Agricultura de precisión y sostenibilidad

Agricultura de precisión y sostenibilidad

La agricultura de precisión (AP) puede ayudar a gestionar los insumos de forma respetuosa con el medio ambiente. Al utilizar el conocimiento específico del sitio, la AP puede mejorar el uso de fertilizantes, semillas y productos químicos para el suelo y otras condiciones.

La PA sustituye la información y el conocimiento por insumos físicos.

Una revisión de la literatura indica que la AP puede contribuir de muchas maneras a la sostenibilidad a largo plazo de la agricultura de producción, lo que confirma la idea intuitiva de que la AP debería reducir la carga ambiental al aplicar fertilizantes y pesticidas solo donde se necesitan y cuando se necesitan.

Los beneficios de la agricultura de precisión para el medio ambiente provienen de un uso más específico de insumos que reducen las pérdidas por exceso de aplicaciones y de la reducción de pérdidas debido a desequilibrios de nutrientes, fugas de malezas, daños por insectos, etc. Otros beneficios incluyen una reducción en el desarrollo de resistencia a los pesticidas.

Una limitación de los artículos revisados ​​es que solo unos pocos midieron índices ambientales directos, como la lixiviación con el uso de sensores de suelo. La mayoría de ellos estimaron indirectamente los beneficios ambientales midiendo la carga química reducida.

Los resultados de una prueba en una finca en Argentina brindan un ejemplo de cómo la información específica del sitio y la aplicación de tasa variable podrían usarse para mantener la rentabilidad mientras se reducen las aplicaciones de nitrógeno. Los resultados del análisis de sensibilidad muestran que la AP es una alternativa modestamente más rentable que la gestión de campo completo, para una amplia gama de restricciones en los niveles de aplicación de N. Estas restricciones pueden ser regulaciones gubernamentales o el entendimiento del propietario de la administración ambiental.

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La tecnología está cambiando la faz de la ganadería del norte de Australia

La cría de ganado en el norte de Australia puede ser difícil, especialmente en épocas de sequía, pero los productores están recurriendo cada vez más a las tecnologías digitales para ayudarlos a cuidar sus rebaños.

A medida que estas nuevas tecnologías asumen una mayor carga en la ganadería, necesitamos cambiar la forma en que pensamos sobre la capacitación de personas para las industrias de pastoreo del norte de Australia. Debemos comenzar por enseñar a quienes trabajan en las industrias agrícolas tradicionales cómo hacer un mejor uso de las nuevas tecnologías, así como crear más oportunidades para las personas en las tecnologías de la información y otros sectores de alta tecnología.

Will Wilson es un productor de ganado de Queensland central y fundador de una empresa que está desarrollando una aplicación llamada iHerd .

Will habló sobre su aplicación en una conferencia reciente e innovación agrícola y contó cómo un grupo creciente de administradores de ganado de todo el mundo ahora descarga y usa su aplicación.

Su presentación fue en el Centro de Investigación y Educación de Belmont, ubicado a media hora en automóvil al norte de Rockhampton en el centro de Queensland. Will ciertamente se veía como en casa en la propiedad ganadera con sus grandes botas y su gran cinturón.

Sabiendo que Will era un ganadero absoluto, no estaba seguro de cómo iba a ir dando una charla sobre tecnología. La configuración de Belmont había proporcionado algunos desafíos técnicos para los oradores anteriores: una computadora portátil vieja puede ser temperamental en el mejor de los casos.

Pero Will se puso de pie, sacó su teléfono inteligente del bolsillo y sin ningún problema lo conectó al proyector a través de Bluetooth. Luego procedió a ejecutar sin problemas su charla usando diapositivas interactivas que había preparado en su teléfono inteligente.

Dijo cómo la aplicación permite a un productor rastrear y monitorear multitudes de ganado a medida que se mueven por la granja, lo que permite a los agricultores realizar un seguimiento de las intervenciones de gestión, como los problemas de salud animal.

Will representa a un número creciente de productores de ganado del norte que están participando en el desarrollo y uso de tecnologías digitales para permitir el manejo de ganado de precisión en sistemas extensivos y complejos de producción de ganado.

Los sistemas de producción de carne vacuna del norte de Australia han sido tradicionalmente de bajos insumos. CSIRO
Normalmente, los sistemas de producción de ganado del norte son de pocos insumos y el acopio de ganado es caro. Por lo tanto, los productores tienen como objetivo minimizar la cantidad de veces que el ganado debe pasar por un conjunto de patios.

En las propiedades que tienen puntos de agua bien administrados, es posible instalar corrales de ganado con puertas de un solo sentido o trampas de lanza en el abrevadero. Cuando el ganado viene a beber del abrevadero, puede ser retenido en los patios.

Este sistema se ha utilizado tradicionalmente para reducir los costes de contratación.

La granja digital
El Centro de Investigación Cooperativa para la Participación Económica Remota ( CRC-REP ) ha estado trabajando en un proyecto que vincula el monitoreo automatizado mediante etiquetas de identificación electrónicas que se colocan en el ganado.

A medida que el ganado llega al agua, camina a través de un conjunto de básculas y, mediante sofisticados algoritmos de pesaje, se registra su peso y su identificación electrónica.

El sobrepeso registra automáticamente el peso del ganado cada vez que van al agua. CSIRO
El trabajo del proyecto CRC-REP se está desarrollando y perfeccionando para incorporar un sistema de redacción que no solo permite el seguimiento automatizado del ganado, sino también el manejo automático, seleccionando animales que cumplen con un rango de peso predefinido.

Desde la introducción del ganado Brahman en el norte de Australia, el centro de Queensland ha proporcionado un campo de pruebas para tecnologías nuevas y emergentes de ganado vacuno.

Belmont Cattle Station es una estación ganadera propiedad de AgForce que tiene una larga historia de apoyo a las últimas investigaciones científicas sobre ganado de carne.

AgForce en Central Queensland ha establecido una asociación con mi universidad para permitir que la propiedad se desarrolle aún más para respaldar la investigación emergente y, lo que es más importante, para establecer vínculos directos con actividades de educación y capacitación.

Nuestro trabajo de investigación sobre el manejo de ganado de precisión ha establecido una red de sensores inalámbricos para monitorear y rastrear la ubicación y el movimiento del ganado en la propiedad.

Los investigadores están trabajando para desarrollar algoritmos de procesamiento de datos en tiempo real que puedan usarse para determinar el estado reproductivo, la salud y la productividad del ganado.

La tecnología que permite a los agricultores monitorear automáticamente su ganado significa que podrán recopilar más información con menos esfuerzo. Vincular la información a los sistemas de gestión automática reducirá aún más el tiempo que los agricultores dedican a trabajar el ganado.

Los sistemas de datos de manejo de ganado de precisión requerirán agricultores que puedan capturar los beneficios de grandes conjuntos de datos complejos. Manejo de tecnología que puede manejar ganado.

Los agricultores del futuro deberán ser más expertos en tecnología. CSIRO
Los programas de capacitación agrícola deben brindar a la próxima generación de agricultores las habilidades para capitalizar los beneficios de los sistemas de gestión y monitoreo automatizados habilitados digitalmente.

Mantener y respaldar las plataformas de hardware de TI que tienen una aplicación agrícola dedicada es un gran salto con respecto a la simple elaboración de un presupuesto de alimentación.

Irónicamente, los desafíos únicos de hacer que la electrónica funcione en ubicaciones remotas y accidentadas pueden significar que una gama más amplia de industrias buscará reclutar a la próxima generación de graduados agrícolas.

A medida que los agricultores adquieran y apliquen nuevas habilidades técnicas, estas habilidades podrían terminar siendo utilizadas por una gama más amplia de industrias. Una adopción más amplia de la innovación derivada de la agricultura podría conducir a una nación con una mentalidad más agrícola.

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Dispositivos portátiles para vacas el siguiente nivel en agricultura de precisión

Hasta el año pasado, David Simmons se despertaba a las 4 todas las mañanas y caminaba 400 metros hasta su establo para atender a las vacas. El hombre de 33 años, dueño de una granja lechera cerca de Corner Brook, siguió un horario estricto de ordeños de 5 am y 5 pm, y tenía que estar en el establo temprano todos los días para prepararse.

Pero desde que instaló los «robots», un sistema de ordeño robótico que compró en octubre pasado, las vacas se ordeñan por sí mismas y el Sr. Simmons duerme. Los mismos «robots» le permiten al Sr. Simmons controlar a las vacas, que usan dispositivos similares a los FitBits. para rastrear todo, desde la temperatura corporal hasta el nivel de actividad, en una aplicación de iPhone, que navega mientras prepara su café matutino.

«Sé lo que tengo que hacer incluso antes de llegar al granero», dijo Simmons. Él y su esposa, Sara, siguen trabajando tan duro como siempre, dijo. Pero ahora funcionan de manera más inteligente. «Sé qué vacas tengo que ir a ver».

En Terranova, la suya es la primera granja lechera que utiliza un sistema de ordeño robótico: puestos en los que las vacas entran y salen por su propia voluntad, donde los láseres y una cámara 3-D guían un brazo robótico hacia las ubres de los animales. Pero en todo Canadá, Simmons es solo uno de los muchos que están recurriendo a tecnología de vanguardia, estacionar robots y drones en sus graneros junto a arados y tractores para aumentar la eficiencia.

En el pasado, los Simmons se basaban en señales visuales para saber si una vaca estaba enferma: si sus ojos parecían hundidos o si su masticación se ralentizaba drásticamente. Pero estos signos tardan días en desarrollarse, si es que alguna vez lo hacen: el ganado es una presa natural, por lo que ocultan sus síntomas para evitar parecer débiles a los depredadores.

Pero ahora, con cada una de sus aproximadamente 100 vacas lecheras con un collar negro con un pequeño dispositivo de rastreo rojo, los Simmons saben el minuto en que una de sus vacas se está comportando de manera anormal. «¿Sabes cuando empiezas a tener gripe … crees que tienes un cosquilleo o que podrías tener un poco de dolor en la espalda, pero no estás muy seguro?» Dijo el Sr. Simmons. «Esto nos permite ayudar a cuidar a las vacas antes de que sientan ese cosquilleo».

El sistema de los Simmonses está hecho por Lely, una empresa holandesa, y dentro de cada collar hay un podómetro, que rastrea la actividad y la masticación de la vaca, y un transpondedor. El transpondedor significa que cuando una vaca ingresa al robot, arrastrada al establo por los bocadillos que recibe una vez dentro, el establo «reconoce» a la vaca y ajusta la configuración en consecuencia.

