Agricultura de precisión y sostenibilidad

AGRICULTURA DE PRECISIÓN, AGRICULTURA SATELITAL O MANEJO DE CULTIVOS EN SITIOS ESPECÍFICOS

Agricultura de precisión, agricultura satelital o manejo de cultivos en sitios específicos

La agricultura de precisión se basa en la observación, la medición y la respuesta a la variabilidad de los cultivos entre campos e intracampo para gestionar la agricultura. La agricultura de precisión también se conoce como agricultura satélite o proceso de manejo de cultivos específico del sitio. Hoy en día, en la agricultura, el fitomejoramiento y la transformación genética han ganado mucha importancia, ya que acelera la calidad de los cultivos, lo que en última instancia mejora la productividad general de la tierra. Hay varias empresas que han comenzado a invertir en nuevas empresas agrícolas desde 2015 con el objetivo de transformar la agricultura en una industria de big data.

Para estimar la salud de la planta, las empresas están proporcionando soluciones tales como capacidades analíticas basadas en la nube, vehículos aéreos no tripulados y cámaras multiespectrales que ayudan en la estimación adecuada de la salud de la planta. Además, estos sensores se conectan a internet con la ayuda de un sistema de comunicación inalámbrica para la inclusión de datos en la base de datos de la finca y sistemas de mapeo para análisis. Esto permite la disponibilidad en tiempo real de datos y capacidades analíticas.

La analítica está alterando la industria agrícola de múltiples formas:

Predicciones precisas de cultivos : los agricultores, con la ayuda de empresas analíticas, están utilizando sofisticados algoritmos informáticos para analizar y realizar predicciones precisas del clima y los datos de cultivos antes de plantar semillas, lo que a su vez les permite cosechar cultivos en el momento óptimo para maximizar el rendimiento de los cultivos.
Ingeniería de semillas : los científicos han estado analizando datos de plantas para visualizar un plan de desarrollo de cultivos que puedan crecer en cualquier condición climática. Estas semillas especiales están diseñadas después de utilizar big data que pueden acabar con el hambre en el mundo.
Automatización en agricultura : con la ayuda de avances recientes en tecnología como Drones, Internet y Big Data Analytics, la automatización ha alcanzado nuevas alturas. Los agricultores están utilizando sensores y drones avanzados para la topografía, la improvisación de cultivos y también para plantar y cosechar cultivos. Este enfoque está creando una nueva era de granjas sin agricultores.
Conciencia ambiental : Big Data está facilitando a las empresas la protección del medio ambiente sin aumentar los costos y reduciendo los efectos nocivos que ya se están causando. Aunque las empresas manufactureras también se esfuerzan por minimizar el impacto ambiental, los agricultores y las empresas agrícolas están trabajando para mitigar los impactos negativos en el medio ambiente.
El enfoque más reciente en análisis es el uso de tecnologías de web semántica para el control de plagas y la información fenotípica para la reproducción. El procesamiento de información geográfica ayuda al acceso inalámbrico a la información geográfica de los cultivos, la predicción del rendimiento específico de la región y el análisis del impacto ambiental. Los macrodatos son de naturaleza multimodal y ofrecen múltiples opciones para mejorar la recopilación de datos junto con técnicas estadísticas y analíticas de datos eficaces y eficientes en el tiempo para comprender diversas verticales agrícolas.

Dado que las revoluciones iniciales ya han cambiado mucho la agroindustria a través de la mecanización y la biotecnología , se prevé que la agricultura digital (tercera revolución) transforme cada parte de la cadena de valor de la agroindustria. Se espera que el potencial de la tecnología tenga un impacto resultante en el comportamiento de compra de los productores, el diseño de productos de semillas y equipos y podría permitir cambios dinámicos de precios a nivel minorista del consumidor. La agricultura digital y el Big Data cambiarían la forma en que se comercializan las semillas y la agricultura y la forma en que producen y venden sus productos. Uno puede esperar que esta revolución 3.0 sea la más transformadora y disruptiva, no solo a nivel de granja sino en toda la cadena de valor agrícola y alimentaria.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Un sistema de monitoreo de información de bajo costo para aplicaciones de agricultura inteligente

Se propone una solución de bajo costo, bajo consumo de energía y baja velocidad de datos para cumplir con los requisitos de monitoreo de información para granjas agrícolas reales a gran escala. Una finca a pequeña escala se puede administrar fácilmente. Por el contrario, una granja grande requerirá equipos de automatización que contribuyan a la producción de cultivos. La medición de las propiedades del suelo basada en sensores juega un papel integral en el diseño de una granja agrícola totalmente automatizada y también proporciona resultados más satisfactorios que cualquier método manual. Las soluciones de monitoreo de información existentes son ineficientes en términos de mayor costo de implementación y rango de comunicación limitado para adaptar la necesidad de las granjas agrícolas a gran escala. Se propone un módulo de comunicación en serie de bajo consumo, largo alcance y bajo costo para enfrentar los desafíos de monitorear la información a largas distancias. En el sistema propuesto, Se implementa un mecanismo de comunicación basado en árboles para ampliar el rango de comunicación agregando nodos intermedios. Cada nodo sensor consta de un panel solar, una celda recargable, un microcontrolador, un sensor de humedad y una unidad de comunicación. Cada nodo puede funcionar como nodo sensor y nodo de enrutador para el tráfico de red. Los registros de datos minimizados desde el nodo central se envían diariamente a la nube para fines analíticos futuros. Después de realizar un experimento detallado a la vista, la distancia de comunicación midió 250 m entre dos puntos y aumentó a 750 m al agregar dos nodos intermedios. La corriente de trabajo mínima de cada nodo fue de 2 mA y la tasa de pérdida de paquetes fue de aproximadamente 2 a 5% en diferentes tamaños de paquetes de toda la red.

Palabras clave: monitoreo de información, sensor, agricultura inteligente, red de sensores inalámbricos
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1. Introducción
La agricultura inteligente representa la aplicación de tecnologías modernas de información y comunicación a la agricultura. Potencialmente, puede generar una producción agrícola productiva y sostenible basada en un enfoque preciso y eficiente en el uso de recursos. Los sensores en las granjas agrícolas permiten a los agricultores obtener datos detallados en tiempo real como variables, como la temperatura del suelo y ambiente, el agua de riego y la conductividad del suelo, y el suelo o el pH del agua de riego. Con el uso de tecnologías de comunicación, estos datos se pueden transmitir a pasarelas para desencadenar las acciones necesarias basadas en las propiedades del suelo y los registros de datos, que se pueden enviar a la nube para análisis futuros [ 1 , 2 ].

Para acceder a datos de campo con un cableado mínimo, fácil instalación y bajo esfuerzo de mantenimiento, diferentes aplicaciones que utilizan las características de detección distribuida de las redes de sensores inalámbricos (WSN), incluido el monitoreo del agua [ 3 , 4 , 5 ], bosque [ 6 , 7 ], industrial [ 8 , 9 ], agricultura [ 10 , 11 , 12 ], medioambiental [ 13 , 14 ] y ciudad inteligente y marco comunitario [ 15 , 16] Haber emergido. Estas tecnologías son plataformas adecuadas para implementar sistemas inalámbricos en la agricultura debido a las propiedades orientadas a la aplicación de las WSN. Una WSN es una colección de nodos que funcionan de forma cooperativa. Cada nodo incluye un microcontrolador, una fuente de alimentación y una unidad de comunicación, y puede alojar varios sensores. Los datos del sensor se transfieren a una puerta de enlace utilizando la unidad de comunicación a través de uno o varios saltos.

Las WSN están emergiendo como una gran ayuda para mejorar la calidad agrícola, la productividad y la optimización de recursos. En la actualidad, la investigación sustancial [ 17 , 18 , 19 , 20] se ha centrado en el desarrollo de sistemas WSN eficientes que proporcionarán una supervisión y una automatización detalladas de los procesos agrícolas. Los valores medidos de los nodos de sensores de suelo deben transferirse de manera confiable a una puerta de enlace a través de un medio de comunicación. Los WSN pueden recopilar datos de los nodos de sensores de campo con bajo costo, cableado mínimo, fácil instalación y mejor mantenimiento. Una red basada en WSN comprende nodos finales para obtener la medición de datos de campo (por ejemplo, temperatura y humedad), un módulo de comunicación para la transmisión de datos (por ejemplo, ZigBee) y un controlador central para administrar los datos de los sensores, activar los actuadores y almacenar datos [ 21 , 22 ].

Actualmente, las tecnologías de comunicación ZigBee, Bluetooth, Cellular y otras más utilizadas tienen sus pros y sus contras [ 23 , 24 ]. En un sistema, los parámetros ambientales de campo recopilados, por ejemplo, la humedad, la temperatura se utilizan para enviar a través del módulo ZigBee hacia el nodo receptor y un módulo GPRS se integra en el nodo receptor para la comunicación a larga distancia con el servidor que realizó el monitoreo de información centralizado, visualización de datos, almacenamiento de datos. y realiza análisis de datos en el invernadero [ 25 ]. En un sistema de detección de información de tráfico, Bluetooth se utiliza para transmitir los parámetros del vehículo, por ejemplo, posición y velocidad, etc. [ 26]. Se propone un sistema de supervisión de sensores basado en GPRS para garantizar la transmisión precisa de datos a larga distancia en un entorno distribuido [ 27 ]. Sin embargo, ZigBee y Bluetooth son tecnologías de radio de corto alcance y no son adecuadas para escenarios de transmisión de largo alcance. 2G, 3G, 4G y otras soluciones basadas en la comunicación celular pueden proporcionar una cobertura más amplia, pero consumen demasiada energía y aumentan los costes operativos [ 24 ].

Los objetivos centrales de la construcción del sistema de destino son la cobertura de distancia, la rentabilidad y la fiabilidad de la comunicación. En este trabajo, se utiliza un módulo de comunicación de bajo costo llamado HC12 para la transmisión de datos a larga distancia en la finca agrícola. El HC12 tiene un rango de comunicación de 200 a 1000 m en un escenario punto a punto. Sin embargo, en comparación con el sistema propuesto, la comunicación celular y las soluciones basadas en LPWAN [ 24 , 28] proporcionan un mejor alcance de comunicación a varios kilómetros a la vista. Sin embargo, existe una compensación entre la cobertura de la distancia y la ubicación de los nodos en cada zona. Por ejemplo, si la distancia de ubicación de los nodos aumenta en kilómetros en aras de un rango de comunicación más alto, es posible que un agricultor no pueda medir las zonas intermedias. Por el contrario, si la distancia de ubicación de los nodos disminuye, no es necesario implementar un sistema costoso. En nuestra aplicación, la cobertura de zona y la cobertura de distancia son igualmente importantes. Para tener en cuenta los requisitos de la aplicación, HC12 se ha considerado la solución más adecuada. Se ha diseñado un mecanismo de red para extender la comunicación agregando nodos intermedios. A nuestro leal saber y entender, el trabajo propuesto puede ajustarse mejor a los requisitos de la aplicación.

El resto de este documento está organizado de la siguiente manera: Las tecnologías de IoT existentes en el monitoreo de información se analizan en la Sección 2 . El componente clave y la tecnología propuesta se presentan en la Sección 3 . La metodología detallada del sistema propuesto se analiza en la Sección 4 . En la Sección 5 se presenta y comenta un conjunto de experimentos en tiempo real . Finalmente, las conclusiones, la limitación y el trabajo futuro se resumen en la Sección 6 .

