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Los sensores inteligentes se utilizan en la agricultura de precisión para transmitir datos que ayuden a los agricultores a monitorear y optimizar los cultivos y mantenerse al día con los factores ambientales cambiantes.

Al colocar los sensores, los agricultores pueden comprender sus cultivos a microescala, mantener los recursos y reducir el impacto ambiental. La agricultura inteligente se remonta a la década de 1980 cuando el GPS se volvió accesible para uso civil. En ese momento, los agricultores pudieron mapear con precisión sus campos, así como monitorear y aplicar tratamientos de fertilizantes y malezas con precisión en las áreas que lo necesitaban.

Conectar un sensor y un dispositivo de seguimiento a una vaca le dará al granjero la capacidad de rastrear el nivel de actividad, la salud y otros comportamientos clave de la vaca. Un sensor inteligente ayudará con la identificación fácil de los animales, la detección de celos y el monitoreo de la salud para separar y tratar a las vacas enfermas, mientras localiza y rastrea el rebaño. Un sensor también ayudará con la detección temprana de mastitis para reducir el riesgo de pérdida de leche.

Debido a la escasez de mano de obra y la necesidad de alimentar a una población mundial en aumento, ahora los agricultores utilizan habitualmente robots agrícolas. Solo en los EE. UU., La producción de cultivos ha disminuido aproximadamente $ 3 mil millones al año debido a la escasez de mano de obra. Al mismo tiempo, se espera que la población mundial crezca a 2.300 millones de personas en los próximos 30 años.

La visión y el aprendizaje automático ahora permiten a los robots ver y entrenar usando su entorno y, debido a los menores costos de los sensores inteligentes, se están implementando más que nunca. Sin embargo, nos encontramos en las primeras etapas de una revolución de la robótica agrícola con la mayoría de los dispositivos inteligentes en las primeras fases de prueba y en el modo de I + D.

La nueva tecnología de detección inteligente permite a los agricultores monitorear de forma remota la población de plagas de sus campos en tiempo real y tomar medidas inmediatas para proteger sus cultivos, utilizando servicios en la nube en línea y un tablero.

Una trampa usa un señuelo de feromonas para atraer y capturar una plaga en particular. La información sobre la plaga se envía de forma inalámbrica a una estación base y al teléfono inteligente o computadora del agricultor. Luego, el agricultor puede ver una imagen satelital de su campo con recuentos de cuántas plagas se han capturado en cada trampa en particular, junto con detalles sobre las tendencias históricas y el uso de pesticidas.

Esto automatiza el proceso de revisión de las trampas para insectos y elimina las conjeturas para determinar dónde y cuánto pesticida usar en un campo, eliminando $ 20 mil millones de dólares en daños por plagas solo en los Estados Unidos.

Los sensores ópticos emplean luz para medir las propiedades del suelo, midiendo varias frecuencias de reflectancia de luz en espectros de luz infrarroja cercana, infrarroja media y polarizada. Estos sensores se pueden colocar en vehículos o drones, lo que permite recopilar y procesar datos de reflectancia del suelo y color de la planta. La arcilla, la materia orgánica y el contenido de humedad del suelo se pueden determinar mediante sensores ópticos.

Los sensores electroquímicos montados en trineos de diseño especial ayudan a recopilar, procesar y mapear datos químicos del suelo. Los sensores electroquímicos proporcionan la información necesaria para la agricultura de precisión: niveles de nutrientes del suelo y pH. Las muestras de suelo se envían a un laboratorio de análisis de suelos y se llevan a cabo una serie de procedimientos de laboratorio estándar. Ciertas medidas, especialmente la determinación del pH, se realizan utilizando un electrodo selectivo de iones. Estos electrodos detectan la actividad de iones específicos, como nitrato, potasio o hidrógeno.

Los sensores mecánicos se utilizan para evaluar la compactación del suelo en relación con el nivel variable de compactación. Estos sensores emplean un mecanismo que atraviesa el suelo y documenta la fuerza medida por galgas extensométricas o celdas de carga.

Cuando un sensor atraviesa el suelo, registra las fuerzas de resistencia resultantes del corte, rotura y desplazamiento del suelo. La resistencia mecánica del suelo se mide en una unidad de presión y representa la relación entre la fuerza requerida para penetrar el medio del suelo y el área frontal de la herramienta en contacto con el suelo.

Los sensores de humedad del suelo dieléctricos miden los niveles de humedad utilizando la constante dieléctrica, que es una propiedad eléctrica que cambia, dependiendo del contenido de humedad en el suelo. Los sensores de humedad se utilizan junto con las estaciones de pluviómetros en toda la granja. Esto permite la observación de las condiciones de humedad del suelo cuando los niveles de vegetación son bajos.

Las estaciones meteorológicas agrícolas son sensores autónomos que se encuentran en diferentes puntos a través de los campos de cultivo. Estas estaciones tienen una combinación de sensores que se aplican al cultivo y al clima locales. La información como la temperatura del aire, la temperatura del suelo a varias profundidades, la lluvia, la humedad de las hojas, la clorofila, la velocidad del viento, la temperatura del punto de rocío, la dirección del viento, la humedad relativa, la radiación solar y la presión atmosférica se determinan y registran a intervalos programados.

Estos datos se acumulan y transmiten de forma inalámbrica a un registrador de datos central a intervalos programados. Debido a que son portátiles y tienen un precio razonable, las estaciones meteorológicas son atractivas para granjas de todos los tamaños.

Podría haber una pérdida de tiempo y producción en caso de avería de un vehículo agrícola. Los agricultores ahora tienen la capacidad de recopilar y administrar información de forma remota desde su equipo de campo. La telemática de equipos permite que los dispositivos mecánicos, como los tractores, notifiquen a los mecánicos que es probable que ocurra una falla pronto. La mayoría de las empresas de equipos agrícolas están construyendo sistemas telemáticos.

Los sensores electrónicos montados en tractores y otros equipos de campo verifican las operaciones del equipo. Luego, los sistemas de comunicación por satélite y celular se utilizan para transmitir los datos inmediatamente a las computadoras o enviarlos por correo electrónico a las personas. El supervisor de campo puede recuperar la información en la computadora de su oficina o en su teléfono celular.

Los sensores de flujo de aire miden la permeabilidad del aire del suelo. Las mediciones se pueden realizar en ubicaciones singulares o dinámicamente sobre la marcha. La salida deseada es la presión requerida para empujar una cantidad predeterminada de aire al suelo a una profundidad prescrita. Varios tipos de propiedades del suelo, incluida la compactación, la estructura, el tipo de suelo y el nivel de humedad, producen una firma de identificación única. Los experimentos tienen el potencial de clasificar varios tipos de suelo, niveles de humedad y estructura / compactación del suelo.

El uso de sensores inteligentes, software e inteligencia artificial transformará la industria agrícola. Los sensores combinados y el hardware de fusión de sensores producirán los datos de plantas necesarios para aumentar la producción de cultivos y adoptar variedades de cultivos de alto rendimiento libres de enfermedades para mantenerse al día con la creciente demanda de alimentos.

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En la actualidad existen tecnologías innovadoras en diferentes campos del conocimiento, algunas de ellas aún en fase de desarrollo y otras promisoras como las impresoras en 3D, la Internet de las Cosas (IoT), el Big Data y los vehículos no tripulados que están facilitando las labores agrícolas.

En el campo de la agricultura de precisión, los vehículos aéreos no tripulados, conocidoscomo drones, son una valiosa ayuda ya que facilitan el seguimiento del desarrollo de los cultivos. Estos vehículos aéreos son controlados remotamente por un operador o de forma autónoma con ayuda de un piloto automático y pueden llevar equipos de última tecnología como cámaras infrarrojas, multiespectrales o térmicas, permitiendo obtener fotografías aéreas o videos de un área de terreno seleccionada, logrando así un mejor diagnóstico en el cultivo y llegando, inclusive, a obtener información sobre deficiencias de elementos nutritivos como nitrógeno, estrés hídrico o áreas infectadas por malezas y plagas.

Actualmente existen estudios en los que han sido utilizados drones para generar cartografía (Rokhmana, 2015), determinar niveles de estrés hídrico (López-Granados, 2013), estrés por nitrógeno (Hatf ield et al., 2008), estimar variables físicas (Wallace et al., 2016) y hacer aforos de biomasa vegetal (GopalaPillai y Tian, 1999).

Desde hace aproximadamente 20 años, en el Centro de Investigación de la Caña de Azúcar en Colombia (Cenicaña) se viene trabajando con imágenes y fotografías multiespectrales y más recientemente se está evaluando el uso y la implementación de cámaras multiespectrales acopladas a equipos no tripulados para la realización de labores de agricultura de precisión. A continuación se incluyen algunos casos del uso de drones en el cultivo de la caña de azúcar en el valle del río Cauca.

