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«Agricultura de precisión es el título que se le da a un método de manejo de cultivos mediante el cual las áreas de tierra / cultivo dentro de un campo pueden manejarse con diferentes niveles de insumos dependiendo del potencial de rendimiento del cultivo en esa área de tierra en particular.

Los beneficios de esto hacer son dos:

el costo de producir el cultivo en esa área puede reducirse y,
se puede reducir el riesgo de contaminación ambiental por agroquímicos aplicados en niveles superiores a los requeridos por el cultivo ”(Earl et al, 1996).

La agricultura de precisión es un sistema de gestión agrícola integrado que incorpora varias tecnologías.

Las herramientas tecnológicas a menudo incluyen el sistema de posicionamiento global, el sistema de información geográfica, el monitor de rendimiento, la tecnología de tasa variable y la teledetección .

El sistema de posicionamiento global («GPS») es una red de satélites desarrollada y administrada por el Departamento de Defensa de Estados Unidos. La constelación GPS de 24 satélites que orbitan la tierra transmite información precisa de la hora y la ubicación del satélite a los receptores terrestres. Las unidades de recepción en tierra pueden recibir esta información de ubicación de varios satélites a la vez para usarla en el cálculo de una posición de triangulación, determinando así la ubicación exacta del receptor.

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Figura 4.1 Sistema de posicionamiento global

Un sistema de información geográfica («GIS») consiste en un sistema de base de datos de software de computadora utilizado para ingresar, almacenar, recuperar, analizar y mostrar, en forma de mapa, información geográfica referenciada espacialmente.

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Figura 4.2 Datos integrados a través de un sistema de información geográfica

Los monitores de rendimiento son dispositivos de medición de rendimiento de cultivos instalados en el equipo de cosecha. Los datos de rendimiento del monitor se registran y almacenan a intervalos regulares junto con los datos de posición recibidos de la unidad GPS. El software GIS toma los datos de rendimiento y produce mapas de rendimiento.

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Figura 4.3 Monitor de rendimiento combinado Figura 4.4 Sensor de flujo del tanque de grano combinado
La tecnología de tasa variable («VRT») consiste en equipo de campo agrícola con la capacidad de controlar con precisión la tasa de aplicación de los insumos agrícolas y las operaciones de labranza.

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Figura 4.5 Esparcidor VRT

Los datos de imágenes de teledetección del suelo y los cultivos se procesan y luego se agregan a la base de datos GIS.

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Figura 4.6 Imagen de índice de vegetación normalizada del campo agrícola

Objetivo de la agricultura de precisión

El objetivo de la agricultura de precisión es recopilar y analizar información sobre la variabilidad del suelo y las condiciones de los cultivos para maximizar la eficiencia de los insumos agrícolas en áreas pequeñas del campo agrícola. Para lograr este objetivo de eficiencia, la variabilidad dentro del campo debe ser controlable.

La eficiencia en el uso de insumos agrícolas significa que se utilizarán y colocarán menos insumos agrícolas, como fertilizantes y productos químicos, donde sea necesario. Los beneficios de esta eficiencia serán tanto económicos como medioambientales. Los costos ambientales son difíciles de cuantificar en términos monetarios. La reducción de la contaminación del suelo y las aguas subterráneas derivada de las actividades agrícolas tiene un beneficio deseable para el agricultor y la sociedad.

Investigación

La agricultura de precisión es una integración de varias tecnologías. Los gobiernos de EE. UU. Y otros países pagaron originalmente por el desarrollo y el apoyo de tecnologías como el GPS, la teledetección y el SIG, para fines militares o civiles, mucho antes de la aparición de la agricultura de precisión.

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Figura 4.7 Equipo topográfico GPS

Es el uso de estas tecnologías avanzadas lo que ha generado enormes cantidades de datos para procesar con computadoras. Una pregunta muy básica que aún debe ser respondida por los investigadores es ¿qué significan todos estos datos para que los agricultores tomen decisiones de manejo rentables? En otras palabras, tenemos la tecnología para recopilar los datos del campo, pero aún no tenemos el conocimiento para transformar los datos en respuestas para decisiones de gestión agrícola.

Universidades de todo el mundo y entidades gubernamentales extranjeras y estadounidenses, como las Estaciones de Investigación Agrícola del USDA, están llevando a cabo una extensa investigación sobre agricultura de precisión. Los proyectos de investigación aplicarán tecnologías como la teledetección, GPS, GIS y VRT para crear sistemas de apoyo a las decisiones de gestión. Un objetivo de muchas instituciones de investigación financiadas con fondos públicos es promover la transferencia de tecnología de las agencias gubernamentales al sector privado.

Aplicación de la teledetección en agricultura de precisión

Mapas de suelo y drenaje

Zonas de gestión y mapas de suelos

Los mapas de suelos también se utilizan a veces para determinar las zonas de gestión. Los mapas de suelos se están convirtiendo en parte de la base de datos GIS.

La técnica de muestreo de cuadrícula toma muestras de suelo separadas de cuadrículas de tamaño uniforme dispuestas sobre el campo. Un problema con este tipo de muestreo es la variabilidad que puede existir en los tipos de suelo en cada cuadrícula. Esta variabilidad hace que sea mucho más difícil determinar las características del suelo dentro de la cuadrícula para fines de manejo de insumos agrícolas. Para minimizar este problema se requieren rejillas más pequeñas que luego requieren que se tomen muchas más muestras de suelo para un mayor número de rejillas. Las muestras de suelo pueden convertirse en un costo importante de la agricultura de precisión.

Una alternativa al muestreo por cuadrícula es el muestreo por zonas o por objetivos. Las muestras de suelo están ubicadas en zonas de manejo homogéneas en lugar de en cuadrículas espaciadas uniformemente (Searcy, 1997). Las zonas se establecen mediante un proceso similar a la clasificación de imágenes no supervisada basada en computadora. Las imágenes obtenidas de sensores remotos multiespectrales se toman de las áreas con vegetación del campo. Los números digitales de píxeles para cada banda se separan en grupos estadísticamente separables que se clasifican en zonas homogéneas. Esto reduce el suelo, el terreno, el crecimiento de las plantas y otra variabilidad dentro de cada área a manejar; por lo tanto, se necesitan menos muestras de suelo para cada área (Anderson et al, 1996).

A excepción de los estudios de suelos del condado, la teledetección no ha ganado una amplia aceptación como herramienta de mapeo de las características del suelo. Esto se debe a que «las características de reflectancia de las propiedades deseadas del suelo (por ejemplo, materia orgánica, textura, contenido de hierro) a menudo se confunden con la variabilidad en el contenido de humedad del suelo, la rugosidad de la superficie, los factores climáticos, el ángulo cenital solar y el ángulo de visión» (Moran et al, 1997).

Mapas de drenaje

Las líneas de baldosas de drenaje subterráneo que se han instalado, hace 50 años o más, todavía funcionan parcial o totalmente en la actualidad. A menudo, la existencia o ubicación de líneas de tejas más antiguas se ha perdido a medida que los propietarios mueren o venden su propiedad. Algunos estados, incluido Iowa (Código de Iowa, 1997), ahora están comenzando a exigir a los propietarios que preparen y archiven las placas de drenaje con los registradores del condado cuando se instalen nuevas líneas de baldosas. Es deseable tener mapas de baldosas de drenaje precisos para fines de mantenimiento o para la instalación de nuevos sistemas de líneas de baldosas adicionales. La instalación de nuevas líneas de azulejos puede cortar líneas de azulejos antiguos en ubicaciones desconocidas. La construcción de lagunas de estiércol de ganado, que atraviesan antiguas líneas de baldosas desconocidas e inexploradas, puede causar daños ambientales por el estiércol que se filtra a través de las antiguas líneas de baldosas.

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Figura 4.8 Fotografía en color normal de suelo seco Figura 4.9 Fotografía en color normal del suelo después de la lluvia
Se ha demostrado que las fotografías aéreas de infrarrojos en color («CIR») son una herramienta eficaz para localizar líneas de baldosas subterráneas desconocidas. Los datos de la imagen se digitalizan para su preprocesamiento y luego se georreferencian utilizando puntos de control terrestre. Las fotografías CIR muestran diferentes tonos de gris según el tipo de suelo y la humedad. Al filtrar las diferencias de reflectancia espectral debidas al tipo de suelo, el contenido de humedad del suelo en suelos secos que tienen una mayor reflectancia se puede identificar a partir de suelos húmedos de menor reflectancia. La imagen resultante muestra dónde están ubicadas las líneas de mosaico y si están funcionando correctamente (Verma et al, 1997).

También se pueden utilizar fotografías aéreas en color normal para localizar líneas de mosaicos. Las fotografías en color simples ofrecen imágenes de líneas de mosaicos similares a CIR pero a un costo menor. Si el suelo está demasiado seco, como se muestra en la Figura 4.8, las líneas de las baldosas no serán visibles en la imagen. Las imágenes similares a la Figura 4.9 deben adquirirse cuando el suelo está desnudo y dentro de unos días después de una lluvia adecuada. La alta resolución y la disponibilidad temporal bajo demanda hacen que las imágenes adquiridas desde plataformas de aviones sean ideales para adquirir este tipo de datos de imagen.

Tecnología de tasa variable

Un método para controlar la variabilidad dentro del campo es VRT. La VRT permite que el productor aplique la cantidad de insumos necesarios para el cultivo en un lugar preciso del campo en función de las características individuales de ese lugar. Los insumos agrícolas que pueden variar en su aplicación comúnmente incluyen labranza, fertilizantes, control de malezas, control de insectos, variedad de plantas, población de plantas e irrigación.

Los componentes típicos del sistema VRT incluyen un controlador de computadora, un receptor GPS y una base de datos de mapas GIS. El controlador de la computadora ajusta la tasa de aplicación del equipo del insumo de cultivo aplicado. El controlador de la computadora está integrado con la base de datos GIS, que contiene las instrucciones de caudal para el equipo de aplicación. Un receptor de GPS está conectado a la computadora. El controlador de la computadora usa las coordenadas de ubicación de la unidad GPS para encontrar la ubicación del equipo en el mapa proporcionado por la unidad GIS. El controlador de la computadora lee las instrucciones del sistema GIS y varía la tasa del insumo de cultivo que se aplica a medida que el equipo cruza el campo. El controlador de la computadora registrará las tasas reales aplicadas en cada ubicación en el campo y almacenará la información en el sistema GIS, manteniendo así mapas de campo precisos de los materiales aplicados.

Aunque la VRT puede controlar los insumos aplicados a los cultivos, no puede controlar factores como el tipo de suelo, el clima y la topografía que son fijos.

Monitorear la salud de los cultivos

Los datos e imágenes de teledetección brindan a los agricultores la capacidad de monitorear la salud y el estado de los cultivos. La teledetección multiespectral puede detectar luz reflejada que no es visible a simple vista. La clorofila en la hoja de la planta refleja la luz verde mientras absorbe la mayoría de las ondas de luz azul y roja emitidas por el sol. Las plantas estresadas reflejan varias longitudes de onda de luz que son diferentes de las plantas sanas. Las plantas sanas reflejan más energía infrarroja del tejido foliar de la planta mesófila esponjosa que las plantas estresadas. Al poder detectar áreas de estrés en las plantas antes de que se haga visible, los agricultores tendrán tiempo adicional para analizar el área problemática y aplicar un tratamiento.

Estrés hídrico

El uso de sensores remotos para medir directamente la humedad del suelo ha tenido un éxito muy limitado. Los sensores de radar de apertura sintética («SAR») son sensibles a la humedad del suelo y se han utilizado para medir directamente la humedad del suelo. Los datos SAR requieren un uso extensivo de procesamiento para eliminar el ruido inducido por la superficie, como la rugosidad de la superficie del suelo, la vegetación y la topografía.

Una disminución de la tasa de evapotranspiración de los cultivos es un indicador de estrés hídrico en los cultivos u otros problemas de los cultivos, como enfermedades de las plantas o infestación de insectos. Las imágenes de teledetección se han combinado con un modelo de índice de estrés hídrico del cultivo («CWSI») para medir las variaciones del campo (Moran et al, 1997).

Se han utilizado fotografías aéreas pancromáticas simples para detectar problemas en los equipos de riego. Las franjas en las imágenes de vegetación apuntan a problemas con las tasas de aplicación de agua de las boquillas de agua defectuosas (Univ. De Georgia, 1995).

Manejo de malezas

Uno de los objetivos de la agricultura de precisión es reducir los insumos para la producción de cultivos, lo que genera ahorros de costos y ambientales. Los métodos de cultivo convencionales aplican herbicidas a todo el campo. La aplicación de dosis variable específica del sitio coloca el herbicida donde están las malezas.

La teledetección aérea aún no ha demostrado ser muy útil para monitorear y localizar poblaciones de malezas dispersas. Algunas dificultades encontradas son que las malezas a menudo se dispersarán por un cultivo que es espectralmente similar, y se necesitarán imágenes de alta resolución a gran escala para la detección e identificación (Ryerson, Curran, P. y Stephens 1997).

El uso de sistemas de tecnología de visión artificial para detectar e identificar malezas coloca sensores remotos directamente en el equipo de pulverización. Estar cerca del cultivo permite resoluciones espaciales muy altas. Los sistemas de visión artificial tienen la capacidad de usarse en el campo con las capacidades en tiempo real que son necesarias para controlar el equipo de aspersión (Steward y Tian, ​​1998).

