Agricultura de precisión y sostenibilidad

Ejemplo del uso de tecnologías satelitales y GIS para la gestión del agua agrícola en Marchfeld, Austria

La figura muestra una composición de color del infrarrojo cercano de una serie temporal de imágenes de satélite DEIMOS-1 y Landsat-8 sobre Marchfeld (Lat. 48.20 ° N, Long. 16.72 ° E), un área de producción agrícola semiárida en Baja Austria con más de 60.000 ha de tierras agrícolas cultivadas con hortalizas, remolacha azucarera, patatas y cereales (de invierno y de verano). Aquí, la precipitación media anual es de 500 a 550 mm, que puede descender a 300 mm, lo que la convierte en la región más seca de Austria. El agua subterránea se utiliza para riego y también como fuente principal de agua potable. El riego correcto, el manejo del suelo y los nutrientes son importantes para garantizar la conservación de los recursos, reducir el exceso de escorrentía y la movilización de nitratos.

La adopción de herramientas innovadoras en la zona se ve estimulada por una mayor conciencia ecológica entre los consumidores. Estos consumidores investigan alimentos frescos, locales y de alta calidad, y les gusta estar informados sobre cómo se producen y si la huella hídrica en los distintos pasos de producción es sostenible. En este contexto, los agricultores están muy interesados ​​en probar soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia del riego. De hecho, esto da como resultado un mejor uso de los recursos hídricos y ahorros de costos (tarifas de riego, tiempo de ejecución del equipo, energía requerida para el bombeo y consumo de fertilizantes).

Se están produciendo avances en una variedad de tecnologías para la agricultura de precisión. Entre ellas, se han implementado técnicas de teledetección desde 2012 para apoyar la gestión del riego financiadas por la Agencia Austriaca de Promoción de la Investigación (FFG). Las imágenes y mapas satelitales están integrados en un sistema de información geográfica dedicado que traduce la información en un consejo de riego fácil y listo para usar que se entrega directamente a los agricultores. Los desarrollos en curso y la investigación experimental incluyen el uso de datos de sensores terrestres y satelitales para el manejo de nutrientes y la cuantificación de la producción de cultivos.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

AGRICULTURA 4.0 – LA DIGITALIZACIÓN COMO OPORTUNIDAD

La agricultura actual se está alejando de la agricultura en pequeña escala hacia un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar que es más eficiente
Uno de los mayores desafíos de nuestra generación es proporcionar alimentos suficientes y saludables a un número de personas que crece rápidamente. El estudio «Agricultura 4.0: cómo la agricultura de precisión podría salvar el mundo» examina cómo la agricultura y la industria pueden y deben cooperar en el futuro para abordar esta gigantesca tarea.

Los demógrafos predicen que alrededor de 9.800 millones de personas vivirán en la Tierra en el año 2050, y con los métodos agrícolas actuales no es posible proporcionar una cantidad tan enorme. Por lo tanto, la agricultura debe ser renovada desde cero. El uso de herramientas digitales, por un lado, y la estrecha cooperación con la industria, por otro, son cruciales.

Utilizando los medios técnicos disponibles en la actualidad, es posible desarrollar un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar.
Utilizando los medios técnicos disponibles en la actualidad, es posible desarrollar un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar.
«Alimentar al mundo de manera sostenible y convencer a los agricultores de que esto funciona es el desafío clave de la agricultura de precisión»
Retrato de Wilfried Aulbur
Wilfried Aulbur
SOCIO MAYORITARIO
Oficina de Chicago, Norteamérica
Con el uso de tecnologías basadas en la web, la agricultura actual se está alejando de la agricultura en pequeña escala hacia la agricultura de precisión. La agricultura de precisión es un término colectivo para las nuevas técnicas de producción y gestión en la agricultura. Utilizando los medios técnicos disponibles en la actualidad, es posible desarrollar un estilo de agricultura altamente eficiente y adaptado al lugar que es significativamente más eficiente que la agricultura convencional.

En términos más concretos, esto implica la interacción de diferentes segmentos, como la gestión de flotas, el uso específico de drones, la gestión optimizada de la explotación (en lo que respecta al suelo, las semillas, la sanidad vegetal y el control de plagas), la siembra optimizada y el uso preciso de fertilizantes. . Las soluciones de grandes plataformas son la base de este manejo inteligente. El vínculo principal es la conectividad.

Cinco preguntas fundamentales
¿En qué áreas pueden los agricultores crear valor por sí mismos en el futuro, y dónde tiene sentido la cooperación? Si el trabajo agrícola avanza hacia plataformas integradas a nivel mundial, ¿cómo podemos decidir qué parte de la cadena de valor quiere jugar el agricultor? ¿Qué habilidades tiene el agricultor, o aún debe desarrollar, y dónde es más prudente entablar asociaciones y cooperaciones con la industria?
¿Cómo puede tener éxito la transformación hacia modelos de negocio centrados en los resultados? Dado que el modelo de negocio en la agricultura se está desarrollando de orientado a productos a orientado a resultados, surge la pregunta de cómo los agricultores pueden establecer este cambio. ¿Qué plazo tiene sentido para el proceso de transformación? ¿Cómo se puede organizar e implementar este enfoque modificado?
¿Cómo y dónde se pueden utilizar las nuevas tecnologías de manera significativa? ¿Cómo pueden los agricultores mantenerse al corriente de los rápidos cambios tecnológicos? ¿Cómo se pueden aprovechar estas oportunidades?
¿Cuáles son los modelos exitosos para los agricultores? Los ingresos agrícolas están cayendo, las condiciones del marco político están cambiando, la edad promedio de los agricultores está aumentando rápidamente: ¿cómo se puede derivar una propuesta de valor sostenible para los agricultores en tales circunstancias?
¿Cómo se pueden integrar los agricultores en el proceso de transformación industrial? Con respecto a las actividades en constante crecimiento en el sector agrícola (medio ambiente, datos, inversores), surge la cuestión del enfoque de comunicación adecuado. ¿Cómo se puede llegar a los agricultores?
David Benell, Gerente de Alimentos, Tierra y Agua del Consejo Empresarial Mundial para el Desarrollo Sostenible, proporciona una constante para guiar la acción futura: “No se puede ni se debe imponer soluciones tecnológicas a los agricultores. Al contrario, las soluciones que debe encontrar la industria deben centrarse en el agricultor y la gente ”.

fondo amarillo-verde
ESTUDIAR
Agricultura 4.0 – La digitalización como oportunidad
https://www.rolandberger.com/publications/publication_image/Roland_Berger_PrecisionFarming_Cover_ENG_download_preview.png
La agricultura de precisión mejora los medios de vida de los agricultores y garantiza una producción alimentaria sostenible. Esto implica la interacción de diferentes segmentos.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

Fertirrigación maximiza el potencial del cultivo mediante la aplicación precisa de nutrientes

La fertilización es un proceso en el que las plantas reciben una cantidad precisa de fertilizante a través de sistemas de micro riego.

Además, este proceso tiene muchos beneficios tanto para los agricultores como para las plantas. Además de los beneficios económicos, reduce la erosión del suelo, previene las enfermedades transmitidas por el suelo, reduce el consumo de agua y el uso de fertilizantes.

Además, permite a los agricultores maximizar el potencial de rendimiento de los cultivos, ya que entrega con precisión los nutrientes que las plantas pueden necesitar. Además, maximiza la absorción de nutrientes de las plantas ya que va donde vaya el agua de riego.

