Agricultura de precisión y sostenibilidad

El riego de precisión tiene un gran potencial, pero es complicado

Comprender cómo se mueve la humedad a través de partes del campo es uno de los objetivos del estudio de cuatro años.

El riego de tasa variable es muy prometedor, pero aplicar la tecnología es complicado, dice Willemijn Appels, Cátedra de Investigación Aplicada Mueller de Lethbridge College en Ciencias del Riego. Appels (segunda desde la derecha) es fotografiada con estudiantes e investigadores en una de las cinco fincas donde se lleva a cabo su estudio sobre riego de tasa variable. Foto: Lethbridge College
El agua siempre ha sido un bien escaso en el cinturón de riego del sur de Alberta.

“Nuestro sistema de agua está cerrado”, dijo Willemijn Appels, científico de riego de Lethbridge College. “No hay más agua extra que se pueda extraer para la agricultura. Nuestras licencias de agua ya están asignadas.

«Necesitamos usar el agua de manera más inteligente y aprovechar mejor lo que tenemos».

Eso ha estado ocurriendo. La expansión de $ 815 millones recientemente anunciada traerá otros 200,000 acres en el sur bajo riego, principalmente al reemplazar canales con tuberías subterráneas y agregar cuatro nuevos embalses. Y un cambio a pivotes centrales de baja presión y goteo también está produciendo «más cosecha por gota».

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Pero la próxima frontera es el riego de precisión, que reduce el uso de agua mediante la aplicación, según la humedad del suelo, la topografía y otros factores, la cantidad justa en diferentes partes de un campo.

Ese es el objetivo de un estudio en curso de cuatro años dirigido por Appels.

Los investigadores universitarios están monitoreando tanto los campos como las prácticas de manejo existentes de los productores de la zona que cultivan papas bajo riego. Si tiene éxito, bien puede marcar el comienzo del riego de tasa variable (VRI), también conocido como «riego de precisión», en la provincia.

Appels no espera encontrar soluciones integrales que revolucionen la gestión del riego. Incluso dentro de un campo, la humedad del suelo es demasiado variable para eso. Por el contrario, los resultados del proyecto, que acaba de completar su segunda temporada de cultivo, probablemente servirán como base para el desarrollo de herramientas que ayuden a los productores a comprender si VRI redundaría en beneficios para su granja y qué campos ofrecerían el mayor rendimiento dólar.

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“Idealmente, me gustaría idear un procedimiento”, dijo Appels. “Cuando un agricultor está considerando actualizar su tecnología de riego, podríamos ofrecer un procedimiento que evalúe el impacto potencial de VRI en función de la variabilidad del suelo y la topografía de su campo.

“Podría decir: ‘Para este tipo de campo, debería buscar una aplicación útil de VRI en, por ejemplo, cinco de cada 10 años o dos de cada cinco años. Esto puede marcar la diferencia en X litros de agua ‘”.

El proyecto, una asociación entre el Centro de Investigación Aplicada, Innovación y Emprendimiento de la universidad y los Cultivadores de Papa de Alberta, se está llevando a cabo en cinco granjas voluntarias elegidas por la asociación de productores.

Las ubicaciones de las granjas (compuestas por cinco áreas de investigación cada una) están ubicadas en una amplia franja del sur de Alberta en granjas irrigadas cerca de Vauxhall, Bow Island, Chin y Taber.

Una cosa clave que debe saber sobre el riego de precisión es que, en general, no existe.

Hoy en día, las prácticas de precisión están relegadas en su mayoría al tiempo de riego que requiere un análisis manual diligente del suelo y un monitoreo de la lluvia, dijo Appels. Evitar áreas problemáticas como humedales y parcelas saladas también puede considerarse una práctica de precisión.

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El equipo de investigación espera ampliar eso.

Básicamente, están registrando el uso de agua de riego de los agricultores y midiendo cómo se corresponde con los niveles de humedad del suelo y el rendimiento. En el análisis final se toman en consideración factores como la topografía del paisaje (áreas altas o bajas).

El valor de VRI
El problema con el riego de tasa variable, y la razón por la que rara vez se usa, es que requiere tanto tiempo como datos. Además, la base necesaria, principalmente mapas de humedad del suelo, no existe a escala masiva.

“Es bastante complejo porque necesita saber cómo responde su campo bajo ciertas circunstancias, lo que significa que tiene que instalar muchos sensores o muestrear muchas ubicaciones diferentes”, dijo Appels. «Y mucha gente no tiene tiempo para eso».

La mayoría de los productores actualmente ajustan su riego a los requisitos de los cultivos, pero eso no tiene en cuenta factores potencialmente cruciales como la topografía y la distribución de la humedad del suelo. Sin embargo, tener acceso a datos de campo representativos, como los que se recopilan en esta investigación, puede ayudar a los productores a practicar VRI en mayor medida.

“Cuando lo piensas, siembras este mismo cultivo en este campo tan variable”, dijo Appels. “Siempre que satisfaga la demanda de agua de ese cultivo, puede estar bien; simplemente está proporcionando lo que necesita el cultivo, ya sea que la tierra esté o no en una colina, en una depresión o en una pendiente «.

El problema con ese enfoque es que los campos rara vez, o nunca, son uniformes en términos de humedad del suelo. Los niveles reales de humedad dentro de un campo pueden variar en cuestión de metros, dijo.

«Si piensa en las raíces como un balde, en un lugar el balde puede gotear más que en otro», dijo. «Puede que tenga que cambiar la cantidad de agua que pone o la frecuencia con la que la pone».

Se eligieron patatas para el proyecto, que está financiado por la Asociación Agrícola Canadiense, por un par de razones. Por un lado, es un cultivo de riego de alto valor en el área, con una infraestructura de procesamiento adecuada. Las papas también son muy sensibles a la humedad del suelo que las rodea y pueden servir como punto de partida para VRI en otros cultivos de riego como canola, remolacha azucarera, trigo y frijoles.

«El agua es importante para (esos cultivos) y conocer la hidrología de un campo puede ser beneficioso para ellos».

El equipo de investigación todavía está analizando los datos de la temporada de crecimiento de este año, pero lo que sí saben es que la variabilidad dentro de un campo depende en gran medida del clima. El año pasado fue seco (lo que generó muy poca variabilidad de la humedad del suelo), mientras que las lluvias de este año ofrecieron a los investigadores más para continuar.

“Este año, debido a las lluvias de junio, los patrones de humedad del suelo fueron más complejos e interesantes por un tiempo”, dijo Appels. «Estamos ejecutando simulaciones de modo para ver si la VRI en las distintas ubicaciones de monitoreo habría marcado una diferencia en el rendimiento o la eficiencia del uso del agua».

Appels elogia a los productores que han ofrecido áreas de sus fincas para la investigación.

“Estas son personas que están interesadas en hacer avanzar la industria del riego. Ha sido fantástico trabajar con ellos «

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Inteligencia artificial para “ver” raíces de cultivos

Usando inteligencia artificial, científicos de América Latina buscan mejorar cultivos muy importantes para la alimentación y los ingresos de los agricultores de subsistencia de la región y de otros países en desarrollo, y compartir los resultados mediante plataformas de libre acceso.

