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PAD es una organización sin fines de lucro con la misión de apoyar a los pequeños agricultores en los países en desarrollo al proporcionar información y servicios personalizados que aumentan la productividad, la rentabilidad y la sostenibilidad ambiental. Están trabajando en un nuevo modelo de extensión agrícola: llegar a los agricultores con asesoramiento agrícola personalizado a través de sus teléfonos móviles. Implementan este modelo en colaboración con organizaciones asociadas y gobiernos y recopilan evidencia sobre su impacto. Su objetivo es mejorar la vida de 100 millones de agricultores en países en desarrollo con sus servicios y apoyo a los sistemas existentes. Mediante la comunicación bidireccional y la agregación de información, ofrecen a los agricultores información útil personalizada según la geografía, el mercado y las características del agricultor. A medida que los agricultores se dan cuenta de los beneficios de este servicio, tienen incentivos para aportar información precisa al sistema que mejorará sus recomendaciones con el tiempo. Incorporan conocimientos de la economía del comportamiento y la teoría del aprendizaje social y hacen uso de pruebas A / B y técnicas de aprendizaje automático diseñadas para identificar qué tipos de información y mecanismos de entrega funcionan mejor para los agricultores. La agricultura de precisión para el desarrollo está transformando la forma en que los agricultores de los países en desarrollo reciben asesoramiento agrícola mediante la investigación y la tecnología.

Su motivación:

Las pequeñas explotaciones agrícolas sustentan a más de dos mil millones de personas en todo el mundo, pero muchas dependen de prácticas agrícolas ineficientes y ambientalmente insostenibles. Pequeños cambios en las prácticas agrícolas pueden mejorar sustancialmente la productividad y la rentabilidad. Sin embargo, ofrecer a los agricultores asesoramiento agrícola estandarizado tiene una eficacia limitada debido a la variación en las condiciones locales y las características de los agricultores. Los sistemas tradicionales de extensión no han podido incorporar y difundir esta información a los agricultores, en parte debido a los altos costos de operación en áreas rurales. En los países desarrollados, las tecnologías de agricultura de precisión están transformando la producción agrícola al permitir a los agricultores orientar mejor los insumos y las decisiones de gestión a las condiciones locales. Países en desarrollo, la mayoría de las tecnologías de agricultura de precisión están fuera del alcance de la mayoría de los agricultores. Sin embargo, varias innovaciones tecnológicas han creado nuevas oportunidades para proporcionar información personalizada a los agricultores: – Los laboratorios móviles de análisis de suelos con espectroscopia mejoran el acceso a datos de suelos de alta calidad – Las fotografías de satélite y drones permiten la recopilación y validación de datos desde arriba – Los nuevos modelos de predicción meteorológica generan datos reales. estimaciones de tiempo útiles para los agricultores: el uso generalizado de teléfonos móviles facilita la entrega y recopilación de información Estas tecnologías se pueden combinar con la mejor investigación disponible para mejorar el contenido de la información y la eficacia de los mensajes: – La economía del comportamiento puede mejorar la mensajería y fomentar la adopción – La teoría del aprendizaje social puede facilitar la difusión de información relevante – Los macrodatos y el aprendizaje automático permiten un asesoramiento personalizado – Las pruebas A / B permiten actualizaciones casi instantáneas – Los ensayos controlados aleatorios (RCT) hacen que sea más riguroso La evaluación PAD aprovecha estas innovaciones en tecnología e investigación para mejorar la vida de los pequeños agricultores. Están tomando ideas de la agricultura de precisión en los países desarrollados y adaptándolas a las necesidades y limitaciones de los agricultores de los países en desarrollo. Debido a que los agricultores individuales a menudo no pueden invertir en la recopilación de datos y la experimentación por sí mismos, PAD lleva esta información personalizada al alcance de los agricultores.

Su modelo:

Su modelo es impactar la vida de los agricultores a través de dos canales: – El PAD Lab es donde diseñan y operan un servicio para los agricultores, ya sea como parte de una investigación piloto o como una operación en curso. Estos espacios sirven como una “caja de arena” para que ellos prueben rigurosamente las ideas y al mismo tiempo brinden un valioso servicio a los agricultores a los que sirven. Actualmente tienen laboratorios en India y Kenia. – La Asociación PAD modelo es cómo escalan las ideas que funcionan. Aquí se asocian con gobiernos y organizaciones con una visión compartida de construir, operar y evaluar un servicio para los agricultores. Ellos prestan su experiencia para desarrollar conjuntamente estos sistemas, realizar análisis de datos, diseñar pilotos y experimentos, y ofrecer consejos sobre mejoras del sistema. Actualmente trabajamos con socios en India, Kenia, Pakistán, Ruanda y Etiopía.

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El concepto de agricultura de precisión, en su forma actual, apareció en Estados Unidos a principios de los años 80. En 1985, investigadores de la Universidad de Minnesota, hicieron variar las aportaciones de abonos cálcicos en parcelas agrícolas. Fue en esta época cuando apareció la práctica del grid-sampling (recogida de muestras sobre una red fija de un punto por hectárea). Hacia finales de los años 80 y gracias a las extracciones realizadas mediante muestras, aparecieron los primeros mapas de preconización para las aportaciones moduladas de elementos fertilizados y para las correcciones de pH.
La evolución de las tecnologías permitió el desarrollo de sensores de rendimiento y su uso, unido a la aparición del GPS, no ha dejado de crecer hasta alcanzar en la actualidad varios millones de hectáreas cubiertos por estos sistemas. A través del mundo, la agricultura de precisión se desarrolla a ritmos diferentes en función de los países. Entre los países pioneros encontramos por supuesto a los Estados Unidos, a Canadá y Australia. El país de América latina más involucrado con esta metodología de manejo de cultivos, tanto en tasa de adopción, como en desarrollo de agro-componentes de alta complejidad es sin lugar a dudas la República Argentina, país que gracias a los esfuerzos del sector privado y de instituciones de investigación de dependencia oficial, cuenta hoy con una gran cantidad de superficie sembrada bajo esta modalidad y con una importante cantidad de profesionales muy bien entrenados para este nuevo paradigma de la agricultura moderna; otro pais de América latina que se perfila como un gran demandante de este tipo de tecnologías es Brasil.
El escenario actual de la agricultura en Brasil camina hacia una producción eficiente con la protección del medio ambiente por lo tanto, Embrapa estableció la Red Brasileña de Investigación en Agricultura de Precisión, con el objetivo de generación de conocimientos, herramientas y tecnologías para la agricultura de precisión aplicada a los cultivos de soja, maíz, trigo, arroz, algodón, pastos , eucaliptos, pinos, uva, melocotón, naranja y caña de azúcar. En Europa, los precursores fueron los ingleses, seguidos de cerca por los franceses. En Francia, la agricultura de precisión apareció en 1997-1998. El desarrollo del GPS y de las técnicas de esparcimiento modular contribuyó a arraigar estas prácticas. En la actualidad, menos del 10% de la población agrícola francesa está equipada con herramientas de modulación de este tipo. El GPS está más extendido. Pero esto no impide que utilicen servicios, que suministra mapas de recomendaciones por parcelas, considerando su heterogeneidad.

