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Travis Bell sabía exactamente cuántas libras de alimento recibía cada corral de ganado en su corral de engorde de 1,500 cabezas en Fordville, Dakota del Norte, el lunes 20 de enero. Eso no parecería una gran hazaña a menos que considere que Bell estaba a más de dos horas de distancia, en Jamestown, en Precision Ag Summit.

Bell pudo ver exactamente cuánto de cada componente de la ración de sus terneros habían puesto sus empleados, usando la aplicación Performance Beef en su teléfono. La aplicación ha cambiado las reglas del juego para Bell’s Edgewood Ranch. A diferencia de los viejos tiempos, cuando mezclar alimento significaba «media cucharada de esto y media cucharada de aquello», Bell podía realizar un seguimiento de la cantidad exacta de alimento que recibía cada corral, lo que le permitía realizar un mejor seguimiento de la rentabilidad. La aplicación también le permite controlar la ingesta y la salud del ganado.

«Performance Beef probablemente ha sido mi mayor activo», dijo.

Puede comparar el rendimiento de los diferentes tipos de ganado y realizar un seguimiento de sus «costos reales» en lugar de solo estimaciones.

«Sabemos exactamente cuáles son todos nuestros costos ahora en comparación con antes de que fueran solo lápiz y papel», dijo.

Bell se unió al veterinario de Extensión de la Universidad Estatal de Dakota del Norte y especialista en administración ganadera Gerald Stokka y al vicepresidente de la Unión de Agricultores de Dakota del Norte Jason McKenney en un panel sobre agricultura de precisión en el ganado en la novena Cumbre anual de Precision Ag.

Si bien la Cumbre generalmente se enfoca más en la agricultura que en la ganadería, los operadores de ganado también han adoptado avances tecnológicos, explicó Stokka. Por ejemplo, comparó el desarrollo de la genética en el ganado, utilizando técnicas como la inseminación artificial y la transferencia de embriones, con el desarrollo de la genética de semillas en la agricultura. Ambos han permitido que la industria avance hacia rasgos más deseables.

Para Bell, esos avances genéticos significan que puede usar toros Simmental para criar vacas Angus, algo que muchos ganaderos evitaron en el pasado debido a la preocupación por tirar terneros. También cría ganado Simmental registrado para propagar la genética que quiere ver en el ganado.

Además de la genética y la aplicación Performance Beef, Bell dijo que también se beneficia de los avances en la alimentación y la medicación. Él alimenta un producto con probióticos e ionóforos para tratar de mantener al ganado sano y reducir la cantidad de antibióticos que tiene que usar para tratar a los terneros enfermos.

McKenney, quien forma parte de la junta de la North Dakota Livestock Alliance, dijo que las industrias láctea y porcina también han encontrado muchos usos para la tecnología en las operaciones modernas. Desde la identificación de animales hasta la calefacción y refrigeración y el manejo de desechos, las industrias han utilizado la tecnología no solo para mejorar los rebaños, sino también para mantener a los animales cómodos y mantener las operaciones sostenibles, dijo.

«Una vaca feliz es una vaca que gana dinero, o en este caso, produce leche», dijo.

Por mucho que los operadores ganaderos usen la tecnología ahora, Stokka ve un desarrollo futuro que podría ayudar a algunos de los principales problemas que enfrentan las operaciones. Él ve datos genéticos aún mejores, al observar cosas como la longevidad de las vacas y la resistencia a las enfermedades. Puede ver aplicaciones en imágenes, ya sean drones o satélites o cámaras en lugares remotos, para controlar el ganado en los pastos. Puede ver imágenes térmicas utilizadas para ayudar a determinar picos de temperatura y problemas respiratorios, incluso antes de que el ganado muestre signos de enfermedad. Ve estaciones en corrales o pastos donde las cámaras y las básculas pueden brindar actualizaciones sobre el ganado, identificado por dispositivos de rastreo. Algunas de esas cosas ya están en proceso, y otras no parecen tan descabelladas como antes.

Pero, ¿puede la tecnología revitalizar una industria ganadera que ha visto partir a muchas personas en las últimas generaciones?

«Me gustaría pensar que sí», dijo Stokka.

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Para gestionar la variabilidad del suelo y el medio ambiente diferentes sse han aplicado estrategias. La agricultura de precisión es una de las mejores para estas técnicas de gestión. La agricultura de precisión se conoce con diferentes nombres como agricultura de precisión, agricultura satelital o producción de cultivos específicos del sitio. Es una administración agropecuaria de productividad creciente, a la vez que disminuye los costos de producción y minimiza el impacto ambiental de la agricultura basada en la observación y respuesta a las variaciones intra-campo. Se basa en nuevas tecnologías como imágenes de satélite, teledetección y tecnología de la información. También cuenta con la ayuda de la capacidad de los agricultores para localizar su posición en un campo utilizando un sistema de posicionamiento por satélite como el GPS. Los datos geológicos, el sistema de posicionamiento global GPS, el sistema de información geográfica GIS y la impresora de computadora son las herramientas básicas.

La conciencia de la agricultura de precisión aumentó principalmente en los Estados Unidos a mediados de la década de 1980. En 1985, especialistas de la Universidad de Minnesota alteraron las entradas de cal en los campos de productos. Hacia fines de la década de 1980, este sistema se utilizó para inferir los principales mapas de recomendaciones de información para abonos y nivel de pH. La utilización de sensores de rendimiento creados a partir de nuevos avances, consolidados con la aparición de beneficiarios de GPS, ha ido avanzando a pasos agigantados desde ese punto en adelante. Hoy, estos marcos cubren unos pocos millones de hectáreas. Ahora se han cultivado con éxito todo tipo de cultivos agronómicos y hortícolas con esta técnica.

