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El editor de PrecisionAg, Eric Sfiligoj, ha preparado una lista de las 10 principales tecnologías que están dando forma a la agricultura de precisión en la actualidad. La mayoría implica algún nivel de robótica, navegación, sensores y dispensación de velocidad variable. ¡Échales un vistazo!

Republicado con permiso de PrecisionAg – Meister Media Worldwide

1. GPS / GNSS
Es difícil decir exactamente dónde estaría el estado actual de la agricultura de precisión sin GPS, literalmente. Desde prácticamente el momento en que la agricultura obtuvo acceso a los satélites de localización de posición en la década de 1990, los operadores y fabricantes han encontrado varias formas de vincular estas herramientas para que la gestión del trabajo de campo sea mucho más fácil y precisa. “En América del Norte y Europa, los agricultores pueden encender el tractor y ponerse a trabajar casi de inmediato”, dice TJ Schulte, director de marketing de la división agrícola de Trimble.

Más allá de estas capacidades, los expertos dicen que la tecnología satelital realmente merece su apodo “global”. “Ya no podemos referirnos a todos estos sistemas como GPS; esa no es una descripción precisa cuando nos referimos a la nueva tecnología de receptores de los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) en la actualidad”, dice Greg Guyette, presidente de Insero. En cambio, agrega, GNSS cubre las constelaciones de satélites de todos los países, incluidos GPS, GLONASS y Galileo.

2. Dispositivos móviles
Después de descubrir dónde se encuentra la agricultura de precisión en el planeta, la próxima innovación más importante de los últimos 20 años tendría que ser el desarrollo de dispositivos móviles. El mundo de hoy sería un lugar completamente diferente sin ellos, según John Reifsteck, productor de Illinois. “Sin el teléfono celular, probablemente todavía estaríamos mucho tiempo sentados en el establo, esperando que alguien venga al establo y haga que las cosas funcionen”, dice Reifsteck.

Hoy en día, los teléfonos móviles se han transformado en una gran cantidad de dispositivos móviles útiles, incluidos teléfonos inteligentes y tabletas. Esta tecnología está tan arraigada que los expertos estiman que hay más dispositivos móviles en la actualidad (7.250 millones) que personas (alrededor de 7.200 millones).

A partir de 2016, la mayoría de los fabricantes de agricultura de precisión que incursionan en el mercado de dispositivos móviles han pasado la mayor parte de su tiempo tratando de expandir las capacidades que estos productos pueden ofrecer a los usuarios. “Manejamos nuestro negocio con la regla de los 20 minutos cuando se trata de hacer llegar información al usuario”, dice la Dra. Marina Barnes, Vicepresidenta de Marketing de FarmersEdge. «Si no puede hacer que sus datos técnicos funcionen para el agricultor dentro de los primeros 20 minutos después de que los recibe, probablemente nunca los usará».

3. Robótica
Los robots están asumiendo muchas tareas en la agricultura en estos días (con diferentes niveles de éxito), incluida la plantación de cultivos de invernadero y la poda de viñedos. Y no ha habido escasez de actividad en cultivos agronómicos. El mayor impulso ha sido para las máquinas autónomas que se controlan de forma remota mediante telemática. Los ingenieros de Kinze han creado un sistema de carro de grano autónomo (diseñado para conectarse a cualquier tractor) en el que el carro sigue una cosechadora a través del campo a una distancia segura.

Lanzada en 2011, la tecnología líder-seguidor Fendt Guide Connect de AGCO también conecta dos máquinas por medio de señal GNSS y radio, de modo que ambas pueden ser controladas por un solo conductor. AGCO continúa desarrollando el concepto basándose en las opiniones de los clientes sobre sus necesidades agrícolas, dice Sepp Nuscheler, Gerente Senior de Comunicaciones de Fendt en AGCO.

En un enfoque diferente, el proyecto Fendt MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms) utiliza pequeños robots de siembra de maíz que son livianos, energéticamente eficientes, muy ágiles, controlados en la nube y operados desde una aplicación de tableta. No hay cabina, sino un operador fuera del campo que administra una flota de múltiples unidades MARS. Pueden trabajar las 24 horas del día y tienen pocas necesidades de mantenimiento. “Busque algunos desarrollos interesantes para compartir sobre el proyecto MARS en el cuarto trimestre de este año”, dice Nuscheler. «Esta es una dirección en la que vemos que se dirige el futuro de la robótica agrícola: pequeña pero inteligente y muchas».

4. Riego
Las innovaciones en las tecnologías de riego de precisión se están volviendo aún más cruciales a medida que los productores enfrentan la escasez de agua debido a la sequía, el agotamiento de los acuíferos y las asignaciones de agua. Un avance reciente es la telemetría, dice John Campbell, Gerente de Avance y Adopción de Tecnología de Valley Irrigation. Los productos ahora permiten a los productores monitorear y controlar de forma remota casi todas las facetas de su operación de riego. Los sistemas ahorran agua, tiempo, combustible y desgaste de los vehículos.

En el futuro, Campbell dice que los productores integrarán el monitoreo de la humedad del suelo, los datos meteorológicos y el riego de tasa variable (VRI) en sus sistemas.

Ze’ev Barylka, director de marketing y ventas de Netafim USA, agrega el riego por goteo móvil de precisión como otro avance importante. La línea de goteo de la PC se tira a través del campo mediante un sistema de riego de pivote central o movimiento lineal. A medida que las líneas de goteo se colocan detrás del sistema, los emisores integrados entregan un patrón uniforme en toda la longitud del área irrigada. Debido a que las líneas de goteo entregan agua directamente a la superficie del suelo, la evaporación y la deriva del viento se eliminan virtualmente, lo que permite que llegue más agua a la zona de las raíces.

5. Internet de las cosas
Una de las palabras de moda más recientes que ha alcanzado la precisión en los últimos años es «Internet de las cosas» (IoT). Definido de manera simple, es el concepto de conectar cualquier dispositivo con un interruptor de encendido / apagado a Internet (y / o entre sí). Esta red de cosas conectadas también podría incluir personas con dispositivos portátiles.

La idea se ha demostrado en el mercado de consumo en el «hogar conectado», por ejemplo, donde los electrodomésticos, los sistemas de seguridad y similares se comunican entre sí y con el propietario. Craig Houin, líder de gestión de datos en Sunrise Cooperative, dice que los componentes conectados en la agricultura podrían incluir sensores de campo (para registrar datos del clima, humedad del suelo y temperatura en tiempo real) e imágenes aéreas / satelitales para el monitoreo de campo. Dichas comunicaciones de dispositivos también podrían usarse en programas de despacho, herramientas de interacción de ventas y otras aplicaciones de gestión empresarial.

