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La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) predice que la población mundial alcanzará los 8.000 millones de personas en 2025 y los 9.600 millones en 2050. Para mantener el ritmo, la producción de alimentos debe aumentar en un 70 por ciento para 2050.

Sin embargo, existen varias barreras para cumplir con este imperativo, que incluyen:

La ralentización del crecimiento de la productividad
La disponibilidad limitada de tierra cultivable
Cambio climático
La creciente necesidad de agua dulce
El precio y la disponibilidad de energía, en particular de combustibles fósiles.
El impacto de la urbanización en
la oferta de mano de obra rural : la edad promedio de los agricultores está aumentando y hay menos jóvenes que ingresan a la industria.
Para hacer frente a estos desafíos, la FAO recomienda que todos los sectores agrícolas estén equipados con herramientas y técnicas innovadoras, en particular tecnologías digitales.
En lugar de reemplazar la experiencia y el instinto de los agricultores, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados ​​en las TIC, respaldados por datos en tiempo real, brindan información con un nivel de granularidad que antes no era posible.

La agricultura de precisión a veces se conoce como ‘agricultura inteligente’, un término general para facilitar la comparación con otras implementaciones basadas en M2M, como medición inteligente, ciudades inteligentes, etc. La agricultura de precisión es una metodología especializada en sí misma. Se basa en tecnologías de sensores cuyo uso está bien establecido en otras industrias, por ejemplo, telemática para la gestión de flotas, monitoreo ambiental de contaminantes, monitoreo de eHealth en pacientes, etc.

La agricultura de precisión tiene como objetivo optimizar el rendimiento por unidad de tierra de cultivo mediante el uso de los medios más modernos de una manera continuamente sostenible, para lograr lo mejor en términos de calidad, cantidad y rentabilidad financiera.La agricultura de precisión hace uso de una gama de tecnologías que incluyen servicios de GPS , sensores y big data para optimizar el rendimiento de los cultivos. En lugar de reemplazar la experiencia y el instinto de los agricultores, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados ​​en TIC, respaldados por datos en tiempo real, pueden proporcionar adicionalmente información sobre todos los aspectos de la agricultura a un nivel de granularidad que antes no era posible. Esto permite una comprensión más precisa de lo que está sucediendo a nivel de base, lo que a su vez permite tomar mejores decisiones, lo que resulta en menos desperdicio y máxima eficiencia en las operaciones. Las disciplinas y habilidades que ahora se requieren para la agricultura incluyen robótica, imágenes basadas en computadora, tecnología GPS, soluciones basadas en la ciencia, pronóstico del clima, soluciones tecnológicas, controles ambientales y más. Por lo tanto, para hacer el mejor uso de todas estas tecnologías, es esencial capacitar a los agricultores y administradores agrícolas en su uso.

Para todas las implementaciones M2M, los sistemas de TI recopilan, cotejan, analizan los datos y los presentan de tal manera que se inicie una respuesta adecuada a la información recibida. Para los agricultores y los agricultores, el agricultor presenta una amplia variedad de información sobre el comportamiento del suelo y los cultivos, el comportamiento de los animales, el estado de las máquinas, el estado del tanque de almacenamiento que emana de sitios remotos para que actúen. Esto se analiza junto con una amplia gama de datos. Las oficinas agrícolas ahora recopilan grandes cantidades de información de rendimiento de cultivos, mapeo de suelos, aplicaciones de fertilizantes, datos meteorológicos, maquinaria y salud animal; todos estos son factores que influyen en la agricultura, como los suelos, la nutrición y el clima. Los datos son el componente fundamental de la agricultura inteligente, ya sea que provengan de una muestra de suelo o de una señal de corrección satelital. Por ejemplo, Los puntos de datos recopilados pueden resaltar la variabilidad espacial y temporal dentro de un campo. Muchos factores pueden contribuir a esta variabilidad; comprender el efecto de cada factor solo puede medirse y gestionarse mediante el análisis estadístico de los datos.Captura de pantalla 2016-01-23 a las 10.41.28

El gráfico de la derecha muestra los diferentes tipos de tecnologías involucradas en la agricultura inteligente. El conjunto de tecnologías utilizadas en la agricultura inteligente es complejo, para reflejar la complejidad de las actividades dirigidas por agricultores, productores y otras partes interesadas del sector.

Finalmente, es importante destacar la contribución cada vez más importante de la robótica en la visión de la granja inteligente a través de varios tipos de vehículos autónomos, drones, sistemas de ordeño automático y robots recolectores de frutas y verduras.

Hacia la granja inteligente
Lo que hace que la agricultura de precisión sea especial es el sistema de TI en el otro extremo de la cadena de suministro, el sistema de apoyo a las decisiones en la oficina administrativa. Si bien la tecnología aún está en su infancia, la noción de ‘granja conectada’ se está acercando, particularmente si los siete tipos de actividad agrícola que enumeramos a continuación están de alguna manera conectados no solo entre sí, sino también a una gran cantidad de datos históricos. tales como eventos meteorológicos, clima, economía, información y especificaciones del producto, configuración de la máquina, etc.

También anticipamos que el uso de sensores en la agricultura se extenderá a áreas adjuntas, como el monitoreo ambiental, la gestión de la tierra y la trazabilidad de los alimentos.

De esto se trata el Internet de las cosas, que conecta sistemas para permitir una visión integrada y multidimensional de las actividades agrícolas, lo que permite una comprensión más profunda de cómo funciona todo el ecosistema. La agricultura de precisión se convertiría en una «agricultura de decisión».

También es importante aprender las lecciones de otros despliegues de proyectos ‘inteligentes’ a gran escala, en particular los proyectos de medición inteligente en curso en países europeos.

Desde una perspectiva industrial M2M, el sector agrícola todavía se considera un sector menor. Si bien el impacto más inmediato de las tecnologías M2M en la agricultura se centra en proporcionar conectividad remota entre sensores en el campo y sistemas de gestión de información agrícola, las tecnologías M2M y todas las tecnologías en torno a la visión de Internet de las cosas son habilitadores clave para la transformación del sector agrícola hacia el visión agrícola inteligente. También anticipamos que el uso de sensores en la agricultura se extenderá a áreas adjuntas, como el monitoreo ambiental (ver el estudio de caso a continuación), la gestión de la tierra y la trazabilidad de los alimentos. Esto es una consecuencia del mayor enfoque del público en temas como la seguridad alimentaria y la preservación de la vida silvestre. También es importante aprender las lecciones de otros lanzamientos de proyectos ‘inteligentes’ a gran escala, en particular, los proyectos de medición inteligente en curso en países europeos. Por ejemplo, el gobierno del Reino Unido se está esforzando mucho para garantizar que exista un marco regulatorio completo para respaldar el programa y que se comprendan todas las implicaciones legales. Estos se refieren a la privacidad del cliente, la propiedad de los datos recopilados y si está permitido que estos datos se reutilicen para otros usos. Estas cuestiones son igualmente relevantes para la industria agrícola, y es necesario implementar un marco similar para obtener las mejores ventajas de la «agricultura inteligente». y si está permitido reutilizar estos datos para otros usos. Estas cuestiones son igualmente relevantes para la industria agrícola, y es necesario implementar un marco similar para obtener las mejores ventajas de la «agricultura inteligente». y si está permitido reutilizar estos datos para otros usos. Estas cuestiones son igualmente relevantes para la industria agrícola, y es necesario implementar un marco similar para obtener las mejores ventajas de la «agricultura inteligente».