En los Estados Unidos, no se relacionó con la agricultura económica sino con los agricultores estándar que intentaron aumentar los beneficios quemando efectivo solo en las zonas que requieren abono. Esta práctica permite al agricultor diferenciar la tasa de estiércol sobre el campo de acuerdo con la necesidad reconocida por el muestreo de zona o cuadrícula guiado por GPS. El abono que se habría esparcido en territorios que no necesitan preocuparse por él puede colocarse en regiones que sí lo hacen, de esta manera agilizando su utilización. En todo el mundo, la agricultura de precisión se creó a un ritmo contradictorio. Los países precursores fueron Estados Unidos, Canadá y Australia. En Europa, el Reino Unido fue el primero en bajar de esta manera, seguido casi por Francia. En Francia, la agricultura de precisión apareció inicialmente en 1997-1998. El avance del GPS y las estrategias de esparcimiento de tasa variable afianzó la administración de la agricultura de precisión. En la actualidad, menos del 10% de los agricultores de Francia están equipados con marcos de tipo variable. La aceptación del GPS es más generalizada. En cualquier caso, esto no ha dejado de utilizar las administraciones de agricultura de precisión, que proporciona mapas de sugerencias a nivel de campo.

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Moran aclara que su modelo de computadora tiene en cuenta las propiedades físicas de una planta determinada al hacer sus recuentos. A medida que se integran, también se ingresa en el modelo nueva información de detección remota para demostrar qué variables, como la temperatura del aire o la humedad del suelo, están cambiando después de un tiempo y en qué medida. Luego usa ecuaciones científicas para relacionar la temperatura de las plantas con la temperatura del aire circundante y determinar cuánta agua está utilizando la planta.

Las prácticas de agricultura de precisión pueden disminuir fundamentalmente la cantidad de suplementos y otros insumos de cosecha utilizados al tiempo que aumentan los rendimientos. Por lo tanto, los agricultores adquieren una llegada en su empresa al ahorrar dinero en costos fitosanitarios y de compost. La segunda ventaja, a mayor escala, de centrarse en los insumos, en términos espaciales, temporales y cuantitativos, se refiere a los efectos naturales. Aplicando las medidas perfectas de insumos en el lugar correcto y en el momento ideal, se ahorran suelos y aguas subterráneas, se aseguran los rendimientos y posteriormente todo el ciclo del producto. Posteriormente, la agricultura de precisión se ha convertido en una piedra angular de la agricultura sustentable.

Para el 2050, la población mundial se pondrá en contacto con 9.2 mil millones de personas, un 34 por ciento más que en la actualidad. Gran parte de este desarrollo ocurrirá en la creación de naciones como Brasil, que tiene la zona más grande del mundo con área cultivable para la agricultura. Para estar al tanto del aumento de la población y el desarrollo de los salarios, la creación de sustento mundial debe aumentar en un 70 por ciento para tener la capacidad de nutrir al mundo.

La variabilidad de caracterización involucra condiciones climáticas, análisis de suelos, prácticas de cultivo, identificación de malezas y enfermedades. Teniendo en cuenta estos factores y utilizando la agricultura de precisión, los agricultores pueden crear más sustento a una pequeña cantidad del gasto. Los agricultores también racionan el suelo para generar sustento económico. La agricultura de precisión da como resultado un suministro de sustento constante, lo que da como resultado un grupo sólido.

Un agricultor podría tomar una foto de un producto con su teléfono celular y transferirla a una base de datos donde un especialista podría monitorear el desarrollo del rendimiento teniendo en cuenta su coloración y diferentes propiedades. Las personas pueden dar su propia lectura particular sobre la temperatura y la humedad y ser un sustituto de la información del sensor si no hay ninguna accesible. Con el desarrollo de solicitudes en la red mundial de tiendas de alimentos, es fundamental ampliar los activos agrícolas de una manera práctica. Las investigaciones recientes están preparadas de manera interesante para comprender las complejidades de la agricultura y construir los pronósticos y modelos climáticos correctos que empoderen a los agricultores y las organizaciones para tomar las decisiones correctas.

Por ahora, los países desarrollados utilizan los avances de la agricultura de precisión, ya que requieren una base sólida de TI y activos para realizar el monitoreo. Hay muchas limitaciones para adoptar esta práctica en Pakistán. La falta de facilidades financieras y crediticias son las razones más importantes para la no adopción de la agricultura de precisión. Obtener crédito es un proceso difícil, porque los agricultores no pueden producir garantías colaterales. La instalación por goteo y el uso de fertilizantes solubles en agua eran muy costosos y requerían crédito. Debido a las fluctuaciones de los precios de producción, los agricultores no están preparados para realizar inversiones. La falta de conocimiento sobre las tecnologías de la agricultura de precisión es otra limitación importante, porque la mayoría de los pequeños agricultores son analfabetos y no pueden seguir y adoptar las últimas tecnologías. La escasez de mano de obra también es un problema al adoptar la agricultura de precisión, Debido a la urbanización y la migración, hay escasez de mano de obra para las operaciones agrícolas. Dado que la agricultura de precisión es una tecnología que requiere mucha mano de obra y las operaciones tienen un límite de tiempo, el agricultor se enfrenta a la escasez de mano de obra, especialmente durante el apilado y la cosecha. Los agricultores tradicionales tenían una percepción errónea sobre el mayor rendimiento de la cantidad precisa de insumos. Es una limitación importante para la adopción de la agricultura de precisión. Para Pakistán, debemos adoptarlo con cuidado. Deberíamos iniciarlo en las estaciones de investigación de la agricultura. Podemos coordinar con China o cualquier país desarrollado con dicho proyecto de esta manera también podemos obtener mano de obra calificada y conocimientos técnicos. El agricultor se enfrentó a la escasez de mano de obra, especialmente durante el apilado y la cosecha. Los agricultores tradicionales tenían una percepción errónea sobre el mayor rendimiento de la cantidad precisa de insumos. Es una limitación importante para la adopción de la agricultura de precisión. Para Pakistán, debemos adoptarlo con cuidado. Deberíamos iniciarlo en las estaciones de investigación de la agricultura. Podemos coordinar con China o cualquier país desarrollado con dicho proyecto de esta manera también podemos obtener mano de obra calificada y conocimientos técnicos. El agricultor se enfrentó a la escasez de mano de obra, especialmente durante el apilado y la cosecha. Los agricultores tradicionales tenían una percepción errónea sobre el mayor rendimiento de la cantidad precisa de insumos. Es una limitación importante para la adopción de la agricultura de precisión. Para Pakistán, debemos adoptarlo con cuidado. Deberíamos iniciarlo en las estaciones de investigación de la agricultura. Podemos coordinar con China o cualquier país desarrollado con dicho proyecto de esta manera también podemos obtener mano de obra calificada y conocimientos técnicos.

