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Agricultura de precisión es el uso conveniente de recursos e insumos agrícolas en el momento adecuado y el lugar exacto a través de tecnologías de la información para garantizar mejores prácticas durante el manejo de suelo y cultivos de acuerdo a las condiciones presentes en el terreno, este concepto de la Revista Ciencia y Tecnología de la Universidad de Palermo, sugiere que la innovación es la solución para brindarles datos exactos a los productores de piña y así aumentar el rendimiento de las cosechas.

Las variaciones del clima son más agresivas, por lo tanto, a los agricultores se les dificulta hacer pronósticos sobre procesos fundamentales en la producción de la fruta, sin embargo, las innovaciones tecnológicas han desarrollado herramientas capaces de realizar un monitoreo integral y así hacer uso adecuado de los recursos naturales

Estas herramientas de agricultura de precisión funcionan con Sistema Global de Navegación por Satélites (GNSS) y Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) que se basan en un análisis completo y detallado sobre el terreno, una de las ventajas es la cobertura de grandes extensiones de tierra para obtener datos relacionados a dosis de fertilizantes, distribución de semillas, período de siembras, espacios entre hileras entre otras variables esenciales que son importantes para proteger los recursos naturales presentes en el lugar.

Primeros pasos de agricultura de precisión en Costa Rica:

En el 2014, Colono Agropecuario introduce AP Tech para ofrecer las tecnologías de la agricultura de precisión a productores de piña, arroz, yuca, caña de azúcar entre otro basándose en la oportunidad de lograr mejor rentabilidad y sostenibilidad.

Colono AP Tech desarrolla tres etapas para ejecutar los planes de agricultura de precisión, la primera es manejo y conservación de suelo que diseña la siembra para evitar pérdidas de suelo por erosión y aprovechar el terreno, la información se obtiene a través de un modelo primario, usando un dron. La segunda etapa implementada con Sistema de Información Geográfico que controla y mide la exactitud de cultivo, clave para las tomas de decisiones. En la tercera etapa, la recolección de datos es importante para monitorear y así dar recomendaciones basadas en mapas de interpretación y análisis.

¿Qué oportunidades de mejora ofrece la agricultura de precisión en el cultivo de piña?

1.Selección correcta de semillas.

2.Control integral de plagas

3.Uso y manejo racional de plaguicidas

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Cuándo y cuánto regar son interrogantes que suelen hacerse los agricultores al momento de poner en marcha los sistemas de riego. La respuesta estará en el tensiómetro para suelos agrícolas patentado por la Universidad Nacional de Colombia (UN).
partir del uso de dos medidores de tensión que permiten, por separado, responder a las inquietudes ¿cuándo regar? y ¿cuánto regar? La Superintendencia de Industria y Comercio concedió la patente a la UN porque su innovación consiste en medir ambos aspectos en un mismo aparato.

Según sus creadores, la mayoría de agricultores suelen sentirse más seguros si riegan los cultivos en exceso, pero demasiada humedad los afecta y habría que fumigarlos. Esta situación acarrea sobrecostos e impactos medioambientales por el uso excesivo de agroquímicos.

“La utilización de este tipo de instrumentos en la irrigación de cultivos en Colombia es muy baja, ya que no son comunes en el comercio nacional y su costo como equipo importado es demasiado alto”, afirma el profesor Roberto Villalobos, líder de la invención, obtenida con la participación del Grupo de Investigación en Desarrollo Sostenible y Gestión Ambiental.

Sin embargo, el uso de herramientas como el tensiómetro es cada vez más imperativo porque la tendencia agrícola mundial es consolidar un riego de precisión, independientemente del tipo de suelos, si son francos (capacidad media de almacenamiento de agua), arcillosos (almacenan más agua) o arenosos (almacenan poca agua).

Parte de esta necesidad radica en que la producción de alimentos deberá aumentar al menos un 70 % para 2050, según estimaciones de la FAO. En 34 años el mundo albergará alrededor de 9.000 millones de personas, la mayoría vivirán en ciudades de países en desarrollo y los fenómenos climáticos, como los extensos periodos de sequía, serán más variantes y extremos.

Precisión, as bajo la manga

El riego de precisión utiliza la tecnología disponible para programar el momento, la frecuencia y el tiempo adecuado, según las características del cultivo, la configuración del sistema de riego, el clima y suelo del predio. Así, es posible determinar la cantidad de agua que necesita la planta en el momento adecuado.

Uno de los objetivos es mantener el sembrado en un estatus de humedad óptimo llamado “capacidad de campo” para que, a su vez, el cultivo exprese su potencial productivo, explica el profesor Villalobos.

Mediante dicha capacidad, la planta cuenta con suficiente humedad y disponibilidad de aire en los poros del suelo e invertirá mínima energía en sus procesos fisiológicos y productivos. De esta manera, el agricultor maximiza sus cosechas en cantidad y calidad. Para que eso sea posible, debe instrumentar esas características al tomar la decisión en materia de riego.

La pertinencia de saber cuándo regar implica controlar la humedad en un cultivo para que su respuesta productiva sea óptima. En relación con cuánto regar, se vigilan los costos con beneficios, expresados a través de indicadores como menor consumo de energía (asociado a menos horas de uso de motobombas) o ahorro de fertilizantes, mano de obra y, por supuesto, agua.

En ambos casos el tensiómetro convencional, inventado en 1959 y patentado en Estados Unidos, opera por medio de una pieza en cerámica porosa (deja circular el agua) en su extremo inferior. Una vez enterrada, la herramienta capta la tensión con la cual el suelo agrícola retiene el agua y la expresa en valores negativos en un vacuómetro (especie de reloj con una sola aguja) ubicado en el extremo opuesto, a través de una medida de presión atmosférica conocida como centibar.

Una lectura cercana o equivalente a cero sugiere exceso de agua. Por ejemplo, 15 centibares indican que el cultivo está en capacidad de campo o cuanto más alejada de cero esté la aguja del medidor, más riego requerirá el cultivo.

Asimismo, una lectura de 30 centibares en suelo arenoso advierte preparar la logística de riego porque muy pronto se necesitará irrigación, pero ese mismo dato en suelo arcilloso ofrece al agricultor un margen de maniobra de dos o tres días para regar.

Dos en uno

A diferencia del convencional, que utiliza una cerámica, el tensiómetro desarrollado por la UN posee dos. Además, tiene una longitud de 30 centímetros (cm), ya que los suelos pueden contener distintos cultivos y la formación y extensión de las raíces son distintas (profundidad radical). Por ejemplo, las raíces de los frutales alcanzan o superan los 60 cm, mientras que las de las hortalizas miden hasta 20 cm.

El prototipo diseñado cuenta con dos vacuómetros que expresan los datos de tensión captados a través del mismo número de cerámicas, una ubicada en la mitad y otra en la punta del tensiómetro. De esta manera, expresa las mediciones a nivel medio de raíces (cuándo) y la profundidad radical (cuánto).

Además, los investigadores hallaron los mejores componentes para la constitución de las cerámicas utilizadas y con la porosidad y conductividad hidráulica requeridas. La mezcla en diferentes proporciones de caolín, arcilla refractaria, carbonato de calcio, feldespato, sílice, alúmina y talco ofrecieron los insumos para constituir la cerámica idónea para la función del tensiómetro. Aunque estas no fueron patentadas.

El tensiómetro de múltiples cerámicas fue sometido a pruebas a profundidades de 0,15 metros y 0,30 metros en suelos de un cultivo bajo invernadero, en comparación con los convencionales. En las mediciones diarias, realizadas durante 18 días, se concluyó que la invención realizada por la UN demostró ser igual de eficiente, así que la posibilidad de fabricarlo en Colombia lo haría asequible a los productores.

Por ejemplo, en pruebas de campo realizadas en un cultivo de flores de exportación en Madrid (Cundinamarca) bajo invernadero, un indicador de reducción de costos se reflejó en la disminución de agua irrigada, el cual pasó de 2,5 millones de litros por hectárea, a un millón de litros para el mismo ciclo de pompón, que dura tres meses.

