Agricultura de precisión y sostenibilidad

¿Qué es la agricultura de precisión

Durante las últimas décadas, a medida que las máquinas agrícolas más grandes y más rápidas han brindado la capacidad de administrar granjas en constante expansión, los agricultores en su mayor parte han seguido tratando a los grandes campos como elementos uniformes. Sin embargo, las actitudes han ido cambiando en los últimos años. y un nuevo método de agricultura llamado agricultura de precisión está emergiendo rápidamente. Basado en lo que se llaman métodos «específicos del sitio», la agricultura de precisión implica el estudio y manejo de variaciones dentro de los campos que pueden afectar el rendimiento de los cultivos. Gira en torno a la idea de que el tratamiento de una gran región ya que un área uniforme es esencialmente un desperdicio y utiliza un exceso de recursos costosos en forma de fertilizantes, pesticidas y herbicidas. Cualquier área tan grande como un campo puede contener amplias variaciones espaciales en los tipos de suelo, disponibilidad de nutrientes y otros factores importantes;no tener en cuenta estas variaciones puede resultar en una pérdida de productividad. Si bien los costos de los insumos agrícolas continúan aumentando, los agricultores individuales no pueden hacer nada para aumentar el precio de sus cultivos debido a la naturaleza del mercado de productos básicos.La agricultura de precisión es un método de cultivo gestión que permite al agricultor producir de manera más eficiente, obteniendo así ganancias a través del uso económico de los recursos.Un efecto importante de la agricultura de precisión es el alto beneficio ambiental de usar tratamientos químicos solo donde y cuando son necesarios.Esta promoción de la administración ambiental es una clave componente de las nuevas actitudes en la agricultura.Los agricultores individuales no pueden hacer nada para aumentar el precio de sus cultivos debido a la naturaleza del mercado de productos básicos La agricultura de precisión es un método de gestión agrícola que permite al agricultor producir de manera más eficiente, obteniendo así ganancias mediante el uso económico de los recursos. de la agricultura de precisión es el alto beneficio ambiental de usar tratamientos químicos solo donde y cuando son necesarios. Esta promoción de la administración ambiental es un componente clave de las nuevas actitudes en la agricultura.Los agricultores individuales no pueden hacer nada para aumentar el precio de sus cultivos debido a la naturaleza del mercado de productos básicos La agricultura de precisión es un método de gestión agrícola que permite al agricultor producir de manera más eficiente, obteniendo así ganancias mediante el uso económico de los recursos. de la agricultura de precisión es el alto beneficio ambiental de usar tratamientos químicos solo donde y cuando son necesarios. Esta promoción de la administración ambiental es un componente clave de las nuevas actitudes en la agricultura.Esta promoción de la administración ambiental es un componente clave de las nuevas actitudes en la agricultura.Esta promoción de la administración ambiental es un componente clave de las nuevas actitudes en la agricultura.
«Específico del sitio»: ¿qué significa?

El sitio específico es un término que se refiere a tratar el área más pequeña posible como un solo elemento. Por ejemplo, en lugar de tratar un campo completo con herbicida debido a unas pocas infestaciones de malezas aisladas, el manejo específico del sitio requiere el tratamiento de solo esas áreas. Un sitio es simplemente la unidad más pequeña que el agricultor puede manejar con las herramientas disponibles, ya sea un área de 100 pies cuadrados o una planta individual. El tratamiento de cada sitio es específico para las necesidades de cada sitio, según lo determinado por los datos de pruebas de suelo y informes de exploración de cultivos.La implementación del GPS ha permitido a los agricultores mapear con precisión sus campos y reducir el tamaño de su sitio a un área de solo unos pocos metros.Con las capacidades informáticas actuales, un campo podría dividirse en una cuadrícula de cientos de áreas manejables por separado unidades Sin embargo,Dependiendo del tamaño del campo y las consideraciones del presupuesto de prueba, los cuadrados de cuadrícula de un acre o dos son comunes en estos días.

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EMPEZAR

Pasos en el proceso de agricultura de precisión

La agricultura de precisión es un proceso cíclico, por supuesto, pero un agricultor puede comenzar con la agricultura en un sitio específico en casi cualquier época del año.En general, los agricultores deben realizar la planificación anual, la recopilación de datos y los pasos de análisis para completar la agricultura de precisión. ciclo.

Antes de plantar: realice pruebas de suelo, luego análisis de datos para determinar variaciones espaciales en las condiciones del suelo que requieren una variedad de tratamientos o métodos de plantación.
En la temporada de crecimiento: comience sembrando con tasas de siembra variables en todo el campo y use la aplicación de dosis variable (VRA) de fertilizantes según lo determinen los datos de las pruebas del suelo. La exploración de cultivos se realiza para buscar problemas como malezas, plagas o enfermedades. Los hallazgos determinan si se justifican más VRA de tratamientos químicos u otras acciones.
Durante la cosecha: a medida que se cosecha el cultivo, un monitor de rendimiento en los registros de la cosechadora registra datos de rendimiento georreferenciados para analizarlos y mapearlos en todo el campo.Los resultados de rendimiento variable en todo el campo pueden ayudar al agricultor a descubrir si sus métodos de gestión han tenido éxito. y determinar cómo proceder en la próxima temporada.
Herramientas y métodos en la agricultura moderna
Pruebas de laboratorio

El agricultor de hoy depende de fuentes externas para obtener cierta información, como los datos del suelo. Los laboratorios de pruebas pueden realizar análisis del suelo para detectar nitrógeno, fósforo, potasio y otros nutrientes. Hay varios métodos de selección de puntos de muestreo disponibles para el agricultor, y una cuadrícula de muestreo puede El punto principal es que si se toman más muestras en un campo, los datos serán más específicos del sitio. Esto proporciona una base inicial de información para desarrollar planes de VRA.

Plantación: cómo y qué

En la agricultura de precisión, los cultivos se plantan a tasas variables según se determina a partir del conocimiento previo sobre las condiciones del campo y los datos de las pruebas del suelo. El equipo de siembra actual puede programarse para producir tasas de siembra variables; Los cambios de tasa los determina y programa el agricultor. Lo que se siembra también es de importancia crítica, y la explosión en el desarrollo de cultivos mejorados genéticamente ofrece a los agricultores una ventaja impresionante al elegir variedades resistentes y de alto rendimiento.

Exploración de cultivos

A medida que los cultivos crecen, las observaciones deben documentarse cuidadosamente sobre cualquier problema que se desarrolle en el campo.Aunque la exploración de cultivos no es nada nuevo, los exploradores de cultivos de hoy pueden ingresar sus observaciones en un SIG, vinculado a la ubicación precisa del problema a través de datos de GPS y la información puede analizarse en comparación con otros datos del SIG.

Tradicionalmente, las personas con conocimientos capaces de identificar numerosos problemas han realizado la exploración de cultivos. Entre las herramientas de campo de los exploradores de cultivos modernos se encuentran el receptor GPS y una computadora portátil. Con la llegada del mapeo de video, cualquier persona no capacitada puede registrar las condiciones del campo para ser revisadas por expertos más tarde. .Otros métodos para identificar problemas en un campo incluyen la teledetección aérea o satelital. Actualmente, estos métodos pueden tener un costo prohibitivo y tener un alto tiempo de respuesta. Son necesarias mejoras en la disponibilidad de datos satelitales, pero eventualmente esta puede ser una fuente de uso común información.

Aplicación de productos químicos de tasa variable

VRT (tecnología de dosis variable) y VRA (aplicación de dosis variable) se refieren al desarrollo de pulverizadores automáticos de dosis variable, que son una herramienta extremadamente importante en la agricultura de precisión, donde la práctica de aplicación de productos químicos en todo el campo ha sido reemplazada por aplicaciones específicas del sitio tratamientos, los rociadores capaces de aplicaciones de tasa variable son esenciales. Estas máquinas están programadas para entregar con precisión la cantidad correcta de productos químicos necesarios en un campo, después de la entrada de la exploración de cultivos y el análisis de la variabilidad de las condiciones del campo. Este elemento en el sistema agrícola de precisión es muy importante responsable de reducir el costo de los insumos y disminuir el impacto ambiental, mediante la aplicación automatizada de la menor cantidad de productos químicos necesarios.

Monitores de rendimiento

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DESCARGAR INFORMACIÓN

El monitoreo del rendimiento es probablemente la piedra angular más importante de la agricultura de precisión. El método tradicional de monitoreo del rendimiento mediante el pesaje de lotes de cultivos cosechados está dando paso al método de agricultura de precisión de monitoreo instantáneo del rendimiento. flujo durante la cosecha y la velocidad de la cosechadora. Estos datos, combinados con la ubicación GPS para cada punto de datos, permiten la creación de un mapa de rendimiento dentro de un SIG. El mapa de rendimiento es una herramienta visual que los agricultores y consultores de cultivos pueden comparar con mapas de datos de análisis de suelo, mapas de aplicación de productos químicos y otra información, lo que resulta en una recomendación para el plan de manejo específico del sitio del próximo año.un mapa de rendimiento muestra evidencia de las relaciones entre el rendimiento del cultivo y las variables de condición del campo.

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Nuevos sensores ópticos en agricultura de precisión

La adopción de técnicas de agricultura de precisión permite un ahorro considerable en el consumo de insumos y energía orientados a la optimización de la producción y calidad de los cultivos. El manejo del agua de riego es, sin duda, un buen ejemplo de los beneficios de las técnicas de agricultura de precisión. Los ejes de la aplicación de la agricultura de precisión en el riego se basan en entregar la cantidad de agua justa en el momento correcto y de la manera indicada, siendo el objetivo determinar cuánto, cuándo y cómo regar.

Carlos Zúñiga, Ingeniero Agrónomo Ph.D. Doctorado en Ingeniería Agrícola y Biológica, Universidad del Estado de Washington. INIA La Cruz.