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El manejo de malezas específico del sitio puede ser una opción cuando las malezas están ubicadas en parches, en lugar de esparcirse uniformemente por el campo. El manejo de parches puede reducir de manera efectiva el uso de herbicidas, ya que los herbicidas solo se aplican a partes del campo. El uso de herbicidas a largo plazo también puede reducirse controlando desde el principio parches de malezas nuevas o difíciles de controlar y previniendo su propagación a todo el campo. Esta estrategia fue ampliamente utilizada antes de la introducción de herbicidas, donde estas áreas se eliminaron antes de la producción de semillas maduras en los campos.

El control de los parches de malezas requiere un conocimiento detallado de la ubicación de estos parches. La exploración de campo o la teledetección pueden proporcionar a los agricultores algún conocimiento sobre dónde se encuentran los parches de malezas. Las fotografías aéreas tomadas en un momento en el que es posible diferenciar el cultivo de las malas hierbas también pueden dar a los agricultores una idea de la ubicación de los parches de malas hierbas.

En Alberta, se ha utilizado un rociador con sensor de malezas para detectar malezas en el campo sin un mapeo previo (Blackshaw et al., 1998). Esta tecnología solo funciona cuando las malezas son grandes o en parches densos y no se pueden usar en el cultivo. Los investigadores encontraron que es útil en sistemas de barbecho, lo que resulta en una reducción del 19-60% en el uso de herbicidas durante un período de barbecho. Otras tecnologías de rociadores específicos del sitio se están volviendo más comunes a medida que los sistemas de posicionamiento global (GPS) y los rociadores de tasa variable se vuelven más accesibles.

Lea más en Manejo de malezas con agricultura de precisión .

Recomendaciones
El control de parches de malezas nuevas o difíciles de controlar evita que se propaguen por todo el campo.

Explorar campos o usar sensores remotos o fotografías aéreas permite a los agricultores ubicar parches de malezas en el campo.

Los parches se pueden manejar con operaciones de rociado localizadas, rociadores con detección de malezas (en barbecho) o sistemas guiados por GPS.

Los parches de malezas también se pueden controlar con métodos no químicos, que incluyen el corte, la labranza, el corte para ensilaje o el pastoreo.

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La agricultura utiliza comúnmente helicópteros, aviones convencionales y ultralivianos para la aspersión aérea de productos agrícolas; sin embargo, los vehículos aéreos no tripulados (VANT) o drones se están convirtiendo en una alternativa en muchos países.

En Japón los drones se han utilizado en los últimos 20 años, incluso el sector agrícola los emplea para hacerle frente al envejecimiento de la fuerza laboral del campo. Se estima que más de 2500 helicópteros de control remoto (Yamaha RMAX) son utilizados para la aplicación de pesticidas en cerca de un millón de hectáreas de arroz en ese país.

En Australia se usan helicópteros no tripulados, especialmente para el control de malezas, con el permiso de la Autoridad Civil para la Seguridad Aérea (CASA). En Estados Unidos la Administración Federal de Aviación (FAA) aprobó en el primer semestre de 2015 el uso del helicóptero japonés para realizar aspersiones aéreas en los cultivos.

Además, en el país norteamericano es cada vez más intensa la investigación sobre el uso de los drones en las actividades agrícolas. La Universidad de Michigan, por ejemplo, investiga la forma de utilizar VANT en labores como reconocimiento de los campos, aspersiones aéreas de productos agrícolas, inspecciones fitosanitarias, vigilancia y búsqueda de animales.

En Colombia, la agricultura utiliza los drones especialmente para los levantamientos topográficos y obtención de índices de vegetación por medio de cámaras multiespectrales, y muy poco en aspersiones aéreas de productos agrícolas.

En caña de azúcar
El ingenio Risaralda probó un vehículo aéreo no tripulado de la empresa Aerospace Scanning Technologies (AeroScanTech) para la aplicación de maduradores en áreas con obstáculos y relieves difíciles para aviones ultralivianos.

Tras las aplicaciones de prueba Cenicaña realizó una evaluación preliminar sobre el desempeño del dron y pudo constatar que la operación es técnicamente viable.

Teniendo en cuenta el tiempo invertido en giros, cambio de baterías, aprovisionamiento de la mezcla y trabajo sólo entre 6:00 a.m. y 10:00 a.m. (horario con condiciones ambientales favorables), se podrían aplicar alrededor de 8 hectáreas de madurador por hora y cerca de 32 hectáreas diarias. Actualmente con un avión ultraliviano se pueden aplicar entre 150 y 200 hectáreas diarias.

Con tarjetas hidrosensibles, marcadas durante una de las aplicaciones de madurador se midió el número de gotas por cm2, el cual fue de 13.5 y se estimó el tamaño de las gotas (350 a 500 µ), parámetros que se ajustan a lo requerido en una aspersión aérea de maduradores.

Sin embargo, se pueden hacer variaciones en el sistema de aspersión, como por ejemplo: en los tipos de boquillas y presiones de descarga, longitud del aguilón, cantidad de boquillas y su espaciamiento y ancho de la franja de aplicación con diferentes alturas de vuelo; todo esto con el propósito de lograr una mayor uniformidad en la aplicación y hacer de este sistema una alternativa eficiente para la aspersión aérea de productos agrícolas en el cultivo de la caña de azúcar.