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Tecnología en el Campo
12 febrero, 2017

La protección de los cultivos tiene una larga historia: los primeros productores fueron los egipcios que, por primera vez, utilizaron espantapájaros hace unos 5000 años. Desde entonces, las técnicas fueron mejorando pero aún hoy se sigue trabajando arduamente para brindar mejores soluciones frente a este desafío. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) se pierde hasta un 40% de las cosechas del mundo debido a los ataques de insectos, malezas y enfermedades.

Los productores de hoy tienen una gran variedad de herramientas para proteger sus cultivos de las distintas amenazas. Algunas de ellas se utilizan desde hace siglos, otras son modernas y novedosas. La clave es la eficacia de cada una y la manera en que son utilizadas para lograr mejores resultados.

En la actualidad, se combinan la ciencia de los datos, la tecnología de precisión y los productos para la protección de cultivos de última generación con las Buenas Prácticas Agrícolas (BPA) que cuidan los suelos y el medio ambiente. Esta sinergia conduce a una protección más eficaz cuyo resultado final es un cultivo, un suelo y un planeta más saludable.

UN SIGLO DE PROTECCIÓN DE CULTIVOS
A lo largo de la historia de la agricultura, cada nueva ola de innovación en protección de cultivos permitió a los productores ser más eficientes.

La labranza redujo la necesidad del desmalezamiento manual. Los productos para la protección de cultivos redujeron la necesidad de labranza. Las semillas genéticamente modificadas minimizaron la necesidad de pesticidas. El análisis de datos, combinado con técnicas de plantación y pulverización de precisión, ha hecho que los productores sean aún más eficientes, al ayudarlos a cultivar con menor impacto ambiental.

En la actualidad, los productores cuentan con una caja de herramientas que ofrece una gran variedad de técnicas que, al combinarlas, brindan una protección precisa y eficiente. Pero no siempre fue así.

A lo largo de la historia, las herramientas fueron evolucionando y los métodos ‒ que antes requerían de mayor tiempo y esfuerzo físico ‒ se volvieron más eficaces.

HACE 5-10 AÑOS
Sin análisis de datos y equipos de precisión, los productores se veían obligados a confiar en un enfoque único y la aplicación de productos para la protección de cultivos no era tan exacta: se colocaba la misma cantidad de producto a todo el cultivo. Además, sin drones o imágenes satelitales, debían explorar sus cultivos a simple vista y a pie, lo que significaba un gasto mayor de energía y de tiempo.

HACE 30 AÑOS
Sin la capacidad de utilizar semillas genéticamente modificadas, los productores dependían ‒ en gran medida ‒ de productos químicos cuando combatían insectos y enfermedades.

HACE 60 AÑOS
Sin la capacidad de utilizar productos para la protección de cultivos, los productores utilizaban la labranza o quitaban la maleza con métodos manuales.

HACE 90 AÑOS
Las semillas híbridas resistentes a enfermedades o plagas, eran muy difíciles de encontrar. Las principales herramientas disponibles durante este período fueron: labranza, rotación de cultivos y desmalezamiento manual.

HACE 120 AÑOS
No existían híbridos disponibles ni productos para la protección de cultivos. No había tecnología de precisión ni análisis de datos. Las opciones de arado eran extremadamente caras y para hacerlo, se requería del mantenimiento de animales que proporcionaban la energía. En este período de la historia, la agricultura era asombrosamente difícil: demandaba largas jornadas de trabajo y un intenso esfuerzo físico. La mayoría de los campos estaban basados en la subsistencia; tenían una variedad de cultivos y cuidaban ganado con el fin de alimentar a sus familias. Los excedentes de cultivos eran poco comunes mientras que la pobreza y la enfermedad no tenían límites.

Hoy los productores tienen una amplia gama de opciones disponibles para poder tomar las mejores decisiones. Estas incluyen no sólo métodos de protección de cultivos, sino también herramientas digitales, tecnología de precisión y datos históricos. La agricultura ha evolucionado con el tiempo para poder reducir el impacto en el medio ambiente, lo que ayuda a devolverle lo suyo al planeta.

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La expansión de la digitalización de la agricultura en Brasil es el propósito de InCeres, una empresa con sede en la localidad de Piracicaba (en el estado de São Paulo, Brasil), que utiliza la inteligencia artificial para prever la fertilidad del suelo con base en la entrada y la salida de nutrientes.

Por Suzel Tunes | FAPESP Investigación para la Innovación

“Partiendo de un punto de comienzo –la base de datos con la cual el productor alimenta al software– el algoritmo calcula todo lo que entra y sale como si fuera una cuenta bancaria”, dijo el ingeniero agrónomo Leonardo Afonso Angeli Menegatti, científico responsable de un proyecto de investigación que cuenta con el apoyo de la FAPESP y de la Financiadora de Estudios y Proyectos (Finep) en el marco del Programa PIPE/ PAPPE Subvención.

El suelo requiere de nutrientes para producir: necesita fundamentalmente calcio, magnesio, fósforo y potasio. Y al producir le “exporta” esos nutrientes a la planta. Cultivos distintos absorben diferentes cantidades de nutrientes del suelo. La productividad del suelo también depende de la frecuencia de lluvias, pues el agua de lluvia también se lleva los nutrientes. “Y dependiendo del tipo de suelo, esa pérdida puede ser mayor o menor”, dijo Menegatti.

Y como los nutrientes son retirados del suelo durante la cosecha, o bien se dispersan debido a la acción del agua de las lluvias, es necesario reponerlos mediante el abono. Es incumbencia entonces del ingeniero agrónomo recomendarle al agricultor los insumos y las cantidades necesarias de los mismos para reponer las pérdidas. “El proceso de recomendación es análogo a una consulta médica. Luego del diagnóstico, el agrónomo receta insumos”, dijo.

En el caso de la agricultura tradicional, ese diagnóstico suele efectuarse con base en análisis químicos del suelo. Con todo, una misma propiedad puede ter necesidades distintas según el sitio del cual se trate. Y la realización de análisis químicos encarece la producción: el análisis del suelo, que suele efectuarse cada dos años, cuesta alrededor de 40 reales por hectárea en Brasil.

