Agricultura de precisión y sostenibilidad

Análisis de costo-beneficio agricultura de precision

Agricultura de precisión

La teledetección es solo un componente de una tecnología integrada mucho más grande conocida como agricultura de precisión. La agricultura de precisión sigue siendo una tecnología emergente con un éxito económico muy limitado. La agricultura de precisión primero tendrá que convertirse en un sistema de gestión económico antes de que la integración y el uso de la teledetección se utilicen ampliamente en la agricultura. Los primeros en adoptar nuevas tecnologías agrícolas se beneficiarán más cuando la agricultura de precisión se vuelva rentable (Cochrane, 1979).

Lucro

El aumento en las ganancias netas de la agricultura de precisión proviene de una combinación de aumentos en los ingresos por mayores rendimientos y / o menor uso de insumos y sus costos asociados.

Lowenberg-DeBoar y Swinton (1997) revisaron 17 estudios económicos de agricultura de precisión publicados en un intento de responder a la pregunta de si la agricultura de precisión es más rentable que la agricultura de campo completo. La agricultura de precisión no es rentable en cinco estudios, rentable en seis estudios y mixta o no concluyente en seis estudios. Existen varios problemas con estos estudios. Los estudios no son muy comparables debido a varios supuestos y métodos de contabilidad de costos diferentes. Doce estudios utilizan rendimientos reales de los cultivos, mientras que los cinco estudios restantes utilizan rendimientos simulados. Bajo la contabilización de los costos reales, la supuesta respuesta al nitrógeno y el alto valor del producto son tres factores que Lowenberg-DeBoar cita en el grupo de estudios que son rentables.

Teniendo en cuenta los costos reales costos omitidos tales como el costo de recolectar y analizar muestras de suelo, elaboración de mapas y aplicación de insumos.

La supuesta respuesta al nitrógeno supone que el rendimiento del cultivo alcanzará su rendimiento objetivo si el nitrógeno no es un factor limitante. Cuatro estudios rentables no generaron ningún dato para probar este supuesto.

El alto valor del producto fue un factor en dos de los seis estudios rentables. Todos los estudios no concluyentes y no rentables son cultivos de cereales de bajo valor.

Ninguno de estos estudios intentó o consideró los costos y beneficios ambientales de la colocación precisa y el uso reducido de productos químicos agrícolas.

Algunas personas asumen que el aumento de la tecnología aumenta automáticamente la contaminación. La contaminación no es el resultado de la tecnología y el alto nivel de insumos. Es el resultado del uso ineficiente de esos insumos que dan como resultado subproductos y material de desecho que se crea en el proceso de producción (Khanna et al, 1996).

La contaminación de los productos químicos agrícolas al medio ambiente aún no tiene un costo significativo que se cargue directamente al agricultor. Todos los contribuyentes, rurales y urbanos, siguen pagando el costo de eliminar la escorrentía de productos químicos agrícolas en los suministros públicos de agua.

Riesgo e incertidumbre

Lowenberg-DeBoar y Aghib (1997) determinaron que la aplicación de precisión de fósforo («P») y potasio («K») utilizando el manejo de la red o del tipo de suelo no aumentó significativamente la ganancia neta en comparación con el manejo del campo completo. Los datos se recopilaron de seis granjas ubicadas en el noreste de Indiana, el noroeste de Ohio y el sur de Michigan. El rendimiento neto promedio por acre fue de $ 146,93 para la gestión de todo el campo, $ 136,99 para la gestión de muestreo de suelos en red y $ 147,80 para las áreas de gestión según el tipo de suelo.

El estudio también encontró que, aunque la aplicación de precisión de P y K no aumentó significativamente las ganancias netas, redujo el riesgo de resultados deficientes de ganancias al disminuir la variabilidad de las ganancias netas para cada tipo de manejo de cultivo utilizado.

La variabilidad de la ganancia neta por acre fue significativa para los tres tipos de manejo. Por ejemplo:

La gestión de todo el campo tuvo un margen de beneficio de $ 276,93, variando desde un mínimo de $ 35,15 hasta un máximo de $ 312,08.

La gestión del área de la red tuvo un margen de beneficio de $ 209.80, variando desde un mínimo de $ 65.14 hasta un máximo de $ 274.94.

El manejo del tipo de suelo tuvo un margen de beneficio de $ 180,48, variando desde un mínimo de $ 57,23 hasta un máximo de $ 237,71.

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Figura 5.1 Datos de Lowenberg-DeBoar y Aghib (1997)

La agricultura de precisión que utiliza la gestión del tipo de suelo mostró solo un aumento muy leve en las ganancias en comparación con la gestión del tipo de campo o cuadrícula. Este estudio muestra que el mayor beneficio para el agricultor que utiliza la agricultura de precisión será la reducción del riesgo de incurrir en bajas ganancias.

Ecomonics de percepción remota

La teledetección no será una tecnología de uso común hasta que la agricultura de precisión sea rentable. Los agricultores simplemente no estarán dispuestos a pagar por imágenes de teledetección si no van a agregar valor a sus operaciones de cultivo. La teledetección puede ser un componente muy costoso de la agricultura de precisión. El costo de las imágenes de detección remota tiene muy poco significado a menos que se convierta en parte de un sistema de apoyo a las decisiones de agricultura de precisión.

Los siguientes son algunos ejemplos del costo de las imágenes de teledetección de proveedores de datos especializados en imágenes agrícolas y sistemas de decisión.

Costo de la imagen de satélite

Muchas empresas de satélites no suelen entregar imágenes de teledetección directamente al cliente minorista. Las imágenes se venden a través de minoristas autorizados. Estos minoristas tomarán las imágenes de satélite y realizarán los pasos de procesamiento posterior para hacer que la imagen clasificada sea más útil para el cliente. Por ejemplo, una empresa canadiense, Prairie Geomatics, creará mapas de vegetación NDVI derivados de fotos satelitales del IRS-1D de India, SPOT francés o Landsat de EE. UU. Por aproximadamente 47 ¢ por acre.

Costo de la imagen aérea

Las imágenes aéreas comerciales tienden a ser más caras que las imágenes de satélite. Las imágenes clasificadas multiespectrales con una resolución de 2 metros están disponibles en DTN, una empresa de Nebraska, por aproximadamente 75 ¢ por acre. DTN anuncia un tiempo de respuesta de 48 horas desde la adquisición de imágenes hasta la entrega al cliente.

Los agricultores están encontrando formas económicas de adquirir imágenes aéreas con el uso de plataformas de aviones, como el paracaídas motorizado que se muestra en la figura 5.2. Las figuras 5.3 y 5.4 fueron tomadas desde el paracaídas motorizado con una cámara de mano en las bandas visible roja e infrarroja cercana.