Más recientemente, una serie de empresas emergentes agrícolas y proveedores de componentes (hardware, software, etc.) están utilizando LPWAN (Low Power Wide Area Network) en lugar o para aumentar las redes celulares en la transmisión inalámbrica de datos. «Estas redes están diseñadas para transportar pequeñas cantidades de datos transmitidos de forma intermitente a grandes distancias», dice Paul Welbig, Director de Desarrollo Comercial de Senet Inc. Debido a que los dispositivos que se comunican con las redes LPWA lo hacen con muy poca energía, la duración de la batería es muy baja. sustancialmente más largo que las ofertas actuales de telefonía móvil. Esto, junto con el uso de la red de bajo costo, proporciona una ventaja de costo total de propiedad muy convincente sobre otras opciones.

6. Sensores
Se han utilizado sensores inalámbricos en agricultura de precisión y / para recopilar datos sobre la disponibilidad de agua del suelo, la compactación del suelo, la fertilidad del suelo, la temperatura de la hoja, el índice de área de la hoja, el estado del agua de la planta, los datos climáticos locales, la infestación de malezas, enfermedades de insectos y más. Quizás las tecnologías más avanzadas y diversas hasta la fecha se encuentran en la gestión del agua. En todo el país, una mayor regulación del uso del agua y la escasez de agua continuarán impulsando mejoras en esta área. De hecho, Ben Flansburg de BCA Ag Technologies dice que los sensores de lluvia y humedad del suelo han sido algunos de los grandes vendedores. Y muchos más productores en California están utilizando sensores de humedad para ayudar a programar el riego.

La información del sensor sobre la marcha también se ha vuelto más valiosa. Las opciones de aplicador a bordo desarrolladas en los últimos años incluyen GreenSeeker (Trimble), OptRx (Ag Leader) y CropSpec (Topcon). Comunican las condiciones sanitarias de los cultivos en tiempo real para ayudar a adaptar de inmediato las aplicaciones del producto.

¿Otra innovación? WeedSeeker, el sensor de detección de malezas de Trimble diseñado para la aplicación precisa de herbicidas en sitios específicos. “Su uso está creciendo en regiones geográficas donde las malezas han desarrollado una tolerancia a los herbicidas de amplio espectro basados ​​en glifosato estándar”, señala Mike Martinez, Director de Marketing.

7. Siembra de tasa variable
Dadas todas las tecnologías más nuevas / emocionantes para la agricultura de precisión en esta lista, podría ser una sorpresa ver la siembra de aplicaciones de tasa variable (VRA) aquí. Según Sid Parks, gerente de agricultura de precisión de GROWMARK, esto ha podido mantener su importancia en parte debido a su naturaleza. “Apela a la inclinación natural de los productores para tratar de maximizar un campo para aprovechar todas las posibilidades de incrementar los rendimientos posibles prestando especial atención a los factores que impactan el crecimiento de semillas”, dice Parks. «Es un poco diferente al fertilizante de tasa variable porque la siembra VRA depende de su capacidad para recopilar datos precisos para el inicio del proceso agrícola, la semilla en sí».

Otro factor que influye en la importancia continua de la siembra VRA para la agricultura de precisión en general es el hecho de que, como categoría, tiene mucho espacio para crecer. “Aunque la gente ha estado usando las prácticas de siembra de VRA desde mediados de la década de 1990, probablemente solo se esté usando en el 5% al ​​10% de los acres plantados hoy en día”, dice Parks. «Pero la capacidad de recopilar datos buenos y útiles para la siembra de VRA está mejorando mucho, por lo que las posibilidades de que más productores utilicen esta práctica en sus operaciones anuales seguirán mejorando en el futuro».

8. Modelado meteorológico
Visite la mayoría de las tiendas minoristas agrícolas del país y es probable que se exhiba algún tipo de rastreador meteorológico. Quizás ninguna otra variable sea tan importante, y completamente impredecible, como el clima.

Pero la ayuda esta en camino. “Durante los últimos 25 años, se han desarrollado muchas tecnologías importantes que serían aún más valiosas con modelos meteorológicos de calidad, pero ahora estamos en un punto en el que garantizar buenos rendimientos de los cultivos es clave para asegurarnos de que el mundo tenga soluciones alimentarias. eso funciona ”, dice Jeff Keizer, vicepresidente de marketing y ventas estratégicas de Iteris. “En Iteris, llevamos más de 30 años en el negocio del modelado de datos. Nuestro primer sistema agrícola, ClearAg, crea una plataforma para la agricultura y se expande a otras áreas de modelado, como el uso del agua, las propiedades del suelo y el crecimiento de los cultivos ”.

Un ejemplo de esto, dice Keizer, involucró a un productor de papa en las llanuras del norte que encontró que cosechar su cosecha a cierta temperatura era clave para mantener la calidad e integridad de la cosecha. En el pasado, este productor enviaba exploradores al campo para evaluar manualmente la temperatura del suelo antes de enviar el equipo de cosecha. “Pero al usar ClearAg, este productor pudo tomar todas las lecturas del suelo de forma remota y pudo realizar su cosecha de manera mucho más eficiente que nunca”, dice.

9. Modelado de nitrógeno
Aunque algunas formas de fertilizantes de dosis variable se han utilizado durante décadas, el modelo de nitrógeno se ha vuelto más pronunciado recientemente. «Nuestra clientela ha estado utilizando tecnologías de tasa variable para aplicaciones de fertilizantes desde mediados de la década de 1990», dice Matt Waits, director ejecutivo de SST Software. «Sin embargo, la complejidad del ciclo del nitrógeno y cómo se encuentra en un estado de flujo constante siempre ha dificultado la gestión del nitrógeno».

Recientemente, SST Software se ha asociado con Agronomic Technology Corp. (ATC) para presentar Adapt-N. Según el director ejecutivo de ATC, Steve Sibulkin, Adapt-N se introdujo por primera vez en 2014 y se está convirtiendo en una herramienta importante para gestionar adecuadamente el uso de nitrógeno. “Existe la creencia en la agricultura de que las presiones ambientales actuales solo empeorarán a medida que la industria avance”, dice Sibulkin. “La gran mayoría de los productores desea utilizar métodos simples para poder abordar estas preocupaciones. Eso es lo que Adapt-N y otros procesos de modelado de nitrógeno están aportando actualmente a la mesa «.

