de la conducta, y el factor social son las normas subjetivas o el impacto de la presión social en la persona, ya sea que resulte en la formación de la conducta o no [ 9] .

1.4 . Teoría del comportamiento planificado
En psicología, la teoría de la conducta planificada se introduce como un vínculo entre actitud y conducta. Esta teoría se presenta con base en la teoría de la acción razonada. Según la teoría de TPB, los comportamientos de los individuos estarán determinados por sus intenciones afectadas por la actitud, la norma subjetiva y el control conductual percibido [18] .

1.5 . Modelo de aceptación de Tecnología
El modelo de aceptación de tecnología (TAM) fue propuesto por Davis como un instrumento para predecir la probabilidad de que se adopte una nueva tecnología dentro de un grupo u organización [17] . Basado en la teoría de la acción razonada, el TAM se basa en la hipótesis de que la aceptación y el uso de la tecnología se pueden explicar en términos de las creencias, actitudes e intenciones internas del usuario. Como resultado, debería ser posible predecir el uso futuro de la tecnología aplicando el TAM en el momento en que se introduce una tecnología. El TAM original midió el impacto de cuatro variables internas sobre el uso real de la tecnología. Las variables internas en el TAM original fueron: facilidad de uso percibida (PEU), utilidad percibida (PU), actitud hacia el uso (A) e intención conductual de uso (BI) [25] .

Shyu y Huang [20] realizaron un estudio basado en el modelo de aceptación de la tecnología y sus resultados revelaron que la utilidad percibida y las variables de disfrute percibido afectaban la actitud de uso. Además, la actitud de uso y la utilidad percibida influyeron en la intención de uso. Nan y col. [15] examinó el modelo desarrollado de aceptación de tecnología de la información basado en el modelo TAM. Los resultados mostraron que la variable de intención conductual a corto plazo se vio afectada por impactos directos de compatibilidad, actitud de uso y utilidad percibida. La relación causal entre la intención conductual a corto plazo, la compatibilidad, la actitud de uso y la intención conductual a largo plazo fue positiva. Además, la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida tuvieron un efecto positivo en la actitud de uso. Chen y col. [3]presentó un modelo para investigar la intención hacia las tecnologías modernas mediante la combinación de modelos TAM y TPB. Según los resultados, rasgos de innovación como la utilidad percibida y la facilidad de uso percibida provocaron el desarrollo de una actitud positiva hacia el uso de tecnologías y actitudes modernas, las normas subjetivas y el control conductual percibido afectaron la intención de uso.

Numerosos estudios realizados sobre comportamientos ambientales han demostrado que el conocimiento es un predictor importante del comportamiento, ya que esta variable puede influir en todo el proceso de toma de decisiones de forma que una persona pueda tomar una decisión equivocada a través de información y conocimiento incorrectos [12] . Según Tress [24], existía una relación entre la dificultad de transición percibida hacia actividades sostenibles y la actitud hacia estas actividades. La forma en que las personas encuentran difícil la transición hacia actividades sostenibles mostrará una actitud más negativa. Según la literatura, Irán debería seguir más seriamente las tecnologías de agricultura de precisión confiando en sus capacidades potenciales [18]. En consecuencia, este fin no se puede lograr sin la cooperación de quienes están a cargo de la agricultura. Debido al papel clave de los expertos agrícolas en afectar la adopción de la innovación por parte de los agricultores, el propósito de este estudio fue investigar los factores que influyen en los impactos de la agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos de la provincia de Boushehr. De acuerdo con las revisiones de la literatura, se presenta el siguiente marco para investigar los factores que afectan los impactos ( Fig. 1 ).

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Figura 1 . Marco teórico.

2 . Método de investigación
Se utilizó una encuesta transversal para recopilar datos mediante un cuestionario. La lista de índices para medir la variable dependiente se proporcionó a través de tres pasos. En el primer paso, se recopiló información relacionada con los impactos de la agricultura de precisión a partir de documentos y recursos de otros países. En el segundo paso, se realizó un estudio pre-piloto en agricultores pioneros domiciliados en las regiones de Marvdasht para confirmar los impactos. En el último paso se entrevistó a algunos expertos de la organización Jihad-e-Keshavarzi en la provincia de Fars.

Los datos para probar el modelo se recopilaron entre expertos agrícolas en la provincia sur de Irán en 2016. Esta provincia tiene la capacidad adecuada para expandir las actividades agrícolas cualitativa y cuantitativamente y es una de las pioneras en la introducción y difusión de nuevas tecnologías. Boushehr incluye 9 ciudades y tiene un clima cálido, y su precipitación media anual es de entre 200 y 250 mm. En 2007, su total de campos de cultivo era de unas 236.053 ha. 5142 ha de estos campos se asignan al cultivo de agua y las 184,811 ha restantes se asignan al cultivo de secano . La mayoría de los campos de cultivo se dedican al trigo en 167.351 ha y al tomate en 14.519 ha. La agricultura en los huertos de la provincia de Bousher se realiza en 40.661 ha, de los cuales los dátiles son la mayor parte con 37 265/2 ha. La población estadística en esta investigación incluye a todos los expertos de Jihad-e-Keshavarzi que trabajan en la provincia de Bousher. Se utilizó un muestreo aleatorio de múltiples etapas para recopilar datos. El número de muestras se estimó con base en la población estudiada y la fórmula de Cochran y se entrevistó a 115 expertos de la provincia de Boushehr y se recopilaron los datos requeridos mediante cuestionarios. La validez del cuestionario fue probada por expertos del Departamento de Extensión y Educación Agrícola de la Universidad de Shiraz. El cuestionario fue probado de forma piloto con 30 expertos agrícolas seleccionados al azar de la muestra. Sobre la base de los comentarios de la prueba piloto, se perfeccionó el cuestionario y se elaboró ​​un cuestionario final revisado. Los coeficientes alfa de Cronbach para las variables se han presentado enCuadro 1 . La tabla 2 muestra la definición de variables.

Cuadro 1 . Coeficientes alfa de Cronbach para variables de investigación.

Variables Coeficiente alfa de Cronbach
Actitud conductual 0,75
Facilidad de uso percibida 0,74
Utilidad percibida 0,77
Actitud de confianza 0,80
Innovación individual 0,77
Conocimiento de agricultura de precisión 0,97
Dificultad de transición percibida 0,85
Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión 0,94
Cuadro 2 . Definición de variables.

Variables Definición
Utilidad percibida La utilidad percibida se define como la medida en que una persona cree que el uso del sistema mejorará su desempeño laboral (Venkatesh y Davis, 2000). La variable se midió utilizando elementos relacionados con el aumento de la productividad, la reducción de los costos de producción, un mejor control de las actividades agrícolas, etc. Las preguntas estaban en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Facilidad de uso percibida Según Davis (1989), la facilidad de uso percibida se define como la medida en que una persona cree que el uso del sistema estará libre de esfuerzo físico y mental (Lu et al., 2005). Esta variable se estimó utilizando ítems relacionados con la facilidad de aprendizaje, el esfuerzo mental requerido para utilizar estas tecnologías, la eficacia del uso de las opiniones de los expertos en la aplicación de estas tecnologías, etc. Las preguntas estaban en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy discrepar
Actitud conductual Taylor y Todd (1995) definieron una escala de actitud que midió si a las personas les gusta o no les gusta usar la tecnología y cómo se sienten al usarla. Definimos operativamente la actitud para utilizarla como el sentimiento positivo o negativo del posible experto sobre la adopción de tecnologías agrícolas de precisión. Esta variable se estimó con el uso deseable o no deseable de estas tecnologías, el uso razonable o irrazonable de las tecnologías y la actitud positiva y negativa hacia las tecnologías agrícolas de precisión. Las preguntas tenían la forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Actitud de confianza Esta variable mide la confianza de un productor para aprender y utilizar tecnologías agrícolas de precisión. A través de la escala de Loyd y Gressard (1984) se plantearon una serie de preguntas en relación a tener certeza para aprender tecnologías agrícolas de precisión en clases y talleres educativos y también a tener autoconfianza en el uso de estas tecnologías, etc. Las preguntas fueron en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Innovación individual La innovación individual se define como «la voluntad de un individuo de probar cualquier tecnología nueva». Se estimó a través de ítems propuestos por Agarwal y Prasad (1998). Las preguntas tenían la forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Conocimiento de agricultura de precisión La familiaridad individual con las características y tecnologías de la agricultura de precisión revela el conocimiento individual en relación con este sistema agrícola. Para medir esta variable se plantearon una serie de preguntas en el campo de las tecnologías agrícolas de precisión y las preguntas fueron en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de cero a muy alto
Dificultad de transición percibida La dificultad de transición percibida hacia la agricultura de precisión se considera como un índice para medir la percepción e idea individual sobre la dificultad de transición de la agricultura convencional hacia la adopción y aplicación de la agricultura de precisión. Se midió mediante preguntas sobre la posibilidad de la implementación de la agricultura de precisión con atención a las condiciones agrícolas y la situación económica y educativa en Irán. Las preguntas tenían la forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo.
Impactos de la agricultura de precisión Los impactos de la agricultura de precisión incluyen actitudes y creencias individuales sobre los posibles impactos de este tipo de tecnologías. En cuanto a los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión en los campos técnico, social, económico y ambiental, se formularon treinta y siete preguntas. Se utilizaron escalas de seis puntos que iban de ninguno a muy alto para evaluar los impactos.
Los datos de los cuestionarios se codificaron y analizaron mediante el software LISREL. El modelado de ecuaciones estructurales (SEM), un análisis multivariado , es un método apropiado para analizar variables latentes, como construcciones desarrolladas a partir de elementos de encuestas. SEM es similar a la regresión múltiple pero se utiliza para analizar y calcular la varianza explicada en variables latentes endógenas y exógenas. La relación entre constructos (o variables latentes) está representada por los coeficientes de trayectorias [1] . Además de la estadística descriptiva y las técnicas inferenciales, se utilizaron frecuencias, porcentaje, puntuación media, desviación estándar, coeficientes de correlación y modelado de ecuaciones estructurales para analizar los datos.