Con procesos automatizados como drones, aprendizaje computarizado y sensores de penetración de la tierra, ahora pueden ver lo que sucede debajo del suelo donde crecen los cultivos y cómo ello influye en el crecimiento de las plantas.

Científicos del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), de Cali, Colombia, están usando esta tecnología para identificar plagas tempranas, enfermedades y otros problemas que pueden dañar a la yuca (mandioca), pero que se puede aplicar a otros alimentos básicos, como la papa.

El método permite fusionar datos de miles de imágenes de alta resolución captadas por un dron, analizándolas a través de un software de aprendizaje automático, para entender exactamente cómo están respondiendo las plantas a los estímulos en el campo en tiempo real.

Los datos obtenidos se suben a la plataforma Pheno-i, especialmente creada para que investigadores de todo el mundo puedan usarlos.
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Michael Gómez Selvaraj, líder de la plataforma e investigador del CIAT, explicó telefónicamente a SciDev.Net que los fitomejoradores de yuca en el mundo invierten muchos recursos, tiempo y esfuerzo en métodos manuales para estudiar la salud de las raíces de sus cultivos o seleccionar variedades que tengan mejor desempeño ante variables climáticas.

De la yuca depende la seguridad alimentaria de más de 800 millones de personas en el mundo, y si bien puede lucir saludable a los ojos de los agricultores, usualmente esconde entre sus raíces enfermedades o condiciones que limitan su desempeño.

“Nuestra investigación plantea un método de aprendizaje automatizado para hacer mucho más rápido, amigable y económico ese proceso”, comentó. En cuanto al procesamiento de imágenes calcula que es cinco veces más rápido que otros sistemas similares.

Las imágenes capturadas con los drones contienen valiosos datos como el dosel de las plantas, su altura y otras características físicas que sirven de insumo para que el modelo de aprendizaje automático las correlacione con la salud de las raíces de la planta.

Los investigadores cotejaron y validaron su modelo con dos estudios de campo llevados a cabo en cultivos de yuca en 2016 y 2018 y publicaron sus resultados en la revista Plant Methods.
El método de aprendizaje automático y la plataforma que presentan los investigadores, sin duda puede “ayudar y facilitar el trabajo a los cultivadores de yuca en el mundo”
Diego Sánchez, investigador del grupo Agroclimatología y Ecofisiología de Cultivos Tropicales de Agrosavia, Colombia
Diego Sánchez, ingeniero agrónomo e investigador del grupo Agroclimatología y Ecofisiología de Cultivos Tropicales de Agrosavia, corporación colombiana de investigación agropeuaria, explicó por vía telefónica a SciDev.Net que modelos similares al de los investigadores del CIAT se vienen desarrollando y usando con éxito en cultivos de papa para identificar enfermedades como el tizón tardío de la papa. También para caña, cítricos y tabaco, entre otros.

Para Sánchez el método de aprendizaje automático y la plataforma que presentan los investigadores, sin duda puede “ayudar y facilitar el trabajo a los cultivadores de yuca en el mundo”. Un obstáculo tecnológico para su masificación estaría en los costos. “Un dron con cámara multiespectral está por encima de los US $10.000”.

No obstante, los creadores señalan que la innovación está dirigida a especialistas que trabajan en optimización de cultivos, como fitomejoradores y agrónomos, y al tener una plataforma podrán acceder a los resultados y avances libremente.

Selvaraj y sus colegas ya están explorando otras tecnologías de sensores de tierra, como el radar de penetración de suelos, para predecir el rendimiento de la raíz de yuca con mayor precisión, integrando información de series de tiempo por encima y por debajo del suelo como lo han hecho con drones y facilitar aún más la tarea de los agrónomos.

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¿QUÉ ES UN DRONE TOPOGRÁFICO

La topografía es una de las ciencias más minuciosas que existen y se encarga de la representación gráfica de una superficie terrestre, con todos los detalles relacionados a su naturaleza y su forma. Históricamente se trató de un trabajo que requería mucha dedicación y tiempo. Sin embargo, si hablamos de grandes extensiones, en la actualidad este tipo de tareas están siendo facilitadas por el uso de drones. A continuación, te contaremos qué es un dron topográfico y para qué sirve.

Un drone es un vehículo aéreo no tripulado, que es manejado por control remoto. Aunque pueda parecer un juguete para grandes, tiene muchos usos profesionales. Actualmente, en el mundo de la topografía es impresionante todo el tiempo y trabajo que pueden ahorrar, pues con solo 40 minutos de uso de esta aeronave, se cubre el trabajo de aproximadamente un mes de topografía convencional.

¿QUÉ ES UN DRONE TOPOGRÁFICO Y CUÁLES SON LAS VENTAJAS DE SU USO?
Los drones son equipos aéreos que funcionan por medio de un control remoto, dotados con cámaras de alta resolución. Funcionan como un complemento fundamental de la topografía, ya que aumentan la productividad en más de un 100%, pues con una sola jornada de trabajo se puede conseguir la reconstrucción de miles de hectáreas de terreno. Las principales ventajas de utilizarlo son las siguientes:

Reducción de costos por hectárea y aumento de la productividad.
Acceso inmediato a los resultados de la inspección realizada a través del drone.
Se logra una precisión milimétrica en el área sobrevolada.
Control fino en el nivel de precisión.
Se pueden obtener diferentes resultados, sin aumentar los costos, pues un drone topográfico puede generar mapas de elevación, ortofotos, curvas de contorno, reestructuraciones en 3D y nubes de puntos.
A través de internet, se logra conseguir acceso a herramientas de medidas de precisión de manera ilimitada.
Los riesgos laborales se reducen significativamente, pues no se debe exponer a los empleados a entornos peligrosos.
¿CÓMO UTILIZAN LOS DRONES TOPOGRÁFICOS?
Luego de saber qué es un drone topográfico, suponemos que te gustará conocer cómo es el procedimiento para realizar un levantamiento topográfico con estas pequeñas aeronaves. Por eso, a continuación te resumimos su uso:

Se fija la zona de estudio a través de un software e introducimos en él las coordenadas exactas del área a estudiar.
Se inicia el vuelo del drone con todas las especificaciones dadas, es decir, de altura y vuelo.
Si se necesitan obtener valores históricos, es importante el uso de georreferenciación. Con esto nos referimos al uso de GPS. Con algunos puntos en serie como referencia mediante la topografía tradicional, el dron consigue arrojar datos históricos.
Luego de que el drone ha realizado su trabajo y aterriza con las imágenes, se hace uso de la fotogrametría mediante un software, para así crear el modelo digital en 3D.
¿QUÉ ES UN DRONE TOPOGRÁFICO EN LOS ANÁLISIS TERRESTRES?
Este es uno de los puntos más polémicos, pues muchos afirman que un drone es un sustituto, cuando en realidad es una herramienta topográfica que complementa de manera muy efectiva el trabajo de un topógrafo. Esta aeronave representa para los topógrafos un nuevo dispositivo de medidas, con muchas características mejoradas. Ayuda al profesional a realizar su trabajo con mayor calidad, minimizando el margen de error y en menor tiempo, aumentando así su productividad.