Además, existe el problema de la propiedad de los datos que se recopilan de los sensores: se dice que los agricultores son reacios a compartir sus datos. Es necesario elaborar un caso comercial, junto con algunos incentivos para trabajar con proveedores de piensos, por ejemplo, y desarrollar la confianza. Varias iniciativas de la UE en la ganadería de precisión, financiadas por el 7PM y Horizonte 2020, están analizando todos estos temas.

Áreas de aplicación y el caso de la ganadería de precisión
La investigación ha identificado siete áreas de aplicación clave en las que la visión de Internet de las cosas puede dar forma a la granja del futuro.

Gestión de flotas (seguimiento de vehículos agrícolas)
Agricultura arable, agricultura de campo grande y pequeña
(Horticultura)
Ganadería de precisión
Cultivo interior (invernaderos y establos)
Acuicultura
Silvicultura
Supervisión de almacenamiento: tanques de agua, tanques de combustible
Estas áreas de aplicación pueden coexistir en varios casos y también pueden implicar el uso de diferentes conjuntos de tecnologías. En aras de la brevedad, este trabajo analizará el caso de la ganadería de precisión como ejemplo.

Estudio de caso: ganadería de precisión
La gestión del ganado es un área madura en la agricultura inteligente. Existe un caso creciente para usar Internet de las cosas para monitorear la salud y el estado de los animales de granja, recopilar datos y analizar esos datos e intercambiar datos y análisis por una variedad de razones, existen diferentes razones para el ganado vacuno, ovino, equino, porcino y pollos.

Vacas
La leche tiene un valor elevado y el ordeño robotizado va en aumento. Hoy en día, los ordeñadores robóticos tienen todos los datos vinculados por defecto. Con el ordeño controlado por software junto con el uso de una etiqueta electrónica, los agricultores pueden obtener información detallada sobre el rendimiento y la calidad de la leche, pero también los requisitos de salud y alimentación de cada animal, y la advertencia de enfermedades inminentes.

Cada vez es más evidente que la salud de los animales de granja no puede separarse de la salud del medio ambiente, la gestión de la tierra y, finalmente, la salud humana.

Oveja
En el Reino Unido, el caso del rastreo en la cría de ovejas es cada vez más urgente. Aquí la cría de ovejas no se distribuye de manera uniforme: determinadas razas ocupan entornos específicos a los que se adaptan mejor. Los agricultores de las colinas a menudo son pobres y sus rebaños deambulan por áreas muy grandes y es difícil ver si quedan cojos. En los últimos meses, el susurro de ovejas se ha vuelto gravemente endémico y los agricultores han perdido rebaños enteros. En el invierno, las ovejas pueden quedar enterradas en la nieve y pueden morir si no se encuentran. En particular, el bienestar y la supervivencia de los corderos son críticos, especialmente cuando se acerca el momento en que las ovejas parirán. La teledetección de incluso partes de la bandada permitiría comprender mejor los problemas y sugeriría soluciones.

Cerdos y pollos
Los cerdos y las gallinas permanecen principalmente en sus casas. Utilizando técnicas de monitoreo es posible determinar las condiciones de la vivienda, no solo controlando la temperatura y la humedad, sino también midiendo los niveles de polvo y gases. También es posible monitorear la agresión y varios parámetros de comportamiento. Por lo tanto, la información detallada puede revelar el estado de la salud y el bienestar de los animales, lo que a su vez impacta en la industria alimentaria más adelante.
En 2015, se plantearon planes para la creación de un Centro de excelencia ganadera en el Reino Unido, respaldado por una inversión inicial de 34 millones de libras. Los patrocinadores incluyeron multinacionales y empresas de los sectores de la cría de animales, la salud animal, la alimentación y la nutrición y la tecnología, que cubren una amplia gama de la cadena de suministro. El Grupo de Enfoque EIP-Agri de la UE también está investigando las emisiones del ganado y sus efectos más amplios.

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En África, está tomando forma un escenario de empresas emergentes, capaz de sacar a millones de personas de la pobreza transformando la industria más grande del continente: la agricultura.

El continente africano contiene más de una cuarta parte de la tierra cultivable del mundo, y la agricultura aporta el 15 por ciento de su producto interno bruto total, equivalente a $ 100 mil millones al año, según la consultora McKinsey. Sin embargo, un enfoque manual tradicional de los pequeños agricultores ha mantenido los rendimientos por debajo de su capacidad total.

Ahora la innovación tecnológica está comenzando a ayudar a impulsar la producción. Precision Agriculture for Development (PAD), una organización sin fines de lucro con sede en Boston, por ejemplo, utiliza mensajes de texto para enseñar a los agricultores del oeste de Kenia cómo usar la cal agrícola, que ayuda a combatir la acidez del suelo, y también cómo combatir el gusano cogollero. , una plaga que arrasa los cultivos y destruye los medios de vida.

PAD, que trabaja en varios países, incluidos Etiopía, Kenia y Ruanda, es una de un número creciente de organizaciones y empresas sin fines de lucro que difunden herramientas tecnológicas para transformar las prácticas de cultivo de los pequeños agricultores: agricultores con pequeñas parcelas de tierra que dependen casi exclusivamente del trabajo familiar. .

Los efectos duales del cambio climático y el crecimiento de la población han puesto la agricultura inteligente en la agenda, mientras los agricultores y los gobiernos luchan por prepararse para la creciente demanda de alimentos.

“Proporcionar a los agricultores información y recomendaciones adaptadas a las condiciones de su suelo, clima y mercado locales podría mejorar drásticamente los rendimientos y los ingresos netos de los agricultores”, dice Megan Sheahan, directora de operaciones de PAD.

Dice que sus instrucciones a través de mensajes de texto, incluidos recordatorios sobre los horarios de siembra y deshierbe, aumentaron el rendimiento de la caña de azúcar en Kenia en un 11,5 por ciento.

La tecnología agrícola ya ha tenido una aceptación impresionante en el Reino Unido, EE. UU. Y Australia, donde muchos productores ahora implementan una gama sofisticada de drones, datos satelitales, sensores de suelo y dispositivos habilitados para Internet de las cosas.

Pero la ONU señala que la tecnología se ha extendido más lentamente en el mundo en desarrollo, donde cuatro quintas partes de los alimentos son producidos por pequeños agricultores, debido a la escasez de capital, así como a las menores tasas de alfabetización y uso de telefonía móvil.

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Sin embargo, una cohorte de empresas africanas indígenas, así como multinacionales como Climate Corporation e instituciones como el Banco Mundial, están explorando formas de adaptar y ampliar las tecnologías agrícolas inteligentes para llevar la revolución de la agricultura de precisión al continente.