LEVANTAMIENTO DE INFORMACIÓN TOPOGRÁFICA CON ENFOQUE DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Mediante la técnica de ortofotos (mosaicos georreferenciados) obtenidos con drones y cámaras fotográficas, los agricultores pueden obtener información topográfica con una precisión inferior a 10cm en posiciones norte y este, mientras que en la altura se han logrado precisiones entre 5 y 15 cm.

Esta tecnología es considerada confiable para la digitalización de información obtenida en campo, incluyendo: delimitación de áreas, actualización cartográfica a escalas detalladas (1:400), cuantificación de áreas infestadas por malezas (Figura 1a), cuantificación de áreas de resiembra (Figura 1b) y digitalización de líneas de surcado (Figura 1c).

Los modelos digitales de elevación son otro resultado importante que se puede obtener usando drones, estos modelos permiten estimar curvas a nivel, construir mapas de pendientes, modelos de superficie y modelos para estimar la altura del cultivo de la caña de azúcar (Figura 2).

En investigaciones realizadas por Cenicaña se han encontrado correlaciones de 74% con un error de ±25 cm entre la altura tomada en campo y la altura calculada con el modelo.

IMÁGENES INFRARROJAS TOMADAS CON DRONES PARA EL MONITOREO DEL CULTIVO
Además de la obtención de información topográfica (altimetría y planimetría), se han acondicionado cámaras con capacidad para registrar la energía infrarroja lo que permite hacer seguimientos a variables biofísicas difíciles de registrar con cámaras convencionales.

El uso de este tipo de cámaras en el cultivo de la caña de azúcar tiene como ventajas la facilidad para identificar y cuantificar zonas con problemas de bajo desarrollo fisiológico y correlacionar variables como el Índice de Área Foliar, concentración de clorofila y contenido nitrógeno.

En estudios realizados en Cenicaña se han encontrado altas correlaciones entre los datos obtenidos con de estas cámaras (índices de vegetación) y la productividad del cultivo de caña de azúcar, así como entre variedades y entre tratamientos de riego.

Al comparar las imágenes obtenidas con cámaras convencional e infrarroja vs. índices de vegetación (Figura 3a, b y c) es posible cuantificar e identificar las zonas de alta y baja productividad, en algunos casos con una precisión de 79% y un error de estimación de ±13t/ha.

CONCLUSIÓN
Los drones se encuentran en una fase de evaluación, no obstante su implementación en agricultura crece a un ritmo exponencial. Según estudios de la AUVSI Economic, dentro de 10 años el uso de estos equipos en agricultura será superior al de otras áreas, llegando a ventas anuales de 160 mil unidades.

Su utilización en la agricultura de precisión permitirá realizar labores de forma más rápida, económica y periódica, si se compara con la forma tradicional, sumándole el potencial que traerá el uso de cámaras infrarrojas o térmicas para el seguimiento y monitoreo del cultivo.

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Uno de los componentes únicos de 4R Nutrient Stewardship que lo separa de las estrategias tradicionales de planificación del manejo de nutrientes es la inclusión de indicadores de desempeño. Los indicadores de desempeño son parámetros que pueden usarse para evaluar objetivamente los resultados de un conjunto específico de prácticas de manejo seleccionadas para un sistema de cultivo específico. Los indicadores de desempeño se eligen en función de los aportes de las partes interesadas y se alinearán con los objetivos de sostenibilidad del sistema de producción de cultivos. Las tecnologías de agricultura de precisión pueden mejorar la calidad de la información que proporcionan los indicadores de desempeño y, posteriormente, aumentar la capacidad de evaluar adecuadamente las prácticas elegidas.

El mapeo de rendimiento puede mejorar en gran medida la información obtenida de uno de los indicadores de rendimiento que se pueden medir con mayor facilidad. El rendimiento se utiliza a menudo como indicador de sostenibilidad económica y para evaluar tanto la productividad como la rentabilidad de las prácticas elegidas. Sin embargo, la variabilidad espacial en el rendimiento se enmascara cuando se considera el rendimiento promedio de todo el campo. Si bien los indicadores de desempeño se seleccionan para evaluar las prácticas de fertilización, es importante señalar que también se ven afectados por varios factores no relacionados con los fertilizantes. Localizar y cuantificar la variabilidad del rendimiento a través del mapeo puede ayudar a identificar estos factores (es decir, compactación, drenaje deficiente, cambios en la textura del suelo, etc.), que podrían necesitar ser manejados de manera diferente conduciendo a una sostenibilidad aún mayor.

Los datos de rendimiento también se pueden utilizar para calcular el equilibrio de nutrientes multiplicando el rendimiento por un coeficiente de eliminación de nutrientes validado científicamente. El balance de nutrientes es un indicador de desempeño que generalmente proporciona una contabilidad de las entradas y salidas totales de nutrientes. El cálculo del balance de nutrientes a escala espacial puede ayudar a evaluar la efectividad de las aplicaciones de fertilizantes de tasa variable (VR). También puede identificar campos que reciben dosis uniformes de fertilizantes que pueden responder favorablemente a las aplicaciones de realidad virtual. El balance de nutrientes también proporciona una medida indirecta de los excedentes de nutrientes, que pueden afectar la sostenibilidad ambiental del sistema de cultivo. La eficiencia en el uso de nutrientes (EUN) es otro indicador de desempeño que a menudo está vinculado a la sostenibilidad ambiental y económica.

La eficiencia en el uso de nutrientes a menudo se confunde con el indicador más importante de las prácticas sostenibles de fertilización. Sin embargo, los nutrientes se aplican para mejorar el rendimiento general del sistema de cultivo y la EUN es solo un aspecto de ese rendimiento y se puede definir de muchas formas diferentes. Se ha demostrado que varias prácticas de AP mejoran la EUN, incluidas las aplicaciones de fertilizantes de nitrógeno (N) VR basadas en la reflectancia de los cultivos. La investigación realizada por el Dr. Wade Thomason en Virginia Tech demostró que el uso de sensores de cultivos GreenSeeker para determinar las tasas de N durante la temporada para el trigo y el maíz aumentó la EUN (calculada como eficiencia de recuperación) en un 7% y un 13%, respectivamente.

Las tecnologías de equipos automatizados también contribuyen al valor de los indicadores de rendimiento. Las tecnologías como el autoguiado, el control de secciones y la distribución de tasa variable mejoran significativamente la precisión de los insumos agrícolas. La capacidad de eliminar aplicaciones superpuestas tiene implicaciones económicas, como lo demuestran los datos de la encuesta recopilados por el Equipo de Extensión Agrícola de Precisión de la Universidad de Auburn, que muestra un ahorro promedio del 22% en los costos de insumos cuando se utilizan las tecnologías mencionadas anteriormente. También existen beneficios ambientales y sociales para el ecosistema debido a la aplicación precisa de insumos cerca de estructuras de conservación (es decir, vías fluviales de pasto) y áreas de recreación al aire libre.

Por último, la recopilación de datos en la finca conduce a una evaluación de resultados más completa y una mejora continua en la administración de nutrientes. Otra característica única de la mayordomía de las 4R es el mecanismo de retroalimentación dinámica que es fundamental para el proceso de evaluación. Hay ciclos de acción y evaluación en cada nivel del grupo de partes interesadas (agrícola, regional y de políticas). La oportunidad de utilizar tecnologías de AP para recopilar datos georreferenciados de alta resolución (tabulares y gráficos) sobre prescripciones, aplicaciones y eliminación de nutrientes mejora enormemente el proceso de evaluación, da como resultado una mayor transparencia y responsabilidad de las prácticas entre los grupos de partes interesadas, lo que a su vez conducir a la gestión adaptativa necesaria para cumplir con los objetivos de desempeño de sostenibilidad.

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A veces, solo sabemos que hubo una revolución mirando por el espejo retrovisor. Ese no es el caso de la disrupción en la agricultura hoy. Podemos ver la innovación y la disrupción que está ocurriendo en tiempo real a nuestro alrededor.

Con la necesidad de producir más alimentos utilizando menos insumos, la agricultura busca nuevos productos, prácticas y tecnologías. Como planeta, debemos utilizar menos productos químicos y menos agua. Los agricultores de subsistencia deben cerrar la brecha de rendimiento. Los agricultores de producción quieren aumentos de rendimiento y ahorros de costos. Los consumidores exigen alimentos e ingredientes más saludables y limpios.

El Big Data está provocando la interrupción para satisfacer estas necesidades.