Gran parte de la tecnología que los Simmons utilizan en su granja ha estado disponible durante décadas. Lely primero hizo el prototipo de un modelo temprano del robot de ordeño en 1992. Pero los avances recientes en la tecnología «vestible» y el desarrollo de productos populares de mercado masivo como FitBits que rastrean la actividad y la dieta de las personas, lo que significa que los dispositivos ahora son más confiables y asequibles.

En total, el sistema le costó a los Simmons $ 750,000, que incluye renovaciones en su granero. Pero el resultado ha sido una mayor producción de leche y una reducción en la cantidad de personal, beneficios que, según el Sr. Simmons, compensarán el costo a largo plazo.

La tecnología está destinada a abordar problemas persistentes en el mundo de la agricultura: aumento del costo de producción y escasez de mano de obra calificada. Los Simmons en Terranova, por ejemplo, se han encontrado compitiendo con los campos petrolíferos de Alberta por el mismo grupo de trabajadores «que entran y salen».

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Otra gran parte del problema laboral, dicen los expertos, es el envejecimiento de la población. Entre 1991 y 2011, la edad promedio de un operador agrícola aumentó de 47 a 54, según Statistics Canada. En el mismo período, el número de menores de 55 años se redujo en aproximadamente un 42%.

«Las personas que tenían mucha experiencia, la generación anterior, están comenzando a irse con bastante rapidez», dijo Andrew Uden, quien creció en una granja de ganado de Nebraska y ahora es el director de operaciones de Quantified Ag, una empresa de tecnología que desarrolla dispositivos portátiles. dispositivos para ganado de carne.

La nueva tecnología permite a los agricultores arreglárselas con menos trabajadores y ayuda a compensar la menor experiencia al entregar datos precisos directamente de los campos o de los propios animales.

La tendencia en los últimos años ha sido hacia la «agricultura de precisión»: utilizar tecnología para recopilar datos hiperespecíficos para que los agricultores puedan ser más eficientes en sus métodos. Los agricultores, por ejemplo, ahora pueden usar drones para volar sobre sus campos, recopilando datos en cada centímetro cuadrado para poder personalizar la cantidad de fertilizante o insecticida que deben entregar en áreas específicas.

El Sr. Uden agregó que incluso los jóvenes que ingresan a la agricultura a menudo vienen con ganas de un estilo de vida diferente.

«Muchos niños no van a la universidad durante cuatro o cinco años, salen con un título, para montar a caballo y sacar ganado enfermo todo el día», dijo.

Los Simmonses son ejemplos de esto. Tanto David como Sara crecieron en granjas, obtuvieron diplomas universitarios y luego regresaron para hacerse cargo de las operaciones lecheras en la granja familiar del Sr. Simmons.

Los cambios tecnológicos significan que ahora pueden desayunar y cenar juntos la mayoría de los días con su hija pequeña. «Nuestro tiempo es más flexible», dijo Simmons. «Si nuestra pequeña tiene una actividad, una cita para jugar o una fiesta de cumpleaños, nunca nos la perdemos».

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Consulte los pasos para el mapeo con drones

Entendamos cómo se pueden realizar mapas y topografía con un dron.

La tecnología de drones es un disruptor líder del siglo XXI. Desde la entrega de paquetes hasta la puerta hasta salvar vidas en áreas remotas con suministros médicos; es una tecnología que no puede ser pasada por alto por ninguna industria, ni siquiera por la geoespacial. Los drones han hecho posible mapear un área muy rápidamente y de una manera muy rentable, haciendo retroceder aquellos días en que las imágenes de satélite eran una opción. Industrias como la construcción, la agricultura, la atención médica, el apoyo en casos de desastre, la minería, la inspección de infraestructura, etc., utilizan en gran medida el mapeo y la topografía con drones, ya que la imagen clara y precisa o el modelo 3D de un área de proyecto con mediciones precisas facilitan la toma de decisiones. La entrega rápida de resultados y el bajo costo añaden una razón adicional para hacerlo.

La cartografía y la topografía con un dron son muy simples. Ahora, en el mercado, los drones estándar profesionales están disponibles a precios asequibles que permiten que cualquiera pueda realizar este trabajo. Incluso puedes ser tú. Entonces, entendamos los pasos para saber cómo se pueden realizar mapas y levantamientos usando un dron.

Seleccione según el requisito
Seleccione el dron según sus necesidades. Si tiene una inspección de drones por hacer con fines agrícolas, DJI Agras MG-1 – Best 8 Rotor Drone, senseFly eBee SQ, Precision Hawk Lancaster 5 son algunos de los mejores. Si su propósito es la minería, entonces es mejor optar por Yuneec H520, DJI Matrice 200 Review, 3DR Solo Quadcopter 2.0, entre otros.

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Elija software
Una vez que se ha elegido el dron según el propósito, el siguiente paso es la selección de una solución de mapeo que es una aplicación móvil y una plataforma web que ayuda a planificar el vuelo con precisión. La cartografía móvil automatiza la cartografía y los vuelos fotográficos, y el software crea mapas, informes y modelos 3D precisos y de alta resolución, así como mapas en vivo 2D en tiempo real para un análisis inmediato. Para el análisis de imágenes, transfiera la imagen de la tarjeta de almacenamiento a la computadora una vez que se hayan capturado los datos y cárguela al software que procesará los datos para dar el resultado final. Hay varias soluciones de software en el mercado como Pix4D, Drone Deploy y Precision Hawk, entre muchas.

Planificación de vuelos
Una vez que se ha seleccionado la solución de mapeo y drones, el siguiente paso es la planificación del vuelo. Seleccione el área donde desea hacer el mapeo de drones y asegúrese de que se especialice en seguridad. Después de finalizar el área, seleccione la altitud a la que desea volar el dron. Después de seleccionar el área, planifique el vuelo utilizando un software de mapeo. Para ello, inicie sesión en el software donde automáticamente le pedirá que planifique un vuelo. Te da la imagen satelital del área donde solo tienes que hacer clic en el cuadrado y seleccionarlo para el mapeo de drones.

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Compruebe la configuración de la cámara
Antes de volar el dron sobre el área seleccionada, verifique la configuración de la cámara. Cualquier mal ajuste de la cámara puede destruir completamente el trabajo. Si no es un profesional en la cámara, lo mejor es usarlo en modo automático y si ha dominado el arte de la fotografía, configúrelo manualmente para ajustar la configuración de la cámara, como la velocidad de obturación, el balance de blancos y el ISO manualmente para obtener una imagen más nítida y consistente. imágenes para tus mapas

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Vuela y revisa
Ahora el trabajo está sobre el terreno. Después de todos los procesos de selección, lleve el dron al área donde ha planeado su vuelo y vuele. Para el propósito, conecte el dron al teléfono inteligente, vaya a la aplicación de mapeo de drones y toque sobre la marcha. Revise las imágenes capturadas por el dron en ese momento para asegurarse de que solo la imagen relevante se destina al análisis final.

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Procesamiento de imágenes
Una vez capturadas las imágenes, cargue la imagen en el software. Para iniciar sesión en Data Mapper, busque la encuesta y haga clic en cargar encuesta. Aquí cargue todas las imágenes y luego seleccione la salida donde la imagen se procesará en forma de ortomosaico o nube de puntos 3D lista para ser utilizada para su propósito.

Es importante señalar aquí que la ciencia de la fotogrametría se aplica en el mapeo con drones, donde las mediciones se realizan a partir de fotografías que dan como resultado un mapa, medición o modelo 3D de un objeto o escena del mundo real.

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Adquirir datos de teledetección

Sensores

Los sensores remotos se pueden agrupar según la cantidad de bandas y el rango de frecuencia de esas bandas que el sensor puede detectar. Las categorías comunes de sensores remotos incluyen sensores pancromáticos , multiespectrales , hiperespectrales y ultraespectrales .

Los sensores pancromáticos cubren una amplia banda de longitudes de onda en el espectro de luz visible o infrarroja cercana. Un ejemplo de un sensor de banda única de este tipo sería una cámara de película fotográfica en blanco y negro.

Los sensores multiespectrales cubren dos o más bandas espectrales simultáneamente, típicamente de 0,3 ma 14 m de ancho.

Los sensores hiperespectrales cubren bandas espectrales más estrechas que los sensores multiespectrales. Los datos de imagen de varios cientos de bandas se registran al mismo tiempo y ofrecen una resolución espectral mucho mayor que un sensor que cubre bandas más anchas.

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Figura 2.1 Diagrama de una imagen hiperespectral.

Los sensores ultraesprectrales aún están en desarrollo y aún no están en uso. Estos sensores cubrirán miles de bandas con un ancho de banda aún más estrecho que los sensores hiperespectrales.

Sistemas de entrega de datos de imágenes digitales

Sistemas de sensores de escáner

Los escáneres de imágenes electro-ópticos y espectrales producen imágenes digitales con el uso de detectores que miden el brillo de la energía electromagnética reflejada. Los escáneres constan de uno o más detectores de sensor según el tipo de sistema de sensor utilizado.

Un tipo de escáner se denomina escáner de escoba batidora, también conocido como escáner transversal. Utiliza espejos giratorios para escanear el paisaje de abajo de lado a lado perpendicular a la dirección de la plataforma del sensor, como una escoba. El ancho del barrido se conoce como la franja del sensor. Los espejos giratorios redirigen la luz reflejada a un punto en el que se agrupan uno o pocos detectores de sensor. Los escáneres Whiskbroom con sus espejos móviles tienden a ser grandes y complejos de construir. Los espejos móviles crean distorsiones espaciales que el proveedor de datos debe corregir con un procesamiento previo antes de que los datos de imagen se entreguen al usuario. Una ventaja de los escáneres whiskbroom es que tienen menos detectores de sensores para mantener calibrados en comparación con otros tipos de sensores.

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Figura 2.2 Escáner de batidor AVIRIS

Otro tipo de escáner, que no utiliza espejos giratorios, es el escáner de barrido, también conocido como escáner de trayectoria. Los detectores de sensor en un escáner de escoba de empuje están alineados en una fila denominada matriz lineal. En lugar de barrer de lado a lado a medida que avanza el sistema de sensores, la matriz de sensores unidimensionales captura toda la línea de exploración de una vez como lo haría una escoba. Algunos escáneres recientes a los que se hace referencia como escáneres de mirada por pasos contienen matrices bidimensionales en filas y columnas para cada banda. Los escáneres pushbroom son más livianos, más pequeños y menos complejos debido a que tienen menos partes móviles que los escáneres whiskbroom. También tienen mejor resolución radiométrica y espacial. Una de las principales desventajas de los escáneres de barrido es la calibración necesaria para una gran cantidad de detectores que componen el sistema de sensores.