Zenvus, una empresa emergente con sede en Owerri, la capital del estado nigeriano de Imo, recopila y analiza grandes cantidades de datos de suelos en Nigeria, ofreciendo consejos personalizados a los agricultores sobre qué, cuándo y cómo plantar. Sus servicios digitales permiten a los pequeños agricultores ver los precios de los cultivos en tiempo real, recaudar capital y financiar colectivamente en sus computadoras y dispositivos inteligentes.

«Esto tendrá un efecto tangible sobre la pobreza en África porque la mayoría de los hogares y las familias tendrán ingresos más altos», dice Ndubuisi Ekekwe, fundador de la empresa.

AgroCenta, otra plataforma, ofrece consejos y previsiones meteorológicas a los agricultores de Ghana y, lo más importante, les permite vender sus cultivos de forma digital a grandes empresas como Nestlé y Diageo. “Los pequeños agricultores que comercian en AgroCenta disfrutan de acceso a un mercado estructurado para comerciar, sin pasar por los intermediarios explotadores”, dice Francis Obirikorang, director ejecutivo.

Mientras tanto, en el emergente centro agrícola de Kenia, SunCulture vende bombas de energía solar para un riego asequible. SolarFreeze, con sede en Nairobi, ha diseñado unidades de almacenamiento en frío con energía solar para agricultores y comerciantes. En Camerún, AgroSpaces proporciona a los productores datos de precios en vivo, lo que les brinda una ventaja cuando llevan sus cultivos al mercado.

Las tasas de penetración de Internet presentan el mayor obstáculo para la agricultura basada en tecnología en África

Francis Obirikorang, AgroCenta
Sin embargo, los obstáculos persisten incluso cuando las herramientas se hacen asequibles para los pequeños productores.

Las tasas de alfabetización más bajas en las áreas rurales significan que la entrega de aplicaciones y servicios debe ir acompañada de una capacitación que requiere más tiempo.

Además, las tasas de penetración de la telefonía varían enormemente en el África subsahariana, que en 2017 tenía una tasa general del 44%, en comparación con un promedio mundial del 66%. “Las tasas de penetración de Internet representan el mayor obstáculo para la agricultura basada en la tecnología en África”, dice Obirikorang.

También existe la preocupación de que las nuevas tecnologías puedan empujar a los pequeños agricultores hacia métodos agrícolas dañinos basados ​​en químicos, que aumentan los rendimientos a corto plazo pero pueden agotar los suelos con el tiempo.

“La agricultura proporciona un medio de vida extremadamente importante, por lo que es vital garantizar que las nuevas tecnologías no destruyan empleos e ingresos”, dice Vicki Hird, coordinadora de campaña en Sustain, una consultora de alimentos y medio ambiente.

En última instancia, el éxito de la agricultura inteligente en África subsahariana dependerá de la educación, la conectividad y la financiación, todo lo cual depende de los gobiernos.

Las empresas de Agritech, sin embargo, son optimistas. «Hay mucho interés por la inversión», dice Ekekwe. «Es un área donde mucha gente cree que veremos un crecimiento exponencial».

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Desde el advenimiento de la agricultura, el manejo de malezas ha sido un componente crítico del sistema de producción. Sin embargo, las estrategias de manejo de malezas son específicas de cada cultivo. Por ejemplo, en el centro de los Estados Unidos, los nativos americanos usaron calabazas y frijoles plantados entre plantas de maíz para eliminar las malezas, mientras que los colonos usaron la labranza (Clay et al., 2017). Cualquiera que haya cuidado un jardín sabe de malas hierbas. Al pasar de parcelas de jardín a campos agronómicos, una sola temporada de mala gestión puede convertir un campo relativamente libre de malas hierbas en un parche de malas hierbas. Esto se debe a que el suelo contiene millones de semillas de malezas viables de múltiples especies por acre. Si hay emergencia y supervivencia de solo el 1% de 1 000 000 de semillas, el resultado es 10 000 plantas por acre. Dependiendo de la especie, competencia de plantas y tiempo de emergencia,

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A medida que el desarrollo de la programación y la inteligencia artificial amplían sus aplicaciones, también lo hacen los medios para reemplazar las tareas que tradicionalmente se realizaban manualmente. Los drones, por ejemplo, programados de forma inteligente, pueden ahorrarle al agricultor la tarea repetitiva y engorrosa de examinar cada planta o árbol individualmente y utilizar las mismas técnicas para optimizar el crecimiento; un agricultor puede sentarse e investigar los medios para optimizar la agricultura, mientras que los drones hacen el trabajo pesado.

¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión es un medio de gestión agrícola y agrícola basado en la observación, medición y respuesta a las condiciones de los cultivos de forma continua. La agricultura de precisión se refiere a la forma en que los agricultores manejan los cultivos para garantizar la eficiencia de insumos como el agua y los fertilizantes, y para maximizar la productividad, la calidad y el rendimiento. El término también implica minimizar plagas, inundaciones no deseadas y enfermedades.

Un componente clave de este enfoque de gestión agrícola es el uso de tecnología de la información y una amplia gama de elementos como guía GPS, sistemas de control, sensores, robótica, drones, vehículos autónomos, tecnología de tasa variable, muestreo de suelo basado en GPS, hardware automatizado, telemática y software.

¿Dónde entran los drones?
Si bien la agricultura de precisión es el cerebro del agricultor, un dron puede ser el cuerpo del agricultor. Los drones se utilizan para observar los cultivos, su textura, crecimiento, estado de las plagas, estado de la flor, etc. Procesan estos datos observados utilizando programas basados ​​en agricultura de precisión y en base a los análisis que realizan los programas que realizan los drones. tareas o responder a los cultivos para optimizar el crecimiento.

Pero, ¿por qué drones? ¿Por qué no un tractor programado o un robot humanoide?

Bueno, las características aéreas exclusivas de los drones hacen que la aplicación de la agricultura de precisión sea muy eficaz. Examinemos cómo funciona la agricultura de precisión con drones.

Uso de drones en agricultura de precisión

¿Como funciona?
La aplicación de la agricultura de precisión es simple, tome la entrada, trátela y elija automáticamente la mejor respuesta. Los drones, sin embargo, tienen una movilidad muy alta y suficiente espacio para llevar microcontroladores programados según la agricultura de precisión; haciendo que los drones sean exclusivamente eficientes para la gestión agrícola. Los siguientes procesos son las características exclusivas de los drones:

Cartografía:
El mapeo o la topografía es la operación de observación del dron. Con los nuevos modelos de drones, el agricultor solo necesita dibujar alrededor del área que necesita cubrir, ya que los drones están equipados con software de planificación de vuelo que les permite seguir una ruta de vuelo automatizada, la ruta también puede ser decidida de forma autónoma por el dron si utiliza inteligencia artificial. . El dron toma fotos automáticamente usando sensores a bordo y la cámara incorporada, y usa GPS para determinar cuándo tomar cada foto.

La cartografía utiliza técnicas de programación como el seguimiento de imágenes y la adquisición de imágenes, las mismas técnicas que se utilizan en los programas de reconocimiento facial y los robots; A medida que el programa se vuelve más sofisticado, ya sea mediante el uso de IA o manualmente, el dron se vuelve más inteligente y piensa cada vez más como un agricultor, ya que es más capaz de identificar enfermedades en los cultivos y decidir las respuestas óptimas, como se explica a continuación en Eliminación de cultivos. .