Aunque tiene sus propias limitaciones, no podemos negar el hecho de que la fertirrigación es uno de los métodos más útiles en la agricultura de precisión.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

Tecnologías geoespaciales en agricultura de precisión

Desde la revolución agraria que afectó a Europa y América durante la 18 ª siglo, el uso de la tecnología para mejorar la eficacia y eficiencia de las prácticas agrícolas ha aumentado enormemente. Durante la 20 ª y 21 st siglo por ejemplo, los descubrimientos en el campo de la ciencia y la tecnología han permitido a los agricultores a utilizar eficazmente su entrada para maximizar su rendimiento. Estos avances han sido muy asistidos por el uso de maquinarias sofisticadas, prácticas de siembra, uso de fertilizantes, herbicidas y pesticidas, etc. Sin embargo, en el momento actual, el éxito de la agricultura a gran escala depende en gran medida de la tecnología de la información geográfica a través de lo que se conoce como agricultura de precisión.

¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión, o agricultura de precisión, es por lo tanto un concepto agrícola que utiliza información geográfica para determinar la variabilidad del campo para asegurar el uso óptimo de los insumos y maximizar la producción de una granja (Esri, 2008). La agricultura de precisión ganó popularidad después de darse cuenta de que diversos campos de tierra tienen diferentes propiedades. Grandes extensiones de tierra suelen tener variaciones espaciales de tipos de suelo, contenido de humedad, disponibilidad de nutrientes, etc. Por lo tanto, con el uso de sensores remotos, sistemas de información geográfica (GIS) y sistemas de posicionamiento global (GPS), los agricultores pueden determinar con mayor precisión qué insumos colocar exactamente, dónde y con qué cantidades. Esta información ayuda a los agricultores a utilizar de manera eficaz recursos costosos como fertilizantes, pesticidas y herbicidas, y a utilizar los recursos hídricos de manera más eficiente. En el final, los agricultores que usan este método no solo maximizan sus rendimientos sino que también reducen sus gastos operativos, aumentando así sus ganancias. Por tanto, por estos motivos, este artículo se centrará en el uso de tecnologías geoespaciales en la agricultura de precisión. Para lograr esto, el documento se centrará en cómo se recopilan, analizan y utilizan los datos geoespaciales en el proceso de toma de decisiones para maximizar los rendimientos.

Recopilación, análisis e interpretación de datos geoespaciales para fines agrícolas
La tecnología geoespacial no puede tener éxito si los datos correctos no se recopilan y analizan de manera eficaz. Para lograrlo, se han avanzado varias técnicas, la mayoría de las cuales se basan en la teledetección. La teledetección es esencial para dividir una gran finca en zonas de manejo (Grisso, 2009). Cada zona tiene requisitos específicos que requieren el uso de GIS y GPS para satisfacer sus necesidades. Por tanto, el primer paso de la agricultura de precisión es dividir la tierra en zonas de gestión. La división de este terreno en zonas se basa principalmente en:

Tipos de suelo
tasas de pH
Infestación de plagas
Disponibilidad de nutrientes
Contenido de humedad del suelo
Requisitos de fertilidad
Predicciones meteorológicas
Características del cultivo
Respuestas híbridas
Se puede acceder a esta información revisando los registros disponibles. La mayoría de las fincas suelen tener registros de mapas de estudios de suelos, características históricas de los cultivos y registros que muestran las prácticas de cultivo de las regiones. Además, en este proceso se pueden utilizar fotografías aéreas y satelitales. Por ejemplo, en la siguiente imagen de muestra tomada el 30 de enero de 2001, se analizaron tres parámetros de un sensor Daedalus a bordo de un avión de la NASA.. Los campos individuales están numerados en cada una de las imágenes. La imagen superior (en su mayoría amarilla) muestra la densidad de vegetación. Las diferencias de color indican la densidad del cultivo con azules y verdes oscuros para una vegetación exuberante y rojos para áreas con suelo desnudo (conocido como «Índice de vegetación de diferencia normalizada», o NDVI). La imagen del medio analizó la distribución del agua con áreas verdes y azules que miden el suelo húmedo y áreas rojas que indican suelo seco. La imagen del medio se derivó de las medidas de reflectancia y temperatura del sensor Daedalus. La última imagen en la parte inferior mide el estrés del cultivo con píxeles rojos y amarillos que indican áreas de alto estrés. Los datos recopilados al analizar estas diferentes condiciones permiten al agricultor microgestionar la aplicación de agua para abordar mejor las diferentes condiciones del suelo y el crecimiento de la vegetación.

Las imágenes de arriba fueron adquiridas por el sensor Daedalus a bordo de un avión de la NASA que sobrevolaba el Centro Agrícola Maricopa en Arizona el 30 de enero de 2001.

Además, se pueden generar fotografías aéreas y satelitales actualizadas de la finca durante diferentes períodos del año o estaciones. Con esta información, el agricultor puede determinar la productividad de diferentes zonas de manejo. Al mismo tiempo, también se pueden identificar los patrones de crecimiento y rendimiento de diferentes zonas dentro de la finca.

Se pueden utilizar varias técnicas de teledetección para aumentar la eficacia de este proceso. La técnica de teledetección más común que se ha aplicado a lo largo de los años es la observación con el uso del ojo humano. Con la ayuda de la tecnología moderna, cualquier observación que se realice utilizando este método generalmente se geo-referencia en una base de datos GIS. Gran parte de la agricultura de precisión se basa en datos basados ​​en imágenes de la teledetección, como determinar el verdor del campo utilizando una técnica para determinar la productividad / rendimiento de diferentes zonas de manejo (Brisco et al, sf). Esta técnica se basa en la relación que surge de la comparación del reflejo de la luz roja y la luz del infrarrojo cercano. Los datos de RADARSAT también han proporcionado a los agricultores información confiable sobre los parámetros que determinan las condiciones del suelo y el rendimiento de los cultivos.

Los datos que se recopilan de la teledetección actúan como una fuente de datos puntuales. A partir de las tendencias y frecuencias que se han registrado, este conjunto de datos se puede convertir fácilmente en datos espaciales que reflejen la situación de todas las zonas de gestión dentro de la finca con el uso de diversas técnicas y herramientas SIG. Kriging es un ejemplo de un método que se puede utilizar para convertir datos puntuales de la teledetección en datos espaciales (Brisco et al, nd). Los datos espaciales se pueden utilizar para determinar los posibles problemas que pueden estar presentes en varias zonas de gestión. Esto les da a los agricultores la oportunidad de tomar decisiones informadas y efectivas para aliviar los problemas prevalecientes con el fin de impulsar la producción general de la granja.

Una vez que se han recopilado los datos puntuales, es necesario almacenarlos y analizarlos para que sean útiles para el agricultor. Es en este punto cuando entran en uso las herramientas SIG. El software GIS se puede utilizar para desarrollar mapas digitales que transforman la información espacial que se ha recopilado en el terreno en formato digital. Al mismo tiempo, los datos puntuales que se habían recopilado en el campo ahora se pueden transformar en datos espaciales para reflejar toda la finca. Para diferenciar eficazmente puntos con diferentes valores dentro de las zonas de gestión, los datos recopilados normalmente se presentan en formatos raster o vectoriales (Brisco et al, sf). En formato ráster, se desarrollan cuadrículas imaginarias dentro de un mapa. A los puntos dentro del mapa que tienen diferentes valores se les asignan diferentes colores. Por lo tanto, de un vistazo, un usuario puede identificar puntos que tienen características similares y diferenciarlos con puntos que tienen características diferentes. Esta forma de representación de datos es útil en el modelado espacial para mostrar la relación que existe dentro de los datos agrupados. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales.