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Figura 2.3 (a), (b), (c), (d)

Sistemas de plataforma de escáner

Sistemas de aeronaves

Los aviones han servido como plataformas de detección remota, comenzando con Wilber Wright llevando la primera cámara al aire. Las aeronaves tienen varias ventajas útiles como plataformas para sistemas de teledetección. Las aeronaves pueden volar a altitudes relativamente bajas, lo que permite una resolución espacial del sensor por debajo del metro. Las aeronaves pueden cambiar fácilmente su horario para evitar problemas climáticos como las nubes, que pueden bloquear la vista del suelo de un sensor pasivo. Se pueden hacer cambios de tiempo de último minuto para ajustar la iluminación del sol, la ubicación del área que se visitará y visitas adicionales a esa ubicación. Los cambios de configuración, reparación y mantenimiento de sensores se realizan fácilmente en las plataformas de los aviones. Las rutas de vuelo de las aeronaves no conocen fronteras, excepto fronteras políticas. Obtener permiso para entrometerse en el espacio aéreo extranjero puede ser un proceso largo y frustrante. La baja altitud a la que vuelan las aeronaves reduce el campo de visión del sensor, lo que requiere muchas pasadas para cubrir un área grande en el suelo. El tiempo de respuesta que se necesita para hacer llegar los datos al usuario se retrasa debido a la necesidad de devolver la aeronave al aeropuerto antes de transferir los datos de la imagen sin procesar a las instalaciones del proveedor de datos para su preprocesamiento.

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Figura 2.4 Sensor de 40 bandas instalado dentro de un avión.

Sistemas de satélite

Las plataformas de satélite que vuelan desde el espacio proporcionan un campo de visión muy amplio para el sensor y visitas periódicas repetitivas sistemáticas. La resolución es limitada debido a la altitud fija del satélite y la trayectoria orbital volada. Los satélites no conocen fronteras políticas, lo que les permite cubrir cualquier rincón del mundo desatendido por la interferencia de gobiernos extranjeros. Se requieren costosas instalaciones de apoyo en tierra para operar satélites. Los sistemas de satélites son intensivos en capital, cuestan cientos de millones de dólares y tienen una vida operativa relativamente corta, generalmente de cinco años o menos.

Principales programas de satélite

Algunos de los principales programas de satélite que ofrecen imágenes que se utilizan en la agricultura en la actualidad son los siguientes:

Landsat 5 utiliza un sensor temático («TM») que opera en 7 bandas con una resolución de 30 metros excepto el infrarrojo térmico que tiene una resolución de 120 metros. Space Imaging EOSAT de Thornton, Colorado, es el distribuidor exclusivo de imágenes Landsat.

Los puntos 1, 2, 3 y 4 utilizan sensores visibles de alta resolución («HRV») que operan en 4 bandas con una resolución de 10 m pancromática y 20 m multiespectral. Las imágenes puntuales son distribuidas por Spot Image con sede en Toulouse, Francia.

El IRS-1C utiliza tres sensores: el LISS-III, con una resolución de 23 metros en cuatro bandas espectrales, un sensor pancromático, con una resolución de 5,8 my un sensor de campo amplio («WiFS»), con una resolución de 188 m. Las imágenes del IRS son distribuidas por Space Imaging EOSAT de Thornton, Colorado, bajo una licencia exclusiva de ANTRIX Corp. Ltd. de India, la empresa de marketing comercial de la Organización de Investigación Espacial de la India.

Invertir en satélites comerciales puede ser un negocio arriesgado. El satélite Lewis de TRW con sensores hiperespectrales se perdió poco después del lanzamiento en agosto de 1997. EarthWatch también perdió su satélite EarlyBird cuatro días después del lanzamiento en diciembre de 1997.

Sistemas terrestres

Los sistemas de sensores remotos terrestres son sistemas de sensores terrestres. Se han realizado algunas investigaciones utilizando sensores remotos conectados a largos brazos hidráulicos izados sobre el dosel del cultivo desde el suelo. Las imágenes recopiladas desde una distancia tan cercana tienen resoluciones mucho mayores que las imágenes de aviones o satélites. Otros sistemas terrestres utilizan sensores montados en el vehículo que controlan los aplicadores de dosis variable en tiempo real. Por ejemplo, los sensores remotos que pueden distinguir las malezas del cultivo están montados en rociadores que cambian la tasa de aplicación de herbicidas aplicados sobre la marcha (Figuras 2.5 y 2.6). Se utiliza una forma de tecnología de detección remota llamada visión artificial para detectar las malas hierbas en el cultivo y controlar el pulverizador. (Steward y Tian, ​​1998).

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Cinco pasos para un mapeo de drones de calidad

Completar su proyecto de mapeo con drones es más fácil de lo que piensa. ¡Así es cómo!
Logotipo de la aplicación Measure Ground Control
Medir el control de tierra
Para este ejemplo, asumiremos que estamos mapeando un sitio de tamaño mediano y creando tres productos de datos estándar: ortomosaico, modelo de superficie digital y mapa de contorno. En el camino, nos referiremos a Measure Ground Control (MGC), una solución de software de extremo a extremo impulsada por Pix4D.

Ahora comencemos.

Paso 1: planifique su misión
La calidad de los datos comienza con un plan. Es imperativo que comprenda completamente la ubicación del trabajo y qué tipo de datos necesita recopilar. Esa información impulsará las decisiones sobre los pilotos, el equipo y la configuración de vuelo, solo por nombrar algunos. Aquí hay algunas cosas que debe de planificar en torno a:

Ubicación. Deberá conocer la clasificación del espacio aéreo, el tamaño del sitio, la ruta de acceso, la propiedad de la propiedad y cualquier reglamentación local o requisitos de seguridad específicos del sitio. Si se requiere algún tipo de exención, permiso especial o protocolo de notificación, querrá comenzar con eso con anticipación.
Sincronización. La buena luz y el buen tiempo son claves para un vuelo seguro y exitoso. Tenga una idea clara de la extensión del área que mapeará para que pueda planificar la cantidad de tiempo necesaria para la captura de datos. Asegúrese de tener algo de tiempo de reserva en su plan, en caso de que las cosas no vayan bien, y verifique las predicciones meteorológicas con frecuencia en los días y horas previos a su misión. Nunca vuele en condiciones cuestionables.
Necesidades de datos. Si no sabe qué tipo de datos necesita, no podrá seleccionar el equipo correcto, asignar el piloto correcto o construir la ruta de vuelo correcta. En este caso, sabemos que nuestro objetivo es crear los tres productos de datos básicos producidos por MGC: ortomosaico, modelo de superficie digital y mapa de contorno.
Equipo. El tipo de datos que está recopilando y el tamaño del sitio son dos factores importantes a la hora de elegir el equipo. Para trabajos de mapeo simples en sitios pequeños a medianos, el DJI Mavic 2 Pro es una opción compacta y rentable y su cámara de 20MP recopila imágenes de alta resolución (no recomendamos cámaras por debajo de 20MP). Los drones más grandes como el DJI M210 con el sensor Zenmuse X5S también pueden hacer el trabajo, aunque a un precio más alto.
Personas. Conoce el momento de su misión, el tipo de datos que se recopilarán y el equipo que utilizará. Ahora debe asignar un piloto que no solo esté disponible en el momento y lugar de la misión, sino que también tenga las habilidades necesarias para operar el equipo de manera segura y recopilar datos de calidad. Si tiene un equipo grande, puede estar asignando varias personas a una misión.
Measure Ground Control ofrece herramientas integrales de gestión de programas y planificación de misiones. Cree una nueva misión, verifique el espacio aéreo, asigne recursos y administre el calendario de su programa.

Paso 2: crea una ruta de vuelo
Dado que comprende bien el sitio y los requisitos de datos, puede crear su ruta de vuelo con anticipación. Cuando planea crear un mapa, generalmente recopilará datos utilizando un patrón de vuelo de cuadrícula automatizado. El uso de una ruta de vuelo automatizada asegurará que las imágenes se capturen de manera consistente y con una superposición adecuada. Con la configuración correcta, obtendrá un mapa mucho mejor.

Pantalla de vuelo de cuadrícula en la aplicación de vuelo MGC
Pantalla de vuelo de cuadrícula en la aplicación de vuelo MGC
Unas palabras sobre la superposición: querrá establecer su vuelo de cuadrícula con una superposición mínima del 60%. Sin embargo, el tipo de sitio es importante. Cuanto más homogéneo sea su sitio (como un bosque de árboles o un campo de hierba), mayor será su superposición, a menudo hasta un 85% o 90%. El software de mapeo utiliza puntos de conexión (señales visuales únicas) para unir imágenes en un mapa. Si todas sus imágenes tienen el mismo aspecto, es mucho más difícil juntarlas, por lo que se requiere más superposición. Piense en ello un poco como armar un rompecabezas: si todas las piezas tienen el mismo aspecto, es más difícil de armar, por lo que necesita más pistas.

Otros parámetros de vuelo recomendados incluyen una altitud de 200-300 pies, una velocidad de 11-12 mph (tenga en cuenta que si usa MGC, establecerá automáticamente la mejor velocidad para su plan de vuelo) y un ángulo de cámara de 90 grados para el mapeo 2D.

Si está utilizando Measure Ground Control, puede crear rutas de vuelo de cuadrícula automatizadas en el portal web o en la aplicación de vuelo. Al utilizar el portal web, los planes de vuelo se sincronizarán automáticamente con la aplicación de vuelo MGC para el piloto en el campo.

Paso 3: volar y capturar datos
Como ya ha creado una ruta de vuelo de cuadrícula automatizada, volar y recopilar datos es simple. Comience por completar una lista de verificación previa al vuelo en la aplicación de vuelo MGC para mantenerse organizado en el campo y asegurarse de que se siga el protocolo adecuado. Confirme las condiciones meteorológicas y del espacio aéreo y, si es necesario, obtenga una autorización en tiempo real a través de LAANC (para volar cerca de los aeropuertos participantes).

Ahora solo asegúrese de que su ubicación de despegue (y aterrizaje) esté nivelada y libre de obstrucciones, haga los últimos ajustes y comience su vuelo. Su dron recopilará datos automáticamente de acuerdo con su ruta de vuelo y parámetros. Mantenga el contacto visual con su dron y asegúrese de que progresa a través de cada segmento de su vuelo en la red según lo planeado.