Fumigación:
La limpieza de cultivos es el trabajo engorroso y aburrido de un agricultor que puede ser asumido por drones para ahorrar tiempo, recursos y salud. Los drones pueden transportar tanques de fertilizantes y pesticidas para fumigar cultivos con mucha más precisión que un tractor. Esto ayuda a reducir los costos y la exposición potencial a pesticidas para los trabajadores que habrían necesitado fumigar esos cultivos manualmente.

El mapeo y el desempolvado de cultivos, combinados, hacen que los drones sean agricultores muy inteligentes y activos, ya que pueden analizar los cultivos con precisión y responder de manera adecuada.

¿Cuáles son los requisitos para la instalación?
Bueno, ¿qué necesitamos para hacer uso de la agricultura de precisión e integrarla con la tecnología de drones?

Experiencia agrícola:
El requisito principal para que la agricultura de precisión funcione es el requisito de experiencia agrícola que debe formar la base de la programación de los drones con los que aprenden los criterios para identificar problemas y estudiar cultivos.

Experiencia en programación:
Mediante comandos precisos, incluido el aprendizaje automático de prueba y error o la inteligencia artificial, los drones deben programarse para que funcionen como agricultores. Se supone que deben observar y responder de manera apropiada.

Equipo de drones:
El dron en sí es, por supuesto, un requisito vital. Pero el equipo instalado en el dron puede marcar una gran diferencia en su efectividad en términos de aplicación de la agricultura de precisión. Las cámaras sofisticadas o los sensores de imágenes térmicas pueden ayudar a identificar plagas y enfermedades de manera más eficiente, mientras que los microcontroladores más grandes y generalmente más costosos pueden mejorar la velocidad de procesamiento y la capacidad de transporte de datos de un dron.

Drones en agricultura

¿Cuales son los beneficios?
La integración de la tecnología de drones con la agricultura de precisión abre muchas posibilidades que son beneficiosas con el estado actual de la tecnología, tanto accesible como conveniente y de vanguardia; pero un atractivo significativo es que la tecnología de drones mejora en funcionalidad con la sofisticación en Tecnología de la Información, que se eleva con una curva pronunciada.

Las siguientes son algunas de las aplicaciones que hacen que la integración de la tecnología de drones con la agricultura de precisión sea muy efectiva:

Monitoreo de equipos de riego:
Administrar varios puntos de riego al mismo tiempo es inconveniente y engorroso, especialmente para los agricultores que tienen muchos campos repartidos por un condado o una región. Una vez que cultivos como el maíz comienzan a alcanzar ciertas alturas, las inspecciones de mitad de temporada de las boquillas y aspersores en los equipos de riego que suministran agua se pueden simplificar y llevar a cabo de manera muy efectiva con drones.

Identificación de malezas entre cultivos:
Los drones pueden trazar un mapa de malezas utilizando los datos obtenidos de sus sensores, por lo que los agricultores pueden diferenciar fácilmente las áreas de proliferación de malezas de alta intensidad de los cultivos saludables que crecen junto a ellos, mejorando la calidad de los cultivos.

Fertilidad de tasa variable:
Agribotix , una startup de servicios de drones agrícolas basada en CO2, ha utilizado mapas NDVI para dirigir las aplicaciones de fertilizantes durante la temporada en el maíz y otros cultivos. Mediante el uso de mapas de aplicación de tasa variable generados por drones para determinar la fuerza de absorción de nutrientes dentro de un solo campo, los agricultores pueden aplicar 60 libras de fertilizante a las áreas en dificultades, 50 libras a las áreas medianas y 40 libras a las áreas saludables , disminuyendo los costos de fertilizantes y aumentando los rendimientos.

Valoración de Salud:
Los drones pueden identificar bacterias, hongos o enfermedades basándose en la radiación infrarroja comúnmente transmitida por sensores, imágenes térmicas, adquisición de imágenes o seguimiento de imágenes y varios otros medios, evitando que las enfermedades se propaguen a otros cultivos. Con imágenes multiespectrales, los drones pueden detectar enfermedades antes de que sean detectadas por el ojo humano.

Cuales son las limitaciones?
Si bien puede ser optimista pensar que «el cielo es el límite», la integración de la tecnología de drones con la agricultura de precisión tiene algunas limitaciones, tanto exclusivas de la tecnología de drones como de la agricultura de precisión y sus sistemas integrados.

Problemas de seguridad y leyes federales:
Un problema que a menudo se plantea contra los drones es su posible uso indebido para sabotaje de la privacidad, contrabando de artículos y actividades terroristas; es por eso que las leyes federales, que varían entre países y estados, regulan el uso de drones.

En los EE. UU., Las regulaciones de la Autoridad Federal de Aviación requieren que todos los propietarios de aviones no tripulados que posean aviones que pesen entre 0,55 libras y 55 libras se registren en línea antes de volar.

Alto costo principal:
La inversión necesaria para actualizar el equipo agrícola convencional a la agricultura de precisión basada en drones podría ser un problema en términos de inversión, ya que es posible que los agricultores no puedan invertir cantidades suficientes para una configuración decente y el período de recuperación puede ser demasiado grande.

Precisión pesar:
Si bien la experiencia agrícola puede estar fácilmente disponible, la experiencia en programación y la sofisticación de los sensores y equipos instalados en los drones pueden requerir muchos recursos para llegar a la marca. Un agricultor analiza los cultivos y requiere mucha precisión con los sensores utilizados en un dron para que sea preciso.

Ejemplos de casos
Diferentes empresas y configuraciones ya están utilizando tecnología de drones para agricultura de precisión en diferentes capacidades. Echemos un vistazo a lo que están haciendo:

AgEagle:
AgEagle demostró, prácticamente, que el uso de drones en el departamento de agricultura en realidad puede ahorrar recursos, ya que fueron capaces de reducir el uso de pesticidas en un 50% simplemente aumentando la precisión de los pesticidas rociados, requiriendo menos cantidad para los mismos, o incluso mejores resultados y eficacia. Esto aumenta las ganancias obtenidas por los agricultores y contribuye al medio ambiente.

CSIC Córdoba:
Xylella fastidiosa es uno de los patógenos vegetales más peligrosos; afecta a más de 350 especies de plantas. Es capaz de transferirse viralmente de una especie a otra. Un estudio publicado en la revista Nature Plants con la colaboración del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC en Córdoba propone la forma de utilizar un dron para detectar el patógeno antes de que afecte a la planta.

“Nuestro estudio encontró que los efectos de la infección bacteriana se pueden detectar de forma remota antes de que aparezcan los síntomas visibles, lo que permite un mapeo rápido y preciso de los olivos infectados con Xylella en los huertos objetivo”, dijo el profesor Peter North, del Departamento de Geografía de Swansea. Universidad .

El diagnóstico precoz de este patógeno en particular es simplemente una pequeña demostración de las posibilidades que abre la agricultura de precisión.