Comience con el suministro enormemente mayor de información en todas partes, desde el genoma de la planta hasta la gestión del agua, la fertilización, el clima, el suelo, la maquinaria y los sistemas de protección de cultivos. Agregue las formas en expansión de obtener y usar datos tanto en las prácticas agrícolas como en los avances en la genética de cultivos. Por el lado de la producción, esto está cambiando la cadena de valor en la gran agricultura, ya que el acceso a los datos masivos está transfiriendo poder al agricultor y a las empresas más pequeñas, mientras que las grandes empresas se consolidan y luchan por innovar.

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La disrupción requerirá grandes ideas, nuevos modelos de negocio y gente valiente. Una nueva generación de empresas independientes está aprovechando el big data para generar nuevos conocimientos, prácticas y productos. Las empresas agrícolas tradicionales y las cadenas de suministro tendrán que adaptarse si quieren mantenerse al día.

Hay cuatro áreas principales en las que veo que se utilizan big data en la cadena alimentaria:

– Desarrollo de nuevos rasgos de semillas : descubrimientos y acceso al genoma de la planta con nuevas formas de medir, mapear e impulsar la información en mejores productos, más rápido.

– Agricultura de precisión: aunque a veces se confunde, big data y agricultura de precisión no son sinónimos. Los macrodatos aprovechan la información derivada de la agricultura de precisión en conjunto en muchas granjas. Los análisis resultantes, puntos de vista , y mejores decisiones a continuación, se pueden implementar a través de técnicas de agricultura de precisión.

– Seguimiento de alimentos: uso de sensores y análisis para prevenir el deterioro y las enfermedades transmitidas por los alimentos.

– Efecto en las cadenas de suministro : cambios sísmicos en las cadenas de suministro de semillas, insumos agrícolas y alimentos impulsados ​​por la democratización de la tecnología y la información.

Big Data acelera el mejoramiento de plantas

El proceso tradicional que se usa para crear variedades de cultivos exitosos es costoso, laborioso , y puede tardar 10 años o más. Los macrodatos aceleran las cosas. Se ha producido una explosión de información biológica a partir de los avances en genómica: primero, el inicio de la secuenciación de los genomas de organismos modelo y, segundo, la rápida aplicación de técnicas experimentales automatizadas o de alto rendimiento.

Este diluvio de información genómica se puede crear y analizar en la nube . La investigación biológica que solía comenzar en invernaderos y campos ahora comienza en el nivel computacional ( in-silico ) donde se pueden analizar datos, planear experimentos y desarrollar hipótesis. A partir de aquí, es necesario validar un número mucho menor de plantas en el campo para el rendimiento en una amplia gama de entornos, cuando un criador puede determinar qué híbrido exacto es mejor para un área en particular. He visto este cambio asombroso en mi carrera. Ya no uso botas para visitar las estaciones de cría; el trabajo se realiza principalmente en laboratorios. Los nuevos desarrollos no solo son más baratos y rápidos; podemos hacer cosas que antes no podíamos hacer.

Las herramientas tradicionales de ingeniería genética trajeron al mercado rasgos de resistencia a la sequía, herbicidas y pesticidas. El desarrollo continuo producirá cultivos con mejor calidad y menores costos económicos y ambientales. Muchos cultivos en desarrollo serán beneficiosos tanto para los agricultores como para los consumidores. Algunos ejemplos son: zanahorias con alto contenido de calcio , tomates antioxidantes , nueces no alérgicas , naranjas resistentes a las bacterias , trigo que conserva el agua y yuca con nutrientes adicionales .

A través de mejores herramientas, el tiempo de campo será más rápido y económico. También será realizado por laboratorios más pequeños con menos infraestructura. Se pondrán a disposición y se analizarán más datos a través de bases de datos compartidas. La innovación de la genómica vegetal y la biología de la nube están empoderando a nuevas y diversas empresas emergentes.

A continuación, se muestran algunos ejemplos de nuevas empresas que utilizan big data para la genómica de cultivos:

Caribou Biosciences : tecnología CRISPR-Cas para la edición de genes (recaudó 44,6 millones de dólares).
Colina de Benson Biosystems :Avance dela agricultura a través de la biología vegetal, análisis de datos grandes y computación en nube (recaudado $ 8.05m).
Intrexon Desarrollo de nuevos rasgos de cultivos a través de tecnologías desarrolladas y adquiridas (empresa pública).
Cibus ,: Implementación de herramientas de edición de genes para producir nuevas características incluyendo cultivos resistentes a herbicidas.
Arcadia Biosciences : Uso de técnicas avanzadas de cribado, mejoramiento y biotecnología para producir nuevos rasgos y cultivos (empresa pública).
Precision Biosciences: empresa de tecnología de edición del genoma en las ciencias de la vida. Construyendo un grupo agrícola (recaudado $ 25,65 millones).
DuPont / Dow, Syngenta, Monsanto, Bayer, BASF están activos a través del crecimiento orgánico y la adquisición.
Prácticas agrícolas basadas en datos, mejores resultados

La agricultura de producción es compleja; donde interactúan la biología, el clima y las acciones humanas . Los productores han adoptado rápidamente nuevas tecnologías agrícolas de precisión en los últimos años. Con la disponibilidad de GPS y otras tecnologías, los productores pueden rastrear los rendimientos, dirigir y controlar el equipo, monitorear las condiciones del campo y administrar los insumos a niveles muy precisos en todos los campos, aumentando sustancialmente la productividad y la rentabilidad. Al mismo tiempo, los datos se acumulan rápidamente en conjuntos demasiado grandes y complejos para estudiarlos sin software. Los datos por sí solos no crean conocimientos; Se requieren servicios de análisis y asesoramiento para ayudar a los agricultores a examinar todos estos nuevos datos. Las aplicaciones de software con aprendizaje automático en su núcleo se vuelven más inteligentes y más personalizadas en sus interacciones con datos, dispositivos y personas. A medida que aprenden, brindan una oportunidad previamente desaprovechada para tomar mejores decisiones en la granja .

Las firmas de big data pueden probar variedades de genética, insumos de cultivos y condiciones en cientos de campos, suelos y climas. Pueden realizar pruebas en parcelas de campo en condiciones reales en miles de acres. Esto brinda a los agricultores información para optimizar la siembra hasta la semilla individual en campos específicos con condiciones específicas de suelo y clima. Para los proveedores de productos fitosanitarios, esto significa que los productos se pueden aplicar en diferentes dosis y mezclas de tanque dentro de un solo campo.

Información es poder

Esta transparencia tiene la capacidad de alterar las cadenas de valor y probablemente será impopular entre algunos minoristas, distribuidores y grandes productores de semillas y productos químicos. La información lleva el poder al nivel del productor al crear visibilidad de los precios y el rendimiento de los insumos de marca. Los productores podrán utilizar menos productos químicos aplicados de formas muy precisas . El uso de insumos genéricos con precisión puede dar mejores resultados que el uso de las mejores marcas en todo el campo . Una siembra más precisa probablemente conducirá a la reducción en el uso de insumos en aproximadamente un 30-40% , lo que, junto con la reducción de los márgenes para las grandes empresas de insumos agrícolas, podría causar una mayor consolidación en la cadena de suministro.

La tasa de adopción de nuevas tecnologías agrícolas está aumentando, a pesar de los bajos precios de las materias primas y los bajos ingresos agrícolas sostenidos. Un estudio de mercado reciente realizado por Robert Hill de Caledonia informó que entre 2013 y 2019, los productores dijeron que duplicarán la cantidad de tecnologías que implementarán. El cincuenta y uno por ciento dijo que una de las características que más les interesa son las recomendaciones de híbridos adaptadas a su campo y tipo de suelo.