Inteligencia artificial para controlar la fertilidad del suelo Una aplicación de la empresa InCeres utiliza datos referentes a nutrientes obtenidos en estudios del suelo, de las condiciones climáticas y de tipos de cultivos e imágenes satelitales (foto: InCeres)
El uso de esta aplicación actualmente en desarrollo podrá representar una drástica reducción de costos, de acuerdo con Menegatti. “Los agricultores podrán permanecer hasta 10 años sin efectuar análisis del suelo. Si durante un período de 10 años gastarían 200 reales por hectárea (para la realización de recolecciones por valor de 40 reales cada dos años), con el nuevo sistema podrán gastar sólo 40 reales, lo que representa un ahorro del 80% en la producción durante ese período”, dijo.

La aplicación que se encuentra en desarrollo InCeres analizará la fertilidad del suelo con base en datos de entradas y salidas de nutrientes recabados en estudios del suelo, en las condiciones climáticas, en el tipo de cultivo y también en imágenes satelitales. “Con las imágenes captadas vía satélite es posible visualizar donde se están desarrollando más o dónde se están desarrollando menos las plantas, pues esto afecta a la extracción de nutrientes”, dijo Menegatti.

Según el investigador, la evaluación de estos datos permitirá utilizar el software para prever a fertilidad en distintas áreas de la propiedad con un alto grado de precisión. “En resultados preliminares obtuvimos un 77% de correlación, pero nuestra meta es llegar al 95%”, dijo.

La revolución digital

La aplicación desarrollada por InCeres constituye un ejemplo de agricultura digital, una evolución de la llamada “agricultura de precisión” que llegó a Brasil a comienzos de la década de 1990. Y Menegatti fue uno de sus precursores en el país.

La agricultura de precisión, basada en la gestión de la información recolectada en el campo, experimentó un gran avance con la introducción de los sistemas de navegación vía satélite y el uso de imágenes georreferenciadas, que hicieron posible la generación de mapas de productividad.

Durante su maestría, realizada entre 2000 y 2002 en la localidad de Piracicaba, en la Escuela Superior de Agricultura Luiz de Queiroz de la Universidad de São Paulo (Esalq-USP/ Brasil), con beca de la FAPESP, el investigador definió protocolos para el análisis y la interpretación de la información contenida en mapas de variabilidad del suelo. Poco después fundó una consultora agronómica llamada Apagri para aplicar en el mercado los conocimientos de la agricultura de precisión, que operaba aún con pocos recursos tecnológicos. “Fue difícil. Soy agrónomo y carecía de información para resolver asuntos técnicos”, dijo.

Menegatti comenta que por entonces enfrentaba diversos problemas, tales como la demora en el procesamiento de los mapas y en la generación de informes, la inseguridad de los bancos de datos y la pérdida de información. “Y aún no existía la computación en la nube. Trabajábamos en programas instalados en las computadoras. En la actualidad se puede trabajar con un simple teléfono inteligente”, dijo.

A partir de 2007 y hasta 2013, y “resolviendo un problema tras otro” con la ayuda de profesionales del área de tecnología, el investigador fue desarrollando nuevas soluciones para el manejo de los cultivos. En ese contexto nació InCeres, en busca de lograr una mayor agilidad y exactitud en el análisis de los datos.

A finales del año 2014, InCeres se había afianzado como una empresa de desarrollo de software para el manejo de la agricultura, con oferta de soluciones tecnológicas para la implementación de la agricultura de precisión. Incubada en la EsalqTec, InCeres forma parte del grupo de empresas de la zona de Vale do Piracicaba conocido como AgTech Valley, un polo brasileño de tecnología orientado a la innovación agrícola.

Sostenida en ese proyecto, la empresa se expande hacia el campo más amplio de la agricultura digital –en el cual se inserta la agricultura de precisión– mediante la aplicación de tecnologías que permiten la creación de simulaciones computacionales con base en el análisis de los datos almacenados en la nube.

Más que gestionar información con base en la cual el ingeniero agrónomo atiende las demandas del trabajo cotidiano, la tecnología actualmente en desarrollo puede prever de qué manera se comportará el suelo en el futuro. A juicio de Menegatti, la misma tiene potencial como para revolucionar la agricultura brasileña.

Según el investigador, la agricultura es actualmente el sector menos digitalizado de la economía: tan sólo el 20% de la agricultura brasileña emplea recursos informáticos. “Pretendo acelerar la curva de implementación de la tecnología mediante la disminución del costo de digitalización de la agricultura”, dijo.

Con la perspectiva reducción de las recolecciones para análisis de suelo y la consiguiente (y significativa) baja de costos, Menegatti estima que es posible vencer eventuales resistencias. “Los agricultores tienden a ser reacios a los cambios: no les gusta afrontar riesgos. Pero el riesgo está relacionado con el costo. Al reducir el costo, disminuyo el riesgo”, dijo.

En poco menos de tres años, InCeres atiende a unas 60 empresas agrícolas y a mil agricultores de todo Brasil. Y se encuentra abocada a la búsqueda de proyección internacional mediante la participación en competencias de startups.

En agosto de 2017 participó en la Agro Innovation Lab, en Alemania, y entre 350 startups de todo el mundo se ubicó entre las 15 mejores empresas del segmento agrícola. Y enseguida después, en septiembre, participó en la etapa regional del Startup World Cup, el “Mundial” de las startups, que tuvo lugar en São Paulo, quedando entre las empresas 11 finalistas.

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El enfoque de las 4R se trata de optimizar los recursos y encontrar las estrategias «correctas» para su granja.

4R Nutrient Stewardship es un concepto de gestión que busca igualar las aplicaciones de nutrientes, como fertilizantes y estiércol, lo más cerca posible de las necesidades de los cultivos. Las 4R se refieren a la fuente de nutrientes adecuada, a la tasa adecuada, en el momento adecuado y en el lugar adecuado . La aplicación de los conceptos de administración de nutrientes de 4R puede ayudar a mejorar la eficiencia del uso de nutrientes en las granjas, haciendo que las granjas sean más rentables y reduciendo las pérdidas al medio ambiente.

Los principios de manejo de 4R son específicos para cada granja, campo y temporada de crecimiento. La combinación correcta de prácticas para cada granja considerará factores económicos, ambientales y sociales, y puede incluir prácticas tales como aplicaciones de nutrientes de tasa variable y otras tecnologías de agricultura de precisión, modelado de nitrógeno y aplicación dividida de nutrientes.