Mapeo de DroneDeploy:
Anteriormente discutimos el mapeo como medio de adquisición de datos de una red de drones. DroneDeploy, una plataforma de software de drones con el repositorio de datos de drones más grande del mundo, publicó su Informe anual de tendencias de la industria de drones comerciales de 2018 . El informe cuantifica el impacto de la información aérea en varias industrias y consolida a DroneDeploy como líder de la industria en software para drones. Como el repositorio de datos y la plataforma de software de drones más extenso del mundo, el ecosistema de DroneDeploy permite a los clientes en 400.000 sitios de trabajo mapear 30 millones de acres, obtener hasta 20 veces ahorros de tiempo y mejorar los flujos de trabajo durante el último año. Esta excelente tecnología de mapeo con drones mejora efectivamente el rendimiento agrícola año tras año hasta en un 172%.

Una palabra final
Ahora sabemos que la agricultura de precisión, aplicada con drones, es un método de gestión agrícola muy eficiente en teoría. Pero al igual que toda tecnología moderna, necesita sofisticación y avance en términos de su aplicación práctica para que sea factible para uso comercial. Este avance es un resultado natural del uso, como cualquier otra tecnología. Concluyendo que el uso de tecnología de drones en el departamento agrícola es una inversión productiva y digna.

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Los usos del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) y el Sistema de Información Global (GIS) han avanzado rápidamente en los últimos años. Estos avances, junto con la recopilación de datos en tiempo real y la información de posición precisa, permiten una manipulación de análisis eficiente de un gran conjunto de datos geoespaciales. La mejor parte de todo esto es que dicha tecnología es compatible con muchos teléfonos móviles con chip GPS.

Los mapas de precisión son una herramienta muy esencial en la agricultura de precisión. Ayudan a los productores mostrándoles las ubicaciones exactas en la granja y brindan información específica sobre esa ubicación. Una característica importante de un mapa de precisión es que consiste en datos georreferenciados que se utilizan para mostrar información sobre una ubicación precisa en una parcela de la finca, así como información o características de un suelo o cultivo, como los niveles de humedad, el rendimiento del cultivo. niveles de nutrientes del suelo y muchos más.

El Sistema de Posicionamiento Global se utiliza actualmente para lograr una agricultura de precisión que facilita el mapeo de campo, la planificación de granjas, la exploración de cultivos, el mapeo de rendimiento y el muestreo de suelos. Además, el sistema de posicionamiento global permite a los productores trabajar bien en condiciones de campo de baja visibilidad como polvo, niebla, lluvia y oscuridad.

es esencial para correlacionar el rendimiento de los cultivos y las técnicas de producción con la variabilidad de la tierra. Esta correlación permite a los productores desarrollar las estrategias de tratamiento de plantas o suelos más adecuadas y efectivas, aumentando la producción agrícola. Los mapas generados se pueden utilizar para la aplicación precisa de agua, fertilizantes, pesticidas y herbicidas. La aplicación y dispersión de dichos productos químicos genera la sostenibilidad del medio ambiente y reduce los gastos o los costos de los insumos y maximiza los rendimientos.

El mapeo de agricultura de precisión implica la recopilación oportuna de información geoespacial con respecto a las propiedades y requisitos de la planta o el suelo, y luego aplicar y prescribir tratamientos específicos del sitio para aumentar la producción y al mismo tiempo proteger el medio ambiente. Esto es microgestión de granjas. La razón por la que el mapeo como una de las herramientas en la agricultura de precisión está ganando impulso se debe al hecho de que facilita el uso de herramientas de alta tecnología en la industria agrícola que son más precisas, fáciles de usar y rentables. La mayoría de las herramientas agrícolas de precisión requieren estar sincronizadas y bien interpretadas con sensores de recolección de datos, computadoras y sistemas de posicionamiento global y sistemas de referencia de tiempo.

Los beneficios del mapeo remoto en la agricultura de precisión no solo se limitan a aquellos productores con vastas granjas y músculos de inversión de capital, o cualquier experiencia con tecnologías de la información, sino también a los pequeños agricultores. Los vehículos aéreos no tripulados, como los drones, se pueden adquirir a bajo precio y son fáciles de usar, por lo que se pueden volar fácilmente. La información y las características adquiridas mediante la cartografía se pueden utilizar para mejorar el agua y la tierra. Esto se logra mediante la determinación del umbral económico para el manejo de plagas, mejoras del suelo, malezas y protección del hábitat natural para el futuro.

La buena noticia es que los fabricantes han desarrollado continuamente diferentes herramientas para ayudar a los productores y a los agronegocios en general a ser eficientes y más productivos en sus actividades de agricultura de precisión. En la agricultura moderna, los agricultores están utilizando productos derivados del sistema de posicionamiento global para aumentar la productividad y mejorar sus operaciones en la agroindustria.

Cómo funciona el mapeo

Los mapas de precisión prácticamente funcionan con una amplia variedad de otros sensores físicos junto con la información del sistema de posicionamiento global para analizar diferentes características conocidas como variables como la humedad del suelo y el cultivo, el rendimiento del cultivo y muchas más. Esta información es fundamental para localizar varios puntos de necesidad. Por lo tanto, le ahorra tiempo y dinero al agricultor al evitar la aplicación excesiva de fertilizantes, agua o pesticidas entre muchos otros insumos agrícolas.

Por lo general, la información con respecto a una ubicación es recopilada por receptores del sistema de posicionamiento global que mapean los límites del campo, los sistemas de riego, los caminos y las áreas problemáticas en el campo o los cultivos como humedad insuficiente, malezas, plagas o enfermedades. Esta precisión del sistema de posicionamiento global permite a los agricultores crear mapas de campo con mucha precisión por hectárea para áreas de campo, distancias entre puntos de cualquier interés y ubicaciones de carreteras. El sistema de posicionamiento global permite a los agricultores navegar con precisión a un punto específico en un campo, recolectando datos al mismo tiempo año tras año.

Hay diferentes tipos de mapas de precisión que los famers pueden generar. Les permite ver cosas que no pueden detectar con sus propios ojos desnudos, lo que les da la capacidad de tomar decisiones rápidas y precisas. Los tipos de mapas de precisión incluyen: –

Mapas de suelos
Estos mapas georreferenciados se recopilan de diferentes maneras, como dividir el campo en bloques de cuadrícula o tomar muestras de zonas de campo generadas por mapas de rendimiento o mapas topográficos.

Mapas de rendimiento
Un mapa de rendimiento se centra principalmente en el rendimiento de los cultivos; por ejemplo, cuánta productividad existe en un área del campo en comparación con el otro.

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Ya es el momento para pensar en ambientar tu campo. Con un drone se puede hacer una altimetría de la forma más rápida y precisa. Hace falta que la cosecha esté levantada para obtener una buena precisión, ya que la vegetación es un obstáculo para calcular bien las alturas del terreno.

¿Cómo se hace?
El drone vuela una grilla y cada punto en el terreno se ve desde hasta 20 fotos diferentes. Por estereoscopía, se arma una nube de puntos en tres dimensiones. A partir de ésta información se calcula un modelo digital de elevación, donde cada pixel expresa el valor de altura sobre el nivel del mar. Ésto incluye edificios y vegetación, con lo cual es fundamental volar sobre suelo desnudo, o eliminar los objetos que no forman parte del terreno.