3 . Resultados y discusión
3.1 . Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión
3.1.1 . Impactos ambientales
En la Tabla 3 se ilustra la frecuencia y la media de cada impacto de las tecnologías de agricultura de precisión. Debido a la media de impactos ambientales de las tecnologías de agricultura de precisión, los expertos han encontrado la conservación de aguas subterráneas y superficiales con una media de 4.02 como el impacto ambiental más importante de este plan. De esta forma, el 69,6% de los expertos ha evaluado el alto impacto del uso de tecnologías de agricultura de precisión en la conservación de aguas subterráneas y superficiales y solo el 0,9% cree que el impacto es muy bajo. Los resultados de Sudduth et al. [22] estudio está de acuerdo con este hallazgo. Tabla 3muestra que el manejo de malezas y la conservación de fuentes de energía con una media de 3.93 se colocan en el segundo rango después de la conservación de aguas subterráneas y superficiales. Así, el 72,2% y el 60% de los expertos definieron un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en el manejo de malezas y la conservación de las fuentes de energía y el 1,7% y el 2,6% de la muestra definieron un impacto bajo. Ninguno de los expertos consideró que las tecnologías de agricultura de precisión no tuvieran impacto en el manejo de malezas y la conservación de fuentes de energía. Además, el 73,9% de los expertos informaron que el uso de tecnologías de agricultura de precisión dio como resultado el manejo de plagas y solo el 2,6% de la muestra cree que el uso de tecnologías de agricultura de precisión tuvo un impacto muy bajo en el manejo de plagas. Cabe mencionar que el manejo de plagas tiene una media igual a 3.87. Según los resultados, la gestión de enfermedades de las plantasy la elaboración de productos saludables tienen, respectivamente, medias de 3,86 y 3,82. Los resultados de Jochinke et al. [8] confirman este hallazgo. Según la Tabla 3 , el 54,8% de los expertos evaluó un impacto promedio del uso de tecnología de agricultura de precisión en las emisiones de gases verdes. Este impacto ambiental tiene el valor mínimo con media de 3.06 y los expertos lo han tenido en cuenta menos que otros impactos ambientales como impacto de las tecnologías de agricultura de precisión.

Cuadro 3 . Impactos ambientales de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Manejo de plagas 12 10,4 85 73,9 13 11,3 2 1,7 3 2.6 0,71 3,87 3
Manejo de enfermedades de plantas 11 9,6 85 73,9 13 11,3 4 3,5 2 1,7 0,69 3,86 4
Manejo de malezas dieciséis 13,9 83 72,2 10 8.7 4 3,5 2 1,7 0,72 3,93 2
Conservación de fuentes de energía 25 21,7 69 60,0 12 10,4 6 5.2 3 2.6 0,87 3,93 2
Conservación de aguas subterráneas y superficiales 22 19,1 80 69,6 8 7.0 4 3,5 1 0,9 0,69 4.02 1
Contaminación de aguas subterráneas y superficiales 15 13,0 69 60,0 17 14,8 7 6.1 4 3,5 3 2.6 1.06 3,65 9
La contaminación del suelo 17 14,8 27 23,5 54 47,0 10 8.7 4 3,5 3 2.6 1,10 3,29 10
La erosión del suelo 18 15,7 67 58,3 11 9,6 14 12,2 3 2.6 2 1,7 1.07 3,66 8
Compactación del suelo 12 10,4 77 67,0 11 9,6 9 7.8 3 2.6 3 2.6 1.03 3,66 8
Consumo de plaguicidas 17 14,8 69 60,0 17 14,8 7 6.1 4 3,5 1 0,9 0,96 3,73 6
Consumo de fertilizantes 18 15,7 68 59,1 15 13,0 9 7.8 3 2.6 2 1,7 1.02 3,72 7
Emisiones de gases de efecto invernadero 9 7.8 23 20,0 63 54,8 11 9,6 5 4.3 4 3,5 1.04 3,06 12
La biodiversidad 8 7.0 39 33,9 50 43,5 11 9,6 4 3,5 3 2.6 1.02 3,23 11
Producir productos saludables 20 17,4 73 63,5 12 10,4 4 3,5 4 3,5 2 1,7 0,99 3,82 5
3.1.2 . Impactos sociales
Según la Tabla 4, los expertos han introducido socialmente el desarrollo de áreas rurales con una media de 3.93 como el impacto más importante del uso de tecnologías de agricultura de precisión. Los resultados de este factor revelaron que el 70,4% de los expertos evaluaron un alto impacto de la tecnología de agricultura de precisión en el desarrollo de las zonas rurales y solo el 1,7% de la muestra informó que el impacto fue muy bajo. De acuerdo con la tabla antes mencionada, la disminución de la brecha de clase social con una media de 2,41 fue el valor más bajo como el impacto del uso de tecnologías de agricultura de precisión. Mientras tanto, en promedio, los expertos evaluaron la inmigración como un impacto social de las tecnologías de agricultura de precisión. Este índice tiene una media igual a 2,47.

Cuadro 4 . Impactos sociales de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Oportunidades de trabajo 13 11,3 73 63,5 20 17,4 3 2.6 3 2.6 2 1,7 1.06 3,68 4
1 a 0,9 a
Fuerza de trabajo 10 8.7 33 28,7 56 48,7 5 4.3 3 2.6 1,81 2,95 6
1 a 0,9 a 1 a 0,9 a 2 a 1,7 a 4 a 3,5 a
Bienestar dieciséis 13,9 71 61,7 17 14,8 7 6.1 3 2.6 1 0,9 0,92 3,75 3
Inmigración 8 7.0 25 21,7 55 47,8 9 7.8 5 4.3 1 0,9 2,29 2,47 7
2 a 1,7 a 6 a 5,2 a 2 a 1,7 a 1 a 0,9 a 1 a 0,9 a
Brecha de clase social 7 6.1 25 21,7 57 49,6 8 7.0 4 3,5 2 1,7 2,38 2,41 8
2 a 1,7 a 8 a 7,0 a 2 a 1,7 a
Estilo de vida 13 11,3 30 26,1 53 46,1 9 7.8 5 4.3 4 3,5 1,35 3,14 5
1 a 0,9 a
Satisfacción con la calidad de vida 17 14,8 73 63,5 14 12,2 7 6.1 2 1,7 2 1,7 0,95 3,78 2
Desarrollo de áreas rurales 17 14,8 81 70,4 11 9,6 4 3,5 2 1,7 0,73 3,93 1
una
Muestra a los expertos que creen que los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión en estos índices son negativos.

3.1.3 . Impactos técnicos
De acuerdo con la Tabla 5, los expertos encontraron un aumento de la productividad con una media de 3.94 como el impacto técnico más importante de las tecnologías de agricultura de precisión. El 71,3% de los expertos evaluó un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en el aumento de la productividad y el 14,8% de ellos evaluó un impacto muy alto. Ninguno de los expertos consideró que las tecnologías de agricultura de precisión no tuvieran impacto en la productividad. Este resultado es compatible con el estudio de Jochinke et al. [8] . La calidad de los productos y la mejora de la condición de la granja con una media de 3.90 se colocan en el segundo rango después del aumento de la productividad. Por lo tanto, el 67% y el 74,8% de los expertos explicaron que el impacto del uso de tecnologías de agricultura de precisión en la calidad de los productos y la mejora de las condiciones agrícolas es alto. Basado en la Tabla 5La expansión de tierras agrícolas y el tiempo de operaciones agrícolas con una media de 3,74 y 3,76 se colocaron en el rango más bajo. Pero debe tenerse en cuenta que las medias de ambos factores son más de 3 y la mayoría de la muestra ha evaluado el impacto promedio y alto de las tecnologías de agricultura de precisión en la expansión de tierras agrícolas y el tiempo de operaciones agrícolas.