En definitiva, el drone topográfico permite la accesibilidad a nuevas funcionalidades, reduciendo los plazos y bajando los costos de manera significativa. En el área de la topografía, los drones son utilizados para realizar muchas funciones, entre las que podemos mencionar las siguientes:

Para realizar levantamientos topográficos y hacer modelos digitales de terrenos precisos, con cualquier relieve.
Para calcular los volúmenes y los movimientos de las tierras.
Permite gestionar y realizar actualizaciones catastrales.
Se elabora cartografía digital.
Ayudan a realizar seguimiento y monitoreo de obras y otros tipos de trabajos.
Colabora en el seguimiento y mantenimiento de infraestructuras ferroviarias.
Permite generar mapas de alta resolución de cableados y líneas eléctricas.
Luego de saber qué es un dron topográfico, comprenderás que no solo facilita el trabajo de topógrafos, sino también de cualquiera que trabaje inspeccionando obras, pues permite obtener información en tiempo real, sin necesidad de trasladarse hasta el lugar donde se están realizando los trabajos.

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Los principios de las 4R para el manejo de nutrientes ¿los conoce realmente

Las 4R están en todas partes. Es difícil encontrar un artículo en estos días sobre el tema de la gestión de la nutrición de los cultivos, que no mencione las 4R. Eso se aplica tanto a los artículos de revistas científicas como a la prensa agrícola y las publicaciones de la industria. Pero a veces me pregunto qué tan profundamente se comprende el concepto completo de administración de nutrientes 4R.

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He oído a mucha gente utilizar el término «principios de las 4R». Algunos parecen pensar que siempre que haya pensado en aplicar la fuente de nutrientes correcta, en la proporción correcta, en el momento correcto y en el lugar correcto, todo estará listo. Ha respetado los cuatro principios. Eres 4R consistente.

Pero no, hay más que eso. Si bien comprende cuatro componentes, 4R abarca más de cuatro principios. De hecho, el Manual de Nutrición Vegetal 4R del Instituto Internacional de Nutrición Vegetal (IPNI) tiene nueve capítulos con varios principios clave en cada uno.

Los principios conectan la gestión de la nutrición de los cultivos con la producción agrícola sostenible. Para mejorar la sostenibilidad, muchas prácticas de manejo de cultivos más allá de la nutrición de cultivos se vuelven importantes. Es por eso que estamos entusiasmados con el concepto de “4R Plus” que se está implementando actualmente en Iowa. Las 4R se enfocan en la aplicación de nutrientes, que es un excelente lugar para comenzar, porque lograr que los cultivos recuperen los nutrientes aplicados es fundamental para mejorar la eficiencia y rentabilidad del uso de nutrientes.

Pero la administración de nutrientes va más allá de la aplicación de nutrientes. De hecho, toda la agricultura puede considerarse la administración de nutrientes. Los suelos, los cultivos y el ganado contienen grandes reservas de nutrientes. Al final, muchos de los principios que aplicamos a las 4R también deberán aplicarse a prácticas adicionales, incluidas aquellas para cultivos, suelos y plagas, extendiéndose a cultivos de cobertura, prácticas de labranza y manejo de riberas. Para ser más sostenible, todo el sistema de cultivo necesita un manejo adaptativo.

Principios de sostenibilidad
Considere las prioridades de las partes interesadas. La agricultura está conectada a cadenas de suministro cuyas partes interesadas incluyen a toda la familia humana. Las partes interesadas deben tener voz y voto, eligiendo metas de sostenibilidad y métricas de desempeño que reflejen los resultados de la gestión que les interesan.

Elija prácticas que hagan avanzar las métricas. Los productores eligen prácticas a través de la gestión adaptativa para cumplir los objetivos y avanzar hacia el logro de los objetivos en las métricas clave de rendimiento.

Utilice la gestión adaptativa. El manejo adaptativo es un proceso continuo de desarrollo de prácticas mejoradas para una producción eficiente y conservación de recursos. Esto se logra mediante el aprendizaje participativo y la evaluación sistemática continua. El manejo adaptativo para la nutrición de cultivos evalúa los resultados de las elecciones de combinaciones de fuente, tasa, tiempo y lugar aplicadas en contextos específicos del sitio en términos de métricas de desempeño centradas en las partes interesadas.

Coloque las 4R en los sistemas de cultivo. El manejo de cultivos, suelos y plagas, incluidas las prácticas de conservación del suelo, interactúa con las opciones de manejo de las 4R e influye en los resultados de las 4R.

Principios de responsabilidad
Considere los impactos económicos, ambientales y sociales. La gestión de la nutrición de las plantas de acuerdo con los principios de 4R Nutrient Stewardship incluye la responsabilidad de las tres dimensiones de la sostenibilidad.

Un plan de administración de nutrientes 4R rastrea y registra todas las prácticas de manejo de cultivos, incluidos los detalles sobre la fuente, la tasa, el tiempo y el lugar de cada aplicación de nutrientes. Esta información es para beneficio del gerente.

Un plan de administración de nutrientes 4R también rastrea el desempeño, el resultado de implementar un conjunto de prácticas, en todas las métricas de interés material para las partes interesadas. Compartir los datos que tiene con agregadores confiables puede mejorar la confianza del público. Informar la información de desempeño sobre las prioridades económicas, ambientales y sociales establecidas por las partes interesadas distingue un plan de administración de nutrientes 4R de otros planes de manejo de nutrientes.

Principios de la fuente correcta
Considere la tasa, el tiempo y el lugar de aplicación. Las 4R están interconectadas.

Suministrar nutrientes en las formas disponibles. Lo que se aplica puede ser en una forma de liberación inmediata o lenta de nutrientes disponibles para las plantas.

Se adapta a las propiedades físicas y químicas del suelo. Por ejemplo, el nitrato se pierde con demasiada facilidad en suelos inundados, y la urea en la superficie de suelos alcalinos pierde amoniaco con demasiada facilidad.

Reconocer sinergias entre elementos y fuentes de nutrientes. Por ejemplo, el nitrógeno puede aumentar la disponibilidad de fósforo aplicado. El fósforo aplicado puede reducir la disponibilidad de zinc. Los fertilizantes complementan los abonos.

Reconozca la compatibilidad de la mezcla. Evite las combinaciones que atraen la humedad cuando se mezclan y haga coincidir los tamaños de los gránulos al mezclar.

Reconocer los beneficios y las sensibilidades a los elementos asociados. Por ejemplo, el cloruro en el muriato de potasa puede beneficiar al maíz, pero también aumenta el riesgo de sal y puede ser perjudicial para el tabaco y algunas frutas.

Controlar los efectos de los elementos no nutritivos. Por ejemplo, los depósitos naturales de algunas rocas fosfóricas contienen oligoelementos no nutritivos. El nivel de adición de estos elementos debe mantenerse dentro de umbrales aceptables.

Principios para la tarifa correcta
Evaluar la demanda de nutrientes de las plantas. El cultivo absorbe nutrientes en proporción a su rendimiento. Los objetivos de rendimiento se establecen a partir del desempeño pasado medido, no por grandes esperanzas.

