Autor: rjcastillolopez

La agricultura siempre ha sido un negocio arriesgado. Los agricultores han tenido que hacer frente a condiciones meteorológicas adversas, plagas, mercados volátiles e incertidumbre sobre qué cultivos plantar, cuándo vender cultivos o ganado y otras decisiones de gestión agrícola. Sin embargo, los productores sienten que el riesgo en la agricultura está aumentando.

Sin duda, estas percepciones de riesgo influirán en las decisiones sobre la adopción de métodos de agricultura de precisión. En la Encuesta de Vida Agrícola y Rural de Iowa de 1997, 2.200 productores seleccionados al azar proporcionaron sus evaluaciones sobre el riesgo en la agricultura. Dos tercios (66 por ciento) indicaron que el riesgo en la agricultura ha aumentado en los últimos cinco años, y el 75 por ciento informó que espera que el riesgo aumente aún más en los próximos cinco años.

También se pidió a los encuestados que calificaran la probabilidad de que ocurran eventos seleccionados en los próximos cinco años que contribuyan a sus puntos de vista sobre los riesgos en la agricultura. Algunas de las predicciones clave que hicieron los agricultores de Iowa sobre el riesgo que en última instancia puede afectar sus decisiones sobre la adopción de métodos de agricultura de precisión incluyen:

El 76 por ciento consideró probable que los costos de los insumos aumenten más rápido que los precios y los rendimientos de los productos básicos
El 69 por ciento informó que habrá una mayor volatilidad en los precios de las materias primas.
El 58 por ciento indicó que es probable que experimenten al menos una mala cosecha (pérdida de rendimiento del 30% o más) debido al clima adverso.
El 50 por ciento consideró que era probable que comercializaran sus productos agrícolas con precios al menos un 20 por ciento inferiores a los máximos del mercado, y
El 33 por ciento predice que es probable que los precios de los productos agrícolas disminuyan al menos en un 30% con respecto a los niveles actuales.
Dadas estas percepciones sobre el aumento de los niveles de riesgo en la agricultura y la probabilidad de que el riesgo aumente, la encuesta preguntó a los productores qué estrategias han adoptado para reducir o gestionar el riesgo. Las estrategias más utilizadas incluyeron:

El 67 por ciento ha comprado un seguro de cosechas
55 por ciento ha reducido la deuda
41 por ciento ha diversificado su finca agregando ganado
El 36 por ciento está utilizando contratos a plazo para vender cultivos y ganado, y
El 32 por ciento utiliza contratos a plazo para comprar insumos.
Parecería que la aceptación y adopción de tecnologías de agricultura de precisión mejoraría si se pudiera demostrar que reducen o gestionan el riesgo. En la medida en que la agricultura de precisión proporcione un mejor uso y protección de los recursos naturales, una aplicación más oportuna de plaguicidas o una reducción del uso de plaguicidas mediante un mejor control de las plagas, o que haga un mejor uso del tiempo del productor y de los recursos personales, todo lo cual sirve para ayudar a gestionar el riesgo. , entonces las tasas de adopción deberían ser más altas.

Sin embargo, es probable que las percepciones sobre los métodos de agricultura de precisión puedan tener efectos perjudiciales en las tasas de adopción. En encuestas anteriores, hemos encontrado que la mayoría de los agricultores calificaron la contabilidad y el mantenimiento de registros como las que menos disfrutaban de las tareas agrícolas. La adopción de la agricultura de precisión puede verse obstaculizada debido a la percepción de los productores de que requiere un mantenimiento de registros y una gestión de datos adicionales.

Hay varios factores que pueden contribuir a la percepción de que las tecnologías de agricultura de precisión son complicadas y requieren demasiado «trabajo de oficina».

Primero está el problema de la complejidad de la tecnología. Si bien los conceptos de agricultura de precisión se entienden más fácilmente, la transformación real de la información satelital en información útil para las decisiones a nivel de granja sigue siendo compleja y misteriosa para muchos. En segundo lugar, dado que el 40 por ciento de los agricultores de Iowa tienen más de 55 años, la mayoría, si no todos, han aprendido acerca de las computadoras como adultos. Muchos productores carecen de capacitación formal en tecnología de comunicación por computadora y manipulación de datos, y han aprendido sobre computadoras a través de la experiencia y se consideran autodidactas. Para muchos de este grupo de edad, es posible que no tengan confianza en sus habilidades para utilizar de manera eficaz la agricultura de precisión en sus operaciones.

Dados los niveles relativamente altos de sofisticación técnica necesarios para recopilar e interpretar información y para aplicar con éxito este nuevo conocimiento en la propia finca, es probable que los productores dependan en gran medida de consultores informáticos agrícolas y expertos externos. Es probable que los mismos factores que impiden que los agricultores gestionen eficazmente los registros agrícolas existentes también puedan presentar obstáculos para la adopción de la agricultura de precisión.

Esto sugiere que, en muchos casos, los consultores de gestión agrícola, los distribuidores de fertilizantes y productos químicos y los proveedores agrícolas pueden ser la categoría de adoptantes más apropiada en lugar de los productores. Para el productor promedio, la complejidad de la tecnología informática necesaria, los costos del equipo y el tiempo necesario para aprender y mantenerse actualizado con el sistema probablemente excederán lo que la mayoría de las personas están dispuestas o son capaces de invertir.

Para estimular la adopción de métodos de agricultura de precisión, los proveedores y consultores de agronegocios deberán demostrar cómo pueden servir para reducir los riesgos para el productor. En segundo lugar, deberán demostrar cómo los ahorros realizados en los insumos comprados y la mejora de la eficiencia compensarán los cargos por este servicio. Para muchos productores, es probable que contraten asistencia técnica para recibir los beneficios de la agricultura de precisión en lugar de realizar la inversión en hardware y equipo para recopilar e interpretar los datos.

La agricultura en la próxima década cambiará radicalmente a medida que se preste más atención a los cultivos con identidad preservada, las variedades genéticamente modificadas diseñadas para un uso final específico y se preste más atención a la protección y conservación del medio ambiente. La agricultura de precisión abre muchas oportunidades y desafíos nuevos, ya que se pide a los agricultores que produzcan más con menos recursos y menos daño ambiental. La agricultura de precisión probablemente será otra herramienta en la caja de herramientas para que los agricultores administren mejor sus granjas, pero no reemplazará una buena administración agrícola. Los mejores datos de agricultura de precisión, si no se analizan o se gestionan mal, pueden tener resultados desastrosos.

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Con la exageración de los medios y el marketing de hoy, es fácil confundirse acerca de los dos términos, agricultura de precisión y Big Data. Además de revisar brevemente el impacto de la agricultura de precisión, este artículo enfatiza que Big Data es mucho más que agricultura de precisión. Sin embargo, las operaciones de agricultura de precisión a menudo generarán elementos clave de los datos necesarios para las aplicaciones de Big Data. Esta es la segunda de una serie de seis partes sobre Big Data y agricultura.

Este artículo proporciona una idea de la evolución de la agricultura de precisión, identifica las tecnologías más populares empleadas y revisa la evidencia ciertamente escasa en cuanto a la eficacia de estas innovaciones en la finca. El artículo concluye discutiendo los vínculos clave con Big Data.

20 años (más o menos) de agricultura de precisión.

La agricultura de precisión tiene varias dimensiones; de hecho, el concepto en sí no está definido con precisión. Un informe de 1997 del Consejo Nacional de Investigación se refiere a la agricultura de precisión, «… como una estrategia de gestión que utiliza tecnologías de la información para traer datos de múltiples fuentes para influir en las decisiones asociadas con la producción de cultivos». Por alguna razón, el término agricultura de precisión se ha relacionado principalmente con la producción de cultivos. Sin embargo, las prácticas de precisión y las técnicas de Big Data son igualmente aplicables en la agricultura animal.

Los agricultores y los administradores de agronegocios desempeñaron un papel importante en el desarrollo de la agricultura de precisión. Por ejemplo, a mediados de la década de 1990, un grupo de profesionales de la agroindustria en el condado de Champaign, Illinois, se reunió para explorar las oportunidades asociadas con dos tecnologías emergentes: la agricultura en un sitio específico y esa cosa extraña llamada Internet. Este grupo, llamado CCNetAg, fue parte de una iniciativa copatrocinada por la Cámara de Comercio local y el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación de la Universidad de Illinois. CCNetAg, una empresa voluntaria, proporcionó un vehículo para que agricultores, gerentes de agronegocios e investigadores universitarios exploraran conjuntamente la adopción de estas herramientas. La Figura 1 muestra sus expectativas de una agricultura de precisión en el futuro.

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Aunque se creó hace algún tiempo, el gráfico sigue representando elementos clave de la agricultura de precisión:

• El papel de la georreferenciación está indicado por satélites que se conectan al campo de la granja.

• En el campo mismo, las operaciones agrícolas clave están siendo dirigidas y capturando información digital sobre:

Características del suelo,
Aplicación de nutrientes,
Plantando
Exploración de cultivos y
Cosecha.

• Las capas que subyacen al campo agrícola representan la noción de que el mapeo visual permitiría al agricultor, ya sus asesores, ver correlaciones significativas para informar decisiones futuras.