Cuadro 5 . Impactos técnicos de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Productividad 17 14,8 82 71,3 11 9,6 3 2.6 2 1,7 0,71 3,94 1
Calidad de los productos 18 15,7 77 67,0 14 12,2 4 3,5 1 0,9 1 0,9 0,79 3,90 2
Expansión de tierras agrícolas 12 10,4 79 68,7 13 11,3 6 5.2 4 3,5 1 0,9 0,90 3,74 8
Sostenibilidad de productos 11 9,6 83 72,2 13 11,3 4 3,5 4 3,5 0,79 3,80 5
Gestión del consumo de insumos 15 13,0 77 67,0 14 12,2 6 5.2 3 2.6 0,81 3,82 3
Tiempo de operaciones agrícolas 11 9,6 81 70,4 12 10,4 8 7.0 2 1,7 1 0,9 0,85 3,76 7
Mejora de la condición de la granja 12 10,4 86 74,8 12 10,4 4 3,5 1 0,9 0,64 3,90 2
Depreciación de maquinaria 17 14,8 71 61,7 17 14,8 7 6.1 2 1,7 1 0,9 0,89 3,79 6
Crear una base de datos con información sobre el estado del terreno. 14 12,2 79 67,7 15 13,0 1 0,9 6 5.2 0,85 3,81 4
3.1.4 . Impactos económicos
Tabla 6Demuestra que los expertos consideran económicamente el aumento de los ingresos con una media de 3,99 como el impacto más significativo, por lo que el 63,5% de la muestra consideró un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en el aumento de los ingresos y el 20% de ellos evaluó un impacto muy alto. Después de los ingresos, la mejora y la prosperidad del estado agrícola con una media de 3,98 se coloca en el segundo rango. Los resultados de mejora y prosperidad del estado agrícola mostraron que el 61,7% de los expertos evaluaron un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en la mejora y prosperidad del estado agrícola y el 21,7% de ellos evaluó un impacto muy alto. Según esta tabla, la disminución del riesgo con el rango 3.53 se coloca en el rango más bajo.

Cuadro 6 . Impactos económicos de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Rentabilidad 25 21/7 67 58,3 18 15,7 2 1,7 2 1,7 1 0,9 0,86 3,93 4
Riesgo 13 11,3 67 58,3 17 14,8 9 7.8 5 4.3 4 3,5 1,14 3,53 6
Reducir el costo de los insumos 14 12,2 73 63,5 19 16,5 5 4.3 4 3,5 0,85 3,76 5
rendimiento 20 17,4 75 65,2 15 13,0 4 3,5 1 0,9 0,72 3,94 3
Ingresos 23 20,0 73 63,5 15 13,0 3 2.6 1 0,9 0,71 3,99 1
Mejora y prosperidad del estado agrícola 25 21,7 71 61,7 12 10,4 6 5.2 1 0,9 0,78 3,98 2
La media de la actitud de los expertos hacia los impactos de la agricultura de precisión indica que los expertos ven las tecnologías de la agricultura de precisión de manera positiva. Según la Tabla 7, la media de la actitud de los expertos en todos los campos es más de 3.

Cuadro 7 . La media de los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos.

Variable Desviación Estándar Media
El impacto de la agricultura de precisión 0,56 3,66
Impactos ambientales 0,67 3,97
Impactos sociales 0,81 3,26
Impactos técnicos 0,61 3,83
Impactos económicos 0,67 3,86
3.2 . Correlación entre variables
La Tabla 8 proporciona coeficientes de correlación entre variables. Los coeficientes de correlación entre la actitud de comportamiento con la utilidad percibida, la innovación individual y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión se calcularon 0.52, 0.42 y 0.56 respectivamente. Los coeficientes fueron significativos al nivel de significancia 0.01.

Cuadro 8 . La matriz de coeficientes de correlación entre variables.

Variables Actitud conductual Facilidad de uso percibida Utilidad percibida Actitud de confianza Innovación individual Conocimiento de agricultura de precisión Dificultad de transición percibida Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión
Actitud conductual 1
Facilidad de uso percibida 0,06 1
Utilidad percibida 0,52 ** 0,30 ** 1
Actitud de confianza 0,35 ** 0,56 ** 0,64 ** 1
Innovación individual 0,42 ** 0,36 ** 0,42 ** 0,54 ** 1
Conocimiento de agricultura de precisión 0,16 0,22 * 0,10 0,31 ** 0,27 ** 1
Dificultad de transición percibida −0,17 −0,02 −0,10 −0,06 −0,08 −0,14 1
Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión 0,56 ** 0,19 * 0,48 ** 0,36 ** 0,38 ** 0,30 ** −0,10 1
*
Significativo en p < 0,05. ** Significativo en p < 0,01. Los coeficientes revelaron que hubo una relación significativa y positiva entre la facilidad de uso percibida y la actitud de confianza (0.56, P = 0.01), la innovación individual (0.36, P = 0.01) y el conocimiento de la agricultura de precisión (0.22, P = 0.05). El análisis de correlación de la utilidad percibida con otras variables indicó que tiene una relación positiva con la actitud de confianza (r = 0.64, P = 0.01), la innovación individual (r = 0.42, P = 0.01) y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0,48, P = 0,01). Los resultados del análisis de correlación de Pearson mostraron una relación positiva entre la actitud de confianza y la innovación individual (r = 0.54, 0.01), el conocimiento de la agricultura de precisión (r = 0.31, P = 0.01) y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0.36 , P = 0,01). Los coeficientes de correlación revelaron una relación positiva entre la innovación individual y el conocimiento de la agricultura de precisión (r = 0.27, P = 0.01) y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0.38, P = 0.01). Mientras tanto, hubo una relación positiva entre el conocimiento de la agricultura de precisión y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0.30, P = 0.01). 3.2.1 . Evaluación del modelo de medición Uno de los criterios para la evaluación del modelo de medición es Chi-Cuadrado / Grado de libertad, que debe ser inferior a tres. Este valor es 1,15. El siguiente en evaluar el modelo es el valor p, que debe ser superior a 0,05, en la Tabla 9.se ve igual a 0.43. Calcular la bondad de ajuste, ajustar la bondad de ajuste, el índice de ajuste normalizado, el índice de ajuste no normalizado y el índice de ajuste comparativo son necesarios para el ajuste del modelo de tal manera que sus valores deben ser superiores a 0,90. Además, la raíz cuadrática residual media y el error cuadrático medio de aproximación deben ser menores que 0.05 y 0.10. Según los resultados, los índices fueron superiores a 0,9. El error cuadrático medio de aproximación para el modelo de medición y el residuo cuadrático medio de la raíz se calcularon 0,06 y 0,02 respectivamente. De hecho, estas variables presentan un modelo adecuado para definir la actitud hacia los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión. Cuadro 9 . Evaluación del modelo de medidas de ajuste general. Medida de bondad de ajuste Criterio recomendado Resultados obtenidos en esta investigación Chi-cuadrado / grado de libertad (X 2 / gl) ≤3 1,15 valor p ≥0.05 0.43 Índice de ajuste normalizado (NFI) ≥0,90 0,91 Índice de ajuste no normalizado (NNFI) ≥0,90 0,99 Índice de ajuste comparativo (CFI) ≥0,90 1,00 Índice de bondad de ajuste (GFI) ≥0,90 0,99 Ajustar el índice de bondad de ajuste (AGFI) ≥0,90 0,97 Residual cuadrático medio (RMSR) ≤0.05 0,02 Error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) ≤0.1 0,06 Los resultados mostraron que ( Fig. 2 ) existe un efecto causal positivo y significativo entre la utilidad percibida y la actitud conductual (λ = 0,40, p < % 1). Los resultados de Shyu y Huang [20] , Nan et al. [15] , Chen et al. [3] confirman este hallazgo. La innovación individual es una variable externa que tiene un efecto directo sobre la actitud conductual (λ = 0.22, p < % 1). El análisis de los resultados indicó un efecto positivo de la facilidad de uso percibida sobre la actitud conductual (λ = 0,12, p < % 5). Este hallazgo es consistente con los resultados de Nan et al. [15] y Chen et al. [3]. Estas variables explicaron el 24% de los cambios de actitud de comportamiento (SMC = 0,24). Los hallazgos demuestran que la actitud conductual tiene el efecto más directo sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión y la relación causal de esta variable fue 0,64 (β = 0,64, p < % 1). Después de la actitud conductual, la utilidad percibida tiene el efecto más significativo sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (λ = 0.33, p < % 1). Según los resultados, la dificultad de transición percibida tiene un efecto negativo directo sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (λ = 0,17, p < % 5). A partir de los resultados, la facilidad de uso percibida y las variables de innovación individual tuvieron efectos indirectos sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión. Estas variables anticipan el 39% de los cambios de impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (SMC = 0.39). Descargar: Descargar imagen de alta resolución (270KB)Descargar: Descargar imagen a tamaño completo Figura 2 . Modelado de ecuaciones estructurales y coeficientes de trayectoria entre variables. 4 . Conclusión y Recomendaciones Hoy en día, las tecnologías útiles junto con la estrategia de conservación del medio ambiente, así como los puntos de vista cambian de estrategias correctivas a estrategias preventivas en el uso de tales tecnologías, están en el centro de atención. Se hacen esfuerzos para enfatizar la aplicación de las ciencias modernas en la agricultura que se relacionan con el impulso de la producción y la productividad y la conservación del medio ambiente. La tecnología de la información en la agricultura llamada tecnologías agrícolas de precisión se considera una de las tecnologías modernas. Este tipo de sistema agrícola es un manejo de precisión agrícola basado en datos y conocimientos de insumos y considera el uso de insumos en términos de las necesidades de las granjas y el manejo específico del sitio. La agricultura de precisión se refiere a un enfoque sistemático para rehacer todo el sistema de agricultura para desarrollar una agricultura sostenible, de bajos insumos y de alto rendimiento. Los métodos de agricultura de precisión pueden mejorar la sostenibilidad económica y ambiental de la producción. Según los resultados de este trabajo, la aplicación de sistemas de agricultura de precisión se considera como un medio para lograr una agricultura sostenible, un paso hacia el cual es inevitable para todos los países, especialmente los desarrollados, como resultado de los problemas ambientales y la provisión de seguridad alimentaria para la creciente población. Porque otros sistemas agrícolas como el tradicional y el orgánico pueden no brindar seguridad alimentaria a la población en crecimiento. Los expertos agrícolas de Jihad-e-Keshavarzi son uno de los factores que introducen este tipo de tecnologías a los agricultores y la actitud positiva de los expertos hacia los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión juega un papel importante en la aceleración de su difusión. Los expertos de la provincia de Boushehr encontraron la conservación de aguas subterráneas y superficiales, el manejo de malezas, la conservación de recursos energéticos y el manejo de plagas como los impactos ambientales más importantes de las tecnologías agrícolas de precisión. El impacto social más significativo de este sistema agrícola se refiere al desarrollo de las áreas rurales. Los impactos técnicos más importantes de las tecnologías agrícolas de precisión son el aumento de la productividad, el aumento de la calidad de los productos y la mejora de las condiciones agrícolas. Los expertos definieron los impactos económicos más importantes de estas tecnologías como el aumento de los ingresos, la mejora y la prosperidad del estado agrícola. Las actitudes de los expertos indican su visión positiva hacia este tipo de impactos. Por lo tanto, los planificadores gubernamentales en agricultura deben tener en cuenta la implementación de la agricultura de precisión en los planes de desarrollo agrícola. Además, deben tratar de considerar servicios de apoyo para tener acceso a tecnologías agrícolas de precisión, activando la extensión y capacitación, La actitud de comportamiento tiene el mayor efecto sobre la actitud hacia los impactos. Si bien el conocimiento y la conciencia se consideran una introducción para crear una actitud, los resultados de este estudio mostraron que el conocimiento de la agricultura de precisión no tuvo ningún efecto sobre la actitud del comportamiento. Una de sus razones puede deberse al desconocimiento de esta tecnología, por lo que es necesario incrementar el conocimiento y la información de los expertos en este campo. Por lo tanto, podrán aplicarlo en las granjas después de obtener la información requerida y alentar a los agricultores a adoptar tales tecnologías al proporcionar las condiciones e instalaciones necesarias. Se sugiere crear grupos de aprendizaje y proporcionar condiciones para la discusión grupal para facilitar el aprendizaje de la agricultura de precisión. La falta de investigaciones en este campo en Irán es otra razón de la falta de conocimiento de los expertos. Los investigadores deben aplicar los conocimientos teóricos de la agricultura de precisión en el país de Irán. También es esencial aprobar los créditos necesarios para la investigación y alentar a los investigadores a planificar y aplicar los planes pertinentes en agricultura de precisión. La utilidad percibida se considera la variable más significativa que afecta la actitud conductual y el segundo factor que influye en la actitud de las tecnologías de agricultura de precisión. Por lo tanto, la educación debería centrarse en justificar la utilidad percibida de esas tecnologías a los expertos, de modo que la enseñanza de la agricultura de precisión en las universidades debería considerarse más. Se sugiere planificar cursos de capacitación en servicio para expertos, formar una red de expertos, profesores y técnicos, desarrollar y realizar programas de pasantías para expertos. Por último, los funcionarios y los responsables políticos pertinentes pueden establecer una planificación estratégica basada en los resultados de este estudio para difundir este tipo de tecnologías.