Evaluar el suministro de nutrientes del suelo. La prueba del suelo es un método. Otras opciones incluyen análisis de plantas, ensayos de parcelas de omisión en la finca y sensores de dosel de cultivos.

Evalúe todas las fuentes de nutrientes disponibles. Estos pueden incluir estiércol, compost, biosólidos, residuos de cultivos, deposición atmosférica y agua de riego, así como fertilizantes comerciales.

Predecir la eficiencia del uso de fertilizantes. Algunas pérdidas son inevitables.

Considere los impactos sobre los recursos del suelo. Si la producción excede los insumos, la fertilidad del suelo disminuye. Si esto es importante depende de los niveles actuales de fertilidad del suelo.

Considere la economía. Se aplica la ley de rendimientos decrecientes. Para los nutrientes móviles como el nitrógeno, apunte al máximo rendimiento en el cultivo actual, en el contexto de variabilidad e incertidumbre de la tasa más económica. Para nutrientes como el fósforo y el potasio, que el suelo puede retener, mantenga un nivel de prueba de suelo óptimo.

Principios para el momento adecuado
Tenga en cuenta la fuente, la tasa y el lugar de aplicación. Las 4R están interconectadas.

Evaluar el momento de la absorción de la planta. Los cultivos absorben nutrientes a diferentes ritmos durante la temporada de crecimiento. Los cultivos también tienen sensibilidades específicas a la escasez de nutrientes específicos en diferentes momentos.

Evaluar la dinámica del suministro de nutrientes del suelo. A medida que el suelo se calienta durante la temporada de crecimiento, se pueden acumular los nutrientes disponibles mineralizados de la materia orgánica.

Reconocer la dinámica de la pérdida de nutrientes del suelo. Las lluvias exceden la capacidad de almacenamiento de agua del suelo con mayor frecuencia a fines del otoño y principios de la primavera, por lo que los riesgos de escorrentía pueden ser mayores.

Evaluar la logística de las operaciones de campo. Las aplicaciones de nutrientes que retrasan la siembra oportuna son contraproducentes y se deben considerar los efectos de compactación del suelo de las aplicaciones en diferentes momentos.

Principios para el lugar correcto
Tenga en cuenta la fuente, la tasa y el momento de la aplicación. Las 4R están interconectadas.

Considere dónde están creciendo las raíces de las plantas. Los nutrientes deben colocarse donde puedan ser absorbidos por las raíces en crecimiento cuando sea necesario.

Considere las reacciones químicas del suelo. La concentración de nutrientes retenidos por el suelo como el fósforo en bandas o volúmenes de suelo más pequeños puede mejorar la disponibilidad.

Se adapta a los objetivos del sistema de labranza. Las técnicas de colocación bajo la superficie que mantienen la cobertura de residuos de cultivos en el suelo pueden ayudar a conservar los nutrientes y el agua.

Gestionar la variabilidad espacial. Evaluar las diferencias dentro y entre campos en la productividad de los cultivos, la capacidad de suministro de nutrientes del suelo y la vulnerabilidad a la pérdida de nutrientes.

Conclusión, para llevar a casa
La importancia de estos principios de 4R Nutrient Stewardship es que han sido cuidadosamente seleccionados por su coherencia con las ciencias de la fertilidad del suelo y la nutrición de las plantas, y con los estándares globales para la verificación de la sostenibilidad. Esta coherencia es importante para la amplia colaboración que es esencial para mejorar la sostenibilidad y comunicar esas mejoras a la amplia gama de partes interesadas involucradas.

El camino de las 4R es el que tiene más probabilidades de armonizar la agronomía rentable a escala de campo con una sostenibilidad mejorada del sistema agrícola en su conjunto. Los principios de las 4R marcan la diferencia en la capacidad de nuestra industria para participar con organizaciones de sostenibilidad como Field to Market.

4R tiene más de cuatro principios. La selección de los cuatro componentes correctos para la aplicación de nutrientes se rige por principios científicos para el éxito económico, ambiental y social. Es importante que sus productores comprendan que las 4R son el marco para la colaboración que es esencial para mejorar la sostenibilidad agrícola.

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Cómo los sensores de cultivos y animales hacen que la agricultura sea más inteligente

La instalación de sensores inalámbricos entre los cultivos y la colocación de crotales «inteligentes» en las orejas del ganado podría ayudar a los agricultores a producir más alimentos con menos impacto en el medio ambiente.

La abundancia de alimentos que podemos encontrar en los estantes de los supermercados de toda Europa es el resultado del conocimiento acumulado durante miles de años por generaciones de agricultores.

Pero con la probabilidad de que la población humana mundial aumente en 2.200 millones en los próximos 30 años para llegar a los 9.800 millones, habrá muchas más bocas que alimentar. Al mismo tiempo, los agricultores se enfrentan a cultivar este alimento adicional utilizando menos agua, tierra, fertilizantes y pesticidas.

La agricultura por sí sola es responsable de algo más del 10% de las emisiones de gases de efecto invernadero y del 44% del uso de agua en Europa, mientras que el uso de pesticidas tiene un impacto importante en los polinizadores y el ecosistema en general.

Para hacer frente a estos desafíos, los agricultores de toda Europa se han asociado con investigadores e ingenieros para desarrollar nuevas tecnologías que esperan marcarán el comienzo de una era de «agricultura de precisión». Con redes de sensores instalados en los campos o conectados a los animales, pueden recopilar datos reales. Datos de tiempo sobre la salud de sus cultivos y rebaños, lo que les permite tomar mejores decisiones sobre cómo gestionarlos.

«Necesitamos resolver la huella ambiental del sistema agrícola haciendo más con los mismos recursos o incluso con menos», dijo Francois Lienard, gerente de comunicaciones del proyecto Internet of Food and Farm 2020 (IoF2020). El proyecto ha estado coordinando una serie de experimentos en los que sensores, maquinaria agrícola y equipos automatizados se unen para formar una «Internet de las cosas» agrícola.

Vacas lecheras

En un ejemplo, a 2.200 vacas lecheras en seis granjas en Dinamarca, Alemania, Letonia y Lituania se les han colocado crotales con una antena de identificación por radiofrecuencia inalámbrica para identificar a cada animal cuando visitan un alimentador robótico inteligente. El comedero puede detectar cuando la vaca mete la cabeza en el comedero y registra el tiempo que cada vaca visita , junto con la dosis exacta de suplementos minerales que le dieron.

La dieta de las vacas lecheras antes del parto y durante los 100 días posteriores al parto es particularmente importante para mantenerlas saludables y garantizar la calidad de la leche que producen, que es donde los suplementos minerales pueden ayudar.

La mala salud de las vacas lecheras puede afectar su fertilidad y, por lo tanto, reducir la cantidad de animales capaces de producir leche y afectar la calidad de la leche misma.

Los resultados preliminares, que aún no se han publicado, muestran que la producción de leche en los rebaños que utilizan crotales inteligentes y comederos aumentó en un 1%, pero también mejoró la calidad de la leche en un 20% . Al mismo tiempo, el número de animales enfermos disminuyó en un 6% en comparación con un hato sin las marcas y el número de vacas sacrificadas por problemas de salud fue un 24% menor.

