Agricultura de precisión y sostenibilidad

Guía exploración de campos

Para entender su cultivo al completo y ayudar con su crecimiento lo mejor es salir ahí fuera y verlo con sus propios ojos: exploración de campos. Desafortunadamente, muchos agricultores se niegan a dar este importante paso a la hora de la toma de decisiones, y pierden la oportunidad de localizar pestes y enfermedades del cultivo que después se convertirán en un mayor problema.

La pérdida de rendimiento y los gastos innecesarios resultantes por utilizar el mismo protocolo de gestión de cultivos años tras años.

“La cosa más importante que los agricultores pueden poner en sus campos es su sombra,” declara Mo Way, profesor de etimología en la Texas A&M University.

Aquí tenemos unos consejos de los expertos en relación a cómo explorar sus campos para obtener los mejores resultados.

Comience Pronto

Aunque es tentador esperar hasta más tarde, usted debería explorar sus campos pronto en la temporada de crecimiento, antes de que un posible problema tenga la oportunidad de expandirse. Recuerde revisar otras zonas que no sean sus bordes del cultivo, según recomienda el profesor Way. De esta manera, tendrá una mejor visión en relación a cómo está respondiendo el cultivo en general.

El salir pronto también le ayudará a reconocer problemas que pueden no estar relacionados con enfermedades sino con problemas de equipamiento.

Inspeccione Activamente

El profesor Way también destaca que los agricultores tienden a gastar una importante cantidad de dinero en pesticidas, para protegerse de lo que piensan que son insectos dañinos. Sin embargo, muchas veces esos pesticidas también afectan a bichos que son beneficiosos para el cultivo. El explorar su campo le puede permitir ver físicamente la diferencia entre los dos.

Es inspeccionar visualmente su cultivo no solamente le ayudará a distinguir entre los insectos dañinos y beneficiosos, además le dará una perspectiva real del campo. Como parte del proceso, usted quiere inspeccionar el crecimiento de su cultivo, su uniformidad y el desarrollo de las raíces de las plantas. El sacar muestras de tierra tanto en las zonas buenas como en las malas, junto a muestras de tejido, que serán útiles más tardes.

Después de haber completado estos pasos, estará preparado para recoger datos y tomar decisiones en relación a sus campos estando mejor informado. Dicha información le permitirá determinar si cualquier problema puede ser corregido inmediatamente, o si usted tendrá que esperar hasta la próxima temporada de crecimiento para subsanar el problema.

Use Todas las Herramientas Disponibles

Una de las nuevas tecnologías que está ayudando a la industria agrícola es el uso de drones, ya que pueden sacar imágenes aéreas del campo y mostrar las potenciales áreas de crecimiento. Existe una larga selección de sistemas de monitorización de cultivo por satélite, como puede ser Cropio, que pueden ayudar a los agricultores a vigilar todos sus campos durante todo el periodo de vegetación y a grabar los datos de manera precisa.

Aunque los drones prometen ser de mucha utilidad en la agricultura, Bauer recomienda que los agricultores sigan utilizando las herramientas más familiares para la exploración, como los dispositivos GPS, cintas de medición, palas, cuchillos y hachas, junto a los registros de años previos.

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¿Cuál es la diferencia entre agricultura de precisión, digital e inteligente

Encontrar su camino alrededor de la confusa terminología de la agricultura moderna

Desde drones hasta imágenes de satélite y tecnología de sensores, la industria agrícola está cambiando de manera notable. Las innovaciones tecnológicas están cambiando la forma en que se hace la agricultura. La modernización de la agricultura y el uso de la tecnología digital han hecho que surjan nuevos conceptos como la agricultura de precisión, la agricultura digital y la agricultura inteligente. Estos términos, a pesar de que a menudo se usan indistintamente, tienen una sutil diferencia de significado. En este artículo, arrojamos algo de luz sobre el tema y proporcionamos definiciones de diferentes fuentes para ayudarlo a clasificar la terminología de la agricultura moderna.

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¿Agricultura de precisión o agricultura de precisión?

La agricultura de precisión y la agricultura de precisión generalmente se consideran lo mismo. Sin embargo, el término agricultura de precisión, a menudo abreviado como PA, se usa más ampliamente. En un informe de 2016 sobre cómo los macrodatos revolucionarán la cadena alimentaria mundial, McKinsey & Company define la agricultura de precisión como: “ un enfoque tecnológico para la gestión agrícola que observa, mide y analiza las necesidades de campos y cultivos individuales ”. Según McKinsey, el desarrollo de la agricultura de precisión está determinado por dos tendencias: «Big Data y capacidades de análisis avanzado por un lado, y robótica (imágenes aéreas, sensores, sofisticados pronósticos meteorológicos locales) por el otro».. Lea el informe completo aquí .