Demostración de la operación del dron en las instalaciones de Cenicaña, ante los integrantes del Comité de Maduración.
La prueba
Las aplicaciones de prueba se realizaron del 10 al 13 de mayo de 2016 en el ingenio Risaralda y el 30 de junio en Cenicaña.
La descarga fue de 1.1 litros de mezcla por minuto, se voló a 30 km/h y con un ancho de franja de 5 metros, con lo cual se cubrió una hectárea en 4 minutos, con una descarga de 4.4 litros de mezcla.
El cambio de baterías se sincronizó con el reaprovisionamiento del tanque de mezcla, de tal forma que fue suficiente recargar un volumen de 12 litros, que es ligeramente superior a la descarga en los 10 minutos de vuelo.
Características del dron y su operación
Tanque de 15 litros de capacidad y un aguilón de 2.6 m de longitud con seis boquillas espaciadas cada 50 cm.
La operación es ejecutada a control remoto por un operador certificado por la Aeronáutica Civil y un observador del programa de vuelo en el computador portátil. Durante el vuelo el operador debe tener a la vista el dron para controlar la altura, hacer el cierre de las boquillas durante los giros (operaciones aún sin automatizar), evitar obstáculos no considerados en el plan de vuelo y ordenar el aterrizaje.
El sistema de aspersión funciona con una pequeña bomba eléctrica que se alimenta de las mismas baterías que proporcionan la energía para los motores de los seis rotores del dron. La bomba proporciona una presión hasta de 100 psi al sistema de aspersión.
La velocidad de desplazamiento varia de acuerdo con las necesidades o preferencias.
Las baterías utilizadas permiten una autonomía de vuelo de aproximadamente 15 minutos. El dron está programado para regresar autónomamente al sitio del cual despega en el momento que detecte una descarga de las baterías que represente riesgo para la operación. Normalmente no se deja llegar a este punto y se le ordena aterrizar, mediante control remoto, cuando se cumplen 10 minutos de vuelo.

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El fabricante líder europeo de maquinaria agrícola, AMAZONE, ha presentado tres tecnologías de tecnología de aplicación de boquillas y guiado de la pluma de vanguardia que ofrecen una precisión de aplicación sin precedentes en todo el ancho de trabajo de la pluma. Aptos para todos los pulverizadores AMAZONE equipados con brazos Super-L2 de 27 a 40 metros, los sistemas ContourControl y SwingStop controlan el movimiento vertical y horizontal del brazo, respectivamente.

SwingStop Pro lleva el concepto un paso más allá al ajustar la salida de cada boquilla de acuerdo con su velocidad. El gerente de producto de CLAAS Harvest Center, Craig Hopkins, dice que esta tecnología innovadora satisface la demanda de una aplicación precisa a altas velocidades de operación. “Usados ​​individualmente o combinados, estos sistemas ofrecen niveles sin precedentes de precisión de aplicación en toda la pluma al compensar cualquier movimiento vertical u horizontal de el brazo del pulverizador ”, dice.

ContourControl utiliza seis sensores ultrasónicos montados en la pluma y un sistema hidráulico de respuesta rápida para mantener la altura de la pluma. “Los dos sensores externos controlan la inclinación independiente de las plumas de la izquierda y la derecha”, dice Craig. “Los dos sensores del medio regulan la altura de la pluma, que se guía en su altura a través del paralelogramo. El acumulador hidráulico de la pluma proporciona tiempos de reacción extraordinariamente cortos, literalmente en una fracción de segundo ”.

ContourControl también permite el ángulo negativo de las secciones exteriores de la pluma para mantener la altura de aplicación determinada en todas las condiciones. “Por ejemplo, cualquiera de las barras puede descender por debajo del plano horizontal, lo que es útil si el pulverizador pasa sobre una cresta”, dice Craig. SwingStop es un sistema activo de estabilización de guiñada que mantiene la posición horizontal de la pluma. “Las ondulaciones del suelo, los giros, la aceleración o las altas velocidades de operación pueden someter a las plumas a una tensión enorme, lo que hace que los extremos de la pluma se balanceen hacia atrás o hacia adelante”, dice Craig.

“Este movimiento horizontal tiene un efecto obvio en las tasas de aplicación. Si la pluma se balancea hacia adelante en la dirección de la marcha, el cultivo tendrá una dosis insuficiente. Por el contrario, si el brazo se balancea hacia atrás, se produce una sobredosis. Este efecto, que se puede ver fácilmente en cultivos pesados, es aún más pronunciado con auges más amplios «. Si bien la mayoría de los pulverizadores utilizan sistemas pasivos de amortiguación o amortiguación para minimizar la orientación, el sistema SwingStop utiliza sensores de aceleración montados en la pluma para determinar la posición horizontal de la pluma en relación con la velocidad de avance del pulverizador. Luego, dos cilindros hidráulicos de funcionamiento activo en la sección central de la pluma contrarrestan activamente cualquier movimiento detectado para garantizar que la pluma se mueva sin problemas. “Este sistema es excepcionalmente rápido y preciso, lo que permite velocidades de operación aún más rápidas”, dice.

SwingStop Pro utiliza los mismos datos para ajustar la salida de cada boquilla individual en relación con la velocidad de avance del pulverizador. Las boquillas de modulación de frecuencia de ancho de pulso (PWFM) están controladas por válvulas con un rango de alta frecuencia de 50 Hz. “Esta alta velocidad de conmutación significa que las válvulas pueden abrirse o cerrarse en dos milisegundos, mientras que la tasa de aplicación puede ajustarse del 30 al 100 por ciento, o apagarse o encenderse, en dos milisegundos”, dice. «Si la boquilla se mueve más rápido que el pulverizador, el tiempo de apertura y, por lo tanto, la tasa de aplicación se incrementa durante un breve período de tiempo. Si la boquilla se mueve más lento que el pulverizador, permanece cerrada más tiempo y la tasa de aplicación se reduce. La regulación PWFM significa pulverizar siempre se mantiene la presión y el tamaño de las gotas «.