Carlos Zuñiga, Ingeniero Agrónomo, Ph.D. INIA La Cruz

El uso de sensores, no solo en el riego sino en todas las etapas productivas, es fundamental para obtener las respuestas a estas preguntas de manera precisa y temporalmente adecuada. Además de los ya conocidos sensores de humedad de suelo, los avances en electrónica han permitido, en el último tiempo, la creación de nuevos sensores ópticos que pueden detectar, a través de imágenes, energía reflejada o emitida por los cuerpos. Energía que es invisible a nuestros ojos y que puede dar importante información sobre las necesidades hídricas y el estado nutricional y sanitario de los cultivos. Además, la posibilidad de acoplar estos sensores en plataformas aéreas no tripuladas permite abarcar grandes superficies de terreno en una sola captura de datos y a una alta frecuencia, dando la oportunidad de dimensionar la variabilidad espacial del terreno y con alta resolución temporal.

El principio de estos sensores ópticos está basado en la interacción entre los cuerpos y la luz que estos emiten o reflejan. Una pequeña parte de esa luz es visible, el resto es imperceptible a nuestros ojos. Sin embargo esa parte invisible contiene información de gran utilidad sobre el estado de un cultivo. Una parte de la radiación no visible es la radiación infrarroja, dimensionar esta radiación, mediante sensores especialmente diseñados, es una poderosa herramienta para determinar el estado hídrico, sanitario y de desarrollo de las plantas. En el presente artículo se presentarán tres sensores que se basan en la detección de radiación infrarroja que pueden ser de gran ayuda en el manejo agronómico de los cultivos, se discutirá acerca de las plataformas que pueden portar estos sensores y cuáles son los desafíos futuros en el análisis de la información obtenida.

FIgura 1: Imagen termal captada desde un dron (a) y relación entre temperatura de la canopia y la conductancia estomática (b)

FIgura 2: Imagen RGB (a) e imagen termal (b) captada desde una plataforma terrestre móvil

FIgura 3: Espectroradiómetro (a) e imagen multiespectral tomada desde un dron en uva vinífera (b).

SENSORES TERMALES INFRARROJOS
El estrés hídrico en las plantas, detectado por las raíces, produce una respuesta hormonal que provoca el cierre de los estomas disminuyendo la transpiración. Este cambio fisiológico, reducción de la transpiración, disminuye la energía disipada por la planta, lo que se traduce en un aumento de la temperatura de las hojas. En otras palabras, una planta bajo estrés hídrico tendrá una temperatura foliar más alta que aquellas sin estrés. En el último tiempo el desarrollo de la termografía infrarroja ha permitido disponer, a un costo asequible, de las herramientas necesarias para detectar diferencias en temperatura con alta precisión y resolución, las llamadas cámaras termales (Figura 1a). Estas cámaras determinan la temperatura de los cuerpos a través de la radiación infrarroja que estos emiten. Por lo tanto, aprovechando la relación entre el cierre de estomas y el aumento de la temperatura foliar podemos diferenciar plantas estresadas de plantas no estresadas. Esta relación ha sido ampliamente documentada. Por ejemplo, en estudios realizados por el autor, en Washington State University, en uva vinífera, se sometió un cuartel de Cabernet Sauvignon a cuatro regímenes hídricos, un control sin limitaciones hídricas (100%) y tres tratamientos que recibieron 60, 30 y 15% del control. A estos tratamientos se les midió la conductancia estomática (medida del nivel de cierre de estomas) con un porómetro, al mismo tiempo que se tomaban imágenes termales aéreas con un dron.

Los resultados indicaron una relación inversa entre las lecturas de conductancia estomática y la temperatura de la canopia (Figura 1b). Comprobando que la temperatura de las plantas aumenta cuando están más estresadas. El sistema fue preciso además en determinar la diferencia entre las plantas control y las que sufrieron estrés. También la técnica se probó instalando una cámara termal en un pequeño tractor tomando imágenes individuales de las plantas. Los resultados fueron los mismos, sin embargo, el uso de imágenes individuales requiere tener una referencia termal para comparar datos obtenidos con diferencia temporal (Figura 2).

SENSORES MULTIESPECTRALES E HIPERESPECTRALES
La información contenida en la radiación infrarroja cercana reflejada por las plantas y su relación con la energía reflejada en el verde y el rojo está asociada a la cantidad de clorofila presente en las hojas. Por lo tanto, déficit nutricionales, enfermedades o el desarrollo del cultivo pueden ser dimensionados a través del análisis de la radiación reflejada en esta banda (800 a 2500 nm). Se han desarrollado múltiples sensores que pueden obtener esta información. Las cámaras digitales convencionales pueden detectar radiación roja, verde y azul (también conocida como RGB por sus siglas en inglés), pero se pueden modificar sus filtros para detectar radiación infrarroja cercana (800 – 900 nm Figura 3b). Existen otro tipo de sensores que pueden medir un espectro más amplio de radiación reflejada (entre 450 y 2500 nm), que aportan mayor información acerca del estado de los cultivos, los espectroradiómetros y cámaras hiperespectrales (Figura 3a). Estas últimas, obtienen una imagen de los objetos en cada una de las bandas que la cámara posea.

Un aspecto importante a considerar en cualquier recopilación de información con estos sensores, es la luz incidente al momento de la toma de datos. Para poder hacer comparables las mediciones se debe recurrir a la calibración de las imágenes respecto de una referencia o la determinación de índices de vegetación respecto a un estándar. De cualquier modo, el correcto uso de estos equipos permite obtener información relevante acerca de los cultivos antes que nuestra vista los pueda detectar, de esta manera se pueden tomar decisiones de manejo con anticipación a la ocurrencia de deficiencias nutricionales o daño por enfermedades en un nivel severo.

IMÁGENES TRIDIMENSIONALES PARA DETERMINAR VARIABILIDAD ESPACIAL
El manejo del agua y los nutrientes tiene una incidencia importante en el desarrollo de los cultivos. En uva vinífera el vigor o desarrollo de las plantas es un parámetro importante para determinar el nivel de estrés al que están sometidas. Las cámaras tridimensionales son una alternativa que puede ayudar a determinar el volumen, la forma, la altura, la biomasa y otros parámetros estructurales de los cultivos con alta resolución espacial y temporal. Estos sensores basan su funcionamiento en el tiempo que demora en retornar a la cámara una señal enviada al objeto. Equipos que usan este método son sensores ultrasónicos, cámaras tridimensionales y 2D y 3D LiDAR (Light detector and ranging). Los sensores ultrasónicos son poco precisos en terreno para determinar el volumen de las plantas. Sin embargo, cámaras tridimensionales y 2D y 3D LiDAR han sido utilizadas en terreno para fenotipeo de plantas y determinación de volumen. Sus limitaciones son el costo de los equipos y la complejidad en el análisis de la información. Sin embargo, es posible instalar estos equipos en drones o plataformas terrestres móviles como pequeños tractores que pueden escanear campos completos obteniendo toda la variabilidad espacial y a una alta resolución (Figura 4).

Investigaciones realizadas en Washington State University, en uva vinífera, por el Dr. Lav Khot, la Dra. Sindhuja Sankaran y el autor, permitieron correlacionar el volumen de las plantas, obtenido con una cámara tridimensional, con el estrés hídrico al que fueron sometidas. Es necesario tener en consideración la radiación incidente y la velocidad de la plataforma al momento de la captura de datos. Sin embargo, la información recopilada por estos equipos puede ser de gran ayuda en el manejo de la poda, el monitoreo del desarrollo o el manejo del estrés hídrico controlado en uva vinífera.

FIgura 4: Sensor 3D LiDAR en una plataforma móvil terrestre (a) e imagen tridimensional de uva vinífera (b).

Cuadro 1. ventajas y desventajas de las plataformas más utilizadas.

DRONES PERMITEN ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL Y MAYOR FRECUENCIA TEMPORAL
Como se dijo anteriormente, la interacción entre los tejidos vegetales y el espectro luminoso permite el uso de diferentes sensores para medir el crecimiento o desarrollo de los cultivos. Sin embargo, la elección de la plataforma que porte los sensores es fundamental ya que definirá la resolución espacial y temporal de las lecturas. Existen diferentes plataformas en las que estos sensores se pueden ubicar: satélites, plataformas móviles en terreno y vehículos aéreos no tripulados o drones (UAV por su sigla en inglés). Respecto a estos últimos, el uso de drones permite una alta resolución espacial y una mayor frecuencia temporal de los datos obtenidos en comparación a imágenes satelitales o plataformas móviles en terreno. Existen diversos tipos de drones, siendo los rotocópteros y fixed wing (pequeños aviones) los más utilizados. Cada uno tiene ventajas y desventajas que se deben considerar al momento de definir cuál usar. En el cuadro 1 se pueden apreciar ventajas y desventajas de cada una de las plataformas más utilizadas.

ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
Tal vez una de las etapas más importante en el uso de sensores o teledetección es el procesamiento y análisis de la información obtenida en el campo. Esta etapa requiere del uso de técnicas especiales de procesamiento de imágenes como uso de filtros, normalización, pegado de imágenes, selección de regiones de interés, etc. Esta etapa debe ser desarrollada por personal especializado en procesamiento de imágenes, además se requiere del uso de softwares diseñados para este fin. Sin embargo, existen hoy en día empresas que ofrecen el servicio de recopilación de información además de su procesamiento y análisis. Esta alternativa pone a disposición de los productores y profesionales del agro valiosa información que permite mejorar la gestión y productividad de los recursos de los sistemas agrícolas.

UNA REVOLUCIÓN TECNOLÓGICA QUE AVANZA A GRAN VELOCIDAD
El uso de sensores como los presentados y el desarrollo del internet de las cosas (equipos y sistemas que se pueden manejar a través de internet) va a ir llevando a la agricultura moderna a un aumento de los datos disponibles en los distintos procesos productivos y a una velocidad tan alta que requerirá de algoritmos especiales para su análisis, esto es conocido como Big Data. Su implementación permitirá el manejo de nuestros campos considerando no solo la evaluación de eventos particulares sino la determinación de los efectos de eventos inesperados (plagas, enfermedades, deficiencias nutricionales, estrés hídrico, eventos ambientales) en el sistema productivo completo. El monitoreo de los procesos (riego, nutrición, poda, sanidad) a través de sensores como los presentados en este artículo, determinará el desempeño del sistema. Luego a través de un proceso de análisis automatizado se determinarán eventos fuera de lo esperado y la manera de corregirlos. La utilización de todo tipo de sensores nos indica que ya estamos viviendo esta revolución tecnológica que busca, dentro de otras cosas, mejoras en la gestión y en la productividad de los sistemas agrícolas, la optimización del uso de insumos y la sustentabilidad del sistema agrícola. Es importante ir a la vanguardia de esta revolución tecnológica que avanza a gran velocidad.