Desde 1997, las tecnologías han avanzado, aunque las categorías generales siguen siendo relevantes. Por ejemplo, las capacidades de dirección automática en maquinaria agrícola se han vuelto mucho más frecuentes. Y la medición activa y detallada del proceso de plantación (registrar dónde ocurren los «saltos») ahora es factible. Además, la capacidad de monitorear el estado de la maquinaria agrícola mientras opera ahora se combina con comunicaciones electrónicas para señalar cuando las operaciones de la máquina están fuera de los límites aceptables.

Si bien ha habido muchas publicaciones que describen la agricultura de precisión, los informes con evaluación independiente de la economía de la adopción son mucho menos numerosos. Un medio para evaluar si existen beneficios netos de una tecnología es monitorear su adopción en el mercado. Durante varios años, el Centro de Negocios Agrícolas y Alimentarios de la Universidad Purdue y la revista CropLife han encuestado a los proveedores de insumos agrícolas sobre la adopción de la agricultura de precisión. Centrado principalmente en las regiones del Medio Oeste y Sur, este trabajo es una evaluación particularmente útil de la aplicación de la tecnología. Del informe de 2015, las Figuras 2 y 3 proporcionan evidencia de adopción de prácticas clave de agricultura de precisión (Erickson y Widmar 2015).

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Los distribuidores de insumos agrícolas que proporcionaron información para este estudio están en una posición privilegiada para comprender e informar sobre la adopción de estas tecnologías. Sus empresas proporcionan insumos (fertilizantes, pesticidas y semillas) y servicios a los productores que evalúan y adoptan la agricultura de precisión.

El interés inicial en la agricultura de precisión se centró en la aplicación de insumos en sitios específicos y en el uso de monitores de rendimiento. Como se muestra en la Figura 2, el muestreo en cuadrícula, una práctica asociada con la aplicación de fertilizantes y cal en un sitio específico, se emplea actualmente en aproximadamente 2 de cada 5 acres de cultivo. Se espera una mayor cobertura a la mayoría de acres para 2018. Se observan tasas de adopción similares (43% y 59%) para los monitores de rendimiento asistidos por GPS. Durante la última década, el uso de sistemas de guía GPS ha aumentado rápidamente, hasta un uso actual que se estima supera el 50%. Se espera un fuerte crecimiento continuo hasta 2018. El uso de imágenes satelitales y UAV como herramientas para apoyar la producción de cultivos es más reciente. El uso actual afecta el 18% y el 2% de la superficie, respectivamente. Interesante, se espera que la superficie cubierta por UAV aumente ocho veces, al 16%, en solo tres años.

La Figura 3 describe un patrón de adopción relativamente consistente para las prácticas de VRT (tecnología de tasa variable). A principios de la década de 2000, la adopción se realizó a niveles digitales únicos. Desde entonces, se han producido aumentos constantes en la extensión de la superficie cubierta. Sin embargo, la práctica más utilizada, la aplicación de cal, solo ahora está logrando cubrir el 41% de la superficie total. Estos patrones también son interesantes debido a los regímenes de precios muy diferentes que existieron para el maíz y la soja durante estos 15 años. Cuando los precios de producción eran bajos antes de 2008, el factor de adopción probablemente fue la reducción de costos. Posiblemente, el aumento de los rendimientos fue un factor más significativo en los últimos años cuando los precios eran más altos.

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Vínculos con Big Data

La atención de los medios y el marketing a veces difumina las distinciones entre agricultura de precisión y Big Data. Algunas comunicaciones parecen sugerir que Big Data es solo una palabra de moda actualizada para las prácticas de agricultura de precisión.

Ese no es el caso. La figura 1 se puede utilizar para identificar diferencias clave:

• Si bien es una imagen útil, ese gráfico centra nuestra atención en el campo individual. La característica de volumen de Big Data requiere observaciones de muchos, muchos campos agrícolas para que sea efectiva. Discernir los efectos interrelacionados del tipo de suelo, varios nutrientes y la variedad de semillas requiere datos dispersos en el tiempo y el espacio.

• Si bien el agricultor tiene varios tipos de datos de precisión de cada campo, las fuentes adicionales de datos residen naturalmente y se originan más allá de la valla. Lograr la característica de variedad de Big Data requiere acceso a ese conjunto más amplio de información.

• La agricultura de precisión emplea comparaciones entre capas de mapas de campo como su método de análisis dominante. El efecto de un solo factor, como una línea de mosaico bloqueada o una cerca enterrada, a menudo se puede observar en un mapa. Sin embargo, la identificación de interacciones complejas entre varios factores de producción y varios años requiere herramientas mucho más sofisticadas. La analítica es una característica diferenciadora importante de Big Data.

• Como se señaló anteriormente, hemos tenido más de 20 años de experiencia en agricultura de precisión. Si pudiéramos contar toda la información digital recopilada de los monitores de rendimiento y las operaciones de entrada específicas del sitio, el total sin duda calificaría como BIG Data. Sin embargo, podríamos pensar en la legión de memorias USB, unidades de disco y computadoras de escritorio donde residen todos esos datos en la actualidad. Los análisis no pueden suceder a menos que / hasta que se pueda acceder y agregar esos datos. Este desafío organizacional se discutirá en el sexto artículo de esta serie.

Tanto la agricultura de precisión como el Big Data surgen del advenimiento y la aplicación de las tecnologías de la información y la comunicación. Sin embargo, no son sinónimos. Dicho esto, es difícil prever que los enfoques de Big Data tendrán un impacto significativo sin emplear los datos generados por las prácticas de agricultura de precisión con las que ahora nos hemos familiarizado.

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El Grupo Operativo de Innovación que investiga nuevos sistemas de riego más eficientes en cultivo de tomate cherry en invernadero ha compartido su experiencia investigadora con agricultores de la Costa de Granada. Impulsado por Eurocastell Caña, Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía-Granada, Centro Tecnológico Tecnova, Centro de Investigación y Desarrollo del Alimento Funcional (CIDAF) y el Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA), este Grupo ha celebrado una Jornada divulgativa en Castell de Ferro, contando con la presencia de multitud agricultores interesados en esta investigación.

Durante la presentación de la Jornada, celebrada en las instalaciones del Grupo La Caña, la directora de I+D+i de Eurocastell Caña, Beatriz Molina, destacó el interés esta empresa por optimizar los recursos hídricos disponibles en la zona. “El agua es un recurso muy preciado y tenemos que optimizarlo. Este proyecto representa una gran oportunidad para mejorar la fertirrigación del tomate cherry, un cultivo muy extendido en Andalucía oriental”, destacó Molina en su intervención, agradeciendo la apuesta de todos los miembros del Grupo por conseguir una agricultura comprometida con los recursos naturales.

Este Grupo Operativo aúna trabajo investigador, científico y agrario, desarrollando el trabajo de campo en invernaderos de la empresa Eurocastell Caña, perteneciente al Grupo La Caña (Motril), una de las mayores comercializadoras hortofrutícolas de la provincia de Granada. “Esta investigación está orientada hacia la agricultura de precisión y sostenible, que demandan los mercados, cada vez más eficiente tecnológicamente, que nos permite ahorrar todos los insumos posibles, lo que nos hace reducir la contaminación en nuestro terreno”, puntualizó Beatriz Molina.

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Eurocastell Caña, Cooperativas de Andalucía-Granada, Tecnova, CIDAF e Ifapa impulsan esta investigación presentada a agricultores de cultivos en invernadero de la Costa de Granada durante una jornada divulgativa celebrada en Castell de Ferro (Granada).
En el ecuador de este proyecto, que durará dos años, Eurocastell Caña, Tecnova, CIDAF e IFAPA, continúan los ensayos de los tres prototipos de riego instalados en suelo e hidropónico en una superficie de cultivo de tomate cherry de 1200 metros cuadrados. El representante de Tecnova, empresa que ha diseñado los sistemas de riego, Eduardo Pardo, comentó las nuevas tecnologías que analizarán parámetros como la eficiencia hídrica y la productividad de las plantas, así como el ahorro en el consumo de fertilizantes aplicados al cultivo a través del riego. “Pretendemos conseguir un uso racional y más sostenible de los recursos hídricos con el objetivo de alcanzar una mayor competitividad, productividad y viabilidad económica en la agricultura”, resaltó Pardo en su intervención.

Se analiza un sistema de riego en hidropónico con sistema de recuperación de drenaje, que evalúa el ahorro que supone el aprovechamiento de ese drenaje. Un segundo sistema de riego en hidropónico está basado en alta frecuencia y baja dosis, lo que permite un nivel de humedad constante a nivel radicular. Ambos sistemas se comparan con un tercer sistema estándar en hidropónico que hará de testigo. También se prueba la eficiencia de los tres métodos de riego en suelo.

Evangelina Medrano, coordinadora del Área de Ingeniería y Tecnología Agroalimentaria de IFAPA, indicó a los presentes los diferentes criterios elegidos para la automatización del riego en los ensayos llevados a cabo. Por su parte, Rosa Quirantes, del CIDAF, comentó que la función de su entidad consistirá en evaluar la incidencia de los distintos tipos de riego en el sabor final del producto. Para ello, se realizará seguimiento de las características organolépticas de los tomates obtenidos, analizando grados Brix, PH y acidez titulable, entre otros parámetros.