10. Estandarización
El llamado a la compatibilidad entre los componentes de los fabricantes de equipos, principalmente a través de los estándares ISOBUS, continúa existiendo. Los esfuerzos iniciales oficiales para implementar esto comenzaron hace unos ocho años con la formación de la Fundación de Electrónica de la Industria Agrícola. El grupo ahora incluye más de 170 empresas, asociaciones y organizaciones que colaboran activamente para hacer que los estándares funcionen.

Sin embargo, los participantes de la industria que tienen que lidiar con la compatibilidad del equipo «en el terreno» continúan frustrados. Los expertos en tecnología de terceros a menudo tienen dificultades para administrar los productos de los proveedores de la competencia. Tim Norris, director ejecutivo de Ag Info Tech, LLC, Mount Vernon, OH, dice Tim Norris: “Esperemos que llegue un punto en el que los componentes sean prácticamente plug-and-play, y es mucho mejor de lo que era, pero sigue siendo un problema real «.

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martes, 25 de junio de 2019
Para lograr el progreso en la industria agrícola, los especialistas en el campo intentan encontrar respuestas a las cuestiones sobre cómo mejorar el rendimiento de los cultivos, de qué manera utilizar menos recursos en los sembradíos, cuáles métodos o prácticas les ayudan a ser más eficientes en sus procesos, e incluso cómo producir de forma sostenible y amigable con el medio ambiente durante el ciclo agrícola. En el artículo de esta ocasión podrás leer acerca de una de estas soluciones innovadoras que marcarán el futuro de la industria: el proceso de Big Data dentro de la Agricultura de Precisión.

En la industria agrícola, el éxito se obtiene combinando el trabajo y experiencia de los agricultores, las cualidades de excelentes variedades de hortalizas y herramientas innovadoras que lleven los campos al siguiente nivel; Big Data, concepto que se escucha cada vez más cuando se habla de Agricultura de Precisión, es la parte central e imprescindible de estas herramientas.

Big Data, usado en general en una gran variedad de industrias, es el proceso por el cual se almacena y procesa grandes cantidades de información digital para así generar nuevos conocimientos. Entonces, en la agroindustria, esto se entiende como la práctica que permite a los agricultores tomar mejores decisiones en sus ciclos de producción, ayudándose de especialistas y herramientas computacionales que colectan y analizan información obtenida directamente tanto de sus campos como de las hortalizas.

Como ejemplo podemos tomar la siguiente situación: un agricultor tiene problemas con la salud de sus plantas durante la etapa de desarrollo, así que invierte en un sistema de sensores remotos para su suelo agrícola. Esta tecnología le permite conocer distintas variables, como el pH de la tierra, su capacidad de drenaje o la cantidad de material biológico en ella. Con estos datos, es capaz de analizar y hacer ajustes en la cantidad de agua de riego que aplica o la implementación de fertilizantes y otros insumos para el suelo.

Una muestra más de la aplicación del proceso de Big Data podría ser cuando en un ciclo agrícola se utilizan drones con medidores multiespectrales, que pueden captar rayos ultravioleta o infrarrojos y permiten con esto comparar el estado de los sembradíos desde las alturas. Al obtener información sobre porciones de los campos que difieren en temperatura entre sí, se puede llegar a conocer si las plantas de estas zonas sufren de sequía localizada, alguna enfermedad o incluso una infestación de insectos; de esta forma los agricultores saben dónde aplicar insecticidas o agua de manera específica, evitando desperdiciar recursos al utilizarlos en lugares que no los necesitan.

Como vemos, la implementación de estas herramientas, desde sensores y cámaras hasta vehículos aéreos no tripulados, tractores robotizados e incluso satélites, se trata de la forma en que se recolecta la información precisa de lo que ocurre en los sembradíos, mientras que el proceso Big Data es el que se lleva a cabo por medio de programas o aplicaciones digitales que miden y analizan todos estos factores y variables, para dar a los agricultores como resultado conocimiento que ellos pueden usar para tomar decisiones más eficientes.

Las ventajas inmediatas para los agricultores y todos los miembros de la industria no son sólo estas proyecciones precisas de conocimiento, el almacenamiento de datos que pueden ser utilizados en el futuro para crear predicciones de producción o la mejora en las ganancias de los agricultores debido al mejor rendimiento de sus plantas, sino también este proceso de Big Data, que impulsa la Agricultura de Precisión, resulta en la recuperación de los suelos agrícolas y el medio ambiente en general al utilizar los recursos naturales de manera inteligente.

El futuro de la agricultura, si se implementan estas tecnologías informáticas y computacionales, requerirá de especialistas y profesionales que le darán a la industria un nuevo rostro, volviéndola más eficiente y ayudando a todos los agricultores a obtener lo mejor de sus campos, pensando tanto en el medio ambiente como en las familias del mundo a las que se les brindarán hortalizas nutritivas, de la mejor calidad y producidas de manera sustentable.

Como conclusión, recogemos unas palabras de André Laperrière, Director Ejecutivo de Iniciativa Global Open Data para la Agricultura y Nutrición (GODAN por sus siglas en inglés), que compartió durante el Foro Global por las Innovaciones en la Agricultura (GFIA) en junio de 2018. Señaló cómo el Big Data se trata de la llave para desbloquear las innovaciones y el progreso que permitirán aplicar la Agricultura de Precisión:

“La innovación es clave para ayudar al mundo a enfrentar los desafíos que se avecinan en este planeta (…). El conocimiento o los datos son la clave para la innovación y la forma de hacer las cosas de manera diferente, mejores, más baratas y eficientes, más sostenibles. La innovación es clave para el progreso; la innovación en agricultura y nutrición, es el camino necesario para la supervivencia del mundo. La innovación no debe ser para unos pocos, sino para todos los involucrados en el ecosistema alimentario, incluidos los grandes y pequeños agricultores de todas partes del mundo”.

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Dado que el 10% de todos los datos generados por la empresa se generan y analizan fuera de la nube o de los centros de datos centralizados, la informática de punta está ganando impulso lentamente en muchas industrias. Sin embargo, como se espera que la cifra alcance el 75% para 2025, pronto podremos ser testigos de un crecimiento exponencial en la adopción de la informática de borde.

Es decir, la computación de borde ya se ha convertido en una tendencia importante de IoT en la agricultura, y por una buena razón: la computación de borde gana sin lugar a dudas en términos de velocidad y eficiencia en comparación con la infraestructura en la nube.