¿Cuál es la precisión?
La precisión es 2-3 veces el tamaño del pixel del modelo digital de la superficie. En general está entre 10 y 15 centímetros, dependiendo del desnivel del terreno. Esta precisión es relativa, con lo cual se puede medir con esta precisión dentro del mismo modelo. Para obtener una precisión absoluta, falta la colocación de puntos de control en el terreno, que deben de ser medidos con una estación total o con un GPS de precisión. De esta forma el resultado es compatible con otras fuentes de datos.

¿Y las curvas de nivel?
Las curvas de nivel son una generalización del modelo digital del terreno, donde ya queda eliminado el ruido causado por piedras o vegetación. Dependiendo del desnivel en el terreno, se puede hacer una cota cada 25cm para campos relativamente llanos, hasta 1 metro para canteras y minería a cielo abierto. Por su formato vectorial, se superpone a la ortofoto, facilitando así la interpretación.

¿Qué equipo necesito?
Un Phantom 4 Pro es ideal para cubrir hasta 200ha por día de trabajo. Para campos grandes ya hace falta un Asesor/5 y se puede cubrir hasta máximo 2000ha por día de trabajo. Para obtener precisión, falta un GNSS RTK o estación total en combinación con lonas, ya que a veces es difícil encontrar puntos de referencia en el campo.

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Cuando se trata de tecnología y datos disponibles en la industria agrícola, hay una gran cantidad de opciones en estos días. Es importante que los minoristas comprendan y puedan orientar a los productores sobre lo que funciona y lo que no. Comprender las tecnologías y los conjuntos de datos es importante y la mejor forma de utilizarlos es aún más crucial.

La agricultura de precisión es un término ampliamente utilizado en la industria actual. Ayuda a los productores a responder mejor a la variabilidad dentro de un campo o serie de campos para mejorar la salud general del cultivo y aumentar los rendimientos. Las herramientas de agricultura digital incluyen la variedad de tecnología y sistemas de software que proporcionan datos para mejorar la toma de decisiones en la agricultura de precisión y, si se usan correctamente, pueden ayudar a reducir el desperdicio, aumentar las ganancias y proteger el medio ambiente.

En la actualidad, los minoristas y productores utilizan herramientas agrícolas digitales como parte de sus estrategias de agricultura de precisión para mejorar el proceso agrícola, incluidos equipos de aplicación de campo y plataformas de sensores que controlan las compras de productos y pueden proporcionar datos registrados en tiempo real. Las plataformas de aplicaciones de software también se están volviendo más populares y aumentan la cantidad de opciones diferentes disponibles. Estas herramientas agrícolas digitales se pueden utilizar para recopilar y analizar datos que ayuden a informar a los minoristas y productores de diversas decisiones a lo largo del proceso de producción de cultivos.

Aquí hay 4 formas en que las herramientas agrícolas digitales pueden ayudar a los productores a aumentar la productividad del campo y al mismo tiempo reducir el estrés ambiental:

1. Monitorear los parámetros del suelo y la planta
Usando herramientas agrícolas digitales, los productores pueden determinar las condiciones máximas para el crecimiento de las plantas y qué nutrientes necesitan sus cultivos para ayudarlos a alcanzar sus objetivos de rendimiento campo por campo. Hay varias opciones tecnológicas disponibles en la actualidad. Una forma es colocar sensores en todos los campos para registrar las condiciones del suelo y las precipitaciones en estas diferentes áreas. Esto puede ser útil con VRT y mejorar los rendimientos en áreas problemáticas clave. A menudo, estos sensores se pueden conectar a aplicaciones digitales o de software para ayudar a los productores a maximizar los beneficios de esta tecnología.

Existe una variedad de aplicaciones informáticas, programas de software y otras herramientas agrícolas digitales que pueden usarse junto con equipos agrícolas o pueden usarse manualmente para registrar resultados de muestras de suelo, insumos de fertilizantes, lluvia y otras condiciones. Esta tecnología ayuda a los agrónomos y sus productores a evaluar sus decisiones agrícolas para campos individuales y mejorar sus rendimientos. Un ejemplo es Climate FieldView ™, que puede programarse para funcionar a través del equipo de un agricultor o puede programarse manualmente con datos de campo. Con FieldView, los usuarios pueden usar las herramientas digitales en esta plataforma para crear planes agrícolas y mapas de campo, incluidos mapas de exploración y rendimiento para usar dentro de su operación agrícola individual.

2. Automatizar la gestión de campo
Si un productor utiliza tecnología de sensores en sus operaciones, el suelo y las especies de plantas pueden optimizarse automáticamente a través de estos sensores y tomarse de un Sistema de soporte de decisiones, que puede ayudar a determinar el mejor momento para regar y fertilizar los cultivos en particular.

Si un productor está usando una aplicación digital como FieldView, puede usar una serie de recursos disponibles a través de la plataforma para rastrear el progreso durante la temporada. Un ejemplo incluye imágenes de salud del campo que permiten a los productores seguir el progreso del cultivo y apoyar los esfuerzos de exploración de cultivos y las decisiones de manejo del campo para ayudarlos a mantener el mayor potencial de rendimiento a medida que avanza la temporada.

3. Recopile datos en tiempo real
Si un productor aplica dispositivos sensores en todo el campo, permitirá el monitoreo continuo de los parámetros elegidos y ofrecerá datos en tiempo real para ayudar al productor a tomar decisiones informadas durante la siembra, durante la temporada de crecimiento y durante la cosecha.

Con las herramientas de agricultura digital, los productores pueden usar datos en tiempo real en momentos clave para ayudarlos a tomar decisiones. Por ejemplo, si un productor ha cargado sus datos de plantación o ha utilizado la aplicación FieldView ™ Cab durante la plantación, puede crear mapas dentro de su cuenta. Estos mapas pueden usarse durante la cosecha o combinarse con datos de cosecha para producir resultados detallados de rendimiento por campo y por híbrido o variedad.

Climate FieldView proporciona herramientas instantáneas de análisis de rendimiento que le permiten evaluar el rendimiento del producto en la cosecha.

4. Obtenga los mejores resultados de mano de obra y recursos
Los productores y minoristas pueden utilizar la tecnología para ayudar a maximizar los beneficios de los nutrientes de los cultivos, la protección de los cultivos y los costos de riego mediante el uso de sensores automáticos que alertan al productor de la necesidad o el mejor momento para regar y fertilizar sus respectivos cultivos.

Con herramientas agrícolas digitales como Climate FieldView, los productores pueden crear una variedad de recetas (scripts) de siembra y fertilidad, que incluyen nitrógeno, fósforo, potasio y otros nutrientes esenciales.

Se estima que más de la mitad de los productores actualmente se involucran en alguna forma de tecnología agrícola y se espera que este número continúe creciendo a medida que los agrónomos y los productores vean los beneficios mejorados de las herramientas agrícolas digitales y cómo pueden mejorar sus resultados dentro de sus estrategias generales de agricultura de precisión. . Para algunas aplicaciones digitales, incluso hay opciones de distribuidor que permiten al agrónomo realizar un seguimiento de los resultados y evaluar el rendimiento de los cultivos en territorios más grandes o entre una variedad de condiciones de cultivo.