La coordinadora del proyecto y miembro del equipo de Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía-Granada, Esther Álvarez, comentó el interés social y medioambiental de esta experiencia. “Implementar nuevos métodos de riego eficientes que se adapten bien al cultivo de tomate cherry y a las características de las explotaciones de los productores de hortícolas, tendrá unos beneficios económicos y medioambientales muy positivos para nuestra provincia y para toda Andalucía”, añadió Álvarez, quien explicó que la Federación provincial coordina este proyecto y realiza su divulgación en el ámbito nacional.

Este proyecto de economía circular es pionero. En los próximos meses, continuarán las pruebas de calidad en los frutos obtenidos, lo que permitirá extraer conclusiones sobre cuál es el sistema de riego más eficaz, a la hora de conseguir un producto de máxima calidad y sabor óptimo.

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Variabilidad espacial de la fertilidad del suelo (Primera parte)El conocimiento de la variabilidad espacial de las propiedades del suelo y, a su vez, de los indicadores productivos de los frutales, resulta de gran importancia para diferenciar los sitios o sectores homogéneos sobre los cuales se podría establecer un manejo del sitio específico y así producir con la calidad, rendimiento, eficiencia y cuidado deseado.Viernes, 28 de julio de 2017 a las 8:30
Carlos Sierra
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Carlos Sierra
La producción agrícola es una actividad económica cuyo objetivo es producir de manera rentable frutas u hortalizas que, consumidas en fresco o procesadas, permitan satisfacer la demanda de los consumidores. Dicha producción está fuertemente influenciada por el manejo agronómico del cultivo y controlada por la calidad o potencial del sitio en que este se encuentra, lo que se relaciona principalmente a factores climáticos y edáficos.

En efecto, este último factor es de gran representatividad, ya que desafortunadamente los suelos chilenos, en una misma área de producción, muestran una elevada variabilidad en sus propiedades físico-químicas (fertilidad) y una distribución sesgada de los valores.

En relación a esto, diversos investigadores señalan que la variabilidad de las propiedades del suelo y, por consiguiente, los rendimientos de los cultivos, ha sido reconocida desde los albores de la agricultura. Esta variabilidad ha estado determinada por factores de formación del suelo y del manejo histórico del mismo, de los cultivos y las condiciones climáticas. También la posición en el paisaje y su geomorfología presente son importantes factores incidentes en la variabilidad espacial del suelo. Es muy difícil que los suelos de un campo sean uniformes y que su variabilidad sea normal. De hecho, en áreas de suelos aluviales, bajo esta condición, los suelos son variables, aún en cortas distancias.

Lo anteriormente planteado ha significado una prescripción de un manejo promedio, aplicado a toda el área productiva, escapando, en parte, de la dificultad que significa la alta variabilidad espacial del suelo, lo que provoca respuestas heterogéneas de las plantas, las cuales se traducen en una elevada variabilidad en el rendimiento y/o calidad de la producción.

En base a lo antes señalado, resulta gravitante que existan suficientes medios y tecnologías de estadística espacial, sistemas de información geográfica, sistemas de posicionamiento global dentro de los manejos de sitios específicos o agricultura de precisión, que posibiliten el conocimiento del sitio y la planta para tomar decisiones adecuadas en los manejos, para que puedan ser aplicados con la mayor eficiencia posible en un potrero o cuartel de frutales.

De hecho, la condición que generó la agricultura de precisión y la aplicación variable en particular fue la variabilidad espacial, que es la variación de las características medidas en el cultivo y el suelo en distancia y profundidad. Se reconoce, además, que existe variabilidad en todos los sectores, observándose principalmente en factores como contenido de humedad, textura, topografía, vigor del cultivo, incidencia de plagas, malezas e insectos y, por ende, en la productividad.

Por lo tanto, el conocimiento de la variabilidad espacial de las propiedades del suelo y, a su vez, la variabilidad espacial de los indicadores productivos de los frutales, con posibilidad de diagnosticarlos, correlacionarlos e identificarlos, resulta de gran importancia para diferenciar espacialmente los sitios o sectores homogéneos sobre los cuales se podría establecer un manejo del sitio específico y así producir con la calidad, rendimiento, eficiencia y cuidado deseado.

En efecto, los estudios de variabilidad espacial son importantes debido a que tomando los cambios espaciales de ciertas características del suelo (ejemplo fertilidad) de un cultivo determinado, puede estimarse su proceso y de esta manera incrementar la certeza de los pronósticos de sus respuestas bajo ciertos manejos.

Por otra parte, las características del cultivo y del suelo no sólo varían en la distancia y profundidad como variabilidad espacial, sino también lo hacen con el tiempo. Se puede afirmar que algunas características del suelo son muy estables y cambian muy poco a través del tiempo, como la textura y el contenido de materia orgánica. Otras, en cambio, como el nivel de nitratos y contenido de humedad, pueden cambiar rápidamente las condiciones de cultivo, incluso en cuestión de horas.

La fertilidad del suelo varía horizontalmente y en profundidad. El historial de los cultivos, rendimientos, fertilizaciones y laboreos, agregan variabilidad por extracción y aporte de nutrientes, pudiendo modificar muchas propiedades estables, como el pH, en el mediano plazo.

La movilidad de algunos elementos en el suelo, como los nitratos, pueden explicar su enorme variabilidad espacial, sin embargo, también hay gran variabilidad de elementos que son muy poco móviles en el suelo como el fósforo, que al igual que el nitrógeno, también puede tener una variabilidad estacional, según la actividad microbiológica, producto de cambios en la temperatura y humedad del suelo.

La variabilidad espacial se aprecia cuando la distribución de los valores, por ejemplo, de un análisis de suelo no siguen una distribución normal -en la cual la media es igual a la mediana, la mitad de los puntos muestreados se encuentra sobre fertilizado y la otra subfertilizada- sino que log-normal (sesgado hacia la izquierda). En este caso unos pocos valores altos harán que el promedio del análisis se sobreestime siendo mayor a la mediana. Esto implica que más del 50% del predio será subfertilizado. El caso contrario sucederá si los valores son sesgados a la derecha (promedio menor a la mediana), lo que implica sectores sobre fertilizados. De acuerdo a este análisis, se debería recomendar el Manejo de Nutrientes Sitio Específico (MNSE), con el fin de redistribuir el fertilizante según las necesidades de cada sector del predio.

La variabilidad espacial de las propiedades del suelo, y como tal los rendimientos de los cultivos, están determinados principalmente por los procesos de formación de los mismos (factores intrínsecos), el manejo histórico de las explotaciones y el apotreramiento en unidades de superficies variables (factores extrínsecos).

Además, otros factores inherentes al suelo generan variabilidad, como la topografía, la profundidad, la textura y la salinidad, entre otros; y aquellos producidos por la acción del hombre, como la fertilización, la compactación, el laboreo y otros.

Variabilidad espacial del suelo en Chile

La distribución espacial de los suelos a nivel nacional es de gran complejidad, debido a que el territorio es de una topografía muy accidentada, por lo tanto, es dable esperar la ocurrencia de importantes variaciones en los patrones generales del suelo. Esto, además, afecta fuertemente la proyección de la información agronómica generada por los centros de investigación agrícola. El comportamiento de la vid en el valle de Copiapó es muy distinto al de Ovalle o el de Rancagua. Además, no sólo varía el suelo, sino también el clima, lo que incrementa aún más la variabilidad de la respuesta de las plantas a distintos manejos.

Cabe destacar que la mayor variación en un suelo aluvial regado, correspondiente a la serie Maipo de 5.76 ha, correspondió a los nitratos seguida del P Olsen y finalmente el K de intercambio, de acuerdo al coeficiente de variación en un muestreo intensivo de grillas de 24 x 24 metros.

trbgcolor=»#faf9f9″>table width=»100%» border=»0″ cellspacing=»0″ cellpadding=»0″>NutrienteC.V. (%)N -NO3 (ppm)47.2P Olsen (ppm)37.3K de intercambio (ppm)18.5Fuente: Suárez (1978).
Como ejemplo de una situación muy diferente, se puede señalar la condición de los suelos de la pampa húmeda argentina, cuyo suelo se mantiene bastante uniforme. Si bien igualmente existe variabilidad, esta se da a una escala mucho mayor.

En el pasado reciente los productores agrícolas no disponían de las herramientas necesarias para medir efectivamente la variabilidad espacial o localizar los sectores con problemas de productividad dentro de un área de producción. Sobre la base de esto, nació la agricultura de precisión (AP) o manejo de sitio específico (MSE), la cual permite medir y manejar la variabilidad espacial para potencialmente aumentar la eficiencia productiva y disminuir el impacto ambiental.

La agricultura de precisión o manejo de sitio especifico

La agricultura de precisión (AP) se define como la utilización de modernas herramientas que permiten la obtención y análisis de datos georeferenciados, que mejoran el diagnóstico, la toma de decisiones, la eficiencia en el uso de los insumos y la producción con sustentabilidad del sistema productivo. Esto engloba el uso de modernas tecnologías para el manejo de suelos, insumos y cultivos insertos en variaciones espaciales y temporales.