Al respecto, según el profesor Villalobos, se está trabajando en la versión digital del instrumento y en lograr el licenciamiento de la patente para fabricarlo, labor apoyada por la UN desde la División de Extensión de la Sede Bogotá.

Asimismo, la eficiencia del prototipo ofreció otros valores agregados en relación con su utilización. Por ejemplo, el tiempo de llenado disminuyó casi a la mitad (45 %); la instalación en campo (abertura de los orificios en terreno) fue del 42 % y prácticamente no requiere mantenimiento.

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P. ¿Qué es la agricultura digital?
Aaron DeardorffA. Aaron Deardorff, gerente de granja digital, Syngenta : La agricultura digital es una combinación de activos de tecnología digital (recopilación de datos, almacenamiento y gestión de datos, análisis y modelado de decisiones) que trabajan juntos para desbloquear el potencial de la agricultura. Por supuesto, el canal minorista no es ajeno a la agricultura digital. Algunos de nuestros clientes minoristas clave han avanzado su inversión original en agricultura de precisión para incluir análisis, modelos de decisiones y herramientas de ayuda a las ventas. Un estudio reciente de la Universidad de Purdue revela que este tipo de inversiones continuará, con un fuerte enfoque en las recomendaciones de siembra de tasa variable y una mayor automatización.

P. ¿Por qué Syngenta participa en la agricultura digital?
A. En Syngenta, creemos que las soluciones empodera agrícolas digitales diseñados para simplificar las complejidades de la 21 st la agricultura siglo. Queremos ayudar a los productores a tomar mejores decisiones que conducirán a operaciones óptimas y mejoras de productividad. Al aprovechar nuestras ofertas actuales e integrar tecnologías, brindaremos una solución a la industria que ayudará a realizar el potencial de una granja al poner el conocimiento, la información y la inteligencia de los datos al alcance de la mano de un productor.

Para lograr este objetivo, nos enfocamos en crear un entorno digital integrado que brinde valor a nuestros socios de la industria a través de información, herramientas y procesos esenciales. Creemos que esto se logra mejor a través de un enfoque colaborativo, utilizando las competencias centrales del canal y las empresas digitales junto con nuestro vasto conocimiento agronómico para convertir los datos en conocimientos y decisiones procesables.

P. ¿Qué ofrece Syngenta en el ámbito de la agricultura digital?
R. La agricultura digital no es nueva para Syngenta. Desde 2001, hemos colaborado con nuestro socio estratégico Ag Conexiones para proporcionar el software de gestión de datos de la comunidad que alimenta nuestra AgriEdge Excelsior ® programa. Este programa para toda la granja ofrece software de administración de granjas líder en la industria, administración de riesgos, un modelo de servicio amplio y acceso a nuestra amplia cartera. También es la base de nuestras iniciativas de abastecimiento sostenible específicas .

En los últimos años, hemos desarrollado la plataforma de riego inteligente Water + ™ . Es un sistema integral de producción de maíz de riego que integra nuestro portafolio agronómico y experiencia con tecnologías de riego de nuestro socio Lindsay Corporation .

La agricultura digital también es una parte integral de nuestra tecnología de rasgos Enogen ®, el primer rasgo de producción genéticamente modificado en maíz diseñado específicamente para mejorar la productividad y la eficiencia de la producción de etanol molido en seco. El sistema de contratación de granos Enogen360 ™ ayuda a los productores a administrar sus contratos y obligaciones de administración de manera rápida y eficiente. Este sistema encriptado es seguro, sencillo y fácil de usar y permite a los productores de Enogen coordinar y rastrear el estado de sus contratos de Enogen con sus plantas de etanol locales, distribuidores de Enogen y Syngenta.

Finalmente, FarmAssist ®es un servicio web de Syngenta que proporciona información meteorológica, incluidos cálculos de grados día de crecimiento; actualizaciones de productos básicos; comentario de mercado; información del producto, como etiquetas, objetivos de plagas y hojas de datos de seguridad del material; información de cultivos; y noticias agrícolas. Los desarrollos futuros incluirán análisis más profundos, modelado de decisiones y una interfaz de usuario que digitalice el proceso de ventas agronómicas.

P. ¿Cuáles son los beneficios de la agricultura digital para los productores y los socios de la industria?

A.
«Nuestro objetivo final es ayudar a los productores a recibir más valor por acre y un mayor retorno de la inversión».

Aaron Deardorff
Específicamente para el productor, existe un conocimiento crítico oportuno, una complejidad reducida, una mejor gestión ambiental y una toma de decisiones procesable para mejorar la productividad general de la granja. Para los minoristas, los beneficios incluyen el empoderamiento agronómico, el marketing de campo y la conectividad, todos los cuales mejoran sus modelos de servicio y ventas. Otras ventajas de la oferta de agricultura digital de Syngenta incluyen:

Colaboración: socios, como Lindsay y Ag Connections, aportan competencias básicas que potencian las soluciones de Syngenta y los esfuerzos de nuestros socios de canal en este espacio.
Gestión de toda la explotación: la tecnología y los análisis proporcionados a través del programa AgriEdge Excelsior permiten a los productores gestionar todas sus operaciones agrícolas, calcular el retorno de la inversión y analizar casi todos los aspectos de su negocio para maximizar la rentabilidad.
Abastecimiento sostenible: los productores utilizan AgriEdge Excelsior como base para la recopilación de datos. Análisis de los datos a través de métricas de Field to Market ® : La Alianza para la Agricultura Sostenible proporciona a los productores indicadores de sostenibilidad campo por campo. Esta información permite a los productores tomar decisiones prácticas que satisfagan las necesidades de abastecimiento sostenible de las personas que compran sus cultivos y que protegen sus negocios para las generaciones futuras.

P. ¿Deberían los usuarios preocuparse por los problemas de privacidad de los datos?

R. Los usuarios deben saber quién tiene acceso a sus datos, a dónde van sus datos, tanto desde el punto de vista del almacenamiento como de la seguridad, y cómo se utilizan. Syngenta se asegura de que estas preguntas estén al frente de nuestras conversaciones mediante la incorporación de un acuerdo contractual sobre el uso, la seguridad y la confidencialidad de los datos de los productores. También tenemos un compromiso público de Syngenta que describe la cultura que establecemos con la privacidad de los datos.

P. ¿Qué avances futuros de Syngenta pueden esperar los usuarios experimentar?

A. Nuestro objetivo final es ayudar a los productores a recibir más valor por el acre y un mayor retorno de la inversión. Con este fin, buscamos continuamente socios que potencien nuestros esfuerzos de agricultura digital y, en última instancia, proporcionen valor a nuestros clientes. Internamente, estamos trabajando para habilitar y mejorar aún más nuestro asesoramiento agronómico a través de la captura de datos, así como tecnologías de análisis y modelado al colaborar con proveedores selectos y vincular estas competencias básicas a los sistemas agrícolas digitales de nuestros socios de la industria. También continuaremos desempeñando un papel activo en AgGateway , un consorcio sin fines de lucro formado por minoristas agrícolas, fabricantes básicos y empresas de agricultura de precisión.

Estos son tiempos emocionantes en la agricultura ya que nuestra industria continúa adoptando los avances tecnológicos. Nuestra visión de agricultura digital de Syngenta se centra en convertir los datos y la información en decisiones viables para nuestros clientes minoristas y productores, al mismo tiempo que se garantiza su confidencialidad.

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Tienen poco más de una década y en este tiempo han ganado adeptos en gran parte del mundo. Con la aparición de varias startup se espera que su globalización sea total. Y tienen todo para lograrlo, porque si las sondas y sensores de humedad se instalan de forma correcta pueden entregar una información fidedigna de todo lo que sucede en un huerto. La historia no acaba aquí, ya que lo próximo será integrar modelos de simulación e incluso el análisis de imágenes satelitales para estimar la humedad del suelo.