Detección de insectos

La teledetección aérea o por satélite no se ha utilizado con éxito para identificar y localizar insectos directamente. La detección indirecta de insectos mediante la detección del estrés de las plantas generalmente no se ha utilizado en cultivos anuales. El nivel de daño económico para el tratamiento generalmente se excede en el momento en que la detección remota detecta el estrés de la planta. Los entomólogos prefieren realizar exploraciones directas en el campo para detectar insectos a tiempo para que los tratamientos químicos sean efectivos y económicos.

Estrés por nutrientes

Las áreas de estrés de nitrógeno de la planta se pueden ubicar en el campo utilizando imágenes aéreas infrarrojas en color de alta resolución. La reflectancia del infrarrojo cercano, el rojo visible y el verde visible tienen una alta correlación con la cantidad de nitrógeno aplicado en el campo. La reflectancia del rojo en el dosel proporciona una buena estimación de los rendimientos reales de los cultivos (GeopalaPillai, Tian y Beal 1998).

Pronóstico de rendimiento

El tejido vegetal absorbe gran parte de la banda de luz roja y refleja mucho la energía en las bandas de ondas del infrarrojo cercano («NIR»). La relación de estas dos bandas se conoce como índice de vegetación («VI»). La diferencia de las medidas de rojo y NIR dividida por su suma es la diferencia VI normalizada («NDVI»).

Para cultivos como el sorgo en grano, los rendimientos de producción, el índice de área foliar («LAI»), la altura del cultivo y la biomasa se han correlacionado con los datos del NDVI obtenidos de imágenes multiespectrales (Anderson et al, 1996). Para obtener predicciones de rendimiento razonablemente precisas, estos datos deben combinarse con datos de modelos meteorológicos durante la temporada de crecimiento (Moran et al, 1997).

Sistemas de apoyo a las decisiones de gestión

El solo hecho de tener información sobre la variabilidad dentro del campo no resuelve ningún problema a menos que exista algún tipo de sistema de apoyo a la decisión («DSS») para hacer recomendaciones de VRT. Russo y Dantinne (Russo et al, 1997) han sugerido los siguientes pasos para un DSS:

Identificar estados y procesos ambientales y biológicos en el campo que pueden ser monitoreados y manipulados para mejorar la producción de cultivos.
Elija sensores y equipos de apoyo para registrar datos sobre estos estados y procesos.
Recopile, almacene y comunique los datos registrados en el campo.
Procese y manipule los datos para convertirlos en información y conocimiento útiles.
Presentar la información y el conocimiento en una forma que se pueda interpretar para tomar decisiones.
Elija una acción asociada con una decisión para cambiar el estado o proceso identificado de una manera que lo haga más favorable para la producción de cultivos rentables.

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Figura 4.11 Software del sistema de apoyo a la toma de decisiones

Perspectivas y desarrollos futuros

Los futuros sistemas de satélites que se lanzarán el próximo año, como el Quickbird de Ball Corporation, tendrán un sensor de barrido multiespectral de cuatro bandas con una resolución de .8 m pancromático y 4,5 m multiespectral. EarthWatch Incorporated de Longmont, Colorado distribuirá imágenes Quickbird.

Los satélites futuros tendrán mejores resoluciones espaciales y espectrales. El lanzamiento de más satélites también mejorará la resolución temporal.

El tiempo de entrega de los datos de teledetección al cliente mejorará. Algún día tendremos sistemas de teledetección por satélite en tiempo real.

La investigación universitaria se concentrará más en la causa de la variabilidad del suelo y los cultivos que en poder medir esa variabilidad. Se pondrá un mayor énfasis en la transferencia de tecnología de las universidades a la industria de agronegocios comerciales.

Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones se convertirán en el vínculo principal para convertir los datos espaciales recopilados en recomendaciones de gestión detalladas a nivel de los agricultores. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son los que agregarán más valor a los datos de teledetección para el agricultor.

El futuro de la teledetección en la agricultura de precisión dependerá de satisfacer las necesidades del usuario final, el agricultor. En este momento, la teledetección para uso agrícola se encuentra todavía en una etapa inicial de desarrollo comercial con beneficios económicos no comprobados para el productor agrícola.

El costo de los datos de teledetección y otros sistemas asociados con la agricultura de precisión se reducirá para estar en línea con los beneficios recibidos. Es probable que esto suceda en el futuro a medida que ingresen al mercado más empresas de tecnología de la información agrícola.

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El monitoreo del suelo con IoT utiliza tecnología para capacitar a los agricultores y productores para maximizar el rendimiento, reducir las enfermedades y optimizar los recursos. Los sensores de IoT pueden medir la temperatura del suelo, el contenido volumétrico de agua, la radiación fotosintética, el potencial hídrico del suelo y los niveles de oxígeno del suelo. Los datos de los sensores de IoT se transmiten luego a un punto central (o la nube) para su análisis, visualización y análisis de tendencias. Los datos resultantes se pueden utilizar para optimizar las operaciones agrícolas, identificar tendencias y realizar ajustes sutiles en las condiciones para maximizar el rendimiento y la calidad de los cultivos. El uso de IoT en la agricultura se conoce como agricultura inteligente (o agricultura inteligente), y el IoT es un componente central de la agricultura de precisión.

¿Qué puedo medir con los sensores de agricultura inteligente / IoT?
La agricultura inteligente se centra en las condiciones del suelo, el clima y los cultivos. Dada la importancia del clima y el riego; muchas soluciones de agricultura inteligente se combinan con Smart Environment (calidad del aire) y Smart Water (contaminación, turbidez, nutrientes) para una solución completa. Los sensores de IoT más comunes se enumeran a continuación:

Temperatura del suelo
Nodo de agricultura inteligente: monitorea la humedad, la conductividad, la temperatura de la superficie y la temperatura del suelo.
Nodo de agricultura inteligente: control de humedad, conductividad, temperatura de la superficie y temperatura del suelo.
La temperatura del suelo es un factor esencial en la actividad de las plantas subterráneas, que influye en cosas como el crecimiento de las raíces, la respiración, la descomposición y la mineralización del nitrógeno . La temperatura del suelo se puede estimar midiendo la temperatura del aire y otros factores, sin embargo, la medición más precisa es usar una sonda enterrada en el suelo. Dependiendo de la estructura de la raíz del plan en cuestión, se pueden instalar múltiples sondas a diferentes profundidades. La temperatura de la superficie del suelo se puede monitorear usando un tipo diferente de sensor de IoT que usa tecnología IR.

Temperatura del suelo.
Temperatura de la superficie sin contacto.
La humedad del suelo
El contenido de humedad del suelo también se puede monitorear utilizando sondas enterradas con electrodos. En hidrología, ciencias del suelo y agricultura, el contenido de humedad del suelo juega un papel vital en la química del suelo, el crecimiento de las plantas y la recarga de las aguas subterráneas. El contenido de humedad del suelo es esencial por varias razones:

El agua en el suelo sirve como un nutriente crítico para todos los cultivos y plantas.
El agua es un componente esencial de la fotosíntesis.
El rendimiento de los cultivos está fuertemente influenciado por la disponibilidad de agua en el suelo.
El agua del suelo es un importante portador de nutrientes alimentarios solubles para el crecimiento de las plantas.
El agua del suelo ayuda a regular la temperatura del suelo.
La ciencia del suelo es un área compleja y basta con decirlo; está más allá del alcance de este artículo. La tecnología IoT y Smart Agriculture de Libelium puede medir lo siguiente:

Humedad del suelo (3 x profundidades)
Conductividad.
Contenido volumétrico de agua.
Potencial hídrico del suelo.
Radiación solar
Los sensores de IoT pueden medir diferentes tipos de radiación solar que juegan un papel vital en la fotosíntesis. Más allá de los niveles de luz básicos de Lux, IoT puede medir lo siguiente:

Solar – Radiación fotosintéticamente activa.
Solar – UV.
Solar – Onda corta.
La radiación solar puede tener un impacto real en el crecimiento de las plantas y la IoT le permite monitorear los niveles solares para comprender las correlaciones y tendencias.

Clima
Estación meteorológica Gill
Las estaciones meteorológicas proporcionan una gran cantidad de datos relacionados con las condiciones meteorológicas, lo que es importante al relacionar patrones y datos relacionados.
La lluvia / precipitación, el viento, la humedad y la presión atmosférica juegan un papel esencial en el crecimiento de las plantas. Nuestros sistemas de agricultura inteligente son compatibles con varias estaciones meteorológicas avanzadas. Las estaciones meteorológicas proporcionan ricos conjuntos de datos que, cuando se combinan con sensores de suelo, le brindan una vista de 360 ​​grados de su operación agrícola. Las estaciones meteorológicas de IoT pueden medir lo siguiente:

Precipitación (medidas ópticas y del balde basculante).
Temperatura.
Humedad.
Presión del aire.
Velocidad del viento.
Dirección del viento.
Otras medidas
Admitimos muchos otros sensores de IoT para la agricultura y son valiosos en escenarios de nicho específicos. Aunque no es un monitoreo del suelo, mejoran cualquier implementación de IoT. Estos sensores adicionales incluyen:

Presión de vapor
Niveles de oxígeno del suelo.
Temperatura de la hoja y la yema de flujo.
Humedad de las hojas.
Diámetro del tronco, tallo y fruto.
Comunicaciones inalámbricas para IoT y agricultura inteligente
Libelium Smart Agriculture Pro
Libelium Smart Agriculture Pro
Un beneficio clave de las soluciones de IoT es la amplia gama de opciones de comunicación inalámbrica disponibles. IoT no se limita solo a áreas urbanas con amplia cobertura móvil; El soporte para LoRaWAN, 4G, Zigbee, Sigfox, WIFI y satélite significa que las soluciones de agricultura inteligente funcionan en entornos urbanos, rurales y muy remotos. La naturaleza de bajo consumo de energía de los sistemas de IoT significa que los nodos y los sensores pueden funcionar con baterías, energía solar u otras fuentes renovables.

Aplicaciones
Casi cualquier empresa agrícola o agrícola puede optimizar sus operaciones utilizando IoT. Hemos visto un interés específico en lo siguiente:

Cannabis y cáñamo
Soja
Patata
Almendras
Cerezas, Manzanas
¿Qué pasa con los entornos remotos?
Como se mencionó anteriormente, Libelium IoT admite una amplia gama de protocolos de comunicación y tiene un ancho de banda comparativamente bajo. Puede tener una red localizada de sensores usando LoRaWAN (es decir, 15KM) antes de que estos datos se transmitan a la nube mediante comunicaciones por satélite. Esta transmisión puede ser en tiempo real o por lotes periódicamente. El uso de IoT, satélite y agricultura tiene particular relevancia para las comunidades agrícolas remotas y los asentamientos que se distribuyen en un área amplia, tal vez donde la cobertura de banda ancha tradicional o móvil no existe o no existe.

¿Puedo controlar los sistemas de riego, calefacción o iluminación?
La primera parte de cualquier sistema de automatización o agricultura de precisión es el elemento de medición. Las soluciones de IoT y Smart Agriculture recopilan miles de puntos de datos al día. Una vez que estos datos se han analizado, formateado y correlacionado, se pueden utilizar para activar una respuesta inteligente o automatizar otros aspectos de su infraestructura. Por ejemplo, cuando la humedad del suelo desciende por debajo de cierto nivel, el software puede activar su sistema de riego. Si los niveles de humedad aumentan a niveles subóptimos, se pueden generar alertas para el personal operativo o agrícola. Con IoT y la agricultura, las posibilidades son infinitas.

Obtenga más información sobre el monitoreo del suelo y la IoT
Esta publicación de blog fue diseñada para servir como base para el monitoreo del suelo con IoT. El campo de estudio en torno a la ciencia del suelo es extenso y las características y atributos importantes del suelo varían considerablemente según el cultivo o las condiciones particulares del suelo. Si desea analizar cómo IoT puede ayudar a su empresa o ayudar a optimizar el rendimiento, reducir las enfermedades y mejorar la calidad, hable con nuestro equipo de soluciones. Puede enviar un correo electrónico a sales@mtg.im, llamar al +44 1624 777837 o completar el formulario de contacto en nuestro sitio web.

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El uso de drones para monitorear el ganado está ganando impulso lentamente en varios países. Australia e Israel ya han comenzado a usar muchos drones de monitoreo de ganado.

Las granjas, donde los drones vigilan el ganado, necesitan menos mano de obra; en cambio, pueden realizar un seguimiento de sus animales fácilmente sin tener que subir a sus camiones o contratar mano de obra a caballo.

Cuando se utilizan drones de monitoreo de ganado, los granjeros pueden encontrar el ganado perdido fácilmente, ya que estos drones están integrados con tecnología de detección térmica, es decir, pueden encontrar cualquiera de los animales usando su temperatura corporal. Los drones proporcionan imágenes térmicas claras que revelan fácilmente la diferencia entre un animal y otro.

Los vehículos aéreos no tripulados o drones pueden actuar como pastores y pueden reemplazar a los perros, los operadores de drones usan estos drones para vigilar a los animales enfermos, angustiados o que se escapan.

Uno de los mejores usos de los drones es que pueden volar una ronda rápida del campo de ganado en cualquier momento y cualquiera puede revisar fácilmente el video hecho por drones para verificar el número de ganado. Estos drones también ayudan a los agricultores a mantener a los ladrones alejados del campo de ganado, ya que pueden ser fácilmente detectados por drones térmicos.