El control de los minerales que comen las vacas también puede reducir la cantidad de amoníaco y fosfato que se desprenden del estiércol, lo que puede afectar la calidad del agua que corre por los campos.

Poder monitorear las visitas de una vaca a un comedero permite a los agricultores detectar cualquier animal que no esté comiendo lo suficiente. El comedero está conectado a un sistema basado en la nube que luego puede adaptar automáticamente la cantidad de suplementos y alimento que recibe cada animal. También proporciona más información sobre el comportamiento y la salud de las vacas al observar los cambios en su actividad. Algunos de los socios del proyecto en la Universidad de Strathclyde, Reino Unido, y el Instituto de Tecnología de Waterford en Irlanda están utilizando acelómetros y contadores de pasos montados en collar junto con inteligencia artificial para monitorear aún más la salud animal de sus movimientos y buscar signos tempranos de enfermedad como cojera en vacas individuales .

«Sabemos que el nivel de actividad de una vaca lechera aumenta sustancialmente durante el celo (durante el celo), mientras que la actividad disminuida es causada por una enfermedad», dijo Henning Lyngsø Foged, director ejecutivo del Instituto Organe, una consultora de investigación agrícola en Skødstrup, Dinamarca. , y coordinador de un experimento de suplementación mineral de precisión bajo IoF2020.

Los datos recopilados de acelerómetros montados en collar pueden indicar signos tempranos de enfermedad, como cojera, en vacas individuales. Crédito de la imagen: Ivan Andonovic

Los datos recopilados de acelerómetros montados en collar pueden indicar signos tempranos de enfermedad, como cojera, en vacas individuales. Crédito: Ivan Andonovic
Cosecha

Pero Internet de las cosas también podría ayudar a los agricultores que intentan cultivar cultivos herbáceos. Entre los 33 experimentos de IoF2020 se encuentran sensores inalámbricos alimentados por energía solar que monitorean la humedad del suelo, el contenido de nutrientes, la humedad y las condiciones climáticas en diferentes ‘zonas’ de un campo para que los agricultores puedan ajustar con precisión cómo crece su cultivo.

«Si en la esquina superior noroeste de un campo, la humedad del suelo o la humedad no es óptima, el agricultor sabrá que solo necesita regar esa parte específica en lugar de todo el campo», dijo Lienard. «Puede ahorrarles mucha agua y tiempo».

El mismo enfoque puede ayudar a reducir la cantidad de fertilizantes y pesticidas necesarios en los campos. Se pueden utilizar cámaras de imágenes térmicas y espectroscópicas especializadas para detectar los primeros signos de plagas o enfermedades y ayudar a revelar la tasa de crecimiento de las plantas .

«Por ejemplo, en un viñedo tenemos una cámara espectrográfica conectada a un tractor que toma fotografías de cada planta de vid», dijo Lienard. «Al analizar la imagen es posible detectar diferentes tonos de verde que muestran si las plantas carecen de nutrientes o agua. También puede detectar los niveles de insectos en la hoja». Luego, la máquina crea un mapa que muestra los niveles de insectos para ayudar al agricultor a comprender dónde actuar, dice.

Otro desafío al que se enfrentan los viñedos es el crecimiento de hierba y malas hierbas entre las vides, lo que puede privarles de agua y nutrientes. Un enfoque consiste en utilizar cortacéspedes robóticos que puedan rodar por las hileras para recortar el césped lo más cerca posible de las enredaderas sin dañarlas.

Esta tecnología se está desarrollando como parte de otro proyecto europeo llamado SmartAgriHubs , que se considera el sucesor de IoF2020 cuando el proyecto de cuatro años finalice en diciembre. Ha reunido a un consorcio de 160 institutos de investigación y socios de la agricultura y la industria alimentaria para trabajar juntos en 206 centros de innovación digital en toda Europa. Juntos han estado trabajando en 28 experimentos destinados a probar nuevas tecnologías en situaciones agrícolas reales para que finalmente puedan comercializarse.

Granjas de cerdos

Entre estos se encuentran los proyectos destinados a reducir el uso de antibióticos en las granjas de cerdos mediante el uso de sensores portátiles en los animales para controlar su salud. Otros utilizan sensores en miniatura que miden los movimientos de las abejas en las colmenas de miel comerciales.

«Usando inteligencia artificial, es posible hacer predicciones sobre este comportamiento, que se pueden combinar con la temperatura y la humedad para buscar cualquier problema», dijo Lorena van de Kolk, gerente de comunicaciones de SmartAgriHubs . Armados con esta información, los apicultores pueden ser alertados sobre enfermedades como el ácaro varroa o problemas causados ​​por la exposición de sus abejas a pesticidas.

Un proyecto en Andalucía, en el sur de España, está desarrollando drones y robots terrestres que pueden obtener imágenes del follaje de olivos y vides, que cuando se analizan con algoritmos de inteligencia artificial pueden detectar los primeros signos de enfermedades de los cultivos . Otro tiene como objetivo reducir la cantidad de agua necesaria para regar los cultivos en esta parte de Europa propensa a la sequía.

Pero si bien toda esta tecnología digital conectada tiene el potencial de hacer que la agricultura sea más eficiente y menos dañina para el medio ambiente, existen una serie de barreras que se interponen en el camino de su implementación. «En este momento, la inversión necesaria es bastante alta y una vez que se compromete con una tecnología en particular, debe seguir con esa, ya que no suelen ser intercambiables», dijo Lienard.

Parte del proyecto IoF2020 ha sido establecer estándares que puedan aplicarse a toda la tecnología digital desarrollada para la industria agrícola para que los agricultores puedan intercambiar libremente entre diferentes productos fácilmente.

Más allá de mejorar la capacidad de los agricultores para producir alimentos, este enfoque de agricultura digital podría proporcionarles una nueva fuente de ingresos al vender los datos que recopilan a otras organizaciones o empresas.

«Por supuesto, es necesario que haya seguridad de datos y un marco legal en torno a esos datos», dijo Lienard.

«Pero nuestra esperanza es que, en última instancia, los agricultores tengan un catálogo de soluciones que puedan utilizar para aumentar sus rendimientos, reducir su huella medioambiental y ahorrarles tiempo».

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Agricultura de precisión las 10 mejores tecnologías

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

Republicado con permiso de PrecisionAg – Meister Media Worldwide

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

5 consejos para el éxito de la exploración de campo

¿Su exploración de campo se siente como un nuevo truco ridículo o le proporciona datos útiles de agricultura de precisión? Siga estos 5 consejos para tener éxito en la exploración de campo y mejorar la eficiencia de recopilación de datos de su granja.

Estos consejos son para principiantes en granjas, amantes de los drones y cínicos de la agricultura de precisión.

Mire antes del brote
Ya sea que sus campos sean susceptibles a los roedores como las ratas o que siempre estén brotando de malas hierbas molestas, debe buscar señales antes de que realmente se apoderen de ellas.

Esto significa verificar al principio de la temporada de crecimiento: ¿puede ver áreas de vegetación densa que tienen más probabilidades de ser malezas que cultivos? ¿Puedes ver los inicios de surcos de plagas? En el caso de las plagas, es posible que incluso pueda ver evidencia de ellas antes de plantar cualquier cultivo, especialmente si son roedores grandes.