Principios 4R
Cuando hablamos de la fuente de nutrientes adecuada , dos principios clave incluyen garantizar un suministro equilibrado de nutrientes que se adapten a las propiedades del suelo. Las fuentes de nutrientes pueden incluir fertilizantes comerciales, estiércol de las operaciones ganaderas, abono, residuos de cultivos y material orgánico de los sistemas de tratamiento de aguas residuales municipales. Otros principios incluyen:

Suministrar nutrientes en formas disponibles para las plantas.
Reconocer sinergias y antagonismos entre elementos y fuentes de nutrientes.
Reconozca la compatibilidad de la mezcla.
Reconocer los beneficios y las sensibilidades a los elementos asociados.
Controlar los efectos de los elementos no nutritivos.
Los principios que guían la tasa correcta incluyen evaluar el suministro de nutrientes de todas las fuentes y evaluar la demanda de las plantas. Ejemplos de prácticas que apoyan la tasa correcta incluyen analizar los suelos en busca de nutrientes, calcular la economía y equilibrar los nutrientes perdidos en la remoción de cultivos. Otros principios incluyen:

Seleccione un objetivo de rendimiento razonable.
Evaluar el suministro de nutrientes del suelo y tener en cuenta todas las fuentes de nutrientes disponibles.
Predecir la eficiencia del uso de las fuentes de nutrientes.
Considere los impactos sobre los recursos del suelo.
Considere la economía de tarifas específicas.
El momento adecuado evalúa la dinámica de la absorción de los cultivos y el suministro del suelo, para ajustar la disponibilidad de nutrientes lo más cerca posible a las necesidades del cultivo. Las decisiones que apoyan el momento adecuado evalúan el riesgo de pérdida de nutrientes. Las prácticas incluyen aplicaciones de nutrientes antes de la siembra y durante la siembra y una o más aplicaciones laterales. El tiempo es uno de los factores más críticos para que los agricultores de Delmarva reduzcan las pérdidas de nutrientes. Otros principios relacionados con el momento adecuado incluyen:

Reconocer la dinámica de las prácticas de manejo de cultivos y la pérdida de nutrientes del suelo.
Evaluar la logística de las operaciones de campo.
El lugar adecuado busca gestionar la variabilidad espacial y reconocer los patrones de enraizamiento de los cultivos. Las opciones incluyen difusión, bandas, perforación e inyección, así como prácticas de agricultura de precisión que incorporan aplicaciones de tasa variable. Los principios adicionales que apoyan la colocación correcta de nutrientes incluyen:

Considere las reacciones químicas del suelo.
Se adapta a los objetivos del sistema de labranza.
Gestionar la variabilidad espacial.
(La información anterior está adaptada de 4R Plant Nutrition ) .

4R Plus analiza todo el sistema.
Todos estos principios están relacionados entre sí y deben considerarse juntos. 4R Plus es un enfoque de sistema completo, que incorpora prácticas que ayudan a mejorar el hábitat, la salud del suelo y la gestión del drenaje. Los sistemas 4R Plus pueden incluir:

Agregar biodiversidad y raíces vivas continuas a un sistema a través de rotaciones de cultivos o cultivos de cobertura, para alimentar a los microorganismos del suelo, reciclar los nutrientes y mejorar la calidad del agua.
Reducción de perturbaciones mediante sistemas de labranza baja o nula
Apoyar el hábitat de la vida silvestre a través de la restauración de humedales, amortiguadores y otras prácticas.
Estrategias de Manejo Integrado de Plagas (MIP), utilizando prácticas culturales para reducir la presión de las plagas, apoyar a los insectos beneficiosos y reducir el uso y el impacto de los pesticidas.
Abordar las pérdidas de nutrientes en el borde del campo filtrando el agua de drenaje que sale de un campo a través de baldosas de drenaje o zanjas, como amortiguadores ribereños y de césped, amortiguadores saturados, cortinas de yeso, amortiguadores de desnitrificación (astillas de madera) y otros
Estas y otras prácticas de gestión agrícola afectan y se ven afectadas por la fuente, la tasa, el momento y la ubicación correctos de los nutrientes. ¡Adoptar un enfoque 4R Plus ayuda a garantizar un legado agrícola próspero para las generaciones futuras!

¿Cuales son los beneficios?
4R Nutrient Stewardship analiza la gestión de decisiones en el contexto de los impactos económicos, ambientales y sociales de una práctica. Otra forma de ver estos factores es Profit, Planet & People. El sistema de gestión «correcto» para una granja determinada debería beneficiar a cada uno de estos factores al reducir los costos de insumos y / o mejorar los rendimientos, reducir las pérdidas de nutrientes y sin comprometer la calidad de vida para agricultores, empleados o comunidades.

Un buen lugar para comenzar es identificar los objetivos para implementar un sistema de gestión 4R. La «tasa correcta» diferirá entre los objetivos para maximizar los rendimientos o aumentar las ganancias, por ejemplo. Tener objetivos de desempeño claramente definidos ayudará a orientar las decisiones sobre qué nuevas prácticas de gestión tienen el potencial de ajustarse a su operación, los criterios que deben usarse para evaluar el desempeño y si la nueva práctica está cumpliendo o no con el objetivo deseado.

Los beneficios de implementar la gestión de las 4R pueden incluir:

Reducción de insumos y costos de insumos
Mejor calidad de cultivo
Rendimientos mejorados
Reducción de la erosión y la lixiviación de nutrientes.
Incentivos financieros a través del comercio de nutrientes u otros mercados de sostenibilidad.
Las prácticas de las 4R y sus beneficios variarán de acuerdo con cada finca, campo y temporada de cultivo, pero deben alinearse con los objetivos identificados. Cada temporada de cultivo es una oportunidad para evaluar el resultado de la temporada anterior y hacer ajustes que ofrecerán una mejora continua hacia los objetivos de la granja.

