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La introducción de la agricultura de precisión a menudo se conoce como una revolución agrícola. Sin duda, ha ayudado a cambiar la forma en que los agricultores y los agricultores ven el proceso de producción de alimentos, centrándose en los pequeños detalles para obtener ganancias marginales que brinden beneficios de productividad y eficiencia.

La cadena de suministro agrícola se ha visto impulsada por los agricultores que exigen innovación de vanguardia y los fabricantes y proveedores pueden ofrecer innovaciones revolucionarias al mercado.

Pero la progresión no siempre ha sido rápida. El concepto de agricultura de precisión se remonta a Estados Unidos en la década de 1980, pero otras naciones bien desarrolladas con una fuerte presencia agrícola, como el Reino Unido, Francia y otros países europeos importantes, tardaron más de 10 años en aferrarse a su potencial.

Un avance rápido de 20 años y una gran cantidad de opciones han sido entregadas por los principales fabricantes que han superado los límites de lo que es posible, maniobrable, medible y registrable en el campo. Los agricultores lo han aceptado y los países que salieron lentamente de los bloques están ahora a bordo. En el Reino Unido, por ejemplo, alrededor del 60% de las tierras agrícolas del Reino Unido se encuentran ahora bajo algún tipo de gestión de agricultura de precisión. 1

Sin embargo, ¿está por llegar la verdadera revolución?

Integración para afrontar los retos del mañana

En términos generales, los avances en tecnología de precisión desbloquean el potencial. Eso podría ser potencial para la eficiencia, la productividad, la sostenibilidad ambiental, la rentabilidad; muchos van de la mano.

Dado que los productores de alimentos están presionados para aumentar la producción a partir de menos insumos, será primordial una selección precisa de los insumos correctos en el momento adecuado.
La integración entre tecnologías y plataformas es donde la agricultura de precisión se puede llevar al siguiente nivel.

El uso de drones e imágenes satelitales para capturar información específica del sitio sobre un campo de cultivo puede indicar a los fumigadores dónde se encuentran las poblaciones de malezas. El muestreo del suelo puede funcionar de la mano con máquinas diseñadas para colocar fertilizante solo en áreas del campo donde se requiere un aumento de nutrientes.

Las decisiones de manejo se pueden analizar durante la cosecha cuando se entregan datos de rendimiento en tiempo real, lo que brinda un análisis significativo sobre si se tomaron las acciones correctas.

Big data

Parte del éxito de la próxima ola de productos agrícolas de precisión depende de los datos. La forma en que la tecnología de precisión mejora la agricultura depende enormemente de cómo se manejen los macrodatos.

Los fabricantes continuarán invirtiendo en nuevos productos y tecnología para permitir a los agricultores hacer las cosas mejor, más rápido o más eficientemente que antes. Pero la integración es donde la agricultura de precisión realmente llega a desarrollar su potencial.
Los datos se crean y capturan en todo el mundo, desde tractores que se mueven por los campos hasta agrónomos que toman muestras del suelo. Las estaciones meteorológicas transmiten continuamente información sobre las condiciones de crecimiento, mientras que los vehículos aéreos no tripulados trazan los perfiles de un solo campo.

Actualmente, gran parte de esos datos se utilizan para análisis sobre el terreno o para informar la próxima decisión de gestión en la explotación. Lo que entusiasma a los fabricantes, proveedores, asesores y agricultores es lo que podría lograrse si todos esos datos fueran capturados, limpiados y convertidos en algo más innovador.

La cadena de suministro podría usar esa información para crear una imagen precisa de cómo son las condiciones en ubicaciones o condados específicos para ayudar a asesorar a los agricultores sobre qué productos pueden usar para lograr los mejores resultados. Los fabricantes pueden ver las tendencias locales, nacionales e internacionales rápidamente, asegurándose de tener existencias y recursos para satisfacer los picos de demanda o capitalizar las áreas de crecimiento.
Los agricultores reciben mejores consejos, reciben pedidos rápidamente y usan solo los insumos que necesitan para lograr el mejor resultado.

La cadena de suministro y las granjas pueden obtener enormes beneficios. Desbloquear el potencial depende en gran medida de las relaciones entre los dos.

Y ya está sucediendo. Las principales empresas agrícolas están abriendo nuevos caminos para comprender qué datos se pueden capturar y dónde se utilizan mejor en la granja.

Mayor disponibilidad en mercados emergentes

Atrás quedaron los días en que la agricultura de precisión era solo para el granjero a gran escala.
De hecho, la agricultura de precisión tiene el potencial de generar enormes beneficios en los mercados agrícolas emergentes.

Más del 70% de los empleos en África Oriental se encuentran en la agricultura2, donde la mayoría de los cultivos se producen mediante prueba, error y experiencia. Sólo recientemente la mecanización ha contribuido a transformar la jornada laboral.

Si bien algunos de los dispositivos y maquinaria inteligente no son aplicables o no están disponibles para los pequeños agricultores en las regiones en desarrollo del mundo, como África, los principios de la agricultura inteligente se mantienen.

Las pequeñas explotaciones agrícolas sustentan a más de dos mil millones de personas en todo el mundo, pero pocas tienen acceso a la información y el asesoramiento que necesitan para reemplazar un legado de prácticas agrícolas ineficientes y ambientalmente insostenibles.

La información localizada puede mejorar enormemente la producción, reducir el uso innecesario de fertilizantes y pesticidas y aumentar las ganancias. Las innovaciones de empresas globales de alta tecnología están comenzando a penetrar en los mercados emergentes, transformando vidas y medios de vida.

A medida que la comunicación sobre el terreno continúa mejorando para muchos pequeños agricultores en los rincones no desarrollados del mundo, la información y el apoyo precisos tendrán un impacto positivo y dramático en las pequeñas granjas.

¿Hasta dónde puede llegar la agricultura de precisión?

Los fabricantes y proveedores de equipos de agricultura de precisión están preparados para seguir ofreciendo soluciones inteligentes en un mundo conectado a Internet. Su enfoque es el mismo que el de los agricultores; para afrontar los retos de la producción alimentaria moderna.

Cerrar las brechas entre las instituciones de investigación y los equipos de investigación y desarrollo y desde la fábrica hasta el campo será clave para traducir la explotación práctica para respaldar la sostenibilidad de la producción primaria y la funcionalidad de la cadena de suministro.

Los datos, la información y el conocimiento en la granja deben fluir fácilmente a través de la cadena de suministro hasta la granja y viceversa para brindar mayores oportunidades de optimización, innovación y eficiencia. Una cadena de suministro que prioriza la conectividad en beneficio de cada empresa individual y de la industria en su conjunto está bien posicionada para cosechar los lucrativos beneficios.

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Destacar
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Propusimos un modelo para investigar los factores que influyen en los impactos de la agricultura de precisión.

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Estimamos los impactos de la agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos.

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Las actitudes de los expertos indican su visión positiva hacia este tipo de impactos.

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La actitud de comportamiento tiene el mayor efecto sobre los impactos.

Resumen
Hoy en día se requieren de inmediato desarrollos de métodos agrícolas que sean productiva, económica, ambiental y socialmente sostenibles. El concepto de agricultura de precisión se está convirtiendo en una idea atractiva para la gestión de los recursos naturales y la realización de un desarrollo agrícola sostenible moderno. El propósito de este estudio fue investigar los factores que influyen en los impactos de la agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos de la provincia de Boushehr. El método de investigación fue una encuesta transversal y se utilizó un muestreo aleatorio de múltiples etapas para recopilar datos de 115 expertos en la provincia de Boushehr. Según los resultados, los expertos encontraron la conservación de las aguas subterráneas y superficiales, el desarrollo de áreas rurales, el aumento de la productividad y el aumento de los ingresos como los impactos más importantes de las tecnologías agrícolas de precisión. Las actitudes de los expertos indican su visión positiva hacia este tipo de impactos. Además, la actitud conductual tiene el mayor efecto sobre los impactos.

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Palabras clave
Agricultura sostenibleAgricultura de precisiónEvaluación de impactoBoushehrIran
1 . Introducción
En los últimos años, la agricultura se ha convertido en una industria en respuesta a la provisión de alimentos y la seguridad alimentaria y la relación humana con el medio ambiente ha cambiado debido a los logros en diferentes tecnologías [16] . En este sentido, los sistemas agrícolas enfatizan en la utilización de insumos producidos por combustibles fósiles como fertilizantes químicos , pesticidas, herbicidas y maquinaria agrícola con alto consumo de combustible. Aunque la aplicación de estas tecnologías ha aumentado el rendimiento y la eficiencia de la mano de obra, ha destruido muchos recursos naturales de los que depende la continuidad de los sistemas agrícolas. Por lo tanto, esta destrucción afectará primero a los agricultores y luego a la sociedad [4].. Los productos agrícolas producidos a través de la agricultura moderna basados ​​en métodos de revolución verde traen consigo muchos problemas para la salud humana y destruyen los recursos naturales debido a la aplicación de patrones de producción inadecuados, insostenibilidad de los sistemas de producción, pérdida de recursos básicos y, en consecuencia, amenazan las instalaciones de producción, de ahí que este tema proceso de producción imposible. Por lo tanto, se requiere inmediatamente el desarrollo de métodos agrícolas que sean productiva, económica y socialmente sostenibles [19] .

Con la introducción de la informatización agrícola, la agricultura tradicional se ha reformado mediante TIC avanzadas, lo que finalmente ha contribuido a mejoras significativas en la productividad y sostenibilidad agrícolas [28] . El concepto de agricultura de precisión, basado en la tecnología de la información, se está convirtiendo en una idea atractiva para gestionar los recursos naturales y lograr un desarrollo agrícola sostenible moderno [13] .

1.1 . Agricultura de precisión
La agricultura de precisión es un sistema integrado de manejo de cultivos que combina tecnologías de la información con industrias agrícolas racionales e intenta proporcionar cantidades y tipos de insumos basados ​​en las necesidades reales de cultivo en pequeñas fincas ubicadas dentro de una gran finca [11] . Además, la agricultura de precisión se considera un sistema de gestión agrícola sobre la base de la tecnología de la información para determinar, analizar y gestionar cambios dentro de una granja para la rentabilidad, sostenibilidad y conservación óptima de las granjas [7] . Este sistema se centra en la gestión de producción específica del sitio. La agricultura de precisión presenta un nuevo concepto en el uso sostenible de los recursos agrícolas y se define como un concepto de gestión que combina las tecnologías de la información y las comunicaciones para gestionar los cambios temporales y espaciales en la explotación [6] . El objetivo básico de la AP es optimizar el rendimiento con un aporte mínimo y una contaminación ambiental reducida [14] .

La agricultura de precisión con el propósito de la gestión de insumos proporcionará métodos de producción distinguidos para los productores agrícolas y, como cualquier otra tecnología, puede permitir a los agricultores recopilar datos con el propósito de identificar variables efectivas sobre el rendimiento potencial de la granja. Además, los agricultores pueden tomar decisiones sobre los insumos y utilizarlos en tasas variables [17] .

1.2 . Impactos de la agricultura de precisión
Se han reportado varias investigaciones que evalúan los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión. Este enfoque no solo puede reducir los costos, sino que también puede aumentar los rendimientos. Además, la aplicación precisa de productos químicos y fertilizantes solo cuando sea necesario reduce el potencial de contaminación de las aguas subterráneas y superficiales [10] . La agricultura de precisión no solo contribuirá al ahorro de costes, sino que también tendrá considerables beneficios medioambientales [7].. Una mayor eficiencia a través de sistemas precisos de guía de maquinaria por sí sola puede generar retornos cuantificables para los agricultores. Los sistemas de dirección automática precisos podrían ahorrar a los agricultores entre un 5% y un 15% en costos de insumos (combustible, pesticidas y fertilizantes) al reducir el lapeado excesivo o insuficiente y aumentando la puntualidad de las operaciones, como facilitar la fumigación de pesticidas por la noche. El aumento del rendimiento, la mejora de la producción económica y la compensación de costes se tienen en cuenta como las ventajas de aplicar tecnologías de agricultura de precisión [2] . Dobermann y col. [5] cree que, junto con los beneficios económicos, deben tenerse en cuenta los beneficios ambientales como la disminución de las emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación causada por fertilizantes y plaguicidas [8]. Al reducir la aplicación excesiva y la aplicación insuficiente de insumos como nutrientes y plaguicidas, esta estrategia tiene el potencial de mejorar la rentabilidad para el productor y también de reducir la amenaza de contaminación del agua subterránea o superficial por productos químicos agrícolas [22] .