En este artículo, exploraremos algunos de los casos de uso de la informática de borde de IoT en la agricultura.

Pero primero, hablemos de los principales desafíos dentro de IoT y la computación en la nube para la agricultura y expliquemos cómo la computación en el borde puede resolverlos.

Principales desafíos de IoT en la nube en la agricultura y cómo la informática de borde puede resolverlos
Si bien los beneficios de las aplicaciones de IoT en la agricultura (así como en cualquier otra industria ) no pueden subestimarse, las tecnologías agrícolas inteligentes aún pueden plantear ciertos desafíos, especialmente si dependen de la nube.

A saber, aquí hay 3 desafíos principales de computación en la nube para la agricultura inteligente y la agricultura inteligente de IoT (incluidas 3 formas en que las tecnologías de vanguardia pueden ayudarlo a resolverlos):

Seguridad
Problema : cuando los datos se transfieren de un lado a otro entre el dispositivo ubicado en el campo y la nube, la probabilidad de violación es extremadamente alta. Además, cada dispositivo o sensor de su red de IoT puede ser un punto potencial de vulnerabilidad.

Solución : la computación perimetral lo ayuda a minimizar el riesgo de violación o robo de datos, ya que sus datos permanecen justo donde se recopilaron, dentro del dispositivo.

Velocidad
Problema : recopilar, transferir y analizar datos es una tarea que requiere mucho tiempo. Es por eso que algunas organizaciones podrían enfrentarse al desafío de tener que elegir entre la profundidad de la información obtenida de los datos y su velocidad de procesamiento. Esto es especialmente cierto para los dispositivos agrícolas remotos ubicados en el campo.

Solución : La informática de borde elimina este desafío al aumentar la eficiencia de la red y acelerar el procesamiento de datos. Cada dispositivo de la red puede analizar los datos que recopila y puede proporcionar retroalimentación inmediata, lo que aumenta la velocidad de procesamiento y profundiza la información.

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Costo
Problema : Los gastos de computación en la nube generalmente dependen de la cantidad de datos generados por las «cosas» y transferidos a través de la red. Teniendo en cuenta la cantidad de dispositivos utilizados por un solo sistema de agricultura inteligente y la gran cantidad de datos que proporciona, el costo de la computación en la nube puede dispararse fácilmente.

Solución : al utilizar la informática de punta en la agricultura, no tiene que llenar su almacenamiento con datos irrelevantes e inútiles ni transferirlos a la base de datos principal. Como resultado, puede reducir fácilmente el costo de la nube, tanto en términos de costo de almacenamiento como de ancho de banda.

Teniendo en cuenta los desafíos enumerados, las ventajas de la informática de borde se vuelven aún más obvias. Y es especialmente cierto cuando se habla de informática de punta en la agricultura.

3 casos de uso de informática de punta en agricultura y agricultura inteligentes
Hay docenas de ejemplos de casos de uso para la agricultura y la agricultura inteligentes : desde realizar un seguimiento de los cambios climáticos y monitorear las condiciones de los cultivos / ganado hasta la automatización de invernaderos o incluso las soluciones de gestión de fincas integrales habilitadas por IoT.

En cuanto a los casos de uso de la computación de punta cuando se aplica a tecnologías agrícolas inteligentes, la oportunidad clave se encuentra dentro de la denominada “ agricultura de precisión ”. Al utilizar este enfoque, los agricultores confían en los datos para obtener un mejor control sobre el negocio, optimizar la eficiencia de sus operaciones y, como resultado, reducir los gastos operativos.

Por lo tanto, estas son solo algunas de las oportunidades y los casos de uso de la computación perimetral a considerar:

1. Agronegocios
Los tractores autónomos y la maquinaria robótica pueden funcionar en piloto automático, comunicándose con sensores cercanos para obtener los datos necesarios sobre el entorno circundante.

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Utilizando visión por computadora y datos de campo precargados, los agribots pueden calcular las rutas más eficientes para cubrir el área requerida teniendo en cuenta el tipo de tarea realizada, la cantidad de vehículos actualmente en el campo, el tamaño de los implementos, etc. Además, pueden desviar automáticamente en caso de un obstáculo inesperado o detenerse por completo, por ejemplo, si hay un ser humano o un animal en el camino.

Como resultado, el equipo inteligente puede realizar una amplia gama de tareas, como regar / deshierbar áreas de campo específicas cuando sea necesario o incluso cosechar cultivos de forma autónoma.

2. Automatización agrícola
Al igual que los agronegocios, un invernadero o incluso granjas enteras se pueden poner en piloto automático utilizando la informática de borde de IoT. Esto significa que el ecosistema cerrado puede cuidarse solo sin depender de un servidor remoto para procesar los datos recopilados y tomar decisiones sobre los procesos de rutina, por ejemplo, regar las plantas, alimentar al ganado, controlar la temperatura, la luz, la humedad de la habitación, etc.

Como en el caso de los agronegocios, la informática de punta permitirá que la granja o invernadero opere independientemente de la conexión al servidor principal y tome decisiones localmente, en base a los datos de los sensores locales. Esto tiene el potencial de mejorar la confiabilidad de los procesos y reducir los desechos, haciendo de la agricultura un proceso más sostenible.

3. Protección contra desastres
Al utilizar la informática de punta, los sistemas de IoT agrícolas pueden tomar decisiones informadas sobre posibles peligros ambientales o desastres naturales.

Es decir, los sensores remotos pueden recopilar y analizar datos sobre cambios en el clima o el medio ambiente para predecir desastres potenciales y, en caso de que haya ciertos signos de peligro, notificar de inmediato al centro de control general. Como resultado, los agricultores podrán tomar medidas oportunas para proteger sus cultivos, al menos parcialmente, en caso de un incendio forestal, por ejemplo.

computación de punta en agricultura

Edge computing en la agricultura: un terreno fértil para la innovación y el crecimiento
La cantidad de dispositivos IoT de propiedad empresarial que dependen de la informática de borde alcanzará los 5.600 millones en 2020, según BusinessInsider . Y la agricultura tiene todas las posibilidades de estar a la vanguardia de la innovación en este campo, junto con la manufactura, la energía, el transporte, la atención médica y el comercio minorista.

Esto significa que podemos esperar ver más casos de uso de computación de vanguardia en agricultura y agricultura inteligente muy pronto. Por lo tanto, adoptar la tecnología para sus nuevos proyectos o migrar sus sistemas de IoT existentes al perímetro lo antes posible puede ayudarlo a obtener el beneficio competitivo de un primer usuario.