Algunos ejemplos de los beneficios de prácticas específicas incluyen:

El modelado de nitrógeno respalda las decisiones que aplican la tasa correcta en el momento adecuado al estimar la cantidad de nitrógeno disponible para un cultivo en crecimiento durante la temporada, según la información de gestión y medioambiental específica del sitio. Un estudio que evaluó el uso de modelos de nitrógeno para guiar las tasas de fertilización lateral al maíz mostró que las tasas eran en promedio 47 lb / ac más bajas para los productores de Nueva York, sin diferencias estadísticamente significativas en los rendimientos. En promedio, el uso del modelo de Cornell, Adapt-N, aumentó las ganancias de los productores en $ 26 por acre y redujo las pérdidas ambientales simuladas de N en 25 lb / ac (38%).
Los cultivos de cobertura pueden ayudar a retener y reciclar los nutrientes en el suelo al eliminar el nitrógeno que queda al final de la temporada de crecimiento, evitando la erosión y creando materia orgánica del suelo. El manejo de cultivos de cobertura, incluida la selección de especies y mezclas y el tiempo de establecimiento / terminación, se puede adaptar para respaldar los objetivos de cada granja y campo. El centeno sembrado temprano puede absorber más de 70 libras de nitrógeno por acre, y se han medido hasta 140 libras / acre de nitrógeno de 7 a 10 después de la terminación de un rodal de arveja peluda pura. (El libro de SARE, Manejo de cultivos de cobertura de manera rentable , está disponible en línea).
Las aplicaciones de nutrientes de dosis variable apoyan la ubicación correcta y la dosis correcta para las aplicaciones de fertilizantes, al cuantificar la variabilidad espacial en las condiciones del suelo y administrar los insumos para abordar esa variabilidad. Las diferentes zonas de manejo pueden basarse en la variabilidad en los rendimientos históricos de los cultivos, los tipos de suelo, los resultados de muestreo de suelos de la red o de la zona, los sensores ópticos u otros criterios. El rendimiento de la inversión para las tecnologías de tasa variable parece depender de la cantidad de variabilidad espacial. También es fundamental asegurarse de que las estrategias de gestión aborden la razón correcta de la variabilidad. En un estudio, el uso de sensores de cultivosahorró un promedio de 23 lb N / acre en relación con la tasa que el productor usaría normalmente sin ningún efecto en el rendimiento promedio. Los investigadores atribuyeron los ahorros a una mejor sincronización de la aplicación de fertilizantes durante la temporada, así como a una mejor evaluación de la dosis correcta.

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De entre la amplísima gama de aplicaciones de los Drones, una de las más interesantes es la agricultura de precisión y el monitoreo de los campos de cultivo.

La agricultura de precisión, en síntesis, consiste en el empleo de nuevas tecnologías para un estudio detallado de la parcela, de manera que puedan tomarse las decisiones adecuadas en base a la mejor información disponible, utilizando criterios de seguridad y eficiencia. La agricultura de precisión empezó a estudiarse hace unos 40 años, pero ha sido gracias al desarrollo tecnológico y sobre todo el descenso en los costos de la tecnología, lo que ha permitido su despegue definitivo. Los beneficios del uso de los drones para la agricultura de precisión son triples: permite reducir costos, mejora la rentabilidad de los cultivos y disminuye el impacto ambiental.

Ejemplos de países que llevan usando drones para la teledetección agrícola desde hace algún tiempo son Japón y Brasil. En el caso de Japón, Yamaha sacó al mercado en 1991 un helicóptero no tripulado concebido para rociar herbicidas y fertilizantes. En la actualidad, se los conoce bajo la denominación comercial RMAX, y son alquilados para tareas de fumigación. En Brasil, uno de los países con mayor implantación del uso de Drones para la agricultura, se suelen emplear en los campos de soya.

La utilización de los Drones en la agricultura, facilita a los agricultores un servicio de información sobre el estado hídrico, nivel de desarrollo y sanidad de cultivos, obtenida prácticamente en tiempo real, para poder hacer tratamientos sanitarios, riegos o fertilizaciones dirigidas a zonas en las que se detecten dichas necesidades en el momento preciso de aplicarlos. Y todo ello sin los costos y las complicaciones de los servicios tripulados.

Algunas de las aplicaciones concretas del uso de Drones para la agricultura son

Controles en cultivos, por ejemplo para con el control de subvenciones agrarias.
Detección de estrés hídrico (falta de riego) en cultivos, permitiendo un uso más eficiente del agua.
Detección de stress nutricional en cultivos (uso óptimo de fertilizantes sólo en las zonas en las que es necesaria su aplicación).
Detección temprana de enfermedades y plagas en cultivos.
Índices relativos a calidad en cultivos.
Generación de inventarios de áreas de cultivos.
Supervisión de áreas fumigadas.

OFERTA TECNOLÓGICA

La tecnología de Drones ha tenido el desarrollo más explosivo en los últimos 20 años. Si se toma en consideración que la fotografía aérea necesitó al menos 70 años para su completa maduración y la percepción remota satelital requirió de aproximadamente 40 años para alcanzar niveles óptimos, los Drones han alcanzado el clímax tecnológico en sólo 15-20 años, alcanzando niveles de utilización jamás soñados por las fotografía aérea y por la percepción remota combinadas.

Dos son los factores claves para entender el “boom” que se ha producido alrededor del uso de Drones para un incontable número de aplicaciones: costos y flexibilidad para su uso. A continuación se muestran las opciones existentes en materia de plataformas móviles:

Fig. 1: Opciones actualmente disponibles en materia de drones.

Fig. 2: Detalle de un área de estudio típica para Agricultura de Precisión: superficies de cultivo pequeñas y Uso de la Tierra muy intensivo.

Fig. 3: dos ejemplos de misiones realizadas por los drones: levantamiento y fumigación

Fig.4: Modelo Digital de Superficie (MDS) que se obtiene de los cultivos en distintos estadios de desarrollo. El MDS permite conocer la altura de cada rubro en función de la fecha de siembra.

Fig. 5: Modelo Digital del Terreno (MDT) de los cultivos en distintos estadios de desarrollo. Los colores verdes y amarillos revelan un mayor crecimiento.

Fig. 6: Índice Digital Normalizado de Vegetación(NDVI). Los colores amarillos y verdes indican mayores niveles de clorofila en los cultivos.

Fig. 7. Tomas desde un dron: Comparación de la imagen RGB, Infrarrojo y NDVI.

CONSIDERACIONES GENERALES

Intensa oferta tecnológica de equipos de vuelo y sensores
Disponibilidad de plataformas de procesamiento de datos.
Escaso desarrollo de aplicaciones agrícolas.
La tecnología está delante de los problemas.
Oportunidad de adecuar Oferta tecnológica a problemas.
El uso de drones para monitoreo y optimización de los cultivos, garantiza una precisión geométrica mejor que las imágenes de satélites y reduce significativamente el costo de la ejecución. La baja altitud del vuelo en relación con otras plataformas aéreas mejora la calidad de las imágenes porque existen errores menores. Lo importante es realizar más vuelos para capturar áreas más grandes, porque existe la limitación del tiempo de vuelo debido a la duración de las baterías. Finalmente, el tema de estabilidad y la resistencia es un factor muy importante que depende mucho del viento aunque se han mejorado mucho las características en los últimos años.
En Venezuela, actualmente el uso de drones para la agricultura está en estado incipiente. Las regulaciones oficiales para el uso de los mismos en cualquier aplicación, constituye un hándicap para el desarrollo de esta tecnología de manera masiva.