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Qué es la teledetección

Definiciones

La teledetección se refiere al proceso de recopilar información sobre un objeto, a distancia, sin tocar el objeto en sí. El método de detección remota más común que viene a la mente de la mayoría de las personas es la imagen fotográfica de un objeto tomada con una cámara. La teledetección se ha convertido en mucho más que mirar objetos con los ojos. Ahora incluye el uso de instrumentos, que pueden medir atributos sobre objetos que los ojos humanos sin ayuda no pueden ver o sentir.

Algunas otras definiciones de percepción remota son:

«La fotogrametría y la teledetección son el arte, la ciencia y la tecnología de obtener información confiable sobre los objetos físicos y el medio ambiente, mediante un proceso de registro, medición e interpretación de imágenes y representaciones digitales de patrones de energía derivados de sistemas de sensores sin contacto» (Colwell, 1997) .

«La teledetección puede definirse en términos generales como la recopilación de información sobre un objeto sin estar en contacto físico con el objeto. Las aeronaves y los satélites son las plataformas comunes desde las que se realizan las observaciones de teledetección. El término teledetección se limita a los métodos que emplean electromagnéticos la energía como medio para detectar y medir las características del objetivo ”(Sabins, 1978).

«La teledetección es el arte y la ciencia de obtener información a distancia, es decir, obtener información sobre objetos o fenómenos sin estar en contacto físico con ellos. La ciencia de la teledetección proporciona los instrumentos y la teoría para comprender cómo se pueden detectar objetos y fenómenos. El arte de la teledetección está en el desarrollo y uso de técnicas de análisis para generar información útil ”(Aronoff, 1995).

Historia

En 1858, un fotógrafo francés, Gaspaed Felix Tournachon, fue el primero en tomar fotografías aéreas desde un globo atado. Unos años más tarde, en 1861, las fotografías aéreas se convirtieron en una herramienta de inteligencia militar durante la guerra civil. También se tomaron fotografías aéreas de cámaras montadas en cometas (1858) y en palomas mensajeras (1903). En 1909 Wilber Wright voló el primer avión en tomar las primeras fotografías en vuelo. Las primeras fotografías aéreas utilizadas en el proceso de creación de mapas fueron presentadas en un artículo en 1913 por el Capitán Tardivo en una reunión de la Sociedad Internacional de Fotogrametría.

Las fotografías aéreas militares se utilizaron a gran escala durante la Primera Guerra Mundial. Los militares entrenaron a cientos de personas para procesar e interpretar fotografías de reconocimiento aéreo. Las unidades aéreas francesas revelaron 56.000 fotografías en cuatro días durante la ofensiva Meuse-Argonne en 1918 (Colwell, 1997). Después de la Primera Guerra Mundial y durante la década de 1930, las empresas comerciales de reconocimiento aéreo emplearon a muchos ex militares para procesar fotografías aéreas para producir mapas como mapas topográficos, mapas de gestión forestal y mapas de suelos.

La Segunda Guerra Mundial vio el desarrollo de películas de infrarrojos en color para el Ejército de los EE. UU. En 1942. Estas imágenes se utilizaron para detectar fuerzas enemigas y equipos que estaban camuflados. La mayoría de la inteligencia aliada reunida sobre el enemigo durante esta guerra fue el resultado directo del fotoreconocimiento aéreo.

El ejército de los Estados Unidos y otras agencias gubernamentales como la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) continuaron desarrollando el uso de la teledetección durante los años de la guerra fría. La década de 1960 también vio la expansión y el desarrollo de la teledetección terrestre desde el espacio. El primer satélite de reconocimiento fotográfico espacial militar, Corona, fue lanzado en 1960. Corona tomó fotografías de la Unión Soviética y sus aliados usando películas fotográficas. La película expuesta se transfirió luego a vehículos de recuperación no tripulados en el espacio. Los vehículos de recuperación luego desorbitaron y regresaron a la tierra en paracaídas con la película, que luego fue procesada y analizada en el laboratorio. La primera serie de satélites meteorológicos llamados Satélites de observación de infrarrojos de televisión (TIROS) comenzó a lanzarse en 1960. La NASA continuó recopilando imágenes para sus estudios de observación de la Tierra.

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Figura 1.1 Sitio de misiles cubanos 1962 Figura 1.2 SR-71

Fotografías aéreas tomadas desde aviones U-2 de gran altitud y RF101 de baja altitud, descubrieron instalaciones de misiles en Cuba como la que se muestra en la figura 1.1. Estas imágenes fueron televisadas al mundo durante la Crisis de los Misiles en Cuba en 1962. En 1964, la Fuerza Aérea de los Estados Unidos comenzó a volar el avión de reconocimiento SR-71 Blackbird que se muestra en la figura 1.2. El SR-71 vuela a velocidades superiores a Mach 3 o 2,000 millas por hora y en altitudes superiores a los 85,000 pies.

Durante la década de 1970 se lanzaron decenas de satélites estadounidenses de observación de la tierra y meteorología. También durante la década de 1970, las naves espaciales tripuladas, como la estación espacial Skylab, recopilaron imágenes de la tierra desde el espacio exterior. En 1972, el Landsat-1 que se muestra en la figura 1.3 con una resolución original de sólo 80 metros fue el primer satélite lanzado al espacio para la observación de recursos terrestres no militares. Landsat contenía sensores capaces de tomar imágenes digitales multiespectrales.

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Figura 1.3 Satélite Landsat

Los satélites de fotoreconocimiento militares de EE. UU. Se han mantenido en secreto y no están disponibles para el público en general. A partir de 1976, el ejército de Estados Unidos comenzó a desplegar satélites de alta resolución más sofisticados capaces de transmitir imágenes digitales a la Tierra. Se lanzaron ocho satélites Keyhole-11 entre 1976 y 1988. Se lanzaron tres satélites Keyhole-11B mejorados entre 1992 y 1996. Pueden producir imágenes con resoluciones estimadas de casi diez centímetros (cuatro pulgadas) (Vick et al, 1997).

Se han utilizado imágenes satelitales no militares para monitorear la degradación y contaminación del medio ambiente. Estas imágenes también se pueden utilizar para evaluar el daño de las inundaciones y los desastres naturales, ayudar a pronosticar el clima, ubicar reservas de minerales y petróleo, ubicar poblaciones de peces, monitorear las corrientes oceánicas, ayudar en el mapeo y planificación del uso de la tierra, producir mapas geológicos y monitorear pastos, recursos forestales y agrícolas.

Propiedades y conceptos fundamentales

El espectro electromagnético

Todos los objetos, incluidas las plantas y el suelo, emiten o reflejan energía en forma de radiación electromagnética. La radiación electromagnética viaja en ondas que se propagan por el espacio de forma similar a la que se muestra en la figura 1.4. Tres componentes principales de estas ondas son la frecuencia, la amplitud y la longitud de onda. La frecuencia es el número de crestas de ciclo que pasan por un punto durante un período de tiempo determinado. Un ciclo por segundo se conoce como un hercio. La amplitud es el nivel de energía de cada onda que mide la altura de cada pico de onda. La longitud de onda es la distancia desde la parte superior de un pico de onda hasta la parte superior del siguiente pico de onda

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Figura 1.4 Radiación electromagnética

La fuente más común de radiación electromagnética con la que estamos familiarizados es el sol. El sol irradia energía que cubre todo el espectro de frecuencias electromagnéticas como se muestra en la figura 1.5.

Los sensores remotos actúan de manera similar al ojo humano. Son sensibles a imágenes y patrones de luz reflejada. Una diferencia importante entre el ojo humano y los sensores remotos es el rango de frecuencia del espectro electromagnético al que son sensibles.

El rango del espectro electromagnético varía desde longitudes de onda muy cortas de menos de diez billonésimas de metro conocidas como rayos gamma, hasta ondas de radio con longitudes de onda muy largas de varios cientos de metros. El espectro electromagnético se puede dividir en segmentos discretos de rangos de longitud de onda llamados bandas, también denominados a veces canal.

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Figura 1.5 Espectro electromagnético

Es el sol el que más a menudo proporciona la energía para iluminar objetos (figura 1.6). La energía radiante del sol golpea un objeto en el suelo y parte de esta energía que no se dispersa ni se absorbe se refleja de regreso al sensor remoto. Una parte de la energía del sol es absorbida por objetos en la superficie de la tierra y luego es emitida nuevamente a la atmósfera como energía térmica.

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Figura 1.6

Región visible

La porción de luz visible del espectro electromagnético varía de 0,4 micrómetros («µm») (longitud de onda más corta, frecuencia más alta) a 0,7 µm (longitud de onda más larga, frecuencia más baja). Este es el rango de frecuencia de la luz al que es sensible el ojo humano. Cada objeto refleja, absorbe y transmite energía electromagnética en la parte visible del espectro electromagnético y también en otras frecuencias no visibles. La energía electromagnética que atraviesa completamente un objeto se denomina transmitancia. Nuestros ojos reciben la luz visible reflejada por un objeto.

Los tres colores primarios reflejados por un objeto (figura 1.7) conocidos como primarios aditivos son las longitudes de onda azul, verde y rojo. Los colores primarios no pueden formarse mediante la combinación de otros colores primarios. Los colores intermedios se forman cuando una combinación de colores primarios se refleja en un objeto. Magenta es una combinación de rojo y azul reflejados, cian una combinación de azul y verde reflejados y amarillo una combinación de rojo y verde reflejados.

La película de color produce colores mediante el uso de capas de tintes que filtran varios colores. Los tres colores que absorben los colores primarios, conocidos como primarios sustractivos , son magenta, cian y amarillo. El magenta absorbe el verde y refleja el rojo y el azul, el cian absorbe el rojo y refleja el azul y el verde y el amarillo absorbe el azul y refleja el rojo y el verde. La absorción de todos los colores produce negro. Si no se absorbe ningún color, la película se vuelve blanca.