Una vez que se han mapeado los datos espaciales, la comparación de los resultados que se presentan con las notas de campo es esencial. Este proceso se lleva a cabo para determinar las tendencias y relaciones que puedan estar presentes en el terreno. En este punto, se puede identificar un área que tiene un alto contenido de nutrientes en el suelo o una región que está altamente infestada de parásitos. Esta distribución puede adoptar la forma de variabilidad uniforme o no uniforme. Con esta información, se pueden implementar técnicas de manejo favorables para aumentar la eficiencia de la agricultura para asegurar un uso óptimo de los insumos y maximizar la producción. Por lo tanto, la información que se ha proporcionado con el uso de sensores remotos y SIG se puede utilizar para tomar decisiones específicas del sitio con respecto al uso de fertilizantes, herbicidas y pesticidas, riego, etc. Más importante, los datos que se han generado deben almacenarse de manera sistemática para futuras referencias. Esto es esencial, ya que aumentará la eficacia y la eficiencia de las encuestas futuras.

La principal razón de recopilar estos datos es que un agricultor tenga una comprensión clara de las necesidades de los diferentes puntos de la finca para maximizar su producción. A medida que aumenta esta necesidad, el uso de maquinaria agrícola automatizada es inevitable (Sohne et al, 1994). Se espera que estas máquinas realicen su trabajo con precisión de acuerdo con la información que se les ha proporcionado. Con el uso de GIS y GPS, las maquinarias agrícolas automatizadas ahora son más precisas, seguras, eliminan el esfuerzo humano requerido para manejarlas y, lo más importante, aumentan la productividad de las granjas.

Tecnologías geoespaciales en tractores
Las maquinarias agrícolas automatizadas se operan con la ayuda de sistemas de información geográfica de navegación (NGIS). Este sistema es una combinación de sistemas GPS y GIS que permite a la máquina:

Visualización del mapa
Planificación de ruta
Control de navegación
Análisis del sistema de sensores
Posicionamiento de precisión
Comunicación de datos
El sistema también mejora la gestión de las máquinas automatizadas al permitir al usuario controlar su velocidad, dirección y monitorear las condiciones circundantes (Xiangjian y Gang, 2007). Para que las máquinas automatizadas desempeñen sus funciones de manera eficaz y eficiente, deben recibir información de posicionamiento. Esta información generalmente se envía a través de un receptor GPS que contiene la hora, latitudes y longitudes precisas. La máquina también recibió información con respecto a la altura sobre el suelo, así como la altura sobre el nivel del mar. Con la ayuda de su sistema GPS, la máquina suele ser guiada por una ruta óptima. Factores como la longitud, las características del tráfico, las curvas y los costos se suelen considerar al generar el camino que debe seguir la máquina. La dirección de la máquina está determinada por el ángulo que existe entre los puntos de destino dentro del camino. Esto asegura que las máquinas cubran todos los puntos de destino que se han identificado a partir de los datos espaciales de GIS. Por lo tanto, esto asegura que la máquina atravesará la granja y rociará, depositará o plantará la cantidad exacta de entrada que se requiere para maximizar la producción de un sitio dado según los hallazgos en la granja.

Trimble es un proveedor geoespacial de tecnología de agricultura de precisión. Tractor con tecnología GPS basada en Trimble a bordo.
Conclusión
Con el uso de sensores remotos, GPS y GIS, los agricultores pueden comprender las necesidades específicas del sitio de sus granjas. Con esta información, son capaces de formular e implementar técnicas de gestión que aseguren el uso óptimo de insumos para maximizar su producción y ganancias. Por lo tanto, las tecnologías geoespaciales brindan al agricultor un recurso de información que puede utilizar para tomar decisiones informadas que garantizan una gestión eficaz y eficiente de la finca para maximizar su productividad. Por lo tanto, los agricultores deben comprender e implementar estas tecnologías junto con su experiencia y conocimientos para obtener los máximos beneficios de sus granjas.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

DRONES HERRAMIENTAS EFECTIVAS PARA PRODUCTORES DE FRUTAS

Los agricultores usan drones para ser más eficientes. Los drones ayudan a los agricultores a mejorar los rendimientos y mantenerse a la vanguardia de los problemas antes de que sean demasiado grandes.

Olga Walsh, de la Universidad de Idaho, está investigando el uso de drones para árboles frutales . La mayoría de las aplicaciones agrícolas para drones, o vehículos aéreos no tripulados más técnicamente (UAV), se han realizado en cultivos de granos como trigo, maíz y soja.

«La adopción y el uso de sensores de cultivo en la producción agrícola ahorran miles de dólares cada año en muchos cultivos», dice Walsh. «Los sensores de cultivos también ayudan a mejorar significativamente la eficiencia de los insumos agrícolas, como los fertilizantes y el agua. Finalmente, los drones pueden minimizar los impactos negativos de las actividades agrícolas en la calidad ambiental «.

En Idaho, la industria de la fruta cultiva uvas, arándanos, manzanas e incluso frutas alternativas como las peras asiáticas. Las manzanas son la cosecha de frutas más grande en Idaho, con más de 60 millones de libras de manzanas producidas por año.

El equipo de investigación de Walsh se centró en aplicar la tecnología UAV a los árboles frutales. Su trabajo anterior ha sido con trigo y otros cultivos. «Sabemos que los drones pueden usarse en huertos», dice Walsh. «Pero no hay recomendaciones de los productores con respecto a qué datos se deben recopilar y qué tipo de datos son más útiles, dependiendo del objetivo del productor».

Drones herramientas efectivas para productores de frutas
Un investigador del equipo de investigación de Idaho explora físicamente el huerto. Los drones pueden cubrir varias veces más área en un día que un humano, con datos consistentes de alta calidad para los agricultores. Crédito: Esmaeil Fallahi
Las formas más prometedoras de los drones para los huertos y viveros son:

haciendo un inventario de la altura del árbol y el volumen del dosel;
monitoreo de la salud y calidad de los árboles;
manejo de agua, nutrientes, plagas y enfermedades en temporada;
estimación de producción y rendimiento de frutas / nueces; y,
Creación de herramientas de marketing (videos para la promoción del huerto o la venta de árboles y frutas).
Al igual que con otros usos de los drones en la agricultura, el trabajo de Walsh ayuda a recopilar información detallada sobre los cultivos, más rápido que los humanos al «explorar» físicamente los campos. «Los UAV son capaces de adquirir imágenes con altas resoluciones que son ideales para detectar diversos problemas de recorte», dice Walsh. «Los sistemas UAV permiten escanear los cultivos desde arriba. Obtienen imágenes de alta calidad y datos espectrales de alta resolución. Esto está correlacionado con el crecimiento de las plantas , la salud, el agua y el estado de los nutrientes, y puede usarse para estimar la producción de biomasa». Todos son indicadores de rendimiento potencial.

No se trata solo de la velocidad de explorar un campo. «Los sensores pueden funcionar dentro de regiones del espectro electromagnético donde los ojos humanos no pueden», dice Walsh. «Los sensores son mucho más confiables y objetivos que la evaluación visual. Proporcionan información cuantitativa (datos numéricos que se pueden medir y comparar) versus información cualitativa (datos descriptivos que se pueden observar)».

