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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Evaluación del futuro económico de la agricultura de precisión en el Reino Unido

Las tecnologías de agricultura de precisión que se consideraban casi de la «era espacial» a principios de la década (por ejemplo, autodirección GPS, drones, etc.) se han convertido en algo común. Si bien muchas de estas tecnologías, sin duda, tienen potencial, hay poca información sobre cómo su aplicación mejora el desempeño financiero en la granja.

Para evaluar el costo-beneficio de la agricultura de precisión, hemos utilizado el modelo Loam Farm de Andersons para probar la agricultura de precisión en su empresa de trigo (300 Ha). Loam Farm es una empresa ficticia, con sede en el este de Inglaterra, que ha estado en funcionamiento desde 1991 y rastrea la suerte de las granjas de cultivos combinables. Comprende 600 hectáreas en una rotación simple de molienda de trigo, colza, trigo forrajero y frijoles de primavera, y se basa en datos de la vida real. El desempeño financiero de Loam Farm en su conjunto (es decir, todas las empresas) se muestra en la Figura 1 para 2017 bajo los escenarios de statu quo y agricultura de precisión. Las técnicas de agricultura de precisión aplicadas incluyeron mapeo del suelo y dirección automática por GPS, mientras que la aplicación de tasa variable también se incorporó al equipo utilizado.

El desempeño se evaluó dividiendo la empresa de trigo en una serie de cuadrículas de 10 × 10 metros donde las tasas de siembra y aplicación se variaban de acuerdo con la capacidad y las necesidades de la tierra. Esto significó que en algunas áreas, la aplicación de insumos aumentó y disminuyó en áreas de bajo rendimiento mientras que la tierra más pobre (3% aprox.) No fue cultivada. Al aplicar técnicas de agricultura de precisión, el rendimiento medio de trigo mejoró en un 1,3%; el margen bruto aumentó un 2.0% en toda la finca. Los costos generales aumentaron levemente (0.3%) ya que el costo de la tecnología de agricultura de precisión (£ 10,000) eclipsó los ahorros, particularmente en mano de obra, generados por la dirección automática. En general, al aplicar técnicas de agricultura de precisión en la empresa de trigo, Loam Farm aumentó su rentabilidad en alrededor de £ 8.400. Por lo tanto, indica una recuperación en el año 2.

Figura 1 – Agricultura de precisión aplicada a la empresa de trigo de Loam Farm *

£ por hectárea (a menos que se indique) Status quo Agricultura de precisión
Rendimiento de trigo (t / Ha) 9.05 9.17
Salida 1,163 1,171
Costos variables 394 387
Margen bruto 769 784
Gastos generales 414 415
Alquiler y financiación 243 243
Dibujos 77 77
Margen de producción 35 49
* Prueba en empresa de trigo, resultados mostrados para toda la finca.
Fuente: The Andersons Center

por hectárea (a menos que se indique) Status Quo Agricultura de precisión
Rendimiento de trigo (t / Ha) 9.05 9.17
Producción 1,163 1,171
Costos variables 394387
Margen bruto 769 784
Gastos generales 414415
Renta y financiamiento 243243
Dibujos 77 77
Margen de producción 35 49
* Prueba en empresa de trigo , los resultados se muestran para toda la granja.
Fuente: The Andersons Center

Michael Haverty, The Andersons Center
Michael Haverty, Economista agrícola senior en The Andersons Center