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software de agricultura de precisión Participación en la industria del mercado, tamaño: 2020 Investigación de mercado con crecimiento, fabricantes, segmentos y 2025

Los agricultores y agricultores de todo el mundo utilizan cada vez más software y servicios para la agricultura de precisión. Son muy útiles para los agricultores que planifican y mantienen sus bases de datos de manera eficiente y, como resultado, aumentan la productividad agrícola. La adopción de las últimas soluciones tecnológicas, como la tecnología GPS / GNSS y otras tecnologías de detección similares, dispositivos de visualización, agiliza el mecanismo de trabajo de los agricultores y agricultores.

Mercado de servicios de software de agricultura de precisión en: www.orionmarketreports.com/precisi…rt_pane1-1

Los actores clave del mercado descritos en el informe incluyen Deere & Company, Trimble Navigation, Ltd., Topcon Precision Agriculture, SST Development Group, Inc., Monsanto Company, Raven Industries, Inc., Dickey-John Corporation, Ag Leader Technology, AgJunction y CNH Industrial NV.

Mercado de software y servicios de agricultura de precisión por software

Software de gestión agrícola
Local / basado en web
Basado en la nube
Software y servicios de agricultura de precisión mercado por servicio

Integración y consulta de diseño
Servicios gestionados
Mantenimiento y soporte
Mercado de software y servicios de agricultura de precisión por aplicación

Manejo de cultivos
Gestión financiera
Gestión de inventario agrícola
Gestión de personal
Seguimiento y pronóstico del tiempo
Otros
Un informe completo del mercado global de servicios de software de agricultura de precisión está disponible en: www.orionmarketreports.com/precisi…ket/40413/

Alcance del informe

El estudio de investigación analiza la industria global de Servicios de software de agricultura de precisión a partir de un análisis de 360 ​​grados del mercado, brindando información detallada sobre el mercado para tomar mejores decisiones comerciales, considerando múltiples aspectos, algunos de los cuales se enumeran a continuación como:

Desarrollos recientes

o Descripción general del mercado y análisis de crecimiento
o Descripción general de las importaciones y exportaciones
o Análisis de volumen
o Tendencias actuales del mercado y perspectivas futuras
o

Cobertura geográfica del segmento de inversión atractivo y oportunista

del mercado o Tamaño y / o volumen del mercado de América del Norte o Tamaño y / o volumen del
mercado de América Latina
o Tamaño del mercado de Europa y / o Volumen
o Tamaño y / o volumen del mercado de Asia-Pacífico
o Tamaño del mercado y / o volumen del resto del mundo

Preguntas clave respondidas por el Informe de mercado de servicios de software de agricultura de precisión

1. ¿Cuál fue el tamaño del mercado de servicios de software de agricultura de precisión en 2018 y 2019? Cuáles son las tendencias de crecimiento estimadas y el pronóstico del mercado (2019-2025).

2. ¿Cuál será el CAGR del mercado de servicios de software de agricultura de precisión durante el período de pronóstico (2019-2025)?
3. ¿Qué segmentos (tipo de producto / aplicaciones / usuario final) fueron más atractivos para las inversiones en 2018? Cómo se espera que crezcan estos segmentos durante el período de pronóstico (2019-2025).
4. ¿Qué fabricante / proveedor / actores en el mercado de servicios de software de agricultura de precisión fue el líder del mercado en 2018?
5. Descripción general de la cartera de productos existente, productos en proceso e iniciativas estratégicas tomadas por proveedores clave en el mercado.

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La agricultura de precisión ha revolucionado la forma en que producimos cultivos y granjas, así como nuestra comprensión de la agricultura en general. El uso de tecnología de precisión ha ayudado a los agricultores a alcanzar un nivel de rentabilidad nunca antes visto y ha creado una vasta industria que prospera con un ROI estrictamente calculado, proyecciones de rendimiento y reducción de costos. Aparte de la asombrosa rentabilidad de emplear técnicas de agricultura de precisión, ha ayudado a crear una actitud sostenible hacia la agricultura, una que es más ética y consciente del medio ambiente.

Lo brillante de la agricultura de precisión es que a medida que nuestro conocimiento se expande y se crea más tecnología, los costos de implementar técnicas de agricultura de precisión y comprar la tecnología se reducen. Con cada granja que adopta prácticas de agricultura de precisión, aprendemos una gran cantidad de información nueva que a su vez ayuda a los agricultores de precisión a adoptar métodos de cultivo aún más precisos.

Para los agricultores y las granjas que luchan en todo el mundo, la agricultura de precisión representa no solo un faro de esperanza, sino también una forma tangible y muy real de salvar sus granjas y proporcionar consistencia a largo plazo. Todo esto se hace reduciendo la carga de trabajo manual. Es una situación en la que todos ganan.

Abra Pandoras Box y adéntrese en el mundo de la tecnología de agricultura de precisión
En 2019, los problemas medioambientales están cobrando un gran protagonismo en el ojo público. Junto con la volatilidad en los mercados financieros, ahora es el momento oportuno para que los agricultores exploren realmente la tecnología que tienen a su disposición para aumentar los márgenes de ganancia y hacerles la vida mucho más fácil. A continuación, describimos 3 áreas clave que los agricultores deben examinar más a fondo y buscar implementar en su negocio agrícola. Estas 3 áreas representan una puerta de entrada simple pero muy efectiva a la agricultura de precisión que lo ayudará a maximizar las ganancias y expandir aún más su arsenal tecnológico a medida que pasa el tiempo.

Tecnología de monitoreo de rendimiento
Cuando todas sus prácticas agrícolas se han completado durante el año, todo culmina en su rendimiento o producción total. En un nivel muy rudimentario, todos los aspectos de su agricultura se han desarrollado hacia este objetivo general muy simple.

La tecnología de monitoreo de rendimiento tiene en cuenta todos sus métodos de cultivo y luego monitorea sus resultados. Estos van mucho más allá de decirle qué rendimiento esperar año tras año y profundizan en los procesos que contribuyen a su rendimiento general.

Esencialmente, al final de cada temporada de cultivo, tendrá mucha información ingresada en su base de datos. Información como la condición del suelo, si utilizó prácticas de labranza completa, labranza directa o sin labranza. La cantidad de lluvia que acumularon sus campos durante la temporada de crecimiento. El estado del suelo al principio durante la temporada de siembra. Cuánto fertilizante, pesticida y herbicida se utilizó. ¡La lista es casi infinita!