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¿Llegarán los robots agrícolas a tiempo para mantener bajos los costos de frutas y verduras

El 77% de todos los trabajadores agrícolas en los EE. UU. Son nacidos en el extranjero y aproximadamente la mitad de ellos son indocumentados (1). Estos trabajadores con salarios bajos han ayudado a mantener razonables los precios de los alimentos estadounidenses, especialmente para cultivar, cosechar y procesar frutas y verduras.

La mano de obra agrícola migrante legal es cada vez más difícil de encontrar, los salarios están aumentando y los trabajadores son menos confiables. Este no es solo un problema estadounidense: es mundial.

David Lane, presidente del grupo de interés especial de Robótica y Sistemas Autónomos (RAS) de la Junta de Estrategia Tecnológica del Reino Unido, dijo: «Es importante que no nos demoremos, porque la carrera ha comenzado». (5)

La carrera ha sido lenta hasta ahora. Los agricultores son muy pragmáticos y conscientes de los costos. Se han movido gradualmente hacia la agricultura de precisión (también conocida como agricultura satélite o manejo de cultivos específicos del sitio (SSCM)). [La agricultura de precisión es una gestión agrícola basada en la observación y respuesta a las variaciones dentro del campo]. Pero todavía no han adoptado la robótica. Están comenzando a experimentar con datos de robots aéreos, kits que permiten la conducción autónoma de tractores y sistemas avanzados de comunicaciones y GPS, pero por diversas razones no han pasado de la fase experimental.

Si los nuevos productos robóticos hacen su trabajo de manera eficiente, confiable y económica Y no se puede encontrar mano de obra de bajo costo, los agricultores cambiarán sus métodos y comenzarán a implementar robots. No lo han necesitado hasta ahora. Las únicas preguntas reales son (1) si los robots serán financiados, desarrollados, probados en el campo y producidos a tiempo, (2) si estos nuevos dispositivos harán su trabajo de manera adecuada y económica, o (3) si los precios al consumidor deberán aumentar para compensar por salarios más altos porque ningún robot podría adaptarse al trabajo?

Estos son algunos de los factores que afectan el cambio:

Mano de obra migrante:

Los salarios agrícolas en México están aumentando, dando trabajo a quienes solían ir a los EE. UU. A trabajar
Hay otros trabajos menos extenuantes disponibles en México y en los Estados Unidos que brindan opciones donde antes había pocas.
Cada año llegan menos trabajadores migrantes a EE. UU.
Los estados están aprobando y aplicando leyes de inmigración más estrictas que disuaden a los trabajadores indocumentados
Los ingresos son un factor importante en la migración fuera de la agricultura: los gastos de producción agrícola en el promedio de los EE. UU. $ 109,359 por año por granja, mientras que menos de 1 de cada 4 de las granjas producen ingresos brutos superiores a $ 50,000 (3) ”
Uso de robots:

Los investigadores pronostican la expansión del mercado de robots agrícolas de $ 817 millones en 2013 a $ 16,3 mil millones para 2020 (4)
Los dispositivos robóticos de recolección, riego, poda, deshierbe y raleo se están probando en el campo en todo el mundo.
La fumigación y la siembra robóticas se llevan a cabo en Japón y Australia durante años.
Los tractores sin conductor están comenzando a desplegarse y proporcionan menos compactación que los tractores tradicionales
Los sistemas robóticos de ordeño de vacas están avanzando en los EE. UU.
Los viveros están comenzando a utilizar robots de pick-and-place
Los robots de observación aérea probablemente aumentarán la precisión del movimiento agrícola de precisión global una vez que las regulaciones de la FAA estén vigentes a fines de 2015.
ABB, KUKA y Yaskawa han hecho pequeños avances en la industria, aunque proporcionan robots para ayudar a fabricar herramientas agrícolas, tractores y equipos de manipulación de materiales.
Fanuc, KUKA y Adept tienen presencia en la clasificación y el procesamiento de alimentos, pero no en el cultivo o la cosecha.
Otros conductores:

El uso de iluminación LED ha permitido la agricultura en interiores durante todo el año, lo que permite además las métricas para el procesamiento robótico en invernadero
Sensores de cultivo, químicos, de aire y de suelo mejores y más específicos, todos a bajo costo, permiten una mejor comprensión de la variabilidad de los cultivos y mejoran los métodos de precisión
Los sistemas de aprendizaje y el procesamiento de big data ayudan a los agricultores a superponer más y más datos para comprender mejor sus granjas y hacer que sus métodos de precisión sean más precisos.
Las tecnologías de enjambre y mejores sistemas telemáticos pueden optimizar el equipo y controlar la actividad del enjambre, por ejemplo, control de franja de tasa variable para ahorrar semillas, minerales, fertilizantes y herbicidas al reducir la superposición
La financiación gubernamental en los EE. UU. Ha sido insignificante: el USDA ha otorgado subvenciones por un total de $ 4.5 millones para la investigación en robótica. Las asociaciones de productores y los grandes productores de equipos agrícolas han otorgado subvenciones para la investigación o han realizado I + D interna como complemento del USDA. Las empresas de capital de riesgo, en una búsqueda por incubar nueva tecnología para la industria, han invertido $ 71,1 millones en 8 empresas de nueva creación relacionadas con la agricultura en los últimos dos años (2). Las asociaciones público-privadas europeas para varios proyectos agrícolas (que se muestran a continuación) han sido suficientes para dar una ventaja a los proveedores de equipos agrícolas de la UE, así como a las empresas emergentes.

Empresas e instalaciones de investigación a tener en cuenta: NOTA: Si conoce alguna empresa que no esté en esta lista, por favor envíemelas . Gracias.

Robótica 3D
AGCO (Fendt)
Agribotix
AgriFlight
Agritronics
AgroBot
Agrobotica
Amazone-Werke
Aris BV
Soluciones autónomas
Tractor autónomo
BA Systemes
Tecnologías Blue River
CLAAS Agrosystems
Robótica Clearpath
Robots inteligentes para cultivos
CNH Industrial
Sistemas cónicos
Cyberdyne
I + D de Dorhout
ecoRobotix (CH)
Energid
F Poulsen Aps
Proyecto FarmBot
Festo
Fuerza A
Fullwood Ltd
Maquinaria agrícola Garford
Automatización de la cosecha
Ayudante Robotech
Insentec BV
Irmato / Jentjens
Grupo ISO
Robótica Jaybridge
John Deere
Fabricación de Kinze
Industrias Kongskilde (DK)
Grupo Lely (NL)
Robótica Mack
Maf Roda Agrobotic
Magnífico Pty
Tecnologías Naio
Centro Nacional de Investigación Agroalimentaria (BRAIN) (JP)
Centro Nacional de Ingeniería Robótica en CMU
Halcón de precisión
Cosecha robótica
Rovibec Agrisolutions
Rowbot
SenseFly
Shibuya Seiko
SmartBot
Robótica SwarmFarm (AU)
Trimble
Robótica de visión
Vitirover SJCS
Wageningen UR
Wall-Ye
Estado de Washington U
Yamaha
En el próximo tiempo, The Robot Report publicará perfiles de muchas de estas empresas, sus productos relacionados con la robótica y su etapa de desarrollo y pruebas de campo. Manténganse al tanto….