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La recopilación de datos es un aspecto crucial de la gestión y el crecimiento de las explotaciones. En el pasado, los agricultores han empleado herramientas de recopilación de datos débiles que llevaron a malas decisiones y enormes pérdidas. Incluso para los productores a gran escala que contrataron a expertos en el campo para recopilar datos precisos, dicha recopilación de datos llevaría meses. Cuando los datos estuvieron listos para su uso, se habían vuelto irrelevantes.

Desde principios de los 80, cuando los primeros drones aéreos no tripulados se pusieron en uso comercial, ha habido un número creciente de agricultores que utilizan los drones para monitorear la producción de sus cultivos. Ahora, el vehículo aéreo no tripulado se ha convertido en una herramienta de recopilación de datos de elección en el sector de la agroindustria. En la discusión que sigue, analizaremos la efectividad del uso del vehículo aéreo no tripulado para recolectar datos de cultivos.

Importancia de los UAV en la recopilación de datos de cultivos

El agricultor de hoy en día enfrenta varios desafíos durante los ciclos de cultivo. Estos incluyen cambios climáticos, malezas y plagas resistentes y escasez de agua. En las pruebas agrícolas, las mediciones de rendimiento, la evaluación de la calidad del forraje, la eficacia del control de malezas y el estado de los nutrientes de las plantas son algunos de los métodos populares de recopilación de datos utilizados para medir estos riesgos. Estos métodos se basan en dispositivos como medidores portátiles, tiras reactivas, recuento manual de rodales, medidores de clorofila, muestreo de semillas y gráficos de colores para tejidos vegetales. Estos dispositivos tienen una precisión limitada, son engorrosos de operar, requieren una inversión en el experto humano necesario para operarlos y, por lo tanto, están sujetos a errores humanos.

Con el advenimiento de la tecnología de agronegocios, estos desafíos ahora se abordan y mitigan con precisión utilizando herramientas de recopilación de datos de alta tecnología como drones. Dichas herramientas utilizan tecnologías GPS y GNSS para zonificar y registrar datos en las grandes fincas. Esta recopilación de datos precisos garantiza el uso de datos precisos para mitigar los riesgos. Esto constituye la base del manejo de cultivos específico del sitio.

¿Por qué utilizar drones?

Los drones tienen sensores incorporados, sistemas de navegación y dispositivos de grabación que identifican los puntos problemáticos en las grandes granjas a vista de pájaro. Pueden detectar anomalías que son difíciles de ver en el suelo. A su vez, los agricultores mapean estas granjas de acuerdo con registros históricos como análisis de suelos, rotación de cultivos e infestación de plagas. Los datos recopilados son de alta resolución a un costo asequible. Los UAV son capaces de traducir los datos sin procesar utilizando fórmulas complejas y presentar estadísticas prácticas al agricultor.

Las capacidades de los drones no se limitan a identificar áreas problemáticas. Son útiles para monitorear planes de crecimiento ambiciosos emprendidos por los agricultores. Dichos planes incluyen la recopilación de datos sobre la relación simbiótica de la cría de abejas en una granja hortícola.

Recopilación de datos de cultivos en tiempo real

La ventaja competitiva en el uso de vehículos aéreos no tripulados para recopilar datos de cultivos radica en la espontaneidad de los drones. Los agricultores despliegan vehículos aéreos no tripulados a pedido. Transmiten datos en tiempo real directamente a las personas que toman las decisiones para una acción rápida. Alternativamente, los datos se guardan en un microchip dentro del dron. Estas son alternativas económicas en agricultura de precisión.

Conveniencia de los UAV

Estos equipos livianos pesan menos de 20 kg. Un agricultor opera el dron con un control remoto inalámbrico. Alternativamente, el agricultor puede programar el dron para recopilar datos en una ruta en particular. Cubren un gran terreno en un solo vuelo. Se necesita poca inversión de capital para adquirir los drones. Su precio varía desde tan solo $ 1,500 hasta más de $ 30,000, dependiendo de las características. Este gasto se puede reembolsar fácilmente en un ciclo de producción de cultivos. Son convenientes, seguras, confiables y fáciles de usar.

Aplicación de UAV en la recopilación de datos de cultivos

Las siguientes son algunas de las formas en que los vehículos aéreos no tripulados se utilizan en la recopilación de datos de cultivos: –

El grado de infestación de plagas y hongos;
Cifras relacionadas con anomalías de las plantas, cobertura de hojas, floración, impacto de la aplicación de insecticidas;
Vigilancia del crecimiento de las plantas: supervise las condiciones meteorológicas;
Riego: los drones son campos únicos donde los niveles de agua deben aumentarse o reducirse. Tras el crecimiento del cultivo, los drones recopilan datos relacionados con la densidad de las plantas, la salud y la emisión de calor.

Aplicación práctica de UAV en la recopilación de datos de cultivos

Droned se puede utilizar para determinar el impacto de la infestación de plagas en las plantas con flores de una granja. Para hacer esto, vuelan sobre una amplia finca para tomar fotografías aéreas del campo. Estas imágenes se transfieren a una computadora de la sala de control o se almacenan en un microchip para su posterior análisis. El análisis da como resultado un mapa de salud del cultivo con gráficos que muestran el impacto de la invasión de plagas.

Cuando el envío de un experto humano para inspeccionar el campo resulta arriesgado, los drones se convierten en la opción preferida para la recopilación de datos de cultivos. Por ejemplo, en caso de inundación, una presa que sostiene una gran granja puede desbordarse. Una presa así corre el riesgo de colapsar. Los agricultores envían drones para evaluar las áreas inundadas.

El futuro de la recopilación de datos de cultivos

Algunos agricultores, especialmente los de pequeña escala, se han mostrado escépticos sobre la adopción del uso de drones en la recopilación de datos de cultivos. Argumentaron que la incertidumbre en los precios de las materias primas junto con los márgenes ajustados hacen que esta opción sea descabellada. Los agricultores también han expresado su preocupación por la falta de privacidad en el uso de drones.