Luego, el monitor crea un mapa completo de su granja, que muestra dónde fue mejor su rendimiento y resalta las áreas que se pueden mejorar. Le dice cuánto se gastó en diversas prácticas agrícolas y si esas prácticas fueron perjudiciales en áreas de menor rendimiento de su granja. Señala con precisión dónde y cómo puede mejorar su temporada de cultivo para el próximo año.

Cuando haya completado el segundo año con los cambios realizados, notará dos cosas, una que su rendimiento ha mejorado en toda su granja y dos, el sistema ha creado nuevamente un mapa que destaca las áreas de mejora. Es un sistema tan simple, pero vale su peso en oro para los agricultores que buscan aumentar la producción, reducir los costos y expandir sus empresas agrícolas.

Tecnología de lluvia y riego
Cualquier agricultor exitoso le dirá que lograr el equilibrio correcto de agua en sus campos es la clave para lograr un rendimiento constante y saludable. Históricamente, se usaba un pluviómetro bruto en un solo punto de una granja que les daría a los agricultores un poco de información sobre la lluvia en sus campos.

Hoy en día, se han desarrollado sistemas completos de lluvia que monitorean la lluvia en múltiples puntos. Estos sistemas también funcionan con tecnología de pronóstico para resaltar las áreas que los agricultores necesitan para garantizar que reciban agua y también señalar áreas problemáticas que no están drenando y que podrían pasarse por alto fácilmente (especialmente en granjas con gran superficie).

Conecte estos monitores de precipitación a su sistema de riego y tendrá una red de riego totalmente autónoma que mantendrá sus campos equilibrados sin siquiera mover un dedo. El riego de agricultura de precisión es solo eso, increíblemente preciso con algunos sistemas capaces de mantener un campo en su punto óptimo hasta la gota de agua más cercana.

Tecnología nutricional (prueba de tejidos)
Hemos discutido la tecnología invaluable que gobierna sus niveles de humedad en sus campos, así como la tecnología que monitorea sus rendimientos y retroalimenta la información a los agricultores de una manera muy específica. Ahora pasamos a los cultivos en sí mismos y su salud general durante la temporada de crecimiento.

Los suelos y los cultivos necesitan un nivel de nutrición que depende de las condiciones durante toda la temporada de crecimiento. Desde la siembra de la semilla hasta la cosecha, habrá parámetros y requisitos muy diferentes que un cultivo necesitará en diferentes etapas para proporcionar el mejor rendimiento.

De la misma manera que los monitores de riego y lluvia se adaptan en tiempo real y complementan el suelo con agua, los monitores de prueba de tejidos evaluarán la salud general de los cultivos y realizarán cambios en la suplementación de nutrientes del suelo.

Nuevamente, esta tecnología es bastante autónoma y funcionará independientemente de los aportes de los agricultores en gran medida. Los nutrientes como el azufre, el nitrógeno y el boro son invaluables para el crecimiento saludable de los cultivos, el sistema monitorea los niveles en el cultivo de estos nutrientes y señala los problemas al agricultor o para que la tecnología de alta gama más sofisticada se encargue del problema en sí.

Todos estos sistemas están fácilmente disponibles, se integran entre sí y le darán una ventaja sobre la plataforma de agricultura de precisión. Si bien pueden parecer un gasto (como lo son), el ROI en la tecnología de agricultura de precisión, especialmente los 3 sistemas que mencionamos anteriormente, es fenomenal. No solo le hacen ganar dinero, sino que también le permiten ahorrar dinero al reducir los gastos innecesarios y reducir su carga de trabajo.

La reducción de la carga de trabajo es crucial, permite a los agricultores concentrarse en la gestión empresarial de sus granjas y alivia la ansiedad financiera que antes era demasiado común en la agricultura.

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La agricultura es sin duda una de las industrias más importantes, si no la más importante, del mundo. Son las granjas y los agricultores los que producen muchos de los alimentos que comemos, e incluso producen materiales que se utilizan para la fabricación. En un mundo cada vez más industrializado y tecnológicamente avanzado es fácil perder de vista la importancia del crecimiento de los cultivos, pero la tecnología no se ha olvidado, y ahí es donde entra la agricultura de precisión.

La agricultura de precisión, consiste en determinar y medir de manera más eficiente y precisa las variables que conducen o son contraproducentes para el cultivo de cultivos.

Implica el uso de tecnología como drones, GPS, vehículos automatizados, software y otras tecnologías para el muestreo del suelo, el análisis de datos y la siembra de cultivos. Todas estas herramientas sirven al propósito principal de la tecnología, que es facilitar el trabajo y brindar información precisa para la toma de decisiones.

¿Cómo beneficia esto a los agricultores y consumidores?

Para un agricultor, es importante mantenerse al día con la demanda de cultivos y, a medida que crece la población, también lo hace la demanda. Contratar más trabajadores para satisfacer la demanda, aunque es una idea novedosa, no siempre es factible desde un punto de vista financiero. La tecnología permite que menos personas trabajen más, lo que ahorra dinero. Uno de los aspectos más importantes de la agricultura de precisión es que la tecnología no es solo un montón de mejores máquinas, sino máquinas más inteligentes que se comunican entre sí a través de IoT o Internet de las cosas.

Por supuesto, cualquier cosa que ahorre dinero a los productores suele hacer lo mismo con los consumidores. Cuanto más adopte la tecnología la industria agrícola, menos dinero tendrán los agricultores para gastar en mano de obra, agua, pesticidas y otros productos y servicios costosos, y más ahorros pueden pasar los agricultores a las personas que dependen de sus cultivos. El ahorro no es la única parte de la tecnología agrícola inteligente; también se basa en gran medida en el control de calidad, lo que ahorra dinero y garantiza que el cliente obtenga el mejor producto posible.

El universo tecnologico de la agricultura de precisión

Es fascinante que una finca pueda ser realmente una finca inteligente, y aún más asombroso que pueda tener su propio universo técnico o red. El dron agrícola, el GPS y los robots se han hecho cargo de funciones convencionales como preparar el suelo, sembrar y cosechar, que tradicionalmente se realizaban con tractores operados por humanos y otros equipos agrícolas. El cerebro de estos dispositivos está interconectado a través de Internet.

Esta interconectividad ayuda a fusionar imágenes de alta definición e imágenes infrarrojas que representan las variaciones del suelo disponibles en los drones, con datos tales como el nivel de humedad, el contenido de nutrientes, etc., recopilados por varios sensores en el suelo.

Estas imágenes y datos se procesan aún más en la computadora o teléfonos inteligentes para recopilar la información necesaria sobre la salud de los cultivos, la posición de las malezas, la saturación y calidad de los minerales en el suelo, la hidratación de los cultivos, el crecimiento o movimiento que invaden las malezas y plagas, e incluso condiciones climáticas y su efecto esperado en el cultivo.