Si necesita volver a volar una parte de su cuadrícula por cualquier motivo, la aplicación de vuelo MGC lo hace fácil. No es necesario volver a hacer toda la ruta de vuelo desde el principio.

Datos de registro de vuelo en el portal web MGC
Datos de registro de vuelo en el portal web MGC
Su vuelo completo crea un registro de vuelo que combina su lista de verificación, equipo e información de ubicación con datos de telemetría como cabeceo, guiñada, balanceo, altitud y velocidad. Como operador profesional de drones, querrá capturar todos los registros de vuelo para su seguimiento y cumplimiento.

Con la aplicación de vuelo MGC, los registros de vuelo detallados se cargan automáticamente en la plataforma web MGC a través de un sistema de almacenamiento seguro en la nube que se ejecuta en servidores de EE. UU . Los registros también se pueden agregar con DJI Log Sync o manualmente.

Paso 4: Cargar y procesar datos
Confirmación de imágenes para su procesamiento en MGC
Confirmación de imágenes para su procesamiento en MGC
Después de la recopilación de datos, cargará sus imágenes para su procesamiento. Siempre revise su conjunto de datos antes de procesarlo para confirmar la calidad y la integridad de su conjunto de datos. Asegúrese de que sus imágenes sean nítidas y de que no se hayan perdido áreas y de que no haya imágenes perdidas que no pertenezcan a su mapa. Recuerde, la entrada de datos incorrectos equivale a datos incorrectos, por lo que es importante que cree su mapa utilizando un conjunto completo de imágenes de calidad.

En MGC, cargue sus datos sin procesar en la página de la misión, donde toda la información relacionada con la misión se guarda en un solo lugar. Tendrá la oportunidad de revisar cada imagen junto con su ubicación de captura. Confirme la calidad de los datos y excluya las imágenes que no pertenezcan antes del procesamiento. ‍

Una vez que esté satisfecho con su conjunto de datos sin procesar, procederá a procesar sus imágenes. Los pasos necesarios dependerán del software que esté utilizando. Algunos programas pueden ser complicados y requieren capacitación específica en el software y / o experiencia en análisis de datos SIG. Otro software, como Measure Ground Control, usa configuraciones optimizadas y le permite procesar datos con solo presionar un botón. El tiempo de procesamiento varía desde una hora para mapas pequeños hasta más de 24 horas para mapas muy grandes con más de 1500 imágenes.

Con MGC, las imágenes se procesan y los productos de datos se crean a través de una perfecta integración con Pix4D, el líder de la industria en fotogrametría.

Paso 5: obtenga sus mapas
Una vez que se completa el procesamiento, tiene acceso a sus productos de datos. Para este ejemplo, hemos elegido los tres productos de datos estándar producidos por Measure Ground Control:

Ortomosaico
Modelo de superficie digital (DSM)
Mapa de contorno

Dependiendo del software que esté utilizando, puede ver sus mapas, tomar medidas o exportar archivos para usarlos en otras plataformas de software GIS. Visor de mapas de control de tierra
es una plataforma avanzada para la visualización de sus productos de datos en 2D. Puede tomar medidas básicas, activar y desactivar productos de datos, importar su propia capa 2D y agregar información como la ruta de vuelo.

Listo para comenzar el mapeo? Obtenga una prueba gratuita de Measure Ground Control .

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Agricultura inteligente el nuevo referente agrícola

La agricultura ha pasado de ser considerada una ocupación primitiva a una industria impulsada por datos y tecnologías modernas. ¿Sorprendido? ¡No lo seas! Un agricultor de hoy puede administrar fácilmente acres y acres de cultivos desde su computadora portátil e incluso mapear toda la granja en su teléfono inteligente. Sí, la agricultura está atravesando cambios tecnológicos radicales. Los agricultores están comenzando a utilizar sistemas de guía para determinar la posición de sus tractores. Usan dispositivos inteligentes para encender y apagar aspersores, monitores de rendimiento para medir los volúmenes de cosecha, sensores de humedad del suelo, sensores de densidad del suelo, sensores infrarrojos de salud de los cultivos y mucho más. En el futuro, tecnologías agrícolas inteligentes, junto con la agricultura de precisión basada en datos, permitirá a los agricultores reducir los costos y maximizar los rendimientos y las ganancias. Los vehículos aéreos no tripulados permitirán a los agricultores mapear sus operaciones en tiempo real. Esta compleja asimilación de tecnologías inteligentes y decisiones basadas en datos se conoce como agricultura de precisión . La popularidad que está ganando este nuevo punto de referencia es asombrosa. En la actualidad, los fabricantes de tractores están incorporando sistemas de navegación global y una variedad de otros sensores en sus modelos. Atrás quedaron los días de la agricultura intensiva en mano de obra.

Las tecnologías disruptivas en la agricultura moderna crean tantas oportunidades para la nueva generación, que es probable que los niños criados en granjas hoy en día regresen al negocio agrícola después de la universidad. En este artículo, analizamos algunas de las nuevas tecnologías que cambiarán la faz de la agricultura global tal como la conocemos. También veremos algunos de los desafíos potenciales que enfrentamos en términos de aceptación e implementación de estas tecnologías agrícolas inteligentes.

La agricultura de precisión puede analizar y monitorear las características variables del suelo
Si usted es un agricultor o está involucrado en la industria agrícola, sabrá que las características del suelo, como los niveles de nutrición, los niveles de fósforo y nitrógeno, etc. varían de una parte del campo a otra. Las tecnologías inteligentes permiten a las partes interesadas, como los fabricantes de fertilizantes, los vendedores de semillas y los consultores de cultivos, analizar estos datos variables fácilmente y asesorar a los agricultores sobre cómo optimizar sus prácticas agrícolas para producir un mejor rendimiento y reducir el desperdicio. Los agricultores pueden crear fácilmente mapas de precisión y cargar datos del suelo, datos de rendimiento e imágenes aéreas en sus sistemas. Estas nuevas tecnologías tienen un impacto significativo en el medio ambiente, como la reducción del uso de agua y la disminución del uso de productos químicos.

Tierras agrícolas con tractores, sistema de riego y puntos y líneas digitales
Los agricultores pueden crear fácilmente mapas de precisión y cargar datos del suelo, datos de rendimiento e imágenes aéreas en sus sistemas.
Los sensores permiten a los agricultores establecer zonas para, por ejemplo, excluir la nutrición externa o desactivar los sistemas de aspersión de productos químicos antes de que lleguen a los canales de suministro de agua para evitar multas y litigios. Los huecos y superposiciones en las plantaciones también se pueden evitar mediante sensores geoespaciales. El despilfarro es uno de los principales problemas de la agricultura tradicional. La agricultura de precisión es muy beneficiosa en muchos sentidos. Proporciona a los agricultores de todo el mundo mejores perspectivas y contribuye al medio ambiente al minimizar el desperdicio.

Bluetooth, infrarrojos y GPS como arados y guadañas de hoy en día. ¿Quien lo hubiera pensado?
En nuestras publicaciones anteriores vimos cómo los dispositivos inteligentes y la tecnología moderna tocan los vehículos modernos y casi todos los demás elementos esenciales humanos. La agricultura y la ganadería no son diferentes. Las granjas ahora tienen tractores con navegación y sensores integrados, que monitorean todos los elementos macroscópicos y microscópicos en el campo. John Deere, un fabricante de tractores líder en la industria, ofrece múltiples opciones de sensores en sus tractores donde se agregan receptores GPD a los pulverizadores para un mejor control. Kinze se especializa en producir sembradoras y gráficos de granos para evaluar la siembra y la cosecha.

Sin embargo, no importa cuán modernizada pueda llegar a ser la agricultura, el quid siempre girará en torno a tres procedimientos básicos:

La profundidad del implante de semillas
Contacto de la semilla al suelo
Espaciado de semilla a semilla
Hombre en maizal con portátil y tractores
Las granjas ahora tienen tractores con navegación y sensores integrados, que monitorean todos los elementos macroscópicos y microscópicos en el campo.
Los sensores de Kinze brindan información vital y control sobre estos procedimientos básicos que son esenciales para obtener el máximo rendimiento. Sin embargo, la implementación a gran escala de tales tecnologías plantea desafíos. Algunas complicaciones inmediatas que me vienen a la mente incluyen dificultades del terreno, máximos solares y distribución de satélites en latitudes más altas. Los sistemas de software como los que ofrece easyfarmmaps.com permiten la recopilación de datos a gran escala en el campo, pero son costosos de instalar y complejos de aprender y procesar para los agricultores. Si bien las grandes empresas agrícolas y las grandes empresas pueden tener los recursos para implementar estas tecnologías; Es posible que los pequeños agricultores y los propietarios individuales no tengan necesariamente esas opciones. Mirando un futuro en el que la agricultura esté dominada por la precisión y los datos en la nube y respaldada por una infraestructura avanzada como los tractores inteligentes,

Corrales de cerdos inteligentes y cobertizos para vacas: un mejor entorno para los animales domésticos
La tecnología de precisión puede allanar el camino para mejorar el bienestar animal. No se puede negar que el entorno ganadero actual es extremadamente hostil. Esto puede cambiar con proyectos como ALL-SMART-PIGS (financiado por la UE) donde se utilizan sensores para detectar las necesidades de los animales y transmitir información a las autoridades interesadas en caso de trato severo. Los animales más sanos significarán productos más sanos y convertirán todo el escenario en una situación en la que todos salgan ganando para los granjeros y los animales. Los factores clave como la eficiencia de la alimentación, los datos de salud, la calidad del aire y más serán monitoreados constantemente y se harán esfuerzos para contrarrestar todas las anomalías. Si bien imaginar el concepto es fácil, su implementación será mucho más desafiante. El mayor desafío es conseguir que todo y todos participen.

Créditos de video: Youris.com

Estas cuestiones nos llevan a la pregunta: ¿qué tipo de inversión se requiere para que estos conceptos sean viables a escala global? ¿Justificará las devoluciones recibidas posteriormente? Si bien hay escepticismo por un lado, también hay optimismo. Por ejemplo, la presión de los consumidores por el bienestar de los animales es un fuerte motivador para este tipo de tecnologías en Alemania, Reino Unido y Holanda. Algunos expertos también informaron que los agricultores que utilizaron estas tecnologías de precisión para mejorar la salud animal registraron resultados fenomenales, como una mayor eficiencia de conversión de alimentos y mejores pesos, lo que resultó en mayores ganancias. Algunos de ellos ya han comenzado a expandir sus operaciones. Es importante que la aplicación generalizada de tales tecnologías esté respaldada, por ejemplo, por la UE y las regulaciones deben establecerse para evitar que los datos importantes y sensibles sean explotados o violados. Será necesario mejorar las capacidades de infraestructura, como la penetración y la velocidad de la banda ancha.

