La producción de cultivos espacialmente variable, a menudo conocida como agricultura de precisión, se aborda con una variedad de métodos que podrían resumirse como «sistemas de mapeo» y «sistemas de sensores».
Es probable que la futura implementación exitosa de la agricultura de precisión dependa de una combinación del enfoque de mapeo y el enfoque de sensor.
Pero, antes de que esto se convierta en realidad, muchos problemas deben resolverse. Los principales problemas a tratar son la precisión de la señal GPS, encontrar algoritmos para procesar y comprimir datos, desarrollar herramientas para el análisis económico en un sentido de contabilidad de costos basada en cuadrículas, desarrollar software para detectar malezas ( análisis de imágenes digitales) y, por último pero no menos importante, combinando el enfoque de mapeo y sensor para generar mapas de aplicación.
Sin embargo, aún se desconoce el beneficio económico de la agricultura de precisión. Los efectos positivos pueden ser causados por el manejo de N específico del sitio, las tasas de siembra de semillas adoptadas y la reducción del tratamiento con herbicidas. Por otro lado, se describen rendimientos crecientes hasta en un tres y más por ciento. Cabe señalar que cuanto más heterogéneo parece un campo, más posibilidades existen de que la agricultura de precisión sea rentable para el agricultor.
INTRODUCCIÓN
Agricultura de precisión, es decir, cuantificar la siembra, la fertilización y la pulverización según la variación del suelo y la población de plantas. Esto requiere el registro de incluso pequeñas diferencias espaciales en los factores relevantes para el crecimiento de los cultivos, como la calidad del suelo, la disponibilidad de agua y fertilizantes o el rendimiento de los cultivos, solo por mencionar algunos. El registro de estas variables y el uso espacialmente diferenciado de estos factores de producción se realiza mediante máquinas e implementos guiados electrónicamente que reciben las señales para el posicionamiento exacto en el campo de los satélites GPS. Esto permite una eficiencia muy mejorada de los recursos utilizados, conduce a un menor desperdicio de insumos y, además, mejora la ajustabilidad de los sistemas biológico-técnicos.
La Figura 1 muestra que la agricultura de precisión hace posible la información precisa, el trabajo preciso y la aplicación local. Los sensores registran información como el tiempo de trabajo requerido, las horas del tractor, el consumo de combustible, los rendimientos, los períodos de espera (tiempo de inactividad). La precisión del trabajo se logra controlando electrónicamente los implementos. Dependiendo de las diferentes condiciones dadas, la profundidad de trabajo, el mantenimiento preciso del ancho de trabajo, así como la velocidad de trabajo y los giros de conexión de los implementos se pueden regular con precisión incluso dentro de las rejillas de pequeño tamaño. Esto implica una garantía de que las cantidades aplicadas de insumos corresponden exactamente a las cantidades requeridas. Por lo tanto, las semillas, fertilizantes y pesticidas se aplican según se desee. De la misma manera, el manejo del suelo se puede regular dependiendo de las condiciones espaciales a pequeña escala. Lo mismo ocurre con la aplicación local. De acuerdo con las variables medidas por los sensores, por ejemplo, el suministro actual de nutrientes y la humedad del suelo disponible, y de acuerdo con la reducción de nutrientes en el año anterior y los objetivos de rendimiento, se puede determinar qué insumos deben aplicarse, en qué cantidades y en qué momento. . Dependiendo de la posición del implemento, se podrían observar fácilmente las limitaciones establecidas, por ejemplo, para áreas de protección del agua.
Fig.1: Posibilidades y potencial de la agricultura de precisión
Todo esto se basa en el hecho de que los suelos y las condiciones de crecimiento están sujetos a variaciones considerables incluso dentro de parcelas muy pequeñas. Este hallazgo no se conoce. Según el conocimiento del autor, la primera publicación sobre agricultura de precisión es de 1929. Allí, LINSLEY / BAUER (compárese con la figura 2) señaló que «(L) os suelos de este estado, a menudo dentro de un campo, varían enormemente en su necesidad de piedra caliza» y » (Es) importante, por lo tanto, que se realicen pruebas detalladas en el campo para que la piedra caliza pueda aplicarse según la necesidad «. En ese momento, sin embargo, no existían las posibilidades de posicionamiento y de regulación y dirección electrónica que tenemos hoy y tendremos en un futuro próximo. Solo la tecnología actual permite la realización de lo que se percibía claramente hace 70 años.