Por Rodrigo Pizarro Yáñez, desde Lleida, España
Quizás no haya país más duro para ser agricultor que Australia, donde a la inevitable preocupación por los episodios de sequía se suma el inmenso tamaño de los campos. Quizás en un país con un clima más predecible no habría muchas necesidades, pero eso no ocurre en Australia, donde el uso de tecnologías se hace absolutamente necesario. Quizás por eso no es raro escuchar entre los agricultores e investigadores conceptos como big data, agricultura de precisión o riego deficitario controlado. Muchas de estas tecnologías han tenido su génesis en Australia y fue precisamente allí donde se comenzó a programar los riegos en base a lo que les decían los sondas de humedad que se ubicaban en las huertos. Éstas y otras tecnologías han hecho que los campos australianos se hayan transformado en verdaderos campos inteligentes.

Y esa tecnología ha ido traspasando fronteras, llegando primero a EE UU, para posteriormente globalizarse en poco más de una década, aunque el panorama anterior a su masificación era completamente diferente, básicamente porque los agricultores regaban basándose en la experiencia poco sistematizada los datos que aportaban las estaciones agroclimáticas. “En Lleida, una de las principales zonas productoras de fruta de Europa, y otras zonas de España era lo más común y era la forma que tenían los agricultores de realizar sus balances hídricos”, explica el Dr. Francesc Ferrer, socio fundador de Lab-Ferrer, una empresa española especializada en instrumentación científica relacionada con la medida del contenido de agua, el potencial hídrico, la actividad del agua y otros parámetros biofísicos en el sistema suelo, planta y atmósfera. “Aquellos productores que estaban más avanzados usaban tensiómetros o Watermark”, recuerda. Sin embargo, cuando se empleaban las estaciones agroclimáticas surgían algunos problemas relacionados con la estimación de la evapotranspiración real del cultivo. El primero de ellos era que sólo se pueden hacer recomendaciones genéricas, con un margen de error entre un 20 y 30% y siempre se repone el agua que se ha gastado la semana anterior.

“Entonces, no se sabía qué ocurría pero hoy sí, porque se han perfeccionado los sensores, los sistemas de adquisición y transmisión de datos y porque se usan modelos de predicción. Cuando reponíamos el agua no sabíamos si a la semana siguiente haría calor o no, e incluso había problemas con los tensiómetros, sobre todo con su mantenimiento y por ese motivo se usaban muy poco”, explica el Dr. Ferrer. Pero con el uso de sondas y data loggers se pueden realizar lecturas continuas, cada 15 minutos, a diferentes profundidades y además se puede conocer cuál es la tensión, la salinidad, la temperatura… “Podemos tener información real de lo que está pasando en la parcela. Y en los últimos años ya se ha hecho más asequible enviar los datos directamente a la nube y verlos on line, ya sea en una tablet o en un smart phone, cuando antes se debía usar sí o sí un software especial. También se puede enviar los datos por frecuencia de radio, pero las ondas de radio tienen mucho menor alcance a baja altura y dentro de los árboles”, explica el experto.

PASAR DE LA INFORMACIÓN AL CONOCIMIENTO
Sin embargo, no sólo basta tener un buen equipo detrás, sino que hace falta lo que Ferrer llama el data coaching, es decir, alguien que sea capaz de interpretar las gráficas que generan las sondas y digerir esos datos. “En el mercado hay muchos softwares de visualización, pero lo más importante es que éstos deben ser ágiles y muy adaptados al cliente”, subraya. Precisamente Lab Ferrer está participando en el desarrollo de una plataforma web, muy ágil, cuyo concepto se ha diseñado como si fuese un LEGO, añadiendo casillas según vaya necesitando el cliente, como pueden ser modelos de horas frío, de niveles de estrés e incluso de predicción de las enfermedades que más afectan a un determinado cultivo. “Hoy, por ejemplo, nos están pidiendo añadir una casilla de Botrytis en viñedos”, precisa. “Existen muchos softwares de visualización de datos, pero hay muy pocos que transformen esa información a conocimiento. Esto es lo más innovador en este ámbito actualmente y en eso estamos hoy”, añade.

La tecnología está concebida para ser usada por los grandes agricultores, pero también por empresas exportadoras y cooperativas. “Grandes empresas y también cooperativas podrían recomendar a sus agricultores que compren esta tecnología. Muchas veces, al disponer de datos ‘in situ’ se puede auditar lo que ocurre en el campo de sus agricultores”, subraya el experto.

LA CLAVE, POCAS Y BUENAS SONDAS EN CAMPO Y UN SERVICIO DE ACOMPAÑAMIENTO DETRÁS
Si el agricultor o la empresa ha decidido implementar sondas en sus campos, ¿cuántas son necesarias y cómo se debe trabajar? “Aquí en Lab Ferrer trabajamos con el concepto de unidad de manejo, que los anglosajones llamas Farm Management Unit (FMU). Cada vez que visito una finca, siempre pregunto lo mismo: ¿Cuántos sectores de riego tienes? ¿Qué variedades cultivas? ¿Qué tipo de suelos tienes? Y en base a ello realizamos una simulación de manejo. Si eso lo pongo en un sector de la finca, por ejemplo de 1 ha que represente 10, 20 o 50 ha, ¿qué te representa ese sector, por ejemplo, en cuanto al nivel de precocidad, de rentabilidad, etc.? Puede que esa hectárea sea representativa de gran parte del huerto, por ello es que cuando vamos a campo, colocamos la sonda con criterio. Si hay suelos diferentes, eso dependerá del técnico, porque como en todo, esto también requiere de una inversión económica. Yo recomiendo usar el mínimo de sondas posibles. Y si éstas han funcionado, puede ser que el agricultor o el técnico se decidan a instalar más en el campo. Si todas están bien instaladas, entregarán una información fidedigna de lo que ocurre en la finca. Hay muchas sondas que se usan mal y, si se usan mal, no sirven de nada. Preferimos que la cantidad de sondas, software y tecnología que vaya adoptando el agricultor se haga a un ritmo racional y según las necesidades”, explica.

Hoy en día las sondas se emplean en todo tipo de cultivos: frutales, almendros súper intensivos, olivos, hortícolas, uva de mesa, uva de vino, en cultivos extensivos, en tomate de industria… Y en todo tipo de suelos y diferentes sistemas de riego.

Están diseñadas para dejarlas instaladas permanentemente en el suelo ya que su robustez se lo permite, y tienen una vida útil de más de cinco años. Si bien existen algunos sistemas de sondas en los que se realizan medidas puntuales de humedad en el perfil del suelo, según el Dr. Ferrer, la utilidad de éstos es nula. “Si vamos un día en la mañana, la introducimos en el suelo y vemos que tenemos una humedad del 5%. ¿Eso es bueno o es malo? No lo sabemos. En cambio, si la sonda está siempre en el suelo, podemos mimetizar cómo se mueve el agua en el suelo y cómo la absorbe la planta y, saber, por ejemplo, la hora en que la planta empieza absorber el agua, cuándo absorbió más y cuándo absorbió menos, podemos saber a qué profundidad están trabajando las raíces, podemos saber hasta dónde estamos mojando o si estamos drenando o no”.

BIEN CALIBRADAS Y ROBUSTAS
Y no todas las sondas son iguales. Por ello es preciso fijarse en ciertas características. La primera y, quizás la más importante para el Dr. Ferrer, es que la sonda debe tener una calibración estable en cuanto al tipo de suelo, salinidad y temperatura. “Las primeras que salieron al mercado hace ya más de quince años, en cuanto había un poco de sal, el valor se disparaba. Y lo mismo pasaba cuando se trataba de un suelo arenoso o arcilloso”, remarca. Y lo otro es la robustez. “A las primeras les entraba agua en el circuito, pero eso se ha mejorado una enormidad”, apunta.