Los miembros del equipo también realizan actividades de divulgación. «Llevamos a cabo la educación de los productores sobre el uso de la teledetección y el uso de vehículos aéreos no tripulados para el monitoreo de cultivos», dice Walsh. «Hacemos vuelos de demostración y producimos publicaciones para impulsar la adopción por parte de los agricultores de métodos de agricultura de precisión».

Drones herramientas efectivas para productores de frutas
Las manzanas son los cultivos frutales más grandes de Idaho, con muchas variedades cultivadas en todo el estado. Crédito: Esmaeil Fallahi
«El objetivo general de este trabajo es fortalecer la sostenibilidad y la competitividad de los productores de árboles frutales de Idaho «, dice Walsh. «Nuestros hallazgos aumentaron la conciencia, el conocimiento y la adopción de sensores de cultivo y UAV».

¡Y eso no es aburrido en absoluto!

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

Monitoreo y manejo integrado de plagas

En su publicación “Directrices para el desarrollo de políticas de manejo de plagas y plaguicidas [2010]”, FAO define el Manejo de Plagas (M. I. P.) de la siguiente manera:
“La consideración cuidadosa de todas las técnicas de control de plagas y la subsiguiente integración de medidas apropiadas que frenen el desarrollo de poblaciones de plagas y que mantengan a los plaguicidas y a otros tipos de intervenciones en niveles que se justifiquen económicamente y que reduzcan o minimicen los riesgos para la salud humana y el medioambiente.”
En este contexto, la evaluación del desarrollo de las poblaciones de plagas es el pilar sobre el cual se asienta el programa y es el primer objetivo del monitoreo de los cultivos.

El monitoreo de cultivos es la observación detallada de los factores bióticos que interactúan con el ambiente y que pueden limitar su rendimiento. En este concepto englobamos a las plagas, a sus controladores naturales y a las interacciones entre éstos, el cultivo y el ambiente.

En forma práctica, al llegar a un lote determinamos el estado de desarrollo del cultivo, cuantificamos las plagas (orugas, por ejemplo) y calculamos el daño que provocaron (porcentaje de defoliación). También observamos la presencia de enemigos naturales de la misma (predadores como chinche Nabis, entomopatógenos como Nomurea rileyii) y las condiciones ambientales que pueden influir en el desarrollo de este ecosistema agrícola.

Es importante seguir un protocolo de trabajo para que la toma de datos sea comparable en cada uno de los muestreos realizados. A partir de este momento, con la evaluación de datos anteriores obtenidos del mismo cultivo, se realiza el diagnóstico para la determinación de la necesidad de aplicación de un fitosanitario.

El concepto sobre el cual se basa el diagnóstico, es que la plaga produzca sobre el cultivo un daño (disminución del rendimiento) mayor al costo de control (umbral de daño económico).

La valoración del Riesgo de posibles daños sobre el ambiente y la salud humana tienen una jerarquía aún mayor que los UDE para la toma de decisiones, la cual considera 2 aspectos muy importantes, que son el nivel de toxicidad de los productos fitosanitarios y el nivel de exposición al mismo.

En ese sentido, se deben privilegiar los productos con menor toxicidad aguda (productos banda verde) y mejor perfil ecotoxicológico (rápida degradación, que no se lixivien a napa).

Si bien este último concepto es muy importante, lo es más la exposición que podemos generar al mismo. Existen protocolos para minimizar la exposición que puede implicar cualquier aplicación y que han sido determinados por las BPA.

Otro concepto importante al momento de elección de los activos es la rotación de modos de acción para evitar aparición de resistencias, el cual también están consideradas dentro de las BPA.

¿Qué son las Buenas Prácticas Agrícolas?

El término Buenas Prácticas Agrícolas (BPA) hace referencia a una manera de producir y procesar los productos agropecuarios, de modo que los procesos de siembra, cosecha y pos-cosecha de los cultivos cumplan con los requerimientos necesarios para una producción sana, segura y amigable con el ambiente. Así, las Buenas Prácticas Agrícolas:
> Promueven que los productos agropecuarios no hagan daño a la salud humana y animal ni al medio ambiente, trabajando sobre el nivel de exposición;
> Protegen la salud y la seguridad de los trabajadores;
> Tienen en cuenta el buen uso y manejo de los insumos agropecuarios.

La Red de Buenas Prácticas ha realizado un documento sobre el uso de las BPA en cultivos extensivos e intensivos, que se pueden consultar en sitio www.redbpa.org.ar

Tras las aplicaciones y respetando los tiempos de reingreso al cultivo de cada fitosanitario (a los efectos de cuidar la salud de los operarios), se repite el monitoreo, que en este momento permite determinar la eficacia de la técnica de control aplicada y, eventualmente, un diagnóstico temprano de resistencia al activo utilizado permitiendo tomar las medidas necesarias para evitar la diseminación de los individuos resistentes.

Los intervalos de monitoreo están en función de la dinámica de las plagas y del cultivo. Suele tomarse como valor normal 7 días, aunque el período disminuye cuando se incrementa la población de la plaga y las condiciones ambientales son favorables para su evolución.

La campaña de trigo de este año estuvo caracterizada por la aparición tardía de roya del tallo y royo estriada en materiales susceptibles, provocando graves pérdidas en lotes no monitoreados. Aparición de chinches en etapas reproductivas.

En maíz se verificó una alta presión de roya en siembras tempranas y materiales susceptibles. Alta presión de cogollero y oruga de la espiga en siembras de diciembre con daños variables según evento.

En soja, se observó alta presión de bacteriosis, septoria y aparición tardía de cercospora kikuchii y MOR. Apareció el barrenador del brote, plaga que prácticamente había desaparecido con la introducción de la SD. Alta presión de chinches en los cultivos de 2°.

Estos son los datos que manejamos en la Asociación Argentina de Protección Profesional de Cultivos Extensivos (AAPPCE), que está conformada por profesionales involucrados con el manejo de cultivos extensivos a lo largo de todo el país.

Con nuestros colegas coincidimos en la forma de evaluar las problemáticas a las cuales hacemos frente: Promovemos la protección profesional de cultivos dentro de una agricultura sustentable que permita la seguridad alimentaria protegiendo el medio ambiente y el capital humano; y compartimos un modo de trabajo participativo, que favorezca la creación de soluciones innovadoras y sustentables haciendo un uso racional de los recursos.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

¿Cuál es la diferencia entre agricultura de precisión, digital e inteligente

La modernización de la agricultura y el uso de la tecnología digital han hecho que surjan nuevos conceptos como la agricultura de precisión, la agricultura digital y la agricultura inteligente. Estos términos, a pesar de que a menudo se usan indistintamente, tienen una sutil diferencia de significado.

▪ ¿Agricultura de precisión o agricultura de precisión?
El informe del Parlamento Europeo sobre la agricultura de precisión y el futuro de la agricultura en Europa define la agricultura de precisión como: “un concepto moderno de gestión agrícola que utiliza técnicas digitales para controlar y optimizar los procesos de producción agrícola”. El punto clave aquí es la optimización. En lugar de aplicar una cantidad igual de fertilizantes en todo un campo, la agricultura de precisión implica medir las variaciones del suelo dentro del campo y adaptar la estrategia de fertilizantes en consecuencia. Esto conduce a un uso optimizado de fertilizantes, ahorrando costos y reduciendo el impacto ambiental.