El informe del Parlamento Europeo sobre la agricultura de precisión y el futuro de la agricultura en Europa define la agricultura de precisión como: “un concepto moderno de gestión agrícola que utiliza técnicas digitales para controlar y optimizar los procesos de producción agrícola ”. El punto clave aquí es la optimización. En lugar de aplicar la misma cantidad de fertilizantes en todo un campo, la agricultura de precisión implica medir las variaciones del suelo dentro del campo y adaptar la estrategia de fertilizantes en consecuencia. Esto conduce a un uso optimizado de fertilizantes, ahorrando costos y reduciendo el impacto ambiental . Lea el informe completo aquí .

Agricultura inteligente

La agricultura inteligente es la aplicación de tecnologías de información y datos para optimizar sistemas agrícolas complejos. A diferencia de la AP, el enfoque de la agricultura inteligente no está en la medición precisa ni en la determinación de diferencias dentro del campo o entre animales individuales. La atención se centra más bien en el acceso a los datos y la aplicación de estos datos: cómo la información recopilada se puede utilizar de manera inteligente.

La agricultura inteligente implica no solo máquinas individuales, sino todas las operaciones agrícolas . Los agricultores pueden utilizar dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas para acceder a datos en tiempo real sobre el estado del suelo y las plantas, el terreno, el clima, el tiempo, el uso de recursos, la mano de obra, la financiación, etc. Como resultado, los agricultores tienen la información necesaria para tomar decisiones informadas basadas en datos concretos, en lugar de su intuición. Lea más sobre agricultura inteligente en este informe .

Agricultura digital

La esencia de la agricultura digital radica en crear valor a partir de los datos . La agricultura digital significa ir más allá de la mera presencia y disponibilidad de datos y crear inteligencia procesable y valor agregado significativo a partir de dichos datos. (Fuente: Agricultura digital: ¿qué significa realmente ?)

La agricultura digital está integrando ambos conceptos: agricultura de precisión y agricultura inteligente . Según un documento sobre agricultura digital de DLG (Sociedad Agrícola Alemana), la agricultura digital se entiende como “aplicación consistente de los métodos de agricultura de precisión y agricultura inteligente, redes internas y externas de la granja y uso conjunto de plataformas de datos basadas en la web con análisis de Big Data ”. Descubra más leyendo el artículo completo aquí .

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Consulte los pasos para el mapeo con drones

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Drones podrían brindar datos confiables y precisos a productores frutícolas

La adopción y el uso de sensores de cultivo en la producción agrícola ahorran miles de dólares cada año”, comentó Olga Walsh, investigadora de la Universidad de Idaho, Estados Unidos.

“Los sensores de cultivos también ayudan a mejorar significativamente la eficiencia de los insumos agrícolas, como los fertilizantes y el agua.

“Finalmente, los drones pueden minimizar los impactos negativos de las actividades agrícolas en la calidad ambiental”, consignó el sitio de American Society of Agronomy.

Las posibilidades en fruticultura
En Idaho, la industria de la fruta cultiva uvas, arándanos, manzanas e incluso frutas como las peras asiáticas. Las manzanas son la cosecha de frutas más grande en ese estado, con más de 60 millones de libras de manzanas producidas por año.

El equipo de investigación de la profesional se centró en aplicar la tecnología UAV a los árboles frutales.

“Sabemos que los drones pueden usarse en huertos”, explicó Walsh. “Pero no hay recomendaciones para los productores con respecto a qué datos se deben recopilar y qué tipo de datos son más útiles, dependiendo del objetivo del productor”.

drones fruticultura
Portal del sitio de American Society of Agronomy dando cuenta de las investigaciones de Olga Walsh, investigadora de la Universidad de Idaho, Estados Unidos.
Múltiples beneficios
Las formas más probables en que los drones sean usados para los huertos y viveros son: hacer un inventario de la altura de los árboles y el volumen del dosel; monitorear la salud y la calidad de los árboles y el manejo de agua, nutrientes, plagas y enfermedades en temporada.

También será posible la estimación de la producción y rendimiento de frutas/nueces y la creación de herramientas de comercialización (videos para la promoción del huerto o la venta de árboles y frutas).

Al igual que con otros usos de los drones en la agricultura, el trabajo de Walsh ayuda a recopilar información detallada sobre los cultivos, más rápido que las personas al “explorar” físicamente los campos.

“Los UAV son capaces de adquirir imágenes de alta resolución que son ideales para detectar diversos problemas de recorte”, dice Walsh.