Actualmente, las cooperativas, empresas y agricultores son conscientes de que deben usar esta tecnología, pero no a ciegas, sino una vez que la han probado y han comprobado que los datos que reciben son realmente un aporte para planificar el cultivo. En otros casos, su uso es una necesidad, sobre todo en zonas donde escasea el agua. “O ponemos sonda y lo hacemos lo mejor posible o nos irá mal”, suelen decir agricultores de Murcia, en España. Además, cuando las prueban ven que se va mejorando la calidad de la fruta, por ejemplo, la homogeneidad de ésta. En durazno y damasco es muy importante la conservación de poscosecha en función de si ha regado mucho o no y eso se ve después. Y ellos mismos se van regulando cada año”, explica Ferrer.

1.500 DATA LOGGERS INSTALADOS EN ESPAÑA
Hoy en día hay más de 1.500 data loggers funcionando en España, lo que representan una superficie cercana a las 15.000 ha. Y no en todas las zonas de producción se emplean para solucionar un mismo problema. En Almería, la información es muy útil para ajustar el riego en otoño e invierno, porque cuando la planta no va tan a tope, le aplican demasiada agua y fertilizantes, apareciendo problemas de asfixia radicular. Así, investigadores de la Universidad de Almería, están trabajando con un sensor de oxígeno en el suelo y un medidor de clorofila para ver si hay asfixia radicular y así ajustar la dosis nitrogenada.

Pero en Lleida la situación es diferente porque puede haber restricciones de agua en verano y también los productores deben enfrentar problemas de calidad en poscosecha. “Si regamos bien, la planta comerá mejor. Todo está más tranquilo y aquí se ajustan a eventos extremos. Los agricultores de Lleida también se preguntan cuándo deben empezar a regar y se ponen nerviosos en enero. Pero con el uso de esta tecnología pueden ajustar el uso de agua en precosecha y también en poscosecha, porque antes se cosechaba y se cortaba el agua de inmediato. Pero esto es importante para la brotación del año siguiente. Con el uso de sondas y sensores reducen su riesgo y les da seguridad”, asegura el especialista.

¿QUÉ HAY DE NUEVO EN SONDAS Y SENSORES?
Lo más reciente que se ha hecho en España es el trabajo con softwares de simulación, los que se emplean, por ejemplo, en experimentos de estrés hídrico. Es decir, con ellos simulan el agua que hay en el suelo y eso posteriormente lo llevan a modelos de simulación. “Nuestra I+D tiene por objetivo desarrollar algo que podamos vender en dos o más años”, sostiene. Y en eso están hoy, poniendo a punto de lo que podría ser el futuro del riego de precisión. Para graficarlo, el Dr. Ferrer muestra un modelo de simulación en una finca que riega con un sistema de goteros subterráneo. A este sistema le añaden aspectos como el tipo de suelo y frecuencia de riego. En base a eso ven cómo se redistribuye la humedad, cuánto tiempo se tardaría en juntar los bulbos mojados, que pasaría si se separan los goteros, cuánta evapotranspiración se pierde, cuánto se drena… Pero no es lo único, porque además participan de un proyecto que emplea satélites para poder estimar la humedad que hay en el suelo y así ver cómo se puede ayudar a una comunidad de regantes a gestionar el riego. “Nuestro trabajo será validar que las lecturas del satélite sean acertadas”, apunta.

Junto al investigador de la Universidad de Maryland, John Lea-Cox y Decagon Devices, Lab Ferrer es parte de un proyecto que se centrará en descifrar el efecto de la temperatura en el suelo en el cultivo de la fresa (frutilla), básicamente porque el riego afecta mucho al calentamiento del suelo y eso afecta a la precocidad de la fresa. Se trata de un proyecto pionero, ya que actualmente no existen datos que hayan medido esto. Para realizarlo, trabajaran con sensores, determinaciones avanzadas de propiedades hidráulicas del suelo en la zona radicular y con simulaciones. “La idea del proyecto es, en un determinado sistema de riego y a través del uso de sensores de suelo y tensiómetros electrónicos, comparar con el riego habitual que realiza el agricultor. Realizaremos simulaciones y sacaremos conclusiones”, explica. Eso lo realizarán en Huelva y paralelamente en la Universidad de Maryland realizarán algo similar en la zona productora de fresas de California.

Un parámetro muy interesante en el que así mismo trabajan, es la Actividad de Agua (aw), se utiliza en poscosecha principalmente para el secado de la fruta. “El control de la actividad de agua ayuda a saber cómo se debe secar correctamente la fruta, evitando así la aparición de hongos”, precisa Ferrer sobre algo que está implementado desde hace décadas en la industria de las pasas, sobre todo en Italia y en EE UU, pero no en España. “Es por un aspecto cultural. Aquí en España estamos acostumbrados a medir la humedad, pero ésta no es el parámetro ideal, ya que fijándose en ella se está secando más de lo que se debiese”, advierte el especialista. Y el uso de sensores se ha transformado en una tecnología barrera, ya que trabajando con el pH, la actividad de agua y la temperatura se puede frenar el crecimiento de hongos.

Las empresas fabricantes de sondas tienen claro cuáles serán los próximos desarrollos. Uno de ellos es el nuevo sensor capacitivo de humectación de hoja que indica el nivel de rocío que se tiene y que ayudará a prevenir el desarrollo de enfermedades y también el rajado de la fruta. Otro desarrollo es un anemómetro sónico que mide la intensidad del viento, pero también la probabilidad de ráfagas y su dirección. Y el futuro también pasará por la fabricación de mejores sondas de salinidad y también por la aplicación de modelos junto con los sensores. “Si tenemos un modelo capaz de predecir cómo bajará la temperatura en la noche o un modelo que en base a medir la humedad del suelo y la presión de vapor, sea capaz de entregar el estrés hídrico de la planta, será beneficioso para los productores. Todos estos modelos pueden solucionar muchas cosas, sin la necesidad de sobre medir. Si bien existen, aún no están fase comercial. Además, se debe hacer un trabajo muy grande relacionado con toda la información que se ha generado, para que ésta se pueda integrar en una tecnología práctica”, finaliza.

ALGO FALLA CON LAS STARTUPS
Al parecer ser las redes de sensores inalámbricos y el big data ha llegado al sector agrícola para quedarse. Prueba de ello es la cantidad de startup que están viendo la luz a nivel global.

-¿Cuál es tu opinión de las startups que usan estas nuevas tecnologías en la agricultura profesional?

-Muchas startup buscan capital de riesgo que pueda invertir en ellas. Una vez que lo han conseguido, el inversor les da un cuello de entre dos y cinco años, siempre teniendo en mente unas expectativas de ventas muy agresivas. Pero vender tecnología en el sector agrícola es complicado. Las ventas son lentas y están motivadas por el boca a boca. Las startup están teniendo una actividad comercial interesante y hay algunas que están vendiendo mucho, pero sin un servicio agronómico y de post venta muy consistente, es muy difícil escalar la implementación de estas tecnologías al campo.

-¿Por qué crees que ocurre eso?

-Hay startaup que venden, pero, ¿cuántos de esos clientes renuevan al segundo o tercer año? El tema pasa porque a los técnicos no les interesa ni los sistemas inalámbricos, ni la nube, ni el big data si es que no son capaces de digerir los datos que se les entrega. Si esos datos no son interpretados no les sirven de nada. Y eso es lo que les falta a las startup. Este es un mercado que crece poco a poco, pero este año, como hay muchas startup, hay un poco más de crecimiento, pero si no hay un servicio detrás, al cabo de un año el agricultor ya no lo utilizará.