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2. Revisión de la literatura
El papel de las WSN en la agricultura se ha vuelto prominente como parte de la iniciativa de agricultura de precisión (AP), y estas redes ayudan a constituir AP [ 1 , 17 ]. La adaptación de sistemas WSN en agricultura ha sido ampliamente explorada en la última década [ 22 , 29 ] desde diferentes perspectivas, por ejemplo, diseño de plataforma inalámbrica para un mejor rendimiento, estrategia de implementación óptima de nodos de sensores y sistemas de gestión de riego automatizados para ahorrar agua. En [ 30 ], los parámetros de la capa MAC IEEE 802.15.4 se ajustan correctamente para seguir la frecuencia de muestreo de los nodos de sensores de acuerdo con los requisitos de la agricultura de precisión. Se propone un patrón de despliegue de nodos de sensores de calidad para la agricultura de precisión [ 31]. El método utiliza varias métricas para cuantificar los patrones de implementación de sensores para proporcionar conectividad cualitativa en la granja. Desde la perspectiva de los costos, el problema del despliegue óptimo se logra manteniendo el nivel deseado de cobertura y conectividad con un número mínimo de nodos [ 32 ]. Además, la gestión del sistema de riego se analiza ampliamente para ahorrar agua [ 22 , 33 , 34 ]. Por ejemplo, el valor en tiempo real de las zonas de raíces de la planta se mide de manera distribuida y se usa un valor umbral en la puerta de enlace para lograr el ahorro de agua [ 21]. Recientemente, un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) integrado en la puerta de enlace de la red superó los métodos de última generación basados ​​en el umbral de parámetros [ 22 ].

De hecho, la mayor parte del esfuerzo se ha realizado en el diseño y las estrategias de implementación para WSN con la realización de la capacidad de detección y una mejor gestión en la agricultura de precisión. Considerando que, la transmisión confiable de datos en tiempo real adquirida por sensores en red a larga distancia ha sido menos investigada. Aunque, muchos investigadores han centrado la atención en el estudio y diseño de la transmisión de datos en el entorno WSN, los inconvenientes comunes son su cobertura de distancia limitada o su mayor costo de implementación. Por ejemplo, ZigBee siempre se ha considerado una solución óptima debido a su bajo consumo de energía y fuerte movilidad [ 35 , 36 , 37]; sin embargo, su alcance de transmisión de datos está limitado a 100 m entre dos puntos. El recuento de dispositivos ZigBee aumenta cuando se requiere cubrir más de 100 m; por lo tanto, el costo de implementación y la sobrecarga de la red también aumentarán. Para garantizar la cobertura de larga distancia, se utiliza una solución basada en GSM en la que cada nodo contiene un módulo GSM y envía directamente los datos de sus sensores a la nube, cambiando así la topología de la red de centralizada a distribuida [ 38 ]. Aunque se elimina la tensión de cobertura, el costo de implementación y la complejidad de la instalación son extremadamente altos. Recientemente, se ha propuesto una solución de red de área amplia de baja potencia (LPWAN) basada en LoRa para resolver el problema de monitoreo de información en un área extensa [ 28]. Un módulo de comunicación LoRa proporciona una transmisión de datos confiable a una distancia de más de 1 km en un entorno relativamente complejo; sin embargo, el principal inconveniente de la solución LPWAN es que requiere una suscripción anual de un solo proveedor (Semtech) [ 39 ] y una puerta de enlace dedicada llamada NB-IoT / LoRaWAN [ 24 ], que puede resultar costosa.

Uno de los desafíos actuales es diseñar un sistema rentable para la transmisión de datos de campo a larga distancia, que es más deseable en esta aplicación, que rara vez se explora. Por lo tanto, el estudio actual propone e implementa una red de sensores inalámbricos de bajo costo, que se puede utilizar como modelo de referencia para la recolección de datos de sensores de campo en un área amplia. Sin embargo, algunos sistemas de monitoreo de información basados ​​en WSN ya están disponibles [ 22 , 28 , 34 , 38 ], pero el inconveniente común de estos sistemas es el costo de implementación extremadamente alto cuando aumenta el número de dispositivos.

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3. Granja de modelos basada en IoT
Nuestra solución propuesta es específica de la aplicación y consta de sensores de humedad, microcontroladores, módulos de comunicación por radiofrecuencia, paneles solares, una puerta de enlace basada en Linux, un módulo de conectividad a Internet y almacenamiento en la nube. El diagrama del diseño del sistema propuesto se muestra enFigura 1. La solución está diseñada con el objetivo final de garantizar una cobertura de alta distancia con un costo de implementación mínimo.

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Figura 1
Diagrama de bloques de una granja agrícola basada en IoT.

3.1. Descripción general de HC12
HC12 [ 40 ] es un módulo de transmisión inalámbrica semidúplex de nueva generación, que tiene un rango de frecuencia de 433,4 a 473,0 MHz. El módulo tiene varios canales integrados y puede utilizar 100 canales con un paso de 400 KHz. La potencia de transmisión máxima del módulo es de 100 mW (20 dBm), la sensibilidad de recepción es de −112 dBm a una velocidad de 9600 baudios en el aire y la distancia de comunicación es de 200 a 1000 m en espacio abierto. El rango de comunicación más lejano se puede lograr cuando un módulo se configura a una velocidad de datos baja. Se pueden configurar tres modos de trabajo, llamados FU1, FU2 y FU3, para adaptarse a diferentes requisitos de aplicación. FU1 y FU2 son modos de ahorro de energía, mientras que FU3 es el modo de máxima potencia.

3.2. Descripción general de Orange-Pi
Orange PI es una computadora de placa única de código abierto que puede funcionar con una alimentación de 5 V. Tiene 512 MB de SDRAM y 2 MB de flash de interfaz periférica serie (SPI) incorporada y puede admitir un máximo de 32 GB de tarjeta TF. Orange PI tiene hasta 26 pines de entrada / salida (E / S) de propósito general, que se pueden usar para varios propósitos, dos ranuras USB 2.0, una SPI, una I2C, tres transmisores receptores asíncronos universales (UART) y un hardware real -reloj / calendario. El microcontrolador es adecuado para esta aplicación remota y puede ejecutar los sistemas operativos (SO) Android 4.4, Ubuntu, Debian y Raspbian.

3.3. Descripción general del módulo 2G (SIM900)
El módulo 2G es un módulo basado en GSM que puede ofrecer un rendimiento de 850/900/1800/1900 MHz para voz y datos. El módulo se comunica con la placa principal mediante comandos AT a través de una interfaz serie UART. El rango de voltaje de funcionamiento es de 4,5 a 5,5 V. En este estudio, este módulo se utiliza para recopilar datos meteorológicos de Internet y establecer una conexión con la nube mediante el protocolo GSM / GPRS. En comparación con 3G o 4G, el módulo 2G es más adecuado para aplicaciones agrícolas porque la mayoría de las granjas agrícolas están ubicadas en el campo, donde 3G o 4G aún no están establecidos. Aunque la tasa de datos es considerablemente más lenta que la última tecnología, la velocidad no es un factor importante en nuestro contexto porque la cantidad de datos recopilados es extremadamente pequeña.

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4. Diseño e implementación del sistema
Nuestro sistema incluye principalmente nodos (instalados en el campo), el nodo central (puerta de enlace) y almacenamiento en la nube, como se presenta en Figura 1. Los datos de campo se miden usando el sensor adjunto del nodo sensor y se transmiten a la puerta de enlace usando un módulo de comunicación HC12 en uno o varios saltos. El nodo central recibe datos de campo de los nodos de sensores, obtiene datos meteorológicos de Open Weather API y envía registros minimizados a la nube utilizando el módulo 2G (GSM / GPRS).

4.1. Diseño de hardware
El diseño de los nodos y la puerta de enlace se ha diseñado observando un escenario de aplicación, por ejemplo, recopilación de datos óptima, bajo consumo de energía y transmisión confiable.

4.1.1. Diseño de hardware del nodo sensor
El trabajo básico de un nodo es recibir una solicitud oportuna de la puerta de enlace a través de una unidad de comunicación, recopilar los parámetros del suelo del campo y enviar los valores resultantes a la puerta de enlace en el paquete de respuesta. Cada nodo comprende un microcontrolador, un sensor de humedad del suelo, una unidad de comunicación HC12 y una unidad de energía solar. Un diagrama de bloques de un nodo se muestra enFigura 2.

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Figura 2
Diseño de hardware del nodo sensor.

La unidad de microcontrolador (MCU) es ATmega328p (Arduino Nano 3.0). La tensión de entrada recomendada para el microcontrolador es de 7 a 12 V y la tensión de funcionamiento (nivel lógico) es de 5 V. La MCU tiene 14 E / S digitales y 8 pines de entrada analógica. Cada pin tiene una corriente continua de 40 mA. La suma de todas las corrientes que entran o salen de los pines de entrada / salida (todos los pines analógicos y digitales combinados) del microcontrolador ATMEGA328P en sí no puede exceder los 200 mA. En nuestro escenario, el nodo sensor ha utilizado 4 pines GPIO (3 digitales y 1 analógico) que está por debajo del límite máximo de ATMEGA328P. La memoria flash de la placa es de 16 KB y SRAM de 2 KB. El sensor de humedad del suelo está conectado a pines analógicos y digitales en la placa del microcontrolador. El microcontrolador controla la potencia del sensor utilizando el pin digital para mantenerlo bajo durante los tiempos de inactividad.

El hardware HC12 consta de una MCU incorporada, una interfaz de comunicación en serie TTL, una fuente de alimentación, un control de modo y una antena. La MCU incorporada se comunica con un dispositivo externo mediante el puerto serie. El HC12 se puede alimentar con un voltaje de 3,2 a 5,5 CC. La transmisión de datos tiene tres modos, a saber, FU1, FU2 y FU3, que se pueden configurar mediante comandos AT de acuerdo con los requisitos de la aplicación.

En este estudio, solo usamos el modo FU3, que tiene un consumo de energía promedio de 16 mA (en estado inactivo) y el consumo de corriente máximo se mide entre 50 y 55 mA (en estado de transmisión). Dos módulos emparejados deben tener el mismo modo de transmisión, velocidad de transmisión serial y canal de comunicación inalámbrica. Además, el módulo es semidúplex y los datos no se pueden enviar y recibir simultáneamente entre dos módulos.

La unidad de potencia consta de un panel solar de 10 W, una placa de protección de batería y una celda de almacenamiento de 3,7. La placa de protección se utiliza para regular la salida de voltaje de un panel solar y para evitar que la celda de carga se sobrecargue. El voltaje de salida de 4 V va directamente al microcontrolador, sensor de suelo y unidad de comunicación. La celda de almacenamiento se carga durante el día, lo que mantiene vivo el nodo del sensor en un clima parcialmente nublado, incluso de noche. La vida operativa del nodo se estimó midiendo el consumo de corriente real. Para el experimento de medición actual, programamos el nodo del sensor para medir continuamente el estado de la humedad del suelo y transmitir los valores resultantes a la puerta de enlace, de forma continua. Mientras se ejecuta el dispositivo en modo de funcionamiento completo, el consumo de corriente medido del nodo sensor fue de 80 a 85 mA. El consumo de corriente del módulo individual, por ejemplo, el microcontrolador, el sensor y el transceptor, se midió como 20 mA, 5 mA y 55 mA, respectivamente. Para la medición de la vida útil, el nodo del sensor se encendió mediante una celda de 3,7 V completamente cargada con una capacidad de 1800 mAh. Como el consumo de corriente del dispositivo fue de 80 a 85 mA, la batería duró casi 20 h en el experimento. El diagrama físico del nodo sensor se muestra enfigura 3.