Fig.2: Primera publicación sobre agricultura de precisión
PROBLEMAS DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Se habla de agricultura de precisión en todas partes y muchos fabricantes hacen al menos algunos esfuerzos para ofrecer información sobre el posible uso de sus máquinas para la agricultura de precisión. Sin embargo, aún deben resolverse una serie de problemas antes de que numerosos agricultores puedan practicar la agricultura de precisión como se entiende en este artículo. A continuación discutiremos una selección de cinco problemas, a saber
la precisión del posicionamiento
la combinación de mapeo y sistemas en tiempo real
algoritmos para la reducción y el procesamiento de la cantidad de datos recopilados
modelos de cálculo de la cantidad óptima de factor aplicado
modelos de análisis económico
Precisión de posicionamiento
Se requieren diferentes grados de precisión para diferentes tareas, como pueden mostrar los ejemplos de la figura 3. Para la navegación, es decir, buscando campos en el caso de uso de maquinaria cooperativa, es suficiente una precisión de +/- 1o metro. Para el trabajo de campo y la obtención y documentación necesarias de la información se requiere +/- 1 metro, por lo que, en particular, un ancho de trabajo pequeño como en la cosecha combinada puede causar problemas considerables y hacer deseable una mayor precisión.
Fig.3: Necesidades de precisión de la agricultura de precisión (Auernhammer, 1998)
Si se considera el guiado automático del vehículo para facilitar la conducción, por ejemplo, en el caso de giros de conexión (con un ancho de trabajo amplio) o en cosecha combinada, se requiere una precisión de +/- 1o centímetros. La precisión debe ser aún mayor cuando, por ejemplo, los implementos para el control de malezas deben guiarse automáticamente.
Como se muestra en la figura 4, la tecnología de precisión se ha desarrollado rápidamente en los últimos años. En particular, la transición del GPS al DGPS ha dado lugar a algunos avances a este respecto. La precisión alcanzable hoy en día asciende a +/- 1-3 metros para DGPS dependiendo de la distancia desde la estación de referencia. Cuanto mayor es la distancia desde la estación, menos precisa es la medición de la posición real. Recientemente, ha surgido un problema adicional cada vez más a menudo: cuanto más cerca esté el campo en el que se trabaja de las estaciones transmisoras de las redes de telefonía móvil, más se distorsionará la señal. En la vecindad inmediata de tales estaciones, el posicionamiento exacto ya no es posible parcialmente.
Fig.4 : Análisis de precisión de GPS y DGPS (Auernhammer et al. 1998)
La Figura 5 muestra la diferencia entre las mediciones teóricas y las lecturas reales para la cosecha combinada. A una velocidad de conducción de 1,8 metros por segundo, un ancho de trabajo de 5 metros y mediciones tomadas cada segundo, pueden aparecer desviaciones considerables. Aquí se deben encontrar algoritmos que se adapten a la precisión requerida para corregir la superposición y el espacio de las celdas de medición.
Fig.5: Detección DGPS de cosechadoras (Auernhammer, 1998)
Combinación de mapeo y sistemas de sensores
Básicamente se están debatiendo dos enfoques diferentes de la agricultura de precisión: el primero es el enfoque de mapeo con sistemas de mapeo, el segundo es el enfoque de sensor con sistemas de sensor (en tiempo real).
La forma en que funcionan los sistemas de mapeo se muestra en la figura 6. Los datos pasados se utilizan para determinar las entradas necesarias para la situación actual. Se extraen conclusiones de los rendimientos de años anteriores y de los nutrientes que se miden en el suelo en cuanto a las cantidades de fertilizantes y semillas a aplicar. De esta forma también se puede controlar la aplicación de herbicidas. Este enfoque es particularmente adecuado para áreas de bajo rendimiento y, por lo tanto, para fertilizantes de fosfato y potasio, condiciones climáticas relativamente constantes y rotaciones exclusivas de cultivos de cereales. Para la fertilización con nitrógeno de alto rendimiento, el sistema alcanza sus límites, ya que la fertilización con nitrógeno, como regla, debe ajustarse a los parámetros recientes en lugar de a las condiciones pasadas.