Las nuevas empresas han hecho de la recopilación, agregación y análisis de datos de varias granjas su actividad principal. Su objetivo es proporcionar a los agricultores planes individualizados para cultivar cada campo hasta la planta individual: utilizando datos recopilados sobre el clima y las condiciones del suelo, el uso de los cultivos y los rendimientos. La información recibida de los agricultores permite a las empresas de datos mejorar sus modelos y hacer mejores recomendaciones . Los datos permiten adaptar productos que satisfacen las necesidades específicas de los clientes de forma continua con estrategias de precios más sofisticadas que se adaptan mejor al precio y al valor a nivel de segmento. A continuación se muestran algunas de las empresas activas en este espacio con una variedad de ofertas y modelos de negocio:

Farmers Business Network :red de información agronómica que utilizaanálisis de datos para ayudar a los agricultores a tomar las mejores decisiones operativas y de adquisición(recaudado $ 24 millones).
Climate Corp / Monsanto : plataforma basada en el clima que ayuda a los agricultores en las decisiones operativas (recaudó$ 100 millones en fondos de riesgo que Monsanto adquirirá en 2013 por $ 1 mil millones).
Granular :plataforma de software y análisis que ayuda a los agricultores a administrar y tener visibilidad de los datos para operar de manera más eficiente(recaudó $ 50 millones).
Conservis :la plataforma basada en la nube ofrece a los agricultores una plataforma centrada en el servicio para rastrear la actividad, integrarse con datos externos y administrar recursos(recaudados $ 12,65 millones).
Trimble :desarrolla soluciones de tecnología de posicionamiento para topografía, construcción, agricultura, seguridad pública y cartografía (empresa pública).
Farmers Edge :hardware y software. El sistema FarmCommand automatiza la recopilación, los informes de costos y los datos de los equipos(recaudado $ 44.2 millones).
Iteris :La división ClearAg brinda servicios de asesoría sobre clima, agua, suelo y salud de cultivos a través de API o App (empresa pública).
John Deere, Bayer, BASF, DuPont están construyendo sus propias plataformas digitales tanto de forma orgánica como mediante adquisiciones.
Seguimiento de alimentos

Seguir los alimentos de la granja al consumidor previene enfermedades, reduce el desperdicio y aumenta las ganancias. A medida que la cadena de suministro global se alarga, la importancia de rastrear y monitorear los productos agrícolas continúa creciendo . Datos grande es que se utilizan para mejorar las operaciones de los niveles de existencias en el almacén y el punto de venta , a temperaturas de los alimentos que se pueden realizar como un pedigrí con productos alimenticios a través de la cadena de suministro . Los productores y transportistas de alimentos utilizan tecnologías basadas en sensores, escáneres y análisis para monitorear y recopilar datos sobre sus cadenas de suministro .La temperatura y la humedad son monitoreadas por sensores habilitados para GPS, lo que genera alertas en la ruta de distribución donde es posible que se necesiten acciones correctivas. El escaneo en el punto de venta en el minorista permite una acción rápida y eficiente si ocurre un problema o un retiro del mercado, incluso después de que se haya vendido el producto . También se están utilizando herramientas genómicas y análisis de big data para comprender los patógenos transmitidos por los alimentos y predecir los brotes y la propagación de patógenos y enfermedades. Estas tecnologías ayudarán a prevenir enfermedades transmitidas por alimentos que afectan a aproximadamente 76 millones de personas en los EE. UU.Cada año, lo que provocará 5,000 muertes, y reducirán el desperdicio en la cadena de suministro: el 40% de todos los alimentos en los mercados desarrollados se desecha, incluido el 10%. al 15% de todos los productos.

Efecto en las cadenas de suministro

Las grandes empresas agrícolas 6-5-4 están siendo desafiadas a medida que las nuevas tecnologías brindan a los agricultores el poder de saber qué plantar, cuándo y cómo plantar , y qué insumos agrícolas usar para maximizar las cosechas y la rentabilidad . En el pasado, la innovación se concentraba en las empresas con el mayor presupuesto de I + D, productos para agrupar o la mayor participación de mercado. La nueva tecnología, particularmente en campos complejos como la genética de cultivos, requería una escala y una infraestructura con un costo prohibitivo para las pequeñas empresas.

Es posible que las grandes empresas agrícolas tradicionales no puedan hacer el cambio para proporcionar a los agricultores las mejores características de los cultivos y la mejor información para los insumos agrícolas. La innovación favorece la creación de nuevas empresas por varias razones. Uno es la confianza . Los agricultores deben estar convencidos de que sus datos serán anonimizados y es menos probable que deseen que su información esté en manos de grandes empresas que buscan impulsar los productos que fabrican . Lo mismo ocurre con la genética vegetal. Si las empresas de semillas independientes están dispuestas a aportar información en una base de datos para comprender mejor una amplia variedad de genomas de plantas, no quieren que esa base de datos esté controlada por uno de los gigantes de la industria. La segunda razón es el deseo de un asesoramiento imparcial y un flujo de información bidireccional.Incluso si las grandes empresas pudieran desarrollar las mejores plataformas digitales , tendrán dificultades para ser vistas como proveedores de asesoramiento imparcial.

Hay muchos ejemplos en los que las empresas establecidas no han podido realizar los cambios necesarios para utilizar las nuevas tecnologías. Requiere diferentes culturas corporativas, diferentes estilos y diferentes operaciones. Las empresas Big Ag tienen grandes motores de I + D para desarrollar semillas genéticamente modificadas basadas en tecnología engorrosa. Ahora, con la edición de genes y la biología de la nube, el desarrollo de rasgos se puede realizar en un laboratorio mucho más pequeño con menos personas y equipos. Un obstáculo adicional para los operadores tradicionales es la evolución de estrategias de precios complejas con capas de distribuidores, concesionarios, ofertas agrupadas y reembolsos que crean una falta de transparencia de precios que reside en la cadena de suministro actual. Hay muchas oportunidades de disrupción aquí, similar a cómo Google transformó múltiples industrias, o Uber y Lyft están cambiando la industria del transporte personal.

Big Ag ya está siendo remodelado por una serie de grandes transacciones. China National Chemical Corp. está adquiriendo Syngenta por 43.000 millones de dólares. Los reguladores están examinando la fusión propuesta de 130.000 millones de dólares entre Dow Chemical y DuPont, que creará una nueva unidad de ciencia de cultivos. Y mientras escribo, continúa el baile entre Bayer y Monsanto , que sería el tercer megaacuerdo para cambiar la industria que suministra a los agricultores del mundo pesticidas y semillas genéticamente modificadas.

Resumen

Según el Informe de inversión AgFunder , más de 500 nuevas empresas de tecnología alimentaria y agrícola recaudaron $ 4.6 mil millones en 2015 . Las empresas emergentes están asumiendo una amplia gama de desafíos para mejorar e interrumpir la producción de alimentos, energía y fibra. La revolución del big data está en sus inicios y la mayor parte del potencial de creación de valor aún no se ha reclamado. Pero ha puesto a la industria en un camino de cambios rápidos y nuevos descubrimientos; Las partes interesadas que están comprometidas con la innovación probablemente serán las primeras en cosechar recompensas. Espero que los grandes ganadores de esta revolución sean los productores, el medio ambiente, la subsistencia y los pequeños agricultores y los consumidores. Este es el mejor momento para la aceleración disruptiva en la innovación agrícola, uno que puede empoderar a los nuevos actores en la cadena de suministro para participar, beneficiarse y mejorar significativamente el rendimiento de los cultivos.

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La agricultura de precisión, también conocida como agricultura inteligente, son métodos que permiten a los agricultores minimizar los costos de insumos mientras maximizan los rendimientos utilizando recursos mínimos y lejanos como fertilizantes, agua, semillas y muchos más. El mapeo de campos y la implementación de sensores permiten a los agricultores comprender sus cultivos a microescala y luego reducir los impactos en el medio ambiente y conservar los recursos. El origen de la agricultura de precisión se remonta a la década de 1980, cuando los primeros agricultores adoptaron el monitoreo del rendimiento de los cultivos para obtener las cantidades correctas de recomendación de corrección de pH y fertilizantes. El GPS, el Sistema de Posicionamiento Global, cobró vida y llegó hasta el ciudadano común. Se siguió con precisión el mapeo de las granjas, recogiendo la inteligencia relevante, lo que permite a los mismos agricultores monitorear y tratar las malezas y aplicar fertilizantes en el área requerida. Conforme el tiempo fue pasando,

El rápido aumento de la demanda de alimentos, la calidad y cantidad agrícolas y la preocupación cada vez mayor por el uso de métodos agrícolas modernos sin contaminación, la eficiencia, el impacto ambiental y la seguridad siempre han sido una prioridad. Hoy en día, los productores aprovechan la última tecnología para ayudarlos a mantener una ventaja en un mercado muy competitivo. Esto implica que los beneficios de la información para ofrecer cosechas de calidad y eficiencia agrícola de la agricultura inteligente son infinitos. Estos beneficios son tan buenos como los datos proporcionados por los sensores. Los sensores son dispositivos que recopilan información dentro de una parcela de una granja, a distancia. Esto es lo que se llama teledetección.

Los instrumentos modernos de teledetección han avanzado más allá de la película fotográfica convencional. Si pregunta sobre el dispositivo actual, se dará cuenta de que puede medir la radiación, la luz y el calor. Esto se logra capturando las diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético. La popularidad de los drones en la industria agrícola ha hecho que este equipo sea cada vez más asequible.