Los drones están ganando éxito en todos los campos de la vida lentamente y ayudan a todos al tomar fotografías o videos desde ángulos que no son posibles con las cámaras normales. Cualquiera puede ver videos en vivo de cualquier lugar sentándose en un lugar distante con la ayuda de estos drones. Los drones de vigilancia de ganado han facilitado la vida de los agricultores porque no siempre es posible mantener una vigilancia constante sobre el ganado.

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Las firmas espectrales hacen referencia al perfil específico de radiancia emitida por los objetos situados en la superficie de la tierra. Unos valores de emisión específicos en función del tipo de objeto, su temperatura o la textura entre otros factores. Gracias al mapeo del territorio con ayuda de drones podemos discriminar los objetos territoriales por medio de firmas espectrales y elaborar mapas de usos del suelo o análisis de elementos prioritarios.

Por medio de este comportamiento específico de los objetos, es posible jugar con sensores que operen analizando diferentes bandas del espectro electromagnético y empezar a identificarlos con el análisis de imágenes aéreas. Fragmentos del espectro electromagnético como la zona visible del azul ayudan a identificar fenómenos erosivos y comportamientos de agua. El infrarrojo medio ayuda en análisis geológicos, el infrarrojo próximo permite desarrollar estudios de vegetación o las microondas de onda corta analizar cubiertas nivales.

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Análisis de cobertura nival de la Sierra de Guara
Los drones son una interesante vía para obtener imágenes aéreas empleando sensores multiespectrales capaces de identificar las firmas espectrales para, posteriormente, elaborar mapas a falso color que dejen al descubierto los elementos clave objeto de estudio.

Dentro de las aplicaciones de los drones, la región del infrarrojo es una de las más empleadas para desempeñar funciones como los cálculos de índices de vegetación NDVI, analizar la fenología de la vegetación o estudiar la evolución de parcelas de cultivo. Un mundo infinito dentro de la agricultura de precisión con ayuda de los SIG.

Para realizar este tipo de estudios es necesario partir de algunos elementos básicos como:

Disponer de cámaras multiespectrales capaces de identificar los niveles de radiancia objeto de estudio.
Elaborar el mosaico de imágenes multiespectrales realizadas por el dron.
Conocer las firmas espectrales que permiten reconocer al objeto según su comportamiento de emisión electromagnética.
Disponer de software destinado al análisis de imágenes multiespectrales y la composición de mosaicos aéreos.
Programas fotogramétricos como Agisoft o Pix4D nos ayudarán a componer nuestro mosaico de imágenes aéreas. Software como BEAM, LEOWorks, ArcGIS, ERDAS o Global Mapper entre otros, nos ayudarán a procesar las imágenes para analizar cartográficamente el territorio y comenzar las reclasificaciones de elementos objeto de estudio partiendo de las firmas espectrales.

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Combinación de imagen aérea, a falso color y superposición con OpenStreetMap
Para el reconocimiento de elementos por medio de firmas espectrales podemos recurrir a diversas librerías de apoyo que nos permitan visualizar los niveles de radiación de los objetos que deseamos analizar en nuestras imágenes. Minerales, tipos de vegetación, masas de agua o usos del suelo están identificados a través de su comportamiento de emisión dentro del espectro electromagnético.

firmas espectrales

Ejemplo de firma espectral de galería ASTER bajo el infrarrojo
Una interesante referencia a estas librerías la encontramos dentro de la librería ASTER de la NASA. Una colección infinita de firmas espectrales clasificadas por tipología y en la que podemos visualizar los comportamientos de los objetos a través de gráficas fijas o interactivas.

firmas espectrales
La combinación de imágenes para generar imágenes a falso color y la identificación de los valores de radiación de los píxels que representan objetos, nos permitirá discriminar los diferentes elementos territoriales y elaborar mapas cartográficos basados en la reclasificación de los usos y tipologías de suelo.

Análisis de firma espectral para la identificación de vegetación sana
Puedes aprender a elaborar mosaicos con drones y los principios de la teledetección para el análisis de imágenes multiespectrales con nuestro Curso de drones aplicados a los SIG. Además, ahora ya puedes obtener la titulación oficial de Piloto de Drones, formándote con nosotros con nuestro Curso Oficial de Piloto de RPAS.

Por último recordaros que una forma de combinar vuelos aéreos con imágenes aéreas fuera del espectro electromagnético visible, para el análisis cartográfico de elementos mediante Sistemas de Información Geográfica con Agisoft, Pix4DCapture, ArcGIS y LEOWorks.

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Los drones están transformando los métodos tradicionales de la topografía. La topografía con drones crece altos niveles cada día.

Muchas empresas han comenzado negocios de agricultura de precisión, topografía y fotogrametría con drones, recolectando imágenes aéreas y uniéndolas para crear mapas aéreos y modelos 3D.

En UTW hablamos continuamente sobre agricultura de precisión con drones, pero también somos especialistas en trabajos de topografía y fotogrametría.

Con la reciente aparición de drones profesionales como herramienta para capturar imágenes de elevaciones, volando a menor altura: de 7 a 125 metros, y con una mayor resolución, el mundo de la topografía tradicional se está enfrentando a una transformación tecnológica. Y no es sólo topografía, se ha convertido en topografía con drones.

La creación de mapas topográficos es un hábito para muchos topógrafos, profesionales de la construcción e ingenieros. Casi cualquier diseño de proyecto requiere una encuesta topográfica para que el gerente de dicho proyecto sepa cuáles son las características del terreno y posteriormente pasar a diseñarlo correctamente.

Con la ayuda de drones se pueden conseguir imágenes de gran calidad, que una vez procesadas mediante un software fotogramétrico consiguen representar modelos 3D de alta precisión. Si bien los drones no eliminarán la necesidad de topógrafos altamente capacitados, pemitirán un proceso significativamente más eficiente para capturar datos.

La tecnología de drones se está convirtiendo en un elemento común de cualquier topógrafo. Gracias a ello, conseguimos la captura de mapas detallados de terenos específicos, incluidos los contornos de dicho terreno y las características existentes de la superficie de la tierra. El tiempo también se reduce considerablemente , sumado a la reducción del coste de los métodos tradicionales. Gracias a la topografía con drones podemos celerar procesos y reducir costes.

EL USO DE DRONES ESTÁ AHORA AL ALCANCE DE TODOS
Cada país cuenta con unas normas específicas a la hora de conseguir el certificado de piloto de drones y su gobierno regula las superficies donde estos drones pueden volar o realizar trabajos profesionales.

Topografía con drones cambiando tradiciones

Sin duda, actualmente es más sencillo conseguir un certificado de piloto de UAVs que en el pasado. Son muchas las academias que proporcionan esta certificación, al igual que nuevos másteres siguen apareciendo para cubrir esta demanda.

Este hecho, combinado con la disponibilidad de vehículos aéreos no tripulados de grado comercial cada vez más asequibles y fáciles de operar, significa que ahora podemos completar un levantamiento topográfico en unas horas y tener los datos procesados ​​en nuestras manos, listos para su análisis en un periodo corto de tiempo.

Los datos de drones ya se están utilizando en muchos proyectos de desarrollo de tierras, desde las primeras etapas de planificación y diseño de subdivisiones de tierra, hasta el asesoramiento previo a la construcción, el seguimiento del progreso y el levantamiento final “tal como está construido”.

Ventajas e inconvenientes del uso de drones en topografía

El uso de drones en trabajos profesionales de topografía es relativamente nuevo.

Existen diversas ventajas que facilitan y reducen el coste de la topografía gracias al uso de drones. Desafortunadamente, también existen diversos inconvenientes puesto que es una tecnología bastante nueva y las regulaciones en muchas ocasiones dificultan los trabajos.

VENTAJAS DE LA REALIZACIÓN DE TOPOGRAFÍA CON DRONES
Disminuye el tiempo de realización de las tareas.
Reducción del coste.
Posibilidad de examinar grandes zonas.
Se llega a zonas de difícil acceso.
Se evitan riesgos personales.
Aporta información gráfica y por lo tanto más aproximada a la realidad.
Aporta un mayor número de puntos muy necesario para hacer planimetría.
Reducción en el tiempo de procesado y entregas (antes un topógrafo podría tardar 1 mes lo que ahora se hace en un día).
INCONVENIENTES DE LA REALIZACIÓN DE TOPOGRAFÍA CON DRONES
a) La distancia de vuelo es limitada según la regulación de vuelo en España.

b) La altura máxima a la que puede llegar un dron también es limitada (120m).

c) Las baterías permiten un tiempo limitado de vuelo, aunque en la actualidad se están investigando diferentes opciones para que sean más duraderas.

Gracias a los drones, la topografía es una profesión en auge ya que permite una reducción de costes y llegar a zonas que de otra forma un topógrafo no podría alcanzar debido a la dificultad o peligro.

También aceleran los periodos de entrega, eficacia y calidad debido a los nuevos sistemas que procesan los datos de los drones de forma efcaz, deligente y diámica.

Sin duda, la topografía con drones es un avanze en esta disciplina y seguirá creciendo con los años debido a la gran mejora que suponen y a la efecividad y profesionalidad que ofrecen.

Para poder hacer vuelos más extendidos y de larga duración habrá que esperar a que las baterías duren más tiempo. Esto junto con las regulaciones del vuelo de drones en España es una de las desventajas del uso de drones de forma profesional y esperamos que con el paso del tiempo se vayan mejorando.

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El uso de datos precisos y granulares recopilados a través de sensores remotos y terrestres tiene un enorme potencial para mejorar los resultados agrícolas. En el mundo industrializado, los aspectos más maduros de la aplicación de estas herramientas tienden a estar vinculados con el monitoreo de cultivos basado en GPS, como el que utiliza Climate Corporation, que brinda a los agricultores acceso a datos a nivel de campo en tiempo real.

Sin embargo, aún se está explorando la aplicación de estas herramientas en un contexto en desarrollo. Esta publicación detalla el resultado de una convocatoria de USAID que explora el potencial de las tecnologías de agricultura de precisión en los países en desarrollo.

Trabajando con otras 10 agencias federales, USAID lidera Feed the Future , la iniciativa global de hambre y seguridad alimentaria del gobierno de los Estados Unidos. Muchos de los 19 países de enfoque de Feed the Future están lidiando con una variedad de desafíos que afectan la producción agrícola, incluida la escasez de recursos y las condiciones ambientales cambiantes como resultado del cambio climático.

Al hacer frente a estos desafíos, el uso de nuevas tecnologías para la agricultura de precisión promete una variedad de beneficios que incluyen:

Recopilación de información específica en tiempo real : los datos recopilados de sensores terrestres, sensores remotos, datos satelitales de alta resolución y otras herramientas equiparán mejor a los pequeños agricultores, trabajadores de extensión y otras partes interesadas con información específica y actualizada sobre sus cultivos para ayudar a mejorar la productividad local.
Conservación de los recursos : la mejora de los datos y la información conducirá a optimizar los insumos agrícolas y el tiempo dedicado por los trabajadores de extensión agrícola y otros actores sobre el terreno, lo que en última instancia contribuirá a un mejor uso de los recursos y ahorros de costos.
Habilitación de otros productos y servicios: Por último, se necesitan buenos datos para que el sector privado y otros intermediarios creen herramientas de toma de decisiones que puedan beneficiar a los pequeños agricultores, incluidos los productos financieros y de seguros.
Durante un productivo día y medio en junio de 2016, USAID, en una posición única como organización donante para reunir a actores de los sectores público y privado, convocó un taller que incluyó a innovadores que han desarrollado sensores, grandes empresas de Silicon Valley como Cisco y Facebook, financiadores y ONG como la Fundación Gates y el Fondo One Acre, y académicos de Berkeley, Stanford y UC Davis.

Cuatro ideas sobre Sensors4Ag
USAID-Sensores4agLos participantes del taller exploraron tecnologías de sensores actuales y aplicaciones de agricultura de precisión de IDEO.org , Arable , GSMA mAgri , Granular y otros; aprendió sobre el trabajo de Feed the Future y el Laboratorio de Desarrollo Global de Estados Unidos ; y participó en una serie de actividades interactivas para identificar los desafíos y oportunidades para la aplicación de estas tecnologías. Los participantes obtuvieron cuatro puntos clave :

“La tecnología es la parte fácil”: ya existen muchas tecnologías de agricultura de precisión habilitadas por sensores, que van desde estaciones meteorológicas y sensores de humedad dedicados hasta espectrómetros y herramientas de detección remota. Para muchas de estas aplicaciones, el mercado ya está impulsando la tecnología física para que sea mejor y más barata. Por lo tanto, el enfoque de la comunidad de práctica no debería estar en el desarrollo de nuevas tecnologías, sino en determinar cómo se pueden aplicar las tecnologías existentes a la agricultura en los mercados en desarrollo.
Diseñar teniendo en cuenta el contexto local: Al aplicar estas tecnologías, y de acuerdo con el espíritu de los Principios para el desarrollo digital , comprender las condiciones locales es clave. La forma en que se empaquetan los sensores, la forma en que se transmiten los datos, la experiencia del usuario y la frecuencia con la que los sensores deben recargarse o reemplazarse son factores clave para determinar su éxito, y deben adaptarse de manera única al contexto local específico, ya sea enfocarse en una región en particular, un cultivo en particular o una necesidad del mercado. Estos procesos suelen ser mucho más complejos que la propia tecnología.
Necesidades complejas de transmisión de datos: los sensores agrícolas están recopilando una cantidad significativa de datos, pero particularmente cuando se aplican en el mundo en desarrollo, a menudo deben operar en entornos de baja conectividad. Por lo tanto, requerirán soluciones de bajo consumo y largo alcance para garantizar que los datos continúen transmitiéndose de manera eficaz y a bajo costo.
Los datos deben ser interoperables: los datos agrícolas se recopilan simultáneamente a través de satélites, estaciones meteorológicas y sensores terrestres. Sin embargo, estos sistemas no se comunican entre sí y no existe una forma centralizada de agrupar los datos. Para que los datos sean realmente útiles en la toma de decisiones, los proveedores de tecnología deben trabajar hacia la interoperabilidad y encontrar formas productivas de integrar los datos.
En última instancia, los datos proporcionados tienen el potencial de ayudar a múltiples audiencias (el trabajador de extensión, el banco que está desarrollando el producto de seguro y / o los agricultores mismos) a tomar mejores decisiones. Por lo tanto, los innovadores, proveedores de tecnología, organizaciones agrícolas, académicos y financiadores deben comprometerse a unirse y explorar el potencial de estas tecnologías.