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¿Qué uso puede tener un drone en la agricultura

Los drones aéreos permiten observar, analizar y actuar específicamente en diferentes zonas de cultivo mediante la toma de imágenes aéreas. El trabajo con drones para registrar imágenes de campos, fincas y entornos rurales supone una reducción de tiempo y costes. La tecnología de nuestros amigos voladores y sus cámaras permiten obtener una visión más clara del terreno. Los drones aéreos llegan a lugares de difícil acceso, permiten un mejor análisis del cultivo y aseguran una mayor calidad.

El uso de drones durante la vendimia permite realizar una cosecha selectiva de las uvas. Las imágenes captadas por drones nos ayudan a dibujar un mapa de los campos de cultivo. La observación de estos mapas facilita conocer la calidad de las uvas de cada parcela y realizar una vendimia selectiva. Así, los agricultores pueden tomar mejores decisiones sobre su cosecha, como modificar su cuidado o planificar periodos de recolección.

De hecho, la presencia de drones en la agricultura no es exclusiva de la fase recolectora. Los drones están presentes desde el principio del proceso y hasta el final. Sirven para determinar el uso del agua y de los fertilizantes, realizar tratamientos localizados y detectar plagas. Facilitan la supervisión de las áreas fumigadas, la generación de inventarios y el control de calidad de los cultivos. Son, en definitiva, un buen complemento para el trabajo manual en los campos.

El futuro de la agricultura: Precisión
Con la ayuda de la evolución reciente de la tecnología de los aviones no tripulados y de las reglamentaciones de la AESA, un área que se está revolucionando rápidamente con la tecnología de los aviones no tripulados es la agricultura. Como resultado, los aviones no tripulados se han incorporado ahora a la agricultura, y estos desarrollos no podrían ser más oportunos. Se prevé que la población mundial superará los 9.000 millones de personas en 2050, por lo que se espera que el consumo agrícola aumente en un 70%, una cifra complicada por los impredecibles patrones climáticos y los desastres naturales.

Los drones pueden ser una gran parte de la solución crítica a este aumento exponencial de la demanda, junto con una colaboración más estrecha entre los gobiernos, los líderes tecnológicos y la industria. Los drones pueden ayudar a los agricultores en una serie de tareas que van desde el análisis y la planificación, hasta la plantación de cultivos y el posterior monitoreo de los campos para determinar la salud y el crecimiento. A medida que las granjas se hacen más grandes y más eficientes para satisfacer esta creciente demanda, los aviones teledirigidos resultarán invaluables para manejar con precisión las operaciones vitales de una granja.

Aplicaciones Particulares
Con avances como la automatización y el guiado por GPS que ya han cambiado la industria agrícola, los aviones teledirigidos están listos para modernizarla una vez más. Aquí hay algunas maneras en las que los drones pueden cumplir una serie de funciones para ayudar a los agricultores a lo largo del ciclo de cultivo.

Análisis de suelos y campos
Los drones son capaces de producir mapas precisos para el análisis del suelo al principio del ciclo de cultivo, lo que ayuda a dirigir los patrones de plantación de semillas. Después de la siembra, estos datos ayudan a determinar el riego y el manejo del nivel de nitrógeno.

Monitoreo de cultivos
En la actualidad, el mayor obstáculo de la industria agrícola es la baja eficiencia en el monitoreo de cultivos como resultado de la escala masiva de la agricultura industrial, exacerbada por condiciones climáticas cada vez más inestables que intensifican el riesgo y los costos de mantenimiento.

Los drones permiten el monitoreo en tiempo real a un nivel mucho más preciso y rentable que las imágenes satelitales utilizadas anteriormente. El kit de accesorios Microdrones +m está específicamente diseñado para este propósito, ofreciendo a los usuarios un paquete de imágenes aéreas diseñado para monitorear los nutrientes, los niveles de humedad y el vigor general de la poliomielitis con el fin de ayudar a mantener los cultivos saludables y estimar los rendimientos.

Riego
Los drones equipados con sensores hiperespectrales, multiespectrales o térmicos son capaces de identificar áreas que requieren cambios en el riego. Una vez que los cultivos han comenzado a crecer, estos sensores son capaces de calcular su índice de vegetación e indicador de salud, midiendo la señal de calor del cultivo. El kit +m de Microdrones utiliza el aclamado sensor Micasense Rededge para capturar imágenes en cinco bandas espectrales, permitiendo a los agricultores un método más rápido y preciso para evaluar sus cultivos y condiciones de riego.

Evaluación de la salud
Escaneando cultivos con luz visible e infrarroja (IR), los drones pueden identificar qué plantas pueden estar infectadas por bacterias u hongos, ayudando a prevenir que la enfermedad se propague a otros cultivos. Con las imágenes multiespectrales, se pueden detectar enfermedades y/o malestares antes de que sea posible detectarlos con un ojo humano.

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Agricultura de precisión las 10 mejores tecnologías

El editor de PrecisionAg, Eric Sfiligoj, ha preparado una lista de las 10 principales tecnologías que están dando forma a la agricultura de precisión en la actualidad. La mayoría implica algún nivel de robótica, navegación, sensores y dispensación de velocidad variable. ¡Échales un vistazo!

Republicado con permiso de PrecisionAg – Meister Media Worldwide

1. GPS / GNSS
Es difícil decir exactamente dónde estaría el estado actual de la agricultura de precisión sin GPS, literalmente. Desde prácticamente el momento en que la agricultura obtuvo acceso a los satélites de localización de posición en la década de 1990, los operadores y fabricantes han encontrado varias formas de vincular estas herramientas para que la gestión del trabajo de campo sea mucho más fácil y precisa. “En América del Norte y Europa, los agricultores pueden encender el tractor y ponerse a trabajar casi de inmediato”, dice TJ Schulte, director de marketing de la división agrícola de Trimble.