▪ Agricultura
inteligente La agricultura inteligente es la aplicación de tecnologías de información y datos para optimizar sistemas agrícolas complejos. La atención se centra más bien en el acceso a los datos y la aplicación de estos datos: cómo la información recopilada se puede utilizar de manera inteligente.

▪ Agricultura digital
La esencia de la agricultura digital radica en la creación de valor a partir de los datos. La agricultura digital significa ir más allá de la mera presencia y disponibilidad de datos y crear inteligencia procesable y valor agregado significativo a partir de dichos datos. La agricultura digital está integrando ambos conceptos: agricultura de precisión y agricultura inteligente. Según un documento sobre agricultura digital de DLG (Sociedad Agrícola Alemana), la agricultura digital se entiende como “aplicación consistente de los métodos de agricultura de precisión y agricultura inteligente, redes internas y externas de la granja y uso conjunto de plataformas de datos basadas en la web con análisis de Big Data ”.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

Riego de precisión, eficiente y sostenible

Tienen poco más de una década y en este tiempo han ganado adeptos en gran parte del mundo. Con la aparición de varias startup se espera que su globalización sea total. Y tienen todo para lograrlo, porque si las sondas y sensores de humedad se instalan de forma correcta pueden entregar una información fidedigna de todo lo que sucede en un huerto. La historia no acaba aquí, ya que lo próximo será integrar modelos de simulación e incluso el análisis de imágenes satelitales para estimar la humedad del suelo.

Por Rodrigo Pizarro Yáñez, desde Lleida, España
Quizás no haya país más duro para ser agricultor que Australia, donde a la inevitable preocupación por los episodios de sequía se suma el inmenso tamaño de los campos. Quizás en un país con un clima más predecible no habría muchas necesidades, pero eso no ocurre en Australia, donde el uso de tecnologías se hace absolutamente necesario. Quizás por eso no es raro escuchar entre los agricultores e investigadores conceptos como big data, agricultura de precisión o riego deficitario controlado. Muchas de estas tecnologías han tenido su génesis en Australia y fue precisamente allí donde se comenzó a programar los riegos en base a lo que les decían los sondas de humedad que se ubicaban en las huertos. Éstas y otras tecnologías han hecho que los campos australianos se hayan transformado en verdaderos campos inteligentes.

Y esa tecnología ha ido traspasando fronteras, llegando primero a EE UU, para posteriormente globalizarse en poco más de una década, aunque el panorama anterior a su masificación era completamente diferente, básicamente porque los agricultores regaban basándose en la experiencia poco sistematizada los datos que aportaban las estaciones agroclimáticas. “En Lleida, una de las principales zonas productoras de fruta de Europa, y otras zonas de España era lo más común y era la forma que tenían los agricultores de realizar sus balances hídricos”, explica el Dr. Francesc Ferrer, socio fundador de Lab-Ferrer, una empresa española especializada en instrumentación científica relacionada con la medida del contenido de agua, el potencial hídrico, la actividad del agua y otros parámetros biofísicos en el sistema suelo, planta y atmósfera. “Aquellos productores que estaban más avanzados usaban tensiómetros o Watermark”, recuerda. Sin embargo, cuando se empleaban las estaciones agroclimáticas surgían algunos problemas relacionados con la estimación de la evapotranspiración real del cultivo. El primero de ellos era que sólo se pueden hacer recomendaciones genéricas, con un margen de error entre un 20 y 30% y siempre se repone el agua que se ha gastado la semana anterior.

“Entonces, no se sabía qué ocurría pero hoy sí, porque se han perfeccionado los sensores, los sistemas de adquisición y transmisión de datos y porque se usan modelos de predicción. Cuando reponíamos el agua no sabíamos si a la semana siguiente haría calor o no, e incluso había problemas con los tensiómetros, sobre todo con su mantenimiento y por ese motivo se usaban muy poco”, explica el Dr. Ferrer. Pero con el uso de sondas y data loggers se pueden realizar lecturas continuas, cada 15 minutos, a diferentes profundidades y además se puede conocer cuál es la tensión, la salinidad, la temperatura… “Podemos tener información real de lo que está pasando en la parcela. Y en los últimos años ya se ha hecho más asequible enviar los datos directamente a la nube y verlos on line, ya sea en una tablet o en un smart phone, cuando antes se debía usar sí o sí un software especial. También se puede enviar los datos por frecuencia de radio, pero las ondas de radio tienen mucho menor alcance a baja altura y dentro de los árboles”, explica el experto.

PASAR DE LA INFORMACIÓN AL CONOCIMIENTO
Sin embargo, no sólo basta tener un buen equipo detrás, sino que hace falta lo que Ferrer llama el data coaching, es decir, alguien que sea capaz de interpretar las gráficas que generan las sondas y digerir esos datos. “En el mercado hay muchos softwares de visualización, pero lo más importante es que éstos deben ser ágiles y muy adaptados al cliente”, subraya. Precisamente Lab Ferrer está participando en el desarrollo de una plataforma web, muy ágil, cuyo concepto se ha diseñado como si fuese un LEGO, añadiendo casillas según vaya necesitando el cliente, como pueden ser modelos de horas frío, de niveles de estrés e incluso de predicción de las enfermedades que más afectan a un determinado cultivo. “Hoy, por ejemplo, nos están pidiendo añadir una casilla de Botrytis en viñedos”, precisa. “Existen muchos softwares de visualización de datos, pero hay muy pocos que transformen esa información a conocimiento. Esto es lo más innovador en este ámbito actualmente y en eso estamos hoy”, añade.

La tecnología está concebida para ser usada por los grandes agricultores, pero también por empresas exportadoras y cooperativas. “Grandes empresas y también cooperativas podrían recomendar a sus agricultores que compren esta tecnología. Muchas veces, al disponer de datos ‘in situ’ se puede auditar lo que ocurre en el campo de sus agricultores”, subraya el experto.

LA CLAVE, POCAS Y BUENAS SONDAS EN CAMPO Y UN SERVICIO DE ACOMPAÑAMIENTO DETRÁS
Si el agricultor o la empresa ha decidido implementar sondas en sus campos, ¿cuántas son necesarias y cómo se debe trabajar? “Aquí en Lab Ferrer trabajamos con el concepto de unidad de manejo, que los anglosajones llamas Farm Management Unit (FMU). Cada vez que visito una finca, siempre pregunto lo mismo: ¿Cuántos sectores de riego tienes? ¿Qué variedades cultivas? ¿Qué tipo de suelos tienes? Y en base a ello realizamos una simulación de manejo. Si eso lo pongo en un sector de la finca, por ejemplo de 1 ha que represente 10, 20 o 50 ha, ¿qué te representa ese sector, por ejemplo, en cuanto al nivel de precocidad, de rentabilidad, etc.? Puede que esa hectárea sea representativa de gran parte del huerto, por ello es que cuando vamos a campo, colocamos la sonda con criterio. Si hay suelos diferentes, eso dependerá del técnico, porque como en todo, esto también requiere de una inversión económica. Yo recomiendo usar el mínimo de sondas posibles. Y si éstas han funcionado, puede ser que el agricultor o el técnico se decidan a instalar más en el campo. Si todas están bien instaladas, entregarán una información fidedigna de lo que ocurre en la finca. Hay muchas sondas que se usan mal y, si se usan mal, no sirven de nada. Preferimos que la cantidad de sondas, software y tecnología que vaya adoptando el agricultor se haga a un ritmo racional y según las necesidades”, explica.