Según Zhang et al. [27] la gente esperaba los impactos del uso de la agricultura de precisión en la rentabilidad para los productores y los beneficios ecológicos y ambientales. La adopción de la agricultura de precisión afectará las oportunidades de empleo (prestación de servicios de consultoría, servicios de apoyo, herramientas especializadas, etc.) y las estructuras agrícolas, especialmente la distribución del tamaño de las granjas en las zonas rurales y el uso de fertilizantes químicos, plaguicidas y otros insumos agrícolas de manera eficiente disminuirá los problemas ambientales [21] . Según Swinton y Lowenberg-DeBoer [23], la agricultura de precisión ha generado una rentabilidad del 57%. Otro estudio demostró que las tecnologías de agricultura de precisión dieron como resultado la rentabilidad de las granjaspor aumento de rendimiento y reducción de costos de insumos. Mientras tanto, la mejora de la administración financiera provoca una mejora de la administración de riesgos y una mejora de la capacidad de gestión de las granjas [26] . Impulsar la productividad, rentabilidad y sostenibilidad, mejorar la calidad del producto, gestionar eficientemente el producto, preservar el suelo, los recursos hídricos y energéticos, conservar las aguas subterráneas y superficiales, optimizar la eficiencia productiva, minimizar los impactos y riesgos ambientales lo que se hace con el propósito de la sostenibilidad ambiental y económica otros impactos estipulados de estas tecnologías [18] .

Diferentes científicos han presentado varios modelos para examinar actitudes y comportamientos. Las teorías que se utilizan en este artículo se comentan a continuación.

1.3 . Teoría de la acción Razonada
Esta teoría se basa en la psicología y define la relación entre actitudes y comportamiento. Según esta teoría, la adopción de la innovación se vería afectada por factores individuales y sociales. El factor individual se define como una creencia positiva o negativa hacia la formación de la conducta o se considera como la misma actitud hacia la formación de la conducta, y el factor social son las normas subjetivas o el impacto de la presión social en la persona, ya sea que resulte en la formación de la conducta o no [ 9] .

1.4 . Teoría del comportamiento planificado
En psicología, la teoría de la conducta planificada se introduce como un vínculo entre actitud y conducta. Esta teoría se presenta con base en la teoría de la acción razonada. Según la teoría de TPB, los comportamientos de los individuos estarán determinados por sus intenciones afectadas por la actitud, la norma subjetiva y el control conductual percibido [18] .

1.5 . Modelo de aceptación de Tecnología
El modelo de aceptación de tecnología (TAM) fue propuesto por Davis como un instrumento para predecir la probabilidad de que se adopte una nueva tecnología dentro de un grupo u organización [17] . Basado en la teoría de la acción razonada, el TAM se basa en la hipótesis de que la aceptación y el uso de la tecnología se pueden explicar en términos de las creencias, actitudes e intenciones internas del usuario. Como resultado, debería ser posible predecir el uso futuro de la tecnología aplicando el TAM en el momento en que se introduce una tecnología. El TAM original midió el impacto de cuatro variables internas sobre el uso real de la tecnología. Las variables internas en el TAM original fueron: facilidad de uso percibida (PEU), utilidad percibida (PU), actitud hacia el uso (A) e intención conductual de uso (BI) [25] .

Shyu y Huang [20] realizaron un estudio basado en el modelo de aceptación de la tecnología y sus resultados revelaron que la utilidad percibida y las variables de disfrute percibido afectaban la actitud de uso. Además, la actitud de uso y la utilidad percibida influyeron en la intención de uso. Nan y col. [15] examinó el modelo desarrollado de aceptación de tecnología de la información basado en el modelo TAM. Los resultados mostraron que la variable de intención conductual a corto plazo se vio afectada por impactos directos de compatibilidad, actitud de uso y utilidad percibida. La relación causal entre la intención conductual a corto plazo, la compatibilidad, la actitud de uso y la intención conductual a largo plazo fue positiva. Además, la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida tuvieron un efecto positivo en la actitud de uso. Chen y col. [3]presentó un modelo para investigar la intención hacia las tecnologías modernas mediante la combinación de modelos TAM y TPB. Según los resultados, rasgos de innovación como la utilidad percibida y la facilidad de uso percibida provocaron el desarrollo de una actitud positiva hacia el uso de tecnologías y actitudes modernas, las normas subjetivas y el control conductual percibido afectaron la intención de uso.

Numerosos estudios realizados sobre comportamientos ambientales han demostrado que el conocimiento es un predictor importante del comportamiento, ya que esta variable puede influir en todo el proceso de toma de decisiones de forma que una persona pueda tomar una decisión equivocada a través de información y conocimiento incorrectos [12] . Según Tress [24], existía una relación entre la dificultad de transición percibida hacia actividades sostenibles y la actitud hacia estas actividades. La forma en que las personas encuentran difícil la transición hacia actividades sostenibles mostrará una actitud más negativa. Según la literatura, Irán debería seguir más seriamente las tecnologías de agricultura de precisión confiando en sus capacidades potenciales [18]. En consecuencia, este fin no se puede lograr sin la cooperación de quienes están a cargo de la agricultura. Debido al papel clave de los expertos agrícolas en afectar la adopción de la innovación por parte de los agricultores, el propósito de este estudio fue investigar los factores que influyen en los impactos de la agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos de la provincia de Boushehr. De acuerdo con las revisiones de la literatura, se presenta el siguiente marco para investigar los factores que afectan los impactos ( Fig. 1 ).

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Figura 1 . Marco teórico.

2 . Método de investigación
Se utilizó una encuesta transversal para recopilar datos mediante un cuestionario. La lista de índices para medir la variable dependiente se proporcionó a través de tres pasos. En el primer paso, se recopiló información relacionada con los impactos de la agricultura de precisión a partir de documentos y recursos de otros países. En el segundo paso, se realizó un estudio pre-piloto en agricultores pioneros domiciliados en las regiones de Marvdasht para confirmar los impactos. En el último paso se entrevistó a algunos expertos de la organización Jihad-e-Keshavarzi en la provincia de Fars.

Los datos para probar el modelo se recopilaron entre expertos agrícolas en la provincia sur de Irán en 2016. Esta provincia tiene la capacidad adecuada para expandir las actividades agrícolas cualitativa y cuantitativamente y es una de las pioneras en la introducción y difusión de nuevas tecnologías. Boushehr incluye 9 ciudades y tiene un clima cálido, y su precipitación media anual es de entre 200 y 250 mm. En 2007, su total de campos de cultivo era de unas 236.053 ha. 5142 ha de estos campos se asignan al cultivo de agua y las 184,811 ha restantes se asignan al cultivo de secano . La mayoría de los campos de cultivo se dedican al trigo en 167.351 ha y al tomate en 14.519 ha. La agricultura en los huertos de la provincia de Bousher se realiza en 40.661 ha, de los cuales los dátiles son la mayor parte con 37 265/2 ha. La población estadística en esta investigación incluye a todos los expertos de Jihad-e-Keshavarzi que trabajan en la provincia de Bousher. Se utilizó un muestreo aleatorio de múltiples etapas para recopilar datos. El número de muestras se estimó con base en la población estudiada y la fórmula de Cochran y se entrevistó a 115 expertos de la provincia de Boushehr y se recopilaron los datos requeridos mediante cuestionarios. La validez del cuestionario fue probada por expertos del Departamento de Extensión y Educación Agrícola de la Universidad de Shiraz. El cuestionario fue probado de forma piloto con 30 expertos agrícolas seleccionados al azar de la muestra. Sobre la base de los comentarios de la prueba piloto, se perfeccionó el cuestionario y se elaboró ​​un cuestionario final revisado. Los coeficientes alfa de Cronbach para las variables se han presentado enCuadro 1 . La tabla 2 muestra la definición de variables.

Cuadro 1 . Coeficientes alfa de Cronbach para variables de investigación.

Variables Coeficiente alfa de Cronbach
Actitud conductual 0,75
Facilidad de uso percibida 0,74
Utilidad percibida 0,77
Actitud de confianza 0,80
Innovación individual 0,77
Conocimiento de agricultura de precisión 0,97
Dificultad de transición percibida 0,85
Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión 0,94
Cuadro 2 . Definición de variables.

Variables Definición
Utilidad percibida La utilidad percibida se define como la medida en que una persona cree que el uso del sistema mejorará su desempeño laboral (Venkatesh y Davis, 2000). La variable se midió utilizando elementos relacionados con el aumento de la productividad, la reducción de los costos de producción, un mejor control de las actividades agrícolas, etc. Las preguntas estaban en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Facilidad de uso percibida Según Davis (1989), la facilidad de uso percibida se define como la medida en que una persona cree que el uso del sistema estará libre de esfuerzo físico y mental (Lu et al., 2005). Esta variable se estimó utilizando ítems relacionados con la facilidad de aprendizaje, el esfuerzo mental requerido para utilizar estas tecnologías, la eficacia del uso de las opiniones de los expertos en la aplicación de estas tecnologías, etc. Las preguntas estaban en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy discrepar
Actitud conductual Taylor y Todd (1995) definieron una escala de actitud que midió si a las personas les gusta o no les gusta usar la tecnología y cómo se sienten al usarla. Definimos operativamente la actitud para utilizarla como el sentimiento positivo o negativo del posible experto sobre la adopción de tecnologías agrícolas de precisión. Esta variable se estimó con el uso deseable o no deseable de estas tecnologías, el uso razonable o irrazonable de las tecnologías y la actitud positiva y negativa hacia las tecnologías agrícolas de precisión. Las preguntas tenían la forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Actitud de confianza Esta variable mide la confianza de un productor para aprender y utilizar tecnologías agrícolas de precisión. A través de la escala de Loyd y Gressard (1984) se plantearon una serie de preguntas en relación a tener certeza para aprender tecnologías agrícolas de precisión en clases y talleres educativos y también a tener autoconfianza en el uso de estas tecnologías, etc. Las preguntas fueron en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Innovación individual La innovación individual se define como «la voluntad de un individuo de probar cualquier tecnología nueva». Se estimó a través de ítems propuestos por Agarwal y Prasad (1998). Las preguntas tenían la forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo
Conocimiento de agricultura de precisión La familiaridad individual con las características y tecnologías de la agricultura de precisión revela el conocimiento individual en relación con este sistema agrícola. Para medir esta variable se plantearon una serie de preguntas en el campo de las tecnologías agrícolas de precisión y las preguntas fueron en forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de cero a muy alto
Dificultad de transición percibida La dificultad de transición percibida hacia la agricultura de precisión se considera como un índice para medir la percepción e idea individual sobre la dificultad de transición de la agricultura convencional hacia la adopción y aplicación de la agricultura de precisión. Se midió mediante preguntas sobre la posibilidad de la implementación de la agricultura de precisión con atención a las condiciones agrícolas y la situación económica y educativa en Irán. Las preguntas tenían la forma de escalas de cinco puntos etiquetadas de muy de acuerdo a muy en desacuerdo.
Impactos de la agricultura de precisión Los impactos de la agricultura de precisión incluyen actitudes y creencias individuales sobre los posibles impactos de este tipo de tecnologías. En cuanto a los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión en los campos técnico, social, económico y ambiental, se formularon treinta y siete preguntas. Se utilizaron escalas de seis puntos que iban de ninguno a muy alto para evaluar los impactos.
Los datos de los cuestionarios se codificaron y analizaron mediante el software LISREL. El modelado de ecuaciones estructurales (SEM), un análisis multivariado , es un método apropiado para analizar variables latentes, como construcciones desarrolladas a partir de elementos de encuestas. SEM es similar a la regresión múltiple pero se utiliza para analizar y calcular la varianza explicada en variables latentes endógenas y exógenas. La relación entre constructos (o variables latentes) está representada por los coeficientes de trayectorias [1] . Además de la estadística descriptiva y las técnicas inferenciales, se utilizaron frecuencias, porcentaje, puntuación media, desviación estándar, coeficientes de correlación y modelado de ecuaciones estructurales para analizar los datos.

3 . Resultados y discusión
3.1 . Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión
3.1.1 . Impactos ambientales
En la Tabla 3 se ilustra la frecuencia y la media de cada impacto de las tecnologías de agricultura de precisión. Debido a la media de impactos ambientales de las tecnologías de agricultura de precisión, los expertos han encontrado la conservación de aguas subterráneas y superficiales con una media de 4.02 como el impacto ambiental más importante de este plan. De esta forma, el 69,6% de los expertos ha evaluado el alto impacto del uso de tecnologías de agricultura de precisión en la conservación de aguas subterráneas y superficiales y solo el 0,9% cree que el impacto es muy bajo. Los resultados de Sudduth et al. [22] estudio está de acuerdo con este hallazgo. Tabla 3muestra que el manejo de malezas y la conservación de fuentes de energía con una media de 3.93 se colocan en el segundo rango después de la conservación de aguas subterráneas y superficiales. Así, el 72,2% y el 60% de los expertos definieron un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en el manejo de malezas y la conservación de las fuentes de energía y el 1,7% y el 2,6% de la muestra definieron un impacto bajo. Ninguno de los expertos consideró que las tecnologías de agricultura de precisión no tuvieran impacto en el manejo de malezas y la conservación de fuentes de energía. Además, el 73,9% de los expertos informaron que el uso de tecnologías de agricultura de precisión dio como resultado el manejo de plagas y solo el 2,6% de la muestra cree que el uso de tecnologías de agricultura de precisión tuvo un impacto muy bajo en el manejo de plagas. Cabe mencionar que el manejo de plagas tiene una media igual a 3.87. Según los resultados, la gestión de enfermedades de las plantasy la elaboración de productos saludables tienen, respectivamente, medias de 3,86 y 3,82. Los resultados de Jochinke et al. [8] confirman este hallazgo. Según la Tabla 3 , el 54,8% de los expertos evaluó un impacto promedio del uso de tecnología de agricultura de precisión en las emisiones de gases verdes. Este impacto ambiental tiene el valor mínimo con media de 3.06 y los expertos lo han tenido en cuenta menos que otros impactos ambientales como impacto de las tecnologías de agricultura de precisión.