Mira más allá del campo
Seguro, la tierra más allá de tus campos puede que no sea tu tierra, pero ¿se preocuparán los animales y los intrusos? ¡No! El truco consiste en apuntar la cámara en un movimiento lateral para obtener una buena vista de lo que está sucediendo en la tierra vecina sin volar su dron hacia su espacio aéreo. Busque problemas potenciales: tierra que pueda deslizarse sobre la suya en una inundación o los signos habituales de plagas y especies de malezas invasoras.

Estos datos valiosos pueden ayudarlo a prepararse o informar a sus vecinos con anticipación para tratar de evitar posibles problemas.

Inspeccione sus propias acciones
¿Está usando el mismo pesticida que ha estado usando durante la última década porque ocasionalmente ha visto una determinada especie de insecto? No solo los pesticidas se han vuelto mucho más efectivos en los últimos años, sino que sus campos también habrán cambiado y lo que era un problema importante en ese entonces no lo es ahora. ¡Explore los campos para verificar si su pesticida realmente está funcionando o si simplemente no es necesario!

Hacer esto le ahorrará dinero y hará que su granja sea mucho más eficiente. Explore unos días después de la pulverización para ver el efecto.

Utilice el equipo adecuado
¿Consiguió que el empleado técnico configurara el sistema informático para administrar el dron o realmente sabe cómo usarlo? El sistema de monitoreo de cultivos por satélite adecuado junto con su trabajo con drones puede descubrir el 90% de los problemas con sus campos. Consulte los sistemas Cropio o haga su propia investigación.

La clave es no ignorar la tecnología. Es el futuro y si desea que los productos agrícolas sigan siendo competitivos, debe estar actualizado. Suscríbase y marque nuestro blog para que esto sea un poco más fácil.

Utilice todos sus datos
Aunque nos encantan los drones agrícolas y estamos asombrados de lo que puede lograr con ellos, realmente necesita usar una combinación de muchos conjuntos de datos para tomar decisiones sobre qué hacer a continuación. Cosas como registros de años anteriores (datos que recopiló usted mismo y datos de estaciones meteorológicas, por ejemplo), análisis de contenido y humedad del suelo, datos sobre los cultivos que está considerando plantar, etc.

Todo esto debe sopesarse antes de tomar una decisión importante de regar más, rociar un nuevo pesticida, decidir la profundidad de la hilera y prácticamente cualquier otra decisión importante que pueda afectar su rendimiento.

La exploración de campo no tiene por qué ser difícil; ¡mantén los ojos abiertos! Comparta sus consejos con nosotros a continuación y póngase en contacto con Cropio para averiguar cómo el software podría ayudar a su granja.

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Big Data, El Centro De La Agricultura De Precisión

martes, 25 de junio de 2019
Para lograr el progreso en la industria agrícola, los especialistas en el campo intentan encontrar respuestas a las cuestiones sobre cómo mejorar el rendimiento de los cultivos, de qué manera utilizar menos recursos en los sembradíos, cuáles métodos o prácticas les ayudan a ser más eficientes en sus procesos, e incluso cómo producir de forma sostenible y amigable con el medio ambiente durante el ciclo agrícola. En el artículo de esta ocasión podrás leer acerca de una de estas soluciones innovadoras que marcarán el futuro de la industria: el proceso de Big Data dentro de la Agricultura de Precisión.

En la industria agrícola, el éxito se obtiene combinando el trabajo y experiencia de los agricultores, las cualidades de excelentes variedades de hortalizas y herramientas innovadoras que lleven los campos al siguiente nivel; Big Data, concepto que se escucha cada vez más cuando se habla de Agricultura de Precisión, es la parte central e imprescindible de estas herramientas.

Big Data, usado en general en una gran variedad de industrias, es el proceso por el cual se almacena y procesa grandes cantidades de información digital para así generar nuevos conocimientos. Entonces, en la agroindustria, esto se entiende como la práctica que permite a los agricultores tomar mejores decisiones en sus ciclos de producción, ayudándose de especialistas y herramientas computacionales que colectan y analizan información obtenida directamente tanto de sus campos como de las hortalizas.

Como ejemplo podemos tomar la siguiente situación: un agricultor tiene problemas con la salud de sus plantas durante la etapa de desarrollo, así que invierte en un sistema de sensores remotos para su suelo agrícola. Esta tecnología le permite conocer distintas variables, como el pH de la tierra, su capacidad de drenaje o la cantidad de material biológico en ella. Con estos datos, es capaz de analizar y hacer ajustes en la cantidad de agua de riego que aplica o la implementación de fertilizantes y otros insumos para el suelo.

Una muestra más de la aplicación del proceso de Big Data podría ser cuando en un ciclo agrícola se utilizan drones con medidores multiespectrales, que pueden captar rayos ultravioleta o infrarrojos y permiten con esto comparar el estado de los sembradíos desde las alturas. Al obtener información sobre porciones de los campos que difieren en temperatura entre sí, se puede llegar a conocer si las plantas de estas zonas sufren de sequía localizada, alguna enfermedad o incluso una infestación de insectos; de esta forma los agricultores saben dónde aplicar insecticidas o agua de manera específica, evitando desperdiciar recursos al utilizarlos en lugares que no los necesitan.

Como vemos, la implementación de estas herramientas, desde sensores y cámaras hasta vehículos aéreos no tripulados, tractores robotizados e incluso satélites, se trata de la forma en que se recolecta la información precisa de lo que ocurre en los sembradíos, mientras que el proceso Big Data es el que se lleva a cabo por medio de programas o aplicaciones digitales que miden y analizan todos estos factores y variables, para dar a los agricultores como resultado conocimiento que ellos pueden usar para tomar decisiones más eficientes.

Las ventajas inmediatas para los agricultores y todos los miembros de la industria no son sólo estas proyecciones precisas de conocimiento, el almacenamiento de datos que pueden ser utilizados en el futuro para crear predicciones de producción o la mejora en las ganancias de los agricultores debido al mejor rendimiento de sus plantas, sino también este proceso de Big Data, que impulsa la Agricultura de Precisión, resulta en la recuperación de los suelos agrícolas y el medio ambiente en general al utilizar los recursos naturales de manera inteligente.

El futuro de la agricultura, si se implementan estas tecnologías informáticas y computacionales, requerirá de especialistas y profesionales que le darán a la industria un nuevo rostro, volviéndola más eficiente y ayudando a todos los agricultores a obtener lo mejor de sus campos, pensando tanto en el medio ambiente como en las familias del mundo a las que se les brindarán hortalizas nutritivas, de la mejor calidad y producidas de manera sustentable.