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figura 3
Diagrama físico del nodo sensor.

4.1.2. Diseño de hardware de Gateway
La puerta de enlace se dedica a recopilar datos de campo de todos los nodos y datos meteorológicos de Internet y a enviar registros de datos minimizados al almacenamiento en la nube. Un dispositivo basado en Armbian, llamado Orange Pi, se utiliza con fines operativos. El dispositivo se instala en una ubicación central en una granja donde hay electricidad disponible, eliminando así la necesidad de un panel solar y una placa de protección. El diseño de hardware del nodo primario comprende una fuente de alimentación de 5 V CC, un dispositivo Orange Pi, un módulo 2G (GSM / GPRS) y una unidad de comunicación HC12. Los módulos HC12 y GPS están conectados a la placa Orange Pi en interfaces seriales. El diagrama de bloques del nodo central se muestra enFigura 4, mientras que el diagrama físico se muestra en Figura 5.

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Figura 4
Diseño de hardware del nodo de puerta de enlace.

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Figura 5
Diagrama físico del nodo de puerta de enlace.

4.2. Diseño de software
El diseño de software del sistema propuesto incluye un mecanismo de comunicación de red basado en árbol integrado en los nodos y un programa de puerta de enlace. Una sola unidad de comunicación no puede satisfacer los requisitos de una granja a gran escala debido a su alcance limitado. Por lo tanto, la lógica completa de la red se implementa en el lado del software de los nodos y la puerta de enlace.

4.2.1. Diseño de software del nodo sensor
El diseño de software de los nodos incluye una función de configuración, un bucle principal, una función de recopilación de datos y lógica de red. La compilación y desarrollo del programa completo se realiza utilizando lenguaje C ++ con software Arduino. En la parte de configuración, establecemos pines de entrada para el sensor, una velocidad en baudios en serie y comandos relacionados con HC12, que incluyen el modo de transmisión, la velocidad en baudios y el canal de transmisión inalámbrico. Un pin SET está disponible en la unidad de comunicación, que debe establecerse a tierra en el momento de la configuración.

La configuración se puede ejecutar en cada reinicio. En el programa principal, un bucle siempre está esperando paquetes entrantes. Si un paquete entrante está destinado a ese nodo, entonces el pin del sensor se activa para recopilar datos de campo y enviar el valor resultante en el paquete de respuesta a la puerta de enlace. El diagrama de flujo completo de los nodos se muestra enFigura 6, en el que se utiliza un nodo para reenviar el paquete si la dirección de destino no coincide con su dirección. En este estudio, solo usamos el sensor de humedad, que recopila datos tres veces y luego toma el promedio para obtener resultados precisos.

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Figura 6
Diagrama de flujo del nodo sensor.

4.2.2. Diseño de software de Gateway
El diseño del software de la puerta de enlace se desarrolla en función del diseño del hardware, que incluye principalmente la configuración, la recopilación de datos y el almacenamiento de datos. La compilación y desarrollo del programa completo se realiza utilizando el lenguaje Python en la imagen del sistema operativo Raspbian. El diagrama de flujo de la puerta de enlace se muestra enFigura 7.

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Figura 7
Diagrama de flujo del nodo de puerta de enlace.

La configuración del nodo central incluye comandos AT para la unidad de comunicación y el módulo GSM y credenciales de inicio de sesión para el almacenamiento en la nube. Después de la configuración inicial, el proceso de recopilación de datos comienza a ejecutarse diariamente por la mañana para recopilar datos de campo y meteorológicos. Este proceso también utiliza un mecanismo de reintento para superar la pérdida de paquetes debido a problemas de conectividad entre los nodos. En cada solicitud de nodo, la respuesta se almacena localmente con una ID de nodo o la ID de nodo se agrega a la lista muerta después del tiempo de espera. Después de completar los datos de todos los nodos y la API de Open Weather, la puerta de enlace inicia el proceso de retransmisión para los nodos fuera de línea utilizando sus nodos vecinos. Finalmente, para ahorrar ancho de banda, la puerta de enlace inicia el proceso de minimización de datos en los datos almacenados localmente, para enviar los registros minimizados a la nube.

4.3. Red de arquitectura
El mecanismo de red está diseñado en base a una topología de árbol. El rango del módulo de comunicación es limitado; por lo tanto, la cobertura de distancia se amplía agregando nodos intermedios. Se utiliza un enfoque simple basado en capas donde cada nodo intermedio crea una capa. El recuento de capas aumenta con el recuento de nodos intermedios. El nodo de la capa inferior depende de la vida útil del nodo de la capa superior, donde la falla de un nodo puede hacer que toda la subred deje de estar disponible. Cada nodo puede albergar de uno a nueve nodos conectados directamente y puede tener muchos nodos conectados indirectamente, como se muestra enFigura 8.

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Figura 8
Arquitectura de red basada en capas.

El nodo de la puerta de enlace se encuentra en la capa superior, lo que genera la solicitud de datos, mientras que todos los nodos sensores se encuentran en las capas inferiores. Cuando el paquete se origina en la capa 0 (puerta de enlace) hacia los nodos objetivo, cada nodo comprueba si el paquete está destinado a él y luego procesa el paquete; de lo contrario, reenvía el paquete a sus nodos secundarios. Para superar el reenvío de paquetes innecesario y la sobrecarga de red, la longitud de la dirección se define en cada capa del árbol (por ejemplo, la capa 1 tiene una dirección de un solo dígito, la capa 2 tiene dos dígitos y la capa 3 tiene tres dígitos de la dirección). La longitud de la dirección de destino en cada nodo se usa para calcular en dígitos antes del reenvío de paquetes. Por ejemplo, se genera un paquete con la dirección de destino 112 y el nodo 1 reenviará el paquete a todos los nodos de su subárbol. Cuando el paquete se recibe en la segunda capa, el nodo 11 reenvía el paquete a sus nodos sensores, mientras que los otros nodos descartan el paquete inmediatamente. La lógica de red para el proceso y el movimiento de paquetes se implementa en el nodo sensor.

Las redes de sensores inalámbricas (WSN) consisten en nodos de sensores autónomos distribuidos espacialmente para monitorear de manera cooperativa ciertos eventos y fenómenos en un área interesante. En comparación con la red cableada, los nodos de la WSN son muy propensos a fallar debido a sus limitados recursos disponibles [ 41 ]. La falla también afecta a la subred si la topología subyacente está basada en árboles. Tal falla no solo causa la pérdida de cobertura del área monitoreada sino que también desarticula algunos nodos con la estación base. Por lo tanto, es crucial restaurar la conectividad de estos WSN dañados.

El problema de restauración de la conectividad se puede resolver colocando el nodo de retransmisión (RN) [ 42 , 43 ]. En nuestro sistema, cada nodo está diseñado para actuar como un nodo sensor y un nodo de retransmisión también. Con la realización de la restauración de la conectividad, clasificamos los nodos vecinos en rutas primarias y secundarias, para redirigir el tráfico en caso de falla. Todos los nodos se consideran vecinos que se colocan dentro de un radio y pueden comunicarse directamente. Cada nodo tiene cuatro vecinos en su radio: en forma de columna, que sigue la ruta primaria verticalmente y en fila, que sigue la ruta secundaria horizontalmente. En caso de cualquier falla en el nodo de la ruta principal, la puerta de enlace redirige el tráfico a la ruta secundaria como se muestra enFigura 9. El nodo se marca como muerto si no responde en el intervalo de tiempo.

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Figura 9
Diagrama de retransmisión para nodos fuera de línea.

Se desarrolla una estructura de paquete personalizado de 10 bytes, como se muestra en tabla 1. En nuestra estructura de paquetes se utilizan tres tipos de ID de paquete (S, F y R). Cuando un paquete se origina en la puerta de enlace, el ID del paquete se establece en S (paquete de estado). Los ID de paquete F y R se utilizan con fines de reenvío y respuesta, respectivamente.

tabla 1
Paquete de red personalizado.

Tipo de campo Número de bytes
ID de paquete 2 bytes
Dirección MAC 2 bytes
Dirección de la fuente 2 bytes
Dirección de destino 2 bytes
Datos N bytes
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5. Resultados y discusión
Se realiza una prueba experimental en línea de visión en una finca de uva a gran escala, que cubre cerca de 700 m de este a oeste y 500 m de norte a sur. La prueba en tiempo real tiene como objetivo medir el rango de comunicación, el tiempo de retardo de la transmisión y la tasa de éxito del paquete en la red en un tamaño de paquete diferente. Los sensores de humedad del suelo se utilizan para medir el nivel de humedad en diferentes áreas de la finca para validar los resultados porque el valor de la humedad es familiar para los agricultores.

5.1. Prueba de distancia de comunicación punto a punto
El primer paso es medir el rango de comunicación entre dos nodos conectados directamente. El nodo central (puerta de enlace) se fija en la esquina este-norte, lo que genera la solicitud de datos para los nodos sensores de manera oportuna. La tasa de respuesta en la puerta de enlace se examina generando una solicitud de datos continua y moviendo lentamente el nodo 1. La distancia óptima medida es de aproximadamente 250 m, como se muestra enFigura 10. Para medir la pérdida de paquetes, se envían 1000 paquetes de baliza desde la puerta de enlace hacia el nodo 1, lo que da como resultado una tasa de pérdida de paquetes del 1,5% entre dos nodos conectados directamente.

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Figura 10
Mapa de distancias de comunicación punto a punto.

5.2. Prueba de distancia de comunicación de esperanza múltiple
El trabajo real de la red se examina mediante una prueba de distancia de comunicación de varios saltos, en la que cada nodo puede servir como un enrutador y una unidad de recopilación de datos. Teniendo en cuenta el resultado anterior, el nodo 1 se fijó inicialmente en la posición n. ° 1 desde donde respondía de manera confiable en la prueba punto a punto. Como nodo móvil, el nodo 11 se movió lentamente, la tasa de respuesta se midió continuamente y el nodo 11 se fijó en la posición 11 a una distancia de 250 m junto al nodo 1. Además, se implementaron dos nodos más (111 y 112) junto al nodo 11 para comprobar el trabajo de varios nodos en la misma capa. Los dos últimos nodos se desplegaron en direcciones opuestas a una distancia de 250 m del nodo 11 en las posiciones # 111 y # 112, como se muestra enFigura 11.

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Figura 11
Mapa de distancias de comunicación de múltiples esperanzas.

Como se muestra en la arquitectura de la red, la puerta de enlace, el nodo 1 y el nodo 11 se encuentran en la capa 0, la primera capa y la segunda capa, respectivamente; mientras que los nodos 111 y 119 están ubicados en la tercera capa. Después de realizar el experimento en el rango de comunicación de nuestra solución propuesta, los nodos se fijan en las mismas posiciones enFigura 11, desde donde están respondiendo de manera confiable. Para concluir la prueba de cobertura de distancia, la distancia punto a punto medida es de 250 m, que aumenta a casi 750 m al agregar dos nodos intermedios.