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Los profesionales agrícolas han seguido beneficiándose en términos de rentabilidad y productividad mediante el uso de desarrollos de tecnología móvil. Desde la recopilación de datos y el seguimiento del rendimiento de la máquina hasta el registro de actividades de exploración de cultivos y el control de drones, las aplicaciones móviles son ahora un componente clave en el mundo de la agricultura de precisión.

Las tecnologías agrícolas inteligentes han facilitado y ayudado a los productores a reducir los costos operativos de sus granjas de manera significativa, mientras que al mismo tiempo aumentan el rendimiento y producen parcelas de tierra. Esto eventualmente se traduce en una mayor rentabilidad de estas granjas. En los últimos años, una de las etapas críticas de esta revolución y las principales tecnologías agrícolas inteligentes que han impulsado en gran medida las prácticas agrícolas y la forma en que los agricultores llevan a cabo sus actividades son las aplicaciones móviles agrícolas.

Además, las aplicaciones móviles agrícolas realmente han ganado una amplia aceptación entre los agricultores modernos debido a su naturaleza versátil. Estas aplicaciones móviles pueden realizar muchas tareas en la granja, que incluyen la creación de mapas de la granja, la exploración de la granja, la gestión de los datos de la granja, el vuelo de drones agrícolas sobre el campo, entre muchos otros trabajos que requiere el agricultor. La naturaleza conveniente y práctica de las aplicaciones móviles agrícolas es lo que les ha permitido ganar popularidad entre los agricultores.

Para continuar satisfaciendo la creciente demanda y necesidades de los productores globales, los desarrolladores de aplicaciones móviles en el sector agrícola han seguido mejorando las capacidades y características de las aplicaciones agrarias. Estos desarrolladores están interesados ​​en garantizar que las aplicaciones agrícolas cubran casi todas las necesidades del agricultor objetivo y sean fáciles de usar.

Por lo tanto, se espera que las aplicaciones móviles agrícolas que están disponibles para los agricultores sean fáciles de usar, y también deberían proporcionar herramientas analíticas básicas y confiscadas con toda la información y los servicios necesarios para el uso del agricultor.

Con el número cada vez mayor de aplicaciones de agricultura de precisión disponibles en las tiendas de aplicaciones de Android e IOS creciendo exponencialmente, es un poco más difícil navegar con éxito por las últimas aplicaciones móviles que ayudan y aumentan la eficiencia de los profesionales de la agricultura de precisión. Sin embargo, lo hemos investigado, evaluado y clasificado para usted: –

Cropio

Esta aplicación proviene tanto de tiendas móviles como de versiones de escritorio. Está disponible tanto en App Store como en Google Play. Cropio es un conocido sistema de gestión de campos por satélite que ayuda o facilita el seguimiento de campos agrícolas de forma remota. El sistema Cropio genera actualizaciones y avances en tiempo real sobre las condiciones actuales del suelo y los cultivos. Además, determina los niveles de vegetación del campo e identifica las áreas problemáticas. Esta información es precisa, además de ofrecer previsiones meteorológicas dentro de tu localidad. La aplicación fue diseñada para ayudar específicamente a optimizar la toma de decisiones, el uso de fertilizantes y agua dentro de una granja específica.

Aplicación iSOYL scout

Esta aplicación se conoce comúnmente como la aplicación SOYL y es compatible con dispositivos basados ​​en IOS. Esta aplicación móvil se utiliza principalmente para explorar la granja por parte de los productores. Ayuda al agricultor a registrar el desempeño de los cultivos en diferentes ubicaciones de la granja mediante la utilización de las capacidades del Sistema de posicionamiento global del dispositivo que contiene la aplicación. Además, la aplicación móvil permite al agricultor identificar hasta qué punto han invadido las malas hierbas y elaborar un cronograma de cómo manejarlas. La aplicación también permite al productor tomar imágenes de áreas de interés en la finca para verlas y analizarlas posteriormente. El agricultor también puede compartir las imágenes y otra información relevante.

Aplicación GrainTruckPlus

Esta aplicación móvil fue desarrollada por John Deere para ayudar a los agricultores durante la cosecha. Esta aplicación ayuda a los productores a gestionar el equipo de cosecha hasta los siguientes elevadores preferidos más cercanos. Los agricultores pueden realizar un seguimiento de su equipo de cosecha en cualquier momento. Ayuda al agricultor a ahorrar tiempo mediante la creación. Esta aplicación permite al agricultor saber dónde se encuentra el equipo de cosecha en un momento determinado, el tiempo aproximado hasta el ascensor seleccionado y cuál es el tiempo de espera aproximado en ese ascensor. Por lo tanto, esta aplicación permite al agricultor administrar el tiempo creando un horario que combinará los camiones, los carros y los elevadores. Esto asegura que para cuando la cosecha del campo llegue a los elevadores, el tiempo de espera sea aproximadamente mínimo.

La aplicación Yara ImageIT.

Esta aplicación móvil también se llama aplicación internacional Yara. Esta aplicación fue desarrollada específicamente para ayudar a los productores a manejar los niveles de nitrógeno en sus campos. Funciona midiendo la absorción de nitrógeno de las plantas basándose en imágenes tomadas y luego da recomendaciones basadas en los niveles de deficiencia. La aplicación utiliza la variación de color de las plantas. Ayuda en la aplicación de nitrógeno precisamente para optimizar los rendimientos y reducir el impacto ambiental del uso de químicos como fertilizantes.