“Los sistemas UAV permiten escanear los cultivos desde arriba. Obtienen imágenes de alta calidad y datos espectrales de alta resolución.

“Esto está correlacionado con el crecimiento de las plantas, la salud, el agua y el estado de los nutrientes, y puede usarse para estimar la producción de biomasa”.

Todos son indicadores de rendimiento potencial
No se trata solo de la velocidad de explorar un campo. “Los sensores pueden funcionar dentro de regiones del espectro electromagnético donde los ojos humanos no pueden”, comentó Walsh.

“Los sensores son mucho más confiables y objetivos que la evaluación visual. Proporcionan información cuantitativa (datos numéricos que se pueden medir y comparar) versus información cualitativa (datos descriptivos que se pueden observar)”.

El objetivo general de este trabajo es fortalecer la sostenibilidad y la competitividad de los productores de árboles frutales de Idaho, según comentó Walsh.

“Nuestros hallazgos aumentaron la conciencia, el conocimiento y la adopción de sensores de cultivo y vehículos aéreos no tripulados”. (Fuente: Portal Frutícola)

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Demostración del uso innovador de tecnologías de agricultura de precisión para optimizar la utilización de nutrientes del estiércol y reducir las preocupaciones ambientales

Precision Agriculture Technologies llegó para quedarse a medida que más cosechadoras, aplicadores y tractores están equipados con receptores GPS, sistemas de dirección y sistemas de registro de datos. Estas tecnologías ofrecen a los productores e investigadores un conjunto completamente nuevo de herramientas para realizar su trabajo. En este proyecto de investigación, hemos estado utilizando la tecnología para mejorar la gestión del estiércol y demostrar cómo utilizar la tecnología para implementar la investigación en la granja.

Hay una curva de aprendizaje pronunciada para esta tecnología, pero parece que podemos usar la tecnología para administrar de manera efectiva los nutrientes del estiércol con mayor precisión en las granjas porcinas y lecheras. Esto minimizará la aplicación excesiva o insuficiente de nutrientes y permitirá a los productores medir y registrar con precisión la aplicación de nutrientes. Después de registrar esta información, podemos desarrollar prescripciones de aplicación más precisas para mejorar la eficiencia del estiércol y otros nutrientes que se están aplicando. Esto también proporcionará un registro permanente de la aplicación de nutrientes que puede ser útil en situaciones en las que se cuestiona la responsabilidad por las acciones del productor. Los productores que han asistido a nuestros programas educativos se han mostrado muy interesados ​​en esta tecnología y están interesados ​​en implementarla en sus fincas.

También estamos estudiando si la colocación de estiércol en relación con la hilera de cultivo tiene un efecto significativo sobre el rendimiento y / o la utilización del estiércol. Los resultados del primer año no muestran una clara ventaja al inyectar estiércol de lechería o porcino debajo de la hilera en comparación con la inyección entre las hileras. Sin embargo, esparcir estiércol de cerdo en lugar de inyectarlo redujo significativamente los rendimientos, por lo que es importante inyectar estiércol de cerdo y / o trabajarlo en el suelo. Es probable que esto se deba a la pérdida de nitrógeno volátil en el estiércol porcino y, por lo tanto, a la escasez de nitrógeno para el cultivo. En nuestro segundo año de datos, vimos algún beneficio al colocar estiércol debajo de las hileras de maíz en lugar de colocar el estiércol entre las hileras. Esto puede deberse a que fue más fácil para las plantas de maíz acceder a los nutrientes cuando se colocaron más cerca de la hilera, durante los períodos de clima seco.

El equipo de agricultura de precisión definitivamente hace que la investigación en la granja sea más fácil de realizar y registrar las operaciones de campo. El trazado de parcelas y la reproducción de parcelas es mucho más fácil de lograr con la ayuda de sistemas de dirección. La recopilación y medición de datos también se mejora con la capacidad de medir y registrar información con monitores en tractores y cosechadoras. La adopción de estas tecnologías en granjas porcinas y lecheras permitirá a los productores refinar su manejo a través de una mejor medición y registro de la información. Esta gestión mejorada también debería dar como resultado y mejorar la rentabilidad de la granja.

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INTEGRACIÓN DE LA ADMINISTRACIÓN DE NUTRIENTES 4R Y LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

En su discurso de apertura en la XI Conferencia Internacional sobre Agricultura de Precisión, el Dr. Newell Kitchen, USDA-ARS, destacó el importante papel que juega el manejo de nutrientes en la industria. «La gestión de nutrientes ha sido un punto de partida, el semillero de muchos de los conceptos en los que empezamos [en agricultura de precisión]». Señaló que en los primeros años de la conferencia, hasta el 70 por ciento de los trabajos presentados trataban sobre el manejo de nutrientes. Ese número sigue rondando el 50 por ciento y puede aumentar en los próximos años a medida que continúen creciendo las opciones para el manejo de nutrientes de precisión.