Se realizó una prueba a largo plazo en los postes fijos en un área abierta de la finca de uva. Cada nodo estaba alimentado por un panel solar monocristalino de 10 W y tenía un sensor de humedad conectado, que medía el estado del suelo en el área. La prueba se llevó a cabo durante 5 días desde el 16 de enero de 2020 hasta el 20 de enero de 2020. El tiempo de solicitud de datos se estableció de 10:00 a.m. a 1:00 p.m. Diariamente, el nodo de puerta de enlace (Nodo 0) obtiene datos meteorológicos (por ejemplo, temperatura y humedad del aire) de OpenWeatherAPI y genera solicitudes de humedad del suelo para los nodos 1, 11, 111 y 112. También se utilizó un mecanismo de reintento en el nodo de la puerta de enlace para mantener un registro diario del estado de humedad en diferentes áreas. Durante la recolección de datos el segundo y tercer día, se vertió agua en las zonas del nodo 111 y 112, respectivamente.

Como se muestra en Figura 12, los resultados indican que el nivel de humedad aumentó considerablemente después de verter el agua. Además, la temperatura y la humedad del aire tienen una fuerte correlación con la humedad del suelo, por lo que estos parámetros se han utilizado en las pruebas. Por ejemplo, el aumento de temperatura provocará una disminución en el porcentaje de humedad.

Un archivo externo que contiene una imagen, ilustración, etc. El nombre del objeto es sensores-20-02367-g012.jpg
Figura 12
Datos históricos de humedad del suelo y clima del nodo 111 y el nodo 112.

5.3. Prueba de rendimiento de la red
El alcance máximo de comunicación de un solo salto es de 250 m de radio. Las pruebas se realizaron con dos y tres saltos, teniendo cada salto una distancia de 250 m. Un enrutador que se colocó entre saltos funcionó como un repetidor. Reconstruyó el paquete y lo reenvió al destino, regenerando así la señal de radio. Se realizó una serie de pruebas en el corredor dentro de la línea de visión, con un tamaño de paquete diferente hasta un máximo de 256 bytes a una velocidad subyacente de 9,6 kbps. Nuestro sistema admite el enrutamiento del siguiente salto para mensajes controlados en el árbol y el enrutamiento de varios a uno a la puerta de enlace.

En esta fase del experimento, se realizó una prueba en tiempo real para verificar la latencia y la tasa de pérdida de paquetes en diferentes tamaños de paquetes. La prueba se realizó durante un tiempo soleado de 10:00 am a 5:00 pm La red constaba de cuatro nodos ubicados en tres capas diferentes. Para cada nodo, se enviaron cientos de paquetes continuamente en cada tamaño de paquete. Por lo tanto, se envió un total de 400 paquetes en cada tamaño de paquete desde la puerta de enlace a los nodos. Se midieron la pérdida de paquetes y el retardo de tiempo para cada nodo de la red. La tasa de pérdida de paquetes se incrementó ligeramente con el tamaño del paquete, pero los resultados por nodo enTabla 2muestran que la tasa de pérdida no depende completamente del tamaño del paquete y que pueden estar involucrados otros factores, como problemas de energía y ubicación de la antena. En la prueba de 16 bytes, la tasa de pérdida del nodo secundario fue menor que la de su principal cuando se implementó una estructura de árbol en la que la pérdida del paquete principal debería reflejar las de sus nodos secundarios. La razón de tal hallazgo es que las solicitudes de datos secuenciales se generan desde el nodo de la puerta de enlace, y la puerta de enlace espera la respuesta del paquete generador y aumenta la ID del nodo en caso de una respuesta de paquete o un tiempo de espera. Podría decirse que el nodo 11 se activó cuando se generó un paquete para el nodo 111. La pérdida total de paquetes en la red en diferentes tamaños de paquetes se presenta enTabla 3.

Tabla 2
Pérdida de paquetes por nodo en diferentes tamaños de paquetes.

Tamaño del paquete Nodo 1 Nodo 11 Nodo 111 Nodo 112
8 bytes 2 2 4 4
16 bytes 1 4 3 5
32 bytes 1 2 4 6
64 bytes 2 3 6 4
128 bytes 1 5 6 4
256 bytes 2 3 7 9
Tabla 3
Pérdida de paquetes de red en diferentes tamaños de paquetes.

Tamaño del paquete (bytes) Número de pérdida de paquetes
8 12
dieciséis 13
32 13
64 15
128 dieciséis
256 21
El retardo de tiempo de la red también se probó en un escenario de múltiples saltos en diferentes tamaños de paquetes. Dado que nuestro mecanismo de red se basa en una estructura de árbol,Figura 13 muestra que la latencia aumenta al agregar cada nodo intermedio.

Un archivo externo que contiene una imagen, ilustración, etc. El nombre del objeto es sensores-20-02367-g013.jpg
Figura 13
Latencia de red en diferentes tamaños de paquetes.

La latencia aceptable y la pérdida de paquetes dependen de la aplicación. Cuadro 4presenta las comparaciones de latencia, rango de comunicación y pérdida de paquetes entre ZigBee [ 44 ] y nuestro módulo propuesto HC12 en un tamaño de paquete dado. La pérdida de paquetes es casi la misma, pero el rango de comunicación es considerablemente mayor en nuestro sistema, que es el aspecto más importante de nuestra aplicación. Aunque su latencia de red es notablemente superior a la de ZigBee, nuestra aplicación sigue siendo aceptable porque los nodos solo informan una pequeña cantidad de datos una vez al día. El módulo propuesto supera al enfoque existente.

Cuadro 4
Comparaciones de rendimiento de red entre HC12 y ZigBee.

Módulo Tamaño del paquete Distancia RTT Paquete perdido
ZigBee 50 bytes 85 metros 18,6 ms 1,65%
HC12 64 bytes 250 metros 271 ms 2%
5.4. Comparaciones con tecnologías existentes
Con el rápido crecimiento de IoT en diferentes aplicaciones, se prefieren los dispositivos o protocolos con dicha característica porque pueden ajustarse bien a los requisitos de la aplicación. En el contexto agrícola, la distancia de cobertura y la rentabilidad son más importantes que la velocidad de datos. La medición de las propiedades del suelo, que se realiza principalmente en ciertos intervalos, por ejemplo, diaria o semanalmente, elimina la necesidad de una red de alta velocidad. De acuerdo con los requisitos de la aplicación, el dispositivo de comunicación en serie llamado HC12 [ 41 ] es la solución más adecuada debido a su menor costo de implementación y mejor rango de comunicación. Sin embargo, tiene una tasa de datos baja con una latencia alta, lo que es menos importante en nuestra aplicación.Cuadro 5 presenta la comparación detallada del módulo propuesto con otros enfoques existentes basados ​​en varios parámetros, como el consumo de energía, el rango de comunicación, el costo de implementación y la tasa de datos.

Cuadro 5
Comparaciones detalladas del módulo propuesto con tecnologías existentes.

Parámetros GSM ZigBee LoRa HC12
Velocidad de datos 9600-115,200 b / s 20.000–250.000 b / s 300–50 000 b / s 1200-115,200 b / s
Rango – 10-100 m 5 km (URBANO), 15 km (RURAL) 200–1000 m
Topología Repartido Estrella / Malla Estrella en estrella Estrella en estrella
Potencia de transmisión (máx.) 29–39 dBm 3-4 dBm 20 dBm 20 dBm
Costo del espectro Se requiere suscripción Gratis Gratis Gratis
Costo del dispositivo final 10-13 USD 20 a 23 USD 5 a 7 dólares estadounidenses 2,5–3 USD
Costo de puerta de enlace – 20-25 USD 100-150 USD 20-25 USD
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6. Conclusiones
Este trabajo propone un enfoque de monitoreo de información para recopilar datos de campo a largas distancias, que se puede utilizar en una granja agrícola completamente automatizada. En este sistema, un mecanismo de red para el módulo HC12 está diseñado para mejorar el rango de comunicación. Un experimento en una granja real muestra que el sistema funciona mejor en la medición del suelo en un área amplia. Los casos de prueba indican que el sistema funciona de forma estable y precisa. Como se indica en los resultados, la distancia punto a punto es de 250 m, que aumenta a 750 m cuando se agregan dos nodos intermedios. El enfoque propuesto reemplaza las obras existentes en términos de menor costo de implementación y mejor rango de comunicación. El rendimiento de la red es de alguna manera mejor que los enfoques existentes, excepto por la latencia, que no es un requisito para la aplicación de destino. Se realiza una prueba a largo plazo para verificar la recopilación en tiempo real de datos de campo, lo que da como resultado actualizaciones precisas del estado del campo. Por último, el enfoque propuesto se puede utilizar como modelo de referencia para cualquier tipo de sistema de monitoreo de información de área amplia.

El retardo de tiempo de transmisión puede considerarse un factor de limitación si el sistema se implementa en aplicaciones donde la velocidad de los datos es igualmente importante. Sin embargo, la cobertura de bajo costo y la distancia son más importantes que la velocidad de los datos en el contexto agrícola.

El sistema propuesto utiliza un solo canal inalámbrico para toda la comunicación de la red. La multicanalización se puede aplicar dividiendo la red en grupos. Cada clúster utilizará dos canales diferentes: uno para la puerta de enlace y otro para sus nodos secundarios. Al implementar la multicanalización, la puerta de enlace ya no esperará la respuesta de cada nodo; por tanto, el tiempo de retardo en la puerta de enlace se puede reducir considerablemente. La limitación del fallo del nodo sensor debido a un nodo padre estático también se puede eliminar mediante el uso de un escenario de malla en el que cada nodo tendrá un trayecto múltiple hacia su nodo padre. Por último, la escalabilidad del sistema en una red grande también se puede comprobar mediante un simulador.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Agricultura de precisión para las personas, el planeta y las ganancias

El Ministerio de Agricultura, Naturaleza y Calidad de los Alimentos de los Países Bajos (LNV) tiene una visión clara: alimentos suficientes que también sean saludables para todos: financieramente saludables para los agricultores, productores y pescadores, saludables para los consumidores y buenos para la naturaleza y el medio ambiente. En una nación tan pequeña y poblada como Holanda, eso no está exento de desafíos. Además, el gobierno holandés se está centrando en gran medida en la experiencia y la innovación para fortalecer la posición internacional del sector agrícola del país. La agricultura de precisión se ha identificado como una de las formas de lograr estos objetivos. Pero, ¿los datos significan automáticamente conocimiento y, posteriormente, acción?

Como sugiere el nombre, la agricultura de precisión es un enfoque agrícola muy preciso y hecho a medida. Existe una tendencia general a que la agricultura se vuelva más intensiva en información, estimulada por factores como salvaguardar la rentabilidad y la necesidad de métodos de producción sostenibles. La agricultura de precisión forma parte de esto. Estos desarrollos son evidentes en prácticamente todas las áreas de la agricultura, desde la producción lechera y la agricultura arable hasta la horticultura en invernadero. Las nuevas tecnologías, las TIC, Internet y los macrodatos son todos avances que permiten la digitalización de la agricultura. Lo interesante es que la posición, o la autonomía, del agricultor también ha cambiado. A lo largo de los años, el gobierno ha introducido reglas para mejorar la sostenibilidad de la agricultura, y el mercado también tiene un efecto significativo sobre qué se debe producir y cómo (ya qué precio). En efecto, el agricultor se ha convertido en parte de una densa red de proveedores de equipos y semillas, de clientes (minoristas y consumidores), de consultores y del gobierno. En el núcleo de esa red, es decir, las actividades de producción, se utilizan y generan grandes volúmenes de datos, y esos datos son los que hacen que el agricultor sea tan interesante para los demás interesados.