Olvídate de Old MacDonald’s Farm, la granja del futuro se parecerá más a Star Trek
En un estudio reciente, los miembros del equipo del Cow Tracking Project descubrieron que a los agricultores les cuesta $ 300 cada vez que una vaca sufre mastitis, una infección fatal de la ubre. Este costo podría reducirse significativamente si los sensores, que monitorean vacas individuales y su comportamiento, envían alertas tan pronto como detectan una enfermedad. Estas ideas innovadoras están surgiendo en todo el mundo. Tomemos como ejemplo al fabricante suizo de drones SenseFly. Su objetivo es ayudar a la agricultura desde el aire mediante el despliegue de drones con software patentado para capturar imágenes de campos de alta resolución. Con estas imágenes, los agricultores podrán analizar la salud de los cultivos y tomar decisiones informadas.

Otra empresa, BioCarbon, ha creado una tecnología única que despliega drones para plantar mil millones de árboles cada año. ¡Qué grandioso es eso! Otro ejemplo es Dacom, una empresa que se especializa en la creación de software y servicios de asesoría en línea para granjas y otras instituciones y organismos agrícolas. Permite a los agricultores usar teléfonos inteligentes para monitorear el agua, los fertilizantes, el rendimiento de los cultivos, las condiciones de crecimiento y los patrones climáticos. Volviendo al problema del desperdicio, las granjas inteligentes del futuro definitivamente lo manejarán, ya que se implementarán sistemas eficientes de gestión de residuos en toda la industria. Actualmente, la industria agrícola utiliza un enorme 70% de nuestra agua dulce. El 60% de esto se desperdicia por completo. Los sistemas inteligentes pueden alertar a los agricultores en caso de fugas y fallas de la máquina y permitirles controlar las bombas de agua.

Hombre en campo de trigo mirando smartphone
Volviendo al problema del desperdicio, las granjas inteligentes del futuro definitivamente lo manejarán, ya que se implementarán sistemas eficientes de gestión de residuos en toda la industria.
Tome el Nano Ganesh, por ejemplo. Los agricultores indios están utilizando tecnología remota basada en teléfonos móviles para controlar el flujo de agua en las bombas, lo que se traduce en importantes ahorros de agua y una reducción general de los costos. El mayor obstáculo es el hecho de que muchas granjas aún no están conectadas a la nube. Para conectar granjas de todas las escalas y tamaños, es necesario realizar grandes inversiones, pero en regiones como África, millones de hogares todavía dependen de la agricultura de subsistencia para sobrevivir. Si bien los beneficios de las granjas inteligentes en el futuro de la agricultura son claros, todavía quedan enormes desafíos por superar.

¡Los agricultores utilizan la tecnología inteligente mucho más de lo que cree!
Una presentación reciente de expertos en Gran Bretaña ilustró cómo serán las granjas inteligentes del futuro. ¡Tendremos exploradores de cultivos que inspeccionen las plantas y eliminen las malas hierbas, rociadores inteligentes del clima, drones que monitoreen los campos cultivables y un centro central para que los datos se transmitan y analicen para ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas! Si bien algunas tecnologías de nicho como N Sensor todavía solo son accesibles para las grandes empresas, las empresas más pequeñas no se quedan atrás cuando se trata de emplear técnicas inteligentes para la agricultura. Ya hay una gran cantidad de ganaderos, por ejemplo, que usan sensores para rastrear la salud y el movimiento de sus animales. Los gobiernos europeos están mostrando un mayor interés en promover la agricultura inteligente, ya que las estimaciones recientes del cambio climático predicen un incremento en el potencial de producción. ¡Los resultados también se pueden ver! Por ejemplo, El 60% de las tierras de cultivo en Gran Bretaña se gestionan ahora con métodos de precisión que incluyen sistemas de sensores, cámaras, drones, micrófonos, mapas de campo virtuales, análisis y tractores guiados por GPS. ¡Una nueva revolución agrícola está en el horizonte!

Créditos de video: Agriculture.com

Un gran ejemplo de tecnología de precisión es el sensor N. Tiene una herramienta montada en la cabina equipada con sensores en el extremo. Los sensores analizan el color de los cultivos en crecimiento. Puede estimar el contenido de clorofila, el requerimiento de nitrógeno y otros detalles. Estos sensores transmiten esta información a un sistema de rociadores que luego rociará la cantidad correcta de fertilizante en esa parte del campo. La complejidad de esta tecnología de precisión la ha encarecido, pero estoy seguro de que una demanda más amplia en el futuro eventualmente resultará en una reducción de costos. Los agricultores también se están dando cuenta de la importancia y los beneficios de la agricultura de precisión y están tratando de implementar las tecnologías disponibles siempre que sea posible. Estoy seguro de que el futuro de la agricultura inteligente verá una demanda a mayor escala de tales tecnologías,

¡Las granjas inteligentes están en aumento y los graneros inteligentes no se quedan atrás!
¿Ha oído hablar del nuevo servicio de agricultura a pequeña escala Smart Barn, creado por Klein y Althaus en enero de 2014? Tiene quince clientes, incluidos agricultores porcinos y de soja, y les ayuda a controlar las condiciones ambientales y las temperaturas de los contenedores de granos. Otras cosas que monitorea el servicio agrícola incluyen cortes y uso de energía, estado del sistema, flujo de aire y ventilación y presión de agua. Sus sistemas utilizan la red Verizon Wireless para mapear la granja y colocar sensores, luego de lo cual la información se carga y se almacena en la nube.

Los agricultores están de acuerdo en que el sistema es confiable. Los ganaderos, en particular, se benefician de estas tecnologías, ya que proporcionan un control exhaustivo de los niveles de salud que ayuda a aumentar la producción. Como los agricultores pueden controlar la humedad, la temperatura, la calidad del aire y los requisitos de alimentación, se puede brindar un mejor cuidado a los animales. Estas técnicas pueden extenderse al cultivo de cereales y ayudar a aumentar la producción en un 10% en poco tiempo. Es interesante ver la diversidad de la escala en la que las técnicas de agricultura de precisión pueden beneficiar a los agricultores. Desde los pequeños ganaderos hasta las empresas agrícolas a gran escala, todos ellos se están dando cuenta cada vez más de los beneficios de estas tecnologías y, por lo tanto, están en proceso de amplia aceptación. Esto también presenta oportunidades para que los innovadores se aventuren en una nueva industria e innoven a niveles extremadamente rentables.

Los agricultores pueden ver instantáneamente los requerimientos de nutrientes de sus cultivos.
Se están realizando investigaciones para combinar tecnologías basadas en datos con algoritmos agrícolas para ayudar a los agricultores a recibir notificaciones instantáneas sobre sus cultivos. Por ejemplo, los agricultores tienen acceso instantáneo a información sobre, por ejemplo, la disponibilidad de fósforo, lo que les permite tomar decisiones más inteligentes sobre la aplicación de fertilizantes. Si toma cultivos de guisantes y frijoles, por ejemplo, la aplicación deficiente, inoportuna o irregular de fertilizantes como la cal puede resultar en una reducción del rendimiento de hasta un 30%. Estos errores pueden eliminarse mediante tecnologías de precisión eficientes.

El método discutido en la investigación involucra dos tecnologías, a saber, gradientes difusivos y espectrometría de fluorescencia de rayos X portátil (pXRF) .Los nutrientes como el fósforo son importantes para la salud de los cultivos, pero el uso repetido de estos fertilizantes en países como el Reino Unido ha causado problemas como la fuga de fósforo, la contaminación de las vías fluviales (provocando la eutrofización) y la producción de cultivos deficientes en fósforo. Con estas nuevas tecnologías, estas ineficiencias se pueden gestionar adecuadamente. Los ensayos se llevan a cabo en Myerscough College bajo un acuerdo de investigación firmado entre Myerscough y Lancaster. Los fertilizantes se han convertido en una parte integral de las prácticas agrícolas mundiales durante las últimas cinco décadas. Proporcionan beneficios nutricionales a los cultivos y ayudan a aumentar los rendimientos y maximizar las ganancias. Pero ha habido problemas de uso excesivo, fugas, contaminación ambiental del suelo, etc. que han planteado grandes preocupaciones sobre la eficiencia de los fertilizantes.

Conclusión
La investigación sobre agricultura inteligente se está llevando a cabo en todas partes y los innovadores están ideando tecnologías que brindan a la agricultura una base desde la cual saltar hacia el futuro. Veremos empresas como John Deere introduciendo tractores con sensores inteligentes. Quién sabe, ¡incluso podrían lanzar su propia línea de vehículos agrícolas inteligentes y autónomos en el futuro! Las granjas se están volviendo más inteligentes, el ganado se está volviendo más saludable. N Sensor enviará datos vitales a consultores agrícolas para que los agricultores puedan ser asesorados sobre cómo tomar mejores decisiones. Conceptos como Nano Ganesh ayudarán a minimizar el desperdicio de agua y permitirán a los agricultores maximizar la producción.

En muchos sentidos, el futuro de la agricultura se regirá por la agricultura de precisión y las tecnologías inteligentes basadas en datos. Los agricultores que buscan nuevas oportunidades adquirirán esas tecnologías y cosecharán sus beneficios. Espero ver que los drones plantan miles de millones de árboles en todo el mundo cada año. Los gobiernos y las partes interesadas deberán hacer frente a desafíos como las inversiones importantes, la aceptación y las lagunas de conocimiento a fin de lograr el alcance total de tales avances tecnológicos. Como es el caso de cualquier innovación disruptiva, tan pronto como se acepta y adopta una nueva tecnología, los costos de dichas tecnologías generalmente disminuyen poco después.

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Gestión Del Agua De Riego Una Parte Integral De La Agricultura De Precisión

En India, se requiere más del 90 por ciento del agua dulce para apoyar las actividades agrícolas. Además, según un informe compartido por la FICCI, India entrará en la categoría de países con estrés hídrico para 2020. Todos estos factores indican la urgencia de pensar seriamente en la gestión juiciosa del agua de inmediato. Con el fin de promover el uso prudente del agua en la agricultura, los agricultores adoptan constantemente la práctica de la agricultura de precisión . El artículo analiza cómo un sistema científico de gestión del agua puede funcionar para aumentar el ciclo de producción de cultivos.