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Se puede analizar una muestra de suelo para determinar su composición, niveles de nutrientes y características como el equilibrio del pH. Las pruebas de suelo generalmente se llevan a cabo como parte de un programa, que consta de cuatro fases: 1) muestreo del suelo; 2) análisis de muestras; 3) interpretación de datos y 4) recomendaciones de manejo del suelo. Las pruebas de suelo pueden ayudar a determinar los niveles de fertilidad del suelo e identificar deficiencias de nutrientes, toxicidades potenciales y oligoelementos. También son importantes para monitorear las etapas de degradación de la tierra, [1] actuando como un primer paso en la defensa mediante la recopilación regular de información en la que basar la gestión de la tierra y las decisiones sobre fertilizantes a lo largo del tiempo.

En los países desarrollados, las pruebas de suelo se realizan con mayor frecuencia en laboratorios. Las muestras de suelo de África a menudo se envían a laboratorios, incluso tan lejanos como Europa. Para los pequeños agricultores en áreas rurales remotas, los kits de prueba de campo pueden ser más apropiados, pero aún no están ampliamente disponibles y también requieren capacitación para interpretar correctamente los resultados. Las mejoras en los servicios de extensión y las instalaciones de análisis de suelos locales permitirían a los agricultores comprender mejor sus tipos de suelo y las deficiencias de nutrientes para minimizar la cantidad y los tipos de fertilizantes que necesitan comprar y usar.

CONTRIBUCIÓN A LA INTENSIFICACIÓN SOSTENIBLE
El análisis del suelo contribuye a la intensificación sostenible, ya que ayuda a producir más con menos; minimizando las deficiencias de nutrientes, reduciendo costos y limitando el daño ambiental mediante el uso específico y preciso de insumos. Por ejemplo, bajo la dirección de la Agencia de Transformación Agrícola de Etiopía ( ATA ), los agricultores que cultivan maíz híbrido en Etiopía pudieron alcanzar de 6 a 8 toneladas por hectárea, alcanzando el promedio europeo, cuando aplicaron un equilibrio adecuado de NPK (nitrógeno, fósforo y Potasio). Esto se combinó con el boro que, después de las pruebas de suelo, se determinó que era deficiente en la región. [2] El análisis del suelo actúa como un precursor natural de la microdosificación ; la identificación de áreas de baja productividad permiteaplicación precisa de entradas directamente al área objetivo. Esto reduce los costos de los insumos para el agricultor y contribuye a mejorar la seguridad alimentaria y la nutrición con mayores rendimientos, al tiempo que promueve mejores prácticas ambientales.

BENEFICIOS Y LIMITACIONES
FORMACIÓN
La Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación ( FAO ) identificó las principales limitaciones de las pruebas de suelo como la financiación inadecuada para el equipo y la falta de personal capacitado. Muchos países africanos tienen serios problemas para proporcionar servicios de asesoramiento eficaces sobre la gestión de los recursos del suelo a los agricultores, incluso después de haber establecido laboratorios de análisis de suelos y aguas (SWL). Si los datos de la prueba son inexactos, la interpretación es inútil, engañosa y costosa para los agricultores que adoptan recomendaciones basadas en datos inválidos. [3] Los servicios de extensión para análisis de suelos en África son limitados y la mayoría de los agricultores no están capacitados para interpretar los resultados, una causa subyacente de la adopción limitada de análisis de suelos en África.

Existe una gran necesidad de capacitación adecuada y efectiva por parte del personal de laboratorio de los extensionistas y agricultores para un diagnóstico simple. [4] Trabajando para revertir la situación está el Programa de Salud del Suelo de la Alianza para una Revolución Verde en África ( AGRA ) . AGRA ha capacitado a 4.800 extensionistas y 134.000 agricultores líderes, al tiempo que ha apoyado a más de 170 estudiantes, la mitad de los cuales son mujeres, para que estudien ciencias del suelo y agronomía en universidades africanas. [5]

COMUNICACIÓN DE RESULTADOS
La incapacidad de obtener las características del suelo de forma rápida y económica sigue siendo una de las mayores limitaciones para las pruebas de suelo en los países pobres [6] . En muchos países, las demoras de hasta 6 meses en el envío de los informes de laboratorio y las recomendaciones a los agricultores son comunes [7] . La organización de cursos de formación locales y más frecuentes para desarrollar la capacidad local puede reducir estos retrasos. Organizar el intercambio de muestras entre laboratorios o establecer un laboratorio de referencia central en el país puede mejorar la precisión de los datos [8] .

COSTO
Una alternativa potencial a las pruebas de suelo de laboratorio es el uso de kits de prueba de campo. Los agricultores se benefician porque son simples, rápidos y convenientes de usar. Una prueba de nitrógeno (N), fósforo (P) y potasio (K) se puede completar en menos de cinco minutos y el kit se puede llevar fácilmente a lugares rurales remotos. En su forma actual, estos kits de análisis de suelos son relativamente nuevos y no están disponibles en el mercado. Cuando estén más disponibles, se espera que sean alternativas más baratas y rápidas a las pruebas de laboratorio.

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El SSWM que implica la aplicación variable de herbicidas tiene potenciales beneficios económicos y ambientales y la investigación en el extranjero ha avanzado mucho. El SSWM en Australia probablemente se aplicará inicialmente a malezas resistentes a herbicidas, por ejemplo, raigrás anual y avena silvestre. El sistema SSWM más prometedor para Australia puede implicar una aplicación barata de herbicidas basales, con aplicación variable de un herbicida más eficaz y caro a los parches. Los ensayos que evalúan el control del raigrás con herbicidas preemergentes destacan el beneficio de utilizar una mezcla de herbicidas más cara con mayor eficacia en poblaciones de alta densidad para un mejor control, mientras se logra un control adecuado en poblaciones de baja densidad con una aplicación de trifluralina de menor costo.

Antecedentes
Las malezas a menudo crecen en parches dentro de un prado. Rociar todo el potrero es la norma actual, pero existen posibles beneficios económicos y ambientales al rociar solo donde hay malezas. El GPS ha abierto el camino para el Manejo de malezas específico del sitio (SSWM), enfocando las medidas de control solo donde se necesitan.

Beneficios potenciales
El Dr. Roland Gerhards resumió SSWM en una conferencia en Alemania el año pasado, y observó que: «El uso de la fumigación general de un amplio acre da como resultado una decisión de aplicación incorrecta en casi todos los puntos del prado». La dosificación insuficiente y excesiva de herbicidas es inevitable cuando la distribución y la densidad de las malezas varían en un potrero. SSWM tiene el potencial de reducir las aplicaciones de herbicidas entre un 10 y un 80%. Los ahorros de costos son obvios, pero adicionalmente las áreas de cultivo libres de malezas no rociadas pueden producir entre un 5 y un 10% más, cuando se eliminan los efectos fitotóxicos del herbicida. En Europa también existe un gran interés en SSWM por razones medioambientales.

Sistemas SSWM
El objetivo de los sistemas de pulverización SSWM es obtener la dosis correcta del herbicida correcto en el lugar correcto. Hay una serie de obstáculos técnicos que superar, y esto ha dado lugar a una serie de enfoques de investigación con diferentes niveles de complejidad. SSWM tiene cuatro componentes principales: 1) mapeo / detección de malezas; 2) decisión de tratamiento 3) aplicación de tratamiento; y 4) documentación. Los componentes del sistema elegidos estarán influenciados por cada situación individual de control de malezas.
Mapeo previo vs detección en tiempo real. El mapeo antes de la pulverización es más fácil, pero puede implicar una pasada adicional. La detección en tiempo real requiere sensores y computadoras a bordo para procesar las imágenes y controlar las boquillas.
Biomasa de malezas / cultivos frente a ID de especies de malezas. Los sistemas de reflectancia simples pueden medir la biomasa total de la planta; esto mide tanto el cultivo como las malezas juntos y puede ser engañoso. Escanear solo en las entre filas es más desafiante, pero más preciso. Los sistemas más complejos utilizan tanto reflectancia como formas de imagen para identificar el tipo de planta. Los sistemas de investigación más avanzados pueden identificar hasta 25 especies de malezas.
Decisiones de tratamiento. El más simple es ENCENDIDO / APAGADO: esto se implementa más fácilmente, pero las plantas omitidas fuera de los parches pueden causar problemas. Otro enfoque es aplicar un tratamiento basal uniforme y usar un sistema ON / OFF para aplicar otro tratamiento solo a los parches. Los sistemas más complejos identifican la variación espacial en las especies de malezas y la densidad, y pueden aplicar hasta tres herbicidas a diferentes velocidades. Estos sistemas utilizan sofisticados sistemas informáticos expertos en control de malezas (por ejemplo, Plant Protection On-Line).
Escala de tratamiento. La mayor parte de la investigación de SSWM se ha concentrado en el tratamiento de parches (metros de diámetro) mediante el control de la sección de la barra, pero una investigación más reciente en Dinamarca está trabajando en «células» (c. 11×3 cm) o incluso en objetivos de una sola planta.
Tipos de sensores. El sensor más sofisticado y disponible es el ojo humano, pero el mapeo manual antes de la pulverización requiere mucho tiempo y el control manual en tiempo real puede no ser confiable debido a la distracción periódica del operador. Las imágenes digitales se pueden capturar desde el suelo o de forma remota (satélite o avión), pero para los sistemas que tienen como objetivo tratar áreas más pequeñas que varios metros, las imágenes remotas tienen una resolución espacial insuficiente. WeedSeeker es actualmente el único sistema comercializado que vincula sensores vinculados al control de la pulverización. Este sistema detecta la biomasa de las plantas verdes utilizando una relación de reflectancia del rojo y del infrarrojo cercano (NIR) y se utiliza principalmente para el control de malas hierbas no selectivo en áreas no cultivadas. Hay otros sensores disponibles comercialmente (CropCircle, GreenSeeker y Yara N-Sensor) que pueden mapear la biomasa usando rojo / NIR.
Documentación. La mayoría de los sistemas en desarrollo registran el mapa de aplicación de herbicidas «tal como se aplica» como un registro útil de aplicación.

Desafíos de I + D
Los principales cuellos de botella para SSWM son los sistemas de mapeo / escaneo eficientes y precisos y los sistemas de inyección directa adecuados para herbicidas. Los avances recientes en los laboratorios de investigación en Europa sugieren que estos problemas pueden superarse. Los prototipos de imágenes avanzadas pueden identificar 25 especies de malezas en tiempo real. Actualmente, los sistemas de inyección directa sufren retrasos prolongados debido al tiempo que tarda el herbicida en viajar desde el punto de inyección hasta la boquilla (4 a 30 segundos). A fines del año pasado, un equipo de investigación alemán describió una boquilla de inyección directa eficaz que permitiría inyectar herbicida concentrado directamente en las boquillas con un tiempo de retraso de menos de un segundo.

Desarrollos en el extranjero
Alemania y Dinamarca tienen fuertes esfuerzos de investigación en SSWM, impulsados ​​por fondos gubernamentales destinados a cumplir los objetivos de reducción de pesticidas ambientales. Se ha logrado un excelente progreso tecnológico, pero la comercialización de SSWM ha sido lenta porque los productores generalmente consideran que los herbicidas son baratos y tienen pocos incentivos para adoptar sistemas más complejos. El sistema más cercano al lanzamiento comercial parece ser un rociador de tres tanques de 21 m (“CERBERUS”) desarrollado por el Dr. Roland Gerhards y su equipo en la Universidad de Hohenheim, cerca de Stuttgart, Alemania. El rociador tiene tres líneas de rociado independientes paralelas alimentadas por tres tanques separados llenos de diferentes herbicidas. Los mapas de malezas se utilizan para encender y apagar secciones de barra de 7 x 3 m simultáneamente en cada una de las tres líneas de aspersión. El tiempo de retardo de control es de alrededor de 0,5 segundos, y actualmente están trabajando en la identificación de malezas en tiempo real (c. 25 especies) y la determinación de la mezcla de tratamiento. Los estudios en 13 potreros durante tres años han proporcionado reducciones de herbicidas del 10 al 80% mientras se mantiene un buen control de malezas. Se ha rastreado la eficacia en 38 potreros con c. 95% de control, sin aparente acumulación de semillas de malezas. La fluorescencia foliar inducida por láser (Alemania) y la reflectancia de la luz polarizada (Francia) también se están explorando para la identificación de malezas. En Dinamarca, el Dr. Svend Christensen y su equipo están desarrollando sistemas autónomos de aplicación de pulverización extremadamente precisos. Los sistemas se basan en impresoras de inyección de tinta y se utilizarán inicialmente en cultivos hortícolas. Un sistema trata áreas pequeñas (células) de c. 11 x 3 cm encendiendo y apagando las boquillas, mientras que un segundo sistema identifica plántulas de malas hierbas individuales y dispara un rayo láser o microgotas de herbicida (0,2 microlitros) en el punto de crecimiento. Los prototipos que tratan 100 plántulas de hoja ancha por m-2 han logrado volúmenes de agua tan bajos como 0.2 L ha-1.