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Figura 1.7

Región de infrarrojos

La región espectral infrarroja no visible se encuentra entre la luz visible y la porción de microondas del espectro electromagnético. La región infrarroja cubre un rango de longitud de onda de 0,7 µm a 14 µm. Esta amplia gama de longitudes de onda infrarrojas se subdivide en dos regiones infrarrojas más pequeñas. Cada una de estas regiones presenta características muy diferentes.

La región infrarroja más cercana a la luz visible contiene dos bandas más pequeñas etiquetadas como infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta con longitudes de onda que oscilan entre 0,7 µm y 1,1 µm y entre 1,1 µm y 3,0 µm respectivamente. Estas regiones infrarrojas exhiben muchas de las mismas características ópticas que la luz visible. El sol es la fuente principal de radiación infrarroja, que se refleja en un objeto. Las cámaras que se utilizan para capturar imágenes en el espectro de luz visible pueden capturar imágenes en la región del infrarrojo cercano mediante el uso de una película de infrarrojos especial.

La otra región infrarroja con longitudes de onda más largas que van desde 3,0 µm a 14,0 µm está compuesta por dos bandas más pequeñas etiquetadas como infrarrojo de onda media e infrarrojo de onda larga con longitudes de onda que van desde 3,0 µm a 5,0 µm y desde 5,0 µm a 14,0 µm respectivamente. Los objetos generan y emiten radiación infrarroja térmica, por lo que estos objetos se pueden detectar por la noche porque no dependen de la radiación infrarroja reflejada del sol. Los sensores remotos que operan en este rango de longitud de onda infrarroja miden la temperatura de un objeto.

Interacción entre plantas y radiación electromagnética

Estructura de la hoja

La estructura de una hoja se muestra en la Figura 1.8. La cutícula es una fina capa cerosa que cubre las células de la epidermis en la superficie de la hoja. Los pequeños derrames en la capa de células de la epidermis se llaman estomas. Los estomas están rodeados por células de guarda, que hacen que los estomas se abran o se cierren. Las celdas de protección regulan la evaporación del agua de la hoja y también controlan el intercambio de gases entre la hoja y la atmósfera.

La capa interior de la hoja está compuesta por dos regiones de tejido mesófilo. Aquí es donde ocurre la mayor parte de la fotosíntesis. El mesófilo en empalizada se encuentra justo debajo de la epidermis superior. Estas células son alargadas, alineadas en filas y contienen la mayoría de los cloroplastos de la hoja. Los cloroplastos de la mayoría de las plantas contienen pigmentos y dos tipos diferentes de clorofila. La clorofila a es la más abundante y es de color verde azulado. La clorofila b es de color verde amarillento y absorbe la luz y luego transfiere esa energía a la clorofila a. Las moléculas de pigmento dentro de los cloroplastos también absorben energía luminosa y transfieren la energía a la clorofila. El mesófilo esponjoso es el interior inferior de la hoja compuesto por células de forma irregular y sueltas. Estas células contienen cloroplastos y están rodeadas de espacios de aire.

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Figura 1.8 Sección transversal de una hoja de una planta típica

Respuesta espectral

La clorofila absorbe principalmente la luz en las longitudes de onda de violeta a azul y rojo. La luz verde no se absorbe fácilmente y se refleja, lo que le da a la hoja una apariencia de color verde. La estructura de la pared celular interna del mesófilo provoca una alta reflectancia de la radiación infrarroja cercana. La clorofila es transparente a la radiación infrarroja cercana. El fuerte aumento de la energía reflejada justo más allá de la región roja de la luz visible hacia la región del infrarrojo cercano se denomina borde rojo. La Figura 1.9 muestra este fuerte aumento de reflexión ubicado alrededor de la longitud de onda de 0,7 µm. La ubicación del borde rojo no es estática durante la vida de una hoja. A medida que la hoja madura, la clorofila absorberá longitudes de onda ligeramente más largas en la región roja visible. Este cambio mueve el borde rojo que se muestra en la figura 1.9 hacia la derecha y se conoce como desplazamiento al rojo (Campbell, 1996).

Los factores de estrés ambiental como la sequía, las enfermedades, la presión de las malezas, el daño por insectos y otros estresan o dañan las plantas. Este estrés provocará cambios fisiológicos en la planta. Las plantas estresadas tendrán una reflectancia espectral diferente a la de las plantas normales en la misma etapa de crecimiento. Un ejemplo de cambio fisiológico sería el cambio en el color de las hojas de las plantas debido a la clorosis. El color amarillo de la clorosis es causado por la descomposición de la clorofila. El verde reflejado disminuirá y el rojo reflejado aumentará. La correlación de las diferentes respuestas espectrales observadas con el equipo de detección remota con la condición real de las plantas es fundamental para la interpretación e identificación precisas de los daños y el estrés en los cultivos.

Figura 1.9

Tipos de sensores

La mayoría de los sensores remotos miden y registran la magnitud y frecuencia de la radiación reflejada de un objeto. Los datos del espectro de frecuencias registrados del objeto se comparan y hacen coincidir con las firmas del espectro de objetos conocidos, lo que permite la identificación y clasificación del objeto en el suelo.

La teledetección de aviones y satélites utiliza sensores de imágenes, que miden la energía reflejada de los objetos bajo vigilancia. Estos sensores de imágenes se dividen en dos categorías generales, sensores activos y sensores pasivos. Los sensores pasivos monitorean solo la luz solar natural reflejada o la energía electromagnética de un objeto. Los sensores pasivos constituyen la mayoría de los sensores que se utilizan en la actualidad. Los sensores de imagen activos proporcionan su propia luz o energía electromagnética, que se transmite al objeto y luego se refleja de regreso al sensor. Un ejemplo común de este tipo de sensor es el radar. La cubierta de nubes en el cielo a menudo puede impedir que los sensores pasivos reciban energía reflejada desde el suelo, pero los sistemas de radar pueden penetrar la cubierta de nubes.

La historia temprana de la teledetección consistió en imágenes fotográficas en película tomadas por cámaras. La luz reflejada que recibe la cámara expone la película al reaccionar con la emulsión química de la película para crear una imagen en formato analógico. Las imágenes producidas son fijas y no están sujetas a mucha manipulación a menos que se conviertan a un formato electrónico digital. Las imágenes digitales tienen ventajas sobre las imágenes de películas analógicas porque las computadoras pueden almacenar, procesar, mejorar, analizar y renderizar imágenes en una pantalla de computadora.

Las imágenes digitales son imágenes reducidas a números. La imagen se compone de números, que representan atributos de la imagen como el brillo, el color o la longitud de onda de la frecuencia de la energía radiada, y la ubicación de la posición de cada punto o elemento de la imagen. Los elementos de imagen de menor tamaño en una pantalla de computadora se denominan píxeles. Una imagen digital está formada por píxeles dispuestos en filas y columnas que se muestran en las figuras 1.6, 1.7, 1.8.

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Figura 1.10 Un solo píxel Figura 1.11 Una fila de píxeles representa una línea de exploración

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Figura 1.12 Las filas y columnas de píxeles representan una imagen

Resolución

Los sensores remotos miden diferencias y variaciones de objetos. Hay cuatro resoluciones principales que afectan la precisión y la utilidad de los sensores remotos.

La resolución espacial describe la capacidad de un sensor para identificar el detalle de tamaño más pequeño de un patrón en una imagen. La distancia entre patrones u objetos distinguibles en una imagen que se pueden separar entre sí a menudo se expresa en metros.

La resolución espectral es la sensibilidad de un sensor para responder a un rango de frecuencia específico. Los rangos de frecuencia cubiertos a menudo incluyen no solo luz visible, sino también luz no visible y radiación electromagnética. El rango discreto de longitudes de onda de frecuencia que un sensor puede detectar y medir se llama Banda. Las características del suelo, como el agua y la vegetación, se pueden identificar por las diferentes longitudes de onda reflejadas. El sensor utilizado debe poder detectar estas longitudes de onda para poder ver estas y otras características.

La resolución radiométrica a menudo se denomina contraste. Describe la capacidad del sensor para medir la intensidad de la señal o el brillo de los objetos. Cuanto más sensible es un sensor al brillo de un objeto en comparación con su entorno, más pequeño es el objeto que se puede detectar e identificar.

La resolución temporal es el período de tiempo transcurrido entre las imágenes tomadas del mismo objeto en el mismo lugar. Cuanto más frecuente sea el retorno de un sensor a una ubicación específica exacta, mayor será la resolución temporal. Varias observaciones a lo largo del tiempo revelan cambios y variaciones en el objeto que se observa. Para los sistemas de satélites, la resolución temporal se describe como el período de revisión, que se refiere al tiempo que tarda un satélite en regresar a la misma área en órbitas posteriores.

Procesamiento de imágenes

Una vez que se han adquirido los datos digitales sin procesar de la teledetección, se procesan en información utilizable. Las fotografías de películas analógicas se procesan químicamente en un cuarto oscuro, mientras que las imágenes digitales se procesan en una computadora. El procesamiento de datos digitales implica cambiar los datos para corregir ciertos tipos de distorsiones. Siempre que se modifiquen los datos para corregir un tipo de distorsión, existe la posibilidad de crear otro tipo de distorsión. Los cambios realizados en los datos de teledetección implican dos operaciones principales: preprocesamiento y posprocesamiento .

Preprocesamiento

Los pasos de preprocesamiento de una imagen de teledetección generalmente se realizan antes de la mejora, extracción y análisis del posprocesamiento de la información de la imagen. Normalmente, será el proveedor de datos quien preprocesará los datos de la imagen antes de la entrega de los datos al cliente o usuario. El preprocesamiento de datos de imágenes a menudo incluirá corrección radiométrica y corrección geométrica .