Por su propia naturaleza, el costo-beneficio de la agricultura de precisión variará de una granja a otra. Algunas granjas pueden lograr mayores ahorros, mientras que para otras, el beneficio general será marginal. Es evidente que existe un mayor margen para que la agricultura de precisión genere un rendimiento en las granjas más grandes. De hecho, para muchos usuarios es un medio clave para gestionar la escala de forma eficaz. Una vez que los datos se capturan en un sistema de información de gestión agrícola (SIAF), permanece fácilmente accesible para su análisis. El administrador de una finca puede retener en su memoria la información clave de una pequeña cantidad de campos durante las últimas temporadas. Pero a medida que aumenta el tamaño de las explotaciones y se requieren conocimientos de análisis a más largo plazo, esto ya no será suficiente. La capacidad de un agricultor para administrar un negocio más grande se puede mejorar significativamente mediante la agricultura de precisión. Sin embargo, Los agricultores deben tener cuidado para garantizar que el tiempo dedicado a analizar y gestionar sus sistemas de agricultura de precisión se utilice de forma eficaz. Es fácil verse envuelto en un torrente de datos que pueden terminar inhibiendo la toma de decisiones.

Es de esperar que continúe avanzando la adopción de la agricultura de precisión. Sin embargo, para las empresas que ofrecen productos agrícolas de precisión, es vital que muestren en términos realistas el rendimiento que los agricultores podrían generar al invertir en dicha tecnología.

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¿QUÉ ES UN DRONE TOPOGRÁFICO

La topografía es una de las ciencias más minuciosas que existen y se encarga de la representación gráfica de una superficie terrestre, con todos los detalles relacionados a su naturaleza y su forma. Históricamente se trató de un trabajo que requería mucha dedicación y tiempo. Sin embargo, si hablamos de grandes extensiones, en la actualidad este tipo de tareas están siendo facilitadas por el uso de drones. A continuación, te contaremos qué es un dron topográfico y para qué sirve.

Un drone es un vehículo aéreo no tripulado, que es manejado por control remoto. Aunque pueda parecer un juguete para grandes, tiene muchos usos profesionales. Actualmente, en el mundo de la topografía es impresionante todo el tiempo y trabajo que pueden ahorrar, pues con solo 40 minutos de uso de esta aeronave, se cubre el trabajo de aproximadamente un mes de topografía convencional.

¿QUÉ ES UN DRONE TOPOGRÁFICO Y CUÁLES SON LAS VENTAJAS DE SU USO?
Los drones son equipos aéreos que funcionan por medio de un control remoto, dotados con cámaras de alta resolución. Funcionan como un complemento fundamental de la topografía, ya que aumentan la productividad en más de un 100%, pues con una sola jornada de trabajo se puede conseguir la reconstrucción de miles de hectáreas de terreno. Las principales ventajas de utilizarlo son las siguientes:

Reducción de costos por hectárea y aumento de la productividad.
Acceso inmediato a los resultados de la inspección realizada a través del drone.
Se logra una precisión milimétrica en el área sobrevolada.
Control fino en el nivel de precisión.
Se pueden obtener diferentes resultados, sin aumentar los costos, pues un drone topográfico puede generar mapas de elevación, ortofotos, curvas de contorno, reestructuraciones en 3D y nubes de puntos.
A través de internet, se logra conseguir acceso a herramientas de medidas de precisión de manera ilimitada.
Los riesgos laborales se reducen significativamente, pues no se debe exponer a los empleados a entornos peligrosos.
¿CÓMO UTILIZAN LOS DRONES TOPOGRÁFICOS?
Luego de saber qué es un drone topográfico, suponemos que te gustará conocer cómo es el procedimiento para realizar un levantamiento topográfico con estas pequeñas aeronaves. Por eso, a continuación te resumimos su uso:

Se fija la zona de estudio a través de un software e introducimos en él las coordenadas exactas del área a estudiar.
Se inicia el vuelo del drone con todas las especificaciones dadas, es decir, de altura y vuelo.
Si se necesitan obtener valores históricos, es importante el uso de georreferenciación. Con esto nos referimos al uso de GPS. Con algunos puntos en serie como referencia mediante la topografía tradicional, el dron consigue arrojar datos históricos.
Luego de que el drone ha realizado su trabajo y aterriza con las imágenes, se hace uso de la fotogrametría mediante un software, para así crear el modelo digital en 3D.
¿QUÉ ES UN DRONE TOPOGRÁFICO EN LOS ANÁLISIS TERRESTRES?
Este es uno de los puntos más polémicos, pues muchos afirman que un drone es un sustituto, cuando en realidad es una herramienta topográfica que complementa de manera muy efectiva el trabajo de un topógrafo. Esta aeronave representa para los topógrafos un nuevo dispositivo de medidas, con muchas características mejoradas. Ayuda al profesional a realizar su trabajo con mayor calidad, minimizando el margen de error y en menor tiempo, aumentando así su productividad.