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Si desea explorar las oportunidades dentro de la computación perimetral para su negocio, asegúrese de contar con el apoyo de un proveedor de tecnología confiable como Eastern Peak. Nuestro equipo tiene una vasta experiencia en la construcción de productos de IoT exitosos para nuevas empresas, así como para compañías Fortune 500 en todo el mundo.

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El mundo de la agricultura de precisión está en constante cambio, siempre crece y se adapta a los desafíos de la agricultura a medida que surgen y se desarrollan. Uno de esos desafíos es recopilar datos precisos y luego poder interpretarlos de una manera que no solo ayude a los agricultores a aprender y comprender, sino que también les brinde todas las herramientas de conocimiento que necesitan para marcar una diferencia real en el momento de la cosecha.

Quizás sorprendentemente, la solución a este desafío en particular ha llegado a través de satélites que orbitan la Tierra a unas 400 millas de altura. Estos sofisticados bits de tecnología están recopilando, mapeando y canalizando información importante sobre las granjas y los agricultores están comenzando a ver grandes beneficios.

Cómo están ayudando los satélites
Desde 2014 ha habido una serie de satélites que proporcionan información crucial a los bancos de datos agrícolas. Estos incluyen satélites de imágenes de alta resolución como Sentinel 1 y 2 junto con Landsat-8. Con los métodos avanzados de almacenamiento de datos, ahora es más fácil que antes almacenar muchos datos en un solo lugar, es decir, almacenamiento en la nube. Este almacenamiento y las capacidades satelitales únicas han permitido que se almacene una gran cantidad de datos precisos y vitales en niveles sin precedentes.

Luego, las escuelas agrícolas, universidades e instalaciones de investigación de todo el mundo pueden utilizar y acceder a todos estos datos para construir una imagen precisa de cómo nos está yendo en lo que respecta a la producción en nuestras granjas.

Estas instalaciones también emplearían el uso de drones para corroborar las imágenes satelitales y en poco tiempo los datos recopilados fueron tan sustanciales y valiosos que se convirtieron en un área clave de inversión para las grandes empresas agrícolas. Estas mismas empresas desarrollaron formas que permitieron a los agricultores acceder a información que podría ayudarlos en sus fincas individuales. Algunos brindan servicios de mapeo por satélite, otros brindan monitoreo de cultivos por satélite y algunos brindan información clave de conjuntos de datos para permitir a los agricultores la oportunidad de tomar decisiones informadas.

Ventajas de los satélites
Desde la perspectiva del terreno, es muy difícil recopilar mucha información de forma rápida, precisa y de una manera que se pueda almacenar instantáneamente. Por ejemplo; Un vehículo de reconocimiento terrestre costará mucho ponerlo en funcionamiento, no podrá identificar fácilmente todos los cultivos, solo tendrá un campo de visión limitado y luego deberá cargar los datos que haya recopilado al final del día en una base de datos.

Aunque el costo inicial de poner un satélite en órbita es muy alto, una vez en órbita, su mantenimiento requiere muy pocos gastos financieros. Un conjunto de vehículos de recopilación de datos siempre tendrá costos de compra iniciales junto con el mantenimiento continuo y los costos de combustible.

Los satélites tienen ventajas en otras 3 áreas clave más allá de las que acabamos de mencionar.

Análisis de datos progresivo. Debido a que un satélite orbita, circulará y cubrirá un área individual de tierra más de una vez en el transcurso de una temporada de crecimiento. Esto significa que los agricultores no solo obtienen una instantánea de cómo es su granja, sino que también obtendrán una secuencia de instantáneas del rendimiento de la granja. Los satélites Sentinel, por ejemplo, proporcionan imágenes cada 6 días de cualquier ubicación determinada.
Más preciso. Las imágenes de satélite proporcionan una imagen más detallada y precisa de cualquier campo dado. Destaca cosas a través de muchos criterios diferentes, desde el tipo de cultivo, la salud de los cultivos, el riego y las áreas problemáticas.
Debido a que una imagen satelital puede capturar frentes climáticos, puede brindarles a los agricultores una evaluación en tiempo real de qué clima es inminente.
Los satélites también tienen desventajas
Debido a que los sistemas meteorológicos a veces pueden oscurecer las imágenes, a veces es difícil para los satélites trazar un mapa de un área o construir una imagen precisa. En Ucrania, las instalaciones de investigación envían constantemente drones para verificar la información recopilada por los satélites y para llenar las lagunas de datos. Esto significa que los satélites son extremadamente útiles, pero también debería haber otra herramienta de recopilación de datos para respaldar la información recopilada por los satélites.

También es muy intensivo en datos. Debido a que los satélites están recolectando tantos datos y realmente no pueden discernir por sí mismos qué datos son importantes, hay mucha información que pasa por el sistema de procesamiento. Principalmente, esto tiene un problema de velocidad de Internet, ya que hay mucha información que se transmite desde el satélite a través de Internet a la nube. Las instalaciones de investigación y las empresas agrícolas están invirtiendo donde pueden en infraestructura de Internet para contrarrestar este problema, ya que a veces puede causar retrasos o acumulación de información en el sistema.

Secundario al problema de Internet es que hay mucha información en el back-end que es relativamente inútil y mucha que debe ser revisada. Esta es otra razón por la que se emplean drones para cubrir áreas de interés, ya que la información recopilada puede correlacionarse con datos satelitales específicos.

El último problema es la identificación de cultivos. Si bien las imágenes de un vehículo terrestre a veces pueden ser difíciles de leer, las imágenes de satélite a menudo pueden ser igualmente complicadas. Dependiendo del cultivo, a veces los investigadores tienen grandes dificultades para establecer exactamente qué cultivo se está cultivando en un campo determinado.

A dónde van los satélites
Se está trabajando activamente en las desventajas y los investigadores esperan que los agricultores ofrezcan información voluntariamente a través de aplicaciones de big data sobre los cultivos que están cultivando a cambio del acceso a la información de big data que recopilan los satélites.

Los problemas de Internet deberían aliviarse con una mayor inversión y los drones hacen un gran trabajo al compensar la holgura de los satélites. Cuando se trata del clima, se está implementando una nueva tecnología para usar radares para mapear en lugar de depender de las imágenes. Esta no es la solución ideal, pero permite que se recopilen datos cuando antes no se podía.