Malezas de identificación

Este tipo de aplicación móvil permite a los productores identificar las malas hierbas con las que no están familiarizados. Identifica las malas hierbas basándose en una serie de características y características únicas.

FarmLogs

Es importante señalar que esta aplicación móvil es gratuita. Puede obtener ayuda con la administración de la granja y los servicios de asesoramiento de los propietarios de la aplicación. El mapeo de campos y la recopilación de información histórica y actual son algunas de las características que tiene.

Otras aplicaciones que vale la pena considerar son:

La aplicación Pocket Rain Gauge.
La aplicación de trabajos Agcareers.com
Acción NCGA
Buscador de semillas
KSUSoyYieldCalc
NeoMyco
Granja en mano

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Con el crecimiento previsto de la población mundial, la agricultura enfrenta un gran desafío para aumentar rápidamente la producción de alimentos. Para lograr este objetivo, la agricultura de precisión respaldada por herramientas de Internet de las cosas (IoT) se está implementando en proyectos agrícolas en todo el mundo para mejorar el potencial de la industria.

La implementación de IoT tiene el potencial de cambiar la agricultura para siempre, haciendo que esta actividad tradicional sea más eficiente y predecible. La agricultura de precisión puede ayudar a los agricultores a hacer frente a una serie de desafíos que presenta la agricultura, como la escasez de agua, la disponibilidad limitada de tierras aptas para plantaciones de cultivos, las dificultades que tienen los agricultores para gestionar los costos y la necesidad de satisfacer la creciente demanda mundial de recursos alimentarios.

“Con no menos de 10 mil millones de bocas que alimentar en el próximo medio siglo, la agricultura digital será la columna vertebral del sistema seguro, sostenible y de producción de alimentos, dijo Joe Michaels, director senior de Gestión Global de Productos para Soluciones de Precisión en CNH Industrial, durante una presentación en la Enterprise IoT Summit, que tuvo lugar en Austin, Texas, a principios de este año.

Michaels dijo que los cuatro pilares principales de la agricultura de precisión son la planificación, la siembra / siembra, el control de aplicaciones y la cosecha. El ejecutivo destacó que las herramientas de agricultura de precisión permiten a los agricultores obtener decisiones informadas sobre la gestión agrícola, eficiencia de la máquina y del operador, menores costos de insumos y mayor rendimiento en la producción.

Según Michaels, la evolución de las tecnologías de agricultura de precisión permitirá nuevas funcionalidades como la conectividad a servicios de terceros y el suministro de información en tiempo real que será analizada y utilizada de forma inmediata.

La agricultura ha sido tradicionalmente una actividad económica algo arriesgada y los agricultores de todo el mundo se han visto afectados por las recesiones económicas y los cambios ambientales. La agricultura de precisión implementa sistemas y tecnologías de IoT para reducir esencialmente los posibles errores y, a su vez, maximizar los rendimientos.

La agricultura de precisión utiliza aplicaciones de IoT, que ayudan a los agricultores a aumentar la calidad, la cantidad, la sostenibilidad y la rentabilidad de la producción agrícola. Estas herramientas permiten a los agricultores saber qué semillas plantar, la cantidad de fertilizante que necesitan usar, el mejor momento para cosechar y los resultados esperados de los cultivos. A través de la implementación de IoT, los agricultores también pueden monitorear sensores que se pueden usar para detectar la humedad del suelo, el crecimiento de los cultivos y los niveles de alimentación del ganado, entre otras funciones clave. Los sensores también pueden gestionar y controlar de forma remota cosechadoras y equipos de riego conectados.

Ciertas plataformas de IoT utilizadas en la industria agrícola permiten a los agricultores administrar grandes cantidades de datos recopilados de sensores, servicios en la nube como el clima o mapas, equipos conectados y sistemas existentes. Las plataformas también aprovechan las herramientas de análisis y big data para proporcionar información y recomendaciones para mejorar el proceso de toma de decisiones.

Según Beecham Research, la adopción de herramientas agrícolas inteligentes se intensificará de 2017 a 2020. “El interés en IoT ya es fuerte por parte de los proveedores de maquinaria agrícola como John Deere, Claas y CNH Global, mientras que también hay una atención considerable en los datos y la agricultura sistemas de gestión de una variedad de actores, incluidos gigantes agroalimentarios como Monsanto ”, dijo el estudio.

Sin embargo, la agricultura de precisión aún enfrenta un gran desafío ya que los sistemas de IoT dependen de la conectividad a Internet y muchas áreas rurales aún carecen de suficiente infraestructura inalámbrica, ya que muchos proveedores de servicios de telefonía móvil aún se enfocan en áreas más densamente pobladas.

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¿Tu granja es eficiente o una granja agrónoma? Habitualmente, encontramos que las granjas pequeñas están centradas en la agronomía mientras que las más grandes están centradas en la eficiencia para mantener márgenes de beneficios viables. Pero no siempre es así. Muchas granjas combinan técnicas de eficiencia con la ciencia agrónoma. De hecho, las mejores granjas a veces están en la línea intermedia entre eficiencia y agronomía para producir cosechas fantásticas de cultivos que dominan el mercado sin aumentar en exceso los gastos de la granja o sus desperdicios.

Granjas Eficientes

La eficiencia es de alta importancia para muchas granjas. Cuanto mayor sea la granja, mayor necesidad de ser eficiente. La eficiencia no es solo hacer crecer los cultivos de a forma más sencilla, también es reducir costes, materiales y horas de trabajo sin impactar en el resultado final – una buena cosecha.

Una granja que se centre en la eficiencia puede comprar un único rociador de fertilizante multiuso para todos sus campos, incluso aunque estén creciendo una variedad de cultivos diferentes. Pueden labrar y fertilizar al mismo tiempo y trabajar de la forma más rápida para cubrir todos los campos de una pasada.

Esto te da más tiempo, dinero y energía para cubrir una área más grande de la misma manera, dejándote plantar más cultivos. La desventaja es que en general tus cultivos serán de menor calidad o más propensos a la malnutrición, por ejemplo.

Tu granja es eficiente si te centras en la manera más rápida de gestionar de forma efectiva todos tus cultivos para aumentar tus números y beneficios. A veces, es a costa de parte de tu cosecha.

Granjas Agrónomas

La agronomía es la es la forma tradicional de cultivar, por así decirlo. Las granjas que se centran en la agronomía son las que están más dispuestas a utilizar agricultura de precisión. Son las granjas en las que no solo analizan sus tipos de suelo, sino que también calculan cómo cambiar esos tipos de suelo para rendimientos óptimos a largo plazo… incluso si eso significa obtener beneficios más bajos durante un par de años en el futuro más inmediato.

La eficiencia aún está en consideración porque producir cultivos de alta calidad y rendimiento y tomarse el tiempo de gestionar una granja para hacerlo aún es la principal preocupación de los granjeros.

Si tu granja es una granja agrónoma si utilizas prácticas de alta calidad para centrarte en trabajar cultivo a cultivo para aumentar los beneficios. El precio de centrarte en mejorar todos tus cultivos es que a corto plazo te adelantarán tus competidores, ya que tus gastos serán mayores.

Fertilización de Proporción Variable

La fertilización aplicando ratios de proporción variables es el proceso de fertilizado de tus campos de una manera precisa y eficiente, mientras cambia la proporción de fertilizante que aplicas para seguir varianzas agrónomas.

¡Es más fácil entenderlo con un ejemplo!

Para comenzar, tendrás solo un fertilizante. Si tienes un rango de campos con cultivos en crecimiento que necesitan diferente proporción de nitrógeno para un crecimiento óptimo, solo necesitarás un fertilizante alto en nitrógeno. Todo lo que tienes que hacer es cambiar cuánta cantidad de fertilizante necesita cada cultivo.

Después, necesitas la tecnología para que un fertilizante aplicado en diferentes proporciones funcione. Cambiar el ratio y presión de aplicación del fertilizante mientras avanzas por el campo es la manera menos precisa y más costosa de cambiar la proporción de fertilizante utilizada… Si vas en serio con la agricultura de precisión y el aumento del rendimiento de tus cosechas, puedes hacerlo mejor. Hay formas de programar que tu fertilizante aumente automáticamente o reducir el esparcido del fertilizante según avanzas. Tu tractor necesitará estar conectado con un GPS para saber cuándo has entrado en el área que necesita más o menos fertilización.

Aún más. Con la tecnología de agricultura de precisión más avanzada puedes de hecho cambiar tu ratio de fertilización para diferentes áreas del campo.

Esta tecnología de fertilización con proporción variable te permite llevar a cabo prácticas agrónomas e impulsar el rendimiento de cada cultivo de forma individual, mientras que rocías de forma eficiente tus campos en un gran barrido sin pausas.

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Entendamos cómo se pueden realizar mapas y topografía con un dron.

La tecnología de drones es un disruptor líder del siglo XXI. Desde la entrega de paquetes hasta la puerta hasta salvar vidas en áreas remotas con suministros médicos; es una tecnología que no puede ser pasada por alto por ninguna industria, ni siquiera por la geoespacial. Los drones han hecho posible mapear un área muy rápidamente y de una manera muy rentable, haciendo retroceder aquellos días en que las imágenes de satélite eran una opción. Industrias como la construcción, la agricultura, la atención médica, el apoyo en casos de desastre, la minería, la inspección de infraestructura, etc., utilizan en gran medida el mapeo y la topografía con drones, ya que la imagen clara y precisa o el modelo 3D de un área de proyecto con mediciones precisas facilitan la toma de decisiones. La entrega rápida de resultados y el bajo costo añaden una razón adicional para hacerlo.