La AP es una excelente herramienta, útil para maximizar los rendimientos en determinados sitios y minimizar los costos en áreas del lote con limitantes económicas incorregibles, debido a que es capaz de recolectar datos georeferenciados, los cuales van desde las características del suelo, estado nutricional, hasta la disponibilidad hídrica del cultivo y su relación con el rendimiento y calidad variable de un sitio, sector o plantas.

Además, la AP permite la aplicación de insumos agrícolas de forma variable dentro de un sitio de producción, a través de la recolección de información en forma espacial con GPS (sistemas de posicionamiento global) y el manejo de la misma con sistemas de información geográfica (SIG) por coordenadas. Asimismo, el manejo del sitio específico (MSE), que implica la aplicación de manejos de forma diferencial, requiere que los distintos sectores definidos posean características homogéneas y puedan representar unidades desde un metro cuadrado hasta un potrero completo, dependiendo del nivel de detalle al que se trabaje.

La tecnología de dosis variables (TDV) en MSE podría ser usada cuando los potreros varíen ampliamente en términos de propiedades del suelo, lo que a su vez puede afectar su rendimiento.

En la AP además existen dos aproximaciones para la aplicación variable de insumos. La primera se basa en el muestreo y mapeo de los factores de producción a ser manejados de forma diferencial (involucra la recolección de muestras de suelo y cultivo para obtener información sobre cómo varían las condiciones en el sitio, como por ejemplo la fertilidad del suelo), mientras que la segunda se relaciona con la elaboración de mapas de variabilidad para la aplicación variable de los insumos. La segunda aproximación es el sensoramiento directo del suelo y/o cultivo para la aplicación inmediata de los insumos de forma variable. El uso de una y otra dependerá de su costo y la tecnología disponible.

Es importante destacar que la variabilidad espacial de los suelos es mayor en los suelos de la zona norte, especialmente en aquellos ubicados en los valles transversales. Es importante tener en cuenta que esta tiende a disminuir hacia los suelos de la zona central.

Muestreo de las propiedades y niveles de fertilidad del suelo

El muestreo del suelo tiene como objetivo principal obtener información sobre la fertilidad de un suelo en particular.

En el caso del muestreo, lo mejor para obtener un adecuado diagnóstico de las necesidades de fertilización del suelo es que la muestra que se envía al laboratorio de servicio represente lo más fielmente posible lo que allí ocurre. Para ello, considerando que es muy heterogéneo en sus características, se debe conocer su grado de variabilidad con el fin de determinar sistemas de muestreo que tengan una precisión adecuada.

En efecto, cuando se muestrea el suelo con fines de fertilidad, normalmente se obtiene una muestra compuesta de áreas consideradas visualmente homogéneas. Sin embargo, cuando los suelos son altamente variables y se fertiliza en base al promedio, existirán sectores subfertilizados y otros sobre fertilizados, los cuales inciden enormemente en el potencial productivo y económico del cultivo.

La distribución del muestreo debe ser representativa del sector. Por lo mismo, es preciso subdividir el sector o huerto en unidades que aseguren homogeneidad dentro de ellas. En ese sentido, se deben tomar suficientes plantas individuales y muestrearlas.

Un análisis tanto de suelo como foliar debe reflejar las diferencias de disponibilidad de nutrientes que existen entre predios, entre potreros de un predio o dentro de un mismo potrero. Su fin es racionalizar la fertilización, mejorar su eficiencia y aumentar su rentabilidad.

La clave para describir adecuadamente la variabilidad, por ejemplo, de las propiedades químicas del suelo que pudiesen limitar el rendimiento, es la obtención de muestras espacialmente dependientes, es decir, partir de la base de que «las cosas cercanas están más relacionadas entre sí que las que se encuentran lejos», para la posteriormente interpolar y generar mapas. Para ello, debe utilizarse algún tipo de diseño de muestreo sistemático con una intensidad (distancia) menor al rango de dependencia espacial. El rango, definido como la distancia en terreno sobre la cual las muestras se hacen independientes, es único para un tipo de suelo determinado y para cada propiedad en particular; esto significa que en la práctica la intensidad de muestreo es distinta dependiendo de qué propiedad se desee describir y de qué suelo se trate. Además, desafortunadamente, no existen recetas para diseñar un plan de muestreo que describa adecuadamente la variabilidad de las propiedades químicas del suelo espacialmente. Por lo tanto, lo más importante es que el muestreo sea intensivo en el número de submuestras.

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Una vez que un sueño de ciencia ficción y luego se utilizó ampliamente para la vigilancia militar y la guerra, los pequeños sistemas aéreos no tripulados, comúnmente conocidos como drones, se están moviendo rápidamente hacia el uso diario de las empresas y los consumidores y están listos para convertirse en herramientas poderosas para los agricultores. Los drones podrían revolucionar la agricultura de precisión y permitir a los agricultores mejorar los rendimientos y la producción, al tiempo que contribuyen profundamente a reducir los impactos ambientales.

La evolución de los drones refleja fuertemente los primeros días de las computadoras personales. Al principio, pocas personas podían soñar con cómo se incorporarían las computadoras a la vida diaria, cómo evolucionarían y mejorarían, o qué traerían las futuras innovaciones. Al igual que las computadoras personales, los drones son una tecnología «habilitadora» que fomentará la innovación, trabajos y usos aún no imaginados.

Los agricultores han confiado durante mucho tiempo en imágenes de satélites y aviones privados para rastrear el progreso de los cultivos y administrar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas. Pero la fotografía satelital y aérea es cara, inflexible y fuera del alcance de muchos agricultores. Los drones pueden ofrecer a los agricultores más accesibilidad y mayor flexibilidad, a un costo menor. A medida que los drones estén más disponibles, serán incluso más baratos, al tiempo que proporcionarán imágenes de campo de mayor resolución, fotografía infrarroja e integración instantánea con otras tecnologías de datos agrícolas. Los drones también tienen la conveniencia de su lado: se pueden usar con muy poca antelación, así como en granjas adyacentes a áreas urbanas o en áreas con restricciones de vuelo.

Los beneficios tampoco se limitan a los campos de cultivo. Los ganaderos pueden usar drones para observar patrones de pastoreo, monitorear depredadores o encontrar animales varados en condiciones climáticas adversas. De manera similar, los administradores ambientales ya están utilizando drones para observar el hábitat de la vida silvestre, incluidas las especies de aves en peligro de extinción.

Sin embargo, algunos de los beneficios más importantes de los drones pueden provenir de una mayor precisión y contribuciones a la sostenibilidad. La agricultura de precisión ha revolucionado la agricultura estadounidense al permitir que los agricultores maximicen los rendimientos mientras reducen el uso de agua, fertilizantes y pesticidas. Los drones son el siguiente paso en esta evolución. Los agricultores podrán usar ágilmente drones para evaluar las necesidades de agua, pesticidas y fertilizantes, y para identificar y atacar plagas, enfermedades, malezas y estrés.

Los agricultores pueden obtener imágenes y datos en minutos para tomar decisiones más informadas sobre el uso de los recursos. Por ejemplo, los drones pueden ayudar en la detección temprana de enfermedades de las plantas o problemas de insectos en áreas remotas de los campos, ayudando a los agricultores a abordar con precisión estos problemas antes de que se propaguen.

Los agricultores están ansiosos por adoptar los drones, no solo para reducir costos y aumentar el rendimiento, sino también para ayudar a cumplir los objetivos de sostenibilidad y reducir el impacto ambiental. Un estudio realizado por la Association for Unmanned Vehicle Systems International concluyó que entre los diferentes tipos de empresas que utilizarán drones, el mercado de la agricultura comercial es «con mucho el segmento más grande, eclipsando a todos los demás». Desde 2015-2025, se espera que la integración de drones contribuya con $ 75.6 mil millones en impacto económico por la agricultura, en comparación con $ 3.2 mil millones por seguridad pública y $ 3.2 mil millones por otras actividades. Otro estudio, realizado por GRA, Inc., en cooperación con Booz Allen Hamilton, estima que los ahorros anuales en las cosechas del uso de drones podrían alcanzar más de $ 200 millones para 2035.

La Administración Federal de Aviación aprobó recientemente la primera exención de las reglas actuales para permitir el uso de drones sobre cultivos con el propósito de rociar agua, fertilizantes, pesticidas y herbicidas. Pero las reglas siguen siendo muy estrictas. La exención solo permite que los drones vuelen en línea de visión durante el día a una altitud máxima de 400 pies, y requiere entrenamiento de piloto certificado por la FAA para el usuario, junto con otra persona que actúe como observador. También debe usarse bajo la dirección, supervisión y control del fabricante, lo que significa que, por ahora, la mayoría de aplicadores o agricultores no pueden comprar ni usar drones.