Los satélites están comenzando a desempeñar un papel más destacado en la recopilación de datos y ayudarnos a comprender los desafíos de la agricultura. Creemos que la única forma es para ellos.

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Agricultura de precisión es el uso conveniente de recursos e insumos agrícolas en el momento adecuado y el lugar exacto a través de tecnologías de la información para garantizar mejores prácticas durante el manejo de suelo y cultivos de acuerdo a las condiciones presentes en el terreno, este concepto de la Revista Ciencia y Tecnología de la Universidad de Palermo, sugiere que la innovación es la solución para brindarles datos exactos a los productores de piña y así aumentar el rendimiento de las cosechas.

Las variaciones del clima son más agresivas, por lo tanto, a los agricultores se les dificulta hacer pronósticos sobre procesos fundamentales en la producción de la fruta, sin embargo, las innovaciones tecnológicas han desarrollado herramientas capaces de realizar un monitoreo integral y así hacer uso adecuado de los recursos naturales

Estas herramientas de agricultura de precisión funcionan con Sistema Global de Navegación por Satélites (GNSS) y Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) que se basan en un análisis completo y detallado sobre el terreno, una de las ventajas es la cobertura de grandes extensiones de tierra para obtener datos relacionados a dosis de fertilizantes, distribución de semillas, período de siembras, espacios entre hileras entre otras variables esenciales que son importantes para proteger los recursos naturales presentes en el lugar.

Primeros pasos de agricultura de precisión en Costa Rica:

En el 2014, Colono Agropecuario introduce AP Tech para ofrecer las tecnologías de la agricultura de precisión a productores de piña, arroz, yuca, caña de azúcar entre otro basándose en la oportunidad de lograr mejor rentabilidad y sostenibilidad.

Colono AP Tech desarrolla tres etapas para ejecutar los planes de agricultura de precisión, la primera es manejo y conservación de suelo que diseña la siembra para evitar pérdidas de suelo por erosión y aprovechar el terreno, la información se obtiene a través de un modelo primario, usando un dron. La segunda etapa implementada con Sistema de Información Geográfico que controla y mide la exactitud de cultivo, clave para las tomas de decisiones. En la tercera etapa, la recolección de datos es importante para monitorear y así dar recomendaciones basadas en mapas de interpretación y análisis.

¿Qué oportunidades de mejora ofrece la agricultura de precisión en el cultivo de piña?

1.Selección correcta de semillas.

2.Control integral de plagas

3.Uso y manejo racional de plaguicidas

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ANUNCIO
La era de la agricultura digital está llegando a un momento ya cambiante en el estado de la agricultura, incluida la edad promedio de los operadores agrícolas, la cantidad de tecnología conectada en la granja, la fijación de precios en un mercado global de insumos y productos básicos, la consolidación en los negocios agrícolas y las granjas, y por supuesto, más opciones que nunca para conectar herramientas digitales en la granja. Los usuarios deben poder encontrar valor, romper las barreras del cambio y poder permitirse y beneficiarse de una nueva tecnología antes de que se adopte de forma significativa en la industria.

A medida que continuamos avanzando hacia esta era digital, todos hemos visto la curva de adopción de cualquier tecnología, pero ¿cómo seguimos acelerando eso para la tecnología agrícola? Consistentemente, hay tres pasos para romper la lenta adopción de nuevas tecnologías en todas las industrias. A continuación examinamos cómo aplicar estos pasos en el nuestro.

1) Encuentra las barreras
Uno de los mayores desafíos en la adopción de tecnología agrícola hoy en día es que puede haber muchas barreras para los cambios de paradigma y el cambio. Las barreras pueden ser funcionalidad, costo, beneficio real, tiempo para implementar un cambio, complejidad, y la lista continúa. Encontrar las barreras para una nueva tecnología es fundamental para hacer crecer el producto y escalar la herramienta digital a una gran base de usuarios. Si tiene la mejor herramienta tecnológica en agricultura, pero su mantenimiento, actualización y uso lleva 25 horas a la semana, la adopción será lenta.

Lo mismo ocurre con los precios. Ahora estamos viendo puntos de precios de entrada más bajos, lo que ayuda a ir más allá de los innovadores originales y los primeros usuarios que se aferraron primero a los productos. Estas herramientas ahora están comenzando a llegar a una base de usuarios más grande (consulte la Figura 1 a continuación). Ejemplos de esto son nuestros nuevos programas y precios para Climate FieldView. Encontrar las barreras y tomar medidas para eliminarlas es fundamental para acelerar la adopción de la tecnología agrícola a gran escala.

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Figura 1: Ciclo de vida de la adopción de tecnología. Fuente: Business-to-You.com .

2) Identifique la verdadera oportunidad
¿Es el nuevo producto digital simplemente «genial» o hay una clara necesidad? Las luces del portavasos en mi camioneta son “geniales”, pero no las necesito y no justifican una compra. Cuando se desarrolla una nueva herramienta de tecnología agrícola o se ofrece una a los clientes, especialmente en la agricultura, es fundamental saber para quién es el producto y el problema que resuelve.

No todos los productos deben ser disruptivos, y los procesos no necesariamente deben interrumpirse solo porque pueden serlo. ¿De verdad resolvemos un problema que tiene una granja o estamos creando algo en busca de un problema? Tener mejores formas de hacer los procesos antiguos de forma digital puede cambiar las reglas del juego si ayuda a resolver un problema (productividad, ahorro de costos, mejora de las ganancias, ahorro de tiempo, etc.), y este tipo de mejoras no necesitan mejorar la industria completa. La ejecución y el tiempo adecuados también son cruciales. El iPod no fue el primer dispositivo de este tipo en el mercado, pero podría decirse que es el que la mayoría de nosotros pensamos cuando sacamos la música de los CD y la introdujimos en un mundo digital. Ser el primero no siempre es lo mejor, pero ser el mejor en conectarse con las bases de clientes es fundamental.

3) Apoya el cambio
Esto figura como el número 3, pero podría decirse que podría figurar como la razón número uno por la que la adopción de tecnología puede ser lenta. El cambio no siempre es fácil, especialmente cuando se trata de nuevas tecnologías. Cuando decido dar ese acto de fe, quiero tener acceso a un buen soporte técnico. Especialmente en la tecnología agrícola, la fórmula secreta para escalar y proporcionar una solución verdaderamente valiosa es emparejar la tecnología con personas que pueden ayudar a recorrer las formas de usar y crear valor a nivel de cliente individual.