Como conclusión, recogemos unas palabras de André Laperrière, Director Ejecutivo de Iniciativa Global Open Data para la Agricultura y Nutrición (GODAN por sus siglas en inglés), que compartió durante el Foro Global por las Innovaciones en la Agricultura (GFIA) en junio de 2018. Señaló cómo el Big Data se trata de la llave para desbloquear las innovaciones y el progreso que permitirán aplicar la Agricultura de Precisión:

“La innovación es clave para ayudar al mundo a enfrentar los desafíos que se avecinan en este planeta (…). El conocimiento o los datos son la clave para la innovación y la forma de hacer las cosas de manera diferente, mejores, más baratas y eficientes, más sostenibles. La innovación es clave para el progreso; la innovación en agricultura y nutrición, es el camino necesario para la supervivencia del mundo. La innovación no debe ser para unos pocos, sino para todos los involucrados en el ecosistema alimentario, incluidos los grandes y pequeños agricultores de todas partes del mundo”.

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3 CASOS DE USO DE EDGE COMPUTING PARA AGRICULTURA INTELIGENTE

Dado que el 10% de todos los datos generados por la empresa se generan y analizan fuera de la nube o de los centros de datos centralizados, la informática de punta está ganando impulso lentamente en muchas industrias. Sin embargo, como se espera que la cifra alcance el 75% para 2025, pronto podremos ser testigos de un crecimiento exponencial en la adopción de la informática de borde.

Es decir, la computación de borde ya se ha convertido en una tendencia importante de IoT en la agricultura, y por una buena razón: la computación de borde gana sin lugar a dudas en términos de velocidad y eficiencia en comparación con la infraestructura en la nube.

En este artículo, exploraremos algunos de los casos de uso de la informática de borde de IoT en la agricultura.

Pero primero, hablemos de los principales desafíos dentro de IoT y la computación en la nube para la agricultura y expliquemos cómo la computación en el borde puede resolverlos.

Principales desafíos de IoT en la nube en la agricultura y cómo la informática de borde puede resolverlos
Si bien los beneficios de las aplicaciones de IoT en la agricultura (así como en cualquier otra industria ) no pueden subestimarse, las tecnologías agrícolas inteligentes aún pueden plantear ciertos desafíos, especialmente si dependen de la nube.

A saber, aquí hay 3 desafíos principales de computación en la nube para la agricultura inteligente y la agricultura inteligente de IoT (incluidas 3 formas en que las tecnologías de vanguardia pueden ayudarlo a resolverlos):

Seguridad
Problema : cuando los datos se transfieren de un lado a otro entre el dispositivo ubicado en el campo y la nube, la probabilidad de violación es extremadamente alta. Además, cada dispositivo o sensor de su red de IoT puede ser un punto potencial de vulnerabilidad.

Solución : la computación perimetral lo ayuda a minimizar el riesgo de violación o robo de datos, ya que sus datos permanecen justo donde se recopilaron, dentro del dispositivo.

Velocidad
Problema : recopilar, transferir y analizar datos es una tarea que requiere mucho tiempo. Es por eso que algunas organizaciones podrían enfrentarse al desafío de tener que elegir entre la profundidad de la información obtenida de los datos y su velocidad de procesamiento. Esto es especialmente cierto para los dispositivos agrícolas remotos ubicados en el campo.

Solución : La informática de borde elimina este desafío al aumentar la eficiencia de la red y acelerar el procesamiento de datos. Cada dispositivo de la red puede analizar los datos que recopila y puede proporcionar retroalimentación inmediata, lo que aumenta la velocidad de procesamiento y profundiza la información.

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Costo
Problema : Los gastos de computación en la nube generalmente dependen de la cantidad de datos generados por las «cosas» y transferidos a través de la red. Teniendo en cuenta la cantidad de dispositivos utilizados por un solo sistema de agricultura inteligente y la gran cantidad de datos que proporciona, el costo de la computación en la nube puede dispararse fácilmente.

Solución : al utilizar la informática de punta en la agricultura, no tiene que llenar su almacenamiento con datos irrelevantes e inútiles ni transferirlos a la base de datos principal. Como resultado, puede reducir fácilmente el costo de la nube, tanto en términos de costo de almacenamiento como de ancho de banda.

Teniendo en cuenta los desafíos enumerados, las ventajas de la informática de borde se vuelven aún más obvias. Y es especialmente cierto cuando se habla de informática de punta en la agricultura.

3 casos de uso de informática de punta en agricultura y agricultura inteligentes
Hay docenas de ejemplos de casos de uso para la agricultura y la agricultura inteligentes : desde realizar un seguimiento de los cambios climáticos y monitorear las condiciones de los cultivos / ganado hasta la automatización de invernaderos o incluso las soluciones de gestión de fincas integrales habilitadas por IoT.

En cuanto a los casos de uso de la computación de punta cuando se aplica a tecnologías agrícolas inteligentes, la oportunidad clave se encuentra dentro de la denominada “ agricultura de precisión ”. Al utilizar este enfoque, los agricultores confían en los datos para obtener un mejor control sobre el negocio, optimizar la eficiencia de sus operaciones y, como resultado, reducir los gastos operativos.

Por lo tanto, estas son solo algunas de las oportunidades y los casos de uso de la computación perimetral a considerar:

1. Agronegocios
Los tractores autónomos y la maquinaria robótica pueden funcionar en piloto automático, comunicándose con sensores cercanos para obtener los datos necesarios sobre el entorno circundante.

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Utilizando visión por computadora y datos de campo precargados, los agribots pueden calcular las rutas más eficientes para cubrir el área requerida teniendo en cuenta el tipo de tarea realizada, la cantidad de vehículos actualmente en el campo, el tamaño de los implementos, etc. Además, pueden desviar automáticamente en caso de un obstáculo inesperado o detenerse por completo, por ejemplo, si hay un ser humano o un animal en el camino.

Como resultado, el equipo inteligente puede realizar una amplia gama de tareas, como regar / deshierbar áreas de campo específicas cuando sea necesario o incluso cosechar cultivos de forma autónoma.

2. Automatización agrícola
Al igual que los agronegocios, un invernadero o incluso granjas enteras se pueden poner en piloto automático utilizando la informática de borde de IoT. Esto significa que el ecosistema cerrado puede cuidarse solo sin depender de un servidor remoto para procesar los datos recopilados y tomar decisiones sobre los procesos de rutina, por ejemplo, regar las plantas, alimentar al ganado, controlar la temperatura, la luz, la humedad de la habitación, etc.

Como en el caso de los agronegocios, la informática de punta permitirá que la granja o invernadero opere independientemente de la conexión al servidor principal y tome decisiones localmente, en base a los datos de los sensores locales. Esto tiene el potencial de mejorar la confiabilidad de los procesos y reducir los desechos, haciendo de la agricultura un proceso más sostenible.

3. Protección contra desastres
Al utilizar la informática de punta, los sistemas de IoT agrícolas pueden tomar decisiones informadas sobre posibles peligros ambientales o desastres naturales.

Es decir, los sensores remotos pueden recopilar y analizar datos sobre cambios en el clima o el medio ambiente para predecir desastres potenciales y, en caso de que haya ciertos signos de peligro, notificar de inmediato al centro de control general. Como resultado, los agricultores podrán tomar medidas oportunas para proteger sus cultivos, al menos parcialmente, en caso de un incendio forestal, por ejemplo.

computación de punta en agricultura

Edge computing en la agricultura: un terreno fértil para la innovación y el crecimiento
La cantidad de dispositivos IoT de propiedad empresarial que dependen de la informática de borde alcanzará los 5.600 millones en 2020, según BusinessInsider . Y la agricultura tiene todas las posibilidades de estar a la vanguardia de la innovación en este campo, junto con la manufactura, la energía, el transporte, la atención médica y el comercio minorista.