La cartografía y la topografía con un dron son muy simples. Ahora, en el mercado, los drones estándar profesionales están disponibles a precios asequibles que permiten que cualquiera pueda realizar este trabajo. Incluso puedes ser tú. Entonces, entendamos los pasos para saber cómo se pueden realizar mapas y levantamientos usando un dron.

Seleccione según el requisito
Seleccione el dron según sus necesidades. Si tiene una inspección de drones por hacer con fines agrícolas, DJI Agras MG-1 – Best 8 Rotor Drone, senseFly eBee SQ, Precision Hawk Lancaster 5 son algunos de los mejores. Si su propósito es la minería, entonces es mejor optar por Yuneec H520, DJI Matrice 200 Review, 3DR Solo Quadcopter 2.0, entre otros.

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Elija software
Una vez que se ha elegido el dron según el propósito, el siguiente paso es la selección de una solución de mapeo que es una aplicación móvil y una plataforma web que ayuda a planificar el vuelo con precisión. La cartografía móvil automatiza la cartografía y los vuelos fotográficos, y el software crea mapas, informes y modelos 3D precisos y de alta resolución, así como mapas en vivo 2D en tiempo real para un análisis inmediato. Para el análisis de imágenes, transfiera la imagen de la tarjeta de almacenamiento a la computadora una vez que se hayan capturado los datos y cárguela al software que procesará los datos para dar el resultado final. Hay varias soluciones de software en el mercado como Pix4D, Drone Deploy y Precision Hawk, entre muchas.

Planificación de vuelos
Una vez que se ha seleccionado la solución de mapeo y drones, el siguiente paso es la planificación del vuelo. Seleccione el área donde desea hacer el mapeo de drones y asegúrese de que se especialice en seguridad. Después de finalizar el área, seleccione la altitud a la que desea volar el dron. Después de seleccionar el área, planifique el vuelo utilizando un software de mapeo. Para ello, inicie sesión en el software donde automáticamente le pedirá que planifique un vuelo. Te da la imagen satelital del área donde solo tienes que hacer clic en el cuadrado y seleccionarlo para el mapeo de drones.

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Compruebe la configuración de la cámara
Antes de volar el dron sobre el área seleccionada, verifique la configuración de la cámara. Cualquier mal ajuste de la cámara puede destruir completamente el trabajo. Si no es un profesional en la cámara, lo mejor es usarlo en modo automático y si ha dominado el arte de la fotografía, configúrelo manualmente para ajustar la configuración de la cámara, como la velocidad de obturación, el balance de blancos y el ISO manualmente para obtener una imagen más nítida y consistente. imágenes para tus mapas

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Vuela y revisa
Ahora el trabajo está sobre el terreno. Después de todos los procesos de selección, lleve el dron al área donde ha planeado su vuelo y vuele. Para el propósito, conecte el dron al teléfono inteligente, vaya a la aplicación de mapeo de drones y toque sobre la marcha. Revise las imágenes capturadas por el dron en ese momento para asegurarse de que solo la imagen relevante se destina al análisis final.

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Procesamiento de imágenes
Una vez capturadas las imágenes, cargue la imagen en el software. Para iniciar sesión en Data Mapper, busque la encuesta y haga clic en cargar encuesta. Aquí cargue todas las imágenes y luego seleccione la salida donde la imagen se procesará en forma de ortomosaico o nube de puntos 3D lista para ser utilizada para su propósito.

Es importante señalar aquí que la ciencia de la fotogrametría se aplica en el mapeo con drones, donde las mediciones se realizan a partir de fotografías que dan como resultado un mapa, medición o modelo 3D de un objeto o escena del mundo real.

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Cuáles son las mejores condiciones de luminosidad y ambientales para realizar mapas, ortomosaicos o modelos 3D mediante fotogrametría a partir de imágenes aéreas captadas con dron?

Muchas veces nos hemos preguntado cuál será el mejor momento del día para realizar fotografías, y sobretodo fotos con dron destinadas a mapas o bien a modelos digitales para fotogrametría. Para realizar cartografía mediante drones también hay que buscar las mejores condiciones posibles en cuanto a luminosidad para obtener los mejores resultados.
Si las condiciones ambientales no son las correctas se pueden obtener ortomosaicos para cartografía o geología con unas condiciones de luz y color muy variables a lo largo de un mismo elemento, haciendo muy difícil las tareas de clasificación mediante índices de vegetación o algoritmos.

Si lo que necesitamos es crear un ortomosaico o un mapa 2D, deberemos intentar que aparezcan la menor cantidad de sombra posible, e intentar que la luminosidad sea lo más constante posible.

Por lo tanto si es un día soleado, siempre debemos actuar lo más próximo posible al mediodía solar, de este modo se evitan sombras grandes de los objetos, como árboles si realizamos fotogrametría en el sector forestal, edificios en el caso de topografía con dron, o bien viñedos o frutales si lo que se realiza es agricultura de precisión. En el mediodía solar es la hora en que los rayos del sol son más perpendiculares a la superficie de la tierra por tanto los objetos proyectaran una sombra de superfície menor a la proyectada en el atardecer o madrugada. Por otro lado al comienzo y al final del día, la luz puede variar de intensidad en cuestión de minutos que dura el vuelo, mientras que al mediodía és más constante.

Para realizar modelos 3D divulgativos, de investigación o geomática, realizados a partir de imágenes captadas con dron y en los cuales los detalles son muy importantes. El caso ideal es buscar un momento en el que haya nubes altas, las cuales permiten realizar fotografías con luz dispersa, y por tanto no se van a crear sombras duras y la cantidad de información que podremos recuperar sera mayor.

Aun así en el caso de estos modelos 3D siempre es recomendable pasar el filtro de un programa de pre-tratamiento de las imágenes del dron para eliminar posibles sombras, altas luces y mejorar cada una de las fotos y en consecuencia mejorar el modelo final.

Para geomática, geología, ciencias de la tierra, medioambiente o trabajos en el que se requiera la nube de puntos en formato asci o similar, pero que aparezca vegetación, habrá que estar al tanto del viento.

El viento mueve las hojas de la vegetación y los software de reconstrucción fotogramétrica les cuesta más realizar una correcta restitución, aparecen muchos puntos como ruido debajo de la vegetación. Para solucionar-lo no se puede quitar el viento, pero si se pueden elegir momentos con la mayor calma posible. Una vez realizadas la reconstrucción digital en forma de nube de puntos, si es necesario se eliminaran los puntos que son ruido, sin ningún interés para los trabajos.

En teledetección, para distinguir los distintos tipos de verdes, por ejemplo en vegetación, o poder clasificar entre plantas sanas o con estrés hídrico en agricultura. A parte de las medidas anteriores de elegir correctamente el momento óptimo del día, se hace imprescindible el uso de paneles que nos ayudaran a la calibración de las imágenes. Parrot Sequoia ya lleva un Sunshine Sensor para corregir estas variaciones de luminosidad y un panel para calibrar. Y en casos que sea aún necesaria mayor precisión, como en casos de investigación, deberemos ayudarnos de espectrómetros para medir los niveles de reflectáncia en los paneles.

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Como arma competitiva en la economía digital moderna, la cadena de suministro se centra en encontrar enfoques comerciales eficaces y nuevos modelos comerciales. Sus capacidades avanzadas se traducen directamente en resultados empresariales tangibles y medibles, ya que ayudan a las empresas a realizar sus propias aspiraciones. Al crear un entorno de cadena de suministro eficaz, las tecnologías digitales resultan útiles.

Las tecnologías agrícolas de precisión, como su elemento constitutivo, brindan soluciones favorables para cada jugador, y ahora veremos estos elementos clave.

Optimización de gastos
Con el monitoreo por satélite, los productores pueden ahorrar sus gastos en fertilizantes y otros productos fitosanitarios necesarios para el cultivo de cultivos. El análisis rápido y preciso de sus vastos campos les ayuda a evitar gastos irrazonables y ahorrar dinero en otras necesidades. Con base en datos satelitales, los agricultores pueden estimar con precisión una descripción general de las cantidades de productos que necesitarán para territorios particulares. Además, el uso de herramientas de agricultura de precisión facilita la superación de problemas relacionados con el almacenamiento de productos no utilizados.

Al igual que los agricultores, los proveedores pueden beneficiarse del monitoreo de cultivos porque la tecnología les permite organizar su flujo de trabajo de manera más efectiva. De hecho, los proveedores pueden estimar la cantidad de productos para el cultivo de plantas y el cuidado que los agricultores pueden necesitar para la temporada. Con estos datos, pueden ajustar sus propias capacidades a la atracción actual del mercado. La información sobre el clima o la productividad del campo obtenida de los satélites también se puede emplear para desarrollar propuestas de marketing.