Se puede pensar que la historia del manejo de nutrientes de precisión se desarrolla en tres fases: adopción, integración y responsabilidad. El Dr. Kitchen señaló que desde el principio, básicamente tomamos lo que sabíamos sobre el manejo de nutrientes y le aplicamos un componente espacial. El movimiento de agricultura de precisión realmente comenzó a expandirse y superar muchas de las deficiencias de los enfoques de adopción cuando los agrónomos y agricultores comenzaron a integrar el conocimiento existente con nuevas tecnologías. Citó los sensores del dosel de los cultivos como un ejemplo de las opciones de crecimiento para el manejo de nutrientes de precisión creadas al integrar información espacial y temporal en tiempo real en el proceso de toma de decisiones.

La administración de nutrientes 4R es otro ejemplo de integración en el manejo de nutrientes. El Dr. Kitchen reconoció que las ideas de aplicar la fuente correcta a la tasa correcta, en el momento correcto y en el lugar correcto siempre han sido fundamentales en nuestra comprensión y aplicación de la fertilidad del suelo y la nutrición de las plantas. Sin embargo, el lenguaje, el carácter descriptivo y el énfasis holístico que se pone en las 4R es único y fresco y ahora «la agricultura de precisión está entretejida en muchos de los conceptos de la administración de las 4R». También dijo: “La ciencia y las tecnologías de precisión nos permiten enfatizar [las 4R] al mismo tiempo; envolver nuestros brazos alrededor de los conceptos de una manera que podamos avanzar de manera significativa «.

Las herramientas de agricultura de precisión pueden proporcionar la retroalimentación y el mantenimiento de registros necesarios para la responsabilidad necesaria en la gestión de nutrientes. Incluir la responsabilidad es otra forma en que la administración de las 4R va más allá del manejo tradicional de nutrientes. Una de las principales formas en que esto se logra es mediante la inclusión de un mecanismo de retroalimentación dinámica. En el pasado, el manejo de nutrientes era lineal, principalmente de arriba hacia abajo, sin retroalimentación ni evaluación de cambios en la práctica. La administración de nutrientes de 4R proporciona el marco para la participación de las partes interesadas a nivel de granja, regional y de formulación de políticas, y las herramientas de agricultura de precisión pueden proporcionar retroalimentación a todos estos actores. El uso de indicadores de desempeño como una evaluación objetiva de las prácticas de gestión aumenta el nivel de responsabilidad que es importante para la mayoría de las partes interesadas. Las tecnologías agrícolas de precisión también hacen que los indicadores de rendimiento sean más precisos y efectivos. El Dr. John Fulton, de la Universidad de Auburn, se hizo eco del Dr.

La integración de la agricultura de precisión y la administración de nutrientes 4R mejora nuestra capacidad para cumplir con los objetivos de sostenibilidad de los sistemas de producción de cultivos.A medida que más productores adoptan tecnologías de precisión para la orientación, el control de tasa variable, la recopilación de datos y la gestión de la información, su capacidad para aplicar la fuente de nutrientes adecuada, a la tasa adecuada, en el momento y lugar adecuados aumenta considerablemente. Esta integración también mejora la retroalimentación entre las partes interesadas y aumenta la confianza en que los desafíos económicos, ambientales y sociales que enfrenta la producción agrícola pueden verse como oportunidades para avanzar aún más en la gestión de nutrientes. Cuando nosotros, como comunidad agrícola, nos comprometamos con este enfoque, comenzaremos a cambiar las actitudes de las personas sobre el manejo de nutrientes y encontraremos, como dijo el Dr. Kitchen en sus comentarios finales, «una gran frontera por delante».

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¿Están los Granjeros Utilizando Realmente Drones?

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

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

¿Pueden los granjeros permitirse los drones?

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

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

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

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

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

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

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

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

¿Para qué están utilizando los granjeros los drones?

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

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

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

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

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

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

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

¿Hacia dónde va el sector?