En definitiva, el drone topográfico permite la accesibilidad a nuevas funcionalidades, reduciendo los plazos y bajando los costos de manera significativa. En el área de la topografía, los drones son utilizados para realizar muchas funciones, entre las que podemos mencionar las siguientes:

Para realizar levantamientos topográficos y hacer modelos digitales de terrenos precisos, con cualquier relieve.
Para calcular los volúmenes y los movimientos de las tierras.
Permite gestionar y realizar actualizaciones catastrales.
Se elabora cartografía digital.
Ayudan a realizar seguimiento y monitoreo de obras y otros tipos de trabajos.
Colabora en el seguimiento y mantenimiento de infraestructuras ferroviarias.
Permite generar mapas de alta resolución de cableados y líneas eléctricas.
Luego de saber qué es un dron topográfico, comprenderás que no solo facilita el trabajo de topógrafos, sino también de cualquiera que trabaje inspeccionando obras, pues permite obtener información en tiempo real, sin necesidad de trasladarse hasta el lugar donde se están realizando los trabajos.

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14 tecnologías de agricultura de precisión que revolucionarán la industria agrícola

Ahora es un momento de innovación en las industrias agrícolas. Todos los días se lanza al mercado nueva tecnología y se recibe con los brazos abiertos de los ávidos agricultores de precisión de todo el mundo. Hemos compilado una lista de las 15 tecnologías agrícolas de precisión más interesantes que remodelarán el paisaje agrícola y mejorarán las prácticas agrícolas en general.

Tecnología de sensores
Los sensores se pueden usar de varias formas, la mayoría de las veces se usan para detectar inconsistencias o áreas problemáticas en los cultivos. También pueden detectar los niveles de humedad, la nutrición del suelo y decirle a un agricultor cuánto fertilizante debe aplicar a sus campos.

Innovación con Alimentos
La demanda mundial de alimentos nutritivos y asequibles es implacable y los agricultores a menudo han tenido dificultades para satisfacer la demanda. Dado que no es probable que la demanda disminuya en el corto plazo, se están creando alimentos inteligentes mediante la investigación de cultivos existentes y haciéndolos más abundantes cuando se trata de cosechar.

Las cosas se están automatizando
Con la tecnología sin conductor en el precipicio para nuestros automóviles de uso diario, la tecnología se ha transferido a la industria agrícola. Cada vez más granjas se están automatizando por completo, lo que reduce la carga de trabajo humano de manera significativa y reduce los costos al mismo tiempo.

Mejor equipo
La ingeniería ha mejorado en la última década, con materiales más robustos disponibles para los desarrolladores de tecnología agrícola, las máquinas nuevas y únicas que están creando como resultado son realmente magníficas. ¿No nos crees? ¡Mire la funcionalidad de los tractores actuales en comparación con uno lanzado hace 10 años!

Advertencias y telemática de hardware
Solía ​​ser que los agricultores usaban su maquinaria hasta que dejaba de funcionar, la reparaban y luego repetían el proceso hasta que la maquinaria dejaba de funcionar. Ahora, con la telemática de hardware, la maquinaria les dice a los agricultores cuándo es probable que las cosas se conviertan en un problema, incluidas las advertencias para reducir la carga de trabajo. Al trabajar de esta manera, la longevidad de la maquinaria agrícola ha aumentado considerablemente y los agricultores están haciendo reparaciones cada vez menos costosas.