Estudio preciso de las necesidades de agua: para comprender las necesidades de agua de cada cultivo, es vital medir la tasa de evapotranspiración. En un lenguaje más simple, es la cantidad de agua que pierden los cultivos a través de la evapotranspiración. Este vacío indica la cantidad de agua que necesitan los cultivos para prosperar de la mejor manera posible. En el sistema de gestión del agua, se estudian factores como el tipo de cultivo, el clima y el proceso de crecimiento para obtener el nivel exacto de necesidad de agua del cultivo. En estos días, las empresas están implementando inteligencia artificial para medir el requerimiento de agua preciso de cada cultivo para mantener el uso juicioso del agua en las prácticas agrícolas.

Análisis del suelo y el tipo de cultivo: un análisis exhaustivo de factores estáticos como el suelo y los tipos de cultivo es otro paso para garantizar una gestión eficaz del agua. Por ejemplo, los cultivos intensivos en agua como la caña de azúcar y el maíz tienen una mayor necesidad de agua que los que no dependen tanto del recurso. De manera similar, las propiedades absorbentes de agua de diferentes suelos también varían. Por tanto, se puede entender que el requerimiento de agua no es el mismo para todos los cultivos y tipos de suelo. Estos factores estáticos se registran al comienzo de la temporada para calcular la cantidad exacta de agua necesaria en la agricultura de precisión.

Comprensión de los parámetros dinámicos: en el sistema de gestión del agua, los factores estáticos por sí solos no son suficientes para obtener la medición deseada de la tasa de evapotranspiración. Para obtener la tasa de evapotranspiración precisa se tienen en cuenta parámetros dinámicos como la intensidad de la luz solar, la velocidad del viento, la ingesta de agua durante las temporadas anteriores y la edad del cultivo. A diferencia de los factores estáticos, estos parámetros se registran diariamente durante toda la temporada para obtener el resultado preciso al final. Dado que esta grabación se realiza automáticamente, no se requiere ninguna entrada manual. No hace falta decir que la automatización produce un resultado de cálculo preciso y más rápido.

Análisis basado en algoritmos: vale la pena mencionar que las empresas modernas están utilizando algoritmos avanzados para examinar datos estáticos y dinámicos. No termina aquí porque este algoritmo también controla el flujo de agua a los cultivos localizando el voltaje de la fuente de alimentación. La distribución regulada del agua asegura que el recurso se utilice con prudencia. Además, esta tecnología agrícola puede permitir un mayor flujo de agua a los cultivos críticos desde el recurso actualmente disponible para satisfacer sus necesidades.

Uso de dispositivos tecnológicos: en la actualidad, las herramientas agrícolas tradicionales han dado paso a dispositivos que se basan en la tecnología moderna. Las empresas agroindustriales hacen un uso significativo de dispositivos avanzados como válvulas energéticamente eficientes, medidores de flujo y sensores de suelo. Además, los datos de satélite se utilizan para obtener una tasa de cálculo precisa. Estos dispositivos inalámbricos de alta tecnología no solo facilitan la transmisión rápida de los datos recopilados, sino que también son adecuados para funcionar en condiciones difíciles. Con estas tecnologías implementadas, la necesidad de intervención manual ha disminuido constantemente en las prácticas agrícolas modernas.

Conclusión- El uso del agua es indispensable para la realización de actividades agrícolas. Sin embargo, con la aplicación de tecnología, se puede evitar el uso indiscriminado de este recurso estresado. Por lo tanto, no es de extrañar que la agricultura de precisión se haya centrado en la gestión científica del agua para aumentar el rendimiento de los cultivos.

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¿Qué nos depara el futuro para la producción lechera de precisión

Si bien la agricultura de precisión generalmente se analiza en términos del sector arable, existen muchas oportunidades para mejorar el uso de la tecnología en las granjas lecheras.

Algunos datos ya se pueden recopilar automáticamente en las granjas lecheras, como cuando las vacas están entrando en celo, medidas de rumia usando monitores de actividad y medidas de salud de los pies usando almohadillas de puntuación de movilidad. Actualmente también existen sistemas de ordeño y alimentación automatizados.

El Sr. Rutter dijo que la gran área de oportunidad era lograr que todos estos dispositivos diferentes se comunicaran entre sí, mejorando así la eficiencia de la granja. También se pueden extraer más usos de los datos que ya se recopilan mediante un análisis mejorado y la integración de los datos.

Luego, el agricultor puede utilizar los datos y la tecnología para mejorar la toma de decisiones.

El Sr. Rutter pasó a dar algunos ejemplos de cómo cree que se verán los lácteos en el futuro.

Vivienda inteligente
Aunque las vacas que pasan el invierno pueden funcionar, el clima del Reino Unido lo dificulta.

Los estudios han demostrado que las vacas con acceso libre a los pastos producen 6,7 kg por día (25%) más de leche.

Por otro lado, otro estudio en Harper Adams donde las vacas pudieron elegir entre pastos o interiores mostró que el uso del área interior aumentó a medida que avanzaba el otoño (otoño) y el clima se deterioraba.

Estos patrones sugieren que facilitar la elección de las vacas entre las condiciones interiores y exteriores puede ser beneficioso para la comodidad y la salud.

El Sr. Rutter sugirió que un edificio reactivo podría brindar a las vacas lo mejor de ambos mundos y permitirles más opciones sobre su entorno.

La tecnología ya existe para permitir que las cortinas laterales de los establos se abran y cierren para aumentar o disminuir la ventilación según el clima.

El Sr. Rutter sugirió que los controles de cortina y los sensores de temperatura podrían combinarse con los sensores de movimiento de las vacas para ver si a las vacas les gusta un cambio en la ventilación.

Por ejemplo, si se abre una cortina y todas las vacas se mueven fuera de esa área hacia áreas con cortinas cerradas, un sistema automático podría concluir que a las vacas no les gustó la nueva brisa y cerrar la cortina nuevamente.

Aunque estas tecnologías ya existen, están fabricadas por diferentes empresas lo que dificulta la integración. El Sr. Rutter también dijo que otra dificultad con este tipo de innovación podría ser que al público no le gustaría, especialmente si resultaba en que las vacas pasaran menos tiempo al aire libre.

Pastoreo de precisión
El Sr. Rutter identificó la gestión de pastizales como otra área con margen de mejora mediante el uso de tecnología.

La clave para esto sería medir el forraje disponible y luego compararlo con los requisitos de las vacas. Controlar el acceso a la hierba mejora el uso de los pastos.

La hierba debe manejarse a una altura óptima del césped, porque si la hierba se pasta demasiado baja, la ingesta de alimento de las vacas se reducirá.

Ya existe la tecnología para medir los pastos para que las vacas puedan ser retiradas cuando hayan comido suficiente pasto. Incluso hay oportunidades para utilizar satélites para observar la cobertura de césped en combinación con medidas terrestres.

Además, las puertas de liberación temporizada y las cercas robóticas se pueden usar para controlar el acceso de las vacas, y estas tecnologías en combinación podrían asegurar que las vacas se muevan cuando hayan reducido la altura del césped al óptimo.

Sin embargo, el Sr. Rutter dijo que las propias vacas podrían usarse para medir cuándo han terminado de comer secciones de pasto.

Los sonidos que hacen las vacas pueden registrarse y las señales analizadas para ver con qué frecuencia las vacas muerden y mastican. Cuando la altura de la hierba es demasiado baja, la vaca comienza a morder muchas veces y a masticar pocas, ya que cada bocado es pequeño.

Dicho monitoreo ‘bioacústico’ podría combinarse con monitores de actividad para mejorar la precisión y podría definir cuándo se abren las puertas a la siguiente sección de pastos.

Beneficios tanto para los agricultores como para el público
El Sr. Rutter concluyó con la idea de que el uso de la agricultura de precisión podría tener un gran margen para mejorar la eficiencia sin intensificar aún más la producción, lo que sería aceptable para los consumidores.

La tecnología también podría brindar a los consumidores más información sobre los alimentos que compran, por ejemplo, al encontrar información de producción escaneando un código.

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Agricultura de precisión detección remota y verificación en tierra

La teledetección para la agricultura se puede definir simplemente como «observar un campo o cultivo sin tocarlo». Aunque la detección remota puede ser tan simple como una «inspección del parabrisas» de un campo desde un camión a 55 mph, la historia de la detección remota moderna comenzó cuando se tomaron fotografías en blanco y negro del paisaje por primera vez desde el aire. El primer esfuerzo organizado para adquirir fotografías aéreas apareció a fines de la década de 1930 por parte del Departamento del Ejército. Finalmente, el Servicio de Conservación y Estabilización Agrícola adoptó la tecnología y comenzó a recopilar fotografías indexadas del paisaje con fines agrícolas. Muchas de estas fotografías todavía están disponibles a través de Farm Service Agency. La teledetección, en la actualidad, incorpora nuevas tecnologías que brindan información cada vez más eficiente, completa, precisa y oportuna.

Las tecnologías de teledetección proporcionan una herramienta de diagnóstico que tiene al menos dos funciones importantes, así como muchos otros usos en el manejo de cultivos específico del sitio. La teledetección se puede utilizar para medir la reflectancia de la energía luminosa del dosel del cultivo, lo que puede ser útil para detectar el estrés de las plantas mientras aún hay tiempo para corregir el problema. Las imágenes o mapas creados con sensores remotos también brindan un método rápido para estimar la extensión de una característica importante de un cultivo o la ubicación de áreas de un campo que parecen tener características similares. Estas imágenes o mapas son útiles para desarrollar planes de exploración para el examen directo del suelo detectado o las condiciones de la planta y para desarrollar planes de tratamiento específicos para el sitio.

Al igual que los mapas de rendimiento, las imágenes de detección remota fomentan la investigación creativa de las prácticas de gestión a largo plazo. Las imágenes de detección remota proporcionan un método visual para comprender los efectos de los insumos gestionados, como los fertilizantes, y las prácticas culturales, como la labranza. También son útiles para comprender el impacto de factores ambientales como el drenaje o las infestaciones de plagas. A diferencia de los mapas de rendimiento, que afectan solo las decisiones futuras, las imágenes de detección remota pueden recopilarse varias veces durante la temporada de crecimiento y permiten tomar decisiones de manejo oportunas para corregir problemas o deficiencias en el cultivo actual. Por esta razón, la tecnología de teledetección agrega una dimensión importante al manejo de cultivos específico del sitio.

(abre en una nueva ventana)Fotografías aéreas históricas
Las fotografías aéreas históricas pueden proporcionar información valiosa sobre el estado actual de la tierra. Estas fotografías suelen ser en blanco y negro y constituyen un buen ejemplo de la forma más sencilla de teledetección. Cada vez es más común poner un valor en estos registros históricos e intercambiarlos como si fueran parte de la tierra a medida que la tierra cambia de manos. Las fotografías pueden ayudar a los propietarios a visualizar las diferencias históricas en el uso de la tierra que ocurrieron años o décadas antes.