El manejo de cultivos específico del sitio aún está algo lejos
En los primeros días de la agricultura de precisión en la agricultura arable, se trataba principalmente del uso de la tecnología GPS para conducir en línea recta (en sistemas de rejilla) con el fin de reducir el desperdicio (por ejemplo, de semillas, fertilizantes, agentes fitosanitarios, combustible). Desde entonces, este enfoque se ha vuelto relativamente común. Sin embargo, la investigación ha demostrado que otras aplicaciones centradas en el manejo de cultivos específico del tiempo y del sitio, como trabajar con mapas de prescripción (ver cuadro) para dosificación variable (por ejemplo, fertilizantes, protección de cultivos, agua, calcio, etc.), no lo han hecho. [1], aunque se disponga de la tecnología correspondiente. El gobierno se enfrenta a la pregunta de qué está frenando la adopción generalizada de la agricultura de precisión, incluso si la causa está en la legislación. Es trabajo de LNV responder esto, por eso hablé con Frans Lips, responsable de la formulación de políticas de la Dirección General de Agricultura y Desarrollo Rural de la LNV. Ha estado involucrado en la agricultura de precisión y los datos geográficos durante algún tiempo: “Esa pregunta nos dio una razón para obtener una imagen clara del estado actual de la agricultura de precisión en la agricultura arable en todos los ámbitos, es decir, su uso, la educación de los agricultores, la tecnología , la legislación y el caso empresarial. Es una perspectiva de 360 ​​grados porque todas las partes interesadas están involucradas en su creación «. El estudio fue realizado por WUR y se puso en marcha en agosto de 2016. En febrero de 2017 se presentó un informe a la Cámara de Representantes de los Países Bajos. Parece haber algunos obstáculos considerables que impiden a los agricultores utilizar métodos de agricultura de precisión en la práctica. Entonces, ¿por qué los agricultores no aprovechan las oportunidades? “La agricultura de precisión implica mucha tecnología y TI. Muchos proveedores ofrecen soluciones parciales, pero no hay suficientes proveedores que ofrezcan una solución integrada. Para los agricultores, a menudo es demasiado complejo conectar todas esas soluciones parciales e importar todos los datos a su propio sistema de gestión.

Frans Lips.
Frans Lips.
Otra razón es el desequilibrio financiero; los agricultores deben realizar una inversión sustancial, sin tener claridad sobre los rendimientos reales. Además, dependen de consultores externos y empresas de TI, lo que aumenta aún más los costes y ellos mismos carecen de los conocimientos necesarios para decidir qué necesitan realmente ”, explica Frans. Cuestiones prácticas como la conectividad también pueden obstaculizar la aplicación de tecnología de precisión. La conectividad a Internet sigue siendo un problema en algunos lugares. Un obstáculo interesante es la cuestión de la propiedad de los datos. ¿Dónde terminan realmente los datos que se generan? ¿Los datos son propiedad del agricultor, o del sistema que los almacena, o del proveedor / servicio que les da acceso? Ayuda cuando esta pregunta se responde de una manera que le da certeza al agricultor. Los datos recopilados no les dicen a los agricultores cómo actuar. En otras palabras, si parte de la cosecha está rezagada en términos de crecimiento, los datos por sí solos no indican por qué ni qué se debe hacer. Por lo tanto, los agricultores a menudo se ven obligados a confiar en su propio conocimiento sobre su tierra, lo que significa que los datos están infrautilizados. Sin embargo, utilizando los enormes volúmenes de datos y conocimientos, es posible desarrollar algoritmos que puedan sugerir medidas correctivas. Ya se están logrando avances basados ​​en datos y en tecnología. La pregunta es, ¿en qué medida participa el agricultor? Sin embargo, utilizando los enormes volúmenes de datos y conocimientos, es posible desarrollar algoritmos que puedan sugerir medidas correctivas. Ya se están logrando avances basados ​​en datos y en tecnología. La pregunta es, ¿en qué medida participa el agricultor? Sin embargo, utilizando los enormes volúmenes de datos y conocimientos, es posible desarrollar algoritmos que puedan sugerir medidas correctivas. Ya se están logrando avances basados ​​en datos y en tecnología. La pregunta es, ¿en qué medida participa el agricultor?

NPPL as a network for learning
LNV considera importante una aplicación más amplia de la agricultura de precisión. La agricultura de precisión permite lograr un mejor rendimiento, al tiempo que reduce el impacto ambiental. Las reducciones en el uso de combustibles, agentes fitosanitarios y fertilizantes artificiales contribuyen a un mundo mejor y al logro de los objetivos climáticos. Frans: “Por eso el ministerio está invirtiendo en proyectos e investigación para dar este paso. Sin embargo, muchos proyectos dentro del programa ‘Sector superior’ del gobierno se centran más en I + D y menos en la adopción práctica de innovaciones, por lo que hemos lanzado el Campo Experimental Nacional para Agricultura de Precisión (NPPL). NPPL quiere cerrar la brecha entre los métodos probados y comprobados, los métodos para la agricultura de precisión que se consideran listos para la aplicación práctica y el uso real. Se trata de estimular motivando, apoyando activamente y proporcionando orientación «. Para llegar a este punto, en el verano de 2017 LNV y WUR organizaron una reunión que reunió a la comunidad de agricultura de precisión, incluidos agricultores, proveedores, trabajadores subcontratados y científicos, así como representantes de asociaciones gubernamentales, educativas e industriales como Southern Agriculture and Horticulture. Organización (ZLTO). El objetivo era determinar qué métodos están listos para su uso en la práctica. Esto dio como resultado que se eligieran seis, incluido el manejo de nematodos, el encalado de dosis variable, la fertilización específica de la ubicación y el espaciado variable de las plantas. Luego se seleccionaron seis agricultores para cada trabajo con un método, apoyados por asesores de WUR. “A través del NPPL, esperamos ayudar con éxito a los agricultores a aplicar métodos en la práctica para superar los obstáculos. Aparte de eso,

Entonces, es una red para aprender, en otras palabras. La revista especializada holandesa De Boerderij es socia y brinda apoyo a través de un sitio web donde los participantes comparten sus experiencias, así como a través de grupos de chat, seminarios y la propia revista De Boerderij , que informa sobre las experiencias dentro de la NPPL. Recientemente se creó un grupo de Facebook que ya ha atraído a cientos de seguidores. Es un lugar donde la comunidad publica y responde activamente las preguntas y los problemas, incluso sobre cuestiones prácticas, como la resolución de errores en un XML.

Figura 1: Mapas de prescripción. | Qué tratamiento de cultivo se debe aplicar y en qué cantidad varía según el sitio. La dosis requerida en cada área del campo se calcula de antemano y se registra en un mapa de prescripción (ver Fig. 1). Esto guía el equipo de fumigación de cultivos según la posición GPS en tiempo real. Actualmente se utilizan varios formatos de archivo para mapas de prescripción (SHP, XML).
Figura 1: Mapas de prescripción. | Qué tratamiento de cultivo se debe aplicar y en qué cantidad varía según el sitio. La dosis requerida en cada área del campo se calcula de antemano y se registra en un mapa de prescripción (ver Fig. 1). Esto guía el equipo de fumigación de cultivos según la posición GPS en tiempo real. Actualmente se utilizan varios formatos de archivo para mapas de prescripción (SHP, XML).
Estimulación a través de datos abiertos
LNV está permitiendo que la política de datos abiertos ayude a estimular la aplicación de la agricultura de precisión, es decir, proporcionando acceso gratuito a datos relevantes. Ejemplos de esto incluyen PDOK, una plataforma financiada con fondos públicos (incluida por LNV) para geodatasets que proporciona datos abiertos sobre cosas como la topografía y la altura (AHN), el Dutch Satellite Data Portal ( satellietdataportaal.nl)) donde los usuarios pueden acceder libremente a datos satelitales detallados sobre los Países Bajos, y al hecho de que el mapa nacional de suelos ha estado disponible como datos abiertos desde 2017. Pero eso no es todo. Hay planes para aumentar el beneficio del usuario del mapa de suelos agregando detalles basados ​​en datos de satélites y drones y produciendo mapas de susceptibilidad: para sedimentación, compactación del suelo, acidificación, hundimiento, pérdida de materia orgánica y sequedad. Estos datos, una combinación de datos de sensores basados ​​en la ubicación y conocimiento sobre la producción de cultivos, generarán una gran cantidad de inteligencia a largo plazo. La agricultura de precisión se volverá aún más eficaz gracias a que también se indica a los agricultores cómo actuar. Con el fin de mejorar el acceso y el uso de las fuentes de datos que son importantes para el sector agrícola, WUR está trabajando en una infraestructura de datos llamada AgroDataCube. Esta plataforma proporcionará acceso claro y seguro a fuentes gubernamentales de datos abiertos y datos propiedad de la empresa para su uso en el desarrollo de aplicaciones. Mirando hacia el futuro, Frans dice: “La agricultura de precisión puede evolucionar hacia una forma de trabajar en el sector que considera que la tecnología avanzada ayuda a que los valores inclusivos de la naturaleza y el conocimiento ecológico se conviertan en una parte integral del enfoque empresarial. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Mirando hacia el futuro, Frans dice: “La agricultura de precisión puede evolucionar hacia una forma de trabajar en el sector que considera que la tecnología avanzada ayuda a que los valores inclusivos de la naturaleza y el conocimiento ecológico se conviertan en una parte integral del enfoque empresarial. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Mirando hacia el futuro, Frans dice: “La agricultura de precisión puede evolucionar hacia una forma de trabajar en el sector que considera que la tecnología avanzada ayuda a que los valores inclusivos de la naturaleza y el conocimiento ecológico se conviertan en una parte integral del enfoque empresarial. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «.

En la agricultura de precisión, tecnologías como GPS, sensores, TIC y robots ayudan a garantizar que las plantas (o animales) reciban precisamente el tratamiento que necesitan. La principal diferencia es que en la agricultura tradicional los agricultores trabajan por campo, mientras que en la agricultura de precisión las decisiones se toman por metro cuadrado o incluso por planta en lo que se conoce como «gestión de cultivos específicos del sitio».

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Agricultura de Precisión: El análisis de la variabilidad espacial y temporal

A lo largo de este artículo discutiremos acerca de la importancia de la variabilidad especial y la variabilidad temporal como factores determinantes del exito de la agricultura de precisión.

¿Qué es la Agricultura de Precisión y de qué depende el exito de su implementación?

La agricultura de precisión es la aplicación de tecnologías y principios relacionados con el manejo de la información, para gestionar de manera adecuada, la variabilidad espacial y temporal que está asociada con todos los aspectos de la producción agrícola. Su objetivo fundamental, es mejorar el rendimiento de los cultivos y la calidad ambiental.

El éxito en la agricultura de precisión, a pesar de que poco se discute al respecto, está relacionado con qué tan bien se puede aplicar para disgnosticar, analizar y gestionar el continuo espacio-tiempo en la producción de cultivos.

¿Cual es la importancia de la variabilidad espacial y temporal?