Se realizan correcciones radiométricas a los datos de la imagen digital sin procesar para corregir los valores de brillo del objeto en el suelo que se han distorsionado debido a la calibración del sensor o problemas de mal funcionamiento del sensor. La distorsión de las imágenes se debe a la dispersión de la energía de la luz electromagnética reflejada debido a una atmósfera en constante cambio. Ésta es una fuente de error de calibración del sensor.

Se realizan correcciones geométricas para corregir la inexactitud entre las coordenadas de ubicación de los elementos de la imagen en los datos de la imagen y las coordenadas de ubicación real en el suelo. Varios tipos de correcciones geométricas incluyen correcciones de sistema, precisión y terreno.

La corrección del sistema utiliza un punto de referencia geográfica para un elemento de píxel, como el proporcionado por el sistema de posicionamiento global. La precisión de la corrección a menudo varía según la precisión de la posición dada por el sistema de posicionamiento global. La inestabilidad del sistema de plataforma de la aeronave se muestra en la figura 1.13. La corrección de preprocesamiento elimina la distorsión del movimiento como se muestra en la figura 1.14.

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Figura 1.13 Datos brutos del sensor aéreo sin corregir.

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Figura 1.14 Datos preprocesados ​​corregidos para el movimiento de la aeronave.

La corrección de precisión utiliza puntos de control de tierra. Los puntos de control terrestre, que tienen ubicaciones geográficas precisas de longitud y latitud predeterminadas, se utilizan a menudo para medir el error de ubicación de los elementos de la imagen. Hay varios modelos matemáticos disponibles para estimar la posición real de cada elemento de la imagen en función de su distancia desde el punto de control del terreno.

La corrección del terreno es similar a la corrección de precisión, excepto que, además de la longitud y la latitud, se hace referencia a una tercera dimensión de elevación con el punto de control terrestre para corregir la distorsión inducida por el terreno. Este procedimiento también se conoce como orto-corregido u ortorrectificado. Por ejemplo, los edificios altos parecen inclinarse lejos del punto central de la figura 1.15, mientras que los edificios directamente debajo de la lente de la cámara (nadir) solo tienen sus techos visibles. La distorsión del relieve será mayor para los objetos más alejados del centro de la foto.

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Figura 1.15 Ejemplo de terreno o desplazamiento de relieve.

Postprocesamiento

Las rutinas de posprocesamiento de imágenes digitales incluyen mejora de imágenes , clasificación de imágenes y detección de cambios . Estas rutinas de proceso computarizado mejoran la calidad de la escena de la imagen y ayudan en la interpretación de los datos.

Las técnicas de mejora de la imagen incluyen estiramiento del contraste, filtrado espacial y relación.

El estiramiento del contraste cambia la distribución y el rango de los números digitales asignados a cada píxel en una imagen. Esto se hace a menudo para acentuar detalles de la imagen que pueden ser difíciles de observar para el espectador humano sin ayuda.

El filtrado espacial implica el uso de algoritmos llamados filtros para enfatizar o restar importancia al brillo usando un cierto rango de números digitales sobre una imagen. Los filtros de paso alto mejoran el detalle del borde de la imagen. Los filtros de paso bajo suavizan una imagen y reducen el ruido de la imagen.

Las razones se calculan tomando los números digitales de una banda de frecuencia y dividiéndolos por los valores de otra banda. El rango de proporción se puede redistribuir para resaltar ciertas características de la imagen.

La clasificación de imágenes agrupa los píxeles en clases o categorías. Este proceso de clasificación de imágenes puede no estar supervisado o supervisado.

La clasificación de imágenes sin supervisión es un sistema informático que asigna píxeles a grupos estadísticamente separables en función de los valores numéricos digitales de píxeles de varias bandas espectrales. A los patrones de conglomerados resultantes se les pueden asignar diferentes colores o símbolos para visualizarlos y producir un mapa de conglomerados. El mapa resultante puede no corresponder necesariamente a las características del terreno que le interesan al usuario.

La clasificación supervisada es un procedimiento más completo que utiliza un analista de imágenes humanas experimentado para reconocer y agrupar píxeles en clases y categorías de interés para el usuario. El analista selecciona varias muestras de patrones de píxeles homogéneos en la imagen denominados sitios de entrenamiento. Los analistas identifican estos sitios visitando realmente la ubicación del terreno y haciendo observaciones de campo (verificación del terreno) o utilizando experiencia y habilidades pasadas. Los píxeles restantes fuera de los sitios de formación se hacen coincidir con los sitios de formación utilizando técnicas de procesamiento estadístico.

La detección de cambios es un proceso en el que dos imágenes en la misma ubicación tomadas en fechas diferentes se comparan entre sí para medir cualquier cambio en la forma física, ubicación o propiedades espectrales. Luego se produce una tercera imagen que muestra solo los cambios entre la primera y la segunda imagen. La detección de cambios se presta al análisis de la automatización informática. Los valores numéricos digitales de píxeles se comparan píxel por píxel dentro de cada banda de frecuencia. El análisis por computadora es más útil cuando se combina con la experiencia y el conocimiento del analista humano para interpretar los cambios de imagen.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Comprensión de la agricultura de precisión experiencias de campo

Los artículos anteriores de nuestra serie Comprensión de la agricultura de precisión se han centrado en las piezas principales (recopilación de datos, creación de zonas de gestión y mapeo de prescripciones) que forman la base de un enfoque exitoso de agricultura de precisión.

Foto 1. Equipo de precisión en uso en la finca de Zac Cohoon
Foto 1. Equipo de precisión en uso en la finca de Zac Cohoon

Este mes, hablamos con tres productores que han estado involucrados en el proyecto Precision Agriculture Advancement for Ontario (PAAO) para conocer sus experiencias, desafíos y éxitos.

Zac Cohoon cultiva al norte de Port Perry, Ontario, donde cultiva maíz, avena, soja y heno. Para Cohoon, los dos factores impulsores que lo llevaron a invertir en la agricultura de precisión fueron el trabajo y la eficiencia.

Señala la tecnología GPS en forma de sistemas de dirección automática RTK (cinemática en tiempo real) que han ayudado a ahorrar mano de obra, combustible y tiempo, todo mientras crean un conjunto de datos base preciso para la administración.

«Conducir una gran pieza de equipo durante un largo período de tiempo es agotador mental y físicamente, y cuando no tiene que dedicar toda su atención a conducir en línea recta o con precisión, sus datos mejorarán mucho», dice. .

Al usar un sistema RTK que traza su posición con precisión a unas pocas pulgadas, Cohoon dice que ha podido eliminar casi la superposición en su campo al plantar y rociar. Esto lo ayuda a reducir sus aportes de semillas y nutrientes, mientras recopila datos de rendimiento y elevación más precisos.

“Dado que la dirección automática es una herramienta de precisión que realmente nos funcionó y fue precisa, pudimos pasar a la gestión de precisión y recopilar datos geográficos para hacer mapas”, explica Cohoon. «Ahora, podemos observar los tipos de suelo, las elevaciones, realizar pruebas de fertilidad del suelo y superponer esa información con nuestros datos de rendimiento».

En lugar de realizar aplicaciones generales de fertilizante, Cohoon dice que su configuración de precisión ha evolucionado para poder realizar aplicaciones de fertilizantes y semillas específicas del sitio.

Donde Cohoon se ha encontrado con desafíos a veces ha sido lograr que su plataforma agrícola de precisión funcione sin problemas y sin problemas con su sistema RTK y equipos de tasa variable.

“Para mí, la conducción y la gestión de la sembradora en movimiento no es un problema, pero tan pronto como empezamos a analizar las prescripciones de campo por campo o de campos múltiples, simplemente no tienen la potencia informática para hacerlo ,» el explica.

Cohoon agrega que algunas de las plataformas que usan solo pueden manejar una receta por tarjeta SD, lo que puede resultar engorroso al administrar sus más de 30 campos. Sin embargo, espera nuevas plataformas de precisión que le permitan descargar y cargar de forma remota recetas de campo específicas en su cabina.

En cuanto a lo que hay en el horizonte, Cohoon está trabajando con su consultor para extraer la mayor cantidad de información valiosa sobre sus campos de todos los datos que salen de su equipo.

«Tenemos todos estos datos y estamos tratando de obtener buenas respuestas de ellos: qué es relevante, qué no es relevante y en qué debemos enfocarnos», dice.

Cohoon espera poder automatizar el proceso para desarrollar mapas de prescripción campo por campo para garantizar que obtenga la máxima producción al menor costo.

“La agricultura se trata de controlar los costos y poder producir de manera rentable. Para mí, esa es la medida real de la capacidad de un agricultor para leer su tierra y administrar su empresa ”, dice.

USE LO QUE TIENE

Matt Porter es consultor de equipos agrícolas de precisión con HUB International Equipment LTD., Enseña agroecología en Fleming College y cultiva maíz, soja, trigo y canola en el área de Kingston.

Porter consulta con 22 productores, incluido Cohoon, en una amplia geografía que se extiende desde Sarnia hasta Quebec.

Él dice que uno de los conceptos erróneos más comunes que escucha es que, para hacer agricultura de precisión, los productores deben hacer una gran inversión en equipos de precisión de primera línea.

Sin embargo, dependiendo de la escala o el presupuesto de la granja de ese productor, los equipos de alta gama pueden no ser la mejor ruta. Pero eso no significa que es posible que aún no tengan una configuración básica de agricultura de precisión a través del aplicador personalizado que hace su siembra, pulverización y combinación.

“He hablado con muchos tipos que ya tienen una configuración de precisión sin poseer nada, pero hay que buscar esas asociaciones”, dice Porter.

Además de tener equipos de precisión de alta gama, los aplicadores personalizados también recopilarán el rendimiento y otros datos de los campos de sus clientes productores.

“Muchos productores no preguntan o no saben que pueden solicitar sus datos de rendimiento”, explica Porter. «Pero esa es tu información y tienes derecho a ella».

Al contratar a un consultor para realizar pruebas de suelo en sus campos, Porter dice que los productores también pueden tomar puntos de referencia geográfica para las diferentes muestras de suelo y usar esa información para armar un mapa básico de suelos de su campo.

La recopilación de datos es una pieza del rompecabezas, pero para que los productores se sientan conectados y comprometidos, Porter dice que estos datos deben analizarse y presentarse de una manera que hable con el productor y su experiencia.