Potencial australiano
Las experiencias en el extranjero sugieren que SSWM puede tener un lugar en Australia. El desarrollo inicial parece ser más adecuado para el tratamiento de malezas resistentes a herbicidas (por ejemplo, raigrás anual y avena silvestre) donde los parches pueden tratarse con herbicidas más costosos. Como ejemplo, el raigrás anual podría tratarse con una aplicación basal uniforme de trifluralina, con triallato inyectado en la línea de rociado en áreas de parche. El costo de los herbicidas como proporción de los beneficios es más alto en Australia que en Europa, lo que proporciona un incentivo adicional. La retención de rastrojos no es común en Europa y puede presentarnos algunos desafíos de mapeo / escaneo, pero nuestros espacios más amplios entre filas pueden ser una ventaja. La Tabla 1 sugiere algunas posibles ventanas de oportunidad para SSWM.

Tabla 1. Ventanas de oportunidad de detección / mapeo para SSWM en Australia

Etapa
Sincronización

Situación de campo
Oportunidad

Barbecho de verano
Dic-mar
Rastrojo seco. Malezas verdes de verano (por ejemplo, malezas esqueléticas, SLN)
Mapeo de malezas de verano. Tierra o remota. Es posible la aplicación de herbicidas no selectivos SSWM.
Pre-siembra
Abril junio
Plántulas de invierno emergentes.
Probablemente rastrojo en pie.
Malezas emergentes: sin hileras de cultivos. Tierra o remota. Es posible la aplicación de herbicidas no selectivos SSWM.
Post-em temprano.
Julio-agosto
Cosecha temprana post-em y malezas. Hileras de cultivos distintas.
Detección entre filas (solo en el suelo); Detección de cultivos + malezas (en el suelo o remota);
Cosecha tardía
Septiembre-noviembre
Entre hileras de cultivos cerrados.
Cabezas de malezas visibles.
Avena salvaje, bromo, mapeo de cabezas ARG. (probablemente solo remoto); Posibilidad de «cobertura de cultivos» SSWM.

Alguna experiencia de investigación local
Hasta la fecha, la investigación local se ha centrado en la detección y el mapeo de parches de raigrás utilizando sensores de cultivos disponibles comercialmente (CropCircle, GreenSeeker y Yara N-Sensor), y las decisiones de tratamiento con herbicidas para poblaciones de raigrás de alta y baja densidad.

Mapeo de raigrás
Los sensores de cultivos disponibles comercialmente (CropCircle, GreenSeeker y Yara N-Sensor) miden la reflectancia de la luz en las bandas de onda roja y NIR. La reflectancia de la luz roja es sensible a los cambios en el contenido de clorofila de la planta y la reflectancia de la luz NIR es sensible a los cambios en la biomasa de la planta. En situaciones de cultivo, la variación en la biomasa vegetal es el resultado de dos variables, el cultivo y las malezas. En las primeras etapas de crecimiento del cultivo, la biomasa del cultivo tiende a ser relativamente uniforme (con densidades de cultivo uniformes) con poca expresión de cualquier variabilidad subyacente del suelo o el paisaje. La biomasa de malezas en las primeras etapas de crecimiento varía según las variaciones en las poblaciones de plantas de malezas. Por lo tanto, la variabilidad en la biomasa vegetal mapeada con estos sensores en las etapas tempranas de crecimiento del cultivo generalmente puede asociarse con densidades variables de malezas. Se han mapeado con éxito parches de raigrás en cultivos de lentejas y canola en las primeras etapas de crecimiento en Australia del Sur antes de que la variabilidad de los cultivos sea grande. A medida que avanza el crecimiento del cultivo a lo largo de la temporada, aumenta la variabilidad en la biomasa del cultivo, lo que complica la detección de parches de malezas por variación de la biomasa. También es importante determinar mediante verificación en el terreno, qué especies de malezas varían en el prado, ya que todas las malezas pueden contribuir a la variabilidad de la biomasa vegetal. El plan para la investigación futura es determinar la densidad umbral de raigrás que se puede detectar en diferentes cultivos en diferentes etapas de crecimiento. A partir del trabajo realizado hasta ahora, estos sensores pueden detectar fácilmente parches densos de raigrás en las primeras etapas de crecimiento de lentejas y canola. A medida que avanza el crecimiento del cultivo a lo largo de la temporada, aumenta la variabilidad en la biomasa del cultivo, lo que complica la detección de parches de malezas por variación de la biomasa. También es importante determinar mediante verificación en el terreno, qué especies de malezas varían en el prado, ya que todas las malezas pueden contribuir a la variabilidad de la biomasa vegetal. El plan para la investigación futura es determinar la densidad umbral de raigrás que se puede detectar en diferentes cultivos en diferentes etapas de crecimiento. A partir del trabajo realizado hasta ahora, estos sensores pueden detectar fácilmente parches densos de raigrás en las primeras etapas de crecimiento de lentejas y canola. A medida que avanza el crecimiento del cultivo a lo largo de la temporada, aumenta la variabilidad en la biomasa del cultivo, lo que complica la detección de parches de malezas por variación de la biomasa. También es importante determinar mediante verificación en el terreno, qué especies de malezas varían en el prado, ya que todas las malezas pueden contribuir a la variabilidad de la biomasa vegetal. El plan para la investigación futura es determinar la densidad umbral de raigrás que se puede detectar en diferentes cultivos en diferentes etapas de crecimiento. A partir del trabajo realizado hasta ahora, estos sensores pueden detectar fácilmente parches densos de raigrás en las primeras etapas de crecimiento de lentejas y canola. El plan para la investigación futura es determinar la densidad umbral de raigrás que se puede detectar en diferentes cultivos en diferentes etapas de crecimiento. A partir del trabajo realizado hasta ahora, estos sensores pueden detectar fácilmente parches densos de raigrás en las primeras etapas de crecimiento de lentejas y canola. El plan para la investigación futura es determinar la densidad umbral de raigrás que se puede detectar en diferentes cultivos en diferentes etapas de crecimiento. A partir del trabajo realizado hasta ahora, estos sensores pueden detectar fácilmente parches densos de raigrás en las primeras etapas de crecimiento de lentejas y canola.

Decisiones de tratamiento con herbicidas en parches de raigrás Las
decisiones de tratamiento con herbicidas para parches de raigrás de alta y baja densidad se han centrado en dos oportunidades de tratamiento; aplicación de herbicidas pre-emergentes en cereales y aplicación de herbicidas selectivos post-emergentes en gramíneas en leguminosas y canola. Los tratamientos con herbicidas preemergentes son dosis más altas y más bajas de trifluralina (480 g / L ia) y la decisión de activar / desactivar la adición de Avadex Xtra (triallate 500 g / L ia) o Dual (metolaclor 720 g / L ia) para trifluralina.

Se mapearon parches de raigrás en lentejas en un potrero en 2006 y este mapa se utilizó para ubicar sitios de prueba de herbicidas pre-emergentes en poblaciones de alta y baja densidad en 2007. Los resultados muestran que la adición de Avadex Xtra o Dual a una tasa base de trifluralin ha conducido a una mejora significativa en el control en el sitio de alta raigrás (Figura 1). Sin embargo, en el sitio de raigrás bajo en el mismo potrero, una dosis base de trifluralina proporcionó un control adecuado. No hubo ningún beneficio adicional por aumentar la tasa de trifluralina o la adición de otro herbicida en este sitio con bajo nivel de raigrás. Por lo tanto, el área tratada con la mezcla de herbicidas de mayor costo podría restringirse con seguridad a las áreas donde la densidad del raigrás era más alta. Los resultados también indican que puede haber un mayor nivel de resistencia a la trifluralina en el sitio de ryegrass alto en comparación con el sitio de ryegrass bajo (esto se está evaluando). Si se encuentra que la resistencia a los herbicidas en el raigrás tiene una mayor prevalencia en los parches de mayor densidad, esto proporcionará un impulso adicional para el uso de mezclas de herbicidas más agresivas en esas áreas.

La utilidad de los mapas en los años siguientes dependerá de la estabilidad del parche, donde la estabilidad del parche se verá influenciada por la dispersión natural, el movimiento de la semilla por la maquinaria, en particular los recolectores y las condiciones estacionales que afectan el reclutamiento del raigrás. Agregar un área más grande alrededor de los parches debería tener en cuenta estos factores en la mayoría de los casos.

Figura 1: Efectos de herbicidas preemergentes sobre la supervivencia del raigrás en relación con cero en dos sitios en un potrero con diferentes poblaciones de raigrás (sitio de raigrás alto: nulo = 574 plantas / m2, LSD (5%) = 13,2; sitio de raigrás bajo: nulo = 11 plantas / m2, diferencias no significativas).

Se mapearon parches de raigrás en lentejas en un potrero en 2007 y este mapa se usó para ubicar ensayos de herbicidas selectos en poblaciones de alta y baja densidad. Las razones para utilizar tasas más altas de herbicidas selectivos para pastos en parcelas más gruesas son:
• Parches densos de raigrás donde las plantas se superponen y se sombrean entre sí aumentan el riesgo de que una planta individual no reciba una dosis letal.
• La resistencia del raigrás a Select puede variar espacialmente a lo largo de un prado en parches.
• Lograr un nivel de control aceptable. En una población de baja densidad, el control del 95% puede ser aceptable, pero deja un nivel inaceptablemente alto de supervivientes en una población de alta densidad.
Los recuentos de raigrás (Tabla 2) muestran que en el sitio de raigrás alto 350 y 500 ml / ha de Select proporcionaron un control significativamente mayor que 250 ml / ha. En el sitio de raigrás bajo no hubo diferencias significativas entre estas tres dosis, y estas proporciones proporcionaron un control significativamente mayor que 150 ml / ha. Por lo tanto, proporciones más altas proporcionaron un mayor control en el sitio con alto contenido de ryegrass, lo que indica que las plantas pueden haberse superpuesto, lo que limita el contacto del herbicida con todas las plantas o puede indicar un mayor nivel de resistencia a Select en el parche con alto contenido de ryegrass. Sin embargo, esta tendencia no es evidente en el momento de los recuentos de cabezas de raigrás, ya que la tasa de selección más alta proporciona el mejor control en ambos sitios. Por lo tanto, la decisión de variar las tasas en función de los resultados del recuento de cabezas de raigrás estaría relacionada con lo que es un nivel de control aceptable.

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La agricultura de precisión (AP) puede ser un tema intimidante.

Los términos de alta tecnología como drones, robots, sensores, geo-mapeo y big data surgen cuando se habla de agricultura de precisión. Estos conceptos no solo son incomprendidos y complejos, sino que todos vienen con etiquetas de precio y, a menudo, grandes.

Toda esta complejidad y gastos han llevado a la adopción relativamente lenta de muchas prácticas de AP en las fincas de los Estados Unidos. Sin embargo, en los últimos años, los productores grandes y pequeños han comenzado a aprovechar el potencial emergente de la AP.

Según un informe del Departamento de Agricultura de Estados Unidos de 2016 :

Los sistemas de mapeo basados ​​en GPS, incluidos los monitores de rendimiento , se utilizan en aproximadamente el 50 por ciento de todas las granjas de maíz y soja en los EE. UU.
Aproximadamente el 33 por ciento de las granjas de maíz y soja han adoptado sistemas de dirección y dirección automática
El mapeo del suelo usando coordenadas GPS y tecnología de tasa variable para aplicar insumos se usa en 16 a 26 por ciento de estas fincas.

Adopción de la agricultura de precisión

En 2017, 261 agricultores canadienses participaron en una encuesta agrícola de precisión realizada por Agriculture and Agri-Food Canada. El 65% de los participantes dijo estar totalmente de acuerdo en que la AF es útil, mientras que el 70% de los participantes dijo que usa software de gestión agrícola en su computadora.

Los participantes de la encuesta calificaron la importancia de ciertas razones para usar agricultura de precisión en la granja. ‘Mejor manejo de cultivos’, ‘mejor equipo y mano de obra’ y cómo ‘reducir los costos de los insumos agrícolas’ se clasificaron como las tres principales razones para adoptar AP. [1]

¿Qué es Precision Ag?
Antes de profundizar en los detalles de la PA, definamoslo. El objetivo principal de la agricultura de precisión es luchar por la rentabilidad, la eficiencia y la sostenibilidad en la granja. Esto se logra mediante una combinación de tecnología de megafonía y equipos de megafonía. Primero, la tecnología PA recopila y analiza datos de cada acción realizada en su operación y ayuda a guiar sus decisiones inmediatas y futuras: qué semilla plantar en qué campo, o dónde exactamente necesita una cantidad precisa de fertilizante o químico. Luego, una vez que tenga una idea de lo que se necesita hacer en su granja, el equipo de megafonía pone su plan en acción. Por ejemplo, puede preparar su terreno mediante el control automático de la aplicación de sección o de tasa variable. O bien, puede maniobrar con precisión su tractor e implementos utilizando un sistema de dirección de manos libres, como el piloto automático™ Sistema de dirección automatizado . Y, con el software de administración agrícola adecuado , puede administrar recetas complejas en una variedad de zonas de productividad, todo en una plataforma.