1939 fotografía aérea
Fotografía de 1939.

1956 fotografía aérea
Fotografía de 1956.

1968 fotografía aérea
Fotografía de 1968.

1982 fotografía aérea
Fotografía de 1982.

Fotografía aérea de 1990
Fotografía de 1990.

Una imagen digital detectada a distancia
Figura 1
Una imagen digital de detección remota, arriba, que indica la variabilidad en el pH del suelo en un campo refleja las diferencias en las prácticas agrícolas a lo largo de los años, como se muestra en esta serie de fotografías aéreas históricas.

Un ejemplo principal de la importancia de estos registros está relacionado con la consolidación de tierras agrícolas. El tamaño promedio de los campos ha crecido en las últimas décadas al consolidar los campos que alguna vez se cultivaron por separado en campos más grandes que son más eficientes de administrar. Cuando se consolidan los pastizales adyacentes y los campos labrados, esas áreas que alguna vez estuvieron separadas no se comportan de la misma manera bajo la nueva estrategia de manejo uniforme. El resultado es un campo grande con cambios abruptos en las características del suelo o la productividad en la unión de los límites de campo antiguos y de otro modo invisibles. Una fotografía antigua puede proporcionar información que se puede utilizar para comprender esa variabilidad.

En la siguiente serie de fotografías (Figura 1), el mapa de pH de un campo de aproximadamente 80 acres tiene un patrón distinto que parece haberse desarrollado al cultivar el campo más grande como varios campos más pequeños. El mapa de 1990 muestra claramente una línea de árboles que separa el campo en dos partes distintas. La foto de 1982 proporciona aún más pistas sobre algunas de las diferencias en el pH. Aquí, la evidencia de erosión por barrancos desde el extremo sur del campo hasta el extremo norte también parece haber sido al menos parcialmente responsable de la variabilidad en el pH debido a la erosión y la deposición y apoya la idea de que se ha producido un movimiento dramático de la capa superficial del suelo dentro del campo. También es evidente que este campo alguna vez fue parte de un campo más grande que se extendía hacia el oeste y que una granja en la esquina suroeste ha causado al menos una variabilidad menor en el mapa de pH. La foto de 1968 proporciona pocas o ninguna pista adicional sobre la variabilidad en el pH, pero demuestra claramente que las prácticas pasadas causaron diferencias en el dosel del cultivo actual y que el gran campo de la foto de 1982 se había dividido previamente como está ahora. Finalmente, las fotos de 1956 y 1939 proporcionan evidencia de que las diferencias en el pH de hoy son el resultado de las diferencias en las prácticas agrícolas de hace medio siglo.

Las fotografías aéreas antiguas también pueden recordar o informar a un administrador sobre la eliminación de granjas antiguas, estanques poco profundos, vías de ferrocarril y cercas. Estas características a menudo indican áreas de marcadas diferencias en la gestión pasada. Áreas donde las prácticas de manejo, incluidas las cantidades y tipos de cal, fertilizantes, estiércol y labranza, pueden seguir causando variabilidad en el crecimiento de los cultivos durante muchos años después de la consolidación de los campos. Fotografías aéreas históricas están disponibles en las oficinas locales de la Agencia de Servicios Agrícolas. A menudo se encuentran disponibles fotografías que datan de la década de 1950 y algunas que se remontan a fines de la década de 1930.

(abre en una nueva ventana)Fotografías aéreas e imágenes digitales modernas
Las fotografías aéreas de archivo son útiles para detectar posibles efectos de prácticas de gestión histórica. Las fotografías aéreas modernas del cultivo actual pueden ayudar a detectar la variabilidad debido a prácticas de manejo más recientes y problemas que incluyen drenaje deficiente, malezas, insectos, nematodos y enfermedades.

La mayor parte de los análisis de datos de detección remota se realizan en una computadora con imágenes digitales. Las imágenes se pueden adquirir digitalizando fotografías de cámaras de película o directamente con cámaras digitales y otros instrumentos electrónicos especializados. Una fotografía que ha sido digitalizada está representada por cientos de miles o millones de puntos llamados píxeles (elementos de imagen) y se almacena electrónicamente. Las cámaras digitales registran la reflectancia con conjuntos de pequeños sensores y almacenan imágenes directamente, sin el uso de película fotográfica. Se pueden utilizar filtros de luz, sensores electrónicos avanzados y películas especiales para recolectar energía luminosa invisible para el ojo humano y de porciones específicas del espectro electromagnético (EM). A través de estas tecnologías, La teledetección con imágenes digitales puede proporcionar mucha más información diferente a la que pueden proporcionar las fotografías en blanco y negro. Es importante tener un conocimiento básico de la luz para apreciar la variedad de tecnologías utilizadas en la teledetección.

(abre en una nueva ventana)Espectro electromagnético

Figura 2
La luz visible en el extremo rojo del espectro tiene una longitud de onda más larga (frecuencia más baja) que la luz en el extremo violeta.

La luz visible es energía electromagnética, que viaja en forma de ondas. Los colores que vemos se deben a diferencias en la frecuencia o longitud de onda de esta energía electromagnética (Figura 2). Los colores de un arco iris son un ejemplo evidente de luz de la región visible del espectro electromagnético; estos colores son rojo, naranja, amarillo, verde, azul y violeta. La luz roja tiene la longitud de onda más larga de todas las luces visibles. Las longitudes de onda a menudo se expresan en nanómetros (nm), una unidad de medida equivalente a la mil millonésima parte de un metro. La parte visible del espectro varía desde aproximadamente 700 nanómetros (el extremo rojo de la parte visible del espectro) hasta 400 nanómetros (el extremo violeta de la parte visible del espectro).

La luz visible es solo una pequeña parte del espectro electromagnético (Figura 3) que puede ser útil para analizar suelos y cultivos. La luz infrarroja, caracterizada por longitudes de onda mayores que las del espectro visible, varía entre 700 nm y 100.000 nm. En particular, la luz infrarroja reflejada, que varía de 700 nm a 3000 nm, es útil en la teledetección para detectar el estrés en las plantas en crecimiento. Algunas regiones adyacentes del espectro también tienen importancia en la teledetección. Estos incluyen las longitudes de onda más largas de la región de microondas de 1 mm a 1 my las longitudes de onda más cortas de la región ultravioleta, con longitudes de onda más cortas que el extremo violeta del espectro visible (400 nm). Más pequeños aún son los rayos X y otras formas de radiación. Las longitudes de onda más largas que las de la región de microondas se utilizan para transmisiones de radio.

La luz visible es una banda relativamente estrecha en el espectro electromagnético.Figura 3
La luz visible es una banda relativamente estrecha en el espectro electromagnético (EM). La teledetección mide la reflectancia de la radiación EM tanto dentro como fuera del rango visible.

(abre en una nueva ventana)Propiedades de reflectancia del suelo, el agua y las plantas.
Para la mayoría de las aplicaciones, las cámaras e instrumentos similares dependen de la energía del sol para iluminar la superficie a fotografiar. La luz se transmite, absorbe o refleja según las propiedades de los materiales que incide. Eventualmente, toda la luz es absorbida por algún objeto o reflejada. La energía luminosa que se absorbe se convierte en calor. La luz reflejada se puede registrar mediante una película fotográfica o sensores electrónicos.

Cuando la energía del sol incide sobre una superficie, la cantidad y el tipo de reflectancia depende de la composición de la superficie que incide y del ángulo de incidencia. Por ejemplo, el suelo de color claro refleja más luz solar que el suelo oscuro. Por el contrario, el suelo oscuro absorbe más energía de la luz solar y se calienta más rápidamente. Los cuerpos de agua tienen características de reflectancia diferentes a las del suelo desnudo, y la calidad de la reflectancia varía con la profundidad y la turbidez del agua.

La reflectancia total de la superficie de las plantas varía a lo largo de la temporada y durante el día a medida que cambia la energía solar. Sin embargo, la información más útil la proporcionan las diferencias de reflectancia entre las diversas porciones del espectro EM. Estas diferencias de reflectancia a lo largo de todo el espectro EM se pueden utilizar para distinguir la vegetación sana de la vegetación necrótica o estresada. Varios factores, como la sequía, la deficiencia nutricional, las enfermedades, los nematodos y las lesiones por herbicidas pueden reducir o alterar el contenido de clorofila y otras sustancias que afectan la reflectancia de la vegetación.

La clorofila absorbe la mayor parte de la luz de las porciones roja y azul del espectro visible, pero refleja las longitudes de onda verdes; por lo tanto, las hojas aparecen verdes cuando el contenido de clorofila es alto. Cuando las hojas pierden clorofila, hay menos absorción y proporcionalmente más reflejo de las longitudes de onda rojas, lo que hace que las hojas parezcan rojas o amarillas (el amarillo es una combinación de longitudes de onda rojas y verdes). La estructura interna de las hojas sanas también refleja la luz infrarroja cercana; por lo tanto, la reflectancia del infrarrojo cercano es una excelente medida de la salud de la vegetación de los cultivos.

Algunas veces se utilizan técnicas de filtrado para capturar la luz reflejada de una o más porciones específicas del espectro que están altamente correlacionadas con características importantes de la planta. Las proporciones de reflectancia de entre estos tipos específicos de luz pueden servir como «huellas digitales o firmas» para detectar características del suelo, el agua y los cultivos importantes en el manejo del cultivo. Por lo tanto, los colores o sombras en un mapa desarrollado a partir de datos de detección remota podrían representar colores verdaderos o colores falsos. Los colores falsos proporcionan una representación visual de propiedades de reflectancia específicas medidas directamente o categorías de ciertas combinaciones de propiedades de reflectancia que representan una alta probabilidad de una condición particular, como el estrés causado por deficiencias de nutrientes, enfermedades o sequía.

(abre en una nueva ventana)Recopilación de imágenes de detección remota
En la mayoría de los casos, el proceso de recopilación y procesamiento de datos de detección remota se adapta mejor a organizaciones comerciales o especialistas que pueden permitirse invertir el tiempo y los recursos financieros necesarios para desarrollar técnicas confiables para la recopilación de datos. Al distribuir los costos en un área grande o entre un gran número de granjas, las empresas comerciales pueden permitirse ofrecer imágenes utilizando la mejor tecnología disponible.