Cuadro 3 . Impactos ambientales de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Manejo de plagas 12 10,4 85 73,9 13 11,3 2 1,7 3 2.6 0,71 3,87 3
Manejo de enfermedades de plantas 11 9,6 85 73,9 13 11,3 4 3,5 2 1,7 0,69 3,86 4
Manejo de malezas dieciséis 13,9 83 72,2 10 8.7 4 3,5 2 1,7 0,72 3,93 2
Conservación de fuentes de energía 25 21,7 69 60,0 12 10,4 6 5.2 3 2.6 0,87 3,93 2
Conservación de aguas subterráneas y superficiales 22 19,1 80 69,6 8 7.0 4 3,5 1 0,9 0,69 4.02 1
Contaminación de aguas subterráneas y superficiales 15 13,0 69 60,0 17 14,8 7 6.1 4 3,5 3 2.6 1.06 3,65 9
La contaminación del suelo 17 14,8 27 23,5 54 47,0 10 8.7 4 3,5 3 2.6 1,10 3,29 10
La erosión del suelo 18 15,7 67 58,3 11 9,6 14 12,2 3 2.6 2 1,7 1.07 3,66 8
Compactación del suelo 12 10,4 77 67,0 11 9,6 9 7.8 3 2.6 3 2.6 1.03 3,66 8
Consumo de plaguicidas 17 14,8 69 60,0 17 14,8 7 6.1 4 3,5 1 0,9 0,96 3,73 6
Consumo de fertilizantes 18 15,7 68 59,1 15 13,0 9 7.8 3 2.6 2 1,7 1.02 3,72 7
Emisiones de gases de efecto invernadero 9 7.8 23 20,0 63 54,8 11 9,6 5 4.3 4 3,5 1.04 3,06 12
La biodiversidad 8 7.0 39 33,9 50 43,5 11 9,6 4 3,5 3 2.6 1.02 3,23 11
Producir productos saludables 20 17,4 73 63,5 12 10,4 4 3,5 4 3,5 2 1,7 0,99 3,82 5
3.1.2 . Impactos sociales
Según la Tabla 4, los expertos han introducido socialmente el desarrollo de áreas rurales con una media de 3.93 como el impacto más importante del uso de tecnologías de agricultura de precisión. Los resultados de este factor revelaron que el 70,4% de los expertos evaluaron un alto impacto de la tecnología de agricultura de precisión en el desarrollo de las zonas rurales y solo el 1,7% de la muestra informó que el impacto fue muy bajo. De acuerdo con la tabla antes mencionada, la disminución de la brecha de clase social con una media de 2,41 fue el valor más bajo como el impacto del uso de tecnologías de agricultura de precisión. Mientras tanto, en promedio, los expertos evaluaron la inmigración como un impacto social de las tecnologías de agricultura de precisión. Este índice tiene una media igual a 2,47.

Cuadro 4 . Impactos sociales de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Oportunidades de trabajo 13 11,3 73 63,5 20 17,4 3 2.6 3 2.6 2 1,7 1.06 3,68 4
1 a 0,9 a
Fuerza de trabajo 10 8.7 33 28,7 56 48,7 5 4.3 3 2.6 1,81 2,95 6
1 a 0,9 a 1 a 0,9 a 2 a 1,7 a 4 a 3,5 a
Bienestar dieciséis 13,9 71 61,7 17 14,8 7 6.1 3 2.6 1 0,9 0,92 3,75 3
Inmigración 8 7.0 25 21,7 55 47,8 9 7.8 5 4.3 1 0,9 2,29 2,47 7
2 a 1,7 a 6 a 5,2 a 2 a 1,7 a 1 a 0,9 a 1 a 0,9 a
Brecha de clase social 7 6.1 25 21,7 57 49,6 8 7.0 4 3,5 2 1,7 2,38 2,41 8
2 a 1,7 a 8 a 7,0 a 2 a 1,7 a
Estilo de vida 13 11,3 30 26,1 53 46,1 9 7.8 5 4.3 4 3,5 1,35 3,14 5
1 a 0,9 a
Satisfacción con la calidad de vida 17 14,8 73 63,5 14 12,2 7 6.1 2 1,7 2 1,7 0,95 3,78 2
Desarrollo de áreas rurales 17 14,8 81 70,4 11 9,6 4 3,5 2 1,7 0,73 3,93 1
una
Muestra a los expertos que creen que los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión en estos índices son negativos.

3.1.3 . Impactos técnicos
De acuerdo con la Tabla 5, los expertos encontraron un aumento de la productividad con una media de 3.94 como el impacto técnico más importante de las tecnologías de agricultura de precisión. El 71,3% de los expertos evaluó un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en el aumento de la productividad y el 14,8% de ellos evaluó un impacto muy alto. Ninguno de los expertos consideró que las tecnologías de agricultura de precisión no tuvieran impacto en la productividad. Este resultado es compatible con el estudio de Jochinke et al. [8] . La calidad de los productos y la mejora de la condición de la granja con una media de 3.90 se colocan en el segundo rango después del aumento de la productividad. Por lo tanto, el 67% y el 74,8% de los expertos explicaron que el impacto del uso de tecnologías de agricultura de precisión en la calidad de los productos y la mejora de las condiciones agrícolas es alto. Basado en la Tabla 5La expansión de tierras agrícolas y el tiempo de operaciones agrícolas con una media de 3,74 y 3,76 se colocaron en el rango más bajo. Pero debe tenerse en cuenta que las medias de ambos factores son más de 3 y la mayoría de la muestra ha evaluado el impacto promedio y alto de las tecnologías de agricultura de precisión en la expansión de tierras agrícolas y el tiempo de operaciones agrícolas.

Cuadro 5 . Impactos técnicos de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Productividad 17 14,8 82 71,3 11 9,6 3 2.6 2 1,7 0,71 3,94 1
Calidad de los productos 18 15,7 77 67,0 14 12,2 4 3,5 1 0,9 1 0,9 0,79 3,90 2
Expansión de tierras agrícolas 12 10,4 79 68,7 13 11,3 6 5.2 4 3,5 1 0,9 0,90 3,74 8
Sostenibilidad de productos 11 9,6 83 72,2 13 11,3 4 3,5 4 3,5 0,79 3,80 5
Gestión del consumo de insumos 15 13,0 77 67,0 14 12,2 6 5.2 3 2.6 0,81 3,82 3
Tiempo de operaciones agrícolas 11 9,6 81 70,4 12 10,4 8 7.0 2 1,7 1 0,9 0,85 3,76 7
Mejora de la condición de la granja 12 10,4 86 74,8 12 10,4 4 3,5 1 0,9 0,64 3,90 2
Depreciación de maquinaria 17 14,8 71 61,7 17 14,8 7 6.1 2 1,7 1 0,9 0,89 3,79 6
Crear una base de datos con información sobre el estado del terreno. 14 12,2 79 67,7 15 13,0 1 0,9 6 5.2 0,85 3,81 4
3.1.4 . Impactos económicos
Tabla 6Demuestra que los expertos consideran económicamente el aumento de los ingresos con una media de 3,99 como el impacto más significativo, por lo que el 63,5% de la muestra consideró un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en el aumento de los ingresos y el 20% de ellos evaluó un impacto muy alto. Después de los ingresos, la mejora y la prosperidad del estado agrícola con una media de 3,98 se coloca en el segundo rango. Los resultados de mejora y prosperidad del estado agrícola mostraron que el 61,7% de los expertos evaluaron un alto impacto de las tecnologías de agricultura de precisión en la mejora y prosperidad del estado agrícola y el 21,7% de ellos evaluó un impacto muy alto. Según esta tabla, la disminución del riesgo con el rango 3.53 se coloca en el rango más bajo.

Cuadro 6 . Impactos económicos de la agricultura de precisión.

Variable Impacto positivo Sin impacto Desviación Estándar Media de rango Prioridad
Muy alto Alto Promedio Bajo Muy bajo
Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento Frecuencia Por ciento
Rentabilidad 25 21/7 67 58,3 18 15,7 2 1,7 2 1,7 1 0,9 0,86 3,93 4
Riesgo 13 11,3 67 58,3 17 14,8 9 7.8 5 4.3 4 3,5 1,14 3,53 6
Reducir el costo de los insumos 14 12,2 73 63,5 19 16,5 5 4.3 4 3,5 0,85 3,76 5
rendimiento 20 17,4 75 65,2 15 13,0 4 3,5 1 0,9 0,72 3,94 3
Ingresos 23 20,0 73 63,5 15 13,0 3 2.6 1 0,9 0,71 3,99 1
Mejora y prosperidad del estado agrícola 25 21,7 71 61,7 12 10,4 6 5.2 1 0,9 0,78 3,98 2
La media de la actitud de los expertos hacia los impactos de la agricultura de precisión indica que los expertos ven las tecnologías de la agricultura de precisión de manera positiva. Según la Tabla 7, la media de la actitud de los expertos en todos los campos es más de 3.

Cuadro 7 . La media de los impactos de las tecnologías de agricultura de precisión desde el punto de vista de los expertos.

Variable Desviación Estándar Media
El impacto de la agricultura de precisión 0,56 3,66
Impactos ambientales 0,67 3,97
Impactos sociales 0,81 3,26
Impactos técnicos 0,61 3,83
Impactos económicos 0,67 3,86
3.2 . Correlación entre variables
La Tabla 8 proporciona coeficientes de correlación entre variables. Los coeficientes de correlación entre la actitud de comportamiento con la utilidad percibida, la innovación individual y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión se calcularon 0.52, 0.42 y 0.56 respectivamente. Los coeficientes fueron significativos al nivel de significancia 0.01.

Cuadro 8 . La matriz de coeficientes de correlación entre variables.