Más allá de estas capacidades, los expertos dicen que la tecnología satelital realmente merece su apodo “global”. “Ya no podemos referirnos a todos estos sistemas como GPS; esa no es una descripción precisa cuando nos referimos a la nueva tecnología de receptores de los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) en la actualidad”, dice Greg Guyette, presidente de Insero. En cambio, agrega, GNSS cubre las constelaciones de satélites de todos los países, incluidos GPS, GLONASS y Galileo.

2. Dispositivos móviles
Después de descubrir dónde se encuentra la agricultura de precisión en el planeta, la próxima innovación más importante de los últimos 20 años tendría que ser el desarrollo de dispositivos móviles. El mundo de hoy sería un lugar completamente diferente sin ellos, según John Reifsteck, productor de Illinois. “Sin el teléfono celular, probablemente todavía estaríamos mucho tiempo sentados en el establo, esperando que alguien venga al establo y haga que las cosas funcionen”, dice Reifsteck.

Hoy en día, los teléfonos móviles se han transformado en una gran cantidad de dispositivos móviles útiles, incluidos teléfonos inteligentes y tabletas. Esta tecnología está tan arraigada que los expertos estiman que hay más dispositivos móviles en la actualidad (7.250 millones) que personas (alrededor de 7.200 millones).

A partir de 2016, la mayoría de los fabricantes de agricultura de precisión que incursionan en el mercado de dispositivos móviles han pasado la mayor parte de su tiempo tratando de expandir las capacidades que estos productos pueden ofrecer a los usuarios. “Manejamos nuestro negocio con la regla de los 20 minutos cuando se trata de hacer llegar información al usuario”, dice la Dra. Marina Barnes, Vicepresidenta de Marketing de FarmersEdge. «Si no puede hacer que sus datos técnicos funcionen para el agricultor dentro de los primeros 20 minutos después de que los recibe, probablemente nunca los usará».

3. Robótica
Los robots están asumiendo muchas tareas en la agricultura en estos días (con diferentes niveles de éxito), incluida la plantación de cultivos de invernadero y la poda de viñedos. Y no ha habido escasez de actividad en cultivos agronómicos. El mayor impulso ha sido para las máquinas autónomas que se controlan de forma remota mediante telemática. Los ingenieros de Kinze han creado un sistema de carro de grano autónomo (diseñado para conectarse a cualquier tractor) en el que el carro sigue una cosechadora a través del campo a una distancia segura.

Lanzada en 2011, la tecnología líder-seguidor Fendt Guide Connect de AGCO también conecta dos máquinas por medio de señal GNSS y radio, de modo que ambas pueden ser controladas por un solo conductor. AGCO continúa desarrollando el concepto basándose en las opiniones de los clientes sobre sus necesidades agrícolas, dice Sepp Nuscheler, Gerente Senior de Comunicaciones de Fendt en AGCO.

En un enfoque diferente, el proyecto Fendt MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms) utiliza pequeños robots de siembra de maíz que son livianos, energéticamente eficientes, muy ágiles, controlados en la nube y operados desde una aplicación de tableta. No hay cabina, sino un operador fuera del campo que administra una flota de múltiples unidades MARS. Pueden trabajar las 24 horas del día y tienen pocas necesidades de mantenimiento. “Busque algunos desarrollos interesantes para compartir sobre el proyecto MARS en el cuarto trimestre de este año”, dice Nuscheler. «Esta es una dirección en la que vemos que se dirige el futuro de la robótica agrícola: pequeña pero inteligente y muchas».

4. Riego
Las innovaciones en las tecnologías de riego de precisión se están volviendo aún más cruciales a medida que los productores enfrentan la escasez de agua debido a la sequía, el agotamiento de los acuíferos y las asignaciones de agua. Un avance reciente es la telemetría, dice John Campbell, Gerente de Avance y Adopción de Tecnología de Valley Irrigation. Los productos ahora permiten a los productores monitorear y controlar de forma remota casi todas las facetas de su operación de riego. Los sistemas ahorran agua, tiempo, combustible y desgaste de los vehículos.

En el futuro, Campbell dice que los productores integrarán el monitoreo de la humedad del suelo, los datos meteorológicos y el riego de tasa variable (VRI) en sus sistemas.

Ze’ev Barylka, director de marketing y ventas de Netafim USA, agrega el riego por goteo móvil de precisión como otro avance importante. La línea de goteo de la PC se tira a través del campo mediante un sistema de riego de pivote central o movimiento lineal. A medida que las líneas de goteo se colocan detrás del sistema, los emisores integrados entregan un patrón uniforme en toda la longitud del área irrigada. Debido a que las líneas de goteo entregan agua directamente a la superficie del suelo, la evaporación y la deriva del viento se eliminan virtualmente, lo que permite que llegue más agua a la zona de las raíces.

5. Internet de las cosas
Una de las palabras de moda más recientes que ha alcanzado la precisión en los últimos años es «Internet de las cosas» (IoT). Definido de manera simple, es el concepto de conectar cualquier dispositivo con un interruptor de encendido / apagado a Internet (y / o entre sí). Esta red de cosas conectadas también podría incluir personas con dispositivos portátiles.

La idea se ha demostrado en el mercado de consumo en el «hogar conectado», por ejemplo, donde los electrodomésticos, los sistemas de seguridad y similares se comunican entre sí y con el propietario. Craig Houin, líder de gestión de datos en Sunrise Cooperative, dice que los componentes conectados en la agricultura podrían incluir sensores de campo (para registrar datos del clima, humedad del suelo y temperatura en tiempo real) e imágenes aéreas / satelitales para el monitoreo de campo. Dichas comunicaciones de dispositivos también podrían usarse en programas de despacho, herramientas de interacción de ventas y otras aplicaciones de gestión empresarial.

Más recientemente, una serie de empresas emergentes agrícolas y proveedores de componentes (hardware, software, etc.) están utilizando LPWAN (Low Power Wide Area Network) en lugar o para aumentar las redes celulares en la transmisión inalámbrica de datos. «Estas redes están diseñadas para transportar pequeñas cantidades de datos transmitidos de forma intermitente a grandes distancias», dice Paul Welbig, Director de Desarrollo Comercial de Senet Inc. Debido a que los dispositivos que se comunican con las redes LPWA lo hacen con muy poca energía, la duración de la batería es muy baja. sustancialmente más largo que las ofertas actuales de telefonía móvil. Esto, junto con el uso de la red de bajo costo, proporciona una ventaja de costo total de propiedad muy convincente sobre otras opciones.