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La teledetección es un término utilizado para la identificación y recolección de información sin tener contacto físico con el objeto de estudio; más específicamente, se refiere a la información recopilada por dispositivos que detectan radiación electromagnética, luz visible, luz infrarroja y luz infrarroja cercana. En usos agrícolas, la teledetección puede producir mediciones significativas de factores como la temperatura del aire y del suelo, la humedad, la altura del cultivo, el ancho y diámetro de la planta, las condiciones del viento y más. Los dispositivos de detección remota generalmente se instalan en equipos como satélites de posicionamiento global, UAV (vehículos aéreos no tripulados, también conocidos como drones) y otras formas de aeronaves de recolección de datos como dirigibles y globos. El uso de la detección remota en la agricultura puede proporcionar a los operadores agrícolas mapas de precisión ,capacidades de exploración de cultivos , información para ayudar en el cuidado de los cultivos y más.

Tipos de teledetección
Los tipos más comunes de teledetección utilizados en la agricultura se pueden dividir en cuatro categorías principales de resolución, que incluyen resolución espacial, resolución espectral, resolución radiométrica y resolución temporal . En resolución espacial, se puede recopilar información para identificar rasgos físicos en los cultivos, como el tamaño, la distancia relativa y los patrones de proximidad, la altura, el ancho y el diámetro de las plantas, el daño a los cultivos por infestación de plagas, el clima y más. La resolución espectral puede recopilar información basada en ciertos rangos de frecuencia, incluida la luz visible, la radiación electromagnética y la luz no visible, como la infrarroja y la infrarroja cercana.

La resolución espacial es la distancia entre una imagen que se está observando y el instrumento que la detecta. Un ejemplo sencillo para ayudar a visualizar la diferencia en la resolución espacial es la diferencia entre lo que un astronauta puede ver desde el espacio o lo que un piloto puede ver desde su avión. Si bien un piloto podría distinguir casas o calles, lo más probable es que el astronauta solo vea países y continentes. La resolución espacial puede ayudar a un agricultor a obtener imágenes precisas y de alta resolución que muestran puntos específicos en el campo y muestran una menor proporción de mapa a suelo. Mientras que, por otro lado, la resolución espacial también puede mostrar imágenes de baja resolución que ayudan a mostrar el campo completo o muchos campos a la vez, dando al agricultor una idea más general del estado general de sus campos.

Con la resolución espectral, se puede recopilar información sobre la salud de los cultivos mediante determinaciones como el color de las hojas; las hojas sanas de color verde brillante tendrán una longitud de onda espectral diferente a la de las hojas amarillas o marrones moribundas o en descomposición. Las concentraciones de nutrientes dentro de los cultivos, como el nitrógeno e incluso los niveles de humedad dentro del suelo, también darán firmas espectrales diferentes.

Al usar este tipo de resoluciones visuales, un operador agrícola puede determinar los problemas que afectan a sus cultivos y aplicar los remedios adecuados a las áreas afectadas. Si la resolución espectral ha identificado áreas dentro del campo de cultivo que tienen muy poco o demasiado de un nutriente dado, por ejemplo, los agricultores pueden aplicar menos o más fertilizante a esas áreas según sea necesario, en lugar de tratar todo el campo con una dosis medida uniformemente. . Lo mismo sería cierto para el manejo de infestaciones de plagas con tratamientos tradicionales con pesticidas.

La resolución radiométrica se refiere a los diferentes niveles de intensidad que puede detectar un sensor. Por lo general, el rango de resolución radiométrica es de 8 bits a 14 bits y de 256 niveles de escala de grises a 16.384 tonos de color distintos representados por separado en cada una de las bandas. Si la resolución radiométrica se usa correctamente, se puede usar para ayudar enormemente a los agricultores al mejorar la calidad, precisión y legibilidad de la imagen para que las fotografías aéreas y los escaneos se puedan usar y comprender de manera efectiva.

La resolución temporal se refiere esencialmente al período de tiempo durante el cual se recopilan los datos. Los períodos de recolección más largos recopilarán más datos que los más cortos, proporcionando así patrones más detallados en lo que respecta a la pérdida de nutrientes y humedad, las infestaciones de plagas, el crecimiento de los cultivos y más.

A menudo, existen factores que pueden dificultar la percepción remota, cosas como nubes, tormentas, inundaciones y muchas otras pueden interponerse en el camino. Estos factores pueden enturbiar la información y distorsionar los datos, aunque cuando se utiliza la resolución temporal, estos factores pueden mitigarse.

Cuando se utiliza un sistema de detección remota, existen compensaciones comunes entre las diferentes resoluciones. Por ejemplo, si un agricultor deseara una resolución espacial mucho mayor, la aumentaría reduciendo el IFOV (Campo de visión instantáneo). Si esto se redujera, disminuiría la capacidad de detectar energía fina y, por lo tanto, reduciría la resolución radiométrica y alteraría la imagen, lo que dificultaría la obtención de datos. Cuando se utiliza la teledetección, debe haber un equilibrio entre la resolución espacial, la resolución espectral, la resolución radiométrica y la resolución temporal; sin ella, la información recopilada podría ser inexacta o sesgada.