Variables Actitud conductual Facilidad de uso percibida Utilidad percibida Actitud de confianza Innovación individual Conocimiento de agricultura de precisión Dificultad de transición percibida Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión
Actitud conductual 1
Facilidad de uso percibida 0,06 1
Utilidad percibida 0,52 ** 0,30 ** 1
Actitud de confianza 0,35 ** 0,56 ** 0,64 ** 1
Innovación individual 0,42 ** 0,36 ** 0,42 ** 0,54 ** 1
Conocimiento de agricultura de precisión 0,16 0,22 * 0,10 0,31 ** 0,27 ** 1
Dificultad de transición percibida −0,17 −0,02 −0,10 −0,06 −0,08 −0,14 1
Impactos de las tecnologías agrícolas de precisión 0,56 ** 0,19 * 0,48 ** 0,36 ** 0,38 ** 0,30 ** −0,10 1
*
Significativo en p < 0,05. ** Significativo en p < 0,01. Los coeficientes revelaron que hubo una relación significativa y positiva entre la facilidad de uso percibida y la actitud de confianza (0.56, P = 0.01), la innovación individual (0.36, P = 0.01) y el conocimiento de la agricultura de precisión (0.22, P = 0.05). El análisis de correlación de la utilidad percibida con otras variables indicó que tiene una relación positiva con la actitud de confianza (r = 0.64, P = 0.01), la innovación individual (r = 0.42, P = 0.01) y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0,48, P = 0,01). Los resultados del análisis de correlación de Pearson mostraron una relación positiva entre la actitud de confianza y la innovación individual (r = 0.54, 0.01), el conocimiento de la agricultura de precisión (r = 0.31, P = 0.01) y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0.36 , P = 0,01). Los coeficientes de correlación revelaron una relación positiva entre la innovación individual y el conocimiento de la agricultura de precisión (r = 0.27, P = 0.01) y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0.38, P = 0.01). Mientras tanto, hubo una relación positiva entre el conocimiento de la agricultura de precisión y los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (r = 0.30, P = 0.01). 3.2.1 . Evaluación del modelo de medición Uno de los criterios para la evaluación del modelo de medición es Chi-Cuadrado / Grado de libertad, que debe ser inferior a tres. Este valor es 1,15. El siguiente en evaluar el modelo es el valor p, que debe ser superior a 0,05, en la Tabla 9.se ve igual a 0.43. Calcular la bondad de ajuste, ajustar la bondad de ajuste, el índice de ajuste normalizado, el índice de ajuste no normalizado y el índice de ajuste comparativo son necesarios para el ajuste del modelo de tal manera que sus valores deben ser superiores a 0,90. Además, la raíz cuadrática residual media y el error cuadrático medio de aproximación deben ser menores que 0.05 y 0.10. Según los resultados, los índices fueron superiores a 0,9. El error cuadrático medio de aproximación para el modelo de medición y el residuo cuadrático medio de la raíz se calcularon 0,06 y 0,02 respectivamente. De hecho, estas variables presentan un modelo adecuado para definir la actitud hacia los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión. Cuadro 9 . Evaluación del modelo de medidas de ajuste general. Medida de bondad de ajuste Criterio recomendado Resultados obtenidos en esta investigación Chi-cuadrado / grado de libertad (X 2 / gl) ≤3 1,15 valor p ≥0.05 0.43 Índice de ajuste normalizado (NFI) ≥0,90 0,91 Índice de ajuste no normalizado (NNFI) ≥0,90 0,99 Índice de ajuste comparativo (CFI) ≥0,90 1,00 Índice de bondad de ajuste (GFI) ≥0,90 0,99 Ajustar el índice de bondad de ajuste (AGFI) ≥0,90 0,97 Residual cuadrático medio (RMSR) ≤0.05 0,02 Error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) ≤0.1 0,06 Los resultados mostraron que ( Fig. 2 ) existe un efecto causal positivo y significativo entre la utilidad percibida y la actitud conductual (λ = 0,40, p < % 1). Los resultados de Shyu y Huang [20] , Nan et al. [15] , Chen et al. [3] confirman este hallazgo. La innovación individual es una variable externa que tiene un efecto directo sobre la actitud conductual (λ = 0.22, p < % 1). El análisis de los resultados indicó un efecto positivo de la facilidad de uso percibida sobre la actitud conductual (λ = 0,12, p < % 5). Este hallazgo es consistente con los resultados de Nan et al. [15] y Chen et al. [3]. Estas variables explicaron el 24% de los cambios de actitud de comportamiento (SMC = 0,24). Los hallazgos demuestran que la actitud conductual tiene el efecto más directo sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión y la relación causal de esta variable fue 0,64 (β = 0,64, p < % 1). Después de la actitud conductual, la utilidad percibida tiene el efecto más significativo sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (λ = 0.33, p < % 1). Según los resultados, la dificultad de transición percibida tiene un efecto negativo directo sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (λ = 0,17, p < % 5). A partir de los resultados, la facilidad de uso percibida y las variables de innovación individual tuvieron efectos indirectos sobre los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión. Estas variables anticipan el 39% de los cambios de impactos de las tecnologías agrícolas de precisión (SMC = 0.39). Descargar: Descargar imagen de alta resolución (270KB)Descargar: Descargar imagen a tamaño completo Figura 2 . Modelado de ecuaciones estructurales y coeficientes de trayectoria entre variables. 4 . Conclusión y Recomendaciones Hoy en día, las tecnologías útiles junto con la estrategia de conservación del medio ambiente, así como los puntos de vista cambian de estrategias correctivas a estrategias preventivas en el uso de tales tecnologías, están en el centro de atención. Se hacen esfuerzos para enfatizar la aplicación de las ciencias modernas en la agricultura que se relacionan con el impulso de la producción y la productividad y la conservación del medio ambiente. La tecnología de la información en la agricultura llamada tecnologías agrícolas de precisión se considera una de las tecnologías modernas. Este tipo de sistema agrícola es un manejo de precisión agrícola basado en datos y conocimientos de insumos y considera el uso de insumos en términos de las necesidades de las granjas y el manejo específico del sitio. La agricultura de precisión se refiere a un enfoque sistemático para rehacer todo el sistema de agricultura para desarrollar una agricultura sostenible, de bajos insumos y de alto rendimiento. Los métodos de agricultura de precisión pueden mejorar la sostenibilidad económica y ambiental de la producción. Según los resultados de este trabajo, la aplicación de sistemas de agricultura de precisión se considera como un medio para lograr una agricultura sostenible, un paso hacia el cual es inevitable para todos los países, especialmente los desarrollados, como resultado de los problemas ambientales y la provisión de seguridad alimentaria para la creciente población. Porque otros sistemas agrícolas como el tradicional y el orgánico pueden no brindar seguridad alimentaria a la población en crecimiento. Los expertos agrícolas de Jihad-e-Keshavarzi son uno de los factores que introducen este tipo de tecnologías a los agricultores y la actitud positiva de los expertos hacia los impactos de las tecnologías agrícolas de precisión juega un papel importante en la aceleración de su difusión. Los expertos de la provincia de Boushehr encontraron la conservación de aguas subterráneas y superficiales, el manejo de malezas, la conservación de recursos energéticos y el manejo de plagas como los impactos ambientales más importantes de las tecnologías agrícolas de precisión. El impacto social más significativo de este sistema agrícola se refiere al desarrollo de las áreas rurales. Los impactos técnicos más importantes de las tecnologías agrícolas de precisión son el aumento de la productividad, el aumento de la calidad de los productos y la mejora de las condiciones agrícolas. Los expertos definieron los impactos económicos más importantes de estas tecnologías como el aumento de los ingresos, la mejora y la prosperidad del estado agrícola. Las actitudes de los expertos indican su visión positiva hacia este tipo de impactos. Por lo tanto, los planificadores gubernamentales en agricultura deben tener en cuenta la implementación de la agricultura de precisión en los planes de desarrollo agrícola. Además, deben tratar de considerar servicios de apoyo para tener acceso a tecnologías agrícolas de precisión, activando la extensión y capacitación, La actitud de comportamiento tiene el mayor efecto sobre la actitud hacia los impactos. Si bien el conocimiento y la conciencia se consideran una introducción para crear una actitud, los resultados de este estudio mostraron que el conocimiento de la agricultura de precisión no tuvo ningún efecto sobre la actitud del comportamiento. Una de sus razones puede deberse al desconocimiento de esta tecnología, por lo que es necesario incrementar el conocimiento y la información de los expertos en este campo. Por lo tanto, podrán aplicarlo en las granjas después de obtener la información requerida y alentar a los agricultores a adoptar tales tecnologías al proporcionar las condiciones e instalaciones necesarias. Se sugiere crear grupos de aprendizaje y proporcionar condiciones para la discusión grupal para facilitar el aprendizaje de la agricultura de precisión. La falta de investigaciones en este campo en Irán es otra razón de la falta de conocimiento de los expertos. Los investigadores deben aplicar los conocimientos teóricos de la agricultura de precisión en el país de Irán. También es esencial aprobar los créditos necesarios para la investigación y alentar a los investigadores a planificar y aplicar los planes pertinentes en agricultura de precisión. La utilidad percibida se considera la variable más significativa que afecta la actitud conductual y el segundo factor que influye en la actitud de las tecnologías de agricultura de precisión. Por lo tanto, la educación debería centrarse en justificar la utilidad percibida de esas tecnologías a los expertos, de modo que la enseñanza de la agricultura de precisión en las universidades debería considerarse más. Se sugiere planificar cursos de capacitación en servicio para expertos, formar una red de expertos, profesores y técnicos, desarrollar y realizar programas de pasantías para expertos. Por último, los funcionarios y los responsables políticos pertinentes pueden establecer una planificación estratégica basada en los resultados de este estudio para difundir este tipo de tecnologías.

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La gente ha utilizado la frase «drone in and on» durante mucho tiempo. El diccionario Webster define esta figura retórica como «hablar durante mucho tiempo con voz apagada sin decir nada interesante».

Sin embargo, en la agricultura, ¡los drones no son aburridos en absoluto!

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

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

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

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

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

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

hacer un inventario de la altura de los árboles y el volumen del dosel;
monitorear la salud y la calidad de los árboles;
manejo de agua, nutrientes, plagas y enfermedades durante la temporada;
estimar la producción y el rendimiento de frutos / nueces; y,
creación de herramientas de marketing (videos de promoción de la huerta, o venta de árboles y frutas).
Al igual que con otros usos de los drones en la agricultura, el trabajo de Walsh ayuda a recopilar información detallada sobre los cultivos, más rápido de lo que podrían hacerlo los humanos «explorando» físicamente los campos. «Los UAV son capaces de adquirir imágenes con alta resolución que son ideales para detectar varios problemas de cultivos», dice Walsh. «Los sistemas UAV permiten escanear los cultivos desde arriba. Obtienen imágenes de alta calidad y datos espectrales de alta resolución. Esto se correlaciona con el crecimiento de las plantas , la salud, el estado del agua y los nutrientes, y se puede utilizar para estimar la producción de biomasa». Todos son indicadores de rendimiento potencial.

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

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

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

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Según una encuesta llevada a cabo por Drone Life, solo un tercio de los granjeros tiene planes de utilizar drones este año. En los países menos desarrollados, el número de granjeros usando drones es sin lugar a dudas menor. Esto a pesar del hecho de que los drones nunca han estado más disponibles y adaptados al uso agrario.

Entonces, ¿por qué no hay más granjeros utilizando esta gran nueva tecnología?

¿Pueden los granjeros permitirse los drones?

Invertir en drones, como en la mayor parte de las tecnologías, no es barato. Hay costes de inicio con los drones y después tienes que contar con el software adecuado para utilizarlos y quizá incluso formarte para saber cómo usarlos apropiadamente. Y por supuesto, necesitas reservar dinero por si tus drones se rompen o debes repararlos o reemplazarlos.

Esto suma una cierta cantidad y si los granjeros no están del todo convencidos de que los drones les ayudarán a recuperar su inversión los drones no van a despegar en absoluto.

Will Bignell, el experto en drones de DroneAg confía que cualquiera que compra sus productos y servicios de drones “recupera su dinero, si no es que lo dobla, con la primera producción”.

En la otra cara de la moneda, Kevin Price, un ecologista de la Universidad Estatal de Kansas, predice que los drones pueden ayudar a incrementar los beneficios especialmente en los productos de alto valor, como los tomates.

Todo esto parece sugerir que los drones son solo una opción para el granjero rico que invierte en cultivos de alto valor y tiene dinero de sobra para permitirse los drones en su granja. ¿Es esto cierto? Aquí un ejemplo de lo que cuestan los drones en el mercado actual:

senseFly eBee SQ. Es un dron agrícola muy avanzado equipado con un 5 sensores de espectro, planificación de vuelo avanzada, gestión de vuelo y software de procesamiento de imágenes. Puede cubrir 5 acres muy rápido (para un dron) y te da datos detallados como los niveles de h2o del suelo, temperatura del suelo, recuento de plantas y mucho más. ¿El precio? Más de 12.000$. Un montón de dinero pero te da todos los datos que necesitas en agricultura de precisión, si sabes lo que estás haciendo. No es un dron para principiantes.

PrecisionHawk Crop Scouting Package. Es un dron completo con un conjunto de herramientas ideal para principiantes con drones. Aún así, el precio es de 1.989$, que no es precisamente barato si consideras además sus funcionalidades limitadas. Este dron no tiene los sensores que encontrarás en la gama más alta del mercado. Simplemente tiene cámaras que pueden hacer tareas sencillas como tomar fotografías de los campos o destacar áreas problemáticas desde el cielo, todo ello controlado con una app desde tu teléfono inteligente. ¿Crees que esos 1.989$ están bien gastados, o prefieres dar un paseo por tus campos para detectar los problemas a nivel del suelo?

La mayoría del resto de los drones están en algún punto entre esos dos en términos de precio y funcionalidad. Con tanta variedad de drones disponibles, es el momento de hacerse la pregunta de para qué prefieren los agricultores utilizar los drones en sus granjas.

¿Para qué están utilizando los granjeros los drones?

Volviendo a lo básico, los drones son una manera de comprobar el estado del campo desde el aire. Y es para lo que parece que la mayoría de los granjeros los utilizan.

Ginell dice que para muchos agricultores “los drones en agricultura significan hacer volar un dron alrededor del ganado o para buscar cabezas perdidas, comprobar el estado de los lindes y simplemente, comprobaciones rutinarias” más que para reunir datos para agricultura de precisión.

Cuando miras el coste de los drones agrícolas profesionales no es una sorpresa, pero el coste podría no ser lo único que echa para atrás a los granjeros.

En primer lugar, hay normas aeroespaciales y regulaciones para poder volar los drones. Cambian según el país y la región, asique tienes que comprobarlas antes de volar ningún tipo de dron.

En EEUU necesitas seguir las guías de la FAA para drones además de cualquier otra ley estatal. Para conseguir tu certificado de piloto remoto y poder hacer volar tu dron legalmente necesitas pasar un examen por escrito. Suena fácil, pero pasar el test no significa que realmente sepas cómo hacer volar con seguridad y utilizar todas las funciones de tu dron. Esto se consigue entrenando, o mediante prueba y error con prácticas que pueden ser caras y peligrosas.

Utilizar los datos que los drones recogen de tu granja es el punto principal de la agricultura de precisión. Si no puedes utilizar esos datos para mejorar tu granja y hacer crecer tus cultivos más eficientemente entonces tus drones no son más que unos juguetes muy caros.

Cuando se usan adecuadamente los drones pueden dar datos realmente útiles que puedes utilizar para que tu granja sea mucho más eficiente. Desde cosas como detectar el estrés de las plantas antes de que sea visible a simple vista a determinar los niveles de humedad del suelo en campos e incluso monitorear los hábitos de alimentación del ganado y actuar como un perro ovejero.

¿Hacia dónde va el sector?

Claramente el sector de los drones agrícolas aún tiene un largo camino que recorrer antes de que sea accesible a los granjeros de todo el mundo. Sin embargo, es una tecnología muy necesitada si queremos alimentar a la población en crecimiento con la comida que necesita.