Seguimiento de ganado
Tradicionalmente, si perdía ganado mientras estaba pastando, tenía que ir a buscarlo, perdiendo tiempo y energía en el proceso. A veces, en los grandes ranchos de ganado, esta búsqueda puede llevar días y no arrojar nada. Ahora se puede rastrear a los animales usando GPS incorporado en sus collares, lo que significa que si uno se aleja de los otros animales, se puede ubicar rápidamente y regresar a donde debería estar.

Análisis de cultivos
Otro método tradicional que se puede eliminar ahora es el uso generalizado de fertilizantes y herbicidas. Los agricultores ahora pueden usar la tecnología para analizar la salud general en detalle, incluso hasta las plantas individuales. Lo que significa que los fertilizantes y herbicidas solo se administran cuando es necesario y los costos se reducen considerablemente.

Alimentos diseñados genéticamente
Además del punto de adaptar las especies de cultivos existentes para producir más abundantemente, los científicos han estado trabajando arduamente en el laboratorio para crear tipos de alimentos diseñados genéticamente que sean seguros para el consumo humano. Puede que sea solo cuestión de tiempo antes de que tengamos nuevos tipos de cultivos para cultivar.

Sistemas de gestión de tasa variable
Estos sistemas trabajan en conjunto con el análisis de cultivos, distribuyendo fertilizante, herbicida y agua en la cantidad exacta requerida y en el lugar exacto que se necesita. Nunca antes la agricultura había sido un arte tan preciso.

Robots agrícolas
Estas máquinas automatizadas a menudo se asocian con drones u otras tecnologías de mapeo. Pueden distribuir fertilizantes, herbicidas y también sirven como erradicadores de malezas personales. Muchas granjas utilizan estos pequeños bots automatizados para reducir los costos laborales. Son particularmente útiles en las industrias de recolección de frutas.

Drones
Al proporcionar a los agricultores una perspectiva incomparable de su tierra, los drones son los héroes de la agricultura de precisión. A veces, guiados por manos humanas, pero a menudo no tripulados, los drones inspeccionan las granjas desde el cielo y recopilan mucha información importante en tiempo real que permite a los agricultores solucionar problemas a medida que surgen en lugar de cuando es demasiado tarde.

Sistemas de fertirrigación
Trabajando junto con los sistemas de aplicación de dosis variable, los sistemas de fertirrigación se pueden instalar para proporcionar fertilizante y agua a la gota más cercana en la ubicación precisa que se requiere, ahorrando horas de trabajo y asegurando que el desperdicio se mantenga en un mínimo histórico.

Cultivo vertical
Una innovación que ha llevado a la agricultura en los lugares más improbables, estas cajas como vainas albergan cultivos y se pueden apilar una encima de la otra para crear una solución agrícola en ciudades ocupadas o entornos urbanos. Ya adoptadas fácilmente en países asiáticos como Japón, no pasará mucho tiempo antes de que estas cajas brinden una solución agrícola en todo el mundo y ayuden a frenar la presión para mantenerse al día con la demanda de alimentos.

Enjambres mecánicos
Actualmente en desarrollo y aún por utilizar en el campo, la idea es que los robots realicen todo el trabajo agrícola mientras interactúan entre sí y usan drones y sensores para guiar sus acciones. Quizás suene a ciencia ficción, pero con una inversión continua, esto algún día debería ser realidad.

¿Hay algo que nos hayamos perdido? ¿Emocionado por probar la última tecnología? Háganos saber en la sección de comentarios.

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La agricultura de precisión cambia las reglas del juego

Se ha demostrado que reduce los costos de insumos y mejora los rendimientos en el caso de arroz, trigo, caña de azúcar, frutas y hortalizas.
¿Es solo una idea ambiciosa o puramente utópica? Con el sector agrícola indio creciendo a menos del cuatro por ciento anual, se necesitarían, al ritmo actual, 25 años para que los ingresos de los agricultores se dupliquen. Pero el objetivo del gobierno de Modi de lograrlo para 2022, en menos de cinco años, ciertamente parece ambicioso.