Fig.6: Sistemas de mapeo
Fig.7: Sistemas en tiempo real
Fig.8: Fertilización en tiempo real
Los sistemas en tiempo real contrastan con los sistemas de mapeo. Aplican insumos, especialmente fertilizantes nitrogenados, según las necesidades de la población vegetal en el momento dado. Los sensores conectados al tractor brindan información sobre la humedad del suelo disponible y el suministro actual de N de la planta. La aplicación de fertilizantes nitrogenados se basa en estos datos. El principio del enfoque se muestra en la figura 7. Los sistemas en tiempo real son adecuados para áreas de alto rendimiento con condiciones climáticas muy variables y son adecuados para rotaciones de cultivos variadas, pero básicamente exclusivamente para fertilización con nitrógeno. La Figura 8 muestra cómo funciona uno de esos sistemas.
Tanto el mapeo como los sistemas en tiempo real en sí mismos tienen ventajas y desventajas. Se puede esperar un progreso real al vincular ambos sistemas como se muestra en la figura 9. Mediante mapas de rendimiento y mapas de nutrientes del suelo, este enfoque intenta explorar los potenciales de rendimiento metro a metro y aplicar fertilizantes nitrogenados de acuerdo con el potencial de rendimiento ylas condiciones actuales. Con este enfoque, la situación actual de la población de plantas puede tratarse de manera óptima y, al mismo tiempo, tomarse en consideración las limitaciones ecológicas y económicas. El enfoque es adecuado para regiones de alto rendimiento con condiciones climáticas muy cambiantes y para fertilizar con nitrógeno, fosfato y potasio. Por tanto, el enfoque es muy adecuado para regiones de Europa. Gran parte de los problemas relacionados con él aún no se han resuelto. El 1 de septiembre de 1998, un equipo de Weihenstephan inició un proyecto de investigación interdisciplinario con el objetivo de promover este enfoque en los próximos 6 años. En particular, el desarrollo de sensores y modelos para la deducción de las cantidades requeridas de fertilizante en función del estado de crecimiento de las plantas y la humedad del suelo disponible acaba de comenzar recientemente.
Fig.9: Sistemas en tiempo real con superposición de mapas
Procesamiento y condensación de datos acumulados
El volumen probable de datos acumulados en agricultura de precisión con recolección automática de datos por hectárea, respectivamente una finca de 300 hectáreas, se presenta en la figura 1o. Se asumió un cierto ancho de trabajo y una velocidad de trabajo para cada una de las siguientes cinco actividades: cosecha combinada, labranza, siembra, pulverización y fertilización. El ancho de trabajo y la velocidad de trabajo de las actividades definen el rendimiento de la superficie. Se basa en el supuesto de que las mediciones se toman cada segundo. El número de conjuntos de datos se calcula mediante proyección sobre una hectárea. El número de atributos de datos por conjunto varía según la medida tomada. Cada conjunto de datos contiene un encabezado idéntico que define el tipo de conjunto de datos, tiempo, longitud, latitud y altitud y también permite una declaración sobre la calidad de la detección. El número de atributos adicionales depende de la actividad de la tarea realizada. Por ejemplo, en el caso de la cosecha de cereales, tales atributos pueden ser el ancho de corte real, la posición operativa de la unidad de corte, la distancia recorrida y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. Por ejemplo, en el caso de la cosecha de cereales, tales atributos pueden ser el ancho de corte real, la posición operativa de la unidad de corte, la distancia recorrida y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. Por ejemplo, en el caso de la cosecha de cereales, tales atributos pueden ser el ancho de corte real, la posición operativa de la unidad de corte, la distancia recorrida y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. en el caso de la cosecha de cereales, tales atributos pueden ser el ancho de corte real, la posición operativa de la unidad de corte, la distancia recorrida y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. en el caso de la cosecha de cereales, tales atributos pueden ser el ancho de corte real, la posición operativa de la unidad de corte, la distancia recorrida y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. y también datos relacionados con el rendimiento, como la cantidad de rendimiento, las pérdidas de grano o la humedad del grano. Si los implementos cuentan con sensores apropiados, se pueden considerar otros atributos. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte. El número de conjuntos de datos por año y hectárea, así como el número de atributos por año y hectárea, se pueden calcular a partir del número de tareas por año. La última columna de la figura muestra el número de bytes por año y hectárea basado en una longitud de datos de 6 bytes por atributo. En este caso resultarían 1,3 megabytes. El volumen anual de datos para una finca de 300 hectáreas ascendería a 402 megabytes o casi medio gigabyte.