Construyendo relaciones estratégicas
Los agricultores que utilizan tecnologías agrícolas de precisión están preparados para establecer asociaciones estratégicas con proveedores. Poseen datos archivados sobre el estado de sus campos y la vegetación actual. Son conscientes de sus necesidades y, basándose en esta información, pueden comprar fertilizantes, semillas u otros productos fitosanitarios por adelantado.

Un enfoque basado en datos en la agricultura brinda a los agricultores la oportunidad de planificar a largo plazo, lo que da como resultado contratos a largo plazo. El monitoreo por satélite ayuda a los productores a rastrear la vegetación de los cultivos para que puedan experimentar con la eficiencia de varios productos. Los agricultores brindan retroalimentación a los proveedores, quienes a su vez pueden formar surtidos y ajustar las estrategias de ventas. Por lo tanto, todos y cada uno de los actores pueden beneficiarse de su cooperación en la cadena de suministro.

Experimentar con el monitoreo por satélite
Los agricultores son conocidos por su conservadurismo y lo propensos que son a ceñirse a maquinaria probada en lugar de experimentar. El monitoreo por satélite les ayuda a eliminar los prejuicios y explorar nuevos enfoques. Con datos visualizados, pueden probar varias estrategias y descubrir nuevos métodos de trabajo en el cultivo de cultivos. Por ejemplo, pueden realizar experimentos para comparar la cosecha o la vegetación de diferentes variedades de un cultivo en particular en sus campos. Se pueden realizar pruebas similares con resultados precisos para fertilizantes.

Además de esto, algunas plataformas, como EOS Crop Monitoring , también miden la humedad del suelo . Esta característica es una excelente oportunidad para que los fabricantes de equipos de riego prueben sus productos y demuestren sus capacidades a los clientes potenciales.

¿Y los proveedores? La construcción de relaciones transparentes y de confianza con los agricultores es el punto central de su actividad. El acceso a los llamados datos de los agricultores y su uso les reporta beneficios considerables. A partir de esta información, surge un método más simple de producir los bienes necesarios en el mercado. Los agricultores también pueden ser el vínculo que ayude a un público informado a comprender cómo se utiliza la tecnología de manera segura para producir alimentos.

Las tecnologías agrícolas de precisión resultan útiles cuando los minoristas desean mejorar sus servicios. Les permite ajustar los procesos de producción, mantenerse relevantes y mantener su ventaja. Por lo tanto, la cooperación entre los eslabones de la cadena de suministro facilita el desarrollo de relaciones comerciales duraderas y el logro de objetivos comunes.

Agricultura y tecnologías avanzadas
Por último, pero no menos importante, la industria alimentaria se enfrenta cada vez a más desafíos a medida que la población del planeta crece exponencialmente. Junto a la demanda de cultivos. Este problema no puede resolverse simplemente aumentando el número de campos o granjas. Por el contrario, los productores están buscando formas convenientes de tratarlos y aprovechar más el conjunto de recursos actual. Con la agricultura de precisión, las soluciones innovadoras para el cultivo de cultivos no son un desafío, sino el curso de acción establecido.

Los proveedores no pueden mantenerse al margen de la revolución tecnológica en la agricultura. Al contrario, tienen que participar activamente en el proceso. Su colaboración con los agricultores ayuda a aumentar la rentabilidad al administrar sus negocios.

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Desde leer el clima hasta elegir un cultivo, la agricultura siempre ha sido una empresa práctica. Cuando un agricultor se pregunta cuánta agua necesita un cultivo, una simple prueba siempre ha sido suficiente: agarre un puñado de tierra y sienta cómo se amontona.

Ahora, algo más está ayudando a informar el toque del agricultor: los datos. Los sensores, los satélites y el software están agregando montones de nuevos datos para ayudar a administrar el agua en la granja. Desde la humedad del suelo hasta la transpiración de las hojas, la velocidad de la bomba y el estado de la válvula, un campo agrícola en estos días puede parecer tan cableado como un aeropuerto.

La escasez de agua está agregando urgencia a la búsqueda de este tipo de información. Aparentemente, las sequías se han vuelto más comunes y persistentes en todo el mundo, lo que presenta a los agricultores opciones difíciles y márgenes económicos más reducidos. Ante la incertidumbre, la tecnología ofrece una forma de ejercer más control sobre insumos básicos como el agua.

En la península de Texas, la reciente sequía prolongada obligó a muchos agricultores a darse cuenta de que ya no pueden depender únicamente de la lluvia para regar los cultivos. Muchos están perforando pozos profundos para aprovechar el Acuífero Ogallala, el más grande de América del Norte, para obtener agua de riego suplementaria.

“El riego es importante para la gente aquí, no solo los agricultores, sino toda la economía”, dijo Susan O’Shaughnessy, ingeniera agrícola de investigación del Departamento de Agricultura de EE. UU. En Bushland, Texas.

O’Shaughnessy está desarrollando nuevos sensores para dispositivos de riego de pivote central para ayudar a los agricultores a garantizar que no se desperdicie el agua subterránea preciosa. Los sensores miden la temperatura del dosel de las hojas para medir la demanda de agua, lo que ayuda a evitar el riego excesivo.

“Sabemos que algún día se acabará. No podemos detener eso ”, dijo. “El riego es importante para la gente de aquí, no solo para los agricultores, sino para toda la economía. Buscamos sostener a los agricultores durante los próximos años ”.

La mejora de la eficiencia del riego también puede reducir las desviaciones de los arroyos y ríos, dejando más agua para el hábitat acuático y otros usos humanos. Y puede evitar que los herbicidas y fertilizantes regresen a esos ríos cuando el agua se escurra de los campos.

Pivotes centrales sensibles
La agricultura representa el 69 por ciento de las extracciones mundiales de agua dulce , según estimaciones de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. El número es generalmente mayor en los países en desarrollo y menor en los países industrializados, donde una mayor proporción se destina a la fabricación. En los Estados Unidos, la agricultura utiliza cerca del 40 por ciento de las extracciones de agua dulce.

Solo alrededor del 20 por ciento de las tierras agrícolas mundiales están irrigadas, pero esas tierras irrigadas representan el 40 por ciento de la producción de alimentos. El riego por inundación es el método más utilizado, a pesar de que los cultivos utilizan sólo aproximadamente la mitad del agua aplicada por este método.

Mucha gente reconoce un aspersor de pivote central porque crea «círculos en las cosechas» visibles desde el aire. Un aspersor gigante sobre ruedas gira alrededor de un suministro de agua central (un pozo o tubería de suministro), regando un campo circular. Es la técnica de riego más común en Texas y en muchas otras partes de los Estados Unidos.

Y se está volviendo cada vez más popular en todo el mundo porque es más simple y más duradero que muchas otras tecnologías de riego. También puede ser eficiente, ya que hasta el 90 por ciento del agua aplicada es absorbida por el cultivo en sistemas automatizados de pivote central. El 10 por ciento restante se pierde con el viento o se sale del campo.

O’Shaughnessy está ayudando a que los sistemas de pivote central sean aún más eficientes mediante el desarrollo de sensores infrarrojos. O’Shaughnessy y su colega Nolan Clark, que se muestran ajustados en la foto, cuelgan del brazo del pivote central para medir la temperatura en el dosel de las hojas del cultivo que se encuentra debajo y proporcionan datos que los agricultores pueden usar para aplicar agua solo cuando y donde sea necesario. Dichos datos son un mejor indicador de la salud de las plantas que las lecturas tradicionales de humedad del suelo, dijo, que se usan comúnmente para determinar los entornos de riego.

En el sistema de O’Shaughnessy, una computadora en el sitio, el cerebro del sistema de $ 3,000, procesa datos de los sensores infrarrojos junto con información meteorológica. La computadora compara estos datos con los umbrales de estrés para ese cultivo en particular para determinar cuánto regar. Las diferentes zonas dentro del círculo pueden tener umbrales únicos basados ​​en el tipo de suelo, las características de drenaje y otros factores, y obtendrán diferentes cantidades de agua.

«A la medianoche, toma estos datos … y calcula espacialmente el estrés hídrico del cultivo para cada zona de manejo», dijo O’Shaughnessy. «Entonces, si se excede, le indica al sistema que se necesita riego en esa zona».

El sistema produce un mapa del círculo para que el agricultor muestre qué áreas necesitan agua. También crea un nuevo programa de riego para proporcionar el agua que necesita cada zona. El agricultor puede permitir que siga adelante o cambiarlo si, a su juicio, es necesario considerar otros factores.

Inundación, goteo, inundación
En la mayoría de los campos agrícolas irrigados de todo el mundo, el agua llega a través de algún tipo de irrigación de superficie, por lo general mediante la inundación de agua en zanjas abiertas alimentadas por un río o bombeadas desde el suelo. Luego llega a las plantas como lo ha hecho durante milenios: a través de surcos inundados. Esta es la forma más antigua y sencilla de riego de cultivos.

El riego por goteo es una forma cada vez más popular de mejorar la eficiencia del riego en comparación con este enfoque tradicional. Esta tecnología dispersa el agua en líneas de agua pequeñas y flexibles, ya sea por encima o por debajo del suelo. En la mayoría de los casos, un “emisor” o abertura colocada en cada planta libera agua a una tasa medida basada en las necesidades de la planta.