Por supuesto, ha respaldado su afirmación con algunas medidas de política bienvenidas, como el aumento de los desembolsos para la agricultura, la creación de vínculos de mercado (eNAM), garantizar la disponibilidad de semillas de calidad, implementar tarjetas de salud del suelo y aumentar el precio mínimo de apoyo (MSP) para seleccionar cultivos. Pero el objetivo seguirá siendo utópico si el gobierno no toma el toro por los cuernos y cambia la forma en que los indígenas cultivan.
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Los agricultores indios practican su profesión de la manera más ad hoc posible utilizando el instinto, la intuición o siguiendo ciegamente las prácticas heredadas. Si algo falta en su proceso, son los datos y la toma de decisiones basada en datos. En otras palabras, precisión.

Reformar las prácticas agrícolas
Esto impregna todas sus operaciones. La tierra se prepara sin una medida precisa de la profundidad a la que se necesita labrar para un cultivo en particular. El fertilizante se aplica de manera uniforme ignorando la posible variabilidad del suelo en el campo. El contenido de NPK (nitrógeno, fósforo y potasio) en el suelo tiende a variar a lo largo del campo. Una pulverización uniforme dejará un nutriente muy en exceso o muy escaso en varias secciones del campo. La tarjeta de salud del suelo del gobierno es un paso en la dirección correcta, pero su implementación es irregular.

Los agricultores siembran semillas esparciéndolas por el campo. No siguen ninguna norma en particular con respecto a la distancia espacial o la profundidad adecuada para sembrar la semilla. Esto evita que las plantas obtengan los nutrientes óptimos del suelo, lo que perjudica el rendimiento. Cuando se trata de riego, los agricultores simplemente riegan el campo por inundación. Solo 8,4 millones de hectáreas de 100 millones de hectáreas de tierra cultivable en el país se riegan por goteo. Incluso aquí los agricultores riegan sus campos sin monitorear las condiciones climáticas o después de estudiar la humedad del suelo.

Cuando se trata del cuidado de los cultivos, los agricultores deciden rociar fertilizantes, pesticidas o herbicidas después de una caminata superficial por el campo. No se basa en un escrutinio minucioso del cultivo ni se dirige solo a aquellas plantas o áreas afectadas. Además, muy pocos agricultores utilizan el sistema de riego por goteo para fertilizar las plantas. Su llamado sobre cuándo cosechar la cosecha tampoco es científico. No es la madurez del cultivo, sino la práctica histórica y la mentalidad de rebaño lo que impulsa la decisión.

Todo esto ha significado que los agricultores gasten más de lo que deberían en lo que respecta al costo de los insumos y terminan con un rendimiento inferior al potencial. Esto, junto con la dependencia de los monzones impredecibles, ha hecho de la agricultura, como suele decir el padre de la Revolución Verde de la India, MS Swaminathan, el negocio más riesgoso de la India.

Pero no tiene por qué serlo. La agricultura de precisión es aquella en la que todas las decisiones críticas que toman los agricultores en el campo se basan en datos y tecnología que los interpreta para que puedan emitir un juicio de valor. Algunos agricultores emprendedores incluso han llegado al extremo de implementar la tecnología Blockchain para interpretar los volúmenes de datos que han generado a partir de sus campos, dando inicio a lo que se conoce como ‘agricultura digital’.