Si bien el proceso de digitalización en la agricultura nunca será perfecto, estar preparado puede brindar inmensas oportunidades para crecer y brindar a los clientes una forma más fácil de hacer las cosas. Romper las barreras mientras encuentra oportunidades y apoya el cambio en cada paso del camino ayudará a garantizar el crecimiento y el valor para la base de usuarios.

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Durante las tres décadas aproximadamente desde esos primeros descubrimientos, las imágenes han crecido y evolucionado sustancialmente, junto con su propuesta de valor en el proceso de toma de decisiones agronómicas. La recopilación de satélites ha mejorado en frecuencia y resolución con constelaciones y sistemas adicionales, mientras que las imágenes generadas a partir de aviones tripulados y no tripulados han demostrado ser útiles cuando se requiere una resolución más alta o más inmediatez.

Históricamente, los minoristas y sus agricultores-clientes lucharon por extraer un valor constante de las imágenes. ¿Qué puede decirle realmente la imagen a un asesor sobre el campo y el cultivo que resulte en una respuesta procesable? En ocasiones, los proveedores de imágenes y los integradores sobrevaloraron las capacidades o pidieron a los asesores que confiaran en algoritmos interpretativos que con demasiada frecuencia no proporcionaban las respuestas correctas.

Hoy en día, las conversaciones con las empresas que proporcionan o incorporan imágenes son refrescantemente realistas. Los datos de imágenes de un campo comparados con sí mismos a lo largo del tiempo pueden proporcionar una especie de indicación binaria de las condiciones (para explorar o no explorar) y como un componente de un cuerpo de datos más grande que, cuando se ejecuta a través de un algoritmo, puede brindar más información. que las imágenes por sí solas.

Y todos están de acuerdo en que la verificación inicial es la única forma en que las imágenes tienen un impacto significativo en la producción de cultivos.

Exploración más inteligente
Los principales fabricantes de software de sistemas de gestión empresarial que cuentan con ofertas de gestión y planificación agronómica han incorporado formas de imágenes que aportan valor al asesor sin tener que pensar en ello como una entidad separada. Ernie Chappell, presidente de EFC Systems , lo compara con las características modernas del automóvil que simplemente están integradas. “Los distribuidores no preguntan si desea un sistema de airbag, simplemente viene con el automóvil”, dice.

En años anteriores, cuando las imágenes eran una opción no integrada, los productores-clientes y los minoristas a menudo recortaban el servicio del presupuesto cuando las finanzas se apretaban. Las imágenes integradas con otros datos del sistema crean la oportunidad de convertir una imagen bonita en recomendaciones prácticas.

Los clientes de EFC obtienen una imagen para su campo una vez que se establece el límite, y esa imagen se normaliza automáticamente con imágenes de los últimos cinco años para presentar una imagen más precisa del rendimiento del campo. Cuando se integra con el sistema AgSolver de EFC, el usuario final puede crear imágenes que representen el potencial de rendimiento para la planificación de ganancias, la creación de zonas y la zona de nutrientes. Para los usuarios que deseen utilizar imágenes de otras fuentes, EFC puede integrar ofertas de empresas como Taranis , Sentera , TerrAvion y otras que las proporcionan de forma regular.

Las opciones de gama alta son fabulosas, pero es la oferta básica la que proporciona una introducción suave al uso de imágenes y, con suerte, conduce a una mayor adopción, dice Chappell. «Realmente tenemos que hacer que las masas se unan con precisión si queremos hacer avanzar la industria».

Desde la perspectiva del agrónomo minorista, agrega que los minoristas están “cansados ​​de múltiples relaciones y múltiples sistemas de software. Quieren un sistema, por lo que necesitan un proveedor que les brinde acceso a datos y servicios públicos que brinden oportunidades para hacer crecer su base de clientes «.

El sistema de software Agworld también incluye imágenes integradas en el paquete completo y proporciona múltiples beneficios de exploración durante la temporada a los usuarios minoristas, dice el presidente Zach Sheely. “Las imágenes de línea de base permiten a los usuarios acceder al índice vegetativo en todas las granjas y campos a los que presta servicios el minorista. Esto ayuda a mostrar la variabilidad no solo de un campo a otro, sino dentro de los campos «.

Escanear las imágenes puede ayudar a mejorar la eficiencia del esfuerzo de exploración al indicar no solo qué campos necesitan atención primero, sino qué áreas de cada campo requieren una visita de exploración. «Ser capaz de gestionar la exploración mediante la observación de la variabilidad en las imágenes es realmente el principal caso de uso», dice Sheely. Y al igual que EFC, Agworld integra muchas fuentes externas de imágenes a petición del cliente.

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El valor claro es, por supuesto, lo que está en juego en la mesa, pero sin la facilidad de uso, las imágenes fallan. «Hemos trabajado duro para que sea realmente fácil ver la imagen, y ese ha sido realmente nuestro enfoque», dice. «La mayoría de las empresas han dificultado el uso de imágenes a escala en muchos campos, con accesibilidad para varios empleados, pero nosotros lo hemos facilitado».

Proagrica también ofrece imágenes satelitales como parte de su paquete de imágenes Sirrus Premium, que entrega las imágenes automáticamente a su dispositivo para que las acepten o rechacen. Las imágenes aceptadas se sincronizan con todas las plataformas de agronomía de Proagrica a través de agX, y los usuarios también tienen la opción de comprar imágenes de los socios de agX, incluidos Paramount Reports, Taranis, TerrAvion y Ag Pixel.

Sarah Steuber, investigadora de Customer Insights, está de acuerdo en que el valor de las imágenes del NDVI radica en identificar las áreas problemáticas. “Los asesores agronómicos pueden usar las imágenes para ubicar áreas de un campo que podrían tener problemas como problemas de riego, presión de insectos u otras enfermedades. Al explorar un campo, los usuarios pueden utilizar las imágenes para navegar a las áreas problemáticas de manera rápida y eficiente. Esto ahorra tiempo al proveedor de servicios y brinda al productor información más precisa sobre la salud de sus cultivos ”.

Construyendo sobre imágenes
Sentera comenzó a trabajar en su plataforma de conocimiento agronómico llamada FieldAgent en 2016, y ha integrado múltiples fuentes de imágenes junto con datos de una lista de lavandería de otras fuentes para proporcionar comentarios de principios de temporada sobre la siembra y la emergencia, así como el reconocimiento de problemas en el campo durante toda la temporada. Los sensores en el campo, la información de maquinaria y equipo y los datos meteorológicos se integran con imágenes para construir recomendaciones agronómicas.