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

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

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

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

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Transformación de Big Data en la agricultura de la agricultura de precisión a la agricultura inteligente

El big data es un concepto que ha cambiado la forma de analizar datos e información en diferentes entornos como la industria y recientemente, en la agricultura. Se utiliza para describir un gran volumen de datos (estructurados o no estructurados), que son difíciles de obtener, procesar o analizar utilizando tecnologías y herramientas convencionales como bases de datos relacionales o estadísticas convencionales, en un tiempo razonable para su conocimiento. Sin embargo, el Big Data se aplica de manera diferente en cada área para aprovechar su potencial y capacidades. Especialmente en la agricultura que presenta condiciones más exigentes debido a su incertidumbre inherente, por lo que los métodos y modelos de Big Data de otros entornos no se pueden utilizar de inmediato en este ámbito. En este papel,

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Agricultura de precisión en la era digital

Internet está jugando un papel clave en la transformación de industrias.
¿A qué nuevas oportunidades se enfrenta la industria agrícola en la era digital?

Hoy, más de 7 mil millones de personas viven en este planeta. Para 2050, se estima que el número total alcanzará los 9.600 millones, ya que las personas también vivirán más tiempo. A medida que el desarrollo económico genera más riqueza, la gente quiere y exige alimentos de mejor calidad. Tales factores requieren una mayor eficiencia en la producción agrícola, producen rendimientos y calidad.

En China, la producción agrícola ha satisfecho las necesidades básicas de las personas para sobrevivir. Sin embargo, los productos agrícolas de alta calidad escasean, a pesar de que se espera que aumente la infraestructura y los conocimientos de los agricultores.

Internet está jugando un papel clave en la transformación de industrias. En Internet + Agricultura, Internet móvil es cada vez más importante. En las zonas rurales, los teléfonos inteligentes son mucho más fáciles de usar que las computadoras. Entonces, ¿cómo utilizar las tecnologías digitales para impulsar el desarrollo de la capacidad de plantación y la construcción de infraestructura? ¿Cómo se puede acelerar el desarrollo agrícola de China? ¿Cómo se puede mejorar la calidad de los productos y los beneficios para los agricultores? Estas preguntas se han puesto sobre la mesa de muchos gigantes de Internet y empresas de protección vegetal.

En marzo de 2016, BASF lanzó su innovadora aplicación “BASF Leading Grower” para brindar un mejor servicio a los agricultores en China, ayudándolos a mejorar sus habilidades y productividad, y comenzando un nuevo modelo de agricultura de precisión para la era digital.

La producción agrícola en China se encuentra todavía, en general, en una etapa primaria, con una serie de problemas por resolver.

Las áreas de producción de trigo y maíz en el norte del país tienen grandes extensiones de tierra, pero los agricultores del sur son en su mayoría personas que administran sus propios campos pequeños y compran suministros agrícolas en tiendas minoristas. Tomemos el cultivo y la protección de cultivos, por ejemplo. Como las tiendas minoristas están impulsadas por las ganancias, rara vez ofrecen una guía precisa a los agricultores cuyo volumen de demanda es relativamente bajo cuando compran productos para sus cultivos. Frente a una gran cantidad de productos fitosanitarios, además de los servicios técnicos agrícolas que varían en calidad, los agricultores necesitan una forma de elegir los productos y servicios adecuados para ellos.

Los agricultores con campos más pequeños generalmente se enfocan en las ganancias a corto plazo, por lo que a menudo eligen cultivos de manera irracional para cultivar en función de la tendencia del mercado del año. Pueden plantar fácilmente los mismos cultivos o cambiarlos a ciegas. La consecuencia será que cosechan pero no se benefician. Los agricultores deben tener sus cultivos objetivo bien planificados a más largo plazo, así como también saber más sobre los canales de comercialización de los productos agrícolas para obtener realmente altos rendimientos y ganancias.

Las tecnologías agrícolas, por su parte, se han quedado atrás durante mucho tiempo y no existen canales eficientes de comunicación y marketing. Las ganancias agrícolas, por lo tanto, están tan por debajo de las expectativas que los agricultores dejan sus campos para trabajar en las ciudades. Se dice que los nacidos en la década de 1970 son reacios a cultivar; los nacidos en la década de 1980 se niegan a cultivar; mientras que los nacidos en la década de 1990 ni siquiera mencionan la agricultura ahora.

En los últimos años, se han emitido políticas nacionales una tras otra para fomentar y apoyar la transferencia de tierras, las granjas en el hogar y el cultivo a gran escala. El número de agricultores a gran escala está aumentando rápidamente. Muchos emprendedores con visión de futuro nacidos en la década de 1980 también han percibido las grandes oportunidades en la agricultura y se han dedicado a ello. El cultivo de cultivos ya no es sombrío a medida que más y más agricultores participan en él.