Se sabe que la agricultura de precisión está habilitada por la tecnología. Y en ese aspecto donde más se ha hecho énfasis. Concretamente, es a través de la integración de tecnologías específicas, que se crea el potencial para evaluar y gestionar la variabilidad a niveles de detalle nunca antes obtenidos y, cuando se hace correctamente, a niveles de calidad nunca antes alcanzados.

La viabilidad agronómica de la agricultura de precisión ha sido intuitiva, dependiendo en gran medida de la aplicación de las recomendaciones de gestión tradicionales a escalas más finas, aunque están apareciendo nuevos enfoques. En fin, lo que se ha hecho en muchas de las aplicaciones de agricyultura de precisión, es hacer lo mismo que se habia venido haciendo a nivel de finca, pero ahora adaptado a nivel de lotes. Sin embargo, su potencial es mucho mayor que eso.

Es por eso que el éxito agronómico de la agricultura de precisión ha sido limitado e inconsistente, aunque bastante convincente en algunos casos; por citar un ejemplo, en el manejo del N en la remolacha azucarera(Beta vulgaris L.).

El análisis sugiere que las perspectivas de una gestión de precisión eficaz, aumentan a medida que aumenta el grado en que se maneja adecuadamente la variabilidad espacial. Pero, a la vez, el grado de dificultad para lograr una gestión de precisión aumenta con la variación temporal.

Por poner un ejemplo, cuando se utilizan las tecnologias de agricultura de precision para la optimizar la aplicación de fertilizantes, se analiza la variabilidad espacial de la finca, a objeto de determinar qué lotes requieren más fertilizantes y cuáles requieren menos. Lo que poco se analiza, es el momento portuno en que ese fertiliante debe ser aplicado, para obtener resultados óptimos. Y esa variabilidad temporal es clave, ya que fisiológicamente se sabe, que no es lo mismo aplicar fertilizante nitrogenado durante la germinación que durante la floración. A manera de resumen, a la variabilidad temporal le hemos dado, en casi todos los sectores, una menor importancia.

Por lo antes planteado, los parámetros de manejo con alta dependencia espacial y baja varianza temporal serán manejados más fácilmente con precisión que aquellos con gran variación temporal .

A manera de resumen

El potencial de los beneficios económicos, ambientales y sociales de la agricultura de precisión es complejo y en gran parte no se obtiene, porque el continuo espacio-tiempo de la producción de cultivos no se ha abordado adecuadamente.

En Agricultura de Precision para el Desarrollo, hacemos una invitación a los principales actores de este proceso de transformación, para que analicen a plenitud, los factores de los que depende el exito de los programas de agricutra de precisión: La tecnologia, aunque necesaria, por si sola no es suficiente.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Invertir en tecnologías de precisión para ganado lechero

Las inversiones en tecnologías de precisión para ganado lechero representan decisiones importantes en las granjas lecheras.

Crédito de la foto: Barbara Jones, Tarleton State University
Crédito de la foto: Barbara Jones, Tarleton State University
La toma de decisiones sobre el uso de tecnologías de precisión en una granja lechera se presentará en el Día de la innovación agrícola de la Universidad Estatal de Michigan: Enfoque en los forrajes y el futuro . El evento se llevará a cabo de 12:30 a 9 pm el 24 de agosto de 2017 en el Lake City Research Center en Lake City, Michigan.

Estas decisiones requieren una cuidadosa consideración y recopilación de información. La tecnología de precisión será valiosa si se dirige a un área de gestión que necesita mejoras y se utilizará de forma rutinaria.

Varios factores influyen en si se debe realizar una inversión en una tecnología de precisión y qué tecnología comprar:

Costo : se deben considerar los costos iniciales de compra, reemplazo y mantenimiento. La inversión inicial incluye unidades de monitoreo de vacas individuales, antenas que transmiten datos a la computadora (o lectores de datos en el salón) y software de computadora que resume los datos y genera informes.
Período de garantía : ¿Cuál es la política de reemplazo para todos los equipos que funcionan mal?
Fiabilidad y flexibilidad : una tecnología de precisión es valiosa si registra los datos correctamente y para la vaca adecuada. ¿Se pueden leer mal las etiquetas y con qué frecuencia?
Sensibilidad y especificidad – ¿Qué porcentaje de los eventos (por ejemplo, calores, enfermedad) se detectan: meta,> 80 por ciento (sensibilidad)? ¿Cuántas alertas falsas se indican: objetivo, <1 por ciento (especificidad)? Facilidad de uso : los datos deben resumirse en informes que sean fácilmente interpretados por los administradores del hato y otras personas que toman decisiones. ¿Se pueden integrar los datos en el software de gestión del rebaño de la granja (p. Ej., PCDART o DairyComp 305) para una búsqueda rápida de animales individuales? Frecuencia de recopilación de datos : ¿los datos se recopilan continuamente a través de antenas colocadas en los establos independientes o solo se leen cuando las vacas pasan por la sala? Si es necesario, ¿hay una conexión a Internet confiable disponible en la granja? Requisitos de mano de obra: las necesidades de mano de obra dependerán del sistema de gestión actual del hato y de la tecnología de precisión que se considere. Aunque es posible que se requiera mano de obra adicional para revisar los datos y los informes y para tomar decisiones sobre las acciones necesarias, es posible que se produzca un ahorro neto de mano de obra real. Servicio al cliente y soporte técnico : ¿Qué tipo de capacitación se brinda para usar la tecnología? ¿Hay asistencia técnica disponible cuando se necesita? ¿Hay un representante de ventas local que atienda el área? La publicación de Extensión de la Universidad de Kentucky , “Consideraciones de preinversión para tecnologías de producción lechera de precisión” , ofrece información adicional para los productores de leche que toman decisiones de compra. Una consideración importante para cualquier inversión es la relación costo / beneficio. ¿Cuál es el objetivo de la cantidad de tiempo necesario para recuperar la inversión? El marco de tiempo real de equilibrio probablemente dependerá de una combinación de costos reducidos y mayores ingresos. La presentación de tecnología de precisión para ganado lechero es solo parte del programa de todo el día, Día de innovación agrícola de MSU : Enfoque en los forrajes y el futuro, que se llevará a cabo de 12:30 pm a 9 pm el 24 de agosto. Habrá numerosas oportunidades para aprender las últimas investigaciones sobre producción de ensilaje, doble cultivo, empacado y carne de vacuno de pastoreo, entre otros temas.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Estimación del índice de área foliar en el maíz basado en imágenes de UAV usando técnicas de Deep Learning

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

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

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Vodafone utiliza la agricultura de precisión para ayudar a los agricultores de Nueva Zelanda a reducir costos

En Nueva Zelanda, donde la agricultura juega un papel central en la economía del país, el operador móvil Vodafone está ayudando a los agricultores locales a mejorar el rendimiento y reducir los costos a través de herramientas de agricultura de precisión.

La solución de agricultura de precisión de Vodafone está diseñada para permitir que los agricultores utilicen solo la cantidad de fertilizante que necesitan. Se instala un dispositivo GPS en el vehículo que esparce el fertilizante y los datos se envían a través de la red de Vodafone al servidor seguro de Precision Farming. Luego, los datos se superponen en un mapa computarizado para que el agricultor pueda ver dónde se ha depositado cada kilogramo. Con comentarios precisos de su programa de fertilizantes, los agricultores pueden detectar cualquier desperdicio y ajustar su próximo pedido.

El sistema de agricultura de precisión de Vodafone se basa en GPS y tecnología de máquina a máquina. El operador proporciona las tarjetas SIM especiales necesarias y el sistema de agricultura de precisión está vinculado a la red de Vodafone para garantizar la transmisión continua de datos desde el campo. El sistema proporciona un monitoreo constante del ancho y la tasa de aplicación de fertilizante, de modo que los agricultores pueden verificar el rastro virtual dejado por el esparcidor de fertilizante y ajustar la gestión de su granja en consecuencia.

El sistema de agricultura de precisión se puede aplicar a otras actividades, como la pulverización y la dispersión de efluentes, para garantizar que los agricultores obtengan resultados óptimos de todas las sustancias aplicadas a la tierra.

«La agricultura de precisión ayuda a los agricultores a cultivar más hierba, en lugar de comprar más fertilizantes», explicó Vodafone. “Los datos capturados electrónicamente permiten a los agricultores tomar decisiones fácilmente basándose en información completa, oportuna y precisa. Los datos precisos proporcionados por Precision Farming brindan a los agricultores la capacidad de maximizar el crecimiento de los pastos para su presupuesto «.

El papel de IoT en la agricultura de precisión
La agricultura de precisión puede ayudar a los agricultores a hacer frente a una serie de desafíos como la escasez de agua; la disponibilidad limitada de tierras aptas para plantaciones agrícolas; y gestión de costos mediante la implementación de sistemas y tecnologías de Internet de las cosas para reducir posibles errores y maximizar los rendimientos.

La agricultura de precisión utiliza aplicaciones de IoT, que ayudan a los agricultores a aumentar la calidad, la cantidad, la sostenibilidad y la rentabilidad de la producción agrícola. Estas herramientas permiten a los agricultores saber qué semillas plantar, la cantidad de fertilizante que necesitan usar, el mejor momento para cosechar y los resultados esperados de la cosecha. Mediante la implementación de IoT, los agricultores también pueden monitorear sensores que pueden usarse para detectar la humedad del suelo, el crecimiento de los cultivos y los niveles de alimento del ganado. Los sensores también pueden gestionar y controlar de forma remota cosechadoras y equipos de riego conectados.

Ciertas plataformas de IoT utilizadas en la industria agrícola permiten a los agricultores administrar los datos recopilados de sensores, servicios en la nube como el clima o mapas, equipos conectados y sistemas existentes.

Los dispositivos y sensores GPS en el campo y en los equipos agrícolas, como los tractores, generan datos en tiempo real que se almacenan en sistemas basados ​​en la nube a los que los agricultores pueden acceder a través de gráficos e informes para mejorar el rendimiento de los cultivos y la utilización del agua.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

5 sencillos pasos para crear una estrategia de agricultura de precisión

Una y otra vez, discutimos los beneficios de las técnicas agrícolas de precisión, pero más allá de eso, no hemos discutido realmente cómo se vería eso en su finca o cómo implementarlo. Entonces, nos sentamos y compilamos una lista de 5 pasos sencillos para crear la estrategia agrícola de precisión perfecta que funcionará para los paqueños agricultores.

La agricultura de precisión convertirá su granja en un negocio inteligente y eficiente, agilizando sus procesos y prácticas agrícolas, liberando un tiempo valioso y permitiéndole obtener mayores niveles de ganancias en cada cosecha.

A continuación se explica cómo crear su propia estrategia personal de agricultura de precisión.

Establezca sus prioridades: El primer paso para una estrategia de agricultura de precisión

Lo primero que debe hacer es sentarse y evaluar qué es lo que busca lograr con su agricultura de precisión. ¿Está buscando tener más tiempo para pasarlo con la familia? ¿Quiere eliminar las deudas más rápido? ¿Quiere obtener más beneficios? ¿O quizás, buscar cultivar de una manera más ética para devolver un poco a la tierra que lo ha apoyado todos estos años? Una vez que haya establecido un objetivo claro de lo que está buscando lograr, es importante establecer hitos que cumplir en el camino. Tener una visión clara de adónde quiere llevar su granja lo mantendrá concentrado a medida que pasa el tiempo. No importa cuán grande o simple sea su objetivo, trazarlo es su primer puerto de escala.