6. Sensores
Se han utilizado sensores inalámbricos en agricultura de precisión y / para recopilar datos sobre la disponibilidad de agua del suelo, la compactación del suelo, la fertilidad del suelo, la temperatura de la hoja, el índice de área de la hoja, el estado del agua de la planta, los datos climáticos locales, la infestación de malezas, enfermedades de insectos y más. Quizás las tecnologías más avanzadas y diversas hasta la fecha se encuentran en la gestión del agua. En todo el país, una mayor regulación del uso del agua y la escasez de agua continuarán impulsando mejoras en esta área. De hecho, Ben Flansburg de BCA Ag Technologies dice que los sensores de lluvia y humedad del suelo han sido algunos de los grandes vendedores. Y muchos más productores en California están utilizando sensores de humedad para ayudar a programar el riego.

La información del sensor sobre la marcha también se ha vuelto más valiosa. Las opciones de aplicador a bordo desarrolladas en los últimos años incluyen GreenSeeker (Trimble), OptRx (Ag Leader) y CropSpec (Topcon). Comunican las condiciones sanitarias de los cultivos en tiempo real para ayudar a adaptar de inmediato las aplicaciones del producto.

¿Otra innovación? WeedSeeker, el sensor de detección de malezas de Trimble diseñado para la aplicación precisa de herbicidas en sitios específicos. “Su uso está creciendo en regiones geográficas donde las malezas han desarrollado una tolerancia a los herbicidas de amplio espectro basados ​​en glifosato estándar”, señala Mike Martinez, Director de Marketing.

7. Siembra de tasa variable
Dadas todas las tecnologías más nuevas / emocionantes para la agricultura de precisión en esta lista, podría ser una sorpresa ver la siembra de aplicaciones de tasa variable (VRA) aquí. Según Sid Parks, gerente de agricultura de precisión de GROWMARK, esto ha podido mantener su importancia en parte debido a su naturaleza. “Apela a la inclinación natural de los productores para tratar de maximizar un campo para aprovechar todas las posibilidades de incrementar los rendimientos posibles prestando especial atención a los factores que impactan el crecimiento de semillas”, dice Parks. «Es un poco diferente al fertilizante de tasa variable porque la siembra VRA depende de su capacidad para recopilar datos precisos para el inicio del proceso agrícola, la semilla en sí».

Otro factor que influye en la importancia continua de la siembra VRA para la agricultura de precisión en general es el hecho de que, como categoría, tiene mucho espacio para crecer. “Aunque la gente ha estado usando las prácticas de siembra de VRA desde mediados de la década de 1990, probablemente solo se esté usando en el 5% al ​​10% de los acres plantados hoy en día”, dice Parks. «Pero la capacidad de recopilar datos buenos y útiles para la siembra de VRA está mejorando mucho, por lo que las posibilidades de que más productores utilicen esta práctica en sus operaciones anuales seguirán mejorando en el futuro».

8. Modelado meteorológico
Visite la mayoría de las tiendas minoristas agrícolas del país y es probable que se exhiba algún tipo de rastreador meteorológico. Quizás ninguna otra variable sea tan importante, y completamente impredecible, como el clima.

Pero la ayuda esta en camino. “Durante los últimos 25 años, se han desarrollado muchas tecnologías importantes que serían aún más valiosas con modelos meteorológicos de calidad, pero ahora estamos en un punto en el que garantizar buenos rendimientos de los cultivos es clave para asegurarnos de que el mundo tenga soluciones alimentarias. eso funciona ”, dice Jeff Keizer, vicepresidente de marketing y ventas estratégicas de Iteris. “En Iteris, llevamos más de 30 años en el negocio del modelado de datos. Nuestro primer sistema agrícola, ClearAg, crea una plataforma para la agricultura y se expande a otras áreas de modelado, como el uso del agua, las propiedades del suelo y el crecimiento de los cultivos ”.

Un ejemplo de esto, dice Keizer, involucró a un productor de papa en las llanuras del norte que encontró que cosechar su cosecha a cierta temperatura era clave para mantener la calidad e integridad de la cosecha. En el pasado, este productor enviaba exploradores al campo para evaluar manualmente la temperatura del suelo antes de enviar el equipo de cosecha. “Pero al usar ClearAg, este productor pudo tomar todas las lecturas del suelo de forma remota y pudo realizar su cosecha de manera mucho más eficiente que nunca”, dice.

9. Modelado de nitrógeno
Aunque algunas formas de fertilizantes de dosis variable se han utilizado durante décadas, el modelo de nitrógeno se ha vuelto más pronunciado recientemente. «Nuestra clientela ha estado utilizando tecnologías de tasa variable para aplicaciones de fertilizantes desde mediados de la década de 1990», dice Matt Waits, director ejecutivo de SST Software. «Sin embargo, la complejidad del ciclo del nitrógeno y cómo se encuentra en un estado de flujo constante siempre ha dificultado la gestión del nitrógeno».

Recientemente, SST Software se ha asociado con Agronomic Technology Corp. (ATC) para presentar Adapt-N. Según el director ejecutivo de ATC, Steve Sibulkin, Adapt-N se introdujo por primera vez en 2014 y se está convirtiendo en una herramienta importante para gestionar adecuadamente el uso de nitrógeno. “Existe la creencia en la agricultura de que las presiones ambientales actuales solo empeorarán a medida que la industria avance”, dice Sibulkin. “La gran mayoría de los productores desea utilizar métodos simples para poder abordar estas preocupaciones. Eso es lo que Adapt-N y otros procesos de modelado de nitrógeno están aportando actualmente a la mesa «.

10. Estandarización
El llamado a la compatibilidad entre los componentes de los fabricantes de equipos, principalmente a través de los estándares ISOBUS, continúa existiendo. Los esfuerzos iniciales oficiales para implementar esto comenzaron hace unos ocho años con la formación de la Fundación de Electrónica de la Industria Agrícola. El grupo ahora incluye más de 170 empresas, asociaciones y organizaciones que colaboran activamente para hacer que los estándares funcionen.

Sin embargo, los participantes de la industria que tienen que lidiar con la compatibilidad del equipo «en el terreno» continúan frustrados. Los expertos en tecnología de terceros a menudo tienen dificultades para administrar los productos de los proveedores de la competencia. Tim Norris, director ejecutivo de Ag Info Tech, LLC, Mount Vernon, OH, dice Tim Norris: “Esperemos que llegue un punto en el que los componentes sean prácticamente plug-and-play, y es mucho mejor de lo que era, pero sigue siendo un problema real «.

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¿Por qué no llamar a la agricultura de precisión ‘agricultura de precisión’

A veces, el sector de la agricultura de precisión colectiva parece un adolescente inseguro que simplemente no puede decidir qué apodo usar.

ANUNCIO
¿Agricultura específica del sitio? «Demasiado anticuado».

¿Agricultura de precisión ? «¿No es básicamente lo mismo que la agricultura en un sitio específico?»

¿Agricultura digital ? «Ni siquiera sé lo que eso significa …»

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¿Tecnología agrícola? «¡No, todo el mundo tiene ese nombre!»