Según Jiang Weiqi, Gerente de Mercadeo, Fungicidas y Cultivos Especiales, Protección de Cultivos, BASF, estos agricultores tienen entre 35 y 45 años de edad, están bien educados y tienen los mejores conocimientos en agricultura de todo el país. No solo son beneficiarios de las políticas agrarias, sino también ejecutores y líderes de la agricultura moderna en China. Como la generación «cool» en la agricultura, tienen la mente abierta y están dispuestos a probar más canales y plataformas para aprender nuevas tecnologías y productos agrícolas, y realizar una planificación científica en la agricultura para mejorar la productividad, la calidad y las ganancias.

A medida que los teléfonos inteligentes se han convertido en una necesidad en la vida de las personas, la aplicación BASF Leading Grower podrá proporcionar y entregar servicios agrícolas y tecnológicos a tiempo, completos y precisos para satisfacer las necesidades de los agricultores a gran escala. Podrán gestionar la siembra de forma más eficiente. A través de sus teléfonos, los agricultores recibirán informes meteorológicos, aprenderán sobre tecnologías agrícolas y control de plagas y podrán consultar con expertos de BASF a través de orientación a larga distancia sobre problemas agrícolas.

“Es un trabajo sistemático ayudar a los agricultores a mejorar la calidad y las ganancias”, dijo Jiang. “BASF seguirá ofreciendo servicios en cada parte de la cadena de valor de los productos agrícolas. Nuestro compromiso de ayudar a los agricultores a mejorar la calidad de la agricultura, los productos y la competitividad nunca cambiará. Nos esforzaremos por ayudar a los agricultores a maximizar sus ganancias «.

El control de plagas es la operación más común y estable en la agricultura diaria, independientemente de los cambios climáticos cada año. Los fungicidas, por lo tanto, son más relevantes para la calidad del producto entre todas las tecnologías de protección de cultivos, ya que fortalecen la resistencia e inmunidad de un cultivo a los cambios en el medio ambiente.

Como proveedor líder de fungicidas, BASF ha ayudado a los agricultores chinos lanzando dos o más fungicidas innovadores y de alto rendimiento en cada uno de los últimos tres años. Tomemos las uvas de Jiaxing, Zhejiang, por ejemplo. Los productores de uva que utilizan la solución de protección agrícola de BASF han reducido el uso de pesticidas en un 50% en términos de dosis y frecuencia, ahorrando en costos de mano de obra pero cosechando más y mejores frutas. Estas uvas tienen un aspecto más saludable y de mejor calidad, por lo que se venden a precios más altos. En general, los agricultores que optan por utilizar la solución de gestión de BASF para sus uvas obtienen un alto rendimiento del capital invertido, ganando 27 veces el desembolso.

En el pasado, BASF promocionó sus productos y consejos de uso a través de reuniones cara a cara con los agricultores. Los agricultores que asistieron a estas reuniones fueron solo unas pocas docenas, mientras que la inversión de BASF en mano de obra y capital es considerable. La mayoría de los agricultores no tenían acceso a dicha información, no conocían los beneficios ni comunicaban sus problemas al usar los productos.

Ahora, la aplicación de BASF Leading Grower no solo promueve productos y servicios de manera más eficiente, sino que también recopila información que preocupa más a los agricultores. Podrán conocer microclimas en sus propios campos, etapas de crecimiento de los cultivos, el control de plagas en cada uno de ellos y casos prácticos de referencia. Los agricultores también pueden aprender sobre las últimas tecnologías y soluciones agrícolas, tomar decisiones y ajustar las operaciones de acuerdo con las condiciones climáticas y los ciclos de cultivo.

Por ejemplo, un agricultor en Huizhou, Guangdong, puede seleccionar su aldea y cultivos a través de la aplicación BASF Leading Grower, configurar la tecnología para monitorear el clima en sus campos y las diferentes etapas (plántulas, floración y crecimiento) en el cultivo y control de plagas. La aplicación también puede servir como recordatorio automático. El agricultor puede ser el único experto agrícola en la familia, pero cuando está a miles de kilómetros de su casa, aún puede hacer arreglos para que su familia use productos fitosanitarios y cuide los cultivos.

“La aplicación de BASF Leading Grower es fácil de usar, como un maestro y amigo de los agricultores a su lado”, dijo Jiang. “A través de teléfonos inteligentes, los agricultores pueden obtener soluciones y productos de protección de cultivos 24 horas al día, 7 días a la semana en diferentes lugares. Se dedican a la agricultura de forma científica y pueden gestionar su negocio en cualquier momento y lugar «.