Sin embargo, las estadísticas del Estudio Technology in Ag de 2016 indican que al menos el 49% de los productores consideraría contratar un servicio de drones. Esto compensa el 38% de los productores que no planeaban comprar un dron. Por tanto, se espera que aumente el uso de vehículos aéreos no tripulados en la recopilación de datos sobre cultivos. Este aumento será a un ritmo mucho más lento debido a las difíciles condiciones económicas que prevalecen en la industria agroindustrial. La mecanización de granjas convierte a los drones en una opción económica. Ahora tienen funciones avanzadas de recopilación de datos y paquetes de software que se actualizan con regularidad.

Conclusión

Los sistemas inteligentes de manejo de cultivos exigen que los agricultores adopten nuevas tecnologías. En caso de emergencia, es mejor que un agricultor con conocimientos técnicos limitados utilice drones para mitigar los riesgos. La recopilación de datos científicos mediante drones facilita la agricultura de precisión para impulsar la producción de cultivos. Con las mejoras en las características, se espera que los drones sean asequibles incluso para el pequeño agricultor.

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Los productores necesitan métodos asequibles para muestrear poblaciones de malezas a fin de reducir el uso de herbicidas con el manejo de malezas específico del sitio. Los programas de muestreo y los métodos de desarrollo de programas de muestreo para el manejo integrado de plagas no son suficientes para el manejo de malezas específico del sitio porque se necesita más información diferente para hacer mapas de tratamiento que simplemente estimar la densidad promedio de plagas.
Los planes de muestreo para el manejo de malezas en sitios específicos deben proporcionar información para mapear las malezas en el campo, pero deben desarrollarse con el objetivo de prescribir un manejo espacialmente variable. Los científicos de malezas tendrán más éxito en el diseño de planes para el manejo de malezas en sitios específicos si se enfocan en este objetivo durante todo el proceso de diseño de un plan de muestreo. También deben aprender más sobre la distribución espacial y la dinámica de las poblaciones de malezas y utilizar ese conocimiento para identificar planes rentables, recomendar métodos para hacer mapas y recopilar datos y encontrar formas de evaluar mapas que reflejen el manejo que se prescribirá a partir de mapa. Ante todo, el muestreo debe considerarse como un proceso continuo a lo largo del tiempo que utiliza muchos tipos de información en lugar de un solo evento de recopilación de un tipo de información. Específicamente, Los científicos deberán identificar características comunes en lugar de solo diferencias de la distribución espacial de malezas entre campos y especies, reconocer que la precisión del mapa puede ser un indicador pobre del valor de un plan de muestreo y desarrollar métodos para utilizar el conocimiento de los productores sobre la distribución. de malezas y manejo espacialmente variable del pasado dentro de un campo tanto para hacer un mapa como para recomendar un plan de muestreo. También se debe demostrar el valor de los métodos propuestos para el muestreo y el mapeo, o la adopción del manejo de malezas específico del sitio podría limitarse a los productores que disfrutan del uso de tecnología sofisticada. y desarrollar métodos para utilizar el conocimiento de los productores sobre la distribución de malezas y el manejo espacialmente variable del pasado dentro de un campo, tanto para hacer un mapa como para recomendar un plan de muestreo. También se debe demostrar el valor de los métodos propuestos para el muestreo y el mapeo, o la adopción del manejo de malezas específico del sitio podría limitarse a los productores que disfrutan del uso de tecnología sofisticada. y desarrollar métodos para utilizar el conocimiento de los productores sobre la distribución de malezas y el manejo espacialmente variable del pasado dentro de un campo, tanto para hacer un mapa como para recomendar un plan de muestreo. También se debe demostrar el valor de los métodos propuestos para el muestreo y el mapeo, o la adopción del manejo de malezas específico del sitio podría limitarse a los productores que disfrutan del uso de tecnología sofisticada.

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En un esfuerzo encaminado al uso eficiente del agua en el sector hidroagrícola, donde es esencial calcular con exactitud el volumen de agua que un cultivo necesita, un grupo de investigadores del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA) desarrolla nuevos procedimientos y metodologías para el uso y manejo del agua de riego.

Jorge Flores Velázquez, quien se desempeña como tecnólogo del agua e investigador titular B en el IMTA, explicó que para lograrlo realiza diversas actividades entre las que destaca el seguimiento a cultivos experimentales de importancia económica para el país, como es el maíz, a través de vehículos aéreos no tripulados (drones), los cuales transportan sensores que recaban información que utilizan para la generación de índices de vegetación y que a partir de esos índices desarrollarán nuevos esquemas de riego.

En su edición más reciente, el documento “Estadísticas del agua en México 2016”, elaborado por la Comisión Nacional del Agua (Conagua), señala que entre 2014 y 2015, 40 por ciento de la superficie cosechada en México fue de maíz grano y sorgo grano. Es por ello que el IMTA pone especial énfasis en la búsqueda de soluciones a la gestión del agua de uso agrícola en torno a esos granos.

En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, Flores Velázquez, quien es miembro nivel I del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), explicó que este proyecto sumaría nuevas tecnologías al estudio del uso y manejo del agua a nivel parcela para optimizar su gestión.

Monitoreo sistema de riego por goteo.“Para cualquier proyecto encaminado hacia ese objetivo era necesario recopilar información constante del ciclo de cultivo; anteriormente se hacía uso de información satelital o estadística, pero la información no la recibíamos con la periodicidad necesaria y en ocasiones era imprecisa debido a factores climáticos, así que decidimos incorporar el uso de drones para este tipo de proyectos”.

«Lo primero es entender que la solución a la gestión eficiente del agua de riego no cuenta con un enfoque único, es decir, no existe una solución en su manejo a partir de un solo parámetro»
Evapotranspiración real
De acuerdo con el investigador, el primer paso fue la obtención de los equipos —drones, sensores y cámaras— y la capacitación de uso, para ello evaluaron distintas aplicaciones usando los vehículos aéreos no tripulados en topografía y en la construcción de obra. Una vez que dominaron el uso del equipo, avanzaron al desarrollo de software y metodologías.