Mire sus finanzas antes de decidir su estrategia de agricultura de precisión

Antes de tomar una decisión comercial importante, es fundamental saber dónde se encuentra actualmente desde el punto de vista financiero. Esta podría ser la parte más desordenada y desgarradora del proceso, especialmente si se ha descuidado la contabilidad o si la granja actualmente está funcionando mal. No entierres tu cabeza en la arena. Pon todas esas cifras frente a ti. Mire sus gastos, observe dónde se pueden reducir los costos de forma natural, es decir, ¿realmente necesita gastar más en fertilizantes cuando le sobra algo? Mire los ingresos y también los futuros para ver qué tipo de ingresos se esperan. Al mirar los futuros, observe otros tipos de cultivos o tipos de ganado, ya que es posible que pueda ver si un pequeño cambio puede generar mayores ganancias en el futuro. Una vez que haya hecho esto, debería poder ver qué presupuesto tiene para realizar cambios. Si se encuentra en un déficit, no es el fin del mundo, solo necesita hacer un presupuesto para pedir prestado para obtener cualquier tecnología nueva que se ajuste a sus objetivos.

Edúquese a sí mismo: Entienda cómo la Agricultura de Precisión puede mejorar su finca

Estamos aprendiendo todo el tiempo sobre nuevos avances y el mundo de la agricultura inteligente se mueve y se desarrolla muy rápidamente. Este es el momento para que recorra los foros en línea en busca de ideas, vea lo que ha funcionado para otros y aprenda de sus costosos errores para no cometerlos usted mismo. Vaya a visitar las granjas locales y vea cómo están haciendo las cosas, se sorprenderá de lo abiertos que son muchos agricultores sobre lo que hacen y también de la cantidad de preguntas que le harán. La agricultura no es fácil, a menudo es aislante y difícil, por lo que cuando un agricultor puede hablar abiertamente con otros agricultores, a menudo hablan con franqueza sobre lo que les está funcionando y lo que no. Las universidades locales tienen secciones y bibliotecas enteras dedicadas a la agricultura y, a menudo, le permitirán utilizar los recursos de forma gratuita. Algunos incluso pueden estar realizando estudios o pruebas que necesitan su ayuda. Esta es una excelente manera de obtener tecnología gratuita o nuevas ideas para su granja. Las comunidades agrícolas no están tan unidas como antes, por lo que es importante volver a ser de dominio público. Incluso puede hacer amigos para toda la vida en el camino.

Obtenga su hardware y software adaptada a su estrategia de agricultura de precisión

Es hora de sacar la billetera y hacer algunas compras. Mire el mercado y observe específicamente el tipo de equipo que más le ayudará. Nos encantan los drones, pero es posible que no siempre sean la tecnología más práctica para implementar. Elija cuidadosamente. Recuerde que cualquier saliente es un saliente, no importa cuán genial e innovadora pueda ser su última compra. Luego, una vez que haya seleccionado el hardware, combine todo el software que pueda para obtener los mejores resultados de su hardware. Recomendamos al menos una tecnología de recopilación de inteligencia, como un dron, y una tecnología práctica, como un sistema de riego de tasa variable. El monitoreo de los resultados es vital para el éxito continuo de sus granjas.

Actualice su Finca de manera permanente

El último paso en continuo. Asegurándose de que, a medida que pasa el tiempo, esté mejorando aún más los equipos viejos, utilizando las ganancias para reinvertir en la granja. Aproximadamente cada 6 meses es útil volver a hacer la lista de verificación. Seguimiento de lo lejos que ha llegado en su viaje personal para convertirse en un agricultor de precisión inteligente. Al hacer esto, usted mantiene regularmente un inventario de cómo se está desempeñando financieramente su granja y también se volverá más astuto y más agudo con las cosas que podrían mejorarse. En unos pocos años, una granja enferma puede convertirse en una granja floreciente utilizando estas prácticas.

En Agricultura de Precision para el Desarrollo, estamos seguros de que la agricultura de precisión es un beneficio para cualquier finca, grande o pequeña. No importa si sueña con gobernar el mundo agrícola o simplemente le gustaría unas vacaciones familiares el próximo año, estas prácticas lo impulsarán hacia una finca más saludable, inteligente y feliz.

Una de las piedras angulares de esta lista, es asegurarse de que financieramente está bien encaminado. Todos hemos tenido momentos en los negocios en los que nuestros fondos caen debido a costos inesperados, pero todo lo que necesita es asegurarse de que el negocio en general sea rentable y de que el bote se vuelva a llenar.

Si tiene dificultades financieras y no puede unir las cuentas y los libros, podría ser el momento de dejar que un amigo o una persona externa revise sus libros para echarles nuevos ojos e ideas.

Pero la clave para tener exito, sin lugar a dudas, es la educación. De nada sirve tener tecnología del siglo XXI si sigue utilizando procesos del siglo IXX: El cambio en el modelo de gestión, es la verdadera clave para lograr el exito en la Agricultura de Precisión.

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LA REVOLUCIÓN DIGITAL, LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN Y LA AGRICULTURA DE CONSERVACIÓN

La agricultura de conservación y la digitalización son dos transiciones que el mundo agrícola debe aceptar. Estos cambios de raíz y rama deben implementarse a un ritmo sin precedentes, sin mencionar la presión de los medios igualmente única. No es exagerado llamar revoluciones a estos cambios. Son de naturaleza radicalmente diferente. El primero es biológico, sistémico y natural, y se lleva a cabo dentro del mundo agrícola, mientras que el segundo es altamente tecnológico, electrónico e “importado” a la agricultura. Está haciendo grandes avances y aprovechando innovaciones como robots , sensores, agricultura de precisión, plataformas y comunicación directa. Bien podría dar lugar, paulatinamente, a un big bang en el paisaje agrícola, equivalente al provocado por la llegada de la motorización.

Lo que estas dos revoluciones tienen en común es que están cambiando radicalmente las prácticas de los agricultores y, a veces, incluso su visión de su papel. Por lo tanto, los cambios motivan a los agricultores con espíritu pionero, pero están causando mucha ansiedad a la gran mayoría de sus colegas.

Las cuatro revoluciones agrícolas
Para hacer aún más complejo el período que estamos viviendo, el mundo agrícola se enfrenta a otras dos revoluciones. El primero implica la entrada de la agricultura en la economía de mercado. La retirada gradual pero continua de los poderes públicos de la gestión del mercado va de la mano de la variabilidad de los precios, aunque la tendencia general no sea desfavorable. La segunda revolución es comercial. Ahora, los agricultores tienen la responsabilidad de producir lo que demandan los mercados (local, nacional, regional, europeo y mundial), y no al revés, es decir, encontrar salidas para los productos. Los sectores agrícolas ahora están descubriendo qué es realmente un cliente y tienen que adoptar una mentalidad de tenedor a tenedor. Por tanto, la agricultura francesa tiene que adaptarse a cuatro revoluciones rápidas y simultáneas.

Además, estas revoluciones paralelas están muy interconectadas. La tecnología digital facilitará el registro de las prácticas de gestión ambiental agrícola, lo que permitirá una trazabilidad segura a lo largo de la cadena alimentaria. Esto generará la transparencia que exigen los consumidores para restablecer la confianza en la agricultura francesa. La transición a la agricultura de conservación (también conocida como gestión ambiental agrícola) también satisface las demandas de los ciudadanos y consumidores de alimentos más naturales. Se verá facilitado por la digitalización, aunque la revolución digital no impulsará la revolución de la agricultura de conservación, al contrario de lo que piensan quienes tienen una visión ultra-técnica de la evolución de la agricultura.

Este cambio a la gestión ambiental agrícola es un cambio profundo en el sistema técnico de producción agrícola. La nueva visión de la agricultura se podría resumir como un impulso para maximizar la producción de biomasa, en línea con las demandas de los ciudadanos-consumidores, minimizando la huella ambiental de las empresas agrícolas. Algunas personas incluso están considerando ir más allá y utilizar prácticas agrícolas para descarbonizar la economía o restaurar los entornos dañados. En este análisis nos centraremos únicamente en la dimensión técnica de la agricultura de conservación que, además de sus componentes técnicos y biológicos, está adquiriendo las características de un movimiento social más global que incorpora comunidades y consumidores.

Hay dos aspectos clave para minimizar el impacto ambiental de la agricultura: reducir el uso de recursos escasos en la medida de lo posible, al mismo tiempo que se limitan los vertidos de la agricultura al medio ambiente natural. En términos generales, esto significa consumir menos energía fósil y reducir el uso de insumos químicos (fertilizantes, fungicidas, insecticidas y herbicidas).

Un nuevo enfoque de la agricultura

Los agricultores buscarán aprovechar al máximo los procesos biológicos para ayudar a la producción y también intentarán maximizar el uso de la fotosíntesis. La gente suele hablar de agricultura ecológicamente intensiva, que busca mejorar y maximizar la efectividad de los procesos biológicos. Fundamentalmente, este nuevo enfoque se basa en la no mano de obra y la labranza reducida, asegurando la cobertura permanente del suelo, extendiendo las rotaciones de cultivos y por ende diversificando la producción, una reconexión cada vez mayor de la agricultura arable y ganadera, la búsqueda de las máximas interacciones entre las parcelas productivas y su entorno (setos, agroforestería), y en muchos casos ahora se presta menos atención al cultivo de variedades individuales que a las mezclas de variedades o combinaciones de cultivos. La reconexión de la agricultura arable y ganadera se realizará en la propia finca (agricultura convencional mixta) pero también a través de alianzas entre fincas complementarias. El valor se obtendrá del forraje producido por los agricultores entre dos cultivos comerciales cuando los ganaderos lo alimenten a sus rebaños, por ejemplo. Esto se conoce como integración cultivo-ganado más allá del nivel de finca. Se están realizando pruebas en las que los rebaños comen la hierba que crece entre las hileras de vides, por ejemplo, al igual que en las regiones de Champagne o Beauce los rebaños de ovejas vuelven a pastar en los campos después de la cosecha.

Asimismo, habrá mucho más interés que antes en el “cierre” total de los ciclos de elementos con el fin de limitar los impactos ambientales y optimizar la gestión económica de los negocios agrícolas. Esto se aplica a los ciclos del nitrógeno, carbono y fósforo. Este enfoque de economía circular allana el camino para asociaciones como los vínculos mencionados anteriormente entre el ganado y los agricultores, o una planta de biogás gestionada por un grupo agrícola. Tiene una dimensión colaborativa y vecinal, como en los tradicionales canjes de paja por estiércol.

Este nuevo enfoque de la agricultura claramente no es un regreso a la agricultura como la practicaban nuestros abuelos, incluso si incorpora una dimensión mucho más natural. Es una visión proactiva y esencialmente preventiva más que curativa. Desde la década de 1950, la atención se centró en el desarrollo de variedades y razas de alto rendimiento para las que hemos buscado proporcionar un entorno estable para que puedan expresar todo su potencial. Por ejemplo, los agricultores tratan de destruir a todos los agresores más allá de un cierto umbral de infestación (enfermedades, plagas, especies advenedizas). En la agricultura de conservación, la atención se centrará en cambio en mantener el equilibrio durante períodos de varios años y pensar cada vez más en términos de ecosistemas cultivados. Por ejemplo,

Dependiendo de cuán heterogéneo sea un campo, esta o aquella especie crecerá mejor dependiendo de las ubicaciones dentro de la parcela. Los ganaderos quizás busquen animales que sean un poco menos productivos pero menos sensibles a las variaciones ambientales, por ejemplo. Por lo tanto, los agricultores deberán desarrollar un enfoque mucho más sistémico de su profesión y sus prácticas, que tendrá cada vez más elementos agronómicos y zootécnicos.