(abre en una nueva ventana)Tecnologías fotográficas y electrónicas especializadas
Photographic film is basically of two types — panchromatic and color. Panchromatic film, which is used to provide black-and-white images, is sensitive to visible light as well as infrared light up to 900 nm and ultraviolet light down to 300 nm. Normal color film consists of three layers sensitive to red, green and blue light and produces photographs that look normal to the eye. Color-infrared (CIR) film is also a three-layer film but is sensitive to infrared, red and green light. When processed, CIR film results in a «false color» image in which the infrared light is printed as red, red light is printed as green, and green vegetation appears blue. The remaining blue light often offers little useful information. Multiband photography uses multiple lenses and various combinations of films and filters to record simultaneous photographs of the landscape from several small or discrete spectral ranges.

Se utilizan varias tecnologías para recopilar datos de reflectancia de forma electrónica. La terminología utilizada para describir estas tecnologías a menudo incluye prefijos como multi e hiper para indicar aproximadamente cuántas bandas separadas de reflectancia se miden. El término multiespectral típicamente implica que se miden aproximadamente cuatro bandas relativamente anchas de reflectancia, mientras que el término hiperespectral generalmente implica que se miden algo del orden de 100 bandas de reflectancia relativamente estrechas.

Las cámaras digitales y los escáneres multiespectrales registran datos mediante el uso de dispositivos de carga acoplada (CCD). Las cámaras digitales utilizan una serie de CCD sensibles a varias porciones del espectro EM para proporcionar instantáneas del paisaje, mientras que los escáneres multiespectrales registran sucesivos barridos estrechos de luz a medida que el campo de visión del instrumento se mueve a través del paisaje. Los datos de reflectancia multiespectral se recopilan típicamente como tres o cuatro bandas espectrales en anchos de 10 a 100 nanómetros. Los filtros montados en lentes se utilizan para registrar por separado la energía luminosa de dos o tres porciones del espectro visible (luz roja, verde y azul), así como la luz infrarroja cercana. Los datos de reflectancia hiperespectral suelen incluir más de 100 bandas espectrales estrechas con anchos de banda muy estrechos y proporcionan una gran cantidad de información.

Los datos de reflectancia disponibles comercialmente se recopilan utilizando aviones de ala fija o satélites que proporcionan una plataforma para el equipo de detección. Los datos se indexan espacialmente para que se puedan generar imágenes georreferenciadas de un campo. La calidad o el valor de los datos de teledetección están relacionados con la resolución espectral, espacial y temporal.

La resolución espectral es el grado en que se separan las longitudes de onda de la luz en el espectro. Se utilizan varios tipos de sensores para recoger la luz reflejada de varias porciones del espectro EM. Una imagen en blanco y negro (escala de grises) tiene una resolución espectral baja porque está compuesta de luz de todo el espectro visible, pero los colores no se clasifican. Por el contrario, una imagen en color tiene una resolución espectral más alta. En la práctica, se utilizan filtros y sensores múltiples para recolectar luz de muchas porciones estrechas del espectro EM para proporcionar una alta resolución espectral.

La resolución espacial es la cantidad de detalle de una imagen. La diferencia entre una resolución espacial buena y mala se puede considerar como la capacidad de detectar objetos pequeños. Por ejemplo, un observador que mira una imagen con una resolución espacial deficiente puede apenas ser capaz de detectar la presencia de un vehículo en el paisaje, pero es posible que no pueda distinguir un tractor de un camión. El mismo observador que usa una imagen con alta resolución puede detectar características lo suficientemente pequeñas como para distinguir entre los dos objetos.

La resolución espacial de las imágenes obtenidas por teledetección suele ser de 2 a 4 metros por píxel, lo que suele ser adecuado para detectar características importantes de la superficie. Ocasionalmente, los aviones vuelan a altitudes más bajas para proporcionar una resolución más alta del orden de 0,5 metros por píxel. El ancho de la imagen o «huella» se estrecha con la altitud más baja, así como con el uso de lentes de zoom.

La resolución temporal es la diferencia de tiempo entre imágenes sucesivas. Las imágenes adquiridas con solo unos días de diferencia brindan la capacidad de detectar cambios en la reflectancia que pueden indicar la aparición de estrés en un cultivo. La resolución temporal está limitada por el número de veces que están programados los aviones o satélites para pasar sobre el paisaje.

La cobertura de nubes es una limitación tanto para los aviones de ala fija como para los satélites. Las nubes sobre el paisaje dan sombra a la superficie que se va a ver, cambiando las características de la luz incidente y reflejada y bloqueando una vista clara del paisaje. Por tanto, la resolución temporal también se reduce si no se pueden obtener buenas imágenes debido al mal tiempo.

(abre en una nueva ventana)Productos de teledetección disponibles comercialmente
Los tipos de productos comerciales disponibles para la teledetección varían considerablemente desde mapas de datos brutos hasta mapas que representan información específica. Por ejemplo, algunas empresas ofrecen productos que incluyen acceso en línea a imágenes sin procesar y herramientas de medición y análisis disponibles por separado. Los tamaños de imagen incluyen 1, 2, 3 y 6 millas cuadradas con resoluciones de 1, 4, 5, 10 y 15 metros, según el producto. Los tipos de imágenes incluyen infrarrojos en blanco y negro, en color y en color. La mayoría de estos productos se desarrollan a partir de datos existentes de menos de tres años. Otros productos pueden estar disponibles para una fecha futura y deben solicitarse con dos semanas de anticipación.

Algunas empresas ofrecen productos diseñados para proporcionar información específica sobre un cultivo o campo. Algunos de estos productos se basan en mediciones de reflectancia con poco o ningún procesamiento. En otros casos, los productos son estimaciones de una condición específica que se ha desarrollado aplicando fórmulas a medidas de reflectancia seleccionadas para estimar esa condición (Tabla 1).

Cuadro 1
Ejemplos de productos de teledetección disponibles comercialmente.

Productos y usos sugeridos

Brillo del
suelo Elaborar mapas de suelo o muestreo directo del suelo
Vigor o salud del cultivo
Varios usos

Cobertura de vegetación Decisiones de replantación
Contenido de clorofila
Gestión de nitrógeno
Predicción de rendimiento
Gestión general
La maleza se escapa del
manejo de la maleza
Estrés debido a
los déficits de humedad del manejo del riego del dosel
Residuos de cultivos
Evidencia de cumplimiento de las pautas de prevención de la erosión
En el Missouri Precision Agriculture Center se mantiene una lista de fuentes comerciales de datos de teledetección diseñados para la agricultura.(abre en una nueva ventana) (MPAC).

(abre en una nueva ventana)Interpretación de la imagen: Verificación terrestre y exploración dirigida
Las imágenes aéreas proporcionan una forma eficiente de monitorear el desarrollo de los cultivos, determinar la extensión de las áreas estresadas y detectar patrones debido a las prácticas de manejo en un campo. Debido a que los datos de teledetección promedian típicamente la reflectancia de un área relativamente grande que puede incluir varias plantas, la causa exacta de la variabilidad generalmente no está clara a partir de las imágenes únicamente. En la mayoría de los casos, solo la inspección manual desde el suelo puede proporcionar una explicación confiable de la variabilidad. La verificación en tierra es el acto de ir físicamente a un campo para determinar la causa de la variabilidad detectada en una imagen.

La exploración dirigida es otro beneficio de los datos de teledetección. Las imágenes impresas pueden proporcionar una guía para ubicar áreas específicas de interés dentro de un campo, pero si el campo es grande y carece de puntos de referencia internos, la exploración del campo aún puede ser un desafío en soja perforada a la altura de la cintura o en soja de 10 pies de altura. maíz. Hay software disponible que puede descargar imágenes «georreferenciadas» detectadas de forma remota en una computadora de mano. La computadora de mano equipada o conectada a un receptor GPS (sistema de posicionamiento global) portátil puede guiar los esfuerzos de exploración dirigidos.

En el área específica de interés, un fitopatólogo o agrónomo familiarizado con las técnicas de exploración puede observar las diferencias en el color de las hojas y los patrones de daño a las hojas y los tallos y tomar rápidamente una decisión informada sobre la causa probable del daño a una planta. Otros ejemplos de causas específicas de variación incluyen la población de plantas, el tamaño y el vigor de las plantas. Cuando se descartan diferencias en la fecha de siembra, la variedad, la tasa de siembra, la profundidad de siembra, las aplicaciones de herbicidas y fertilizantes, el análisis puede proceder a otros factores como las diferencias en el tipo de suelo, las propiedades físicas del suelo o el perfil del suelo y las características del drenaje. Las causas específicas de variación relacionadas con el suelo incluyen la profundidad de la capa superficial del suelo, la presencia de una cazuela de arcilla, un nivel freático encaramado, rayas de subsuelo arenoso o gravilloso, líneas de tejas o diferencias históricas en el estiércol dosis de aplicación de fertilizante o cal. Incluso si no se determina la causa de la diferencia, la información puede ser importante para futuras decisiones de gestión.

También se están desarrollando sensores montados en el tractor y en el equipo que miden la radiación electromagnética a medida que el equipo viaja a través del campo. Estos sensores en movimiento proporcionan un método alternativo para registrar las propiedades de reflectancia y ofrecen la posibilidad de realizar ajustes en tiempo real de las prácticas de gestión. Específicamente, se están utilizando radiómetros para medir el verdor del dosel en cultivos como el maíz para desarrollar un método para ajustar automáticamente las tasas de nitrógeno del revestimiento lateral durante la aplicación. Se están desarrollando sensores similares para detectar malezas para la aplicación selectiva de herbicidas y el daño de los insectos en la alfalfa para tomar decisiones sobre el manejo de plagas.

(abre en una nueva ventana)Resumen
Las tecnologías de teledetección proporcionan una herramienta importante para ayudar a la gestión de cultivos en sitios específicos. La teledetección tiene el potencial de proporcionar un análisis en tiempo real de los atributos de un cultivo en crecimiento que puede ayudar a tomar decisiones de manejo oportunas que afectan el resultado del cultivo actual. Sin embargo, al igual que otras tecnologías de agricultura de precisión, la información obtenida de la teledetección es más significativa cuando se combina con otros datos disponibles. Por esta razón, incluso las fotografías históricas pueden adquirir un nuevo valor.

La incorporación de la teledetección en sus actividades de gestión requiere disciplina y requerirá nuevas técnicas de gestión y habilidades técnicas. Para tener éxito, la teledetección debe ir acompañada de un buen programa de exploración convencional y los beneficios de las mejoras en la gestión deben superar el costo de la tecnología, así como el tiempo adicional dedicado a la gestión.

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