“Posteriormente seleccionamos la parcela experimental (entre una y dos hectáreas), a la cual dimos seguimiento; antes de la siembra hicimos un vuelo de reconocimiento, después realizamos la siembra y comenzamos el monitoreo cada semana mediante imágenes captadas por las cámaras que se transportan en el dron. Mediante programas específicos llevamos a cabo un posproceso que nos permitió obtener rasgos como la altura y las características del cultivo —nivel de clorofila, por ejemplo—, a partir de imágenes térmicas y otras captadas con diversos espectros de luz”.

Esos elementos permiten a los investigadores determinar el coeficiente de cultivo —que se refiere a la relación que existe entre la evapotranspiración real (ETc) de cada cultivo específico y la evapotranspiración de referencia (ETo) en esas mismas condiciones— con lo cual es posible determinar la cantidad de agua requerida por el cultivo para compensar la pérdida por la evaporación y transpiración (evapotranspiración).

“Recapitulando, la primera etapa fue entonces obtener la tecnología y capacitación, definición de los objetivos, lo cual se puede englobar en una planeación, luego viene la ejecución que corresponde al trabajo de campo, selección del sitio y su seguimiento para levantar información de campo durante el ciclo del cultivo hasta la cosecha y, finalmente, el posproceso y presentación de resultados; todas las etapas están ligadas y ninguna es más importante que otra”.

Todo ese trabajo sirve para generar información que derivará en la creación de modelos complejos —modelos computacionales de los índices de crecimiento obtenidos—, los cuales el doctor Jorge Flores Velázquez y su equipo simplificarán y aterrizarán en una metodología que sea replicable en otras regiones.

Los resultados más relevantes del estudio y su aplicación
“Lo primero es entender que la solución a la gestión eficiente del agua de riego no cuenta con un enfoque único, es decir, no existe una solución en su manejo a partir de un solo parámetro; no podemos decir que se incrementará la eficiencia de su uso solo mejorando las líneas de conducción, la tecnología implementada o la zona de cultivo; en realidad debe abordarse el tema entendiendo todo el contexto en el que se desarrolla la agricultura de riego en México. No obstante, la aplicabilidad de estas herramientas es uno de los resultados más destacados”.

El enfoque inicial del grupo consistió en optimizar el mecanismo de riego toda vez que, en México, la mayor superficie cultivada utiliza un sistema de riego por gravedad, con técnicas de inundación y por surcos
El enfoque inicial del grupo consistió en optimizar el mecanismo de riego toda vez que, en México, la mayor superficie cultivada utiliza un sistema de riego por gravedad, con técnicas de inundación y por surcos. “Uno de los principales problemas que se identifican en estos sistemas es el uso excesivo del agua debido a longitudes de surco mayores a 200 metros, trayectos que derivan pérdida de agua por evaporación y filtración, reduciendo así su eficiencia, de ahí la importancia de optimizar el diseño del riego”.

En ese contexto, el trabajo de los investigadores puso énfasis en el estudio del diseño del riego y a partir de la información recolectada determinaron las curvas de avance y recesión en sistemas de riego por gravedad para después proponer trazos adecuados que favorezcan un riego más uniforme.

Otros elementos que mejorarán a partir de la investigación realizada por el IMTA son la estimación de los volúmenes de agua utilizada por el cultivo, lo que comúnmente se denomina lámina de riego durante el ciclo de cultivo y mecanismos automatizados de entrega.

“Con esta metodología se está trabajando en varias acciones, monitoreo de la infraestructura hidroagrícola, como canales y sistemas de riego, acciones para la mejora en la entrega volumétrica, determinación de índices de vegetación para inferir estrés hídrico, requerimientos nutrimentales del cultivo y, en general, cuestiones relacionadas con la agronomía del cultivo”.

El potencial del trabajo
El investigador detalló que buscarán replicar el modelo de levantamiento de información a través de vehículos aéreos no tripulados a otros cultivos, con otras industrias, entre ellas la cervecera y con el Instituto de Ecología (Inecol) para la detección de plagas.

“Existe un gran interés por instituciones y empresas por incluir estas herramientas en sus procesos. Actualmente se han acercado personas de la industria cervecera, quienes pretenden dar seguimiento a sus campos de cebada mediante esta metodología; asimismo, instituciones como el Inecol, que desarrollan un proyecto integral que incluye el uso de drones para la determinación de plagas y enfermedades desarrollando algoritmos propios. Las aplicaciones para esta metodología son muchas”, concluyó.

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La tecnología se desarrolla y avanza rápidamente, y la industria agrícola no se queda atrás. Según más y más granjeros se enfrentan a la última tecnología, este artículo te da 5 razones por las que deberías contar con la tecnología más precisa y actualizada del mundo.

Simplificación de Procesos
Con el uso de la tecnología, muchos procesos se han simplificado. Desde el monitoreo de cultivos con drones no tripulados a los robots que hacen la siembra por ti. Hay miles de formas de aplicar la tecnología en las granjas para simplificar la vida de los agricultores.

Compatibilidad y Comunicación
La maquinaria desactualizada en las granjas no es tan efectiva (o no es efectiva en absoluto) cuando se trata de almacenar datos de precisión importantes. Utilizando las últimas tecnologías, los sistemas a menudo trabajan conjuntamente o en paralelo para almacenar información vital. Mantener la tecnología al día te permite que tus herramientas averigüen qué hay que hacer y mantener las máquinas reactivas al entorno que las rodea.

Ahorro de Tiempo
Una de las palabras de moda en la esfera tecnológica de la agricultura de precisión es la automatización. Muchas de las últimas tecnologías tienen una programación autónoma que permite a los agricultores ganar tiempo para concentrarse en otras tareas agrícolas mientras la tecnología completa el trabajo por ellos. La tecnología inteligente para granjas puede liberar una gran cantidad de tiempo del agricultor.