Si bien lo que está en juego no podría ser mayor, la agricultura estadounidense todavía está por detrás de otros países, incluidos Canadá, el Reino Unido, Francia, Australia y Japón, en el uso de drones, en parte debido a regulaciones prohibitivas. Los agricultores y ganaderos estadounidenses necesitan estándares basados ​​en el rendimiento para que puedan usar drones ellos mismos, las 24 horas, más allá de la línea visual del sitio y con otras reglas de bajo riesgo.

La tecnología avanza rápidamente y la estructura reguladora también debe avanzar. Los agricultores y ganaderos necesitan acceso a tecnología segura para desbloquear el potencial de los drones para mejorar la precisión, la productividad y la sostenibilidad.

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Suelo
Para determinar áreas de suelo heterogéneas, los agricultores realizan un análisis agroquímico del suelo. Por lo general, esto se hace cada cuatro años. Las muestras de suelo se toman manualmente o con equipo especial y luego se envían a un laboratorio para su análisis. Con base en los resultados, los agricultores elaboran mapas digitales de las propiedades del campo. Se utilizan para establecer tareas para equipos agrícolas para la aplicación de semillas y fertilizantes.

Se examinan más de 30 parámetros del suelo, siendo los principales la acidez, el contenido de fósforo, potasio y humus. La acidez (pH) es la más fácil de medir. Su valor se puede determinar mediante pruebas de laboratorio o midiendo el suelo con un sensor de campo. Además, la acidez es un factor importante de rendimiento. Para cada cultivo, existe el valor de pH que lo ayuda a crecer mejor.

A partir del nivel de contenido de humus, los agricultores estiman la fertilidad de diferentes partes del campo y calculan las dosis de semillas y fertilizantes. El fósforo y el potasio son necesarios para el crecimiento y desarrollo de las plantas, por lo que es importante conocer el nivel de su contenido para calcular la tasa exacta de fertilizantes.
rendimiento
Los datos sobre el rendimiento son uno de los más valiosos en la agricultura precisa. Las computadoras a bordo de los equipos agrícolas recopilan datos georreferenciados sobre el cultivo cosechado. Con esta información, los agricultores crean mapas digitales que ayudan a identificar áreas problemáticas en el campo. La causa de la baja fertilidad se puede determinar comparando el mapa de rendimiento con un mapa de relieve, distribución de nutrientes u otros indicadores de campo.
Por ejemplo, el agricultor ha estado recopilando datos de rendimiento de su campo durante dos años. Encontró áreas donde la productividad era la más baja y midió la acidez del suelo allí. Resultó que su nivel era muy bajo en estas áreas en particular. Para llevar la acidez al nivel óptimo y aumentar el rendimiento, el agricultor aplicó tiza.
Cuantos más datos de rendimiento haya, mejor. La información recopilada durante varios años permite a los agricultores ser precisos al establecer la tarea de aplicación diferenciada de fertilizantes y semillas para la próxima temporada. Además, los datos recopilados durante 5 años reducen los costos varias veces más que los datos que solo se han recopilado durante un año.
Yield map_OneSoil blog
Mapa de rendimiento
Datos del equipo
Si el trabajo de campo se realiza de manera deficiente, los agricultores incurren en altos costos. Si un tractor ha hecho una tira inexacta al sembrar semillas, se forma una superposición en el campo. La aplicación de fertilizantes y pesticidas pasará a lo largo de la misma franja, por lo que se gastará una cantidad doble de productos químicos costosos en estas superposiciones.
Por ejemplo, tomemos un tractor sin una computadora de a bordo que siembra colza en una franja de 6 metros de ancho en un campo con un área total de 100 hectáreas. Con cada vuelta, se forma una superposición de unos 25 centímetros. Esto aumenta los costos del agricultor en semillas, fertilizantes y pesticidas en un 5%, o $ 1,500.
Con computadoras a bordo y navegadores GPS, este problema se resuelve fácilmente. Un agricultor puede evitar superposiciones y brechas con una navegación precisa o corregirlos rápidamente después de analizar los datos del equipo. Además, estos datos ayudan a evaluar las tasas de aplicación de fertilizantes y pesticidas, a medir la velocidad de la maquinaria que se mueve por el campo y a monitorear el trabajo de los operadores de la máquina.
Plantas
El rendimiento de los cultivos se estima mediante imágenes de satélite multiespectrales. Uno de los métodos más populares es la medición del índice vegetativo NDVI. El campo está dividido en secciones con diferentes índices, lo que le permite ver el rendimiento de la planta incluso en áreas remotas. A partir de los índices de vegetación se crean mapas digitales para la aplicación diferenciada de fertilizantes y plaguicidas.

Por lo general, analizar un campo con imágenes de satélite es un servicio de pago. Hemos creado la aplicación de exploración que permite el seguimiento del rendimiento del cultivo de forma gratuita.
Vegetación en la aplicación de exploración_OneSoil blog
Visualización del índice de vegetación en la aplicación OneSoil Scouting
Clima
Las estaciones meteorológicas y los sensores le permiten controlar el clima de forma remota. Esto es particularmente importante para las granjas que cultivan frutas y verduras. Los sensores ayudan a prepararse para un cambio crítico de temperatura y a calcular el riego. Además, los datos meteorológicos ayudan a predecir las enfermedades de las plantas y la aparición de plagas. Esto permite a los agricultores determinar el mejor momento para aplicar pesticidas o si deben aplicarlos.
Por ejemplo, un agricultor aplica pesticidas a un campo de papa dos veces al año. Gasta 20.000 dólares por temporada. No sabe si aparecerán plagas o no, pero usa productos químicos por si acaso. Con la ayuda de sensores de campo, el agricultor puede evitar este gasto excesivo.
Aunque las estaciones meteorológicas son una herramienta conveniente para el monitoreo de campo, los agricultores a menudo se confunden con el alto precio de tales dispositivos, desde unos pocos cientos hasta varios miles de dólares. En OneSoil, hemos desarrollado un sensor meteorológico asequible que monitorea la humedad y temperatura del suelo, la humedad del aire y la temperatura, y también determina el nivel de iluminación para un área de campo.
Alivio
El relieve afecta la distribución de agua y nutrientes en el suelo, lo que determina la fertilidad de la tierra. La cosecha y el relieve están estrechamente relacionados entre sí: los rendimientos altos son más frecuentes en las tierras bajas y los rendimientos medios y bajos son más típicos en las zonas de tierras altas.

En la mayoría de los países europeos y en los Estados Unidos, un agricultor puede obtener datos sobre el relieve de campo en las agencias cartográficas nacionales. Otra opción es solicitar un mapa en relieve a una empresa privada. Para construir un modelo en relieve, los expertos filman la tierra desde un dron, realizan un estudio lidar o recorren el campo en un ATV con equipo especial.

Con esta información se crean mapas digitales para la aplicación diferenciada de semillas y fertilizantes.

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La agricultura de precisión es el punto culminante de la actual etapa de revolución agrícola, que comenzó a principios del siglo XX con la creciente mecanización y continuó en 1990 cuando se introdujeron nuevos métodos de modificación genética.

Para comprender las ventajas, definamos primero qué es la agricultura de precisión y por qué es beneficiosa para los agricultores. El término suele abreviarse como AP, también conocida como agricultura por satélite, manejo sitio-específico de los cultivos (SSCM) o agricultura de precisión. Se trata de un concepto que implica la observación, la medición y la respuesta a la variabilidad inter e intracampo en los cultivos que emplean la tecnología de la información (IT).

Los beneficios de la agricultura de precisión son claros. El enfoque define los cultivos y los requisitos del suelo para una productividad óptima, por un lado, y para preservar los recursos, garantizar la sostenibilidad y la protección del medio ambiente, por el otro. Este proceso en la agricultura regular ayuda a resolver los problemas más críticos de la agricultura: el desperdicio de recursos, los altos costes y el impacto medioambiental.

Hoy en día, los últimos descubrimientos científicos y tecnológicos hacen la vida de los agricultores mucho más fácil, permitiéndoles hacer frente a sus tareas más rápidamente.

Entre las características de la agricultura de precisión encontramos el tener diferentes métodos disponibles, entonces, ¿cuál es el mejor método para empezar? Estimando los pros y contras de cada tecnología en particular, la monitorización con satélites puede ser considerada como la opción más económica y disponible.