Muchas granjas se están convirtiendo en goteo porque permite la aplicación precisa de agua, así como la aplicación de fertilizantes que se entregan con el agua directamente a la zona de la raíz. Pero para que funcione, el agua primero debe estar presurizada en el campo, y eso requiere estanques, bombas, filtros y reguladores de presión, que requieren invertir en una fuente de energía y un mantenimiento regular.

Una empresa australiana, Rubicon Water , está trabajando con la Universidad del Sur de Queensland para hacer que el riego de superficie sea tan eficiente como el goteo mediante un enfoque que denomina «riego de superficie de alto rendimiento».

El principio básico consiste en inundar los campos a un ritmo más rápido y con cantidades de agua más limitadas que las utilizadas por los métodos tradicionales. Parece contradictorio, pero funciona porque la velocidad y la precisión que brindan los sensores de humedad del suelo y las compuertas de canal automatizadas significan que el agua no tiene la oportunidad de salir del campo o sumergirse profundamente en el suelo donde los cultivos no pueden usarla. .

La automatización del canal ahorró 32,000 acres-pies de agua por año de ser desviados para cultivos, que luego se utilizaron para mejorar el hábitat en el río Murray. En un programa financiado por el gobierno en la cuenca del río Murray al norte de Melbourne, se automatizaron las compuertas del canal para reducir la pérdida de agua en el área de riego de Shepparton del 30 al 10 por ciento.

La región es considerada una de las más productivas de Australia, ya que produce una amplia variedad de cultivos, incluidos cereales, semillas oleaginosas, manzanas, peras y muchas otras frutas. La automatización del canal ahorró 32,000 acres-pies de agua por año de ser desviados para cultivos, que luego se utilizaron para mejorar el hábitat en el río Murray.

Un estudio completado en marzo por la Corporación de Investigación y Desarrollo de Granos de Australia encontró que un control tan estricto del riego superficial redujo las pérdidas de agua debajo de la zona de las raíces en más del 50 por ciento. También redujo las pérdidas de nitrógeno y mejoró la absorción de nitrógeno por las plantas. Los agricultores señalan que la tecnología también ahorra tiempo, porque ya no tienen que correr por sus campos para cerrar y abrir las compuertas del canal a mano en el momento justo.

Medición de la absorción
Otra nueva tecnología que se utiliza en California, principalmente con riego por goteo, mide la evapotranspiración real (el movimiento del agua desde el suelo a través de las plantas hasta la atmósfera) en todo un campo agrícola. Los sensores han estado disponibles durante mucho tiempo para medir la evapotranspiración para una sola planta o un solo punto en un campo, proporcionando datos que los agricultores pueden usar para estimar el uso de agua en un campo completo. Pero ese enfoque es impreciso.

El nuevo enfoque, «renovación de la superficie», mide la energía de los remolinos de viento que entran en contacto con las plantas. A medida que el viento atraviesa un campo, el vapor de agua se mueve desde las plantas hacia el aire. Un sensor mide el cambio en la energía del viento, que luego se usa para calcular la cantidad de transferencia de vapor de agua sobre el área que ha viajado el viento.

El agricultor usa esta información para medir la cantidad de agua absorbida por el cultivo. Se puede comparar con un nivel de estrés predeterminado en la planta para decidir cuánta agua aplicar para obtener el mejor rendimiento o, en el caso de las uvas de vino, el mejor equilibrio de ácidos en las uvas para obtener el sabor deseado.

Desarrollado por investigadores de la Universidad de California en Davis , el sistema está siendo implementado comercialmente por Tule Technologies , una empresa formada con el apoyo de la universidad.

“En el mismo campo y en la misma temporada, a veces ayudamos con el ahorro, el rendimiento y la calidad del agua”, dijo Tom Shapland, director ejecutivo de Tule Technologies.

La compañía instala sus sensores, que pueden cubrir hasta 10 acres, por $ 1,500 cada uno, y proporciona una suscripción de datos para toda la temporada de crecimiento. El sistema se está utilizando con uvas de vinificación, almendras, nueces, cítricos, pistachos, melones, fresas, tomates y otros cultivos.

Shapland dijo que el objetivo es mejorar el rendimiento de los cultivos y ahorrar agua.

“Tule es una tecnología de eficiencia”, dijo Shapland, quien desarrolló el sistema mientras era Ph.D. candidato. “Si un productor comienza a aplicar demasiada agua, le decimos que las plantas no están usando toda el agua aplicada. En el mismo campo y en la misma temporada, a veces ayudamos con el ahorro, el rendimiento y la calidad del agua ”.

Tiempo y dinero
El tiempo es un factor importante en cualquier nueva tecnología de riego, y uno que no se tiene en cuenta a menudo, dijo Daniel Howes, profesor de ingeniería y tecnología de riego en la Universidad Politécnica Estatal de California en San Luis Obispo.

Howes cita el ejemplo de datos proporcionados por sensores de humedad del suelo enterrados de 2 a 3 pies a intervalos estratégicos en un campo. Los sensores se han vuelto comunes en los EE. UU. Para muchos tipos de cultivos para ayudar a los agricultores a decidir cuánta agua necesita un campo y cuándo.

Pero el gran volumen de datos que escupen puede ser abrumador. Howes dice que los estudios de gestión del tiempo han demostrado que los agricultores tienen tan solo un 5 por ciento de cada día para tomar decisiones de riego. El resto del día está lleno de opciones sobre manejo de mano de obra, trabajo con tractores, control de plagas, aplicación de fertilizantes y compra de materias primas, sin mencionar la venta de la cosecha.

“Muchos agricultores se han estancado y básicamente han abandonado ese sistema [de humedad del suelo], porque… simplemente no tienen tiempo para mirarlo todos los días y descifrar los datos”, dijo Howes.

El siguiente paso, dijo Howes, es equipar un dron con una cámara termográfica. En asociación con colegas de la NASA y el Servicio Geológico de EE. UU., Howes está trabajando para convertir los datos de teledetección de imágenes satelitales en medidas de evapotranspiración en granjas. El equipo está produciendo fotografías satelitales con una resolución de 30 metros que muestran el uso de agua por los cultivos en diferentes códigos de color. Las fotos muestran a los agricultores de un vistazo qué área de un cultivo necesita más o menos agua.

Debido al tiempo de procesamiento, esas imágenes pueden tener semanas una vez que lleguen al agricultor. El siguiente paso, dijo Howes, es equipar un dron con una cámara termográfica para producir el mismo tipo de mapas más rápido y con más detalle. Aunque los drones han recibido mucha atención como herramientas comerciales, queda por ver si las promesas darán frutos.

El dinero también importa.

“Una gran parte del negocio es asegurarse de no gastar demasiado en tecnología”, dijo John Diener, un agricultor del Valle de San Joaquín de California, quien ayudó a Howes y sus colegas con el mapeo satelital. “Estamos conservando cada gota de agua que podemos. No es de nuestro interés financiero hacer nada más que eso «.

Nunca ha habido tantas formas de ayudar a conservar el agua en las granjas. La pregunta clave es, ¿los aceptarán los agricultores, dadas las compensaciones? Al igual que la trayectoria del futuro suministro y demanda de agua, eso está por verse.

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La irrupción de las nuevas tecnologías en el campo es lo que conocemos como agricultura de precisión. La incorporación de sistemas de navegación por satélite, geolocalizadores, GPS instalados en tractores y diferentes sensores que se colocan en los campos permite gestionar los cultivos, teniendo en cuenta múltiples variables.

Una de las principales ventajas de la agricultura de precisión es una gestión más eficiente y ecológica. Una vez implementada la tecnología, ayuda a reducir los costes y optimiza los procesos. Y lo hace, principalmente, desde un punto de vista agronómico, medioambiental y económico.

¿Cómo implementar técnicas de agricultura de precisión?
Si quieres implementar estas técnicas en tus cultivos, las fases por las que debes pasar son las siguientes:

Recogida de datos
El primer paso que debes dar es determinar qué parámetros te interesa monitorizar en función del cultivo. Entre los más habituales se encuentran los niveles de humedad en el suelo, estrés hídrico, los restos de nitrogenados, resistividad del suelo, probabilidad de plagas… Gracias a la instalación de diferentes sensores, tendrás el control de estos y muchos otros indicadores.

Análisis de datos
A través de la geoestadística, la clasificación de datos, los mapas de aplicación y otras herramientas se deben analizar los datos obtenidos.

Toma de decisiones
Esta medición y análisis de datos permite a los agricultores tomar decisiones, tanto preventivas como operativas, para una óptima gestión de sus cultivos. Conociendo los datos, uno puede, por ejemplo, ajustar la dosis de aplicación, efectuar un control inteligente de malas hierbas, adelantarse a plagas o saber exactamente cuánto, cuándo y dónde regar.

Los drones, un paso más en la agricultura de precisión
La agricultura de precisión no es nueva. Estas técnicas llevan implementándose en Estados Unidos desde los años 80. A nuestro país tardaron algo más en llegar, pero los avances no se han hecho esperar. Tanto, que ya hay agricultores utilizando drones en viñedos, capaces de realizar vuelos bajos captando imágenes en alta resolución y enviando datos en directo a un ordenador.

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