Actividad Anchura de trabajo (m) Velocidad de trabajo (m / seg) Área (rendimiento) (m 2 ) Número de conjuntos de datos / hectárea y tarea Número de atributos / conjunto de datos 1) Número de atributos / hectárea y tarea Número de tareas / año Número de tareas / año y hectárea Número de atributos / año y hectárea Bytes / atributo Bytes / año y hectárea
Cosecha de cereales (cosechadora) 5 1,4 7 1.429 20 28.571 1 1.429 28.571 6 171.429
Labranza 3 2 6 1.667 25 41.667 2 3.333 83.333 6 500.000
Siembra 3 2 6 1.667 25 41.667 1 1.667 41.667 6 250.000
Rociar 15 2 30 333 35 11.667 3 1.000 35.000 6 210.000
Fertilizante 15 2 30 333 35 11.667 3 1.000 35.000 6 210.000
Total / ha 8.429 223.571 1.341.429
(1,3 Mbyte)
Para una finca de 300 ha 2.528.571 67.071.429 402.428.571
(402 Mbyte)
1) Estimación, incluye encabezado con: Tipo de conjunto de datos; longitud geográfica, latitud, altitud; calidad de detección
Fig.10: Volumen de datos mediante agricultura de precisión y registro de datos automatizado (estimado)
Este volumen de datos es, por supuesto, impracticable. Por lo tanto, se deben encontrar algoritmos adecuados para la condensación y el cálculo de datos para reducir notablemente el volumen de datos. Sin embargo, todavía se desconoce en gran medida qué datos son prescindibles.
Encontrar la cantidad óptima de entrada aplicada
Con los sistemas disponibles en los mercados hoy en día, el agricultor solo decide cuánto insumo, por ejemplo, nitrógeno, se aplicará a un sitio. Esto significa que la experiencia y la intuición determinan su decisión. Hasta el momento, no existen modelos que funcionen de manera confiable capaces de calcular la cantidad óptima de fertilizante con referencia a los parámetros del suelo y la población de plantas en cuadrículas de pequeño tamaño. Sin embargo, estos modelos son necesarios si queremos reducir el tamaño de las partes de los campos gestionados individualmente y cuanto más heterogéneas sean las condiciones conocidas de una ubicación. En algunas regiones de Alemania, por ejemplo, la calidad del suelo, el suministro de nutrientes y la disponibilidad de agua varían mucho en unos pocos metros. Podemos reaccionar a tales variaciones solo gestionando las partes de los campos a la menor escala posible. ,
Los modelos que se desarrollarán deben ser capaces tanto de tener en cuenta datos del pasado, por ejemplo, para establecer el potencial de rendimiento de una parte de un campo, como de procesar las condiciones actuales, como el suministro de nitrógeno sondeado por el sensor de las plantas o el sensor registró la disponibilidad de agua de la red en cuestión. El establecimiento de tales modelos es un componente que no debe subestimarse en la aceptación de la agricultura de preción por parte de los propios agricultores.
Modelos de análisis económico
Aún no existen modelos para el análisis económico de la agricultura de precisión. Los sistemas comerciales de registro de campo generalmente no van más allá del nivel de margen bruto y, en el mejor de los casos, no se puede calcular más que el margen bruto de una parcela. Por tanto, no es posible calcular el margen bruto para partes individuales de un campo, ni para grupos homogéneos de tales partes. Desde el punto de vista de la gestión agrícola, se pueden concebir modelos en el marco de la contabilidad de costes totales, que permitan el análisis de cualquier parte espacial de un campo. Esto es particularmente importante para el cálculo de la eficiencia económica de la agricultura de precisión. No se sabe si se pondrán en práctica tales modelos necesarios para los fines de la investigación.
Estas consideraciones han demostrado que existe una larga lista de problemas que deben resolverse antes de que la agricultura de precisión sea una práctica generalizada.