Las imágenes espaciales y las herramientas para su interpretación permiten a los agricultores distinguir con precisión las zonas con problemas, decidir qué método aplicar en la zona objetivo y calcular el mejor momento para ello.

tecnologías básicas utilizadas en agricultura de precisión

TECNOLOGÍAS BÁSICAS APLICABLES EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Tecnología de tasa variable (VRT): cualquier tecnología o método que permite a los agricultores controlar con precisión la cantidad de insumos aplicables dentro de zonas agrícolas definidas. Esta tecnología de la agricultura de precisión utiliza programas informáticos especializados, controladores y un sistema de posicionamiento global diferencial (DGPS). Básicamente hay tres enfoques para la VRT – manual, basado en mapas o datos de sensores.
Muestreo de suelo con GPS: este método incorpora la tecnología GPS en la agricultura de precisión para seleccionar muestras de suelo de diferentes zonas para comprobar los nutrientes, el nivel de pH y otros datos para tomar decisiones rentables en la agricultura. Los grandes datos recogidos por el muestreo, se aplican para calcular la tasa variable para optimizar la siembra y la fertilización.
Aplicaciones informáticas: Apoyándose en el GIS, la agricultura de precisión puede incorporar aplicaciones que creen planes precisos de explotación agrícola, mapas de campo, exploración de cultivos, mapas de rendimiento y para definir con precisión la cantidad exacta de insumos que deben aplicarse en los campos. Entre las ventajas se encuentra la posibilidad de crear un plan de explotación agrícola respetuoso con el medio ambiente, lo que contribuye a reducir los costes y aumentar el rendimiento. Por otra parte, estas aplicaciones proporcionan datos de valor reducido que no pueden aplicarse a soluciones de agricultura de gran precisión debido a la incapacidad de integrar los datos obtenidos en otros sistemas auxiliares.
Tecnología de observación remota: La teledetección y la agricultura de precisión pueden combinarse para centrarse en los factores que pueden estresar un cultivo en un momento específico o estimar con precisión la cantidad de humedad en el suelo. Estos datos se obtienen a partir de drones y satélites. En comparación con los datos de drones, las imágenes satelitales son más accesibles y polivalentes.
agricultura de precisión con mapa de vegetación

¿CUÁLES SON LAS APLICACIONES DEL CONCEPTO?
La agricultura de precisión permite el control y la gestión de los campos a distancia mediante el uso de sensores en los campos, así como de drones y satélites para la vigilancia desde el cielo. Todos son buenos para sus propósitos específicos, por lo que no es fácil elegir cuál es mejor.

Para empezar, las imágenes de satélite parecen ser la opción más rentable de la observación remota. El software online (y Crop Monitoring en particular) permite adquirir, procesar y analizar datos online.

Utilizando esos productos informáticos se pueden almacenar todos los datos de la agricultura en un solo lugar, recibir datos históricos y su análisis comparativo, hacer informes y compartir toda la información necesaria con todos los participantes que intervienen en el proceso de gestión del campo (agricultores, compañías de seguros, comerciantes, etc.). Otras ventajas de la agricultura de precisión son:

Costes. El precio del resto de dispositivos (drones, sensores, estaciones meteorológicas) es muy elevado, y no es lógico ni práctico utilizarlos en agricultura todo el tiempo. Se necesitan solamente en ciertos momentos que requieren de precisión. La monitorización por satélite es suficiente para detectar un área con problemas, sólo entonces es el turno de los drones o aplicaciones de exploración de intervenir para ver el problema en detalle. Después de eso, se decide cómo resolver el problema manualmente y con precisión.
Enfoque de los recursos humanos. No solo los aparatos tecnológicos tienen un coste en esta lista. Es necesario contratar especialistas o proporcionar entrenamiento a los trabajadores para operar algunos de estos dispositivos y también se requieren licencias.
Uso con restricciones. Los drones están prohibidos cerca de sitios estratégicos como bases militares o aeropuertos y son altamente sensibles a vientos fuertes, limitando su uso.
agricultura de precisión a gran escala

IMÁGENES ESPACIALES… ¿Y DESPUÉS QUÉ?
Recopilar un conjunto de datos no es todo, hay que interpretarlo también. Lo bueno de los servicios online es que incorporan herramientas para el procesado de datos.

Las herramientas analíticas básicas son:

Índices de vegetación para la agricultura:
NDVI – Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada: estima la salud de las plantas en base a la luz del infrarrojo cercano (NIR) reflejada.
ReCl – Índice de clorofila de borde rojo: detecta la clorofila y, por tanto, la capacidad de fotosíntesis.
NDRE – Diferencia Normalizada del Borde Rojo: también detecta la clorofila, pero es útil en las etapas media y tardía
MSAVI – Índice de Vegetación Ajustado al Suelo Modificado: controla las primeras etapas del desarrollo de las plantas para supervisar las condiciones de los cultivos.
NDMI – Índice de Humedad de Diferencia Normalizada: describe el nivel de estrés hídrico del cultivo.
agricultor que utiliza índices de vegetación para agricultura de precisión

Etapas de crecimiento
La agricultura de precisión no puede estar completa sin información relevante sobre el ciclo de crecimiento de las plantas que permita a los agricultores elegir el momento más adecuado para realizar actividades sobre el terreno. Esto incluye la aplicación con precisión de fertilizantes, insecticidas y fungicidas, o la distribución de sistemas de riego o drenaje. Así, se puede resolver cualquier problema justo a tiempo.

inicio de la etapa de crecimiento del cultivo

Zonificación del campo basada en los niveles de productividad
Dado que los campos difieren en la composición del suelo, los nutrientes requeridos, la capacidad de retener el agua y otros muchos atributos, es bueno aplicar la técnica de zonificación. Gracias a ella se obtiene un enfoque diferencial para determinar con precisión el propósito de la tierra y cómo manejarla.

Esto se hace mediante imágenes de satélite en tiempo casi real y un análisis comparativo de datos históricos. Cuando se detecta un patrón en el pasado, es probable que aplicar las mismas técnicas en agricultura ahora también funcione.

combinar en el campo

Internet de las cosas
IoT y la robótica ya reemplazan a los humanos en muchas esferas de la vida y la agricultura no es una excepción. Es posible encontrar múltiples aplicaciones que pueden calcular la cantidad de material de siembra o los nutrientes necesarios por acre incluso con más precisión que los humanos. Las condiciones de los cultivos y los pronósticos del tiempo se pueden obtener a través del teléfono.

Las máquinas con piloto automático son lo suficientemente inteligentes para distinguir las malas hierbas de las plantas y la fruta madura de la inmadura, algo muy útil para la agricultura.

La agricultora comprueba el estado del cultivo después de explorar

Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Es necesario conocer con precisión la ubicación de la maquinaria no sólo para saber dónde está. El GIS mejora las operaciones de agricultura y la productividad en general. Las sembradoras y aspersores equipados con ordenadores no pasan la misma zona dos veces, lo que significa que evitan las superposiciones y las áreas perdidas.

cosecha de rendimiento en agricultura de precisión

Esta innovación reduce el consumo de materias en agricultura y protege la naturaleza cuando se utilizan compuestos químicos, ya que el exceso de fertilización y riego destruye los cultivos.

CROP MONITORING: EL PRIMER PASO HACIA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Simplificando la definición de agricultura de precisión, podemos decir que es la adquisición y el funcionamiento con precisión de información casi en tiempo real para la agricultura usando las últimas técnicas informáticas. Si bien puede haber otros usos de la agricultura de precisión, el objetivo principal y final de la agricultura de precisión es elaborar las soluciones más eficientes.

Crop Monitoring para agricultura de precisión

Con Crop Monitoring se pueden almacenar todos los datos en un solo lugar y obtener análisis detallados y exhaustivos de las condiciones meteorológicas, las etapas de desarrollo de las plantas, la mejor cantidad y momento para la siembra o la aplicación de fertilizantes, la zonificación del campo y mucho más.

El software inteligente le notifica sobre las previsiones meteorológicas, las condiciones de los cultivos y las anomalías en su desarrollo con suficiente antelación para evitar pérdidas.

Equipado con información de calidad y recomendaciones eficaces, podrá sacar el máximo provecho de su explotación agrícola reduciendo la cantidad de semillas y fertilizantes que se utilizan y contribuyendo a la protección de la naturaleza. Es por ello que conviene remarcar la importancia de la agricultura de precisión para conseguir una agricultura mejor para hoy y para el futuro.

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Agricultura inteligente, también conocida como agricultura de precisión, permite a los agricultores maximizar los rendimientos utilizando recursos mínimos como agua, fertilizantes y semillas. Al implementar sensores y mapear campos, los agricultores pueden comenzar a comprender sus cultivos a microescala, conservar los recursos y reducir los impactos en el medio ambiente. La agricultura inteligente tiene raíces que se remontan a la década de 1980, cuando la capacidad del Sistema de posicionamiento global (GPS) se volvió accesible para uso civil. Una vez que los agricultores pudieron mapear con precisión sus campos de cultivo, pudieron monitorear y aplicar fertilizantes y tratamientos de malezas solo en las áreas que lo requerían. Durante la década de 1990, los primeros usuarios de la agricultura de precisión adoptaron el monitoreo del rendimiento de los cultivos para generar recomendaciones de fertilizantes y corrección de pH. A medida que se podrían medir e ingresar más variables en un modelo de cultivo, recomendaciones más precisas para la aplicación de fertilizantes, el riego e incluso la cosecha de rendimiento máximo,

En este artículo, exploraremos cómo estas tecnologías de detección se han tejido en los grandes agronegocios modernos y discutiremos cómo la progresión de la tecnología, tanto a las pequeñas granjas en el hogar como a nivel mundial, puede aumentar nuestra capacidad para alimentar al mundo.

Sensores agrícolas
En la agricultura de precisión se utilizan varias tecnologías de detección, que proporcionan datos que ayudan a los agricultores a monitorear y optimizar los cultivos, así como a adaptarse a los factores ambientales cambiantes, que incluyen:

Los sensores de ubicación utilizan señales de los satélites GPS para determinar la latitud, la longitud y la altitud dentro de los pies. Se requieren tres satélites como mínimo para triangular una posición. El posicionamiento preciso es la piedra angular de la agricultura de precisión. GPS integrado circuitos como el NJR NJG1157PCD-TE1 son un buen ejemplo de sensores de localización.