Las herramientas de detección remota toman medidas reales en toda la finca durante un período determinado para que el agricultor pueda analizar más tarde las condiciones de su finca en función de los conjuntos de datos recopilados y tomar las medidas necesarias que impactarán positivamente su rendimiento en el futuro. Los sensores pueden detectar de manera eficiente los signos de enfermedades en los cultivos y dar señales al agricultor para que pueda contrarrestar en una etapa temprana antes de que se propague ampliamente. Tareas simples como recuento de plantas, estimación de rendimiento, manejo de riego, detección de malezas; La evaluación de la salud de las plantas, el mapeo de archivos y la detección de estrés en los cultivos se pueden realizar mediante sensores remotos.

Los diferentes sensores realizan diferentes tareas. Dependiendo de la necesidad del cultivador y el objetivo ned del agricultor. Un agricultor de subsistencia o de pequeña escala tiene requisitos diferentes en comparación con el agricultor comercial que puede tener varios campos o una gran extensión de tierra.

Plataformas de sensores
Los sensores se clasifican según su tecnología. Ellos pueden ser:-

Sensores de tierra;
Sensores aéreos; y
Sensores satelitales.
Sensores de tierra

Los sensores de tierra siempre están montados en tractores o combinadores, portátiles o independientes en el campo. Los usos típicos de los sensores terrestres son evaluar los niveles de nutrientes para la aplicación de nutrientes y productos químicos específicos y medir el contenido de humedad del suelo o el clima.

Sensores aéreos

El progreso y la evolución de la tecnología de drones han hecho posible que los sensores aéreos sean mucho más asequibles. Esta tecnología coloca la vista de pájaro de las granjas y campos al alcance de la mayoría de los agricultores. El sensor también se puede conectar a aviones, lo que lo convierte en otra opción relativamente barata. Estos sistemas pueden capturar imágenes y datos de alta resolución al ritmo del agricultor, a baja altitud, lo que permite un análisis exhaustivo de las granjas. Los usos típicos de estos instrumentos son: detección de malezas, estimaciones de rendimiento, conteo de la población de plantas, medición del contenido de clorofila y evaluación de la salinidad del suelo. Sin embargo, la desventaja de estas plataformas aéreas es que el viento, la lluvia y las nubes pueden limitar su uso.

Sensores satelitales

Los sensores de satélite generalmente brindan cobertura de grandes áreas de tierra y en la mayoría de los casos son útiles para monitorear el estado de salud de los cultivos, calcular las pérdidas por condiciones climáticas extremas y realizar evaluaciones de rendimiento. La desventaja de este método es que el costo y la nubosidad podrían limitar fácilmente su cobertura.

Eliminando el juego de adivinanzas: los sensores mismos
Los tipos de sensores apropiados variarán de una granja a otra. Un cultivador debe comprender qué es exactamente lo que desea medir y por qué el sensor en particular se adaptará a su estilo de manejo de cultivos y las tareas de planificación futuras.

Un sensor óptico generalmente usa luz para medir las propiedades del suelo. Miden diferentes frecuencias de luz de reflectancia de luz en espectros de luz polarizada, infrarrojo cercano e infrarrojo medio. Estos sensores se pueden colocar en drones, satélites u otras plataformas aéreas. El color de la planta y la reflectancia del suelo son los dos conjuntos de datos que se pueden recopilar aquí.

Los sensores de radar y microondas en los satélites superan las condiciones climáticas y proporcionan datos de monitoreo agrícola poderosos. Algunos de los sensores pueden estar diseñados para capturar franjas de espectro electromagnético, mientras que algunos otros sensores están diseñados para medir solo las franjas estrechas relevantes para un tipo particular de análisis. Todo esto depende de los objetivos de los productores.

Los sensores electroquímicos en la mano proporcionan información sobre los niveles de nutrientes del suelo y el pH. Los electrodos sensores funcionan investigando la especificación en el suelo. Desempeña un papel crucial en el mapeo de datos químicos del suelo.

Finalmente, los sensores de flujo de aire miden la permeabilidad al aire del suelo. Estas mediciones se pueden realizar en movimiento o en ubicaciones singulares o de forma dinámica. Mide los diversos tipos de propiedades del suelo, como compactación, tipo de suelo, estructura y nivel de humedad. Esto se logra determinando la presión requerida para empujar una cantidad de aire hacia el suelo a una profundidad prescrita predeterminada.

Conclusión

Las tecnologías de detección están evolucionando todos los días, lo que implica que depende de los agricultores elegir si utilizar métodos de prueba y error o métodos validados científicamente para contribuir a aumentar sus ganancias a lo largo del tiempo.

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l rápido crecimiento de la población, el cambio climático, la reducción de las lluvias y la demanda de más alimentos para alimentar a miles de millones de personas en todo el mundo están ejerciendo mucha presión sobre la agricultura arable con impactos negativos en las prácticas agrícolas convencionales.

La situación actual requiere que la agricultura se vuelva «inteligente» mediante el uso de tecnologías inteligentes modernas para encontrar soluciones para la utilización eficaz de recursos escasos, satisfaciendo así las necesidades de consumo cada vez mayores de la población mundial.

Con la llegada de Internet de las cosas (IoT) y la transformación digital, estas tecnologías pueden aprovecharse para monitorear de forma remota la humedad del suelo, el crecimiento de los cultivos y las medidas preventivas para detectar daños y amenazas a los cultivos.

La gestión remota de las actividades agrícolas, a través de la automatización mediante sensores inalámbricos e Internet de las cosas, es el área de enfoque actual en la agricultura para proporcionar nuevos conocimientos y mejorar la toma de decisiones.

Un sensor es un dispositivo simple y pequeño que mide o detecta condiciones del mundo real, como movimiento, calor o luz, y convierte la condición en representación analógica o digital. En comparación con otras técnicas analíticas como la cromatografía o la espectroscopia, las ventajas de los sensores son su robustez, tamaño reducido, versatilidad y bajos costes de producción en masa.

El muestreo y análisis de suelos convencionales tienen beneficios económicos mixtos debido a los procedimientos de muestreo y análisis que requieren mucha mano de obra. Un número limitado de muestras de suelo tampoco produce una representación precisa de las propiedades del suelo. Los sensores proporcionan las propiedades del suelo más precisas necesarias para implementar con éxito las decisiones de gestión específicas del sitio.

Esta publicación analizará los diferentes tipos de sensores utilizados en la agricultura de precisión para medir los parámetros más esenciales y las propiedades químicas del suelo que afectan el rendimiento.

1. Sensores electromagnéticos
Los sensores electromagnéticos utilizan circuitos eléctricos para medir la capacidad de las partículas del suelo para conducir o acumular cargas eléctricas. El suelo se convierte en parte del circuito electromagnético y el cambio en la conductividad eléctrica se registra inmediatamente en un registrador.

Hay dos tipos de sensores EC: de contacto o sin contacto:

Los sensores de contacto EC utilizan electrodos, generalmente en forma de colters, que hacen contacto con el suelo para medir la conductividad eléctrica. Este enfoque tiene 2-3 pares de colters montados en una barra de herramientas, y un par aplica corriente eléctrica al suelo, mientras que los otros dos pares de colters miden la caída de voltaje. Los datos se registran en un registrador de datos junto con la información de ubicación. Los sensores EC de contacto son muy populares en la agricultura de precisión porque es más fácil cubrir grandes áreas y es menos susceptible a interferencias externas.
Los sensores EC sin contacto funcionan según el principio de inducción electromagnética (EMI) sin entrar en contacto directo con la superficie del suelo. El instrumento tiene un transmisor y una bobina receptora, instalados en los extremos opuestos de una barra no conductora ubicada en los extremos opuestos del instrumento. Este es un sensor digital y multifrecuencia que puede operar en un rango de frecuencia de 300 Hz a 24 kHz.
2. Sensores optoelectrónicos
La optoelectrónica se ocupa de la interacción de los procesos electrónicos con la luz y los procesos ópticos. Los dispositivos donde tiene lugar dicha interacción se denominan dispositivos optoelectrónicos. Los sensores optoelectrónicos, en general, utilizan las características de diferentes materiales para tener una firma espectral definida. El sistema está compuesto por una fuente de luz (emisor) que emite luz en un rango de longitud de onda y un sensor (detector) para rangos de longitud de onda específicos. El sensor de materia orgánica del suelo (MOS) es uno de los más utilizados en esta categoría.

Aunque es económico, el sensor de longitud de onda única necesita ser recalibrado para las condiciones de suelo y humedad que prevalecen en el momento de su uso. Los sensores de múltiples longitudes de onda pueden utilizar una única calibración para predecir la MOS en un rango de humedades y tipos de suelo dentro de un área geográfica de varios cientos de kilómetros. Además, se puede utilizar para detectar la humedad del suelo y la capacidad de intercambio catiónico (CIC).