“Creemos en la integración”, dice Eric Taipale, director ejecutivo de Sentera. «El objetivo es crear algo tan procesable como sea posible: un informe de exploración detallado que se convierta en una herramienta de gran valor para los agrónomos».

Taranis también está construyendo un sistema de inteligencia agronómica que está diseñado para optimizar significativamente los programas de exploración y mejorar su precisión. Con este fin, ha logrado un progreso continuo al concentrarse en agregar el «salvaje oeste» de las imágenes y obtener todas las fuentes viables.

Taranis afirma que su sistema es capaz de capturar imágenes de campos con resolución de 0.3 mm / píxel desde aviones y drones a una velocidad de 100 acres en seis minutos. “Con esta tecnología, generan un diagnóstico preciso a nivel de hoja 20 veces más rápido que la alternativa manual y con 20 veces más puntos de datos explorados”, según la empresa.

“Hasta hace poco, los productores tenían que esperar a la exploración manual que consumía mucho tiempo para evaluar las amenazas, formular un plan de acción y reaccionar”, dice Ofir Schlam , director ejecutivo y cofundador de Taranis. “Nuestro servicio de inteligencia agrícola elimina las conjeturas y aporta información hiperlocal y en tiempo real desde los campos hasta la punta de sus dedos «.

Schlam señala que, dondequiera que vaya, los minoristas quieren lo mismo: brindar un servicio mejor, diferenciado e integral, y generar credibilidad con los productores mediante un compromiso de calidad. “Pueden hacer esto con información precisa, local y en el momento adecuado de la temporada”, dice. «Esto es lo que está sucediendo en su campo y aquí está la prueba».

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

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

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

La analítica está alterando la industria agrícola de múltiples formas:

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

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

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Los drones han sido el formidable avance tecnológico que el mundo agrícola había estado esperando y con la revolución de los drones surgieron muchas ideas diferentes sobre cómo podrían usarse a diario en un entorno agrícola. Por supuesto, los drones tendrán ciertas limitaciones, pero en su mayor parte son equipos robustos y muy útiles. Echamos un vistazo a 5 formas emocionantes y prácticas de poner su dron en funcionamiento y ver un mejor retorno de la inversión. Un dron bien utilizado debería aumentar tus ganancias y hacer que tu día a día en la granja sea más fácil.

Monitoreo de equipos de riego y fertirrigación
Si tiene un sistema de riego o fertirrigación, sabrá lo tedioso que puede ser verificar que todos los puntos estén funcionando y libres de obstrucciones. Los drones le brindan acceso rápido a aspersores y boquillas y le permiten verificarlos de manera efectiva sin la necesidad de caminar físicamente por los campos. También funcionan bien cuando los cultivos crecen y entierran los puntos que alguna vez fueron fácilmente accesibles. Algunos drones incluso tienen cámaras termográficas, por lo que simplemente correr por el agua a temperatura te permitirá comprobar que todos los enchufes funcionan según lo previsto.

Monitoreo de ganado
Saber dónde está su ganado hará que la granja sea feliz. Si pastorea ganado, su tierra podría ser bastante extensa, si lo es, conoce muy bien las molestias de rastrear el rebaño. Lo peor es cuando ha encontrado la manada, pero el recuento de cabezas revela que tiene un par de rezagados. Atrás quedaron los días en los que pasabas horas infructuosas buscando literalmente en la carretera y a pie a los que quedaban atrás, porque ahora tienes ojos en el cielo que pueden hacerlo todo rápidamente por ti. Los drones realizan todas las funciones que usted esperaría que hicieran, contando y también permitiéndole inspeccionar visualmente a sus animales. Le ahorran tiempo y ese tiempo significa que le ahorra estrés y dinero adicionales.

Manejo de malezas
Los drones son equipos sofisticados con un software muy inteligente disponible para mejorar aún más sus capacidades. Uno de estos programas se integra con la función de cámara de su dron y le permite inspeccionar sus campos en busca de malezas. Esto le permite detectar áreas problemáticas y también tomar medidas, ¡utilizando su dron! Los drones pueden equiparse con todo lo necesario para matar las malas hierbas o pueden combinarse con vehículos terrestres no tripulados que seguirán las órdenes del dron y localizarán la hierba y la eliminarán. La tecnología es muy impresionante y puede identificar plantas, cultivos y malas hierbas individuales para que pueda poner los pies en alto y concentrarse en mantenerse al tanto de los últimos desarrollos de agricultura de precisión.

Comprobación del estado de los cultivos
Como se mencionó anteriormente, los drones son capaces de identificar sus cultivos hasta el nivel de una sola planta. También pueden buscar indicadores que le dirán si sus cultivos están funcionando como se esperaba. Al plantar, un agricultor tendrá una buena idea del tamaño total de la cosecha por la absorción, pero además de verificar la cosecha manualmente de vez en cuando, es difícil medir los problemas en tiempo real y aún más difícil decir con precisión cuánto rendimiento esperar de cualquiera. campo. Con los drones esto ha cambiado. Pueden contar cultivos, medir el tamaño y observar la salud de las plantas. Determinan si el cultivo está creciendo en condiciones óptimas y señalan las áreas que podrían mejorarse. También hacen esto en no más de unos pocos barridos del campo, lo que significa que ahora puede monitorear sus cultivos a diario y obtener toda la información de su cultivo a medida que sucede.

Monitoreo de suelos
Los drones, como seguimos diciendo, son piezas ingeniosas de tecnología. Van mucho más allá de ser una cámara aérea. La agricultura de precisión se basa en asegurarse de que cada aspecto de su granja sea óptimo de manera constante. Los drones le brindan la capacidad de revisar su suelo, evaluar la condición, ver dónde tiene exceso de drenaje o no hay suficiente drenaje y ver dónde el suelo está perdiendo nutrientes. Proporcionan información confiable y actualizada que le brinda la oportunidad de ubicar las áreas afectadas y solucionar cualquier problema.

Esperamos que los drones se conviertan pronto en el «mejor amigo de los agricultores» y, con el nuevo año a la vuelta de la esquina, estamos entusiasmados con los nuevos desarrollos de drones en un futuro no muy lejano. Esperamos que sigan revolucionando el mundo de la agricultura de precisión y racionalizando el trabajo que hacen los agricultores inteligentes en todas partes. Realmente es un momento realmente emocionante para ser agricultor.

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