LA EFICIENCIA ECONÓMICA DE LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Para administrar sus granjas según los principios de la agricultura de precisión, los agricultores deben estar dispuestos a invertir en tecnología y servicios. Básicamente hay tres tipos de inversión:
para la recolección de datos: mapeo de rendimiento, sistema de posicionamiento (DGPS), espectrómetro para determinar el requerimiento de nitrógeno de las plantas, dispositivos para tomar muestras de suelo, dispositivos para determinar la presión de las malezas,
para el procesamiento de datos: hardware, software,
para la aplicación de insumos: esparcidor de fertilizante guiado por computadora, pulverizador de herbicida guiado por computadora, sembradora guiada por computadora,
Algunos de los componentes están disponibles actualmente, otros estarán disponibles en un futuro próximo. Como se mencionó anteriormente, es el software basado en la «lógica de aplicación» de la agricultura de precisión el que plantea problemas importantes.
Fig.11: Determinación del nivel de insumos para un campo (por ejemplo, fertilizante)
Por otro lado, están los beneficios de aumentar los rendimientos y / o disminuir la cantidad de insumos.
Los mayores ingresos y la posibilidad de reducir los costos deberían cubrir el costo adicional de la inversión. Las razones del beneficio adicional y la reducción de costes se encuentran en los diferentes enfoques de la gestión agrícola indiferenciada (tradicional) y de la agricultura de precisión. La Figura 11 muestra el enfoque indiferenciado del manejo de la finca con respecto a la aplicación de fertilizantes a una parcela (o en general: la definición del nivel de insumo aplicado). La tasa de aplicación de fertilizante se determina igualmente para todo el campo por el rendimiento promedio esperado, aquí de 70 decitones por hectárea, y la diferencia entre el nitrógeno disponible en el suelo y la cantidad de nitrógeno requerida por el rendimiento esperado.
Fig.12: Determinación del nivel de entrada para un campo (por ejemplo, fertilizante)
La Figura 12 muestra cómo se determina la tasa de aplicación de nitrógeno para cada cuadrícula según el enfoque de la agricultura de precisión. Las diversas partes del campo tienen diferentes potenciales de rendimiento, para cada uno de los cuales se puede determinar la tasa de aplicación de fertilizante requerida localmente. Hay áreas de mayor y menor potencial de rendimiento, que deben recibir más o menos nitrógeno según sea necesario.
Fig.13: Posibles efectos de la agricultura de precisión: ubicación heterogénea
La Figura 13 presenta los posibles efectos de la gestión relacionada con el campo parcial para un sitio heterogéneo. El potencial de rendimiento de este campo varía de 56 a 84 decitones / ha indicado por la línea que cae de izquierda a derecha (dispersión de heterogeneidad +/- 2o%: 7o dt +/- 14 dt). En el marco del mapeo de rendimiento, el sitio se divide en 5 clases de heterogeneidad de rendimiento de igual tamaño, cada una de las cuales comprende el 20% del sitio completo. Esto se indica en la abscisa. Hasta ahora, el sitio (línea horizontal gruesa) ha sido fertilizado uniformemente con un objetivo de 70 decitones / ha. En consecuencia, por un lado, se perdió el rendimiento en partes con alto potencial de rendimiento (Clase I, II y 50% de III) y, por otro lado, se desperdició fertilizante en partes con bajo potencial de rendimiento (50% de III, IV y V). Mediante la gestión diferenciada del sitio ahora se puede obtener más rendimiento y reducir el desperdicio de fertilizante. En el presente caso, la cantidad total de fertilizante aplicada al sitio sigue siendo la misma, ya que la cantidad menor aplicada a partes de bajo potencial de rendimiento se compensa con la cantidad adicional utilizada para áreas de alto rendimiento. Pero este enfoque aumenta la eficiencia general de los insumos aplicados, aquí de nitrógeno. Estos hallazgos teóricamente deducidos corresponden a la praxis en muchos casos. En un sitio de 28 hectáreas se descubrieron cifras de calidad del suelo (la mejor calidad es igual a 100, la menor calidad es igual a 0) de 19 a 70 (ALBERT, 1997). Con N En el presente caso, la cantidad total de fertilizante aplicada al sitio sigue siendo la misma, ya