3. Sensores electroquímicos
Los sensores electroquímicos proporcionan la información más importante sobre la disponibilidad de nutrientes y el pH en el suelo. Cuando las muestras de suelo se envían al laboratorio de análisis de suelos, se realiza un conjunto de procedimientos de laboratorio estandarizados. Estos procedimientos implican la preparación y medición de muestras. Algunas mediciones se realizan utilizando un electrodo selectivo de iones. Estos electrodos detectan la actividad de iones específicos (nitrato, potasio o hidrógeno en caso de pH). El valor obtenido puede no ser tan preciso como una prueba de laboratorio, pero la alta densidad de muestreo puede aumentar la precisión general de los nutrientes del suelo o el pH.

4. Sensores de electrodo selectivo de iones
Los sensores de electrodo selectivo de iones miden el potencial de un ión específico en una solución. También se utilizan para determinar el contenido de nitrógeno en el suelo. El potencial se mide contra un electrodo de referencia estable de potencial constante. La diferencia de potencial entre los dos electrodos depende de la actividad del ion específico en una solución. Esta actividad se debe a la concentración de la especificación, lo que permite al usuario final realizar una medición analítica.

5. Sensores mecánicos
Los sensores mecánicos miden la resistencia mecánica del suelo. Estos sensores penetran / cortan el suelo y registran la fuerza medida por el medidor de tensión o las celdas de carga.

Sensores de flujo de aire: se utilizan para medir la permeabilidad al aire del suelo. El sensor mide la presión para exprimir un volumen determinado de aire en el suelo a una profundidad fija.
Sensores acústicos: la textura del suelo se investiga midiendo el cambio en el nivel de ruido debido a la interacción de la herramienta con las partículas del suelo.

6. Otros sensores
Se utiliza una gama de sensores con la combinación correcta de integración inteligente, lógica y software personalizable en la ciencia del suelo. Incluyen:

Sensores de pH del suelo: miden la acidez y alcalinidad del suelo que pueden causar problemas comunes de fertilidad, retraso en el crecimiento y hojas de colores anormales o mala salud de las plantas.
Sensores de amonio: Permiten realizar determinaciones precisas de las concentraciones de amoníaco y nitrógeno.
Sensores de nitrato: miden la cantidad de nitrato en el suelo / agua.
Sensores de potasio: monitorean el potasio en el suelo para proporcionar una comprensión de la relación entre el potasio libre en las reservas de nutrientes del suelo, la textura del suelo y el crecimiento de las raíces, lo que podría optimizar el consumo de fertilizantes.
Sensor de agua del suelo: proporcionan información valiosa sobre el contenido de agua del suelo, que es fundamental para determinar el equilibrio energético y hídrico local, el transporte de productos químicos aplicados a las plantas y las aguas subterráneas, la gestión del riego y la agricultura de precisión.

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Según previsiones de la FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura), en el año 2050 la población mundial habrá crecido del orden de un 34 por ciento, y, para hacer frente a este incremento de la demanda, será necesario duplicar la producción de alimentos.

Por otro lado, nos encontraremos con una disminución de la tierra dedicada al cultivo, ya que muchos de los espacios actuales serán empleados para la creación de biocombustibles. Además, hay que tener en cuenta el progresivo éxodo rural que hará que la población se concentre cada vez más en las ciudades.

El panorama es cuando menos desalentador. La sociedad se enfrenta al reto de tener que producir el doble de alimentos en una menor superficie cultivable, con menos mano de obra y con graves problemas de escasez de agua.

Si en la década de los 60 se produjo la “Revolución verde”, que consiguió incrementar la productividad agrícola mediante la mejora y selección de semillas, evolución de los sistemas de riego, fertilizantes, maquinaria, etc. en este momento el sector agrícola precisa de una nueva revolución, cuyo motor sean las Tecnologías de la Información ,y que permita afrontar los retos descritos a través de una “agricultura inteligente” o “agricultura de precisión”.

Tradicionalmente los agricultores se han basado en su intuición y experiencia para llevar a cabo las distintas tareas del campo siguiendo un calendario predefinido. Hoy en día, y gracias al uso de las tecnologías de big data, podrán tomar las mejores decisiones en cada momento, a través de la captura, almacenamiento y análisis de una ingente cantidad de datos en tiempo real procedentes de sensores que miden el PH o humedad de la tierra, calidad del aire o niveles de nitrógeno, imágenes aéreas procedentes de satélites o drones, previsión de tiempo por parte de las agencias meteorológicas…

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Big data también permitirá mejorar la producción al proporcionar información sobre qué tipo de cultivo es más rentable plantar, en qué fecha exacta y en qué terreno concreto o qué cantidad exacta de agua y fertilizante precisará, lo que permitirá minimizar los costes de producción, así como los niveles de contaminación. Y es que la agricultura del futuro será, ante todo, sostenible con el medio ambiente.

Distintos tipos de sensores instalados en tractores, cosechadoras y maquinaria agrícola en general informarán al agricultor de posibles averías antes de que ocurran, lo que permitirá por ejemplo reemplazar una determinada pieza de manera proactiva y así evitar una posible rotura y la inutilización de la máquina en cuestión durante varios días, de lo que se resentiría la productividad.

Además de mejorar las cosechas, las granjas de animales también se verán beneficiadas por big data. Mediante el uso de una serie de sensores en los cobertizos, se podrá pesar automáticamente al ganado y ajustar la comida en la dosis adecuada en el momento preciso y, será posible monitorizar la salud de los animales en tiempo real y que aquéllos que estén enfermos puedan recibir la medicación necesaria a través de su comida.

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Las enfermedades, plagas y las propias condiciones meteorológicas convierten la agricultura y la ganadería en negocios de altísimo riesgo. Todos los años se producen casos de cosechas perdidas totalmente por sequías, nevadas o lluvias torrenciales, así como el cierre de granjas debido a enfermedades como los famosos casos de las vacas locas”, la peste porcina o la gripe aviar. Mediante big data y el uso de analítica predictiva, agricultores y ganaderos podrán anticiparse al futuro con lala toma de decisiones oportunas para, al menos, poder reducir el impacto ante posibles catástrofes.

Pero la agricultura del futuro no sólo será aquélla que pueda mejorar los niveles de producción con el menor uso posible de terreno, agua, fertilizantes y mano de obra, sino que además tendrá que permitir optimizar los márgenes de venta de sus cosechas.

Y es que la gran volatilidad de precios en este sector es una de las mayores pesadillas de los agricultores, porque las oscilaciones que se producen son muy bruscas y repentinas: en sólo dos meses se ha llegado a duplicar el precio internacional del arroz. Gracias a las tecnologías big data, el agricultor podrá anticiparse a variaciones importantes en el precio de determinados productos mediante el uso de modelos matemáticos, y recibir recomendaciones en tiempo real para comprar y vender al mejor precio posible en cada momento.

Tenemos, por tanto, todas las esperanzas puestas en que la agricultura inteligente sea en breve una realidad para afrontar con éxito el reto de obtener los niveles de producción adecuados con el menor impacto posible en el medio ambiente y poder asegurar el alimento para las sociedades del futuro.

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

1. Alojamiento e infraestructura

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

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

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

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

2. Recuperación y seguridad de datos

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

Algunas de las mejores prácticas que debe buscar:

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

3. Autenticación

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

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

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

4. Prueba de penetración

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

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

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

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

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Introducción a Big Data
Big Data son datos cuya escala, diversidad y complejidad requieren nueva arquitectura, técnicas, algoritmos y análisis para administrarlos y extraer valor y conocimiento oculto de ellos.

¿Entonces que significa eso exactamente? Estos datos incluyen grandes colecciones de datos agrícolas que están siendo utilizados por agricultores, empresas y agencias gubernamentales para ayudar en la toma de decisiones relacionadas con las prácticas de producción y manejo de cultivos, así como mejores predicciones sobre la disponibilidad de nutrientes y agua. Es importante comprender qué valor le brindan al productor todos estos datos agrícolas. Mediante el uso de datos agrícolas para impulsar la gestión de insumos y otras decisiones agrícolas, los productores pueden identificar y cuantificar las variables limitantes de la productividad.

El flujo de Big Data
Un agricultor cargará datos agrícolas y personales de sensores terrestres y de equipos, drones, etc.

El Proveedor de Tecnología Agrícola (ATP) agregará los datos de los agricultores , combinará otros conjuntos de datos relevantes y aplicará algoritmos para analizar.

El ATP luego le da al agricultor una solución o recomendación personalizada basada en los datos recibidos.

Luego, el agricultor puede utilizar las recomendaciones proporcionadas por el ATP para tomar decisiones agronómicas, económicas y de gestión agrícola en su finca.