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Miles de agricultores estadounidenses llevarán a sus campos este mes para la cosecha anual principal en tractores equipados con tecnología de vanguardia, ya que los fabricantes de equipos agrícolas incorporan cada vez más elementos de análisis de datos, GPS y detección remota en una carrera para hacer la agricultura más precisa.
En un momento en que los fabricantes de automóviles apuntan a 2020 para los primeros autos autónomos, un tractor que mapea un campo, se conduce solo y calibra con precisión sus movimientos en pulgadas para minimizar el desperdicio de combustible, fertilizante o semillas, ya es casi estándar.
“El hierro está casi comenzando a convertirse en una mercancía, donde el tractor es un tractor para un cliente y la tecnología es la pieza diferenciadora”, dice Ben Craker, especialista senior en marketing de Agco.
Las empresas de semillas y tractores prevén una gran oportunidad porque se necesitan mayores rendimientos de cultivos para hacer frente al aumento de la demanda de alimentos a medida que la población mundial aumenta a 9 mil millones para 2050, según estimaciones de la ONU. Ayudar a los agricultores a hacer frente al tiempo volátil provocado por el cambio climático presenta otra oportunidad.
Mark Rosegrant, del Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias, estima que la adopción rigurosa de la tecnología de «agricultura de precisión» podría aumentar el rendimiento en cualquier granja en aproximadamente un 10 por ciento, en comparación con los aumentos de rendimiento de cultivos anuales promedio mundiales de alrededor del 1 por ciento.
La combinación de la demanda de alimentos y el aumento de las expectativas de los agricultores ha obligado a las empresas agrícolas a realizar grandes avances más allá de la conducción automática, introducida hace unos 15 años, hacia la recopilación de datos basados ​​en la nube y la teledetección sobre decenas de variables, desde la humedad del suelo hasta los niveles de nutrientes. , que gobiernan la agricultura moderna.
Agco, que dice que ha duplicado su inversión en tecnología avanzada este año, estima que los primeros tractores totalmente autónomos llegarán al mercado en cinco a diez años.
Las innovaciones recientes incluyen un sistema que permite al conductor de un tractor John Deere sincronizar los movimientos de un carro de grano que viaja junto a él mientras cosecha, así como sensores dentro de las máquinas que envían alertas al agricultor, al distribuidor local y a Deere si falla.
La impresión Fendt de alta gama de Agco permite que un solo conductor controle dos tractores al mismo tiempo, y muchos sistemas permitirán que un tractor continúe exactamente donde otro dejó de plantar para no desperdiciar semillas.
En todos los casos, alguien debe estar presente en el tractor controlado a distancia. Pero eso es un reflejo de problemas de responsabilidad: un tractor robótico que no funcione bien y que cuide los campos a lo largo de una carretera del medio oeste podría causar estragos, en lugar de una deficiencia tecnológica, dice Adam Fleck, analista de Morningstar.
“El siguiente paso lógico sería eliminar al humano de la máquina”, dice. «Ya tenemos la capacidad para hacerlo».
Los avances en la tecnología de telefonía móvil también tendrán que seguir el ritmo, dice Aguimar De Souza, de Agco. “En el futuro, es posible que pueda usar su teléfono celular [para controlar un tractor], pero es posible que necesitemos algo como la tecnología 7G [en lugar de 4G] para asegurarnos de que la señal sea confiable”, dice.
Mientras los fabricantes de tractores mantienen los pies enraizados en el suelo, aparecen drones en el horizonte. La industria de los drones dice que es probable que el 80 por ciento de la demanda provenga de los agricultores, pero las empresas de tractores dicen que actualmente no están trabajando en sus propios modelos, que están prohibidos para uso comercial en los EE. UU. En cambio, los analistas creen que empresas como Deere, CNH y Agco tienen más probabilidades de adquirir o asociarse con fabricantes de vehículos aéreos no tripulados.
Mientras tanto, las empresas agrícolas están tratando de hacer un mejor uso de la gran cantidad de datos que generan los agricultores y, en el caso del mapeo de rendimiento y suelo, se han rastreado durante años.
“Hay una tonelada de información que proviene del campo”, dice Cory Reed, de Deere. “Lo que no es fácil hoy es tomar esos datos y analizarlos y dar los siguientes pasos para decir qué voy a cambiar el año que viene”.
La industria quiere explotar mejor los llamados “big data”, que ya le han permitido obtener mejores márgenes con precios más altos en tractores de gama alta. Una vez que los equipos tecnológicamente avanzados se conviertan en estándar en los EE. UU. Y Occidente, las empresas podrán aprovechar la necesidad de aumentar los rendimientos también en el mundo en desarrollo.
En Occidente, eso inicialmente involucró datos de rendimiento en tiempo real: un tractor que podía contar cuántas fanegas estaba cosechando. Pero ha crecido para incluir servicios de datos de suscripción basados ​​en la nube que permiten a los agricultores acceso inalámbrico a sus datos y les brindan consejos sobre la siembra.
A principios de este mes, cuando Monsanto anunció la adquisición de Climate Corporation, una empresa de ciencia de datos por 930 millones de dólares, el director ejecutivo Hugh Grant dijo que los datos representaban una oportunidad de ventas potencial de 20.000 millones de dólares para la industria.
“[Los agricultores] nos dicen que están buscando utilizar más datos provenientes de sus campos y las cabinas de sus tractores para mejorar su productividad y rentabilidad”, dijo en una llamada con un analista.
Las herramientas de gestión de riesgos y pronósticos meteorológicos hiperlocales de Climate Corp complementarán el producto de big data de Monsanto, FieldScripts, que proporciona a los agricultores recomendaciones de semillas y otros puntos de datos.
Lane Arthur, de DuPont Pioneer, que ofrece un producto similar, dice que durante los últimos tres años la compañía ha duplicado la cantidad de datos que genera cada seis meses.
El próximo desafío es cuál es la mejor manera de utilizar esos datos respetando las preocupaciones de privacidad de los agricultores típicamente reticentes. Por lo general, al agricultor se le permite optar por compartir sus datos o no, y la industria está explorando formas de usar esos datos de manera más segura para brindar mejores servicios y productos más personalizados.
Pero algunos agricultores lo ven como una forma de exprimirlos más o venderles productos que no necesitan en un entorno en el que los precios de las semillas y los tractores siempre parecen subir.
Mark Jehle, un cartero rural que cultiva alrededor de 3,000 acres con su hermano a unos 90 minutos al suroeste de Chicago, ilustra el desafío.
Ha adoptado la última tecnología, rastrea obsesivamente sus propios datos y llama a los avances «la respuesta» – «cualquiera que no lo tenga, lo siento». Pero al preguntarle sobre sus intereses en el producto FieldScripts de Monsanto, que se está probando en la región, se resiste.
“Ellos ya saben demasiado”, dice, sentado en la cabina de un tractor Deere que se dirige solo mientras cosecha un campo de soja. «No quiero darles más de lo que ya tienen».

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Quizás hayas escuchado: IoT (abreviatura de Internet of Things) está de moda. Y sí, ¡también en agricultura! Quizás todavía se pregunte: ¿Qué puede hacer IoT por mí? ¿Es esta la llamada «agricultura inteligente» realmente inteligente? ¿Vale la pena invertir en él? Después de todo, es una tecnología de alta gama que tiene un precio. En este artículo, le mostraremos algunos casos de uso de IoT en la agricultura. Quién sabe, podría ser justo lo que necesitas, ¿verdad? Así que vamos a sumergirnos en las tecnologías de vanguardia para la industria agrícola.

¿Qué es IoT en la agricultura?
Al utilizar la tecnología en la agricultura, sabes que mejor que nadie es todo menos nuevo. Y seguramente, eso también es inteligente. Sin embargo, tanto la “agricultura inteligente” como la “agricultura inteligente” se refieren específicamente al uso de IoT en la agricultura y la ganadería. El Internet de las cosas utiliza dispositivos inteligentes, sensores o máquinas equipadas con sensores, que proporcionan datos que, correctamente analizados y transferidos a medidas adecuadas, hacen que la agricultura sea mucho más eficiente y precisa.
Si bien en la actualidad, el mercado es todavía pequeño, las tasas de crecimiento son del 20% anual en los Estados Unidos; Se espera que el número de granjas y ranchos que adopten tecnologías de IoT se triplique para 2025.

¿Cómo puede ayudar IoT en la agricultura?
Dependiendo de lo que sea adecuado para la granja en cuestión, la agricultura inteligente puede significar casi cualquier cosa, desde un monitoreo relativamente simple de rebaños y cultivos hasta complejos sistemas de gestión agrícola. Echemos un vistazo más de cerca a las posibilidades y veamos cómo el IoT puede ayudar en la agricultura.

Seguimiento del clima y el tiempo
Una de las opciones más fáciles y de uso más frecuente en la agricultura inteligente son las estaciones meteorológicas. A estas estaciones, colocándolas en los campos, se pueden agregar varios sensores, lo que permite básicamente todo, desde mapear las condiciones climáticas hasta dirigir los sistemas de riego. El mapeo de las condiciones climáticas puede ser útil para decidir qué cultivos son más adecuados para la parcela de tierra en cuestión y, por lo tanto, ayuda a maximizar el rendimiento. En otras palabras: es una base perfecta para la agricultura de precisión.
Los sensores de una estación meteorológica también pueden indicar cuándo hay una sequía o cuándo el suelo está demasiado húmedo. Incluso si no hay automatización conectada al sensor, puede ayudar al agricultor a ver dónde se deben tomar medidas a tiempo para salvar cultivos o ganado.

Seguimiento de rebaños
Los rebaños, por supuesto, también se pueden monitorear con tecnología IoT. Los crotales contienen sensores que informan a los administradores de hatos o ganaderos sobre la ubicación, pero también sobre la salud y el bienestar del rebaño y del animal individual. Como consecuencia, los ganaderos ya no necesitan buscar animales perdidos y ahorrar una cantidad considerable de mano de obra. Los animales enfermos o los animales que dan a luz se pueden detectar fácilmente a través de la monitorización de sensores, lo que hace que sea mucho más fácil obtener el tratamiento adecuado o la ayuda a tiempo.

Seguimiento de cultivos
Los dispositivos específicos de manejo de cultivos, plantados en los campos como estaciones meteorológicas, no solo pueden monitorear el estado general del suelo, sino que también pueden entregar datos como temperatura o precipitación al potencial hídrico de las hojas.
Además de las estaciones meteorológicas móviles en el campo, también se pueden utilizar drones agrícolas. Los drones pueden proporcionar datos en tiempo real para aspectos como el riego o la salud de los cultivos y la cantidad de plantas. Proporcionan información valiosa que ayuda a contrarrestar las tendencias que ponen en peligro el rendimiento, pero que también, entre muchas otras cosas, ayuda a estimar el rendimiento.

Los drones proporcionan datos e imágenes visuales, térmicas y multiespectrales. Regresan automáticamente al lugar desde donde comenzaron el vuelo una vez que se completa la recopilación de datos.