El movimiento de la AP comenzó en la década de 1990 con la introducción de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) y los Sistemas de Información Geográfica (GIS). También se desarrolló una amplia gama de sensores, monitores y controladores durante ese tiempo y se utilizaron en equipos agrícolas como monitores de eje, transductores de presión y servomotores [2] . Con la rápida introducción y adopción de la informática móvil, Internet de alta velocidad y satélites confiables, el alcance y el uso de PA ha crecido enormemente durante la última década, tanto que ahora toca casi todas las áreas de una operación agrícola.

¿Por qué invertir en Precision Ag?

Cuando su hardware y software puedan comunicarse entre sí, no tendrá que pasar tantas noches planificando sus próximos pasos; las capacidades de precisión ag lo gestionarán por usted. Al mejorar su eficiencia general, puede tener más comidas en casa con su familia y asistir a más eventos y reuniones familiares. El efecto dominó de la agricultura de precisión va más allá de su operación y le brinda más que un valor monetario.

Pero eso no significa que PA no ayudará a su balance final. Existe un beneficio de ahorro de tiempo y costo para su granja que se puede lograr mediante la implementación de AP. Los estudios muestran que el retorno de la inversión (ROI) en PA varía según numerosos factores, como el tipo y tamaño de su granja, la tecnología específica introducida y cómo se analizan e implementan los datos.

Sin embargo, cuando la AP se introduce correctamente y es parte de un plan general, varios estudios de investigación muestran que las tecnologías de AP pueden reducir rápidamente los costos de mano de obra e insumos agrícolas, recortar el uso de agua y ahorrarle tiempo y dolores de cabeza al planificar y ejecutar cada temporada de cultivo.

Lo más importante que debe saber es que la PA no es una solución única para todos . Lo que funciona para su vecino puede no tener sentido para usted. Analizar cada operación de forma individual e implementar soluciones que funcionen para su granja en particular es la única forma de usar PA con éxito y recibir un ROI positivo.

Es la tecnología que une a toda su granja, brindándole el control y la visibilidad que necesita para tomar mejores decisiones. Cuando puede tomar mejores decisiones, sabe que está aprovechando al máximo su operación, lo que le brinda tranquilidad y confianza renovada.

5 consejos que le ayudarán a tener éxito con la agricultura de precisión
Intentar decidir qué tecnologías de megafonía son adecuadas para su granja puede parecer una tarea intimidante. Sin embargo, las soluciones incorporadas a su granja pueden ser simples y deben tener sentido para su operación. Si ingresa a PA con la actitud correcta, puede tener éxito y ver un retorno significativo de su inversión.

Empiece con una meta
Siempre que realice una inversión en su operación, debe ser parte de su plan de negocios general y resolver un problema para el que actualmente no tiene solución. La resolución creativa de problemas es algo que se ha hecho en la granja durante siglos. Pero ahora, la solución a menudo se encuentra dentro de una pieza de tecnología en lugar de en el taller.

Comprender la gestión y el mantenimiento necesarios
La buena tecnología debería funcionar para ti. Si va a gastar el dinero en nuevos monitores de siembra, pulverización y cosecha, debe calibrar las máquinas con regularidad, organizar los datos, asegurarse de que sean precisos y luego actuar de acuerdo con lo que le indican los datos.

Al igual que con cualquier equipo de su granja, las tecnologías de megafonía deben mantenerse para maximizar su potencial.

Además, es importante comprender cómo las diferentes tecnologías de megafonía pueden trabajar juntas para brindarle los mejores resultados. Por ejemplo, un sistema de monitoreo de semillas como el sistema de control de entrada de cultivos Field-IQ ™ se puede utilizar junto con un sistema de visualización de guía como la pantalla GFX-750 ™ o la pantalla TMX-2050 ™ . Cuando se usan juntos, puede monitorear y mapear con precisión sus campos en tiempo real y corregir los problemas a medida que surjan. También puede simplificar la gestión de datos agrícolas de precisión utilizando funciones como Autosync ™ que se conecta a otras fuentes de datos.

No tengas miedo de cometer errores
Siempre que esté tomando decisiones de PA basadas en datos y no en emociones, cualquier paso en falso debe ser pequeño y aprender rápidamente. De hecho, gran parte del éxito del uso de la tecnología de megafonía se logra mediante prueba y error. Reconocer el error y realizar ajustes en el momento garantizará que sus tecnologías de megafonía estén logrando su objetivo de aumentar la eficiencia y la productividad.

Tener una red de apoyo
No es fácil tomar las decisiones correctas de AP para su granja, especialmente las primeras. Contar con el apoyo sólido de un distribuidor de Trimble Vantage puede ser de gran ayuda cuando realiza la inversión inicial, al evaluar sus datos cada temporada y cuando expande las tecnologías utilizadas en su operación.

Conectarse
La web es una herramienta increíblemente poderosa para encontrar otros agricultores que están tomando decisiones similares en su finca. Las plataformas web como YouTube y Twitter pueden expandir enormemente su red de soporte. Es una gran idea buscar reseñas y testimonios antes de invertir en una determinada tecnología. Los agricultores de todo el mundo publican reseñas en línea que ofrecen los pros y los contras de varios equipos y productos, lo cual es invaluable y gratuito.

Entonces, ahora que tiene la mentalidad adecuada de PA, exploremos algunas de las tecnologías más populares disponibles.

Sistemas de guiado y dirección
Algunas de las primeras y más utilizadas tecnologías de megafonía en las granjas de los EE. UU. Fueron las cosechadoras, tractores, pulverizadores y sembradoras guiados por GPS.

La guía y la dirección de alta precisión brindan una precisión excepcional cuando se trabaja en el campo, lo que permite a los productores trabajar en cualquier lugar, en cualquier momento y en todas las condiciones, incluso de noche.

Uno de los mayores beneficios de los sistemas de guiado es la reducción en la cantidad de superposición y / o saltos dentro del campo, lo que le ahorra combustible y tiempo al tiempo que reduce drásticamente sus niveles de estrés detrás del volante.

La precisión mejorada en el campo también garantiza que esté sembrando y pulverizando de manera eficiente. Un estudio de 2009 de la Virginia Tech University estimó un rango de ahorros del 2 al 7 por ciento (con un promedio del 5 por ciento) en costos de entrada debido a los sistemas de guía GPS.Sistemas de guiado y dirección

En cuanto a los sistemas de guía específicos, hay algunos para elegir:

Los sistemas de dirección asistida le brindan un camino a seguir en el campo. Esto da como resultado una conducción más precisa, sin embargo, aún necesita controlar el volante.
Los sistemas de dirección automatizados tienen el control total del volante, lo que le permite quitar las manos del volante durante los viajes por la fila y vigilar la sembradora, el pulverizador u otro equipo. Por ejemplo, el sistema de dirección automatizado Autopilot ™ puede ayudarlo a completar sus aplicaciones de campo de manera rápida y precisa. Al utilizar la tecnología de compensación del terreno, sigue siendo muy preciso, incluso en terrenos difíciles. También se puede utilizar con la pantalla TMX-2050 ™ , compartiendo sus datos entre su hardware y software y manteniéndolos conectados entre sí.
Los sistemas de guiado inteligente proporcionan diferentes patrones de gobierno dependiendo de la forma del campo y se pueden usar en combinación con los sistemas anteriores. Estos son sistemas extremadamente útiles cuando se trabaja en un campo de forma irregular.
Los sistemas de guía de implementos garantizan que su tractor y el implemento funcionen juntos, incluso cuando sus manos no están en el volante. Sistemas como el controlan activamente su implemento para que usted no tenga que hacerlo. El implemento puede corregir su posición sin intervención del tractor y los mantiene a ambos en la misma línea de guía.
Preparación de tierra
La preparación de la tierra en cada temporada de cultivo es un delicado equilibrio entre las cosas que puede y no puede controlar. Incluso cuando hacemos todo bien, todo puede desaparecer si las nubes de lluvia se mantienen alejadas. Si bien PA no borra esa volatilidad, le brinda algunas herramientas más para manejar con éxito las variables que están fuera de su control.

Antes de tomar una decisión, necesitará saber qué está pasando en su suelo.

Preparación de tierra
El muestreo aleatorio del suelo es el enfoque tradicional que funciona mejor para campos uniformes con poca variación, mientras que el muestreo aleatorio administrado analiza el suelo de áreas de producción promedio. Este enfoque es diferente del muestreo aleatorio, que proporciona un promedio de todos los núcleos tomados en su campo. Se recomienda el muestreo aleatorio administrado si no puede identificar un área de producción dominante en su campo.

Se sugiere un muestreo de referencia para los campos con más variabilidad (colinas, depresiones, etc.). El muestreo de referencia reduce la variabilidad de un campo al reducir el área muestreada. Se muestrea una pequeña área que representa la mayor parte del campo el mismo número de veces que en el muestreo aleatorio.

Soluciones como Soil Information System ™ (SIS) pueden brindarle la imagen más completa de la salud de su suelo. Le ayuda a comprender la textura del suelo, la compactación, la profundidad de la zona de las raíces, la retención y disponibilidad de humedad y la fertilidad del suelo.
Más allá del muestreo del suelo, otra nueva fuente de datos para ayudar con la preparación de la tierra son las imágenes de vistas aéreas de campo . Con imágenes infrarrojas de su campo, puede identificar rápidamente problemas que simplemente no puede ver desde el suelo.

Debido a las complejidades involucradas, se recomienda asociarse con su distribuidor local de Trimble Vantage cuando se trata de muestreo de suelo, mapeo e interpretación de los resultados. Si bien el muestreo del suelo no es una ciencia exacta, comprender la condición de su suelo lo ayudará a determinar cómo preparar sus campos para una temporada de crecimiento.

El equipo de megafonía es particularmente valioso en el labrado en banda y la aplicación anhidra. Los sistemas de visualización de orientación le permiten monitorear y mapear con precisión la información de campo en tiempo real, con una amplia gama de funcionalidades para adaptarse a las diferentes necesidades agrícolas. Los sistemas de dirección del tractor, el implemento y la guía de hileras minimizan los saltos, superposiciones y conjeturas de hileras, incorporando tecnología de compensación del terreno para mantener la precisión en condiciones difíciles.

Monitoreo de rendimiento
Una fuerte adición a cualquier estrategia de AP es el monitoreo del rendimiento. Introducido a principios de la década de 1990 y trabajando en conjunto con la tecnología GPS, el uso de equipos de monitoreo de rendimiento se ha convertido cada vez más en una práctica convencional en la agricultura moderna.

Monitoreo de rendimiento
El monitor de rendimiento recopila información como las variedades de semillas, la humedad, la carga de grano y el ancho de corte automático y se muestra en una pantalla en la cabina . Esto puede ayudarlo a tomar decisiones en el momento en el campo que pueden no ser evidentes a simple vista.

Cuando toma toda esta información y la formatea en un mapa de rendimiento , se convierte en una herramienta poderosa que puede informar todas sus decisiones operativas en el futuro. Combinado con su costo de producción y mapas de aplicación, un mapa de rendimiento le mostrará qué áreas de su granja son más rentables que otras y debería ayudarlo a poner otras áreas de su campo a la par. Puede ir un paso más allá con el software de gestión agrícola que proporciona «Mapas de beneficios» para que pueda profundizar en cada campo y ver qué estrategias están funcionando.

Tecnología de tasa variable
Armado con sus datos de monitoreo de rendimiento, ahora está listo para liberar el poder de PA de la tecnología de tasa variable (VRT). VRT es la capacidad de adaptar los parámetros de una máquina para aplicar semillas, productos químicos o fertilizantes de acuerdo con las variaciones exactas en el crecimiento de las plantas o los nutrientes y el tipo del suelo. VRT se puede adaptar a los rociadores de cultivos en una boquilla individual o en una sección (un conjunto de boquillas). Las jardineras con VRT suelen tener los controladores automáticos en filas individuales. Soluciones como el sistema de control de líquidos Field IQ ™ ISOBUS y le permiten controlar la cantidad de líquido que se aplica en su operación, reduciendo sus costos de insumos y creando un ambiente de alto rendimiento para su cultivo.

Tecnología de tasa variable
Por lo tanto, en lugar de aplicar una cantidad uniforme de semilla en un campo, VRT le permite aplicar el tipo y la cantidad óptimos de semilla en un área específica de cualquier campo, ya sea de forma automática o manual directamente desde la cabina. También puede evitar la doble cobertura y eliminar insumos desperdiciados.

Otra gran ventaja es que tendrá un registro completo de todas las entradas utilizadas en su operación, lo que lo ayudará a tomar decisiones futuras.

¿Vale la pena invertir en VRT?
Como todas las tecnologías de megafonía, depende de cómo se utilice. Cuando se usa junto con datos de muestras de suelo, mapas aéreos y monitoreo de rendimiento, VRT es extremadamente eficaz para garantizar que sus aportes se apliquen a sus campos de la manera más efectiva posible.

Si bien a menudo se necesita un poco de prueba y error, si está comprometido con el proceso de PA, debería experimentar un rápido retorno de su inversión.