Por suerte, hay soluciones en camino que no dependen para nada de los drones, resolviendo los problemas como tener que aprender a pilotar drones y utilizar sus datos. Por ejemplo, Blue River Technology es una startup agrícola que ha desarrollado una máquina llamada See & Spray para rociar herbicidas en las malas hierbas mientras que no cae ni una gota en los cultivos. La agricultura de precisión no tiene por qué comenzar desde los cielos, de hecho, es la parte de sensores de los drones la que es realmente importante, no la vista aérea.

Como la popularidad de los drones ha explotado, muchos proveedores de servicios de drones han aparecido, lo que significa que puedes alquilar un dron o tener un equipo que haga el trabajo de drones para ti, dándote solo los datos importantes. Recomendamos altamente evaluar esta posibilidad. No solo te da datos muy interesantes de tu propia granja y agricultura de precisión, sino que te dará una prueba de cómo los drones funcionan y esto te ayudará a decidir si son una buena inversión para tu granja de forma permanente.

Cualquier agricultor interesado en llevar a cabo agricultura de precisión no debería echarse atrás por el coste y limitaciones de los drones. Recolectar datos y utilizarlos con sabiduría es la parte importante. ¡Buena suerte!

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Desde hace tiempo, una de las bases del desarrollo económico en Argentina es el de los recursos edáficos. Debido a la gran extensión de su territorio y a la peculiaridad de su tipo de suelo oscuro, su producción de grano ha hecho que se la conozca como “el granero del mundo”. Asimismo, esta producción favorece también que la carne local sea de gran calidad.

LA IMPORTANCIA DEL SUELO EN LA AGRICULTURA
Como no podía ser de otra manera, el suelo juega un papel fundamental en el éxito de la agricultura. Es donde se encuentran las plantas y obtienen sus nutrientes, que luego nos proveerán a humanos y animales de alimento. Por ello, cuanto más saludable sea, mejor para todos.

No obstante, hay distintos tipos de suelos y sus características no siempre son propicias para producir los nutrientes necesarios para el crecimiento saludable de las cosechas, ya que poseen diferente color, textura y propiedades químicas. Igualmente, las partículas que lo componen pueden ser de diferentes tamaños; al combinar todos estos factores obtendremos una representación de su nivel de fertilidad.

Por lo tanto, es lógico pensar que la efectividad de la actividad agrícola se basará en gran parte en el conocimiento de los tipos de suelo usado y como se compensen o solucionen los problemas relacionados con sus características naturales.

importancia del suelo

TIPOS DE SUELO EN ARGENTINA
La siguiente lista determina el mapa de tipos de suelo de Argentina y sus características, que se compone de:

Alfisoles. Son arcillosos, cuya filtración de agua es baja, húmedos y que no permiten la agricultura. Se les conoce como “suelos grises”.
Andisoles. Situado en zonas templadas o frías, principalmente a lo largo de la cordillera de los Andes. Su textura franco arenosa y su desarrollo en depósitos volcánicos de zonas húmedas y subhúmedas hace que se meteorice rápidamente, formando mezclas de silicato y aluminio.
Aridisoles. Como su propio nombre indica, son áridos de color claro y escasa fertilidad. Situados mayormente en la zona norte del país, cercanos a Puna.
Entisoles. Ubicados en valles fluviales, están débilmente desarrollados y poseen una baja fertilidad, por lo que su uso en agricultura está desaconsejado. Su tonalidad es castaña o marrón.
Gelisoles. Se encuentran en zonas de hielo permanente o permafrost y no pueden ser usados para la agricultura.
tipos de suelo: Alfisoles, Andisoles, Aridisoles, Entisoles, Inceptisoles, Histosoles

Histosoles. Son suelos de zonas pantanosas y lugares con mucha cantidad de agua, de ahí que, aunque posean mucha materia orgánica, sean poco apetecibles para el desarrollo de la agricultura en ellos.
Inceptisoles. Aunque su acumulación de nutrientes no sea la mejor, los convierte en utilizables para el desarrollo de diferentes tipos de cultivos agrícolas. De color pardo, suelen estar cubiertos por bosque y se encuentran en la zona más al norte del país.
Molisoles. Son los más valiosos y fértiles del país, con un color muy oscuro y muy buen drenaje. Se pueden encontrar en la zona oeste del país, en las llanuras chaco-pampeanas.
Oxisoles. El óxido de hierro forma parte de este tipo de suelo, lo que le confiere un color rojizo. Aunque están en zonas subtropicales, su alta porosidad y su escasa fertilidad no favorecen su uso.
Spodosoles. Situados en el sur del país (Tierra de Fuego), son demasiados ácidos para ser aptos para la agricultura.
Ultisoles. Con un color entre rojizo oscuro y pardo, su presencia es mayor que la de los oxisoles en zonas del noreste del país con desarrollo joven. Son poco espesos y difícilmente saturables.
Vertisoles. Son arcillosos pero difíciles de tratar debido a su expansión y contracción al humedecerse y secarse. No se usan en agricultura, incluso a pesar de su alto contenido en nutrientes.
tipos de suelo: Gelisoles, Molisoles, Oxisoles, Spodosoles, Ultisoles, Vertisoles

CLASIFICACIÓN DEL SUELO SEGÚN SU USO AGRÍCOLA EN ARGENTINA
En esta lista, la clasificación del suelo viene determinada por su capacidad para satisfacer necesidades agrarias en Argentina. Existen 8 clases y son:

Clase I – Válidos para cualquier tipo de agricultura debido a su versatilidad y buena retención de agua. Generan cantidades altas de materia orgánica.
Clase II – Para cultivos que no soportan un exceso de salinidad o humedad. Normalmente se encuentran en zonas con una ligera pendiente y requieren técnicas agrícolas para su conservación.
Clase III – Al ser suelos poco profundos expuestos al viento y al agua, requieren una mayor cantidad de técnicas de conservación y la limitación de cultivos es aún mayor que en las clases anteriores.
Clase IV – Bajo rendimiento y grandes limitaciones en el uso de la agricultura, pues solo permiten 203 tipos de plantas. Su manejo y conservación es incluso más difícil que en la clase III.
Clase V – Con alto nivel de erosión (leer más sobre la erosión del suelo), no son válidos para la agricultura y su uso queda limitado a pastoreo y zonas de forestación.
Clase VI – Aunque admiten el cultivo de algunas frutas y hortalizas, su pedregosidad y facilidad para inundarse los convierte en no utilizables para la agricultura. Además requiere de ciertas mejoras para ser usado para pastoreo.
Clase VII – Con graves limitaciones, su uso está desaconsejado incluso para el pastoreo y queda limitado a la recreación o conservación de la flora silvestre.
Clase VIII – No válidos para un uso agrario, estos tipos de suelo desérticos se utilizan sólo para la conservación del medio ambiente.
uso del suelo en la agricultura

DETERMINAR LOS TIPOS DE SUELO: SOFTWARE AGRÍCOLA Y MAPAS DE TIPOS DE SUELO
Estos test son aproximados y solo dan una idea general. Son fáciles de utilizar y apropiados para los experimentos de ciencias en los colegios. Para saber cuáles son los tipos de suelo con seguridad y buscar consejo profesional, puede confiar en los satélites. Ellos pueden proporcionarte un mapa de tipos de suelo mediante una estimación de la radiación de la superficie terrestre.

Los distintos tipos de suelo emiten diferentes señales (también conocidas como temperaturas) que se pueden distinguir y recoger mediante satélites. Un software especial disponible en las plataformas agrícolas interpreta la señal y proporciona resultados altamente precisos.

mapa de temperatura del suelo

TIPOS DE SUELO EN CROP MONITORING
Esta plataforma le ofrece la función de mapear los tipos de suelo. Para conseguirlo, imagine el siguiente caso: un agricultor dibuja un campo determinado en el mapa, selecciona “tipo de suelo” y recibe el mapa solicitado para proceder con la práctica agrícola. Por tanto, dependiendo del tipo de suelo, el agricultor tomará una decisión informada sobre qué cultivo sembrar basada en estos datos. Esta plataforma le proporciona también recomendaciones sobre fertilizantes que puede usar para mantener y/o mejorar su productividad.tipos de suelo en Crop Monitoring

Otra característica útil de Crop Monitoring es la habilidad para los agricultores de comprobar el historial de desarrollo vegetal de un campo específico en los últimos 5 años. Esta característica es utilizada para comparar el estado de los campos en los últimos años y determinar qué factores influyen en el desarrollo de un tipo de cultivo en particular. De este modo, es capaz de tomar decisiones sobre fertilizantes, temperatura y niveles de humedad, así como otros requisitos para cubrir las necesidades de un tipo de suelo en particular.

zonificación de tipos de suelo

LOS MEJORES TIPOS DE SUELO PARA LA AGRICULTURA?
Cómo hemos visto en la clasificación de los tipos de suelo anterior, existen diferentes tipos y no hay una receta correcta para el éxito a la hora de elegir el correcto para su cultivo, sin embargo, los de marga suelen ser una buena opción.

Aunque guste lo ajeno, más por ajeno que por bueno, es muy probable que tu vecino también tenga el mismo tipo de suelo que tú. Es raro que haya diferentes tipos de suelo en la misma vecindad. La respuesta más precisa viene de la mano de softwares online de manejo agrícola – los satélites pueden monitorizar el área, procesar datos y proporcionar una respuesta definitiva con un ranking del tipo de suelo específico para tus campos.

Es importante destacar que los terrenos “puros” son escasos, probablemente tengas que lidiar con una mezcla como suelos arcillo-arenosos, arcillo-limosos, areno-limosos, etc.

Además, hay que tener en cuenta la contaminación de los distintos tipos de suelo. Junto a las “inclusiones” naturales como estiércol y excrementos producidos por animales y humanos, también hay contaminantes radioactivos y desechos urbanos e industriales que tiene consecuencias en su composición y calidad en general.

Por tanto, el truco principal para tener éxito en la agricultura es saber el tipo de suelo y cultivar plantas apropiadas al mismo.

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La agricultura moderna emplea cada vez más tecnología de detección y localización para aumentar la eficiencia de la actividad sobre el terreno y maximizar el rendimiento de los cultivos mediante el seguimiento de las condiciones locales de cultivo y la aplicación de recursos apropiados como el agua, el insecticida y el fertilizante, según sea necesario. Los diseñadores de sistemas para esta aplicación entienden que el posicionamiento por satélite tiene sus limitaciones con respecto a la precisión. Sin embargo, la aplicación de unidades de medición inercial (UMI) puede llenar el vacío.

Las UMI integran acelerómetros de tres ejes con giroscopios de tres ejes para medir el movimiento del sistema y determinar la posición del sistema mediante un cálculo aproximado. Al combinarlos con la información del Sistema de Posicionamiento Global (GPS), los diseñadores pueden desarrollar sistemas de control de maquinaria agrícola con un conocimiento preciso y continuo de la posición del equipo en relación con los campos y los cultivos, a la vez que corrigen factores como la inclinación del terreno, el movimiento del brazo del equipo y otros factores.

Este artículo trata de la importancia y el papel de las UMI en la agricultura de precisión. Se examinan las posibles fuentes de error al utilizar las UMI para realizar cálculos aproximados, la mitigación de esos errores, así como los factores ambientales y de seguridad que deben tener en cuenta los promotores. Por último, analiza las UMI de precisión de Honeywell Sensing and Productivity Solutions y Analog Devices y muestra cómo pueden utilizarse para ayudar a aumentar la precisión más allá de lo que los sistemas de navegación por satélite pueden lograr por sí solos.

Por qué el seguimiento de la ubicación es fundamental para la agricultura

La agricultura tradicional es un proceso amplio. El arado, la plantación, el riego, la fertilización y la cosecha se realizan de manera más o menos uniforme en campos enteros, a menudo de gran extensión, a pesar de las inevitables variaciones en la composición del suelo, la evaporación y similares dentro del campo. La dirección manual de la maquinaria podría dar lugar a que se perdieran o se superpusieran áreas durante estas actividades, reduciendo la utilización sobre el terreno o desperdiciando recursos con una aplicación redundante. Aunque un error de dirección de un pie o dos entre pasadas puede no parecer mucho, las pérdidas pueden acumularse significativamente cuando se cruza un campo grande, lo que aumenta el tiempo y el combustible requeridos (Figura 1).

La imagen de la agricultura tradicional trata campos enteros como uniformes
Figura 1: La agricultura tradicional trata campos enteros como uniformes y utiliza la dirección manual, lo que conlleva una pérdida de tiempo y recursos. La agricultura de precisión cambia eso. (Fuente de la imagen: John Deere®)

El conocimiento exacto de la ubicación conlleva muchos beneficios. Permite reunir información específica del lugar sobre las condiciones del suelo en grandes zonas y la correspondiente aplicación de agua, fertilizantes y plaguicidas para maximizar el rendimiento. Cuanto mayor sea la precisión en el conocimiento de la ubicación, idealmente hasta las plantas individuales, mayor será el beneficio.