Agricultura Más Eficiente
Los humanos cometen errores. Leemos mal, calculamos mal y juzgamos las cosas de forma incorrecta. La tecnología se ha preprogramado para operar en un campo estricto de parámetros que es menos propensa a tener un error. No han tenido noches sin dormir o un pago de la hipoteca devuelto. Solo se centran en hacer los procesos agrícolas de forma correcta cada vez y sin que los factores externos se entremezclen.

Better Profit Margins and a Great Return on Investment
Actualmente hay gran cantidad de equipos caros, altamente técnicos disponibles en el mercado. Si bien estos son muy beneficiosos para las granjas más grandes, para las pequeñas empresas no serían más que una carga financiera. Dicho esto, hay gran cantidad de tecnología muy económica y altamente efectiva disponible para los agricultores de todo el mundo. A medida que se avanza el desarrollo, la tecnología también se vuelve más barata, llevando las novedades a una gama más amplia de agricultores. Esta tecnología tiene un retorno de la inversión fantástico y ayuda a impulsar la productividad de la granja en general.

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En las próximas décadas, la población mundial seguirá creciendo. Para garantizar alimentos suficientes, la producción de alimentos tendrá que aumentar a un ritmo igualmente rápido. Dado que los recursos en términos de tierra, agua y nutrientes son limitados, esto tendrá que lograrse aumentando la eficiencia de la agricultura de manera sostenible. La agricultura de precisión o agricultura inteligente ha surgido como una metodología prometedora para aumentar la productividad de los cultivos, al tiempo que se reducen los costos ambientales y de producción. El objetivo de la agricultura de precisión para aplicar la dosis correcta en el lugar correcto en el momento correcto es simple, pero no fácil de realizar en la práctica. Durante las últimas dos décadas, las oportunidades para una gestión precisa de las operaciones agrícolas en el campo han aumentado debido a la disponibilidad de nuevas tecnologías geoespaciales y de información (GNSS, sensores, electrónica, controladores de maquinaria agrícola y teledetección de alta resolución). Este artículo contiene dos ejemplos prácticos de la tecnología GNSS / RTK aplicada a la agricultura en los EE. UU. Y Europa, que demuestran una productividad mejorada en los sistemas de manejo de malezas de precisión.

Cultivador robótico

La eliminación completa de las aplicaciones de herbicidas mientras se logra un alto porcentaje de control de malezas es una propuesta muy atractiva y es fundamental para que los productores orgánicos reduzcan los costos de producción. Sin embargo, es una tarea muy desafiante.

El profesor David Slaughter y su grupo de investigación en el departamento de Ingeniería Biológica y Agrícola (UC Davis) han desarrollado un sistema de mapeo de plantas de geoposición de precisión centimétrica para cultivos en hileras trasplantados que utiliza un receptor RTK-GNSS montado en el tractor o sembradora (Figura 1 ).

El equipo de Slaughter también ha diseñado, utilizando un enfoque de sistemas basado en la tecnología GNSS / RTK, un sistema automático de deshierbe automático dentro de la hilera que utiliza cuchillas de cultivo controladas robóticamente que eliminan las malas hierbas a lo largo de la hilera de cultivo en un cultivo de tomate de procesamiento trasplantado utilizando un RTK-GNSS mapa de plantas basado en el obtenido durante la operación de trasplante (Figura 2). Los resultados de las pruebas de campo indicaron que este sistema de deshierbe automático basado en RTK-GNSS no dañó ninguna planta mientras realizaba el cultivo dentro de la hilera a velocidades de desplazamiento de 0,8 y 1,6 km / h. Se puede encontrar información adicional sobre el sistema automático de deshierbe entre hileras en Perez-Ruiz et al., 2014.

Figura 1: Mapa de geoposición de cultivos generado automáticamente. El mapa muestra las ubicaciones de las plantas de cultivo determinadas por el trasplantador de mapas GNSS automático durante la siembra (triángulos naranjas). La foto insertada muestra la medición de levantamiento manual RTK GNSS de la verdad del terreno de la ubicación de la planta. Los puntos de verdad del terreno (círculos negros) se superpusieron en el mapa generado automáticamente para su comparación

Brazo rociador inteligenteEn el proyecto Robot Fleets for Highly Effective Agriculture and Forestry Management (RHEA), se diseñó un pulverizador de parche experimental para ofrecer una aplicación de tasa variable. Cada boquilla se controló de forma independiente. Un microcontrolador montado en el tractor autónomo utilizó la posición GNSS-RTK y la información del mapa de dosis de aplicación para determinar las señales de control de pulverización que se enviarán al controlador de la pluma. Se utilizó un vehículo aéreo no tripulado (UAV o «drones») equipado con una cámara multiespectral, que es capaz de adquirir imágenes multiespectrales en los lugares y en el momento deseados, para mapear los parches de maleza utilizando GNSS. Esto permitió proporcionar una aplicación de tasa variable basada en mapas de infestación de malezas. Dicha aplicación de productos químicos específicos para las malas hierbas puede reducir la cantidad de productos químicos entre un 24% y un 51%,

Figura 2: Robot de deshierbe mecánico automático dentro de la fila. Dibujo esquemático del robot de desmalezado que muestra el par en miniatura de azadas dentro de la fila (triángulos rojos) y el sensor del odómetro (rueda de tierra en el lado izquierdo).

Referencias Pérez-Ruiz, M .; Slaughter, DC; Fathallah, FA; Gliever, CJ; Miller, BJ 2014. Sistema de control de malezas co-robótico dentro de la hilera. Ingeniería de biosistemas, vol. 126, páginas 45-55. Pérez-Ruiz, M .; González-de-Santos, P .; Ribeiro, A .: Fernández-Quintanilla, C .; Peruzzi, A .; Vieri, M .; Tomic, S .; Agüera, J. 2015. Destacados y resultados preliminares para la protección autónoma de cultivos. Computadoras y electrónica en la agricultura Vol. 110, páginas 150-161.

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