Agricultura de precisión, digitalización y robótica
¿Cómo podrá esta revolución aprovechar los beneficios de la revolución digital?

Las nuevas tecnologías permitirán el uso de cada vez más sensores y facilitarán la transmisión en tiempo real de los datos que recopilan. Se instalará un número cada vez mayor de sensores autónomos fijos en los campos, incluidos los sensores de humedad y temperatura, y otros serán usados ​​por animales, incluidos podómetros y acelerómetros. Algunos incluso se colocarán dentro de los cuerpos de los animales, como termómetros ingeridos en el estómago del ganado y sondas vaginales. Veremos el desarrollo de sensores móviles integrados en máquinas y otros que miden los parámetros biofísicos de los cultivos en tiempo real, como los niveles de azúcar, el flujo de savia en los tallos y el déficit de humedad. Claramente, esto ayudará a que las intervenciones técnicas sean mucho más precisas. Pero al mismo tiempo, es un enfoque altamente técnico que busca lograr la optimización extrema y la racionalización de la agricultura «tradicional» en lugar de un movimiento hacia la agricultura de conservación natural y sistémica descrita anteriormente. Es un equilibrio difícil de lograr.

Se debe encontrar un equilibrio entre lo que a menudo se denomina agricultura de precisión (arable y ganadera), capaz de determinar de manera correctiva la escala de intervención correcta y limitada en el momento y lugar adecuados, y un enfoque preventivo y sistémico que permita a un ecosistema cultivado Producir sin necesidad de tratamientos curativos. La tecnología digital permitirá focalizar las intervenciones, pero también, a través del procesamiento de datos, pronosticar y anticipar, simular y salvaguardar. Por último, la robotización abre la perspectiva de mecanizar con precisión las tareas y, por tanto, desarrollar o remodelar prácticas no químicas; Piense en los robots de escarda.

Agricultura de precisión
¿Qué es entonces, en última instancia, la agricultura de precisión? Es la capacidad de decidir y realizar la mejor intervención técnica en el lugar adecuado en el momento óptimo. Hace que sea más fácil planificar con anticipación y actuar con precisión en términos de espacio, ya sea en relación con una parcela, un animal o un edificio. Significa realizar una intervención dirigida a un animal, proporcionándole exactamente lo que necesita, cuando lo necesita. También es una nueva oportunidad para considerar a los animales individualmente sobre la base de sus propias actuaciones y situaciones, en lugar de tomar decisiones a nivel de rebaño o manada. Este enfoque en el individuo más que en el grupo permite tener en cuenta la heterogeneidad. Y cuanto mayor sea la heterogeneidad, mayores serán las ganancias. Cuando esta forma de cría esté más desarrollada, por ejemplo, cambiará significativamente las prácticas en la cría de cerdos, donde la unidad de base es actualmente una piara de treinta cerdos de engorde. Este es potencialmente un verdadero cambio técnico que permite tanto un aumento de los rendimientos como una reducción de los insumos. Por ejemplo, los agricultores podrían modular automáticamente la dosis de control de malezas, riego y fertilizante dentro de una parcela según las condiciones del suelo, los rendimientos del año anterior y las mediciones del estado de la vegetación. Podrán ajustar automáticamente las porciones de alimento basándose en lecturas instantáneas de las actuaciones individuales de cada animal. También será posible ajustar instantáneamente los dispositivos de acuerdo con los cambios en el entorno en el que operan. los agricultores podrían modular automáticamente la dosis de control de malezas, riego y fertilizante dentro de una parcela en función de las condiciones del suelo, los rendimientos del año anterior y las mediciones del estado de la vegetación. Podrán ajustar automáticamente las porciones de alimento basándose en lecturas instantáneas de las actuaciones individuales de cada animal. También será posible ajustar instantáneamente los dispositivos de acuerdo con los cambios en el entorno en el que operan. los agricultores podrían modular automáticamente la dosis de control de malezas, riego y fertilizante dentro de una parcela en función de las condiciones del suelo, los rendimientos del año anterior y las mediciones del estado de la vegetación. Podrán ajustar automáticamente las porciones de alimento basándose en lecturas instantáneas de las actuaciones individuales de cada animal. También será posible ajustar instantáneamente los dispositivos de acuerdo con los cambios en el entorno en el que operan.

Por tanto, el resultado será una mayor eficiencia con mejores prestaciones técnicas, costes reducidos y un menor impacto medioambiental. Además, será posible rastrear y documentar automáticamente las intervenciones en el tiempo y el espacio. La agricultura de precisión es, en última instancia, solo un conjunto de técnicas complementarias específicas del sector. Probablemente iremos más allá de la optimización técnica de las prácticas actuales y crearemos palancas que tengan el potencial de cambiar todo el ecosistema agrícola. Gracias a una agricultura mesurada y, no lo olvidemos, más sistémica, seremos capaces de intensificar la agricultura de forma respetuosa con el medio ambiente.

Por lo tanto, las revoluciones de la agricultura digital y de conservación transformarán el panorama agrícola al cambiar las técnicas de producción, los métodos de supervisión y las habilidades necesarias para tener éxito. Como resultado, el papel del agricultor cambiará radicalmente. En el pasado, los agricultores necesitaban habilidades técnicas. Hace varios años empezaron a necesitar habilidades de gestión y ventas, y ahora se requieren habilidades estratégicas e interpersonales “gerenciales”. En otras palabras, los agricultores aún deben ser excelentes técnicos, pero también deben convertirse en buenos líderes empresariales. La llegada de la tecnología digital a la agricultura seguramente también generará la necesidad de nuevas habilidades, o al menos nuevos comportamientos y formas de pensar.

Estamos haciendo balance del alcance previsible de la próxima transformación y la necesidad crucial de que los agricultores adquieran nuevas habilidades no solo sino también a lo largo de la cadena de asesoramiento relacionada. Dada la emergencia climática, este cambio también deberá producirse a una velocidad sin precedentes.

La agricultura de conservación será una forma de agricultura que haga un mayor uso de las habilidades y los conocimientos y consuma menos insumos.

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Agricultura de precisión simplificada en cereales

La agricultura de precisión ha revolucionado la agricultura en los últimos años. Pero con tanta tecnología y asesoramiento técnico disponible, navegar por esta revolución digital puede ser una tarea abrumadora.

Con los desarrollos más vanguardistas, el evento de cereales tendrá de todo, desde sistemas de pulpa de precisión hasta software de agronomía digital en exhibición. “La tecnología de precisión está ganando cada vez más tracción en el sector de los cultivos, dado su vínculo comprobado con el aumento de la eficiencia”, explica Jon Day, director de eventos. «Me encanta o lo odia, no se puede negar que es la dirección en la que se dirige la industria, por lo que es correcto que el evento destaque el espectro de soluciones que se ofrecen».

Perforación

HE-VA es solo uno de los muchos expositores que presentan un nuevo kit de precisión en el evento de este año (13-14 de junio). La sembradora de colza 3m Evolution, que promete una siembra y una colocación de semillas de precisión, es la última incorporación a la flota de la empresa.

Un disco delantero trabaja delante de cada pata, cortando la superficie del suelo para asegurar una alteración mínima del suelo. Esto evita que las semillas de blackgrass salgan a la superficie, explica James Woolway, director gerente del distribuidor OPICO de HE-VA. “La reja de doble disco permite controlar la colocación de las semillas de forma precisa y constante hasta la profundidad requerida, proporcionando las condiciones ideales para la germinación”, dice. Luego, la rueda trasera se cierra y se consolida, asegurando un buen contacto entre la semilla y el suelo.

«Los gránulos de babosas se pueden aplicar con precisión en la misma pasada en la que se perfora la semilla de colza, utilizando la sembradora múltiple doble operada por una sola caja de control, lo que evita el daño de las babosas en las primeras etapas de crecimiento».

Nutrición

Cuando se trata de nutrición de cultivos, el esparcimiento de purines es uno de los últimos en unirse al tren de la agricultura de precisión. Joskin hará una demostración de su último sistema, el brazo de extensión Pendislide Pro con patines de plástico ertalon, que aumentan la precisión de la aplicación siguiendo el perfil del suelo y creando una ranura en el suelo para aplicar los nutrientes sin ensuciar las plantas. “El espaciado de hileras de 25 cm regula el patrón de esparcimiento sin aumentar las cantidades necesarias”, explica Gordon Hardy, gerente de exportaciones de Joskin. «Los patines están colocados en un ángulo de 45 ° con respecto al suelo, lo que compensa cualquier terreno irregular».

Software

Por supuesto, el cerebro detrás del kit de precisión son los sistemas de software digital. La última oferta de John Deere, FarmSight, está diseñada para aumentar la productividad y reducir los costos, especialmente cuando se combina con otros sistemas agrícolas de precisión, como la dirección automática y el control de sección para pulverizadores y esparcidores.

“La utilización eficaz de datos en tiempo real y la provisión de una conexión inalámbrica entre la oficina agrícola y los operadores de maquinaria conducen a un rendimiento más eficiente, mayores resultados y menores costos operativos”, explica el gerente de marketing Chris Wiltshire.

Con el sistema telemático JDLink, el acceso remoto a la pantalla, la transferencia inalámbrica de datos (WDT) y la transferencia de datos móviles están disponibles para conectar todas las marcas de máquinas e implementos ISOBUS al Centro de operaciones del cliente en el portal MyJohnDeere.com. “WDT permite el intercambio bidireccional de archivos de configuración, mapas de prescripción y datos de documentación entre la oficina y la máquina en el campo”, agrega. “Automatiza la transferencia de datos y reduce el riesgo de perder información”.

Grabación de cultivos

El aumento de la eficiencia no se produce solo en el campo. Si bien la recopilación de datos y el registro de cultivos pueden ser extremadamente útiles, también es importante ahorrar en horas de oficina. Landmark Systems cree que tiene la solución con su sistema de registro de cultivos, Geofolia. “Los agricultores nos pidieron que proporcionáramos software para cubrir la garantía de cultivos, registros de existencias, costos y mapeo, todo en un solo lugar, evitando la necesidad de varias hojas de cálculo, y con una aplicación móvil y en la nube”, explica Keith Morris, gerente de ventas de Landmark .

Las nuevas características de Geofolia que se lanzarán en el evento de cereales de este año incluyen la importación de facturas desde las cuentas de KEYPrime, la importación de agrónomos e informes extendidos para incluir trazabilidad y costos.

Si bien, sin duda, existen muchas soluciones para ayudar a aumentar la eficiencia, la agricultura de precisión se trata de utilizarlas juntas de manera efectiva, agrega el Sr.Day. “No se trata solo de seleccionar una herramienta de precisión, sino de pensar más en el panorama general y en cómo el espectro completo de la tecnología de precisión se puede usar en conjunto para aumentar la eficiencia y, posteriormente, la rentabilidad. El evento de cereales brindará a los productores toda la información que necesitan para tomar estas decisiones cruciales «.

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