Al recopilar, integrar y evaluar los datos entre bastidores de la aplicación Leading Grower, BASF puede fortalecer su gestión de relaciones con los agricultores. Según Jiang, cuando la información agrícola se acumula a una cierta escala, entran en juego los macrodatos. En el futuro, la información sobre los agricultores, la ubicación de los campos y los rendimientos obtenidos de esta aplicación ayudará a BASF a proporcionar servicios para conectar directamente a los agricultores con las terminales de ventas y reducir los riesgos causados ​​por información de marketing incorrecta que perjudicaría los beneficios de los agricultores. Será otro servicio que BASF pretende proporcionar a los agricultores chinos.

En la isla de Hainan, donde crecen los mangos, como los agricultores no tienen información de marketing relevante, los revendedores manipulan los precios de la fruta. Los agricultores venden sus mangos a uno o dos yuanes el kilogramo. Después de ser transportados por revendedores y transportistas logísticos, estos mangos se venderán a 10-20 yuanes por kilogramo en ciudades de primer nivel como Shanghai. En el futuro, una vez que los agricultores puedan tratar directamente con los usuarios finales en la misma plataforma, toda la información sobre la oferta y la demanda será pública y tanto los agricultores como los consumidores podrán beneficiarse de tales transacciones.

A medida que se promueva y utilice aún más la aplicación BASF Leading Grower, cientos de miles de agricultores contribuirán a la base de datos que proporcionará información detallada sobre los productos, como la variedad, el lugar de origen, cuándo se plantan y cosechan. Si los agricultores pudieran conectarse directamente con las fruterías y los supermercados, se establecerían nuevos canales de comercialización. Los agricultores que solían cultivar los mismos cultivos en masa pueden, en el futuro, evitar tales escenarios conociendo las tendencias del mercado, haciendo una planificación inteligente de manera científica y seleccionando los cultivos adecuados para plantar.

Además, otros registros de agricultura, pesticidas y residuos también se guardarán en la base de datos de la aplicación BASF Leading Grower. “Estos valiosos datos no solo son una prueba sólida de la alta calidad del producto, sino también un apoyo básico para rastrear la producción agrícola en el futuro. De esta forma, se puede garantizar la seguridad alimentaria. Esperamos con ansias todas estas perspectivas ”, dijo Jiang. “Acabamos de comenzar y se necesita tiempo para promover la aplicación BASF Leading Grower. Pero BASF ya se encuentra en la posición de liderazgo de nuestra industria ”.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Utilice drones y aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los cultivos en la agricultura

El uso de dispositivos UAV (vehículos aéreos no tripulados) está revolucionando el mundo de la agricultura. Cuando se habla de agricultura de precisión y el uso de drones en el informe: «Un ojo en el cielo para la agricultura: la revolución de los drones», la Organización para la Agricultura y la Alimentación escribe «En el entorno actual, el uso de tecnologías de la información y la comunicación sostenibles en la agricultura no es un opción. Es una necesidad «.

Según un estudio de Munich Reinsurance American Inc., casi tres de cada cuatro agricultores de EE. UU. Están «actualmente utilizando o considerando adoptar tecnología de drones para evaluar, monitorear y administrar sus granjas».

Jason Dunn, experto en productos estratégicos de Munich Reinsurance American Inc. dijo: “Ya sea que una granja tenga menos de 100 o más de 5,000 acres, los drones pueden ser los ojos y los oídos de los agricultores que desean monitorear y administrar de manera eficiente y rentable cultivos, ganado y condiciones del suelo «.

Estudio de caso: un productor de café
Los UAV permiten a los agricultores, con nuevos tipos de datos, monitorear sus rendimientos. Los agricultores tienen información más precisa para tomar mejores decisiones y enfocarse en lo que son buenos.

Si bien gran parte del software utilizado en la agricultura de precisión permite el análisis del NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada) del rendimiento, se puede extraer y analizar mucha más información a partir de estos datos. Gracias a nuestro uso innovador y patentado de Machine Learning, Picterra brinda a los usuarios la capacidad de crear detectores personalizados, que identifican, cuentan y localizan objetos identificables en imágenes de drones y satélites. En el caso de la agricultura, los agricultores pueden, por ejemplo, segmentar automáticamente sus campos o contar el número de plantas.

La creación de un detector personalizado permite una aplicación variable en diferentes momentos:

Estimación del rendimiento de la cosecha contando cultivos individuales en la emergencia inicial dentro de los campos
Identificación y ubicación de enfermedades o pérdida de rendimiento mediante la comparación de dos conjuntos de imágenes y la selección de un área de resultados específica.
Configuración de mapas de estrés de cultivos con orientación de encuestas de agronomía
Uno de nuestros clientes, un productor de arábica en Brasil, utiliza la plataforma Picterra para detectar y monitorear sus cultivos de café. Utilizando un dron, produjo imágenes detalladas que cubrían 8 hectáreas de campos, con una alta resolución de 5 cm. Luego creó un detector personalizado para detectar automáticamente los cultivos de café dentro de sus campos. Al utilizar el detector, pudo llegar a una estimación del rendimiento de la cosecha, que resultó ser mucho más precisa que los métodos de conteo manual anteriores, ya que conocía el número exacto y la ubicación de las cosechas. Más adelante en la temporada, el productor identificó las áreas menos productivas de estos campos comparando el número de plantas en cada área. Con tal análisis, pudo concentrarse en zonas del campo que necesitaban una atención especial. Además, ahora usa niveles mucho más bajos de pesticidas en general.