¿Qué tal el nombre que la mayoría de la gente ya conoce: agricultura de precisión? “¡No lo sé! ¡No puedo decidirme! »

Mire, me gano la vida con las palabras, y soy el más firme de los creyentes en la precisión (por así decirlo) tal como se practica en mi propia línea de trabajo, pero creo que todos debemos relajarnos sobre cómo llamar a esta colección de tecnologías y técnicas que hemos estado practicando durante, oh … alrededor de un cuarto de siglo.

Para mis oídos, la “agricultura de precisión” tiene el mismo tono de poderosa simplicidad que tenía hace 20 años cuando Meister Media Worldwide se emocionó al adquirir un sitio web llamado PrecisionAg.com y una pequeña publicación de debut llamada PrecisionAg Illustrated.

Pero no digo todo esto solo porque lo poseemos. Precisión. Agricultura. Estas son dos palabras grandes y significativas empaquetadas con el pentámetro yámbico que tanto favorecen los poetas (“pre-CI-sion AG-ri-CUL-ture”). El término describe exactamente lo que estamos tratando de hacer, que es ser lo más preciso posible en la producción de cultivos: en tiempo, mano de obra e insumos. Es lo suficientemente resistente como para prevalecer a través de un cambio continuo de tecnología.

Dicho esto, entiendo la vacilación en apostar por la «precisión». Ciertamente es un listón alto. En ese sentido, podríamos tomar una página del campo médico : medicamento adecuado, dosis adecuada, momento adecuado. Sin promesas, aparte de que harán lo mejor que puedan con las mejores soluciones disponibles.

O incluso podríamos mirar mucho más cerca de casa, donde la industria de los fertilizantes tiene las 4R : fuente correcta, dosis correcta, momento correcto, lugar correcto. ¿Quién puede discutir con eso? Eso es precisión.

Ahora, podría surgir un argumento paralelo sobre qué tecnologías deberían incluirse bajo el título de agricultura de precisión, en lugar de, digamos, agricultura digital o tecnología agrícola.

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Tecnología de agricultura de precisión

Los últimos 10 años han sido testigos de una rápida evolución de la tecnología, especialmente en el mundo de la agricultura. La agricultura de precisión o SSCM (manejo de cultivos específicos del sitio) es un término que se ha vuelto cada vez más popular con el auge de la tecnología.

Pero, ¿qué es la agricultura de precisión? La agricultura de precisión es bastante como un gran rompecabezas, ya que se compone de muchas piezas diferentes que son las tecnologías individuales dentro de él, pero el panorama general se centra en ayudar a los agricultores a dividir sus campos en porciones y áreas más pequeñas para administrar cada porción de la tierra. campo individualmente. Esto le da a la vida de la planta un cuidado más inmediato y específico, en lugar de mirar campos enteros y tratarlos en la misma mansión.

Hay muchos tipos y piezas de tecnología diferentes en la agricultura de precisión que ayudan a los agricultores y les permiten tener una mejor idea de cómo son realmente sus campos. El uso de la tecnología en la agricultura de precisión es algo que cambia y mejora constantemente para los agricultores.Las diferentes tecnologías que son populares actualmente en la agricultura de precisión son VRT (tecnología de tasa variable), UAV (vehículos aéreos no tripulados), GPS (sistemas de posicionamiento global), varios mapas. y software de orientación. Estas tecnologías no son todas las tecnologías que se utilizan en la agricultura de precisión, aunque por el momento son las más utilizadas.

Tecnología de tasa variable
La tecnología de tasa variable, también conocida como VRT, es una forma de tecnología de sembradora, esparcidora, pulverizadora y sembradora que se ha desarrollado durante los últimos 10 años. Esta tecnología ayuda a reducir la siembra excesiva, la fumigación y la dispersión en las granjas al rastrear el equipo con ubicación GPS y evitar el uso redundante del producto. La tecnología de tasa variable puede variar desde ayudar a los agricultores a sembrar, pulverizar o esparcir donde lo han hecho anteriormente, o esta tecnología puede conectarse con diferentes mapas y usar GPS para determinar qué áreas necesitan más semillas, pesticidas / herbicidas o esparcir fertilizantes y distribuir la cantidad perfecta. . La tecnología de tasa variable es una que es extremadamente beneficiosa para el agricultor debido al hecho de que, dado que reduce el uso del producto, le ahorra dinero.

Vehículo aéreo no tripulado
Puede parecer algo fuera de las películas, pero los vehículos aéreos no tripulados o UAV son una pieza de tecnología de agricultura de precisión que está ayudando a los agricultores a cuidar sus campos de manera más productiva y precisa. Un UAV le da al agricultor una vista de pájaro sobre sus campos y puede tener una variedad de cámaras diferentes conectadas a ellos. Estas diferentes cámaras pueden ser cámaras altamente especializadas que están diseñadas para captar solo frecuencias de longitud de onda específicas que son emitidas por plantas y reflejadas por plantas. Estas cámaras pueden hacer que los agricultores puedan decir una variedad de cosas diferentes sobre sus campos, incluida la cantidad de nitrógeno que se encuentra en áreas específicas de sus campos, qué especies de plantas viven en una zona determinada, así como muchas otras piezas cruciales. de información.

La tecnología UAV ayuda a explorar de manera más precisa y eficiente al agricultor a través de la teledetección . Hay muchos tipos diferentes de resoluciones que puede usar un UAV, una de ellas es la resolución espacial. Esta es la distancia entre dos puntos, un ejemplo de esto sería la distancia entre dos ubicaciones de muestra, cuanto más lejos o más cerca estén estos puntos, mayor o menor será la resolución espacial.

Sistema de Posicionamiento Global
Desde el inicio y desarrollo del GPS o sistemas de posicionamiento global en la década de 1970, el GPS se ha perfeccionado y desarrollado constantemente. El GPS funciona de una manera bastante simple, utiliza una red de unos 30 satélites para calcular lo que se llama trilateración. Para que un lector de GPS obtenga una señal precisa, debe conectarse con 3 o más satélites. La tecnología GPS actual es una maravilla moderna y ha cambiado drásticamente el mundo en el que vivimos, incluido el mundo de la agricultura.

Diferentes sistemas de posicionamiento global han ayudado a realizar grandes avances en la agricultura de precisión y, gracias a la tecnología GPS, la agricultura de precisión ha desarrollado la georreferenciación. Los datos georeferenciados son cuando los datos que se recopilan en los campos se aplican a la ubicación específica en el campo donde se recopilaron, esto significa que cosas como muestras de suelo o muestras de cultivos se pueden colocar en una ubicación específica. Esta georreferenciación ayuda a los agricultores a comprender mejor sus campos y comprender qué secciones de sus campos necesitan más atención. El GPS ayuda a que los agricultores comprendan mejor cada cultivo en su campo y no solo sus campos en su conjunto, esto ayuda a mejorar el rendimiento del cultivo, la productividad y las ganancias para los agricultores.