Invernaderos inteligentes
Las estaciones meteorológicas, como se mencionó anteriormente, no solo se pueden usar para monitorear, sino también para cosas como riego y otras medidas reguladoras. Este principio se utiliza ampliamente en la automatización de invernaderos.

Los sensores detectan cuándo es necesario regar las plantas o cuándo es necesario ajustar la temperatura. El mecanismo es simple. Se establece un espectro de temperatura como óptimo. Una vez que la temperatura sube por encima o cae por debajo del espectro predefinido, se activa la regulación de temperatura y el invernadero se calienta o enfría en consecuencia.
Una vez más, esto hace que la gestión del invernadero sea más precisa y ahorra mano de obra, ya que todos los rociadores y el sistema de aire acondicionado se pueden controlar de forma remota o incluso activarse y desactivarse automáticamente, como en este ejemplo.

Gestión integral de la finca
Los sistemas de gestión de la productividad agrícola son, por supuesto, lo último en tecnología cuando se trata de utilizar tecnologías de IoT para la agricultura y la ganadería.
Básicamente, son sistemas integrados que utilizan una gran cantidad de sensores para cubrir la mayor cantidad de datos posible de una variedad de fuentes. Vienen con un poderoso tablero con herramientas analíticas y, por lo general, también incluyen aplicaciones de contabilidad y generación de informes. Incluso pueden incluir características como seguimiento y logística de flotas o vehículos.

Estas soluciones todo en uno son perfectas para la agricultura de precisión que se puede controlar, en su mayor parte, de forma remota.

IoT en agriculturaInvertir en agricultura inteligente: esto es lo que debe considerar
Así que esto suena increíble, ¿no? Aún así, hay algunas cosas que debe tener en cuenta al considerar la idea de invertir en la agricultura basada en IoT.

Los datos son tan buenos como sus análisis
Puede recopilar todos los datos que desee, pero al final del día, un cerebro humano necesita trabajar con ellos. Los datos recopilados sobre la condición del suelo, el tiempo y el clima, pero también sobre el bienestar del rebaño, deben analizarse y deben tomarse medidas. Incluso en un invernadero totalmente automatizado, un cerebro humano necesita definir los parámetros correctos para que el sistema funcione. Entonces, si bien hay mucha mano de obra que se puede ahorrar mediante el uso de IoT en la agricultura, no funciona por completo sin el cerebro humano en funcionamiento.

El costo de todo: hardware y mantenimiento
Sí, es caro, y no es una inversión única: los sensores deben mantenerse, actualizarse, etc., porque si no generan datos precisos, el rendimiento está en peligro. Por otro lado, se puede ahorrar mucho dinero invirtiendo en estas tecnologías. Pero no existe una solución única cuando se trata de IoT en la agricultura. Lo que se necesita es una evaluación cuidadosa de lo que realmente tiene sentido para su granja y un cálculo del ROI.

Sin IoT sin red
Si bien esto puede parecer trillado a primera vista, es algo a tener en cuenta. La agricultura, por la naturaleza del esfuerzo, se ubica en áreas rurales, a menudo remotas. Las redes de comunicaciones terrestres estables pueden ser difíciles de conseguir o al menos no ser fiables. Por lo tanto, en muchos casos es aconsejable utilizar la comunicación por satélite para soluciones de IoT agrícolas. Los sistemas de redes satelitales como LoRaWAN ™ están disponibles en casi cualquier lugar, incluso en las áreas más remotas. Proporcionan redes estables para la transferencia de datos en la mayoría de las condiciones.

Si tiene en cuenta estos aspectos, IoT es una herramienta extremadamente útil en la agricultura, una que realmente puede ayudarlo como agricultor o ganadero a hacer más cosas de forma remota desde su casa y aumentar el rendimiento al mismo tiempo.

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Las malezas suelen aparecer en parches en lugar de uniformemente en un campo; sin embargo, las prácticas de manejo convencionales se basan en el manejo de todo el campo. El manejo de malezas específico del sitio (SSWM), que aplica medidas de control solo donde las malezas se encuentran en densidades mayores que las que causan pérdidas económicas, tiene un enorme potencial de beneficios económicos y ambientales. Los sistemas actuales disponibles comercialmente pueden detectar vegetación verde y activar una boquilla rociadora de herbicidas. Los investigadores están explorando activamente cómo se pueden desarrollar aún más los sistemas de sensores terrestres, aéreos o satelitales para delimitar las malezas de los cultivos durante la temporada de crecimiento. Los sistemas aéreos y satelitales pueden proporcionar una cobertura de gran superficie de forma regular, pero normalmente no tienen la resolución espacial necesaria para detectar pequeñas malezas entre los cultivos agrícolas. lo cual es necesario si se quiere lograr un control efectivo y minimizar las pérdidas de rendimiento de los cultivos. Los sistemas terrestres superan los problemas de resolución espacial y pueden analizar las características de la forma de las plantas, así como los perfiles espectrales para la detección de malezas. La principal limitación de los sensores terrestres son las capacidades computacionales altamente complejas y las velocidades relativamente lentas requeridas para permitir el procesamiento de imágenes y la activación del pulverizador en una sola operación. Hasta la fecha, las limitaciones económicas y técnicas de SSWM no han favorecido una adopción generalizada. Sin embargo, a medida que la investigación continúe y la tecnología avance, las oportunidades para el control de malezas específico del sitio aumentarán considerablemente. Los sistemas terrestres superan los problemas de resolución espacial y pueden analizar las características de la forma de las plantas, así como los perfiles espectrales para la detección de malezas. La principal limitación de los sensores terrestres son las capacidades computacionales altamente complejas y las velocidades relativamente lentas requeridas para permitir el procesamiento de imágenes y la activación del pulverizador en una sola operación. Hasta la fecha, las limitaciones económicas y técnicas de SSWM no han favorecido una adopción generalizada. Sin embargo, a medida que continúe la investigación y avance la tecnología, las oportunidades para el control de malezas específico del sitio aumentarán enormemente. Los sistemas terrestres superan los problemas de resolución espacial y pueden analizar las características de la forma de las plantas, así como los perfiles espectrales para la detección de malezas. La principal limitación de los sensores terrestres son las capacidades computacionales altamente complejas y las velocidades relativamente lentas requeridas para permitir el procesamiento de imágenes y la activación del pulverizador en una sola operación. Hasta la fecha, las limitaciones económicas y técnicas de SSWM no han favorecido una adopción generalizada. Sin embargo, a medida que continúe la investigación y avance la tecnología, las oportunidades para el control de malezas específico del sitio aumentarán enormemente. Las limitaciones económicas y técnicas de SSWM no han favorecido una adopción generalizada. Sin embargo, a medida que la investigación continúe y la tecnología avance, las oportunidades para el control de malezas específico del sitio aumentarán considerablemente. Las limitaciones económicas y técnicas de SSWM no han favorecido una adopción generalizada. Sin embargo, a medida que continúe la investigación y avance la tecnología, las oportunidades para el control de malezas específico del sitio aumentarán enormemente.

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Investigadores del grupo Riego y Ecofisiología de Cultivos del Instituto de Recursos Naturales y Agrobiología de Sevilla (IRNAS-CSIC) han demostrado los beneficios, en cuanto a rentabilidad, capacidad de ahorro de agua y fiabilidad, de los métodos de riego de precisión en plantaciones comerciales.Estos sistemas, basados en sensores, permiten programar el riego de forma automática desde cualquier ordenador o dispositivo móvil

Tras los análisis, los especialistas han concluido que estas técncias, además de mejorar la producción de ciertos cultivos y reducir hasta un 50% el consumo de agua, requieren escasa formación específica por parte del agricultor y son, por tanto, accesibles para cualquier tipo de usuario. Pero, pese a sus ventajas, raramente se emplean en fincas agrícolas.