Entonces, en menos de 10 minutos, este cultivador ha creado un detector para contar el número de cultivos de arábica dentro de sus campos, y con solo unos pocos clics, obtuvo los resultados y el análisis de los objetos específicos a los que apunta su detector personalizado.

Paul, nuestro analista de datos ( paul.duperrex@picterra.ch ), explica cómo lo hizo:

Cómo se puede crear un detector personalizado
Con la plataforma Picterra, cualquiera puede acceder y utilizar nuestros modelos de aprendizaje automático (ML) fácilmente, sin ningún conocimiento previo de inteligencia artificial o ciencia de datos. La plataforma no requiere habilidades de codificación y no es necesario ser un experto técnico. Para crear un detector de modelo ML, el primer paso es enseñarle a su detector personalizado lo que ve, dónde está la información relevante, lo que está buscando y también lo que no está buscando. Te explicamos cómo lo haces paso a paso.

Subir imagenes
Después de haber creado una cuenta, debe cargar imágenes de su proyecto. Se puede cargar en múltiples formatos (.tiff, .tif, .png, .jpeg) con un tamaño máximo de 10 GB. Una segunda opción con la plataforma es cargar imágenes satelitales desde Mapbox.

En el caso de nuestro productor de café, las imágenes son producidas por drones con una resolución de 5cm, en formato .tif. Estas imágenes luego se cargan en la plataforma.

Figura 1: Biblioteca de imágenes del proyecto
Entrena al detector
El siguiente paso es crear un detector para su caso de uso. Cada detector es personalizado y entrenado por el usuario para satisfacer sus necesidades. Primero, el usuario indica al detector dónde está la información relevante dibujando áreas de entrenamiento. El detector se enfocará y se entrenará a sí mismo con información dentro de estas áreas. Dentro de las áreas de entrenamiento, el usuario anota cada objeto que está buscando, sin perder uno. La información que no está anotada dentro de las áreas de entrenamiento es segmentada por el detector como objetos no deseados.

Para la detección de cultivos de café, el productor crea un área de capacitación con aproximadamente diez cultivos. Luego, anota los cultivos con círculos. Para mejorar la precisión de los resultados, el productor agrega algunos contraejemplos con colores similares. Esto significa resaltar áreas de entrenamiento sin anotaciones. Indica al detector lo que no le interesa al productor, como el bosque o la hierba.

Iterar el proceso
Luego, el usuario ejecuta el modelo de detector para una primera iteración. Es necesario revisar los resultados para concluir si el detector está funcionando bien. Los resultados dependerán de la información proporcionada – las áreas de entrenamiento y las anotaciones – y de la diversidad de características dentro de las imágenes. Por lo tanto, cuanta más información le dé al detector, más preciso será. Entonces, las imágenes con muchos colores, texturas y tamaños de objetos diferentes pueden necesitar más atención y múltiples iteraciones para obtener resultados precisos. Tenga en cuenta que si los objetos son fáciles de distinguir a simple vista, el detector no tendrá ninguna dificultad. Después de cada iteración, el detector se puede mejorar agregando más áreas de entrenamiento y anotaciones. Lea nuestro artículo sobre detección de ovejas para seguir un ejemplo de proceso iterativo completo:https://picterra.ch/2019/03/25/a-crash-intro-into-ai-powered-object-detection/

El caso de los cultivos de café no es complicado y los cultivos son bastante fáciles de distinguir. Los primeros resultados ya son muy buenos. Sin embargo, para obtener resultados precisos en los demás, el productor agrega un par de anotaciones adicionales de cultivos y algunos contraejemplos más.

Obtenga los resultados
Los resultados finales pueden descargarse en el formato deseado y agregarse al software GIS (Sistema de Información Geográfica). También es posible generar un informe .pdf de los resultados para incluir en su proyecto.

El detector está listo para extenderse a todo el proyecto y se ejecuta en otras imágenes. Después de haber invertido algo de tiempo para crear un detector, puede implementarlo en todas las imágenes que desee con un solo clic, lo que le ahorrará mucho tiempo.

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