“Encuentro que la mayoría de los agricultores tienen esta fuerte conexión con su paisaje, y cuando se combinan los datos de cosecha y la topografía con el conocimiento de un hombre de sus campos, podemos revisar y extraer instintivamente diferentes zonas de manejo”, dice.

Pero incluso con la intuición del productor, Porter sostiene que existen varias lagunas de conocimiento importantes en Ontario, específicamente en las habilidades más avanzadas de computación, topografía de campo y visualización de datos necesarias para interpretar y trazar datos sin procesar.

«Tenemos personas en las ciudades que se especializan en áreas como la tecnología de sistemas de información geográfica, pero la agricultura no tiene esa fuerza en este momento», dice Porter. «Esa es una brecha enorme y puede ser una gran montaña para que la escalen muchos productores».

Sin embargo, lo que tiende a ser el mayor obstáculo de todos, según Porter, es construir una relación de confianza entre el consultor y el productor, especialmente cuando muchos productores están acostumbrados a tener un control total sobre todos los aspectos de sus operaciones.

“Estos productores, si quieren aprovechar todos los datos que han recopilado, tienen que aceptar lo que pueden y no pueden hacer por sí mismos y luego confiar en usted lo suficiente como para tomar la dirección”, explica. “Aquí no hay humo ni espejos, es un trabajo muy duro. Y puede ser difícil para algunas personas aceptar cuánto trabajo es poner un proyecto en marcha «.

TECNOLOGÍA COMPATIBLE

Foto 2. Calibrar su equipo ayudará a garantizar la precisión de sus datos.
Foto 2. Calibrar su equipo ayudará a garantizar la precisión de sus datos.

Para los productores que desean trabajar con un consultor y adoptar prácticas agrícolas de precisión, Porter dice que deben analizar detenidamente y decidir si pueden comprometerse con el proceso completo.

“Con precisión ag, no hay un ajuste universal. Tienes que redefinir la forma en que manejas tu operación y convertirla en un hábito ”, dice. «Te identificas y observas tus fortalezas y debilidades, planificas y actualizas».

COMPROMISO CON EL PROCESO

La primera incursión de Mark Brock en la agricultura de precisión comenzó con la instalación de un monitor de rendimiento en su cosechadora en 1999. Desde entonces, ha estado activo tratando de mejorar su configuración, probando nuevas tecnologías y expandiendo lo que se puede medir.

Brock, presidente de Grain Farmers of Ontario y director del Distrito 9 (Perth), granjas en las afueras de Staffa, Ontario, y se hizo cargo de la operación familiar de cultivos comerciales en 2012. Pero fue poco después de regresar a casa para cultivar a tiempo completo en 1997 que comenzó a examinar detenidamente los equipos agrícolas de precisión.

“Realmente comencé a ver dónde podíamos hacer algunas mejoras y cómo variaba nuestra granja en términos de producción, y realmente quería cuantificar eso”, dice Brock.

El monitor de rendimiento, explica, fue solo el comienzo. En todo caso, lo que estaban viendo solo provocó más preguntas.

“Vimos que nuestra sembradora plantaba demasiado en el promontorio o en una parte triangular del campo donde la población de semillas duplicada o la aplicación de rociado en realidad estaban causando un detrimento del rendimiento”, dice.

Como resultado, una de las principales mejoras en el equipo que hizo Brock fue el control del embrague y los sistemas de control de la sección de pulverización. Brock también incorporó sistemas de control de tasa variable que lo ayudan a adaptar sus entradas en función de sus coordenadas de GPS, y luego establecen prescripciones precisas de nutrientes y semillas para las áreas de alto, medio y bajo rendimiento de sus campos.

En cuanto a qué equipo agrícola de precisión traerá al campo para la próxima temporada, Brock dice que su tractor, pulverizador y cosechadora están equipados con sistemas de dirección automática con precisión RTK.

También usa tecnología de siembra de precisión para asegurarse de que está aplicando la fuerza descendente adecuada en las unidades de hileras, estableciendo una tasa de siembra precisa y capturando datos para registrar sus aplicaciones.

Foto 3. Configuración del monitor en la cabina utilizada por Mark Brock
Foto 3. Configuración del monitor en la cabina utilizada por Mark Brock

La recopilación de datos, dice Brock, es realmente lo que sustenta su configuración de precisión, y la mayoría de los datos que recopila se centran en el uso del producto (aplicación y tasas de nutrientes, y poblaciones de siembra), así como en rendimiento y elevación.

“Cuando regreso para analizar diferentes áreas, puedo volver al recuento de semillas y la aplicación de nutrientes, o ir un paso más allá, tener datos de pruebas de suelo en nuestro sistema donde podemos ver el rendimiento, las pruebas de suelo, las semillas y los nutrientes aplicados a obtenga una instantánea de lo que sucedió ”, dice Brock.

En cuanto a los productores que pueden estar indecisos sobre si sumergirse en la agricultura de precisión, Brock sostiene que no hay un momento como el presente.

“No puede darse el lujo de no participar; creo que así es como van a evolucionar nuestras operaciones y así es como vamos a tener éxito en el futuro”, dice.

«Sabiendo eso, elija trabajar con un proveedor de servicios que pueda brindarle el apoyo que necesita en función de su conjunto de habilidades».

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

El uso de redes de sensores inalámbricos en agricultura de precisión

Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son la tecnología habilitadora para una agricultura de precisión (PA) eficiente y económica. Antes de la AP, los agricultores tenían que depender de imágenes satelitales y de aviones u otros sistemas basados ​​en mapas para identificar con precisión sus áreas de cultivo.

La agricultura de precisión tiene la ventaja de proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre una serie de diferentes cultivos y variables del sitio. Como su nombre lo indica, la agricultura de precisión es precisa tanto en el tamaño del área de cultivo que monitorea como en las cantidades de suministro de agua, fertilizante, etc. Esta tecnología puede aislar una sola planta para monitorear y nutrir, o más típicamente un área en decenas o cientos de pies cuadrados.

La recolección de datos, monitoreo y aplicación de materiales a los cultivos permite mayores rendimientos y menores costos, con menor impacto al medio ambiente. Cada área recibe solo lo que se requiere para su espacio particular, y en el momento y la duración apropiados.

Una red de sensores inalámbricos para la agricultura es similar a las que se utilizan en otras industrias, como los controles industriales, la automatización de edificios y los sistemas de seguridad. El sistema WSN requiere una unidad de control centralizada con interfaz de usuario, pasarelas de comunicación y enrutadores, elementos de potencia y lo más importante: los sensores.

A diferencia de otros sistemas, la agricultura de precisión requiere un modelo de software único para cada área geográfica, el tipo de suelo intrínseco y el cultivo o plantas en particular. Por ejemplo, cada ubicación recibirá su propia cantidad óptima de agua, fertilizantes y pesticidas.

En general, se recomienda que la recopilación de datos se realice por horas. Con mayor frecuencia, no proporciona información adicional útil para el modelo de software y se convierte en una carga para la red de sensores inalámbricos en términos de consumo de energía y transmisión de datos. El monitoreo menos frecuente puede ser aceptable para ciertos cultivos de crecimiento lento y áreas que tienen condiciones climáticas muy estables y uniformes.

Se puede emplear una aplicación agrícola general para:

Monitoreo de grandes áreas de cultivo
Monitoreo de bosques / vegetación
Prevención de incendios forestales
Estudios de biomasa
Seguimiento de animales
Mejora del rendimiento de los cultivos
Si bien se suele pensar que la agricultura se basa en la tierra, los conceptos presentados aquí también son aplicables a los ecosistemas acuáticos y submarinos. Por ejemplo, un WSN se usa para monitorear los lechos de algas marinas y el crecimiento de algas. La temperatura del aire para las granjas es a menudo tan crítica como la temperatura del agua para las plantas marinas. Se puede establecer una correlación similar para la cantidad de luz solar y los niveles de pH.

Los sensores se utilizan para monitorear los siguientes parámetros:

Temperatura
Humedad
Presión barométrica
Gases de dióxido de carbono (CO)
La humedad del suelo
Acidez del suelo / pH
El software de modelado incorpora los datos de los sensores en un circuito de retroalimentación que activa la red de control. Esto proporciona las cantidades óptimas de insumos agrícolas para las ubicaciones individuales y los tiempos variables.

La Red de Control es responsable de:

Presión del agua
Operación de válvula / riego
Control de animales (p. Ej., Puertas abiertas y cerradas)
Dispersión de fertilizantes
Dispersión de plaguicidas
Refrigeración calefacción
Luz solar / sombreado (generalmente en un invernadero o en un área de cultivo cerrada)
A medida que el costo de los sensores y la infraestructura de comunicaciones tiende a la baja, más productores están implementando redes de sensores inalámbricos para sus cultivos. Esto es cada vez más frecuente en las granjas más pequeñas, las micro granjas y las granjas urbanas. En cada una de estas situaciones, los rendimientos de los cultivos son críticos, ya que los productores pueden tener solo un área muy pequeña y requisitos de espacio únicos con los que lidiar. En algunos casos, las áreas agrícolas se están construyendo sobre enrejados verticales que tienen solo de 4 a 8 pies de alto y se colocan en techos de gran altura o junto a viviendas residenciales.

La tecnología WSN permite monitorear y enfocar específicamente cada cultivo, lo que hace que sea práctico y rentable implementar la Agricultura de Precisión independientemente del área de cultivo. Este enfoque también es fácilmente escalable al agregar concentradores y sensores de comunicación adicionales.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Mientras participaba en un podcast reciente presentado por Tech Toolshed ( Conociendo los datos agrícolas transparentes ) de United Soybean Board , el presentador hizo esta pregunta: ¿Qué significa transparencia de datos? Les pregunté a algunos líderes de la industria qué significa para ellos la «transparencia de datos». Aquí están esas respuestas:

Billy Tiller, director ejecutivo de Grower Information Services Cooperative (GiSC) y agricultor de Texas:
“La transparencia significa que el agricultor comprende lo que está sucediendo con sus datos. El agricultor es un hombre de negocios y debería poder tomar la decisión sobre cómo se comparten los datos sin que se haya hecho por él. La transparencia significa que, como agricultor, tengo la oportunidad de aprovechar al máximo mis datos. Tengo la oportunidad de elegir las empresas con las que quiero compartir mis datos. No tengo miedo de que mis datos se utilicen para un fin distinto al que yo deseo. Eso es lo que significa transparencia «.