Los investigadores del IRNAS han analizado las principales características de tres métodos de riego de precisión empleados hoy día en agricultura y basados en sensores que permiten programar el riego de forma automática desde cualquier ordenador o dispositivo móvil.

Plantas que actuan como ‘biosensores’

En un estudio, publicado en la revista Agricultural Water Management, los autores expertos ha descrito los beneficios del uso de estos ssitemas que a su vez «emplean la planta como un ‘biosensor’ que suministra información muy útil para la programación del riego, ya que se basa en su propia respuesta a a las condiciones hídricas que hay en la finca en cada momento”, explica el responsable principal del proyecto, José Enrique Fernández, investigador del IRNAS.

Los expertos también han identificado estos métodos como fiables y rentables para su aplicación en fincas grandes. “Tras analizar el precio, las necesidades de instalación y mantenimiento y su complejidad a la hora de interpretar la información registrada por cada uno de ellos, se puede afirmar que se trata de métodos apropiados y accesibles a cualquier usuario para el control del riego en este tipo de plantaciones”, selala.

Otra de las conclusiones del trabajo es la posibilidad de generar nuevas opciones de riego controlado destinadas a mejorar la producción de los cultivos. “Estos sistemas -dice Fernández- permiten abaratar el riego sin afectar a su productividad y dan lugar, en casos como el olivo o la vid, a un aumento en la calidad tanto del aceite de oliva como del vino, productos que mejoran con el riego moderado o deficitario”.

Los sistemas están basados en sensores que permiten programar el riego desde cualquier ordenador o dispositivo móvil

Diez años de estudio

El equipo ha evaluado parámetros relacionados con el estrés hídrico, como la cantidad de agua que cada árbol consume al día, las variaciones del diámetro de su tronco o el potencial de turgencia en la hoja. En este sentido, el estudio recoge la experiencia de más de un decenio de trabajo en el cultivo y análisis de tres métodos de riego en diferentes especies de árboles frutales, habituales en la provincia de Sevilla, como el olivo, almendro, ciruelo y naranjo.

En el primer método, los expertos cuantificaron la cantidad de agua que los árboles consumían durante el día mediante un conjunto de sensores con forma de aguja que insertaron en el interior del tronco. “Los sensores nos permitieron cuantificar el flujo de savia del cultivo y deducir si el agua disponible era adecuada”, señala el autor.

Con el objetivo de analizar el segundo método de riego, emplearon dendrómetros de precisión, es decir, sensores que se unen al exterior del tronco y calculan cuánto disminuye su diámetro ante la falta agua y el incremento cuando el riego es abundante. “En función de los valores de esta variable determinamos el grado de estrés hídrico del árbol y, por tanto, la necesidad que tenía de agua”, sostiene.

Por último, la evaluación del tercer método, también relacionado con la hidratación del árbol, consistió en analizar el potencial de turgencia en la hoja. Se emplearon sensores de presión muy precisos que, tras unirlos a la superficie de la hoja, permitieron evaluar lo hidratada que estaba y determinar si el árbol se encontraba o no bien regado.

Aaplicaciones móviles

Estos resultados han permitido abrir líneas de trabajo con el objetivo de establecer nuevos protocolos para el riego automático de diferentes tipos de plantaciones, incluyendo fincas grandes y con elevada variabilidad de suelo y cultivo. “Se trata de calcular de forma automática la dosis y frecuencia de riego. Para ello, pretendemos crear una aplicación que use la información procedente de este tipo de métodos para activar la bomba y electroválvulas propias del sistema de riego”, dice el investigador.

En estos momentos el equipo también trabaja en la implantación de sistemas de aviso para agricultores mediante aplicaciones para dispositivos móviles que informen con mensajes sobre la cantidad de agua de riego más apropiada en cada momento del día. Esta información procedería de los registros obtenidos previamente mediante el uso de los diferentes métodos evaluados en el estudio.

Los resultados son fruto de varios proyectos de investigación, entre los que destacan los proyectos Riego deficitario controlado del olivar de alta densidad: programación automática basada en la fisiología de la planta y en la economía de manejo del cultivo y Mejora de la calidad del aceite en el olivar en seto mediante estrategias de riego, financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad y la Consejería de Economía, Innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía, respectivamente.

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La combinación de sensores e imágenes de cada planta con análisis de datos en tiempo real mejora los resultados de la granja y reduce el desperdicio

A medida que crece la población mundial, los agricultores necesitarán producir más y más alimentos. Sin embargo, la superficie cultivable no puede seguir el ritmo, y la amenaza inminente para la seguridad alimentaria podría fácilmente convertirse en inestabilidad regional o incluso mundial. Para adaptarse, las grandes explotaciones explotan cada vez más la agricultura de precisión para aumentar los rendimientos, reducir el desperdicio y mitigar los riesgos económicos y de seguridad que inevitablemente acompañan a la incertidumbre agrícola.

La agricultura tradicional se basa en la gestión de campos enteros, tomando decisiones relacionadas con la siembra, la cosecha, el riego y la aplicación de pesticidas y fertilizantes, según las condiciones regionales y los datos históricos. La agricultura de precisión, por el contrario, combina sensores, robots, GPS, herramientas de mapeo y software de análisis de datos para personalizar el cuidado que reciben las plantas sin aumentar la mano de obra. Los sensores fijos o montados en robots y los drones equipados con cámaras envían de forma inalámbrica imágenes y datos sobre plantas individuales, por ejemplo, información sobre el tamaño del tallo, la forma de las hojas y la humedad del suelo alrededor de una planta, a una computadora, que busca signos de salud y estrés. Los agricultores reciben la retroalimentación en tiempo real y luego entregan agua, pesticidas o fertilizantes en dosis calibradas solo a las áreas que lo necesitan. La tecnología también puede ayudar a los agricultores a decidir cuándo plantar y cosechar cultivos.

Como resultado, la agricultura de precisión puede mejorar la gestión del tiempo, reducir el uso de agua y productos químicos y producir cultivos más saludables y mayores rendimientos, todo lo cual beneficia a los resultados de los agricultores y conserva los recursos al tiempo que reduce la escorrentía de productos químicos.

ANUNCIO
Muchas empresas emergentes están desarrollando nuevo software, sensores, datos aéreos y otras herramientas para la agricultura de precisión, al igual que grandes empresas como Monsanto, John Deere, Bayer, Dow y DuPont. El Departamento de Agricultura de los Estados Unidos, la NASA y la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica apoyan la agricultura de precisión, y muchas universidades ahora ofrecen cursos sobre el tema.

Las 10 principales tecnologías emergentes de 2017
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En un desarrollo relacionado, los productores de semillas están aplicando tecnología para mejorar el «fenotipado» de las plantas. Al seguir las plantas individuales a lo largo del tiempo y analizar cuáles florecen en diferentes condiciones, las empresas pueden correlacionar la respuesta de las plantas a sus entornos con su genómica. Esa información, a su vez, permite a las empresas producir variedades de semillas que prosperarán en condiciones específicas de suelo y clima. El fenotipado avanzado también puede ayudar a generar cultivos con una mejor nutrición.

Los productores no están adoptando universalmente la agricultura de precisión por varias razones. Los costos iniciales del equipo, especialmente el costo de escalar la tecnología a grandes sistemas de producción de cultivos en hileras, representan una barrera. La falta de banda ancha puede ser un obstáculo en algunos lugares, aunque el USDA está tratando de mejorar ese problema. Los productores experimentados que tienen menos conocimientos de informática pueden desconfiar de la tecnología. Y los grandes sistemas también estarán fuera del alcance de muchas pequeñas operaciones agrícolas en países en desarrollo. Pero potencialmente se podrían aplicar sistemas más simples y menos costosos. Salah Sukkarieh de la Universidad de Sydney, por ejemplo, ha demostrado un sistema de monitoreo optimizado y de bajo costo en Indonesia que se basa en energía solar y teléfonos celulares. Para otros, sin embargo, los ahorros de costos en el futuro pueden compensar las preocupaciones financieras.

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