La agricultura de precisión ha cambiado la forma en que los agricultores trabajan sus tierras. El advenimiento de la tecnología de la navegación por satélite ha permitido a los agricultores trazar mapas precisos de las variaciones de las condiciones de cultivo dentro de los campos y proporcionar a su maquinaria agrícola información en tiempo real sobre su ubicación dentro de ese espacio. Esta combinación de cartografía detallada e información precisa sobre la ubicación está permitiendo a los agricultores prescribir y aplicar tratamientos específicos para el agua, los fertilizantes y los plaguicidas a fin de aumentar la producción, reducir al mínimo los desechos y disminuir el impacto ambiental.

La información sobre la ubicación en tiempo real también permite a los agricultores maximizar la utilización del campo evitando que se pierdan o se superpongan los esfuerzos de siembra y cosecha, al tiempo que se reduce al mínimo el tiempo y el uso de combustible gracias a la optimización de los viajes. Esos sistemas también pueden proporcionar un pilotaje semiautónomo de la maquinaria agrícola para reducir la fatiga del conductor y permitir un funcionamiento eficiente incluso en condiciones de baja visibilidad como el polvo, la niebla, la lluvia y la oscuridad. Actualmente, más del 50% de las tierras de cultivo, grandes y pequeñas, utilizan métodos de agricultura de precisión cuya adopción aumenta continuamente.

Ir más allá del GPS
Un sistema de posicionamiento agrícola ideal sería lo suficientemente preciso como para localizar de forma fiable una planta individual o una hilera de cultivos dentro de un campo que podría extenderse cientos de hectáreas, es decir, ofrecer una precisión del orden de unos pocos centímetros. Pero hay límites a la precisión de posicionamiento que solo los sistemas de navegación por satélite pueden proporcionar. Los receptores básicos para el GPS de los EE. UU. solo proporcionan unos pocos metros de precisión. Los receptores GPS de doble canal o los sistemas cinemáticos en tiempo real (RTK), que retransmiten las señales GPS de las estaciones fijas, pueden alcanzar precisiones muy por debajo de un metro (m). Sin embargo, incluso entonces, dependen de la exactitud de la información que transmiten los satélites, que generalmente ha dado una precisión media de alrededor de 0.7 m. Otras complicaciones de la localización basada en el GPS incluyen los efectos de las reflexiones de, o el bloqueo de la señal por, objetos y terrenos cercanos, la geometría de las constelaciones de satélites y la hora del día.

La navegación por satélite también tiene otras limitaciones. La ubicación que proporciona el sistema es simplemente un punto, el centro de fase de la antena del receptor. El GPS no proporciona información sobre la orientación; por ejemplo, la dirección de la orientación solo puede inferirse determinando el vector de dirección entre los sucesivos puntos de localización. Del mismo modo, el GPS es insensible a la rotación pura, por lo que no puede determinar, por ejemplo, ninguna inclinación del GPS vertical.

Esta fijación de la ubicación centrada en la antena y la insensibilidad a la rotación pueden crear errores de posición en una aplicación agrícola. Un tractor con GPS, por ejemplo, podría tener su antena en la parte superior de la cabina del conductor, tal vez a 3 metros del suelo, que es donde se centrará el punto de GPS. Sería razonable suponer que la posición en el suelo del tractor, o de cualquier equipo adjunto, podría determinarse de manera fiable a partir de la posición de la antena por medio de una simple geometría. El problema es que, debido a que el sistema GPS no puede determinar la orientación, como el tractor que atraviesa una pendiente (Figura 2), la posición real del suelo se verá compensada por lo que la geometría rígida podría predecir. Incluso una inclinación tan pequeña como de cinco grados (°) producirá un error de posición del suelo de más de 10 pulgadas (in) en este caso.

La imagen del GPS no puede determinar la orientación.
Figura 2: El GPS no puede determinar la orientación, por lo que las pendientes podrían dar lugar a errores al determinar la posición real del equipo en el suelo. (Fuente de la imagen: Richard A Quinnell)

Una solución a estos problemas es complementar la navegación GPS con la navegación inercial utilizando los sensores que miden el movimiento del sistema. El cálculo inercial de los muertos puede seguir proporcionando información precisa de la posición durante los momentos en que las señales del GPS son débiles o están ausentes, al tiempo que también proporciona una «comprobación de la realidad» de los resultados espurios que podrían surgir de las distorsiones de las señales de multitrayectoria o de otro tipo. Además, los sensores de navegación inercial pueden rellenar la información de orientación que la navegación por satélite no puede proporcionar. Al medir simplemente la dirección de la atracción de la gravedad, por ejemplo, los sensores inerciales permiten que un sistema corrija los errores de inclinación en la determinación de la posición del suelo del GPS, y aumentan la seguridad del operador al apoyar las advertencias de vuelco.

En la práctica, estas unidades de medición inercial dependen de dos tipos de sensores de sistemas microelectromecánicos (MEMS): acelerómetros y giróscopos. Los acelerómetros miden los cambios en el movimiento lineal a lo largo de tres ejes ortogonales, y debido a que la atracción de la gravedad es una aceleración, también pueden revelar su dirección. Los giróscopos miden el movimiento angular (es decir, la rotación) sobre cada uno de los mismos tres ejes lineales. Combinados, los dos miden los cambios en el movimiento del sistema a lo largo de los seis grados de libertad (Figura 3).

El diagrama de navegación inercial utiliza sensores para medir los cambios en el movimiento a lo largo de seis grados.
Figura 3: La navegación inercial utiliza sensores para medir los cambios en el movimiento a lo largo de seis grados de libertad-tres lineales y tres angulares-para apoyar el cálculo de la posición. (Fuente de la imagen: Honeywell Sensing and Productivity Solutions)

Sin embargo, estos sensores inerciales no revelan directamente la posición. Los acelerómetros solo miden el aumento, el movimiento y el balanceo del sistema. Estos valores deben ser integrados con respecto al tiempo para obtener la velocidad del sistema e integrados de nuevo para obtener la posición. Del mismo modo, los giróscopos miden el balanceo, el cabeceo y el guiñada, que deben integrarse con respecto al tiempo para obtener la orientación angular.

Estas integraciones pueden ayudar a reducir los efectos del ruido de movimiento aleatorio en las mediciones de los sensores, ya que tales señales a menudo tienden a promediar. Pero la integración puede agravar los efectos de algunas fuentes clave de error sistémico inherentes a los sensores inerciales. Si no se corrigen, estos errores pueden acumularse y destruir la precisión de la posición de cálculo, limitando la eficacia del enfoque para reemplazar la información perdida del GPS. En general, cuanto menor sea el error en las mediciones de los sensores, más tiempo de espera puede proporcionar la posición con la precisión requerida.

Fuentes de error en las UMI
Error de sesgo: Una de las fuentes de error clave en los sensores inerciales MEMS, tanto para los acelerómetros como para los giróscopos, es el error de sesgo. El error de sesgo es la señal residual que un sensor produce en ausencia de rotación o aceleración lineal. Este error tiende a ser determinístico, único para cada dispositivo individual, y a menudo también es una función de la temperatura. La integración de esta señal a lo largo del tiempo puede llegar rápidamente a niveles inaceptables, pero con las pruebas de calibración adecuadas se pueden determinar y factorizar los errores de sesgo de los sensores.

Inestabilidad del sesgo: Relacionada con el error de sesgo, la inestabilidad del sesgo es el cambio aleatorio en el error de sesgo de un dispositivo que ocurre con el tiempo. Esta fuente de error no puede ser calibrada, por lo que los desarrolladores deben evaluar cuán grande es el cambio que su diseño puede tolerar y buscar un sensor con una especificación de estabilidad de sesgo lo suficientemente baja para satisfacer sus necesidades.

Error de factor de escala: Este es otro de los errores determinantes encontrados en los sensores inerciales. El factor de escala, también llamado sensibilidad, es la relación lineal más adecuada para mapear la entrada del sensor a la salida. El error del factor de escala del sensor es la desviación de su salida de esa relación de línea recta, típicamente expresada como un porcentaje o en partes por millón. Esto también puede depender de la temperatura y puede ser compensado con una calibración adecuada.

sensibilidad g: Una fuente de error exclusiva de los giróscopos es su sensibilidad a la aceleración lineal, también conocida como sensibilidad g (la g es de la abreviatura de aceleración gravitatoria, típicamente 9.8 metros por segundo al cuadrado (m/sec2)). Este error de aceleración lineal puede surgir en los giroscopios MEMS como resultado de la asimetría en sus masas de prueba.

Un giroscopio MEMS funciona haciendo vibrar una masa de prueba en una dirección mientras detecta cualquier movimiento en una dirección ortogonal. Mientras el sensor gira alrededor de un eje ortogonal a estas otras dos direcciones, el efecto Coriolis da como resultado un movimiento lateral detectable de la masa de prueba.

La aceleración lineal del sensor ortogonal a la vibración de la masa de prueba también puede producir tal movimiento lateral debido a la inercia de la masa de prueba. La sensibilidad del giroscopio a esta aceleración es una función de su diseño y precisión de fabricación. Sin embargo, el uso de los datos de un acelerómetro independiente permite que un sistema compense el error.

Error de rectificación de vibraciones (VRE): Esta es otra fuente de error única del giroscopio y también se llama error cuadrático g. Es la respuesta de un acelerómetro a las vibraciones de corriente alterna que se rectifican a corriente continua, manifestándose como un cambio anómalo en el desplazamiento del acelerómetro. La VRE puede ocurrir a través de varios mecanismos y no es algo que pueda ser compensado en tiempo real, ya que depende en gran medida de las especificaciones de la aplicación. Los desarrolladores deben determinar si el VRE de su sensor está dentro de los límites aceptables. El uso de técnicas de montaje de sensores de amortiguación de vibraciones puede ayudar a mitigar algunos problemas de vibración.

Sensibilidad de eje transversal: A nivel del sistema, la desalineación mecánica de los sensores también puede introducir errores. Uno de esos errores es la sensibilidad de los ejes transversales. Esto ocurre cuando el eje de detección real se desvía de la dirección prevista, lo que da lugar a una señal de movimientos ortogonales que el sensor no debería haber detectado. Por ejemplo, un sensor que se pretende que sea horizontal puede todavía detectar la atracción de la gravedad si está desalineado. La desalineación entre los ejes del acelerómetro y del giroscopio puede comprometer los esfuerzos del sistema para compensar los errores de sensibilidad g del giroscopio.

Errores fuera del eje: La mecánica también juega un papel en la generación de errores fuera del eje en los acelerómetros. Si el punto de impacto de un choque para el sensor no está centrado en la masa de prueba del acelerómetro, el sensor puede ver una aceleración adicional debido a la ligera rotación que la masa de prueba hace alrededor de la línea de impacto.

Las IMU integradas facilitan los problemas de errores en los sensores
Esta multitud de fuentes de error crea desafíos significativos para los desarrolladores que buscan crear un IMU a partir de sensores discretos. Afortunadamente, existen IMU preintegrados con seis grados de libertad que simplifican considerablemente las cosas. Algunos de ellos están disponibles en forma de módulo, como el módulo IMU de precisión ADIS16465-3BMLZ de Analog Devices y el 6DF-1N6-C2-HWL de Honeywell (Figura 4). Esto permite a los desarrolladores simplemente atornillarlos a un chasis para incluirlos en un diseño de sistema.

Imagen de IMU integrado 6DF-1N6-C2-HWL de Honeywell
Figura 4: Las IMU integradas, como el 6DF-1N6-C2-HWL de Honeywell, ayudan a simplificar el diseño del sistema eliminando los problemas de alineación junto con muchas otras fuentes de error. También hay disponibles IMU BGA para montar en la placa. (Fuente de la imagen: Honeywell Sensing and Productivity Solutions)

Las IMU de precisión también están disponibles como dispositivos de montaje en placa con forma de chip, como la familia ADIS16500/05/07 de Analog Devices. Estos son adecuados para ser incorporados con otros sensores y receptores GPS en un conjunto unificado.

Ambos tipos de IMU ayudan a facilitar el esfuerzo de desarrollo eliminando o mitigando muchos de los posibles errores en el desarrollo de las IMU. La familia de ADIS16500/05/07 de Analog Devices, por ejemplo, integra un acelerómetro de tres ejes con un giroscopio de tres ejes y un sensor de temperatura en un solo paquete BGA. Estos dispositivos tienen calibración y filtrado incorporados que se combinan con otras características para ayudar a mitigar muchas fuentes de error de la IMU (Figura 5).

Diagrama de los IMU integrados ADIS1650 de Analog Devices
Figura 5: Un IMU integrado, como los ADIS16505 de Analog Devices mostrados aquí, puede ayudar a simplificar el diseño del sistema mitigando muchas fuentes potenciales de error a través de la calibración, el filtrado y la alineación integrada. (Fuente de la imagen: Analog Devices)
.

Errores como la sensibilidad de los ejes cruzados se abordan en la fabricación de los dispositivos. El ADIS16505, por ejemplo, limita los errores de alineación de eje a eje a menos de 0.25°. Esta cuidadosa alineación, junto con el cronometraje común de las lecturas de los sensores, simplifica el uso del diseñador de las lecturas del acelerómetro para corregir los errores de aceleración lineal en los giróscopos. El sensor de temperatura incorporado apoya los esfuerzos para mitigar la dependencia de la temperatura de muchas fuentes de error.