Los sensores ópticos usan luz para medir las propiedades del suelo. Los sensores miden diferentes frecuencias de reflectancia de luz en espectros de luz infrarroja cercana, infrarroja media y polarizada. Los sensores se pueden colocar en vehículos o plataformas aéreas como drones o incluso satélites. Los datos de reflectancia del suelo y color de la planta son solo dos variables de los sensores ópticos que se pueden agregar y procesar. Se han desarrollado sensores ópticos para determinar la arcilla, la materia orgánica y el contenido de humedad del suelo. Vishay , por ejemplo, ofrece cientos de fotodetectores y fotodiodos , un componente básico para los sensores ópticos ( Figura 1 ).

Sensor IC fotográfico Vishay

Figura 1: Sensor IC fotográfico Vishay

Los sensores electroquímicos proporcionan información clave necesaria en la agricultura de precisión: pH y niveles de nutrientes del suelo. Los electrodos sensores funcionan detectando iones específicos en el suelo. Actualmente, los sensores montados en “trineos” especialmente diseñados ayudan a recopilar, procesar y mapear datos químicos del suelo.

Los sensores mecánicos miden la compactación del suelo o la «resistencia mecánica». Los sensores utilizan una sonda que penetra en el suelo y registra las fuerzas resistivas mediante el uso de celdas de carga o galgas extensométricas. Una forma similar de esta tecnología se utiliza en tractores grandes para predecir los requisitos de tracción para los equipos de contacto con el suelo. Los tensiómetros, como Honeywell FSG15N1A , detectan la fuerza utilizada por las raíces en la absorción de agua y son muy útiles para intervenciones de riego ( Figura 2 ).

Sensor de fuerza Honeywell FSG15N1A

Figura 2: Sensor de fuerza Honeywell

Los sensores dieléctricos de humedad del suelo evalúan los niveles de humedad midiendo la constante dieléctrica (una propiedad eléctrica que cambia según la cantidad de humedad presente) en el suelo.
Los sensores de flujo de aire miden la permeabilidad del aire del suelo. Las mediciones se pueden realizar en ubicaciones singulares o de forma dinámica mientras está en movimiento. La salida deseada es la presión requerida para empujar una cantidad predeterminada de aire al suelo a una profundidad prescrita. Varios tipos de propiedades del suelo, incluida la compactación, la estructura, el tipo de suelo y el nivel de humedad, producen firmas de identificación únicas.
Las estaciones meteorológicas agrícolas son unidades autónomas que se colocan en varios lugares en los campos de cultivo. Estas estaciones tienen una combinación de sensores apropiados para los cultivos locales y el clima. La información como la temperatura del aire, la temperatura del suelo a varias profundidades, la lluvia, la humedad de las hojas, la clorofila, la velocidad del viento, la temperatura del punto de rocío, la dirección del viento, la humedad relativa, la radiación solar y la presión atmosférica se miden y registran a intervalos predeterminados. Estos datos se compilan y envían de forma inalámbrica a un registrador de datos central a intervalos programados. Su portabilidad y precios decrecientes hacen que las estaciones meteorológicas sean atractivas para granjas de todos los tamaños.

Salida de sensor aplicada
Las tecnologías de detección proporcionan datos procesables para ser procesados ​​e implementados según sea necesario para optimizar el rendimiento de los cultivos y minimizar los efectos ambientales. A continuación, se muestran algunas de las formas en que la agricultura de precisión aprovecha estos datos:

Los sistemas de monitoreo de rendimiento se colocan en vehículos de recolección de cultivos, como cosechadoras y cosechadoras de maíz. Proporcionan un rendimiento de peso del cultivo por tiempo, distancia o ubicación GPS medidos y registrados dentro de los 30 cm.

El mapeo de rendimiento utiliza datos de coordenadas espaciales de sensores GPS montados en equipos de recolección. Los datos de seguimiento del rendimiento se combinan con las coordenadas para crear mapas de rendimiento.

Las herramientas de aplicación de fertilizantes de dosis variable utilizan mapas de rendimiento y quizás estudios ópticos de la salud de las plantas determinados por la coloración para controlar los materiales fertilizantes granulares, líquidos y gaseosos. Los controladores de velocidad variable se pueden controlar manualmente o automáticamente mediante una computadora a bordo guiada por una ubicación GPS real.

Weed Mapping utiliza actualmente la interpretación y la entrada del operador para generar mapas marcando rápidamente la ubicación con un receptor GPS y un registrador de datos. Las apariciones de malezas pueden luego superponerse con mapas de rendimiento, mapas de fertilizantes y mapas de aspersión. A medida que mejoren los sistemas de reconocimiento visual, la entrada manual pronto será reemplazada por sistemas visuales automatizados montados en el equipo de trabajo.

Los controladores de pulverización variable encienden y apagan las barras de pulverización de herbicidas y personalizan la cantidad (y la mezcla) de pulverización aplicada. Una vez que se identifican y mapean las ubicaciones de las malezas, se puede determinar el volumen y la mezcla del rociado.

La topografía y los límites se pueden registrar utilizando GPS de alta precisión, lo que permite realizar una representación topográfica muy precisa de cualquier campo. Estos mapas de precisión son útiles para interpretar mapas de rendimiento y mapas de malezas. Los límites de los campos, los caminos existentes y los humedales se pueden ubicar con precisión para ayudar en la planificación de la granja.

El mapeo de salinidad se realiza con un medidor de salinidad en un trineo remolcado a través de campos afectados por la salinidad. El mapeo de salinidad interpreta los problemas emergentes, así como los cambios en la salinidad a lo largo del tiempo.

Los sistemas de guía pueden posicionar con precisión un vehículo en movimiento dentro de los 30 cm o menos usando GPS. Los sistemas de guía sustituyen a los equipos convencionales de pulverización o siembra. Los vehículos autónomos están actualmente en desarrollo y es probable que se pongan en uso en un futuro muy próximo.

La agricultura a gran escala ganó un punto de apoyo temprano en la práctica de la agricultura de precisión. Los sensores, la infraestructura y los equipos de procesamiento costosos solo podrían ser puestos a trabajar de manera realista por empresas agrícolas con suficiente capital disponible para invertir. Aquellos que invirtieron en agricultura de precisión obtuvieron grandes beneficios en términos de rendimiento de los cultivos.

Escalando a la agricultura «pequeña»
En los Estados Unidos, las pequeñas granjas, incluidas las orgánicas y tradicionales, representan el 91 por ciento de casi 2 millones de granjas. Con un mercado potencial de 1.8 millones de pequeñas granjas solo en los Estados Unidos, los desarrolladores y diseñadores se han dado cuenta de las oportunidades que presenta la integración de técnicas de agricultura de precisión en una escala más pequeña. Los sensores y aplicaciones de teléfonos inteligentes, así como la maquinaria a pequeña escala, permiten que las granjas más pequeñas aprovechen las tecnologías de agricultura de precisión.

Herramientas para teléfonos inteligentes
El teléfono inteligente solo tiene varias herramientas que se pueden adaptar a las aplicaciones agrícolas. Por ejemplo, las observaciones de cultivos y suelos se pueden registrar en forma de fotografías, ubicaciones precisas, colores del suelo, agua, hojas de plantas y propiedades de la luz. La Tabla 1 enumera algunas herramientas en el teléfono que son útiles para recopilar datos:

Cuadro 1: Usos agrícolas de las herramientas de teléfonos inteligentes existentes.

Herramienta para smartphone

Aplicaciones de agricultura inteligente

Cámara

Proporciona imágenes de la salud de las hojas, el brillo de la iluminación, la medición de la clorofila y el nivel de madurez. También se utiliza para medir el índice de área foliar (LAI) y medir la composición orgánica y de carbono del suelo.

GPS

Proporciona ubicación para mapeo de cultivos, alertas de ubicación de plagas / enfermedades, predicciones de radiación solar y fertilización.

Micrófono

Ayuda con el mantenimiento predictivo de maquinaria.

Acelerómetro

Ayuda a determinar el índice de ángulo de la hoja. También se utiliza como alarma de vuelco de equipo.

Giroscopio

Detecta el vuelco del equipo.

Aplicaciones para teléfonos inteligentes
Muchas aplicaciones de teléfonos inteligentes han comenzado a incorporar los ideales de Internet de las cosas (IoT), la agregación de datos y el procesamiento rápido para brindar información actualizada y procesable a los pequeños agricultores con respecto a la siembra, el deshierbe, la fertilización y el riego. Estas aplicaciones recopilan datos de sensores portátiles, sensores remotos y estaciones meteorológicas, creando análisis en profundidad y recomendaciones valiosas. Se han desarrollado varias aplicaciones dirigidas específicamente al pequeño agricultor:

Detección y diagnóstico de enfermedades: las fotografías tomadas de plantas sospechosas pueden enviarse a expertos para su análisis.