Control de flujo y aplicaciones
Al administrar el flujo y la aplicación de entradas en su operación, puede aplicar entradas con precisión donde sea necesario en su campo. Los sistemas de seguimiento de semillas son especialmente útiles durante la siembra; necesita saber cuándo está experimentando problemas de plantación como saltos, dobles y filas unitarias fallidas. Pero no puedes arreglar lo que no sabes. Afortunadamente, un sistema de monitoreo de semillas, como el sistema de control de insumos de cultivos Field-IQ ™ , detecta lo que usted no puede.

Control de flujo y aplicaciones
Puede monitorear su información de siembra o líneas de entrega de fertilizantes en tiempo real. Le permite controlar su aplicación de tasa variable y le ayuda a vigilar su control automático de sección. También evita los costosos problemas de las sembradoras al detectarlos temprano antes de que afecten sus cosechas. Cuando se usa junto con un sistema de visualización de guía , como la pantalla GFX-750 ™ o la pantalla TMX-2050, puede monitorear y mapear con precisión sus campos en tiempo real y corregir los problemas a medida que surgen.

Reducir las aplicaciones en áreas de baja productividad de su campo le ayuda a reducir el dinero gastado en insumos. Por lo general, alrededor del 10-20 por ciento de un campo tiene un rendimiento inferior, entonces, ¿por qué gastar un tiempo y dinero valiosos en un área que no le está dando los resultados que desea?
De un solo vistazo, debería poder ver dónde sus campos le están generando dinero y dónde los insumos no están dando sus frutos. Precision ag es una estrategia de gestión agrícola, una que se evalúa mejor utilizando mapas de ganancias a largo plazo.

Administracion del Agua
Como todos hemos experimentado de primera mano, el agua es un recurso escaso, especialmente en condiciones de sequía. Un sistema de riego agrícola de precisión es una forma de mitigar los problemas que surgen cuando no aparecen nubes de lluvia. Pero cuando llueve, no siempre puedes monitorear tus campos en persona. Ahí es donde las soluciones de software de megafonía pueden hacer el trabajo por usted.

Gestión de riego y agua
Al administrar el agua , factores como la precipitación, el riego y la humedad del suelo contribuyen al agua disponible para sus cultivos, lo que a su vez impacta en sus rendimientos. Pero sus rendimientos también se ven afectados por factores adicionales como la topografía y el tipo de suelo. Los estudios visuales de su campo pueden identificar fácilmente cualquier señal de alerta obvia, como erosión y depresiones donde se produce el estancamiento. El uso de herramientas GPS como WM-Survey con precisión RTK es crucial para identificar pendientes pronunciadas, subidas y puntos bajos que pueden afectar sus rendimientos.

O puede usar el sistema de control de pendiente VerticalPoint RTK ™ en su operación. Otros sistemas de formación de terrenos solo están operativos el 75 por ciento del tiempo, lo que significa que obtiene menos horas de trabajo y costos más altos. Sin embargo, el grado de control integra el sistema de Trimble con el Trimble ® FieldLevel ™ System II y le da resultados más rápidos y precisos. Al utilizar tecnología innovadora, funciona con un tiempo de actividad del 95 por ciento incluso en los entornos más desafiantes.

Con él, los contratistas obtienen un mayor tiempo de actividad y una menor cantidad de pasadas necesarias para completar un trabajo. Y los agricultores pueden beneficiarse de los campos que tienen una mejor gestión del agua y rendimiento de los cultivos.

Pero el camino hacia una gestión adecuada del agua y un mayor rendimiento de los cultivos comienza con su suelo. El tipo de suelo puede afectar en gran medida su capacidad para retener la humedad y entregarla al cultivo. Si bien los suelos arcillosos son excelentes para retener el agua, también son pesados ​​y pegajosos. Por otro lado, el suelo arenoso drena bien con alta actividad hidráulica y percolación. Pero si desea producir rendimientos consistentes en todo su campo, debe espaciar adecuadamente los laterales de las baldosas en todo el campo para que se drene correctamente.

Las soluciones de hardware como el sistema FieldLevel ™ II agilizan la topografía, el diseño y la nivelación necesarios para los proyectos de nivelación de terrenos. También ayuda a garantizar una gestión óptima del agua al proporcionarle mejoras en los rendimientos, el uso del agua y la productividad agrícola.

Integración de datos
Si hay algo de magia real en PA, se encuentra en la integración de datos.

Como ha leído anteriormente, no hay escasez de datos que los productores puedan recopilar, ya sean mapas de rendimiento, resultados de pruebas de suelo o costos de insumos. Sin embargo, el poder real de la PA se desata cuando todos esos datos se combinan para brindarle una historia completa de su operación. Pero es más fácil decirlo que hacerlo y, en muchos sentidos, la integración es una de las cosas más difíciles de lograr en PA.

Integración de datos agrícolas

5 formas de lograr una mejor integración de datos
El objetivo básico de la integración de datos de PA es organizar todos los datos de su explotación de formas útiles para el análisis y la toma de decisiones. Aquí hay cinco cosas que puede hacer para ayudar a que eso suceda:

Cuando compre cualquier software o hardware nuevo para su granja, asegúrese de que sea compatible con lo que ya está usando. Si los sistemas no funcionan juntos, entonces no le dará los resultados que está buscando. Pero, si está utilizando la tecnología ISOBUS , no tendrá que preocuparse. La tecnología ISOBUS es el estándar de la industria para lograr la compatibilidad entre tractores e implementos siguiendo un mandato de «enchufar y usar». Ya no necesita un sistema de visualización nuevo o independiente para cada tractor, ya que permite que tanto la pantalla como la máquina se comuniquen entre sí, independientemente de la marca o la edad. Equipos ISOBUS como la pantalla GFX-750 ™ compatible con ISOBUS o las soluciones de control ISOBUS Field-IQ ™ lo mantiene conectado a cada pieza de software y hardware.
ISOBUS

Asegúrese de calibrar y reparar sus soluciones tecnológicas con regularidad, tal como lo haría con su equipo. Tómese el tiempo para conocer la tecnología que está utilizando y se ahorrará tiempo y dinero en el futuro.
Investigue las opciones de Internet de alta velocidad para su granja, tanto en su oficina como en el campo. Si es posible, los beneficios de tener una conexión a Internet de alta velocidad en la cabina pueden valer la pena la inversión para ayudar con las decisiones en el momento en el campo.
Explore el almacenamiento de datos en línea. Todas esas memorias USB que tiene en los cajones de su oficina son buenas copias de seguridad de sus datos, pero no son tan efectivas ni prácticas en comparación con almacenarlas todas en un solo lugar en línea. El espacio de almacenamiento en línea o ‘en la nube’ es cada vez más barato y seguro y le permite compartir fácilmente con su contador, asesor agrícola, asegurador o prestamista. Y recuerde, son sus datos, y tiene derecho a saber cómo los utilizan las partes interesadas de su operación.
Asóciese con un experto. Si bien las soluciones de hardware y software son cada vez más compatibles y fáciles de usar, sigue siendo una tarea intimidante lograr que todos funcionen juntos. Un Trimble Vantage distribuidor es un recurso muy valioso para tener, especialmente cuando para empezar, para asegurarse de que todo está integrado los datos de PA y obtener la información que necesita para tomar las mejores decisiones para su granja.
Servicios de corrección
Al pensar en la precisión y aprovechar al máximo su operación, los servicios de corrección son un punto importante a considerar. Muchos agricultores se benefician de los niveles más altos de precisión disponibles de proveedores como Trimble. Estos servicios de posicionamiento avanzado le brindan acceso a servicios de posicionamiento innovadores diseñados para ajustarse al nivel de precisión adecuado para su operación. Desde necesidades de precisión de menos de una pulgada a menos de un metro, nuestras soluciones inteligentes impulsan el éxito de la agricultura de precisión.

Como ejemplo, CenterPoint RTXservicios de corrección proporcionados por satélite, proporciona un posicionamiento de alta precisión mejor que <2,5 cm y ofrece redundancia incorporada para garantizar la conectividad, la consistencia y la calidad por menos tiempo de cabina, filas más estrechas y líneas más rectas. CenterPoint RTX también proporciona correcciones para todas las constelaciones GNSS, aprovechando al máximo todas las constelaciones GNSS compatibles, incluidas Galileo y BeiDou. Con estas señales de satélite adicionales, CenterPoint RTX proporciona tiempos de convergencia RTX más rápidos y un rendimiento más robusto bajo obstáculos naturales como árboles. Los clientes pueden experimentar tiempos de convergencia hasta un 40% más rápidos cuando se utilizan satélites adicionales para CenterPoint RTX. Los servicios de corrección Trimble RTX son repetibles de paso a paso, El futuro La trazabilidad, los informes meteorológicos instantáneos y la información actualizada del mercado de productos básicos son conjuntos de datos que se están abordando rápidamente con las últimas soluciones de software de megafonía, con el objetivo de recibir y enviar estos datos de forma automática e instantánea desde el tractor o su oficina. . Un escenario en un futuro no muy lejano podría verse así: está sembrando su campo y el pronóstico del tiempo cambia a una lluvia muy necesaria. Con esta nueva información, aumenta la tasa de fertilizante para aprovechar la humedad agregada en el suelo. Debido a que su cabina está habilitada para la web, este ajuste se refleja automáticamente en su hoja de pedido de fertilizantes, flujo de caja, proyecciones de rendimiento y su plan de marketing. No es necesario introducir datos adicionales ni realizar ningún trabajo de oficina: toda su operación está integrada y automatizada. Una mayor integración de datos no solo lo ayudará a concentrarse en el cultivo de un cultivo, sino también en el mejor cultivo posible. Tecnología, agricultura, alimentos: son industrias que cambian constantemente y Trimble sigue el ritmo. La granja agrícola de precisión del futuro La granja agrícola de precisión del futuro Nuestra visión de este concepto es simple. Es uno en el que tiene la tecnología adecuada para resolver sus problemas cotidianos, mejorando su operación agrícola y su vida. La integración continua de la tecnología en su granja le permite convertir su equipo agrícola de precisión en verdaderas herramientas de toma de decisiones para su negocio. Ese es el objetivo final de la agricultura de precisión.

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Los monitores de rendimiento son un componente esencial de muchas estrategias de gestión específicas del sitio. Los mapas de rendimiento, el producto visual y numérico de los monitores de rendimiento, fomentan la investigación creativa y pueden proporcionar respuestas fiables a experimentos en la finca realizados cuidadosamente. Los mapas de rendimiento proporcionan información para determinar los efectos de los insumos gestionados, como fertilizantes y cal, semillas y pesticidas, y prácticas culturales como la labranza, el riego y el drenaje.

Un monitor de rendimiento es más útil cuando se usa junto en una cosechadora equipada con un receptor de sistema de posicionamiento global (DGPS) corregido diferencialmente (Figura 1). El sistema de monitoreo de rendimiento registra simultáneamente datos de rendimiento, humedad del grano y posición, los datos esenciales necesarios para producir mapas de rendimiento.

Cada color o tono en un mapa de rendimiento representa un rango de productividad o rendimiento de cultivo (Figura 2). Los mapas de rendimiento pueden aumentar la conciencia de la magnitud y la ubicación de la variabilidad del rendimiento dentro de un campo. Los patrones de variabilidad promueven la investigación de las propiedades del suelo y otras características del campo. Se ha dicho que «los mapas de rendimiento confirman los recuerdos que debería haber tenido».

Componentes de un sistema de seguimiento del rendimiento

Figura 1
Componentes de un sistema de monitoreo de rendimiento.

Un mapa con rendimientos de soja de 10 a 50 bushels por acreFigura 2
Un mapa con rendimientos de soja de 10 a 50 bushels por acre.

Ejemplo de sistema de control de rendimiento
Muchos conceptos de seguimiento y mapeo del rendimiento se aprenden mejor siguiendo un ejemplo. Para esta publicación, considere una cosechadora equipada para cosechar seis hileras de 30 pulgadas, operando a 5 mph y cosechando maíz con un rendimiento promedio de 120 bushels por acre. Esta cosechadora requiere unos 15 segundos antes de que el grano que ingresa al cabezal fluya completamente hacia el tanque de grano.

(abre en una nueva ventana)Sistemas de control de rendimiento
Los monitores de rendimiento suelen proporcionar un informe periódico de rendimiento. El operador normalmente puede seleccionar la cantidad de datos que se recopilan (por ejemplo, intervalos de 1, 2 o 3 segundos).

La cosechadora, en el ejemplo, recolecta datos en intervalos de 2 segundos, tiene una resolución de 0.005 acres y recolecta alrededor de 200 mediciones de rendimiento por acre. Los monitores de rendimiento suelen proporcionar más puntos de datos que cualquier otra herramienta de agricultura de precisión.

(abre en una nueva ventana)Limitaciones de los monitores de rendimiento
Un monitor de rendimiento mide la velocidad a la que entra grano limpio en el tanque de grano. Los sistemas de trilla y separación provocan una gran demora entre el momento en que el grano ingresa al cabezal de la cosechadora y el momento en que pasa por el elevador de grano limpio. Combina también cambios abruptos suaves en el rendimiento; por lo tanto, el monitor de rendimiento mide los promedios de rendimiento retrasados.

El fenómeno de la demora y el suavizado son más obvios cuando una cosechadora entra o sale del cultivo en los extremos de un campo. La cosechadora, en el ejemplo, tiene un retraso de 15 segundos y viajaría 110 pies y cosecharía casi cuatro centésimas de acre antes de que se muestre un rendimiento preciso o estable en el monitor de rendimiento.