La cadena de señales internas de estas IMU integradas proporciona una mitigación adicional de los errores (Figura 6). La información cruda del sensor pasa primero por un filtro digital para eliminar el ruido, luego pasa por un filtro de ventana Bartlett configurable por el usuario. La Ventana Bartlett es un filtro de promediación de respuesta de impulso finito (FIR) que utiliza dos etapas en cascada.

Diagrama de los parámetros de calibración de fábrica de Analog Devices
Figura 6: Los dispositivos IMU integrados pueden ofrecer un filtrado incorporado y compensar muchos errores de los sensores sistémicos aplicando los parámetros de calibración determinados en fábrica. (Fuente de la imagen: Analog Devices)
.

Las señales pasan a continuación por una etapa de calibración que aplica correcciones específicas para el dispositivo basadas en pruebas de calibración de fábrica realizadas a múltiples temperaturas que abarcan todo el rango de temperatura de funcionamiento del dispositivo. Utilizando multiplicaciones de la matriz en las seis muestras de los sensores simultáneamente, esta etapa es capaz de compensar el sesgo, el factor de escala y los errores de alineación tanto en los acelerómetros como en los giróscopos. También corrige los errores de aceleración lineal en los giróscopos y los errores de desplazamiento de los ejes en los acelerómetros.

También se dispone de una corrección de la alineación del punto de percusión, que puede ser seleccionada por el usuario, para ajustar las salidas del acelerómetro a fin de que se comporten como si todas estuvieran situadas en el mismo punto de referencia del paquete. Todas las demás características de calibración de fábrica son inaccesibles, pero los dispositivos proporcionan a los usuarios la capacidad de ajustar la compensación de sesgo del sensor de fábrica con valores adicionales de su propia elección.

Después de las correcciones de calibración, las señales pasan por un segundo filtro digital. Este filtro de diezmación promedia múltiples muestras juntas para producir la salida final, proporcionando una reducción adicional de ruido. El número de muestras promediadas en conjunto depende de la elección del usuario de las frecuencias de muestreo y de actualización del registro.

Consideraciones del sistema
Una de las pocas fuentes de error que la IMU integrada no puede corregir es el VRE. Con la maquinaria agrícola las fuertes vibraciones son inevitables, por lo que los diseñadores deben evaluar cuidadosamente los requisitos de su sistema en este tema. Muchas IMU de bajo costo tienen un VRE muy pobre; algunas con valores tan pobres que los vendedores no se molestan en especificar. Para ser justos, en las aplicaciones previstas de estas IMU de bajo costo, el VRE no es un tema significativo. Sin embargo, los dispositivos destinados a entornos de alta vibración, como la agricultura de precisión, deben tener una VRE lo más baja posible. La familia ADIS16500, por ejemplo, tiene un VRE del orden de 4 x 10-6 (°/seg)/(m/seg2)2. Por lo tanto, una vibración sostenida de 1 g (lo suficientemente fuerte como para hacer rebotar al conductor en el asiento) solo resultaría en un error de rotación de aproximadamente un grado por hora.

Estar libre de problemas de montaje, alineación y calibración es un gran paso para obtener un sistema que funcione, pero es solo el comienzo. Los desarrolladores aún deben convertir las mediciones inerciales en rastreo de localización, resolver las diferencias entre el cálculo de los muertos y las determinaciones de localización del GPS, y comprender y mitigar los factores específicos de la aplicación, como la cantidad y la frecuencia de las sacudidas y vibraciones del sistema durante el uso rutinario.

Si el sistema de localización se utiliza para proporcionar un control autónomo o incluso semiautónomo de la maquinaria en movimiento, también hay que tener en cuenta factores de seguridad. Los sensores de MEMS pueden verse abrumados por choques de una magnitud demasiado alta. Si bien los dispositivos suelen ser capaces de sobrevivir a grandes sacudidas sin sufrir daños, una sacudida que lleve a un sensor más allá de sus límites podría provocar un apagado temporal del sensor o que su salida se quede inmovilizada al máximo a medida que se recupera. El sistema debe ser diseñado de manera que tales choques momentáneos no conduzcan inadvertidamente a comportamientos peligrosos o molestos del sistema, como el cambio repentino de dirección o la falsa activación de un cierre de seguridad del sistema.

Una buena manera de empezar es con una placa de evaluación como el de EVAL-ADIS2Z de Analog Devices (Figura 7). Esta placa da a los desarrolladores acceso basado en PC a los registros y datos del dispositivo y es lo suficientemente pequeña como para montarla fácilmente en una maquinaria objetivo representativa para recopilar estadísticas de vibración y movimiento.

Imagen de la placa de evaluación EVAL-ADIS2Z de Analog Devices
Figura 7: placas, como EVAL-ADIS2Z, simplifican la etapa de experimentación y son lo suficientemente pequeñas como para ser montadas al lado de la maquinaria para la recolección de datos. (Fuente de la imagen: Analog Devices)
.

La placa es compatible con el software de aplicación para demostración básica, acceso a registro individual y captura de datos de alta velocidad.

Conclusión
La agricultura de precisión basada en la navegación por satélite ya está proporcionando a los agricultores una mayor productividad, al tiempo que reduce el uso de recursos. Al añadir el posicionamiento inercial, los diseñadores pueden mejorar enormemente la precisión de la localización y ayudar a los agricultores a lograr una precisión a nivel de planta en la gestión de los campos. Sin embargo, para llegar allí, los desarrolladores tendrán que abordar las fuentes de errores de los sensores y del sistema en sus diseños. La disponibilidad de unidades de medición inercial integradas con una precisión de seis grados de libertad contribuye en gran medida a aliviar esa carga de desarrollo al proporcionar una cuidadosa alineación, filtrado y corrección de errores incorporada y calibrada.

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¿Sabías que los cerdos de engorde en un establo pueden caminar hasta 4 km por día? ¿Y sabías que los cerdos de engorde a veces forman parejas mientras comen?

Tal vez se encoja de hombros, pero para mí fue información nueva que escuché en la Conferencia Europea para la Ganadería de Precisión , celebrada en Nantes, Francia, del 11 al 12 de septiembre. PLF como tecnología moderna existe desde hace bastante tiempo, y se reduce al uso de sensores y algoritmos para averiguar de cerca lo que está sucediendo dentro de cualquier granja de ganado y, si es necesario, alarmarse para realizar ajustes de gestión, por ejemplo, cambiar las raciones de alimento o llamar al veterinario.

El evento de PLF en Nantes, Francia, atrajo a unos 180 expertos de Europa principalmente, pero también de Estados Unidos, Australia, Japón, Corea del Sur y Colombia. Foto: Vincent ter Beek
El evento de PLF en Nantes, Francia, atrajo a unos 180 expertos de Europa principalmente, pero también de Estados Unidos, Australia, Japón, Corea del Sur y Colombia. Foto: Vincent ter Beek
La mayoría de los artículos estaban sobre vacas.
Aproximadamente la mitad de los documentos de la conferencia se centraron en la producción de lácteos y carne de vacuno (37). La industria avícola, normalmente la más progresista y con ganas de innovar, puede estar en ‘última posición’ esta vez con solo 8 papeles. Los cerdos terminaron a mitad de camino en 20 presentaciones.

La naturaleza de PLF es lo que está en la base de este fenómeno. Básicamente, se trata de la identificación de animales, utilizando marcas auriculares con identificación por radiofrecuencia (RFID). En general, los rebaños de vacas por granja no son tan grandes y pueden residir allí durante años, por lo que la inversión en marcas auriculares puede ser una herramienta valiosa para rastrear lo que está sucediendo con los animales.

Seguimiento individual de animales
Por otra parte, una granja avícola tiene a veces decenas de miles de aves. Los pollos de engorde viven hasta 6 semanas, por lo que el control individual de los pollos es una ilusión. Por eso, en la producción avícola, la mayor parte de la atención se centra en los grupos de seguimiento, como por ejemplo, el peso de la parvada, el comportamiento de la parvada o el consumo de alimento / agua de la parvada.

Foto: Shutterstock
Foto: Shutterstock
Los cerdos llegan a algún lugar en medio de todo eso. Naturalmente, las cerdas merecen la inversión individual, ya que pueden servir durante varios años en establos de cría. Por lo tanto, las etiquetas RFID individuales se han vuelto bastante comunes, especialmente en granjas que tienen sistemas de alimentación electrónica de cerdas (ESF) en gestación. Sin embargo, en los hatos de engorde, aunque técnicamente el seguimiento individual de los cerdos es factible, el seguimiento grupal sigue siendo el estándar.

Contribuciones de los cerdos en la conferencia PLF
Como era de esperar, las contribuciones de los cerdos en la conferencia PLF podrían dividirse aproximadamente en estas 2 direcciones. O un investigador se había centrado en aspectos del comportamiento grupal o había optado por seguir animales individuales.

De hecho, algunos investigadores con visión de futuro han comenzado a seguir a los cerdos de acabado individual, y es interesante ver qué tipo de resultados arrojaron. Para los animales que generalmente se mantienen juntos como grupo, pensé que era sorprendente tomar conciencia del hecho de que algunos cerdos a menudo parecen elegir comer simultáneamente, como lo mencionó Anita Kapun de la Universidad de Hohenheim , Alemania, en su presentación.

(Ella no había investigado todavía por qué, ya que era una connotación secundaria en una investigación mucho más grande sobre el monitoreo del comportamiento y la actividad. Dijo que tal vez sí se gustan, o tal vez pasan mucho tiempo cerca del otro porque a menudo pelean. O son los desertores que siempre son ahuyentados en el comedero y comienzan a comer cuando está tranquilo).

Brian Barnes de la Universidad de Nebraska-Lincoln presentando en la conferencia PLF en Nantes, Francia. Foto: Vincent ter Beek
Brian Barnes de la Universidad de Nebraska-Lincoln presentando en la conferencia PLF en Nantes, Francia. Foto: Vincent ter Beek
Y pensé que era revelador que cuando se les da el espacio (24 cerdos en una habitación grande), los cerdos tienden a caminar hasta 4 km / día, como lo transmite Brian Barnes, Universidad de Nebraska-Lincoln , EE. UU. Esto fue confirmado por otros investigadores que habían hecho observaciones similares.

Ningún cerdo de finalización es promedio
Lo que deduje de todo esto es que, a pesar de la enorme cantidad de investigación sobre cerdos, se desconoce bastante acerca de los cerdos de engorde, y ninguno de ellos tiene un comportamiento «promedio». Cada cerdo puede tener un buen día o un mal día; cada uno puede desarrollar cojera o crecer menos, todas las cosas que no son recogidas por las cifras promedio.

Uno de los artículos principales a este respecto fue el estudio de doctorado del Dr. Jarissa Maselyne (2016), del Instituto Flamenco de Investigación Agrícola y Pesquera (ILVO) , Bélgica, que siguió una serie de cerdos de engorde y su comportamiento alimentario para desarrollar un sistema de alerta temprana de problemas de salud.

El año pasado, Pig Progress ya informó sobre la investigación de Jarissa Maselyne

Si se pudiera realizar una estrategia de gestión específica para el finisher, hay mucho que ganar, me dijo.

¿Cómo interesar a los agricultores?
Ahí es donde se pone divertido, porque desarrollar algo así, y mucho menos implementarlo, cuesta dinero y requiere inversión, pensamiento decente, planificación, convicción y fe. Sin embargo, algunas presentaciones abordaron la cuestión de cómo despertar el interés de los agricultores. La impresión que obtuve de una variedad de presentaciones es que desde el lado de los productores, el interés del lado del agricultor es menor de lo que muchos hubieran esperado.

PLF ofrece grandes oportunidades y posibilidades y, sin embargo, por alguna razón, el mercado simplemente no parece entenderlo. Que esta pasando?

Percepción de madurez de la innovación
Geerte Paradies, investigador de la organización de investigación independiente de los Países Bajos TNO , introdujo el concepto de «percepción de la madurez de la innovación» para explicar el fenómeno. En mis propias palabras: la tecnología necesitaría tiempo para convencer a los productores.

No soy investigador ni productor de cerdos, pero permítanme hacer algunas conjeturas también.

Las granjas porcinas ya están llenas de tecnologías , a menudo más de 10 empresas están involucradas para suministrar comederos, ventilación, suministro de alimentación, manejo de enfermedades, equipos, cerdos, etc. Agregar más simplemente agrega otra plataforma / proveedor.
Los desarrollos suelen ser rápidos . Quien fue pionero con un iPhone 6 hace unos años ya está pasado de moda. Las inversiones en un sistema nuevo y elegante pueden volverse obsoletas con bastante rapidez.
Las demandas de bienestar, medioambientales y sociales aumentan rápidamente . Por ley, los agricultores a menudo se ven obligados a priorizar las principales inversiones en la finca en momentos en que la economía no es tan buena de todos modos. Incluso si tuviera otra bolsa de dinero en la estantería, ¿pensaría en otro cambio más?
Estos sistemas producen datos, montones de datos . ¡Ayuda! ¿Qué hago con todos ellos? ¿Sabes qué? Iré a alimentar a los cerdos primero.
La cruda realidad de las granjas de cerdos es que están llenas de animales pesados ​​y torpes que suelen masticar cualquier cosa que se interponga en su camino y quizás sean un poco incompatibles con una tecnología muy innovadora que involucra cámaras, sensores y algoritmos.
Algunos de los artículos y presentaciones de PLF se centraron enormemente en la tecnología matemática que hay detrás. ¿Es esa la forma de convencer a los criadores de cerdos de que lo intenten?