Esto significa que podemos esperar ver más casos de uso de computación de vanguardia en agricultura y agricultura inteligente muy pronto. Por lo tanto, adoptar la tecnología para sus nuevos proyectos o migrar sus sistemas de IoT existentes al perímetro lo antes posible puede ayudarlo a obtener el beneficio competitivo de un primer usuario.

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Si desea explorar las oportunidades dentro de la computación perimetral para su negocio, asegúrese de contar con el apoyo de un proveedor de tecnología confiable como Eastern Peak. Nuestro equipo tiene una vasta experiencia en la construcción de productos de IoT exitosos para nuevas empresas, así como para compañías Fortune 500 en todo el mundo.

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Big Data satelital cómo está cambiando el rostro de la agricultura de precisión

El mundo de la agricultura de precisión está en constante cambio, siempre crece y se adapta a los desafíos de la agricultura a medida que surgen y se desarrollan. Uno de esos desafíos es recopilar datos precisos y luego poder interpretarlos de una manera que no solo ayude a los agricultores a aprender y comprender, sino que también les brinde todas las herramientas de conocimiento que necesitan para marcar una diferencia real en el momento de la cosecha.

Quizás sorprendentemente, la solución a este desafío en particular ha llegado a través de satélites que orbitan la Tierra a unas 400 millas de altura. Estos sofisticados bits de tecnología están recopilando, mapeando y canalizando información importante sobre las granjas y los agricultores están comenzando a ver grandes beneficios.

Cómo están ayudando los satélites
Desde 2014 ha habido una serie de satélites que proporcionan información crucial a los bancos de datos agrícolas. Estos incluyen satélites de imágenes de alta resolución como Sentinel 1 y 2 junto con Landsat-8. Con los métodos avanzados de almacenamiento de datos, ahora es más fácil que antes almacenar muchos datos en un solo lugar, es decir, almacenamiento en la nube. Este almacenamiento y las capacidades satelitales únicas han permitido que se almacene una gran cantidad de datos precisos y vitales en niveles sin precedentes.

Luego, las escuelas agrícolas, universidades e instalaciones de investigación de todo el mundo pueden utilizar y acceder a todos estos datos para construir una imagen precisa de cómo nos está yendo en lo que respecta a la producción en nuestras granjas.

Estas instalaciones también emplearían el uso de drones para corroborar las imágenes satelitales y en poco tiempo los datos recopilados fueron tan sustanciales y valiosos que se convirtieron en un área clave de inversión para las grandes empresas agrícolas. Estas mismas empresas desarrollaron formas que permitieron a los agricultores acceder a información que podría ayudarlos en sus fincas individuales. Algunos brindan servicios de mapeo por satélite, otros brindan monitoreo de cultivos por satélite y algunos brindan información clave de conjuntos de datos para permitir a los agricultores la oportunidad de tomar decisiones informadas.

Ventajas de los satélites
Desde la perspectiva del terreno, es muy difícil recopilar mucha información de forma rápida, precisa y de una manera que se pueda almacenar instantáneamente. Por ejemplo; Un vehículo de reconocimiento terrestre costará mucho ponerlo en funcionamiento, no podrá identificar fácilmente todos los cultivos, solo tendrá un campo de visión limitado y luego deberá cargar los datos que haya recopilado al final del día en una base de datos.

Aunque el costo inicial de poner un satélite en órbita es muy alto, una vez en órbita, su mantenimiento requiere muy pocos gastos financieros. Un conjunto de vehículos de recopilación de datos siempre tendrá costos de compra iniciales junto con el mantenimiento continuo y los costos de combustible.

Los satélites tienen ventajas en otras 3 áreas clave más allá de las que acabamos de mencionar.

Análisis de datos progresivo. Debido a que un satélite orbita, circulará y cubrirá un área individual de tierra más de una vez en el transcurso de una temporada de crecimiento. Esto significa que los agricultores no solo obtienen una instantánea de cómo es su granja, sino que también obtendrán una secuencia de instantáneas del rendimiento de la granja. Los satélites Sentinel, por ejemplo, proporcionan imágenes cada 6 días de cualquier ubicación determinada.
Más preciso. Las imágenes de satélite proporcionan una imagen más detallada y precisa de cualquier campo dado. Destaca cosas a través de muchos criterios diferentes, desde el tipo de cultivo, la salud de los cultivos, el riego y las áreas problemáticas.
Debido a que una imagen satelital puede capturar frentes climáticos, puede brindarles a los agricultores una evaluación en tiempo real de qué clima es inminente.
Los satélites también tienen desventajas
Debido a que los sistemas meteorológicos a veces pueden oscurecer las imágenes, a veces es difícil para los satélites trazar un mapa de un área o construir una imagen precisa. En Ucrania, las instalaciones de investigación envían constantemente drones para verificar la información recopilada por los satélites y para llenar las lagunas de datos. Esto significa que los satélites son extremadamente útiles, pero también debería haber otra herramienta de recopilación de datos para respaldar la información recopilada por los satélites.

También es muy intensivo en datos. Debido a que los satélites están recolectando tantos datos y realmente no pueden discernir por sí mismos qué datos son importantes, hay mucha información que pasa por el sistema de procesamiento. Principalmente, esto tiene un problema de velocidad de Internet, ya que hay mucha información que se transmite desde el satélite a través de Internet a la nube. Las instalaciones de investigación y las empresas agrícolas están invirtiendo donde pueden en infraestructura de Internet para contrarrestar este problema, ya que a veces puede causar retrasos o acumulación de información en el sistema.

Secundario al problema de Internet es que hay mucha información en el back-end que es relativamente inútil y mucha que debe ser revisada. Esta es otra razón por la que se emplean drones para cubrir áreas de interés, ya que la información recopilada puede correlacionarse con datos satelitales específicos.

El último problema es la identificación de cultivos. Si bien las imágenes de un vehículo terrestre a veces pueden ser difíciles de leer, las imágenes de satélite a menudo pueden ser igualmente complicadas. Dependiendo del cultivo, a veces los investigadores tienen grandes dificultades para establecer exactamente qué cultivo se está cultivando en un campo determinado.

A dónde van los satélites
Se está trabajando activamente en las desventajas y los investigadores esperan que los agricultores ofrezcan información voluntariamente a través de aplicaciones de big data sobre los cultivos que están cultivando a cambio del acceso a la información de big data que recopilan los satélites.

Los problemas de Internet deberían aliviarse con una mayor inversión y los drones hacen un gran trabajo al compensar la holgura de los satélites. Cuando se trata del clima, se está implementando una nueva tecnología para usar radares para mapear en lugar de depender de las imágenes. Esta no es la solución ideal, pero permite que se recopilen datos cuando antes no se podía.

Los satélites están comenzando a desempeñar un papel más destacado en la recopilación de datos y ayudarnos a comprender los desafíos de la agricultura. Creemos que la única forma es para ellos.

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