Tecnología de mapeo
Una gran parte de la agricultura de precisión se basa en el uso de muchos tipos diferentes de mapas. Mapas de precisiónpuede ayudar a los agricultores de muchas formas, así como a aumentar su productividad, eficacia y rendimiento de los cultivos. Hay muchos tipos diferentes de mapas que se pueden hacer con diferentes tecnologías, como UAV y GPS. Con estos avances tecnológicos, la georreferenciación de datos es mucho más fácil y la recopilación de información en un mapa fácil de leer se puede realizar mediante una computadora. Los mapas pueden ayudar a los agricultores al mostrar una gran cantidad de detalles y, según el tamaño de la resolución, el agricultor puede ver cada planta en su campo. Esta cantidad de información podría ayudar al agricultor a tomar una variedad de decisiones estratégicas que incluyen cuánto fertilizante o pesticida usar, qué cultivos cosechar, cuánto nitrógeno hay en el campo y mucho más.

Tecnología de orientación
Durante los últimos 10 años, la tecnología de orientación se ha vuelto cada vez más popular. La tecnología de orientación es, en esencia, un método para que los agricultores utilicen de manera más eficiente y precisa recursos como pesticidas, fertilizantes y semillas. Esta tecnología se puede aplicar a tractores, cosechadoras y otros equipos agrícolas para ayudar a los agricultores al dirigir automáticamente el equipo a una ubicación exacta guiada por GPS. Esta tecnología de guía puede labrar una hilera de tierra y luego fertilizar la ubicación exacta y sembrar con precisión por encima de ella. La tecnología de guía ayuda al agregar precisión al trabajo realizado en los campos agrícolas y, debido a que las máquinas son tan precisas, se desperdician menos productos al sembrar o fertilizar.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Huella del agua digitalización y riego de precisión en agricultura ecológica

El sector de la producción ecológica es un sector especialmente concienciado con la sostenibilidad como principio para la producción de alimentos mediante técnicas respetuosas con el medio ambiente. No son solo los agricultores y elaboradores los que valoran la sostenibilidad porque puedan ver limitada su capacidad de producción y elaboración por falta de recursos hídricos, sino que son los consumidores de productos ecológicos los que valoran especialmente la sostenibilidad de los procesos empleados para obtener los productos alimentarios. La gestión del agua es uno de los aspectos que más preocupan en producción ecológica debido a que junto con el suelo es uno de los recursos más limitantes para la producción agrícola.
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El sector ecológico es consciente de la creciente demanda de información medioambiental sobre los productos agroalimentarios y del esfuerzo que los productores ecológicos hacen por mejorar la sostenibilidad hídrica de sus explotaciones, sin que por ello tengan ningún reconocimiento ni diferenciación. De ahí la necesidad de dotar al sector de una herramienta para maximizar la eficiencia del uso del agua en los cultivos ecológicos y que combinada con el uso del, indicador estandarizado del uso del agua, Huella del Agua, calculada según la norma ISO 14046, permita transmitir de forma transparente la trazabilidad del uso del agua en explotaciones agrícolas ecológicas, dotando así a los agricultores de la diferenciación en el mercado que necesitan y fomentando el uso sostenible del agua.
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Será por tanto, imprescindible una buena gestión de los recursos, y para ello será necesario el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TiC’s), que son fundamentales para poder implementar riegos de precisión, que permitan realizar una programación óptima de los riegos, aplicando al cultivo la cantidad de agua de agua que realmente necesita en el momento oportuno, teniendo en cuenta todas las particularidades de su producción en cada finca (suelo, plantación, características red de riego, climatología).

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

NDVI todo sobre la tecnología que está revolucionando el agro

El NDVI, sigla para Normalized Difference Vegetation Index o, traduciendo, el Índice de Vegetación Diferencial Normalizado es una de las principales formas de mapear áreas en la agricultura.

Por Luciano Barrenechea | 09-04-2020 11:00hs

En este artículo hablaremos sobre su funcionamiento y sus beneficios para el manejo de cultivos.

¿Qué es el NDVI?

Su fundamento radica en el análisis de los valores de reflectancia de longitudes de onda en diferentes secciones del espectro electromagnético dentro de sistemas de información geográfica (SIG). Más concretamente en la banda visible del rojo y en la banda del infrarrojo cercano. Su resultado ayudará a identificar de manera rápida la distribución y el tipo de vegetación en imágenes aéreas.

El análisis de los valores permite identificar de manera rápida la distribución y el tipo de vegetación en imágenes aéreas.

Todos los objetos absorben y emiten energía luminosa a diferentes frecuencias y longitudes de onda. El ojo humano puede ver el rango de luz de 750 a 400 nanómetros. Las plantas, por otro lado, porque tienen varios pigmentos (ej: clorofilas a y b, carotenos), son capaces de absorber un mayor rango de luz de lo que podemos ver los humanos y esto, con la ayuda de algoritmos como el sistema NDVI, permite generar datos sobre las características de la planta en función de la reflectancia que emite la planta en sus diferentes etapas de densidad.

El sistema NDVI, permite generar datos sobre las características de la planta en función de la reflectancia.

¿Cómo funciona NDVI?

El fundamento del análisis parte del estudio de las dos bandas multiespectrales en las que la vegetación interacciona de una manera relevante dentro del espectro electromagnético. Por un lado la parte del espectro visible en el que la vegetación muestra una elevada absorción en la sección del rojo debido a la presencia de clorofila generando imágenes multiespectrales oscuras. Por otro lado la parte del infrarrojo cercano en el que la vegetación se comporta de manera opuesta generando elevados niveles de reflexión obteniéndose imágenes multiespectrales brillantes (niveles radiométricos bajos Vs niveles radiométricos elevados).

El valor del índice varía de -1 a 1, y el programa asigna colores para cada píxel en función de los valores calculados con las reflectancias.

Nuestro índice podrá ser obtenido mediante la siguiente relación:

NDVI = (Banda infrarroja cercana – Banda roja) / (Banda infrarroja cercana + Banda roja)
El valor del índice varía de -1 a 1, y el programa asigna colores para cada píxel en función de los valores calculados con las reflectancias, generando un mapa de las áreas con la respectiva representatividad de la salud de las plantas. En pocas palabras, una vegetación saludable tendrá un NDVI cercano a 1 y un suelo completamente descubierto o cualquier área sin la presencia de material vegetal tendrá un NDVI de -1.