Jason Tatge, fundador de Farmobile :
“La transparencia de los datos significa utilizar los datos con integridad para que las personas sepan qué datos se recopilan, quién tiene acceso a ellos y cómo pueden interactuar con ellos. Vivimos en una época en la que la confianza está en su punto más bajo, cuando las violaciones de datos y las asociaciones opacas son la norma, y ​​las personas buscan los agentes y administradores de sus datos más confiables. ¿Cómo se gana esa confianza? Lo hace proporcionando una visión clara de 360 ​​grados de cómo se utilizan los datos, lo que garantiza que los creadores de datos tengan acceso a ellos en cualquier momento, así como un control directo sobre cómo y cuándo se comparten «.

Amanda Neely, Answer Tech de WinField United :
“El concepto de transparencia de datos agrícolas es simple: los agricultores son dueños de sus datos y deben saber exactamente cómo los trata su proveedor de datos. ¿Se está compartiendo? ¿Se está vendiendo?

La organización Ag Data Transparent (ADT) tiene la misión de aumentar la transparencia de los datos. Por eso, cuando se fundó la organización, el enfoque estaba en la transparencia, no en lo correcto o lo incorrecto. Las empresas transparentes deberían poder responder (al menos) 10 preguntas sobre cómo recopilan, almacenan, comparten, usan y eliminan los datos de los agricultores. Para ADT, la transparencia significa ser honesto con los agricultores para que puedan tomar decisiones informadas sobre los datos.

Finalmente, aquí están mis pensamientos sobre lo que significa «transparencia de datos», tomando de todas estas ideas. Hay tres elementos clave para cualquier acuerdo de datos transparente. Debe ser (1) claro; (2) simple; y (3) honesto. “Claro” significa que el acuerdo está escrito para que los agricultores lo entiendan. “Simple” significa que el acuerdo es solo por el tiempo que sea necesario y omite la jerga legal típica. Los acuerdos largos y complejos pueden redactarse en un lenguaje sencillo, pero eso por sí solo no los hace transparentes. Y finalmente, «honesto» significa que la información importante no está enterrada en letra pequeña. Muchos contratos son legalmente precisos, pero ocultan las disposiciones clave en la página 3. El resultado es que el agricultor no comprende realmente lo que está firmando. Eso no es transparencia.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

La tecnología puede responder a la mayoría de las dificultades que enfrentan los agricultores. Puede ayudarlos a predecir el clima con mayor precisión, disminuir el uso de agua, aumentar el rendimiento y sus márgenes de beneficio neto.

El cambio en la agricultura india comenzó con la Revolución Verde, que fue seguida por logros de grandes logros: revolución azul, revolución blanca, revoluciones amarillas y biotecnológicas. En India, la agricultura es el sector central para la seguridad alimentaria, la seguridad nutricional y el desarrollo sostenible y para el alivio de la pobreza.

Aporta aprox. 18% del PIB y prácticamente 40% del PND rural total (Producto Interno Neto). Alrededor del 64% de la fuerza laboral total está ocupada en negocios basados ​​en la horticultura o la agroindustria. Después de la independencia, ha habido un desarrollo notable en la agricultura india con la producción de cereales ascendiendo a 273,83 millones de toneladas este año. A fin de cuentas, existen enormes desafíos que analizar para mejorar el crecimiento agrícola en la India.

Dificultades
Problemas relacionados con la agricultura convencional

Se ha hecho mucho para mejorar el cultivo, pero al mismo tiempo, la agricultura india se basa en técnicas agrícolas tradicionales, riego de aguas naturales y técnicas de desarrollo. Los agricultores dependen de las aguas subterráneas, los ríos y las lluvias. El bombeo excesivo de agua ha provocado la caída de los niveles de agua subterránea en ciertas partes, donde el anegamiento conduce a suelos salados. En las zonas de secano, la desintegración del suelo y las inundaciones son peligros importantes para los agricultores indios de todo el país.

Baja productividad agrícola

La agricultura india posiblemente pueda aumentar la productividad y el rendimiento de las granjas. Ha habido una adopción constante en cultivos híbridos y genéticamente alterados, calidad de semillas, técnicas de riego, diversificación de cultivos y cadenas de valor. Sin embargo, la utilización de tecnología que utiliza sensores y suelos basados ​​en SIG, predicción climática, información de activos hídricos, agricultura basada en dispositivos móviles, información amplia de datos de mercado y servicios de datos y automatización de la agricultura con robots parece inalcanzable.

Falta de conocimiento

La comunidad agrícola también está cargada de otras dificultades. El mayor problema es que los agricultores no obtienen el precio que merecen por sus productos. Esto es básicamente el resultado de numerosos intermediarios. Los rendimientos más bajos los obligan a aceptar créditos que no pueden financiar, lo que los lleva aún más a la pobreza. No tienen acceso a pesticidas potentes y de mejor calidad para proteger sus cultivos de insectos, enfermedades, malezas y ácaros. Además, los agricultores indios no tienen una forma de mejorar el rendimiento de los cultivos o la información para comprender la salud del suelo.

Los agricultores indios tampoco tienen el conocimiento o la tecnología para utilizar métodos de riego modernos como los que se encuentran en naciones, por ejemplo, China, EE. UU., Etc.

La tecnología puede responder a la mayoría de las dificultades que enfrentan los agricultores. Puede ayudarlos a predecir el clima con mayor precisión, disminuir el uso de agua, aumentar el rendimiento y sus márgenes de ganancia neta.

Predicciones precisas

Los macrodatos pueden brindar a los agricultores la información que tienen para crear cultivos deseables y de alta calidad. Pueden utilizar datos para decidir las mejores semillas y otros productos agrícolas que se utilizarán para obtener resultados ideales. La inteligencia artificial puede ayudarlos a prever las condiciones climáticas y planificar en consecuencia. Asimismo, pueden utilizar plataformas electrónicas de vanguardia para eliminar a los intermediarios y llegar legítimamente a los comerciantes y exigir el precio adecuado para sus productos.

Inteligencia artificial

El despliegue y desarrollo de la IA en la agricultura está aumentando debido a la accesibilidad de los datos de precisión. Las herramientas modernas y de vanguardia basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a obtener precisión en la agricultura a gran escala. Los equipos agrícolas pueden plantar semillas de varias densidades y aplicar cantidades variables de fertilizante en diferentes partes de un campo. Si bien la IA se ha convertido en la columna vertebral de la red tecnológica, un número significativo de las principales empresas de insumos agrícolas en la actualidad parece que no pueden buscar con energía aplicaciones de IA en la agricultura. El uso de aplicaciones de teledetección y SIG puede exhibir eficazmente la producción agrícola.

Nanociencia y agricultura geoespacial

La nanociencia es un método que proporciona datos a los agricultores a través de la utilización de sistemas de distribución inteligentes y nanosensores sobre si las plantas están tomando agua y otros insumos esenciales en cantidades adecuadas. Además, también proporciona datos sobre la calidad de los alimentos recolectados. Al adoptar el cultivo geoespacial, la producción agrícola se puede expandir a gran escala. Se puede lograr una mayor producción en función de factores como las malezas, la naturaleza del suelo y su contenido de humedad, la producción (madurez), la tasa de semillas, la necesidad de abono y otros factores similares.

Big Data

Los macrodatos se han convertido ahora en un actor clave para la utilización de tecnología para el desarrollo agrícola. Los macrodatos desempeñan una función importante en la agroindustria al mejorar el rendimiento de la cosecha, supervisar el riesgo y aumentar la eficiencia. Los datos proporcionados a los agricultores pueden ayudarlos a tomar decisiones oportunas que pueden proporcionar resultados asombrosos. Los datos de muestreo del suelo pueden ayudar a los agricultores a conocer el rendimiento esperado en su granja, el uso eficiente de fertilizantes y pesticidas que pueden reducir el costo de los insumos.

Aprendizaje profundo

La tecnología, por ejemplo, el aprendizaje profundo puede desempeñar un papel crucial al brindar datos significativos a los agricultores sobre diferentes temas, por ejemplo, salud del suelo, ingeniería genética de semillas, mejores prácticas para plantar y recolectar cultivos, verificar la salud de los animales, obtener pautas y enfoques, obteniendo la ayuda financiera adecuada y esquemas gubernamentales adecuados para apalancar.

Drones

Ayudan a aumentar la producción al disminuir los gastos y la desgracia en los productos agrícolas mediante el trabajo de supervisión. Los sensores avanzados, la capacidad de imágenes digitales, investigación del suelo, fumigación de cultivos, monitoreo de cultivos, el examen de la salud de los rendimientos, incluida la infección por hongos, es concebible con la ayuda de drones.

Conclusión
Recientemente, los drones han terminado siendo importantes para proteger los productos agrícolas de los ataques de langostas. Podemos cambiar este desafío de la propagación general de la pandemia de Corona en una oportunidad, ya que debido a la epidemia, había una preocupación por la falta de alimentos en todo el mundo. Debido a esta preocupación, se observó una brecha importante en la oferta y la demanda desde que las personas comenzaron a almacenar alimentos. India puede utilizar este escenario como una oportunidad con el objetivo de allanar el camino de la prosperidad económica para nuestros agricultores.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Ejemplo del uso de tecnologías satelitales y GIS para la gestión del agua agrícola en Marchfeld, Austria

La figura muestra una composición de color del infrarrojo cercano de una serie temporal de imágenes de satélite DEIMOS-1 y Landsat-8 sobre Marchfeld (Lat. 48.20 ° N, Long. 16.72 ° E), un área de producción agrícola semiárida en Baja Austria con más de 60.000 ha de tierras agrícolas cultivadas con hortalizas, remolacha azucarera, patatas y cereales (de invierno y de verano). Aquí, la precipitación media anual es de 500 a 550 mm, que puede descender a 300 mm, lo que la convierte en la región más seca de Austria. El agua subterránea se utiliza para riego y también como fuente principal de agua potable. El riego correcto, el manejo del suelo y los nutrientes son importantes para garantizar la conservación de los recursos, reducir el exceso de escorrentía y la movilización de nitratos.