Hoy en día las sondas se emplean en todo tipo de cultivos: frutales, almendros súper intensivos, olivos, hortícolas, uva de mesa, uva de vino, en cultivos extensivos, en tomate de industria… Y en todo tipo de suelos y diferentes sistemas de riego.

Están diseñadas para dejarlas instaladas permanentemente en el suelo ya que su robustez se lo permite, y tienen una vida útil de más de cinco años. Si bien existen algunos sistemas de sondas en los que se realizan medidas puntuales de humedad en el perfil del suelo, según el Dr. Ferrer, la utilidad de éstos es nula. “Si vamos un día en la mañana, la introducimos en el suelo y vemos que tenemos una humedad del 5%. ¿Eso es bueno o es malo? No lo sabemos. En cambio, si la sonda está siempre en el suelo, podemos mimetizar cómo se mueve el agua en el suelo y cómo la absorbe la planta y, saber, por ejemplo, la hora en que la planta empieza absorber el agua, cuándo absorbió más y cuándo absorbió menos, podemos saber a qué profundidad están trabajando las raíces, podemos saber hasta dónde estamos mojando o si estamos drenando o no”.

BIEN CALIBRADAS Y ROBUSTAS
Y no todas las sondas son iguales. Por ello es preciso fijarse en ciertas características. La primera y, quizás la más importante para el Dr. Ferrer, es que la sonda debe tener una calibración estable en cuanto al tipo de suelo, salinidad y temperatura. “Las primeras que salieron al mercado hace ya más de quince años, en cuanto había un poco de sal, el valor se disparaba. Y lo mismo pasaba cuando se trataba de un suelo arenoso o arcilloso”, remarca. Y lo otro es la robustez. “A las primeras les entraba agua en el circuito, pero eso se ha mejorado una enormidad”, apunta.

Actualmente, las cooperativas, empresas y agricultores son conscientes de que deben usar esta tecnología, pero no a ciegas, sino una vez que la han probado y han comprobado que los datos que reciben son realmente un aporte para planificar el cultivo. En otros casos, su uso es una necesidad, sobre todo en zonas donde escasea el agua. “O ponemos sonda y lo hacemos lo mejor posible o nos irá mal”, suelen decir agricultores de Murcia, en España. Además, cuando las prueban ven que se va mejorando la calidad de la fruta, por ejemplo, la homogeneidad de ésta. En durazno y damasco es muy importante la conservación de poscosecha en función de si ha regado mucho o no y eso se ve después. Y ellos mismos se van regulando cada año”, explica Ferrer.

1.500 DATA LOGGERS INSTALADOS EN ESPAÑA
Hoy en día hay más de 1.500 data loggers funcionando en España, lo que representan una superficie cercana a las 15.000 ha. Y no en todas las zonas de producción se emplean para solucionar un mismo problema. En Almería, la información es muy útil para ajustar el riego en otoño e invierno, porque cuando la planta no va tan a tope, le aplican demasiada agua y fertilizantes, apareciendo problemas de asfixia radicular. Así, investigadores de la Universidad de Almería, están trabajando con un sensor de oxígeno en el suelo y un medidor de clorofila para ver si hay asfixia radicular y así ajustar la dosis nitrogenada.

Pero en Lleida la situación es diferente porque puede haber restricciones de agua en verano y también los productores deben enfrentar problemas de calidad en poscosecha. “Si regamos bien, la planta comerá mejor. Todo está más tranquilo y aquí se ajustan a eventos extremos. Los agricultores de Lleida también se preguntan cuándo deben empezar a regar y se ponen nerviosos en enero. Pero con el uso de esta tecnología pueden ajustar el uso de agua en precosecha y también en poscosecha, porque antes se cosechaba y se cortaba el agua de inmediato. Pero esto es importante para la brotación del año siguiente. Con el uso de sondas y sensores reducen su riesgo y les da seguridad”, asegura el especialista.

¿QUÉ HAY DE NUEVO EN SONDAS Y SENSORES?
Lo más reciente que se ha hecho en España es el trabajo con softwares de simulación, los que se emplean, por ejemplo, en experimentos de estrés hídrico. Es decir, con ellos simulan el agua que hay en el suelo y eso posteriormente lo llevan a modelos de simulación. “Nuestra I+D tiene por objetivo desarrollar algo que podamos vender en dos o más años”, sostiene. Y en eso están hoy, poniendo a punto de lo que podría ser el futuro del riego de precisión. Para graficarlo, el Dr. Ferrer muestra un modelo de simulación en una finca que riega con un sistema de goteros subterráneo. A este sistema le añaden aspectos como el tipo de suelo y frecuencia de riego. En base a eso ven cómo se redistribuye la humedad, cuánto tiempo se tardaría en juntar los bulbos mojados, que pasaría si se separan los goteros, cuánta evapotranspiración se pierde, cuánto se drena… Pero no es lo único, porque además participan de un proyecto que emplea satélites para poder estimar la humedad que hay en el suelo y así ver cómo se puede ayudar a una comunidad de regantes a gestionar el riego. “Nuestro trabajo será validar que las lecturas del satélite sean acertadas”, apunta.

Junto al investigador de la Universidad de Maryland, John Lea-Cox y Decagon Devices, Lab Ferrer es parte de un proyecto que se centrará en descifrar el efecto de la temperatura en el suelo en el cultivo de la fresa (frutilla), básicamente porque el riego afecta mucho al calentamiento del suelo y eso afecta a la precocidad de la fresa. Se trata de un proyecto pionero, ya que actualmente no existen datos que hayan medido esto. Para realizarlo, trabajaran con sensores, determinaciones avanzadas de propiedades hidráulicas del suelo en la zona radicular y con simulaciones. “La idea del proyecto es, en un determinado sistema de riego y a través del uso de sensores de suelo y tensiómetros electrónicos, comparar con el riego habitual que realiza el agricultor. Realizaremos simulaciones y sacaremos conclusiones”, explica. Eso lo realizarán en Huelva y paralelamente en la Universidad de Maryland realizarán algo similar en la zona productora de fresas de California.

Un parámetro muy interesante en el que así mismo trabajan, es la Actividad de Agua (aw), se utiliza en poscosecha principalmente para el secado de la fruta. “El control de la actividad de agua ayuda a saber cómo se debe secar correctamente la fruta, evitando así la aparición de hongos”, precisa Ferrer sobre algo que está implementado desde hace décadas en la industria de las pasas, sobre todo en Italia y en EE UU, pero no en España. “Es por un aspecto cultural. Aquí en España estamos acostumbrados a medir la humedad, pero ésta no es el parámetro ideal, ya que fijándose en ella se está secando más de lo que se debiese”, advierte el especialista. Y el uso de sensores se ha transformado en una tecnología barrera, ya que trabajando con el pH, la actividad de agua y la temperatura se puede frenar el crecimiento de hongos.

Las empresas fabricantes de sondas tienen claro cuáles serán los próximos desarrollos. Uno de ellos es el nuevo sensor capacitivo de humectación de hoja que indica el nivel de rocío que se tiene y que ayudará a prevenir el desarrollo de enfermedades y también el rajado de la fruta. Otro desarrollo es un anemómetro sónico que mide la intensidad del viento, pero también la probabilidad de ráfagas y su dirección. Y el futuro también pasará por la fabricación de mejores sondas de salinidad y también por la aplicación de modelos junto con los sensores. “Si tenemos un modelo capaz de predecir cómo bajará la temperatura en la noche o un modelo que en base a medir la humedad del suelo y la presión de vapor, sea capaz de entregar el estrés hídrico de la planta, será beneficioso para los productores. Todos estos modelos pueden solucionar muchas cosas, sin la necesidad de sobre medir. Si bien existen, aún no están fase comercial. Además, se debe hacer un trabajo muy grande relacionado con toda la información que se ha generado, para que ésta se pueda integrar en una tecnología práctica”, finaliza.