Al adoptar la agricultura de precisión, los agricultores aportan una medida de precisión en todo lo que hacen. Y no es ciencia espacial. Los tractores equipados con sensores están disponibles para ayudarlos a labrar la tierra a la profundidad exacta que necesita el cultivo. Pueden dividir sus campos en varios cuadrantes y analizarlos para NPK y otros nutrientes. Hoy en día, incluso las imágenes de satélite se pueden utilizar para identificar el nivel de nutrientes en el suelo. Se pueden tomar acciones correctivas según las necesidades. Hay equipos disponibles para sembrar cultivos a la distancia espacial prescrita y a la profundidad adecuada.

Además, el cultivo se puede regar midiendo la humedad del suelo usando sensores y usando riego por goteo para entregar la cantidad correcta de agua. Los sensores son útiles para detectar con precisión los ataques de plagas. Las imágenes de satélite también se pueden utilizar para determinar la densidad de crecimiento e identificar secciones del campo donde el crecimiento es deficiente. Los fertilizantes / pesticidas solo se pueden aplicar en aquellas áreas que utilizan la infraestructura de goteo. Y la cosecha se puede realizar después de comprobar la madurez del cultivo.

Los beneficios de la agricultura de precisión son importantes. Reduce los costos de insumos entre un 18 y un 20% y mejora el rendimiento entre un 30% (arroz y trigo) y un 100% (caña de azúcar, frutas y verduras). Si se ignoran estos beneficios, la única forma de duplicar los ingresos de los agricultores es elevando los precios de los cultivos a niveles insostenibles.

El factor de costo
Sí, la agricultura de precisión tiene un costo: ₹2 lakh por hectárea. Además, adaptar la tecnología para las pequeñas granjas típicas de la India y los agricultores analfabetos también es un desafío. Pero ya hay modelos disponibles para hacer frente a estos problemas. Los agricultores con pequeñas propiedades de tierras ya están contratando tractores y otros equipos agrícolas, en lugar de comprarlos, en centros de contratación personalizados en varios estados o de otras iniciativas privadas como la aplicación Trringo del grupo Mahindra o la plataforma J-Farm Services de TAFE, por nombrar algunos. Esta red también se puede utilizar para ofrecer servicios relacionados con la agricultura de precisión pagando por uso. El gobierno, por su parte, debería reorientar los subsidios de los productos a la agricultura de base tecnológica. También debe mejorar el desarrollo de capacidades, especialmente entre los extensionistas, para enseñar agricultura de precisión a los agricultores. Los mercados deben desarrollarse para absorber la producción adicional que vendrá con especial énfasis en la adición de valor a través del procesamiento del producto. De lo contrario, los beneficios de la agricultura de precisión se perderán debido a los bajos precios.

Finalmente, la agricultura de precisión hace que la agricultura sea menos riesgosa y más atractiva, lo que atraerá a los jóvenes a la profesión. También es una buena forma de garantizar la seguridad alimentaria de la India.

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

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

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

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

La analítica está alterando la industria agrícola de múltiples formas:

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

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

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Figura 2
Diseño de hardware del nodo sensor.

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

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

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

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

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figura 3
Diagrama físico del nodo sensor.

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

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

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Figura 5
Diagrama físico del nodo de puerta de enlace.

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

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

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

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Figura 6
Diagrama de flujo del nodo sensor.

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

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

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

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

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Figura 8
Arquitectura de red basada en capas.

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

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

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

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Figura 9
Diagrama de retransmisión para nodos fuera de línea.

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

tabla 1
Paquete de red personalizado.

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

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

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Figura 10
Mapa de distancias de comunicación punto a punto.

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

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Figura 11
Mapa de distancias de comunicación de múltiples esperanzas.

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

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

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

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Figura 12
Datos históricos de humedad del suelo y clima del nodo 111 y el nodo 112.

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

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

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

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

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

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Figura 13
Latencia de red en diferentes tamaños de paquetes.

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

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

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

Cuadro 5
Comparaciones detalladas del módulo propuesto con tecnologías existentes.

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

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

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

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A manera de resumen

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

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

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

Invertir en tecnologías de precisión para ganado lechero

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

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

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

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

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

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