Los minoristas agrícolas tienen la oportunidad de ayudar a sus clientes brindándoles experiencia local sobre cómo las diversas herramientas y tecnologías agrícolas digitales disponibles en la actualidad podrían implementarse mejor dentro de su geografía y dentro de su operación individual para ayudarlos a mejorar el retorno de la inversión en la forma más apropiada formas.

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Las tecnologías de producción basada en información (agricultura de precisión) están ganando popularidad entre los agricultores porque su uso puede conducir a un seguimiento más estrecho de las decisiones de gestión de la producción agrícola y posibles ahorros de costes. Según la Encuesta de Manejo de Recursos Agrícolas del USDA, cuatro tecnologías son las más comúnmente utilizadas: mapeo de rendimiento, mapeo de suelos, dirección de maquinaria de autoguiado y tecnologías de tasa variable (VRT).

Las tres primeras de estas tecnologías se pueden utilizar independientemente unas de otras. Los recolectores de monitoreo de rendimiento producen datos de rendimiento de cultivos específicos de la ubicación que informan las condiciones de crecimiento durante el período de crecimiento anterior. Estos datos se pueden utilizar para crear un mapa de rendimiento. Los mapas de suelos creados con tecnología de sistema de posicionamiento global (GPS) brindan información sobre las condiciones de crecimiento relacionadas con el suelo en las granjas de maíz. Los niveles de nitrógeno, potasio y fósforo se mapean comúnmente, pero se pueden incluir el tipo de suelo y los micronutrientes. Los agricultores, proveedores de insumos agrícolas (por ejemplo, semillas y fertilizantes) y proveedores de servicios personalizados están utilizando ambos tipos de mapas de suelo y rendimiento de mapas GPS para las recomendaciones y decisiones de gestión de la producción agrícola.

Los sistemas de autoguiado de cosechadoras y tractores que conducen automáticamente los equipos agrícolas también requieren el uso de tecnología GPS para determinar los límites del campo. La guía automática proporciona el beneficio de operaciones de campo más precisas que las que normalmente se pueden realizar mediante señales visuales, como la conducción manual a lo largo de una hilera de cultivos.

VRT es la única de las cuatro tecnologías que generalmente se adopta junto con otras tecnologías de precisión. Se considera que la VRT es complementaria a la cartografía y puede generar diferentes ahorros de costes cuando se utiliza con diferentes tipos de cartografía. Por ejemplo, los agricultores pueden programar equipos compatibles con VRT que se utilizan para aplicar insumos agrícolas mediante mapas de rendimiento o mapas de suelos para aplicar diferentes niveles de insumos, incluso semillas, a diferentes tasas dentro de un campo.

Para estimar el ahorro de costos del uso de tecnologías de agricultura de precisión en la producción de maíz, los investigadores de ERS analizaron factores relacionados con la adopción de tecnología y las prácticas de producción de maíz. Los investigadores tomaron en cuenta los efectos de los acres cultivados, el nivel de educación superior del operador y la edad del operador. El costo de producción por acre se midió como los costos operativos de semillas, fertilizantes, pesticidas, mano de obra remunerada y no remunerada, gastos de maquinaria (no inversiones de capital), combustible y reparaciones y gastos de servicios personalizados.

Entre los productores de maíz que utilizan estas cuatro tecnologías de agricultura de precisión, los que utilizan el mapeo de rendimiento de forma independiente o con VRT informaron los mayores ahorros de costos (alrededor de $ 25 por acre). Los monitores de rendimiento recopilan información sobre las condiciones de cultivo a lo largo del año que se reflejan en los rendimientos, y la variabilidad del rendimiento en los campos de un agricultor brinda una rica fuente de información sobre la efectividad de las prácticas recientes. Los agricultores que utilizaron el mapeo de suelos con GPS tuvieron ahorros de costos de más de $ 13 por acre, menos de la mitad que los agricultores que utilizaron el mapeo de rendimiento, ya que cada punto de datos en un mapa de suelos requiere una prueba de suelo geolocalizada individual.

Al comparar los ahorros de costos de VRT con mapeo de rendimiento con los ahorros de costos de VRT con mapeo de suelos, se podría esperar que la densidad adicional de información en un mapa de rendimiento valga la pena cuando se combina con VRT, y los resultados del modelo confirman este efecto: VRT con rendimiento el mapeo está asociado con ahorros por acre ligeramente más altos ($ 22 frente a $ 21). Los sistemas de guiado requieren un tractor y un equipo de dirección combinado, además de un receptor GPS, pero su uso aún genera mayores ahorros de costos ($ 15 por acre) que el mapeo del suelo. Los sistemas de guía ahorran combustible y el desgaste de las máquinas mediante una gestión más sencilla de las actividades de campo. La reducción de la fatiga del operador y otros factores relacionados con el estrés son difíciles de medir y sus efectos no se tienen en cuenta en los ahorros de costos de los sistemas de guía. En relación con los costos de producción totales por acre, los ahorros estimados son 4.

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El término big data puede parecer a primera vista incongruente con la agricultura animal. Sin embargo, al capturar, analizar, informar y compartir los datos de la cadena de producción con los tomadores de decisiones, las organizaciones están mejor equipadas para tomar decisiones informadas. Un aspecto fundamental de este proceso es el tipo de datos, su relevancia, precisión e integridad.

No se puede subestimar la importancia de capturar datos relevantes y precisos que se informan en un tiempo y espacio significativos. Sin embargo, existen desafíos importantes con el big data para la producción avícola, sobre todo con los conceptos básicos de captura de datos, almacenamiento, seguridad, análisis y realización de cambios significativos basados ​​en los datos. Este documento revisará las tecnologías actuales disponibles o en desarrollo para el

Datos de la granja
a) Medio ambiente
Con la llegada de la ventilación de túnel para los establos de aves de corral hace más de tres décadas, la capacidad de controlar y monitorear las condiciones ambientales como la temperatura, la humedad relativa, la ventilación, la iluminación, la calidad del aire y el índice de calor / comodidad de las aves ha avanzado significativamente. Dado que estas tecnologías existen actualmente y se utilizan ampliamente, el enfoque de esta revisión se concentrará en tecnologías emergentes e identificará oportunidades para el desarrollo. Sin embargo, vale la pena señalar que, aunque la regulación y el monitoreo de las condiciones ambientales se ha vuelto cada vez más automatizado, la presentación de informes y la difusión de estos registros más allá de la granja a menudo está fragmentada y sigue siendo un área de mejora.

b) Agua
Los medidores de agua son más comunes en las granjas que los dispositivos de medición de alimentos; sin embargo, no todas las granjas o cobertizos los tienen. Quizás sea evidente que el consumo de agua es un indicador crucial de la salud de las aves y, por extrapolación, puede dar alguna indicación del consumo de alimento. Sin embargo, los datos sobre el agua a menudo se pasan por alto en la granja o no se registran ni se informan de manera que respalden mejor la gestión óptima de las bandadas. El registro de datos de ingesta de agua por hora, si no diaria, ayudaría a identificar las tendencias en el consumo, particularmente la ingesta disminuida que puede preceder a un problema de salud y brindar una oportunidad para una investigación e intervención tempranas.