¿Qué es la «agricultura digital»?
La agricultura digital está evolucionando hoy en día a medida que la industria desarrolla servicios y tecnologías para permitir la transmisión inalámbrica de datos junto con el análisis para obtener información. La premisa de la agricultura digital incluye el avance de las estrategias de agricultura de precisión, la agricultura prescriptiva y el tema candente del big data y cómo podría hacer avanzar el sector agrícola. Un hilo común de esta progresión es cómo la tecnología de agricultura de precisión permitirá a los agricultores, minoristas y aplicadores personalizados mejorar la gestión de nutrientes con respecto a la ubicación, el momento y la generación de nuevas capas de datos para evaluar el éxito. Estas capas de datos espaciales dirigirán de manera más importante nuevas estrategias que abarquen disposiciones para la sostenibilidad y la gestión de nutrientes ambientales circundantes.

La “agricultura digital” combina múltiples fuentes de datos con análisis avanzados de cultivos y ambientales para brindar apoyo para la toma de decisiones en la finca.

La agricultura digital se compone de muchos componentes. Estos componentes se utilizan para tomar decisiones basadas en objetivos sociales, económicos y ambientales dentro de una operación agrícola. Cuando un productor utiliza la agricultura digital, está avanzando en su operación al combinar la última tecnología con las mejores prácticas de gestión para aumentar el valor de muchos aspectos de la granja. Los componentes dentro de la agricultura digital incluyen agricultura empresarial , agricultura prescriptiva , agricultura de precisión y uso de macrodatos .

Cuando se habla de agricultura empresarial , es importante darse cuenta de que existen muchas formas de empresas agrícolas en todo el mundo, pero la toma de decisiones relacionadas con la empresa siempre se basa en el costo, independientemente del tipo de empresa agrícola. La toma de decisiones se encuentra todos los días en una operación agrícola y muchas de estas decisiones se basan en las finanzas. La agricultura digital puede ayudar a los agricultores a crear presupuestos, analizar la productividad, los insumos y los costos de personal, etc. Mediante el uso de datos en estas diferentes áreas, los productores pueden tomar decisiones que proporcionarían el mayor rendimiento económico para su negocio.

Agricultura prescriptivase refiere a la aplicación específica de insumos (semillas, fertilizantes, pesticidas, etc.) basada en el análisis de datos. Los datos obtenidos del muestreo del suelo, por ejemplo, se pueden usar para determinar cuánto fertilizante se debe colocar en el campo. Los mapas suelen ser creados por agrónomos o consultores dentro de la red de profesionales de confianza de los productores. A partir de aquí, se pueden hacer prescripciones para ayudar a administrar las zonas de bajo rendimiento, mejorar las áreas con mayor potencial de rendimiento, aumentar la producción en las zonas buenas, etc. La tecnología común utilizada en la agricultura prescriptiva incluye GPS y VRT (tecnología de tasa variable). VRT consiste en las máquinas y sistemas para aplicar materiales de producción en un momento específico (y en ubicaciones específicas dentro de un campo). La utilización de prácticas agrícolas prescriptivas permite a los productores agregar insumos (como nitrógeno) a sus tierras de manera responsable.

Definiciones útiles de Big Data
Agricultura de precisión

La agricultura de precisión es un concepto de gestión agrícola basado en la observación, medición y respuesta a la variabilidad de los cultivos. Estas variabilidades contienen muchos componentes que pueden ser difíciles de calcular y, como resultado, la tecnología ha avanzado para compensar estas dificultades. En general, se pueden encontrar dos tipos de tecnología dentro de la agricultura de precisión: las que garantizan la precisión y las que están destinadas a mejorar las operaciones agrícolas. Al combinar estas dos tecnologías, los agricultores pueden crear un sistema de apoyo a la toma de decisiones para toda una operación, maximizando así las ganancias y minimizando el uso excesivo de recursos.

Datos agronómicos

Representa datos compilados de una operación agrícola específica o a nivel de campo generalmente relacionados con información basada en agronomía, como rendimiento, población, hídridos, aplicación de nutrientes. Los datos agronómicos están vinculados a la tierra o campo donde se generaron. Los tipos de datos agronómicos incluyen (pero no se limitan a) selecciones híbridas, poblaciones de plantas, datos de rendimiento, datos de suelos, detalles de la aplicación de pesticidas e información de exploración. Los datos generados a partir de un monitor de rendimiento se pueden utilizar para documentar los rendimientos y para ensayos de semillas en granjas. Además, los datos del monitor de rendimiento se pueden utilizar para realizar análisis genéticos, ambientales y de efectos de gestión. Los datos de suelos se utilizan para tomar decisiones sobre fertilizantes y cumplimiento ambiental regional, mientras que los datos de exploración se utilizan para tomar decisiones de fumigación, así como análisis regionales de plagas o enfermedades.

Datos de la máquina

Datos que se compilan mediante múltiples sensores ubicados en maquinaria agrícola. La mayoría relaciona los datos de la máquina con la información que se puede recopilar de la CAN (red de área controlada) en máquinas e implementos. Los datos de la máquina también pueden incluir información del sistema de guía (autoviraje, archivos de ruta GPS, rumbo, etc.), tecnología / control de tasa variable y controladores de tasa de siembra. Los datos en estos formularios se transmiten a los proveedores técnicos agrícolas (ATP) a través de CANBus, que es una conexión de red de datos por cable de alta velocidad entre dispositivos. Este dispositivo utiliza un conjunto de cables único para transmitir información, lo que reduce la cantidad de cables necesarios para un sistema y permite una forma más limpia de transferir datos.

Internet de las Cosas

La red de objetos físicos o «cosas» integradas con electrónica, software, sensores y conectividad de red, que permite que estos objetos recopilen e intercambien datos. El Internet de las cosas (IoT) permite que los objetos se detecten y controlen de forma remota a través de la infraestructura de red existente, creando oportunidades para una integración más directa entre el mundo físico y los sistemas basados ​​en computadoras, y dando como resultado una mayor eficiencia, precisión y beneficio económico. Cada cosa es identificable de forma única a través de su sistema informático integrado, pero puede interoperar dentro de la infraestructura de Internet existente. Los expertos estiman que el IoT constará de casi 50 mil millones de objetos para 2020.

Internet industrial

Un término acuñado por Frost & Sullivan y se refiere a la integración de maquinaria física compleja con sensores y software en red. La Internet industrial reúne campos como el aprendizaje automático, los macrodatos, la Internet de las cosas, la comunicación de máquina a máquina y el sistema ciberfísico para ingerir datos de las máquinas, analizarlos (a menudo en tiempo real) y utilizarlos para ajustar las operaciones. Algunos consideran que la evolución de la agricultura digital actual (por ejemplo, 2015) conduce a la Internet industrial en la agricultura.

Iniciativas en Big Data dentro de la Comunidad Agraria
Principios de privacidad y seguridad para datos agrícolas

Creemos que es importante que los productores tengan una fuente confiable de información sobre Big Data en la agricultura. En mayo de 2015, American Farm Bureau publicó los Principios de privacidad y seguridad para los datos agrícolas . Estos 13 principios de privacidad y seguridad describen las preferencias y la terminología común que deben tener en cuenta los servicios y productos de datos que manejan los datos de los agricultores. Aquellos que han firmado este documento representan a la industria agrícola y las organizaciones de agricultores comprometidas con la participación y el diálogo continuos con respecto al manejo de datos de los agricultores junto con Big Data.

Haga clic aquí para obtener una descripción detallada de los principios de privacidad y seguridad de los datos agrícolas

Es importante que los productores trabajen con sus (o posibles) proveedores técnicos agrícolas para obtener la política de privacidad de datos de la empresa. Muchas empresas se han adherido a los Principios de privacidad y seguridad para la Política de datos agrícolas y es imperativo que sus políticas de privacidad estén alineadas con las directrices de la Política de privacidad de American Farm Bureau. Con la Política de privacidad de AFBF, los productores pueden seleccionar un servicio de datos confiable. Para asegurarse de que la empresa que ha elegido como su ATP es de confianza, obtenga su política de privacidad y verifique que se alinee con los Principios de privacidad y seguridad para la Política de datos agrícolas. Además, el American Farm Bureau, con otras organizaciones cooperantes, ha creado un «Evaluador de transparencia»

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Para el ganadero de carne Robert Neill, la tecnología es fundamental para administrar su sistema en Upper Nisbet Farm, Jedburgh.

Él sabe exactamente lo que les está ocurriendo a sus animales y cómo se están desempeñando, lo que le permite comercializar sus acciones en el momento y la especificación adecuados para maximizar las ganancias.

El Sr. Neill maneja 326 vacas de parto en primavera de Limousin-cross en su unidad de cultivo de carne de 640ha en Scottish Borders.