ALGO FALLA CON LAS STARTUPS
Al parecer ser las redes de sensores inalámbricos y el big data ha llegado al sector agrícola para quedarse. Prueba de ello es la cantidad de startup que están viendo la luz a nivel global.

-¿Cuál es tu opinión de las startups que usan estas nuevas tecnologías en la agricultura profesional?

-Muchas startup buscan capital de riesgo que pueda invertir en ellas. Una vez que lo han conseguido, el inversor les da un cuello de entre dos y cinco años, siempre teniendo en mente unas expectativas de ventas muy agresivas. Pero vender tecnología en el sector agrícola es complicado. Las ventas son lentas y están motivadas por el boca a boca. Las startup están teniendo una actividad comercial interesante y hay algunas que están vendiendo mucho, pero sin un servicio agronómico y de post venta muy consistente, es muy difícil escalar la implementación de estas tecnologías al campo.

-¿Por qué crees que ocurre eso?

-Hay startaup que venden, pero, ¿cuántos de esos clientes renuevan al segundo o tercer año? El tema pasa porque a los técnicos no les interesa ni los sistemas inalámbricos, ni la nube, ni el big data si es que no son capaces de digerir los datos que se les entrega. Si esos datos no son interpretados no les sirven de nada. Y eso es lo que les falta a las startup. Este es un mercado que crece poco a poco, pero este año, como hay muchas startup, hay un poco más de crecimiento, pero si no hay un servicio detrás, al cabo de un año el agricultor ya no lo utilizará.

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Leer más
Agricultura de precisión y sostenibilidad

AGRICULTURA DE PRECISIÓN: Drones e indices de vegetacion

Actualmente, la agricultura mundial se encuentra en una tesitura en la que se presenta un gran desafío frente a la necesidad constante de lograr un aumento de la producción agrícola, de acuerdo a la creciente demanda de la población. Este aumento ha debido efectuarse con una expansión de las áreas agrícolas y con el aumento de los rendimientos dentro de cada área. Además, los sistemas tradicionales de producción tratan a las propiedades agrícolas de forma homogénea, a la hora de implementar las acciones correctivas de los factores limitantes, es decir, que toman como base las condiciones promedio de las áreas de producción. Este hecho supone una pérdida de insumos, con el consecuente incremento de los gastos, que en muchos casos no se traduce en un aumento del rendimiento. Sin embargo, con el paso del tiempo, han ido surgiendo nuevos desafíos respecto al concepto de sustentabilidad ambiental y económica del proceso de producción. En relación con ello se han ido generando nuevas tecnologías que permiten desarrollar nuevas técnicas capaces de cuantificar y manejar diferencialmente la variabilidad natural del área productora.

La Agricultura de Precisión (AP) puede definirse como la metodología que permite medir y manejar la variabilidad respecto a las propiedades del suelo, es decir, la variabilidad espacial, para aumentar la eficiencia productiva y disminuir el impacto ambiental. Debido a ello es necesario definir dos conceptos de gran importancia como son la variabilidad espacial, que expresa las diferencias de producción en un mismo campo, en una misma campaña y cosecha y la variabilidad temporal, que se refiere a los cambios de producción en un mismo campo, pero en distintas campañas de cosecha. Se establece que, por tanto, corresponde a un conjunto de tecnologías que permiten aplicar, de forma variable, insumos agrícolas como fertilizantes o plaguicidas, en función de los requerimientos y/o el potencial productivo de varios sectores, dentro de la parcela, previamente definidos. No consiste únicamente en medir esta variabilidad, sino que también es necesario implantar una serie de prácticas que se realicen en función de la misma. La observación de la existencia de la variabilidad respecto a las propiedades o factores determinantes de la producción no es una novedad. La diferencia reside en la capacidad de identificarla, cuantificarla y mapearla. En Innovatione estamos especializados en la aplicación de las nuevas tecnologías dentro del campo de la agricultura de precisión, realizando proyectos para todo tipo de cultivos en Castilla y León y Murcia.

Esta metodología puede dividirse en cuatro fases que son la recolección de datos, el procesamiento e interpretación de la información, la toma de decisiones y la actuación en el campo. En función de todo ello se definen una serie de prácticas incluidas en un ciclo orientado a sustituir la recomendación habitual de insumos en base a valores promedio, que se utiliza en la agricultura tradicional, por una mucho más precisa de manejo localizado, que tiene en cuenta las variaciones del rendimiento de toda el área de la finca. El conjunto supone una optimización, del uso de insumos, puesto que deposita en el suelo la cantidad de semilla que cada punto soporta, la cantidad de nutrientes que se requieren y, además, el control de las malezas, plagas y enfermedades se realiza únicamente en aquellos lugares donde existe una demanda de control. Las prácticas de manejo localizado no se basan solamente en mapas de productividad o fertilidad del suelo. La toma de decisiones puede llevarse a cabo a partir de una base de datos o de información obtenida en el mismo instante en que se van a realizar las acciones, utilizando para ello sensores en tiempo real.

Ciclo de la agricultura de precisión

La adopción de la agricultura de precisión, entendida como concepto, es una herramienta con gran potencial respecto a la racionalización del sistema de producción agrícola moderno, puesto que optimiza la cantidad de agroquímicos aplicados a los suelos y cultivos, reduce los costos de producción, así como de contaminación ambiental y mejora la calidad de las cosechas.

Dentro de este ámbito destacan principalmente dos áreas de trabajo que son el desarrollo de sensores que permitan obtener de manera eficiente y fiable, en tiempo real, información sobre el estado del cultivo , para posteriormente realizar una corrección y el desarrollo de dispositivos, programas de computación y estrategias con las cuales pueda lograrse una mayor integración de los datos. Al lograr una mayor integración se facilita notablemente la interpretación y el análisis de los mapas, haciendo de esa manera más efectivo el manejo localizado.

Drones en agricultura de precisión

Un dron es una aeronave que vuela sin tripulación y que se maneja mediante control remoto. Se usan diferentes nombres para referirse a ellos, entre los que destacan:

UAV (Unmanned Aerial Vehicle), es decir, vehículo aéreo no tripulado, término que señala a cualquier dispositivo capaz de volar sin tripulación, lo que puede incluir un juguete de radiocontrol.
UAS (Unmanned Aerial System), entendido como el conjunto de componentes en sí.
Dron, término hasta cierto punto sinónimo de UAS, aunque más concreto, puesto que un dron es un sistema aéreo no tripulado que se usa para una función concreta, es decir, es un UAS al que se le añade por ejemplo una cámara que se utilizará para agricultura, tal y como se explicará a continuación.
RPA (Remotely Piloted Aircraft), que corresponde a una forma más concreta y detallada de llamar a los UAV. Hace referencia a que la aeronave está siendo pilotada, de manera remota, por una persona física.
Multicópteros, aeronaves que tienen múltiples rotores con la capacidad de despegar de forma vertical.
Agricultura de precisión

Nuevas tecnologías en agricultura

Las partes básicas de un dron son:

