El uso de tecnologías agrícolas de precisión se ha convertido en un procedimiento operativo estándar para muchas operaciones agrícolas estadounidenses. Si bien las eficiencias y los ahorros por acre que ofrecen han sido confirmados tanto por la investigación como por los productores, siguen existiendo barreras para superar la operación de tecnologías que a veces no son tan fáciles de usar.
Uno de los principales defensores de la investigación en agricultura de precisión de la industria del algodón es el Dr. Ed Barnes, director senior de Investigación Agrícola y Ambiental de Cotton Incorporated. Barnes trabajó con una empresa que fue pionera en tecnologías agrícolas de teledetección en la década de 1970.
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“Recuerdo las dificultades que encontramos con el cabeceo y balanceo de los aviones durante la infancia de la investigación de la teledetección”, dice Barnes. “Cuando los UAV entraron en escena, imaginé un desastre, pero algunas de las imágenes en 3D que estoy viendo son simplemente increíbles y tienen un potencial real para ayudar a los productores no solo a ser más rentables, sino más sostenibles al mismo tiempo”.
Una vez más, Barnes moderó una mesa redonda sobre agricultura de precisión durante las Conferencias de Sistemas de Conservación de este año en Memphis, Tennessee. La multitud incluía conservacionistas, terratenientes, banqueros, investigadores, un minorista inmerso en la sostenibilidad y agricultores de cultivos en hileras de productos básicos múltiples. Algunos estaban allí para absorber y otros buscaban respuestas a los problemas que encontraban al utilizar las tecnologías.
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«He visto cosas que funcionan muy bien en la granja, pero también he visto hardware o software que simplemente no funcionan para nosotros», dice Neal Isbell, Alabama, agricultor, quien, junto con su hijo Shane, estado utilizando fertilización de tasa variable durante más de 20 años. «La calificación variable de nuestro fertilizante nos está dando el mayor retorno de la inversión en este momento».
El padre y el hijo están ansiosos por evaluar la siembra de semillas dobles. El terreno ondulado de su granja presenta problemas que esperan resolver al cambiar de una variedad a otra en el mismo campo. «Plantaremos algo resistente a la sequía en las colinas y dejaremos una variedad de caballo de carreras en nuestra tierra inferior», dice Isbell.
La transferencia de datos inalámbrica está proporcionando montones de datos que utilizan para tomar decisiones más informadas. Shane escribe recetas y ya está anticipando el desafío de hacer que sus recetas funcionen cuando llegue la sembradora de semillas dobles. “Solía llevar USB conmigo todo el tiempo, pero la transferencia inalámbrica ha hecho que sea mucho más fácil recibir y almacenar datos”, agrega Shane.
Roian Atwood, director de sostenibilidad de Wrangler Jeans, habló en la conferencia. Él supervisa un programa piloto de sostenibilidad que se implementó recientemente con algunos agricultores que utilizan tecnologías de agricultura de precisión. Barnes le dijo al grupo que el trabajo que está haciendo Atwood realmente está elevando la discusión sobre sostenibilidad de un montón de hipérbole a algo que realmente conducirá a mejoras.
“Estoy aquí para ver exactamente cómo la agricultura de precisión puede ayudar a influir en las métricas y el rendimiento de la sostenibilidad”, dice Atwood.
Tiller, Ark., El granjero Jacob Appleberry y su padre Frank usan datos para definir sus zonas. “Utilizamos una tasa variable para apagar nuestra lima el año pasado y eso fue muy beneficioso, dice Appleberry. “Al calificar también de manera variable nuestra aplicación pre-emergente el año pasado, redujimos $ 20 por acre en costos de herbicidas en algunos de nuestros campos”.
UAV y datos
A pesar de que muchos productores comprenden el potencial que tienen los UAV para la agricultura, quieren respuestas a preguntas relacionadas con cuándo deben volar, con qué frecuencia deben hacerlo y si invertir en un UAV será rentable o es solo un juguete genial.
Muchos asistentes a la mesa redonda parecieron estar de acuerdo con un sentimiento en torno a los UAV: “… hasta que puedan cubrir una gran cantidad de acres, brindar una imagen útil que me ayude a identificar mejor las áreas problemáticas y aportar valor a la mesa, me quedaré al margen y esperaré para que la tecnología sea más rentable y definida «.
Dennis Burns, agente del condado, Tensas Parrish, Luisiana, realiza investigaciones agrícolas de precisión en todo el estado para el LSU Ag Center. «Estamos volando vehículos aéreos no tripulados en este momento y haciendo correlaciones entre las imágenes aéreas que capturamos y las lecturas de salud vegetal del NDVI de GreenSeeker», dice Burns. «Tomaremos esa información y escribiremos una receta para aplicaciones de nitrógeno de tasa variable».
Burns aconseja a los productores que utilizan imágenes aéreas que nunca tomen una imagen como un evangelio. Un cliente con el que trabajó Burns interpretó un área particular de su campo como deficiente en nutrientes. Después de ingresar las coordenadas de la ubicación en su GPS de mano, Burns caminó directamente al lugar en el campo y se quedó parado en el agua. «No tenía un problema de deficiencia de nutrientes, tenía un problema de drenaje», dice Burns. «Las imágenes aéreas son excelentes para identificar la salud deficiente de las plantas, pero hay que ponerse las botas en el campo para determinar con mayor precisión el problema real».
Las preguntas sobre los montones de datos creados por las tecnologías de agricultura de precisión siguieron apareciendo en la mesa redonda y, por lo general, se hicieron con un timbre de frustración.
El consultor independiente de cultivos Trent LaMastus, de Cleveland, Miss., Reconoce lo que parece ser un problema universal con el uso y almacenamiento de datos. Sus clientes productores a menudo le expresan sus preocupaciones. “Muchos productores me dicen que simplemente no saben qué hacer con todos los datos que están acumulando. Los datos del monitor de rendimiento siempre son un punto de discusión porque si un productor está cosechando y su monitor de rendimiento se rompe, no dejará de cosechar. Entonces, tiene un conjunto de datos roto, entonces, ¿cuál es la mejor manera de lidiar con eso? »
Con la llegada de las computadoras personales en los años 80, los investigadores agrícolas estaban entusiasmados con la capacidad de los modelos de simulación de cultivos para ayudar a los productores a tomar mejores decisiones de gestión.
“El gran desafío al usar modelos en ese entonces era recopilar todos los datos que los modelos requerían, dice Barnes. “Ahora casi hemos recorrido el círculo completo mientras los productores luchan por encontrar formas de obtener valor de los datos que ellos y sus equipos recopilan. Escuchar los comentarios de esta sesión me convence de que la ‘inteligencia artificial’ tendrá un papel que desempeñar en la agricultura mucho antes de lo que pensamos ”.