Calculadora de fertilizantes: los sensores del suelo y el color de las hojas pueden determinar qué nutrientes se necesitan.

Estudio del suelo: capturar imágenes del suelo, así como datos químicos y de pH de los sensores, permite a los agricultores monitorear y adaptarse a las condiciones cambiantes del suelo.

Estudio del agua: la determinación del índice de área foliar a partir de fotografías y el registro de brillo puede ayudar a los agricultores a determinar las necesidades de agua.

Preparación para la cosecha: las fotos de la cámara con luz ultravioleta y blanca predicen con precisión la madurez.

Cuando las aplicaciones especializadas mejoran la productividad agrícola al analizar el suelo, los cultivos, las malezas y las variables de plagas, además de ofrecer información valiosa para las decisiones agrícolas, la calidad de vida del pequeño agricultor puede mejorar notablemente.

Maquinaria a pequeña escala
Los fabricantes también están buscando desarrollar soluciones específicamente para pequeñas granjas, como el «Rowbot», que puede fertilizar, abonar las malezas y sembrar semillas para cultivos de cobertura. Mucho más pequeño y ágil que el equipo de cultivo tradicional, el Rowbot puede caber entre las hileras de cultivos, no compacta el suelo y puede distribuir microdosis de fertilizante. La ampliación de las operaciones se puede lograr conectando las máquinas en «bandadas».

Implicaciones globales
En el mundo en desarrollo, aproximadamente 500 millones de pequeñas granjas producen más del 80 por ciento de los alimentos consumidos. La tecnología de la agricultura de precisión es cada vez más accesible en todo el mundo. Los nuevos dispositivos portátiles pueden medir la salud de las plantas y el suelo, brindando a los agricultores la información necesaria para calcular con precisión los requisitos de fertilizantes. Dado que las Naciones Unidas proyectan que la demanda mundial de alimentos aumentará en un 50 por ciento para 2050, se demandarán tecnologías de agricultura de precisión para granjas de todos los tamaños.

Resolver problemas para granjas tanto grandes como pequeñas y ayudar a los agricultores a satisfacer las crecientes demandas de alimentos no son las únicas soluciones que la agricultura de precisión inteligente puede brindar. La agricultura inteligente ofrece una serie de otros beneficios, como:

Reducir el consumo de combustible y energía reduciendo así las emisiones de dióxido de carbono

Reducir el óxido nitroso liberado del suelo optimizando el uso de fertilizantes nitrogenados

Reducir el uso de productos químicos al identificar las necesidades de fertilizantes y control de plagas

Eliminando el agotamiento de nutrientes mediante el monitoreo y manejo de la salud del suelo

Controlar la compactación del suelo minimizando el tráfico de equipos

Maximizar la eficiencia del uso del agua

Conclusión
La agricultura de precisión ha crecido para satisfacer la creciente demanda mundial de alimentos utilizando tecnologías que simplifican y abaratan la recopilación y aplicación de datos, la adaptación a las condiciones ambientales cambiantes y el uso de los recursos de la manera más eficiente. Aunque las granjas grandes han sido las primeras en adoptar estas tecnologías, las granjas más pequeñas ahora también pueden beneficiarse, utilizando herramientas integradas en teléfonos inteligentes, aplicaciones relevantes y maquinaria de menor tamaño. Además, estas tecnologías están contribuyendo a soluciones que se extienden más allá de las granjas, incluida la contaminación, el calentamiento global y la conservación.

Los desarrollos futuros en la agricultura de precisión probablemente incluirán un mayor uso de vehículos agrícolas autónomos , así como una mejor transmisión y adquisición de datos inalámbricos de vehículos aéreos no tripulados y terrestres no tripulados más inteligentes y pequeños (UAV y UGV, respectivamente). Además de monitorear las condiciones de los cultivos y el suelo, estos vehículos más pequeños también pueden monitorear el estado del equipo agrícola, lo que permite a los agricultores mejorar el servicio y el mantenimiento de las máquinas. En general, las mejoras de procesos aprendidas en el ámbito de la fabricación industrial continuarán abriéndose camino en la agricultura.

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El NDVI ha sido uno de los índices de vegetación más utilizados en la teledetección desde su introducción en la década de 1970. En la actualidad cada vez más personas usan el NDVI en la agricultura.

La Agricultura de Precisión es ahora la industria más popular que aprovecha las ventajas de los datos satelitales, por la precisión de los resultados y la alta frecuencia de adquisición.

Si bien es cierto que actualmente tiene un gran uso el NDVI, sin embargo, todavía hay una falta de conocimiento y muchas creencias erróneas en torno a este. Aquí unas de las dudas más frecuentes respecto a este índice de vegetación.

Para empezar debemos entender que es un índice de vegetación

La reflectancia espectral de la vegetación a través de diferentes bandas medidas por un sensor sirve como un indicador de la presencia de plantas o árboles y su estado general. Por lo tanto un índice de vegetación es una combinación matemática de dos o más bandas espectrales que mejora el contraste entre la vegetación (que tiene alta reflectancia) y el suelo desnudo, las estructuras artificiales, etc., así como cuantificar las características de la planta, como la biomasa, el vigor, la densidad, etc.

Bien, ahora, ¿Qué es el NDVI?
El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada es un indicador simple de biomasa fotosintéticamente activa o, en términos simples, un cálculo de la salud de la vegetación.

¿Qué muestra NDVI?
El NDVI ayuda a diferenciar la vegetación de otros tipos de cobertura del suelo (artificial) y determinar su estado general. También permite definir y visualizar áreas con vegetación en el mapa, así como detectar cambios anormales en el proceso de crecimiento.

¿Cómo calcular NDVI?
Se calcula con la siguiente expresión: NDVI = (NIR-Red) / (NIR + Red), donde NIR es luz infrarroja cercana y Red es luz roja visible.

¿Cómo funciona NDVI?
Funciona comparando matemáticamente la cantidad de luz roja visible absorbida y la luz infrarroja cercana reflejada. Esto sucede ya que el pigmento de clorofila en una planta sana absorbe la mayor parte de la luz roja visible, mientras que la estructura celular de una planta refleja la mayor parte de la luz infrarroja cercana. Esto significa que una alta actividad fotosintética, comúnmente asociada con vegetación densa, tendrá menos reflectancia en la banda roja y mayor reflectancia en el infrarrojo cercano. Al observar cómo estos valores se comparan entre sí, puede detectar y analizar de manera confiable la cubierta vegetal por separado de otros tipos de cobertura natural del suelo.

¿Cómo interpretar los valores del NDVI?
Los resultados del cálculo del NDVI varían de -1 a 1. Los valores negativos corresponden a áreas con superficies de agua, estructuras artificiales, rocas, nubes, nieve; el suelo desnudo generalmente cae dentro del rango de 0.1 a 0.2; y las plantas siempre tendrán valores positivos entre 0.2 y 1. El dosel de vegetación sano y denso debería estar por encima de 0.5, y la vegetación dispersa probablemente caerá dentro de 0.2 a 0.5. Sin embargo, es solo una regla general y siempre debe tener en cuenta la temporada, el tipo de planta y las peculiaridades regionales para saber exactamente qué significan los valores de NDVI.

En la mayoría de los casos, los valores de NDVI entre 0.2 y 0.4 corresponden a áreas con vegetación escasa; la vegetación moderada tiende a variar entre 0.4 y 0.6; cualquier cosa por encima de 0.6 indica la mayor densidad posible de hojas verdes.

¿Cómo interpretar imágenes NDVI?
Los resultados de NDVI se presentan como un mapa de colores, donde cada color corresponde a un cierto rango de valores. No hay una paleta de colores estándar, pero usualmente se usa el «rojo-verde», lo que significa que los tintes rojo-naranja-amarillo indican suelo desnudo o vegetación muerta / escasa, y todos los tonos de verde son un signo de cubierta de vegetación normal a densa.

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Con el fin de evaluar los beneficios económicos y ecológicos, el control de malezas específico del sitio se realizó en un experimento de 4 años en cinco campos con un rociador guiado por GPS. Se podría ahorrar un promedio del 54% de los herbicidas. Los ahorros dependen en gran medida de la cosecha y el año. En el caso de los herbicidas para malezas, los ahorros fueron del 90% en cereales de invierno, 78% en maíz y 36% en remolacha azucarera. En el caso de los herbicidas contra las malezas de hoja ancha, el 60% se ahorró en los cereales de invierno, el 11% en el maíz y el 41% en la remolacha azucarera. Los ahorros monetarios resultantes de la reducción en el uso de herbicidas variaron entre los cultivos, dependiendo de la cantidad de herbicidas ahorrados y el precio de los herbicidas. En maíz, se obtuvieron ahorros de 42 euros / ha, en trigo de invierno de 32 euros / ha, en cebada de invierno de 27 euros / ha y en remolacha azucarera de 20 euros / ha. Grandes secciones de los campos necesitaban un tratamiento con herbicidas con mucha menos frecuencia. En aquellas áreas donde la densidad de malezas permaneció por debajo del umbral de control de malezas, se permitió que la flora y la fauna se establecieran en gran medida sin perturbaciones.

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