Estos datos agrícolas completos, durante el período de tiempo, ayudan a una mejor selección de cultivos y manejo del suelo. Esta información es invaluable porque ayuda al agricultor a obtener el mayor rendimiento posible optimizando su tiempo, su dinero y su esfuerzo.

Por que se hace tanto énfasis en la recopilación de datos en una finca

Los datos recopilados a través de los drones y la tecnología de detección, son parte integral de una finca modernizada. Por ejemplo, los drones se pueden usar para estudiar la tierra y su topografía. La tecnología de detección puede medir la variación del suelo entre numerosos puntos del campo agricola.

Esta información ayuda al agricultor a decidir dónde plantar ciertos cultivos y también puede identificar los puntos problemáticos. Esta tecnología también ahorra agua cuando se combina con un sistema de riego automatizado al iniciar el proceso de riego cuando el suelo lo necesita, en lugar de basarse en la hora o el día. Hay un software disponible que incluso puede predecir cuál será el rendimiento de la granja.

Imagine que un agricultor tiene un sistema de riego automatizado que está configurado para regar el campo en intervalos; este proceso se llevará a cabo a menos que se detenga. Ahora, este mismo agricultor se encuentra de muy merecidas vacaciones con su familia cuando su teléfono inteligente le avisa que su finca, la humedad está al 100% y se espera un aguacero torrencial. Ese agricultor puede desactivar, de forma remota, su sistema de riego usando su teléfono inteligente. Con todas las aplicaciones de tecnología inteligente disponibles para los productores de todo el mundo, las posibilidades son infinitas.

El impacto global de la agricultura de precisión

La agricultura inteligente no es de ninguna manera un fenómeno nacional; se ha extendido por todo el mundo. En Chile, donde la fruta es su principal exportación, han implementado sensores para mantenerlos al tanto del nivel de humedad del suelo, así como de las necesidades de la planta. Desde que implementaron esta tecnología, han podido reducir la cantidad de agua que utilizan en un 70% y han aumentado su rendimiento, porque utilizaron la información que recopilaron para mejorar las condiciones de cultivo.

En India, las enfermedades de los cultivos son una dura realidad que a menudo contamina su suministro de alimentos. La tecnología inteligente se ha integrado en sus prácticas agrícolas, para realizar un seguimiento de variables como la humedad, la precipitación y la temperatura para determinar la probabilidad de que ocurra una enfermedad en los cultivos y reaccionar en consecuencia.

La agricultura inteligente ha tenido una tendencia ascendente desde sus inicios y se prevé que continúe creciendo. La revista Forbes lo ha llamado el «futuro de la agricultura». Markets and Markets predice que para el año 2022, la industria de la agricultura de precisión tendrá un valor de más de 11 mil millones de dólares estadounidenses. Y, una cosa sobre los seres humanos que es cierta es que amamos la tecnología y dependemos de ella. Cuando una nueva tecnología llega al mercado, se expande, especialmente algo tan eficiente y que reduce los costos como la agricultura de precisión.

Muchas de las tareas tediosas de la agricultura ahora se pueden manejar con facilidad, debido al advenimiento de la tecnología. La tecnología inteligente ha llegado a la agricultura y seguirá extendiéndose.

Lo que planteamos en Agricultura de Precisión para el Desarrollo, es que no debemos dejarnos cegar sólo por los aspectos tecnoógicos de la agricyltura de precisión. Es necesario mejorar los sistemas de gestión de su finca, con el fin de que podamos utilizar estas tecnologias para mejorar la toma de decisiones.

Hemos sido testigos de muchos agricultores que deciden adquirir fertilizadoras de tasa variable, cuando ni siquiera tienen mapas de suelos de su finca. Más aún, ni siquiera tienen un plano de su propia finca.

No estamos en contra de la adopción de estas nuevas tecnologías, pero nos parece un acto poco ético que un vendedor no advierta a ese agricultor, sobre el hecho de que no podrá aprovechar las ventajas de esa fertilizadora hasta que cumpla ciertos requisitos.

La educación es clave de todo este proceso de transformación digital.

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El índice de área foliar (LAI) es un rasgo biofísico del cultivo de gran interés para los productores y mejoradores de maíz, ya que está directamente relacionado con el potencial productivo del cultivo. El LAI se define como el área foliar fotosintéticamente activa por unidad de superficie de suelo. Las estimaciones directas del LAI mediante la recolección y el análisis de las hojas son tediosas y llevan mucho tiempo. Por lo tanto, para la estimación in situ del LAI se utilizan frecuentemente métodos indirectos basados en la fracción de vegetación cubierta. Diversos autores han obtenido a menudo mediciones del LAI mediante la correlación de valores e índices de reflectancia basados en satélites o en vehículos aéreos no tripulados, como el NDVI, con valores medidos en tierra. Este enfoque plantea otras cuestiones relacionadas con la escalabilidad espacio-temporal o el alto costo de los sensores empleados. Otras soluciones como el uso de imágenes hemisféricas nadirales del cultivo han sido comúnmente empleadas para estimar el llamado LAI verdadero por su relativa simplicidad técnica, pero aún así su análisis requiere de tiempo y paciencia.

El uso de los vehículos aéreos no tripulados o drones en el ámbito agrícola ha permitido en los últimos años una obtención de la información sobre los cultivos a mayor resolución tanto espacial como temporal. De la misma forma, las técnicas de computación y análisis de imágenes automáticos de aprendizaje profundo o Deep Learning, generan resultados cada vez más precisos, rápido y útiles en las diversas aplicaciones a la agricultura. En el presente documento se describe una metodología para estimar el LAI a partir de imágenes RGB tomadas con un UAV a baja altitud (15 m) durante la campaña de 2019 en un ensayo de cultivo de maíz realizado cerca de Sevilla (España). Para el cálculo del LAI, la imagen original se divide en diferentes bandas de análisis según la perspectiva angular del sensor RGB embarcado en el UAV. Para cada una de las perspectivas, se ha utilizado una red neural artificial pre-entrenada basada en Keras y TensorFlow como back-end para realizar automáticamente el cálculo del LAI. Los resultados de salida se compararon con las mediciones directas del LAI en tierra. Los primeros resultados obtenidos muestran que este enfoque, que utiliza imágenes RGB tomadas de un vehículo aéreo no tripulado que vuela a baja altitud y que se combina con el análisis de la red neural profunda, puede ser una metodología factible y precisa para estimar el LAI de las parcelas de cultivo de maíz en un tiempo significativamente más corto y a un costo bajo.

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