La mayoría del software de mapeo de rendimiento puede hacer una corrección en los datos de rendimiento que compensa los retrasos causados ​​por la cosechadora. El mapa de rendimiento resultante no será perfecto, pero será muy adecuado para observar la magnitud y ubicación de la variabilidad del rendimiento.

(abre en una nueva ventana)Sensores de rendimiento y humedad
Un sensor en la corriente de grano limpio mide el flujo másico.

Los sensores de rendimiento miden

La fuerza del grano al golpear un plato.
La atenuación de la luz que pasa a través del flujo de granos.
El peso del grano recolectado durante un período de tiempo.
El volumen de grano que pasa por una paleta.
El método más común es medir la fuerza del grano que golpea una placa ubicada en la parte superior del elevador de grano limpio (Figura 3). La precisión depende de la velocidad del elevador, el tipo de cultivo y la humedad del grano.

Sensor de flujo másicoFigura 3
Sensor de flujo másico.

Los datos de rendimiento y humedad se recopilan simultáneamente para obtener un rendimiento corregido. Los sensores de humedad a menudo se encuentran en el elevador de grano limpio o en el sinfín de grano limpio. La mayoría de los sensores miden la capacitancia del grano y pueden proporcionar datos de humedad continuos (Figura 4).

Instalación del sensor de humedadFigura 4
Instalación del sensor de humedad.

El grano que pasa sobre la placa de detección de humedad puede dejar depósitos que pueden afectar las lecturas de humedad. Se deben tomar mediciones manuales periódicamente para verificar el rendimiento del sensor de humedad, especialmente cuando se opera en condiciones severas que pueden cubrir el sensor con tierra o savia de plantas. Las lecturas de humedad altas de un sensor sucio subestimarán el rendimiento.

(abre en una nueva ventana)La consola del monitor de rendimiento
La consola del monitor de rendimiento (Figura 5) es una unidad de recolección de datos y una computadora que registra los datos del sensor de rendimiento, sensor de humedad y receptor DGPS. La consola también se usa para ingresar nombres de campo, tipo de grano, números de calibración, factores de corrección y otros datos especificados por el usuario.

Consola del monitor de rendimientoFigura 5
Consola del monitor de rendimiento.

La consola también puede monitorear o registrar la elevación, la velocidad del elevador, la velocidad de avance, el ancho de la franja, la altura del cabezal (para encender y apagar la unidad) y las banderas electrónicas configuradas manualmente por el operador. Las banderas electrónicas se utilizan a menudo para registrar la ubicación de las malezas que se sabe que tienen una alta correlación con las reducciones de rendimiento. Estas banderas también pueden ayudar a manejar otros problemas como rocas, fallas de terrazas, agua estancada, etc.

Un monitor de rendimiento equipado con un receptor DGPS almacena datos en un formato que incluye información de posición. Estos datos indexados espacialmente se utilizan posteriormente para producir mapas de rendimiento, humedad, elevación o mapas de cualquier otra información recopilada durante la cosecha. La mayoría de los monitores de rendimiento pueden mostrar lecturas instantáneas de rendimiento y humedad y proporcionar estadísticas para cargas o lotes de grano de un campo o dentro de un área de un campo.

Algunas consolas están diseñadas para múltiples propósitos y se pueden utilizar durante otras operaciones de campo, como la siembra o la fumigación de tasa variable.

(abre en una nueva ventana)Recolección y almacenamiento de datos
Los datos a menudo se registran en cartuchos de memoria extraíbles, como una tarjeta PCMCIA, que se puede descargar a una computadora. Los datos deben descargarse diariamente para garantizar que el monitor de rendimiento funcione correctamente y para protegerlo de pérdidas accidentales.

Las tarjetas de memoria pueden almacenar varios megabytes de datos. En ocasiones, la capacidad de las tarjetas se expresa en horas de funcionamiento, ya que los datos se almacenan normalmente de forma periódica (Tabla 1). Un megabyte de memoria puede almacenar de 15 a 45 horas de información para intervalos de recolección de datos de rendimiento de 1 a 3 segundos.

Tabla 1
Tiempo de registro para intervalos de registro de uno a tres segundos.

Tiempo de registro, horas
Memoria PCMCIA Intervalo de registro
1 segundo 2 segundos 3 segundos
Tarjeta 1M 15,7 31,5 47,3
Tarjeta 2M 33,8 67,6 101,4
Tarjeta 4M 69,8 139,7 101,4
Tarjeta 5M 78,5 157,0 235,5
(abre en una nueva ventana)Calibración y precisión del monitor de rendimiento
Se debe calibrar un monitor de rendimiento para proporcionar datos de rendimiento precisos. Se debe realizar una calibración para cada tipo de grano cosechado al comienzo de la temporada de cosecha. La precisión suele mejorar cuando se utilizan varias cargas para realizar la calibración. La recalibración debe realizarse según sea necesario, especialmente al final de la temporada cuando el contenido de humedad promedio desciende o cuando hay un cambio significativo en las condiciones del cultivo.

La calibración suele ser tan simple como pesar y registrar la humedad de las primeras cargas recolectadas bajo una variedad de condiciones, como varias velocidades de operación o tasas de flujo de grano; consulte el manual del operador para obtener instrucciones específicas.

La precisión de un monitor de rendimiento depende no solo de su diseño, sino de cuán cuidadosamente se sigue el procedimiento de calibración. Algunas empresas ofrecen sesiones de formación o cintas de vídeo para enseñar a calibrar. Estos procedimientos varían considerablemente entre los fabricantes, pero todos requieren un registro cuidadoso del peso del grano, lo que puede convertirse en un problema logístico en algunas granjas.

(abre en una nueva ventana)Manejo de una cosechadora equipada con un monitor de rendimiento
La apariencia final de un mapa de rendimiento depende de cómo se opere la cosechadora. Las paradas frecuentes o los cambios repentinos de velocidad pueden causar datos de rendimiento erráticos debido a los fenómenos de retardo y suavizado asociados con el sistema de separación de la cosechadora.

La cosechadora se debe operar en un ancho de franja uniforme para asegurar datos de rendimiento precisos. El ancho del cabezal debe ingresarse manualmente en el monitor para calcular con precisión el rendimiento. El rendimiento se subestimará si se cosechan menos surcos. Muchos monitores de rendimiento permiten al operador cambiar el número de hileras o el porcentaje de ancho cosechado para corregir el rendimiento de hileras puntuales o bordes de campo.

(abre en una nueva ventana)Instalación y servicio del monitor de rendimiento
Un monitor de rendimiento es un dispositivo electrónico de precisión que requiere una instalación cuidadosa para funcionar correctamente. La instalación incorrecta de los cables generalmente solo hace que el monitor no funcione. Los sensores instalados incorrectamente pueden causar datos de rendimiento defectuosos.

Al comprar un monitor de rendimiento, la configuración básica debe incluir sensores de humedad, capacidad de registro de datos y la capacidad de usar sensores existentes para la velocidad del elevador de grano limpio y la velocidad de avance, si es posible.

Considere el valor de la instalación y el servicio de un distribuidor o del fabricante; muchas cosechadoras nuevas vienen equipadas de fábrica con monitores de rendimiento. El apoyo del distribuidor y la capacidad de actualización pueden ser una consideración importante en la selección de un monitor de rendimiento.

(abre en una nueva ventana)Mantenimiento del monitor de rendimiento
Debido a que un monitor de rendimiento es un dispositivo electrónico, debería necesitarse poco o ningún mantenimiento de la consola del monitor. Sin embargo, los sensores pueden requerir una limpieza e inspección periódicas para asegurarse de que estén en condiciones de funcionamiento adecuadas. Se deben realizar verificaciones de calibración periódicamente para determinar la precisión de los datos de rendimiento y humedad.

Es más probable que los sensores de humedad necesiten limpieza en condiciones adversas, pero los sensores de rendimiento también pueden acumular desechos que pueden afectar la precisión del sensor. Si las lecturas de humedad o rendimiento parecen cambiar repentinamente sin una razón lógica, detenga la cosechadora y revise los sensores en busca de suciedad o savia de plantas. Verifique la humedad con un medidor de humedad para determinar si hay un problema con el sensor de humedad integrado. Pese una carga de grano para determinar si hay un problema con el sensor de rendimiento. No se deben ignorar las lecturas inusuales de humedad o rendimiento, o los cambios repentinos.

(abre en una nueva ventana)Producir mapas de rendimiento
Los mapas de rendimiento impresos son el producto más común resultante del uso de monitores de rendimiento. Los datos también pueden usarse en software de gestión para tomar decisiones cuando se usan en combinación con otros datos. Existe una gran diferencia entre crear un mapa de rendimiento y usar los datos para tomar decisiones.

El software de mapeo básico se puede incluir gratis o por un pequeño cargo con la compra de un monitor de rendimiento. El software del sistema de información geográfica (SIG) que permite el análisis de datos y proporciona herramientas para la toma de decisiones puede requerir una inversión financiera considerable. Este tipo de servicio a menudo está disponible a través de un proveedor de servicios agrícolas.

El propósito de un mapa de rendimiento es proporcionar una imagen visual útil de la ubicación y la magnitud de la variabilidad del rendimiento. Cada color o tono de gris representa un rango de rendimiento. No es necesario que cada rango sea del mismo tamaño, pero probablemente debería existir alguna simetría alrededor del rendimiento promedio.

Colores
Negro
marrón
rojo
naranja
Amarillo
Verde
Azul
Violeta
gris
Blanco
Los colores deben seleccionarse de un sistema natural o lógico que se recuerde fácilmente, como el espectro de colores. Por ejemplo, los siguientes colores, que se usan para representar los valores numéricos del 0 al 9, pueden usarse para representar 10 rangos de rendimiento.

El número y el tamaño de los rangos deben seleccionarse para proporcionar información útil sobre la variabilidad del rendimiento y minimizar la complejidad. Un mapa que contenga muy pocos rangos no proporcionará mucha información útil, mientras que un mapa que contenga un gran número de rangos pequeños puede ser tan complejo que resulte difícil de usar.

(abre en una nueva ventana)Administrar datos específicos del sitio
Los mapas de rendimiento proporcionan un registro visible permanente de los rendimientos cosechados. Sin embargo, la variabilidad del rendimiento de un solo año no proporciona suficiente información para determinar las tendencias a largo plazo en la productividad. Durante el análisis, es necesario considerar variables como la fertilidad del suelo, la lluvia y la presión de las malezas.

Guarde los datos originales utilizados para hacer mapas en al menos dos lugares seguros. Si bien es posible que ya se haya producido un mapa, es probable que se requieran nuevamente los datos originales, especialmente a medida que se adopte un nuevo software de gestión y toma de decisiones o que se actualicen los sistemas informáticos. A medida que se disponga de varios años de datos, aumentará la confianza en la comprensión de las causas de la variabilidad y los datos anteriores tendrán un valor tremendo.

Los registros de rendimiento a largo plazo son útiles para evaluar la productividad y la rentabilidad de un suelo y la idoneidad de las prácticas culturales utilizadas para cultivar un cultivo. Aunque la variación del rendimiento dentro de un campo suele ser el resultado de diferencias en los tipos de suelo o en las propiedades del suelo, los patrones climáticos suelen tener el mayor efecto sobre la variabilidad. El valor de los datos de rendimiento debe considerarse limitado durante los primeros tres a cinco años hasta que se hayan recopilado suficientes datos para tener en cuenta la variabilidad de rendimiento causada por el clima.

(abre en una nueva ventana)Estrategias de gestión específicas del sitio
Las estrategias específicas del sitio para mejorar la productividad y la rentabilidad tienen elementos comunes relacionados con las características del suelo, la topografía y las prácticas de manejo pasadas. Estas estrategias suelen tener al menos alguna relación general con los mapas de rendimiento.

Donde la capa superficial del suelo tiene propiedades físicas uniformes, pero algunas prácticas de manejo han creado una desigualdad en el estado de los nutrientes, una estrategia de aplicación de dosis variable puede colocar dosis más altas de nutrientes en áreas con rendimientos más bajos y dosis relativamente más bajas en las áreas con rendimientos más altos.
Donde la capa superficial del suelo tiene diferentes propiedades físicas, como el tipo de suelo o la profundidad del suelo, el potencial de rendimiento variará considerablemente en todo el campo. Las prácticas de manejo pasadas de aplicaciones uniformes de nutrientes pueden haber creado acumulaciones excesivas de nutrientes en áreas con bajo potencial de rendimiento y déficits de nutrientes en áreas con alto potencial de rendimiento. Una estrategia de aplicación de dosis variable generalmente colocará dosis más altas de nutrientes en áreas con mayor potencial de rendimiento y tasas más bajas de nutrientes en áreas con menor potencial de rendimiento.
Cuando factores controlables como la presión de las malezas y el drenaje limitan el rendimiento, se deben utilizar modificaciones en el manejo o renovaciones en la tierra para mejorar la productividad si los beneficios a largo plazo superan los costos.
(abre en una nueva ventana)Resumen
Los mapas de rendimiento son tan precisos como los datos recopilados para producirlos y solo demuestran que existe variabilidad en el rendimiento. Los monitores deben instalarse correctamente y revisarse periódicamente para proporcionar datos precisos.

Los datos del mapa de rendimiento deben usarse con datos de pruebas de suelo, notas de exploración y otras observaciones para saber por qué existe la variabilidad. El conocimiento obtenido de la gestión de cultivos en un sitio específico equipa a los agricultores para tomar mejores decisiones de gestión que tienen beneficios ambientales positivos y que dan como resultado una mayor productividad y rentabilidad.

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