c) Piensos
Cuando se trata de la producción avícola, los factores clave de la eficiencia y la rentabilidad se centran en los piensos. Si bien el pienso es solo uno de los muchos componentes de la producción avícola, su contribución a la eficiencia de la producción merece especial atención. Según se informa, los costos de los piensos representan el 60-70% de los costos de producción y, por lo tanto, no se puede dejar de enfatizar su importancia para la economía de una empresa avícola.
Sin embargo, paradójicamente, esta métrica es quizás la menos informada. El volumen de alimento consumido para cada lote o ciclo de producción se aproxima en la finca utilizando diversas combinaciones de ingresos de las fábricas de alimentos balanceados y estimaciones subjetivas que van desde algo tecnológicamente avanzado hasta arrojar piedras a los silos. De los métodos tecnológicamente más avanzados para la estimación del uso de piensos, algunos son propensos a errores y requieren considerablemente más mantenimiento que otros. Cualquiera que sea el método que se utilice, aunque podría considerarse un paso adelante en el seguimiento de la alimentación, la precisión de los datos puede ser cuestionable y, por lo tanto, potencialmente engañosa. La necesidad (y el deseo) de medir e informar con precisión la ingesta de alimento en tiempo real es significativa y los beneficios de estos datos no deben subestimarse.
Otro factor que contribuye a la imprecisión de los informes de alimentos es que, a pesar de las mejores intenciones, la mayoría de las veces el uso de alimentos se informa después de que el lote ha terminado y con datos incompletos. La precisión de esto también se basa en la estimación de alimento que queda en el silo al final del lote. Dados los métodos anteriores que se utilizan habitualmente para estimar el inventario de silos, la aplicación de un control del volumen de alimentación más preciso es clave para proporcionar datos significativos a diario e incluso cada hora y en tiempo real. Hacer hincapié en el potencial de este flujo de datos para mejorar la toma de decisiones sobre la producción avícola da como resultado la capacidad de comparar parvadas, galpones, granjas y cambios en la gestión / nutrición. Actualmente, a menos que haya granjas de investigación disponibles, la capacidad de cuantificar con precisión los efectos sobre el rendimiento / eficiencia de las aves en respuesta a cambios en la formulación de los piensos, los aditivos de los piensos y la fabricación de piensos es limitada. El potencial para monitorear la entrega de alimento en los cobertizos y, por lo tanto, calcular el consumo diario de alimento, es quizás uno de los desafíos más importantes en la granja, pero las oportunidades aquí son enormes.

d) Peso corporal vivo y uniformidad
El peso corporal vivo y la uniformidad de la parvada son importantes para evaluar el crecimiento, la eficiencia alimentaria y los problemas subyacentes de salud o bienestar. Actualmente, el peso corporal promedio y la uniformidad de las aves se obtienen pesando manualmente un subconjunto de la bandada o, con menos frecuencia, con plataformas de pesaje automáticas. El pesaje manual de aves es laborioso y limita el número de aves muestreadas, lo que puede representar erróneamente la bandada. Las plataformas de pesaje automáticas están sujetas a los caprichos del comportamiento y el peso corporal de las aves. Es menos probable que las aves más pesadas se suban a las plataformas de pesaje, lo que lleva a una subestimación del peso corporal de la parvada hasta en un 30%. Concordantemente, este escenario es más evidente hacia el final del ciclo de producción en los pollos de engorde, cuando el peso corporal de los pollos de engorde es crucial para programar los tiempos de recogida.

e) Biosensores
Un área emergente en la ganadería es el uso de tecnologías avanzadas de biosensores como microfluidos, analizadores de sonido y algoritmos de detección de imágenes. Se ha informado que los analizadores de sonido son efectivos para predecir los niveles de ‘estrés’ en las gallinas ponedoras, el confort térmico de los pollitos durante la etapa de crianza, el rendimiento de crecimiento de los pollos de engorde y los pollitos antes de la eclosión. El seguimiento de la distribución espacial de las aves puede proporcionar indicadores del comportamiento de las aves, las condiciones ambientales y la actividad de las aves. Se prevé que estos sensores se incorporarán en las unidades de producción avícola y alimentarán los datos (información) a los gestores de ganado avícola para permitir una adecuada toma de decisiones relacionadas con el manejo de las aves. Actualmente, la adopción de estas tecnologías es baja; sin embargo,

Limitaciones y barreras para la adopción
La tecnología digital es un facilitador clave en toda la cadena alimentaria; sin embargo, a pesar de las claras tendencias en otros países, Australia tiene un retraso significativo en el uso de plataformas de software e información digital. Los impedimentos para la adopción de la tecnología digital son multifactoriales, pero pueden atribuirse en gran medida a las limitaciones de capital necesarias para implementar dichos sistemas y la cobertura de telecomunicaciones inadecuada, especialmente en las granjas ubicadas en áreas remotas. Los esfuerzos para mejorar la conectividad a Internet en áreas remotas están progresando, pero el acceso a Internet sigue siendo inconsistente, poco confiable y lento en muchas áreas. Trabajar alrededor de las soluciones para esto es costoso y, dada la ubicación y la propiedad fragmentadas de las granjas, es poco probable que una sola granja avícola pueda justificar el capital requerido.
Otra consideración en la adopción de tecnologías de informes y monitoreo digitales es la propiedad y seguridad de los datos. En empresas totalmente integradas en las que las granjas son propiedad de la empresa o son administradas por ella, los problemas relacionados con la propiedad de los datos y la presentación de informes transparentes son quizás menos controvertidos que en situaciones en las que se contratan productores por contrato. De manera similar, es más probable que las organizaciones más grandes cuenten con departamentos de TI dedicados y protocolos de seguridad que los operadores más pequeños. En situaciones en las que se emplean productores por contrato, pueden surgir sensibilidades relacionadas con el intercambio de datos y la seguridad con inquietudes planteadas sobre cómo las empresas avícolas almacenarán, compartirán e interpretarán los datos. Esto último puede afectar las negociaciones del contrato o los pagos y necesitaría una aclaración al inicio de un proyecto de datos. Cualquiera que sea el caso,

Conclusiones
La adopción de tecnología para el monitoreo y la gestión debe basarse en algunos fundamentos; de lo contrario, existe el riesgo de verse abrumado por datos erróneos o sin sentido. Una advertencia sobre el uso de big data para la producción avícola es que la combinación de personas y datos es fundamental para el éxito. Se requerirá personal capacitado para interpretar los datos y manejar las bandadas en el campo; Big Data no es un reemplazo para las personas capacitadas, sino una herramienta para permitir la toma de decisiones. Para maximizar el valor de los macrodatos en la producción avícola, será necesario emplear un enfoque de cadena de valor completa y también requerirá ajustes en la forma en que se comparten los datos actualmente. Un objetivo general del uso de big data en la producción avícola debería ser proporcionar los datos correctos a la persona adecuada en el momento adecuado.

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