Vea también: Informes, videos y fotos de los talleres Rethinking Cattle Performance

La mayoría de los animales se venden vivos a través del mercado de subastas local, y un puñado se vende a peso muerto a ABP. Tiene un suministro constante de clientes, y los carniceros compran de uno a tres de sus animales las 52 semanas del año.

carne de res en el interior© Billy Pix
Tiene un promedio de alrededor de 2.20p / kg de peso vivo para una carcasa de 600 kg y dice que el secreto para aprovechar al máximo su stock es producir lo que el mercado quiere.

Decisiones informadas
El Sr. Neill ha adoptado la agricultura de precisión para ayudarlo a tomar decisiones informadas y cree que esto es lo que todos los agricultores deben hacer.

“En Escocia, solo el 20% de las granjas de ganado tienen equipo de pesaje. Si no puede pesar animales, ¿cómo puede comercializar en el momento adecuado? » él pide.

becerro en cobertizo© Billy Pix
El Sr. Neill dice que usar EID en todos sus animales y tener un buen sistema de manejo y pesaje es fundamental para su empresa de carne.

“Las barras de pesaje y el cabezal de pesaje son lo más beneficioso para mi granja”, dijo el Sr. Neill en el evento Rethinking Cattle Performance de Farmers Weekly, patrocinado por Zoetis, ABP / Blade y Volac.

Pesa los animales en fase de finalización al menos cada 30 días para asegurarse de que no superen los 600 kg (640 kg menos 40 kg de relleno intestinal).

Los terneros también se pesan al destete cuando tienen unos seis meses de edad. Los que no pesen 200 kg al destete se separan y continúan con pienso lento.

Cajas de pesaje automático
El Sr. Neill también tiene dos cajas de pesaje automático situadas en los bebederos de agua, que mide el peso de sus animales en crecimiento y finalización cada vez que van a tomar algo.

También está esperando que se instalen cámaras encima de los bebederos para tomar puntuaciones de conformación al mismo tiempo.

“Pesar animales con regularidad me permite analizar las dietas y asegurarme de que funcionan, decidir cuándo comercializar los animales y cumplir con las especificaciones. Esto es agricultura de precisión ”, dijo.

caja de pesaje automática© Billy Pix
El Sr. Neill puede pesar 40 cabezas de ganado en 10 minutos por su cuenta y puede arrojar ganado de tres maneras. Tiene software que analiza resultados, hardware para lectura y etiquetas EID para identificación.

“Usamos Farmplan Cattle Manager para el mantenimiento de registros. Los pesos de los animales se importan del sistema de pesaje y los nacimientos y movimientos se notifican automáticamente al BCMS a través del programa ”.

Configuración del sistema
Su sistema de manipulación, que está diseñado para ser seguro y minimizar el estrés animal, tiene una puerta que guía lentamente a los animales a través del sistema. Ha instalado un aplastador de compresión en lugar de un aplastamiento con un yugo de cabeza para mantener el estrés animal al mínimo.

“No quiero ir a la cabeza del animal para leer la marca auricular, ya que les molesta.

«El lector de EID conectado al sistema significa que no tengo que hacerlo».

También tiene puertas accionadas por aire, lo que facilita la entrada y salida de existencias de la caja. También es más silencioso.

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Evaluación del desempeño de la carne
Costos
Todo el sistema le costó entre 10.000 y 15.000 libras esterlinas por el sistema de trituración y el sistema hidráulico, que se importaron de la Isla Sur de Nueva Zelanda, y 3.500 libras esterlinas por las barras de pesaje y el cabezal de pesaje.

“Si va a manipular existencias, necesita un buen sistema de pesaje. Si maneja mal a un animal, tiene un efecto dominó sobre la tasa de crecimiento.

“Nunca habrá más mano de obra en las granjas, por lo que es necesario pensar en eso al diseñar un sistema de manipulación”, dijo.

Cuando se pasa el stock a través del sistema de manipulación, el lector de EID situado en el lugar de unión recoge su etiqueta y le dará una ganancia diaria de peso vivo. También le informará detalles específicos del animal, como su fecha de nacimiento, problemas pasados, registros de medicamentos y si un animal se puede vender (teniendo en cuenta los períodos de retiro de carne de tratamientos anteriores).

alimentar ganado de carne© Billy Pix
Su sistema también está vinculado a una máquina etiquetadora que puede imprimir identificaciones de animales individuales. Esto ha resultado particularmente útil cuando se toman muestras de sangre de vacas, dijo el Sr. Neill.

«Esto ha acelerado el proceso y reduce el error humano», dijo.

El Sr. Neill dijo que antes de ir al mercado pesa y corta la espalda, el vientre y la cola de su ganado para que luzca lo mejor posible.

“Se necesitan cinco minutos para hacerlo. Se trata de marketing y ventas y tenemos que presentar mejor lo que vendemos ”, dijo.

Registrador de puntuación de condición corporal
El Sr. Neill también está probando un lector de bastón de puntuación de condición corporal para TRuTest y cree que poder registrar las puntuaciones de condición en el lado del pensador directamente al lector facilitará el ajuste.

“Acondicionamos a las vacas puntuadas unas tres veces durante el período de invierno y ajustamos la alimentación en consecuencia. El lector de bastón hará que esto sea más fácil de hacer, ya que puede escanear la etiqueta del animal y registrar el puntaje de condición en el lector de bastón al mismo tiempo «.

Identificación de animales
identificación de animales© Billy Pix
Sin embargo, la agricultura de precisión no significa gastar mucho dinero en pequeños equipos. Las rutinas básicas, como el uso de etiquetas de manejo y el registro de las iniciales del padre en las etiquetas, ayudan al Sr. Neill a tomar decisiones sobre la reproducción en el futuro.

“Utilizamos etiquetas de gestión codificadas por colores para facilitar el trabajo. Por ejemplo, los discos rojos resaltan las terneras que no queremos mantener como reemplazos y los discos azules se utilizan para los machos que no han sido castrados «.

Alimentación
El Sr. Neill está utilizando un carro alimentador Alltech Keenan con el sistema PACE adjunto. Esto le dice exactamente qué debe incluir en la dieta y cuánto tiempo debe mezclarse, para que sepa exactamente qué ganado se está alimentando. Luego, puede ajustar la dieta al vigilar de cerca el rendimiento de sus animales.

Richard Vecqueray de Evidence Based Veterinary Consultancy, quien habló en el evento, dijo que los agricultores tienen una serie de palancas que pueden utilizar para determinar el rendimiento del ganado de carne para ayudar a emparejar la genética de la granja con el mercado al que se dirige.

Dijo que para poder tirar correctamente de estas palancas, los agricultores deben saber:

Rendimiento actual en términos de condición corporal y aumento diario de peso vivo, porque esto proporciona una línea de base desde la cual mejorar.
El análisis exacto de los piensos de entrada, siendo el forraje el más variable.
«Solo midiendo a los animales y sabiendo exactamente qué se está alimentando, se puede ajustar el sistema».

Vecqueray agregó que se necesitaban más análisis de ensilaje para definir mejor las cargas de entrada.

“El uso de fórmulas informáticas con información deficiente [un análisis de ensilaje de NiR único] es una costosa pérdida de tiempo. El resultado probable de tal ejercicio es que le vendan algo completamente inapropiado, agregando costos innecesarios en una industria sin margen de sobra ”, dijo.

“Si solo realiza uno o dos análisis de ensilaje al año con NiR, que analiza el ensilaje observando el nivel de luz reflejada, no es probable que sea representativo del ensilaje que está alimentando.

“Si realmente desea ajustar y aumentar las tasas de crecimiento a una edad más temprana, es posible que desee invertir en más análisis de forrajes o en el estándar de oro, que es el análisis de química húmeda. La química húmeda es más cara, pero más precisa ”, dijo.

Objetivos para terminar las raciones
Tasas de crecimiento objetivo para animales en finalización

Animal de estructura grande (en ración durante 80-100 días): 1,5 kg / día
Animal de complexión media (en ración de 60 a 80 días): 1,4 kg / día
Animal de estructura pequeña (en ración de 0 a 60 días): 1,3 kg / día
Objetivo de ingestas y raciones para animales de engorde

Ingesta de materia seca (DMI): 2% del peso corporal
Materia seca: 30-60%
Proteína cruda: 12-15% (valores más altos para las razas británicas, valores más bajos para las continentales)
Energía: 12,2 MJ / kg DM ME (depende de la raza y la tasa de crecimiento deseada)
Grasa: <6% Almidón y azúcares: 33% Calcio: 0,6% Fibra larga: 6-8% (introducir gradualmente durante siete a 10 días hasta completar la ración de acabado)

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