La adopción de herramientas innovadoras en la zona se ve estimulada por una mayor conciencia ecológica entre los consumidores. Estos consumidores investigan alimentos frescos, locales y de alta calidad, y les gusta estar informados sobre cómo se producen y si la huella hídrica en los distintos pasos de producción es sostenible. En este contexto, los agricultores están muy interesados ​​en probar soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia del riego. De hecho, esto da como resultado un mejor uso de los recursos hídricos y ahorros de costos (tarifas de riego, tiempo de ejecución del equipo, energía requerida para el bombeo y consumo de fertilizantes).

Se están produciendo avances en una variedad de tecnologías para la agricultura de precisión. Entre ellas, se han implementado técnicas de teledetección desde 2012 para apoyar la gestión del riego financiadas por la Agencia Austriaca de Promoción de la Investigación (FFG). Las imágenes y mapas satelitales están integrados en un sistema de información geográfica dedicado que traduce la información en un consejo de riego fácil y listo para usar que se entrega directamente a los agricultores. Los desarrollos en curso y la investigación experimental incluyen el uso de datos de sensores terrestres y satelitales para el manejo de nutrientes y la cuantificación de la producción de cultivos.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Guía de agricultura de precisión para tractores McCormick de Topcon y LH Agro

Ray Spinks, director gerente de AgriArgo, dice que las nuevas asociaciones garantizan que los usuarios de tractores McCormick tengan acceso a un asesoramiento técnico sólido y una gama de productos agrícolas de precisión de alta calidad para adaptarse a diferentes aplicaciones.

“El equipo de LH Agro en Gran Bretaña tiene los conocimientos técnicos y los recursos de respaldo de servicio que son esenciales para estos productos tan especializados”, señala.

«Los agricultores y contratistas que operan tractores McCormick pueden, por tanto, aprovechar los beneficios de productividad de los sistemas de agricultura de precisión de Topcon con gran confianza».

Asesoramiento previo a la compra

Los especialistas en agricultura de precisión de LH Agro están disponibles para brindar asesoramiento previo a la venta sobre el mejor sistema para las necesidades individuales de los clientes antes de instalar y poner en marcha la solución Topcon elegida una vez que se haya entregado el tractor.

A partir de entonces, brindarán soporte técnico las 24 horas, un nivel excepcional de respaldo que incluye el suministro temporal de una consola de reemplazo si es necesario para mantener a los tractores trabajando en operaciones de campo de tiempo crítico.

Los clientes que deseen reacondicionar o tener un sistema de guía Topcon instalado en un nuevo tractor deberán realizar el pedido con su distribuidor McCormick para que LH Agro entre en acción.

En los tractores nuevos, el coste del sistema de agricultura de precisión puede cubrirse mediante cualquier acuerdo de financiación concertado a través de Argo Finance.

Todos los tractores McCormick X8 VT-Drive y McCormick X7 de especificación premium ahora están disponibles opcionalmente de fábrica listos para guiar con el hardware y las conexiones electrónicas necesarias instaladas; esta opción se introducirá para otros modelos de McCormick con el tiempo.

Elección de soluciones

Los productos de Topcon incluyen la consola de guía dedicada X14 con pantalla táctil de 4.3 pulgadas para una dirección automática RTK de alta definición visual y de alta definición, y la consola de pantalla táctil a color X25 de 8.4 pulgadas para guía con mapeo, administración de datos y dirección simple o variable -Control de aplicación de la tasa de pulverizadores, abonadoras y sembradoras.

El Topcon X35 de gama alta es una consola de pantalla táctil a color de 12,1 pulgadas para guía, sección automática y control de velocidad variable, alimentación de cámara y control de implementos ISOBUS.

Su pantalla se puede duplicar en dispositivos iOS o Android utilizando la función XTEND, y la transferencia de datos inalámbrica está disponible a través de la plataforma basada en la nube de Topcon Mobile AG.

Arado en tierra con un tractor McCormick X8.680 VT-Drive de 310 CV equipado con guía Topcon.

Para los tractores McCormick que ya están en servicio, la unidad de tracción del volante AES-35 de Topcon más una de las consolas proporcionarán una solución simple de adaptación que se transfiere fácilmente a otros vehículos.

Todos estos sistemas se pueden operar con una selección de paquetes de corrección de señal de satélite que brindan niveles de precisión y repetibilidad apropiados para diferentes aplicaciones y expectativas de los usuarios.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Violación de la seguridad de los datos. Ataque cibernetico. Seguridad de datos. Vemos estas y otras palabras relacionadas en nuestros periódicos de forma regular y todos hemos visto las implicaciones que conlleva una violación de la seguridad de los datos tanto para un proveedor de software como para sus usuarios. No es de extrañar entonces que un número cada vez mayor de personas nos pregunte acerca de las políticas y prácticas de seguridad de datos de Agworld al evaluar sistemas para sus negocios agrícolas o agronómicos.

ANUNCIO
Como director de tecnología de Agworld, me ocupo de la seguridad de los datos a diario y sé exactamente qué buscar y qué preguntas hacer al considerar un sistema que contendrá cualquier tipo de datos agrícolas o agronómicos. Para ayudar a aquellos que actualmente están evaluando sistemas, he enumerado las cuatro preguntas más importantes para cualquier proveedor. Todas estas son preguntas sencillas y las respuestas que reciba deben ser sencillas; si no lo son, eso le dirá lo suficiente.

1. Alojamiento e infraestructura

¿Existe una estructura de alojamiento de datos redundante y su alojamiento de datos es escalable?

La situación de hospedaje e infraestructura de cualquier plataforma de datos es crítica. Todos los datos deben estar alojados de forma redundante en varios centros de datos y el alojamiento debe ser escalable en función de la carga de usuarios.

El alojamiento redundante en centros de datos separados geográficamente garantiza la continuidad del servicio en el caso de que un centro de datos tenga una falla completa, por ejemplo, en el caso de un incidente localizado.

La escalabilidad del hosting es importante para garantizar el servicio durante los picos de demanda de la temporada (cuando la mayoría de los agrónomos realizan su planificación de pretemporada al mismo tiempo, por ejemplo) y para cuando se incorpora un número significativo de nuevos clientes. No es raro que esto cause interrupciones periódicas en algunos proveedores.

2. Recuperación y seguridad de datos

¿Existe un sistema de mejores prácticas en torno a la recuperación y seguridad de datos, y tiene un equipo dedicado responsable de la confiabilidad y seguridad del servicio?

Algunas de las mejores prácticas que debe buscar:

El acceso a los servidores de producción debe limitarse solo a aquellos que lo requieran. (Concepto de privilegio mínimo)
Los servidores de desarrollo y producción deben estar alojados en redes independientes, de modo que los servidores de un área no puedan comunicarse con los demás.
Toda la comunicación de datos entre las redes aisladas del centro de datos e Internet debe estar cifrada.
Deben crearse copias de seguridad de datos regulares para proteger contra la pérdida de datos por fallas.
La recuperación de datos y la seguridad nunca deben ser una ocurrencia tardía o el trabajo de un viernes por la tarde. Es un componente de vital importancia de cualquier proveedor de servicios de tecnología y, como tal, merece un equipo dedicado que sea responsable.

3. Autenticación

¿Existe una solución sólida de autenticación y autorización para los usuarios? ¿Se han implementado la autenticación de dos factores y el inicio de sesión único para los administradores?

La autenticación y la autorización deben ser proporcionadas por un especialista en seguridad líder en la industria integrado en una plataforma o software; Las “soluciones caseras” simplemente ya no funcionan en el entorno actual. La capacidad de autenticar y autorizar a los usuarios y evitar el acceso no autorizado es fundamental para mantener la privacidad de los datos.

La forma en que los administradores de un proveedor pueden acceder al back-end de los sistemas es probablemente más importante de lo que cree. Solo tiene que pensar en el reciente ataque a Twitter , que vio cómo se pirateaban varias cuentas de alto perfil, para darse cuenta de lo crítico que es esto. El acceso del administrador siempre debe estar protegido por la autenticación de dos factores y el inicio de sesión único como mínimo. Recuerde: si la cuenta de un administrador se ve comprometida, sus datos también se verán comprometidos.

4. Prueba de penetración

¿Existe un sistema para realizar pruebas de penetración periódicas para resaltar las vulnerabilidades?

No importa qué tan buenos sean los sistemas y procedimientos, las vulnerabilidades siempre pueden existir donde menos se esperan. Para resaltar rápidamente cualquier vulnerabilidad de seguridad y corregirla lo antes posible, cualquier proveedor de tecnología agrícola debe realizar al menos una prueba de penetración anual por parte de un proveedor externo.

Buscando señales
Espero que estas cuatro preguntas estándar anteriores lo ayuden a tomar la mejor decisión posible de adopción de tecnología agrícola para su negocio. Y no lo olvide, a menudo hay algunas señales muy simples que debe buscar que le dirán todo lo que necesita:

Cualquier proveedor de tecnología agrícola debe tener un documento estándar que pueda enviarle en cualquier momento con estas y muchas otras preguntas sobre seguridad de datos respondidas.
Si una empresa no quiere responder a estas preguntas, esto debería ser una gran señal de alerta para usted.
Una empresa muy pequeña que solo emplea a unas pocas personas a menudo no tendrá un equipo de seguridad de datos dedicado y no se centrará en este tema, con muchos riesgos inherentes.
Para las nuevas empresas, es fácil centrarse solo en «desarrollar funciones» y la seguridad de los datos puede convertirse en una ocurrencia tardía; los datos se verán comprometidos de forma inherente en algún momento. Esta falta de enfoque en la seguridad de los datos no es el caso de todas las nuevas empresas, pero es algo que debe verificar y asegurarse si considera utilizar sus servicios.

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