Motores, hélices y ESCs, son los componentes clave para mantener el dron en el aire. Los ESCs (Electronic Speed Control), regulan la potencia eléctrica que es suministrada a los motores, es decir, la velocidad de giro del rotor que deja suspendida la aeronave en el aire gracias a las hélices.
Controlador de vuelo, podría considerarse el cerebro de la máquina, puesto que controla todos los aspectos de la misma. Prácticamente la totalidad de los componentes electrónicos van conectados al controlador de vuelo.
Mando o control remoto, dispositivo a través del cual se dan las indicaciones de los movimientos que debe realizar el dron.
Radio receptor, corresponde al componente que recibe las órdenes del mando, para después transmitirlas al controlador de vuelo, de manera que la instrucción pueda ser ejecutada mediante variaciones en la velocidad de los rotores, encargados de alterar el curso del dron a voluntad del usuario.
Baterías, son las encargadas de proporcionar la energía necesaria para que el dron realice todas sus funciones. Generalmente son de polímero de litio, de bajo peso y alta descarga.
A la hora de pilotar un dron es imprescindible consultar la normativa de cada país, en el que se refleja claramente los lugares y la altitud a la que se podrá volar, entre otras especificaciones. Además a la hora de desempeñar una actividad profesional con drones profesionales es obligatoria la licencia de piloto, es decir, deben acreditar unos conocimientos teóricos y prácticos; estar dado de alta como operador de la AESA (Agencia Estatal de Seguridad Aérea); tener seguro de responsabilidad civil; y tener certificado médico en vigor.

Permisos necesarios para volar un dron

Entre las ventajas asociadas al uso de drones dentro del ámbito de la agricultura de precisión se encuentran la versatilidad, la viabilidad, la calidad y la capacidad de obtener una solución completa. La versatilidad hace referencia a que la aplicación de los drones permite una adaptación relativamente fácil, dentro de las diversas aplicaciones agrícolas, puesto que el uso de cámaras como cámaras termográficas o multiespectrales permite una monitorización y elaboración de informes en cualquier lugar y situación. La ventaja principal del empleo de drones radica en la gran resolución que se obtiene frente a los satélites, lo que garantiza un mayor grado de precisión y detalle, de gran utilidad para una amplia variedad de cultivos.

Los beneficios pueden apreciarse a distintos niveles. Respecto a la producción se consigue una máxima producción con un nivel de calidad objetivo, puesto que la cosecha se orienta hacia unos parámetros de calidad concreto. Se consigue también un ahorro, puesto que se optimizan al máximo los costes de la finca, ahorrando en fertilizantes, pesticidas, riego (en caso de que exista en el cultivo), logrando también una disminución del tiempo invertido por el personal en el campo. Puede optimizarse la gestión de la compra y la venta, puesto que a través de esta metodología se hacen previsiones respecto a la estimación de producción y calidad. En caso de realizar mapas de alertas es posible descartar afecciones, mejorando así el potencial del cultivo y minimizando considerablemente el riesgo de pérdidas por patógenos al poder detectarse de manera precoz. Por último, una digitalización de las parcelas permite tener un mayor control y seguimiento de la evolución de los diversos cultivos.

Índices
Los índices de vegetación se definen como el parámetro obtenido como resultado de la combinación de dos o más valores de reflectancia a diferentes longitudes de onda, con los que puede resaltarse alguna característica concreta del cultivo como estimación de la pérdida de constituyentes bioquímicos de la clorofila o agua o la detección de cambios en los pigmentos foliares o en la fluorescencia clorofílica. El índice ideal sería aquel sensible a la cubierta vegetal, insensible a brillo y color del suelo y poco afectado por perturbaciones atmosféricas, factores medioambientales y las geometrías de la iluminación y de la observación.

Se pueden hacer varias clasificaciones de estos índices, distinguiendo entre aquellos de primera y segunda generación; intrínsecos y los que utilizan la línea del suelo; e índices de alta resolución espectral y de baja resolución. En definitiva, existen numerosos y variados índices de vegetación, entre los que se encuentran:

CWSI (Crop Water Stress Index): relaciona la diferencia de temperaturas medidas con el dosel vegetativo, entendido como la estructura compleja formada por la distribución espacial de las hojas que forman el cultivo y el aire con la diferencia entre estos dos valores cuando la evapotranspiración no está restringida por la disponibilidad de agua (límite inferior) y la diferencia cuando la evapotranspiración es cero, como resultado de la falta de disponibilidad de agua (límite superior). Tiene en cuenta, por tanto, la tasa de transpiración de un cultivo, mediante la medición de la temperatura del dosel y el déficit de presión de vapor. Proporciona un valor de 0 a 1, que depende del nivel de estrés hídrico del cultivo.
LAI (Leaf Area Index): es un indicador de biomasa y resistencia vegetal. Es la expresión numérica adimensional resultado de la división del área de las hojas de un cultivo, expresado en metros cuadrados y el área de suelo sobre el cual se encuentra establecido el cultivo, expresado en la misma unidad, es decir, el área que ocupa. Se basa en el hecho de que los cultivos eficientes tienden a invertir la mayor parte de su crecimiento temprano en la expansión de su área foliar, puesto que supone un mejor aprovechamiento de la radiación solar. Está relacionado al intercambio de carbono, oxígeno y agua con la atmósfera.
NDRE (Normalized Difference Red Edge Index): este índice emplea la reflectancia a 730 nm, es decir, incorpora el área espectral de borde rojo, reemplazando así la del rojo. Indica los cambios que se pueden dar en el contenido de clorofila A y el nitrógeno de la planta, además del estrés hídrico. Por este motivo, puede indicar la variabilidad en relación a los requisitos tanto de fertilizantes como de nitrógeno foliar de las plantas. Se considera mejor indicador de la salud o el vigor del cultivo que el índice NDVI para los cultivos de temporada media a tardía, además de ser más adecuado para aplicaciones de manejo intensivo, puesto que el NDVI puede perder sensibilidad cuando las plantas acumulan un nivel crítico de cobertura foliar o contenido de clorofila.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): es el índice vegetativo más utilizado. Basa su cálculo en el contraste entre la zona de máxima absorción en el rojo, debido a los pigmentos de clorofila y la máxima reflexión en el infrarrojo, relacionado con la estructura celular de la hoja. Se estima haciendo un cálculo de la diferencia entre la reflectancia de las bandas de infrarrojo cercano y la visible del rojo entre la suma de estas bandas de reflectancia. Existe una relación entre este índice y la actividad fotosintética, la cantidad de biomasa, el área verde y la salud del cultivo.
PCD (Plant Cell Density): indicador de la variabilidad respecto al vigor en los cultivos. Al igual que el NDVI indica la biomasa fotosintéticamente activa. Está correlacionado, por tanto, con el tamaño, salud y ausencia de estrés, que a su vez se asocia con el estado de vigor de la planta. El resultado se proporciona mediante una medición cualitativa.
TCARI/OSAVI (/Optimized Soil Adjusted Vegetation Index): El índice TCARI, que mide la profundidad de absorción de la clorofila en el rojo en relación a los máximos picos de reflectancia en verde y borde rojo, es muy sensible a la reflectividad del suelo, motivo por el cual es complejo de interpretar en aquellos casos donde el índice de área foliar tiene valores bajos, motivo por el cual se combina con el índice OSAVI, que utiliza bandas del rojo e infrarrojo cercano para reducir esa influencia, realzando la sensibilidad a las variaciones asociadas con el contenido de clorofila. El dato obtenido a través de la combinación de ambos índice sirve como indicador del estrés nutricional y de situaciones de clorosis en las plantas.

Leer más