Aplicaciones NDVI:

Entre las aplicaciones en agricultura, destaca el mapeo de plantación: al observar las condiciones de espacio entre plantas y entre líneas y buscar el número ideal de plantas por metro para cada cultivo, el rendimiento financiero será mayor. También son vitales los datos que surgen para la vigilancia de la salud de los cultivos, cuando las plantas son atacadas por plagas, enfermedades o una situación de déficit hídrico y nutricional, la decoloración de las hojas es una de las evidencias más comunes y como resultado, la reflectancia de estas hojas difiere de la observada en plantas sanas, facilitando el diagnóstico y la corrección de problemas existentes. Otro dato importante que aporta esta teconología es el mapeo de malezas e información para los sistemas de pulverización dirigida.

Sistemas de pulverización dirigida.

Variaciones NDVI

El sistema NDVI también se mejoró y originó algunas otras tecnologías, para la apreciación de los mapas aéreos a través de los sistemas de información geográfica, como el índice de vegetación ajustada al suelo (SAVI), que minimiza la colorización del suelo expuesto o el índice de vegetación mejorado (EVI), que reduce la interferencia de la atmósfera y permite que la lectura sea precisa, optimizando la señal de la vegetación, especialmente en áreas con alta densidad de biomasa. Entre otros sistemas que están más o menos comercializados.

Es importante tener en cuenta que NDVI es una herramienta de ayuda para diversas actividades en el campo, pero no reemplaza el análisis directo del agrónomo o productor para tomar las decisiones de gestión adecuadas.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

virtualizar todo el cultivo

Las granjas están utilizando análisis para resolver problemas poco probables. Intel es parte de una amplia red de investigadores y desarrolladores que trabajan con herramientas como sensores y drones para ayudarlos. Estas aplicaciones agrícolas emergentes pueden desencadenar un nuevo pensamiento sobre uno de sus problemas comerciales.

Cuando Nathan Stein escucha el término «Internet de las cosas», piensa en el maíz y la soja. La adaptación segundo a segundo de estas plantas al clima y las condiciones del suelo produce un flujo ininterrumpido de datos que lo ayudan a administrar mejor la granja de Iowa de su familia. Con el software de análisis desarrollado para agricultores, puede simular el impacto de los ajustes de agua, fertilizantes y pesticidas.

«Básicamente, puedo virtualizar todo el cultivo», dice Stein.

Stein se encuentra entre un número creciente de agricultores que utilizan la recopilación de datos en tiempo real y el análisis por computadora. Gracias a agricultores como Stein, así como a investigadores y empresas que desarrollan tecnología para ellos, la agricultura, la industria humana más antigua, se está convirtiendo en un campo de pruebas principal para sensores, drones y análisis de big data.

Estos métodos están ayudando a los agricultores a aumentar los rendimientos, los márgenes y la eficiencia a gran escala, objetivos de todas las industrias.

Algo que funcione “en el contexto de granjas a gran escala podría permitir esa aplicación en otros dominios”, dice Vin Sharma, director de estrategia, producto y marketing de Big Data Solutions en Intel.

Por ejemplo, un minorista podría usar un sensor de tráfico peatonal de función única para reemplazar el análisis de video al medir y mejorar la efectividad de las pantallas en la tienda. El gerente de un centro logístico podría insertar un sensor en un dron de uso general para verificar el inventario. Y en muchas otras industrias, los CIO podrían implementar análisis de datos derivados de sensores para controlar con precisión los recursos corporativos que van desde las materias primas hasta la potencia informática. El control dirigido promete eficiencias no solo dentro de la empresa, sino potencialmente a lo largo de la cadena de suministro.

Básicamente, puedo virtualizar todo el cultivo.

Nathan Stein, agricultor de Iowa
Científicos de campo de mujer y hombre con portátil
Anticipamos que el centro de datos y los dispositivos de borde evolucionarán juntos.

Vin Sharma, director de Soluciones de Big Data en Intel
Desde 2010, el agricultor de Iowa Stein ha utilizado imágenes aéreas de satélites y aviones para detectar información como la elevación, la temperatura, la humedad del suelo y los niveles de clorofila. Exporta imágenes y datos al software de mapeo y análisis de senseFly * —trabaja para la empresa suiza como enlace entre los clientes e ingenieros de la empresa— para identificar las áreas no saludables de sus cultivos.

Una cosa que Stein ha observado a través del proceso de recopilación y análisis de datos es hasta qué punto las condiciones en su granja pueden cambiar a lo largo del día. A medida que cambia el ángulo del sol y el calor se acumula en el suelo, “ves un cambio en los datos térmicos y ves que la transpiración de las plantas aumenta y disminuye”, dice.

Los datos que Stein derivó de las imágenes aéreas de la granja de su familia “rápidamente nos mostraron en la primavera cuánto daño no [instalar] más drenaje … le estaba costando a nuestro campo de maíz”, casi 40 bushels por acre.

“Este solo hecho nos impulsó a gastar miles de dólares para instalar una nueva tubería principal y laterales, para drenar adecuadamente los suelos anegados”, dice Stein.

Pronto, planea usar los drones y el software senseFly * para optimizar la distribución de fertilizantes en su granja. Usando el software de senseFly y un mapa de drones después del vuelo, pudo programar un tractor autónomo para distribuir una cantidad prescrita de fertilizante por todo el campo.

Los dispositivos como los drones inteligentes y los tractores autónomos plantean la pregunta de dónde se encuentra la inteligencia y dónde ocurrirá el procesamiento de datos: ¿en el equipo en el borde de la granja o en un centro de datos basado en la nube? Sharma dice que la respuesta es ambas.

“Hay un argumento algo engañoso de uno u otro en algunas partes de la industria”, dice. «Anticipamos que el centro de datos y los dispositivos de borde evolucionarán juntos».

Sharma da al sistema nervioso humano una metáfora adecuada. Quieres suficiente inteligencia reflexiva en el borde para sacar tu mano de una estufa caliente sin tener que «pensar» en ello. Pero la inteligencia central del cerebro puede ayudar a mejorar o anular acciones para crear un valor de mayor nivel. Las granjas futuras emparejarán dispositivos inteligentes semiautónomos con un sistema de comando central basado en la nube que se beneficia del análisis de datos en muchas ubicaciones.

Stein se hace eco de ese punto. “Los datos agrícolas son muy oportunos, deben capturarse en un momento muy preciso y deben funcionar en todo momento”, dice. En la granja actual, agrega, un agricultor es un «conocedor de datos».

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

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

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

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

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

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

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

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

Jardinera moderna

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

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

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

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

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

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

Construyendo sobre datos

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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