Ofreciendo PLF dentro de una plataforma más grande
Sumando todo, creo que PLF, ya sea a nivel de grupo o si es posible a nivel de animal individual, definitivamente tiene un mundo que ganar, pero debería ofrecerse a los criadores de cerdos de una manera diferente.

Cuando los resultados de este tipo de tecnología se pueden integrar en una plataforma más grande, el criador de cerdos no tiene que descubrirlo o invertir mucho, simplemente se le presenta como una herramienta dentro de una plataforma existente, tal como su teléfono inteligente le permite. para descargar nuevas aplicaciones. Maximus Ag Technologies en los EE. UU. Ha estado ofreciendo esto durante un tiempo y Fancom en los Países Bajos lo ha entendido bien.

Enfoque de cadena
Otro ejemplo fascinante es la iniciativa para establecer IoF2020 , Internet of Food and Farm 2020, un programa apoyado por la UE que reúne a toda la cadena de producción alimentaria utilizando una gran cantidad de datos que involucran a todas las partes interesadas. Esto incluye el negocio porcino europeo.

De esa manera, no solo se puede mejorar la trazabilidad, sino que también los criadores de cerdos pueden ver inmediatamente cuándo y dónde se venden sus chuletas de cerdo.

Ahora hay una forma en que los datos se convierten en conocimiento y dinero.

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En España, el 70 por ciento del agua que consumimos se destina a la agricultura, por lo que el papel del sector es clave para conseguir un ahorro de agua

El pasado domingo 22 de marzo se celebró el Día Mundial del Agua con la mira puesta en cómo hacer un buen uso del agua potable. Un recurso al que no tienen acceso miles de millones de personas en el mundo y que, además, es agotable. En España, el 70 por ciento del agua que consumimos se destina a la agricultura, por lo que el papel del sector es clave para conseguir un ahorro de agua.

Gracias a la modernización de los regadíos, en nuestro país se ha conseguido reducir el consumo de agua un 15 por ciento por hectárea en la última década. Algunas de estas mejoras son el riego de precisión y el riego a demanda.

Ahorro de agua gracias a nuevos sistemas de riego

Tanto el riego de precisión como a demanda no consisten en técnicas concretas, sino en el uso de las tecnologías disponibles para realizar un uso óptimo del riego. Gracias al riego de precisión, por ejemplo, se determina el mejor momento, la frecuencia y tiempo de riego adecuados en función de las necesidades específicas del cultivo, del suelo y de la climatología, entre otros factores.

En concreto, el riego a demanda está basado en activar el riego automáticamente en función del consumo y de las necesidades de la planta, para obtener una humedad y conductividad adecuada en el cultivo durante todo el año, ya que es la planta, la que “pide el riego”. Así nos lo cuenta XXXXX, XXXXX de Infocultivo, una empresa tecnológica dedicada al riego de precisión y especialista en riego a demanda.

Hemos visto cómo la agricultura se está esforzando para reducir el consumo de agua. Sin embargo, todos nosotros podemos hacer un uso más eficiente de este recurso, que no debemos olvidar es limitado. Echa un vistazo a estos pequeños grandes gestos con los que favorecer el ahorro de agua.

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Tecnologías como drones y robots tienen el potencial de revolucionar la agricultura, permitiendo a los agricultores utilizar los recursos de manera más eficiente.

La precisión está llegando a la agricultura, traída por drones, satélites, datos y maquinaria guiada por GPS, eliminando parte de la rutina y la incertidumbre de una industria que ha cambiado poco desde que las semillas se introdujeron por primera vez en el suelo a mano y se rociaron con agua.

“La gran noticia es el movimiento tecnológico”, dice Ulrich Adam, secretario general de la Asociación Europea de la Industria de Maquinaria Agrícola. “La tecnología permite una mayor precisión y mejores resultados para todos. Los agricultores están muy abiertos a esta tecnología; les gusta cualquier cosa que tenga beneficios demostrables «.

Este nuevo uso de la tecnología proporciona a los agricultores información en tiempo real que les permite responder a posibles áreas problemáticas en sus campos. “Están usando menos recursos, como combustible, pesticidas y agua”, dice Adam. “Hay beneficios para el agricultor, como unas condiciones de trabajo más fáciles. Los agricultores pueden producir más; el rendimiento es mayor «.

Según algunas estimaciones, la agricultura es responsable de un tercio de las emisiones del calentamiento global, por lo que una mayor eficiencia es fundamental. Los agricultores también se ven cada vez más afectados por el cambio climático, y tienen que reaccionar a los cambios climáticos y al aumento de la sequía.

Asesoramiento, no solo datos

«La agricultura de precisión está permitiendo una industria agrícola más sostenible al permitir que los productores reduzcan significativamente las aplicaciones de fertilizantes», dice Farmers Edge, una empresa de agricultura de precisión en Manitoba, Canadá. La empresa trabaja con agricultores en cinco países, proporcionando datos y herramientas de gestión para toda la explotación y utilizando tecnología de tasa variable (VRT) para ayudar a los agricultores a ajustar la aplicación de fertilizantes en diferentes lugares.

Según AgFunder, una plataforma de inversión en línea, las empresas del sector atrajeron una inversión de 4.600 millones de dólares el año pasado, el doble de la cifra de 2014. Esto incluye consultores externos, que pueden evitar que los agricultores inviertan en equipos costosos o naveguen por regulaciones complejas sobre el uso de drones. .

Significativamente, el sector también está atrayendo a grandes actores como la empresa agrícola estadounidense Monsanto , cuyo modelo de negocio se ha basado en la venta de productos químicos agrícolas y fertilizantes, que ha invertido fuertemente en varias empresas que ofrecen análisis meteorológico y datos de tecnología de cultivos y suelos a los agricultores.

La cantidad, la calidad y las aplicaciones de los datos están cambiando la forma en que operan todas las granjas, según Vonnie Estes, un consultor de tecnología agrícola con sede en San Francisco. Ella escribe en un blog reciente : «En el lado de la producción, esto está cambiando la cadena de valor en la gran agricultura, ya que el acceso a los grandes datos está transfiriendo poder al agricultor y las empresas más pequeñas, mientras que las grandes empresas se consolidan y luchan por innovar».

A pesar de la disminución de los precios de los productos básicos y los ingresos agrícolas, más agricultores estadounidenses están invirtiendo en las nuevas tecnologías. La firma de investigación de la industria con sede en Minnesota Caledonian Solutions dice que un estudio de mercado reciente de 300 agricultores del Medio Oeste encontró que planean duplicar su adopción de nuevas tecnologías entre 2013 y 2019.

La expansión del uso de la tecnología en la agricultura ha estimulado el crecimiento de empresas que no solo recopilan datos, sino que los analizan de inmediato para que los agricultores puedan hacer ajustes durante la temporada de cultivo actual. Uno de ellos es Aker en Minnesota, que ha estado en el negocio desde 2014 y utiliza drones para estudiar campos y producir imágenes aéreas de alta resolución, que luego se analizan para identificar áreas problemáticas.

En los Estados Unidos, los agricultores tienen que luchar contra la sequía

“Ha faltado evidencia de la temporada [de los datos agrícolas]”, dice Orlando Saez, fundador y director ejecutivo de Aker. “Toda la industria depende en gran medida de los datos, pero la mayoría de las decisiones se basan en modelos del año pasado. Los agricultores típicos tienen que lidiar con cientos de miles de variables al año y luego actuar en una apuesta «.

Los pulgones, por ejemplo, son una amenaza para la soja, un cultivo muy rentable en el medio oeste de Estados Unidos. En lugar de hacer predicciones sobre una posible afluencia de insectos basadas en los registros del año anterior, la información de los drones permite a los agricultores ver si hay pulgones en el área y observar sus rutas de migración, según Saez. Se pueden crear zonas de gestión y tratar cualquier problema, añade.

Se están preparando prototipos de drones de “búsqueda y destrucción”; Estos drones identifican áreas de enfermedades de cultivos o presencia de insectos y tratan solo las áreas infectadas. Estas respuestas específicas costarían menos y serían mejores para el medio ambiente que la fumigación generalizada, dice Saez. Los drones podrían estar en los campos en 2018. Saez agrega: «La tecnología ya ha transformado la industria y la va a transformar aún más».

Europa

En Europa, la Unión Europea está alentando a los agricultores a adoptar la tecnología satelital, en parte porque tiene el potencial de reducir el costo de administrar la Política Agrícola Común de la UE de subsidios agrícolas, según el comisionado de agricultura y desarrollo rural de la UE, Phil Hogan. .

Cultivos como el trigo y la canola (colza) se prestan bien al uso de equipo que detecta el grado de nitrógeno en el cultivo, dice Klaus Erdle, director del Centro Internacional de Producción de Cultivos DLG en Alemania.

Aplicar donde sea necesario

En Europa, los fertilizantes se distribuyen convencionalmente en cantidades fijas a intervalos regulares. “Con la técnica del sensor, la aplicación se puede orientar directamente a la demanda real del cultivo”, explica Erdle. Se está desarrollando el mismo enfoque para pesticidas y herbicidas. “En cuanto a la aplicación precisa de la protección de cultivos, están surgiendo nuevas tecnologías. Actualmente estamos esperando métodos rentables que sean capaces de aplicar agentes fitosanitarios de manera más precisa y espacial donde sea necesario. En la producción de hortalizas, todavía se necesitan mejores modelos para optimizar la gestión de fertilizantes ”.

El mercado mundial de la agricultura de precisión representó alrededor de 2.300 millones de euros en 2014, según investigadores europeos. Algunos analistas esperan que el mercado aumente a una tasa anual del 12% hasta 2020.

Los drones son una de las nuevas herramientas más populares. Los dispositivos no tripulados son perfectos para navegar sobre acres de tierras agrícolas y enviar fotos y datos a los agricultores para alertarlos sobre problemas o áreas que necesitan atención especial. Los agricultores ya no tienen que pasar horas paseando por sus campos, dice Adam. Maquinaria como tractores y esparcidores se pueden programar para ciertas tareas en función de los datos de los drones.

Los drones son una nueva herramienta popular

Los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS), incluido el GPS, son atractivos tanto para los pequeños como para los grandes agricultores, y el 65% de los agricultores de los Países Bajos utilizan GNSS, dice Adams.

Los receptores GPS se emplean para mapear los límites de los campos, las carreteras y los sistemas de riego, y para identificar las secciones de cultivos afectadas por malezas o enfermedades, mientras que los agricultores usan sistemas GPS en los tractores para garantizar que conduzcan de la manera más eficiente posible, usando menos combustible y aplicando menos fertilizantes. dice Boot.

Reducción de costes colectivos

Muchas organizaciones nacionales y de la UE han estado trabajando con agricultores y celebrando eventos de demostración para introducir tecnología y facilitar su uso. Alrededor de 22.000 personas asistieron a la reunión de la Sociedad Agrícola Alemana de 2016 el mes pasado para observar nuevos dispositivos en acción, dice Erdle.

Las demostraciones de prototipos de robots de campo fueron populares. Aproximadamente 16 equipos de robots de campo académicos de siete países compitieron en una demostración visual que incluyó las siguientes filas de cultivos curvas y el reconocimiento de malezas. Los prototipos fueron construidos por estudiantes de universidades europeas. “Estos son robots que pueden reconocer las malas hierbas y, a veces, son capaces de eliminarlas mecánicamente”, dice Erdle. “Algunos funcionan con paneles solares, otros con baterías”.

Los prototipos de robots pueden reconocer las malas hierbas

Pero, si bien las nuevas tecnologías tienen un gran potencial, la adopción no ha sido tan rápida como esperaba la UE. El mayor desafío al que se enfrentan los agricultores en la actualidad es la elección, según Erdle. “La maquinaria es una inversión importante; Con tanta maquinaria agrícola de precisión disponible, elegir el mejor producto para el suelo, el clima y el cultivo puede ser una tarea abrumadora. Al mismo tiempo, la compatibilidad de diferentes sistemas no siempre es automática ”.

Durante un grupo de discusión el año pasado para determinar por qué más agricultores no están adoptando la tecnología, la Asociación Europea de Innovación para la Productividad y la Sostenibilidad Agrícolas se enteró de que los agricultores carecían de información sobre los beneficios y cómo se protegerían los datos. “Los desafíos no son técnicos, todavía hay algunas lagunas técnicas en las aplicaciones locales, pero en teoría todo está ahí”, explica Iman Boot, experto senior en investigación e innovación de la Dirección General de Agricultura y Desarrollo Rural de la Comisión Europea. “Los desafíos tienen más que ver con la organización de datos y más cuestiones sociales. A los agricultores les preocupa que otros accedan a sus datos. Tenemos que encontrar soluciones allí antes de que la agricultura de precisión realmente despegue «.

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