que la cantidad menor aplicada a partes de bajo potencial de rendimiento se compensa con la cantidad adicional utilizada para áreas de alto rendimiento. Pero este enfoque aumenta la eficiencia general de los insumos aplicados, aquí de nitrógeno. Estos hallazgos teóricamente deducidos corresponden a la praxis en muchos casos. En un sitio de 28 hectáreas se descubrieron cifras de calidad del suelo (la mejor calidad es igual a 100, la menor calidad es igual a 0) de 19 a 70 (ALBERT, 1997). Con N En el presente caso, la cantidad total de fertilizante aplicada al sitio sigue siendo la misma, ya que la cantidad menor aplicada a partes de bajo potencial de rendimiento se compensa con la cantidad adicional utilizada para áreas de alto rendimiento. Pero este enfoque aumenta la eficiencia general de los insumos aplicados, aquí de nitrógeno. Estos hallazgos teóricamente deducidos corresponden a la praxis en muchos casos. En un sitio de 28 hectáreas se descubrieron cifras de calidad del suelo (la mejor calidad es igual a 100, la menor calidad es igual a 0) de 19 a 70 (ALBERT, 1997). Con Nmin sondas en una parcela vecina se midieron valores de 21 a 75 kg de nitrógeno en un sitio (STENGER et al., 1993, p. 305). Sin embargo, también hay sitios de menor heterogeneidad, es decir, ubicaciones comparativamente homogéneas. Los efectos de la agricultura de precisión en estos lugares no son tan obvios. Esto se puede ver en la figura 14 con el ejemplo de una ubicación que tiene un potencial de rendimiento mínimo de 66,5 decitones / ha y un máximo de 73,5 decitones / ha. Aquí el aumento potencial de rendimiento es considerablemente menor, así como el ahorro de fertilizante en parcelas con menor potencial de rendimiento (dispersión de heterogeneidad +/- 5%: 7o dt +/- 3,5 dt).
Fig.14: Posibles efectos de la agricultura de precisión: ubicación homogénea aproximada
En la agricultura práctica se puede observar que los agricultores no aplican fertilizantes de acuerdo con el potencial de rendimiento medio de sus campos, sino con respecto al potencial de rendimiento de las mejores partes. Las condiciones en la figura 15 son inicialmente las mismas que en la figura 13 con la excepción de fertilizar hacia 75 decitones / ha en lugar de 70 decitones. Como se puede ver, la orientación es hacia un mayor potencial de rendimiento. Esto implica que el aumento de rendimiento debido a la agricultura de precisión será menor en el caso de un manejo específico del sitio, mientras que hay un ahorro real de fertilizante. Esto se acerca más a la agricultura tal como se practica hoy: los aumentos de rendimiento de experimentos documentados en la mayoría de las ubicaciones heterogéneas casi nunca alcanzan más del 5% en comparación con el manejo uniforme, mientras que la eficiencia del nitrógeno podría mejorarse (EHLERT / WAGNER, 1997, p. 27). Es decir, en la mayor parte de los sitios se desperdició fertilizante. La agricultura de precisión muestra resultados beneficiosos sobre todo en el ahorro de factores de producción resp. en la mayor eficiencia del uso de factores. El aumento de rendimiento al que se aspira será bastante bajo en comparación con el manejo uniforme del campo.
Fig.15: Posibles efectos de la agricultura de precisión con niveles pasados altos de fertilización: ubicación heterogénea
La Figura 16 muestra los resultados de un análisis de la literatura sobre las consecuencias económicas de la agricultura de precisión. Los estudios sobre la reducción del costo de los herbicidas muestran que se puede ahorrar entre un 50% y un 80% de los costos de los herbicidas cuando se tratan solo las áreas donde realmente crecen las malezas. Los ahorros en términos de dinero dependen en gran medida del precio del herbicida, por lo que aquí no es posible una generalización.
Autor objeto de investigación resultados
Green y col.
(Estados Unidos, 1997)
tratamiento herbicida espacialmente variable en cacahuetes hasta un 70% menos de
uso de herbicidas
Nordmeyer / Häusler / Niemann (Alemania, 1997)
tratamiento con herbicidas espacialmente variable en granos de cereales hasta el 80% del área
no necesita ser tratada
Gerhards
(Alemania, 1998)
tratamiento herbicida espacialmente variable en cereales 40-50% menos de
uso de herbicidas
Harris
(Inglaterra, 1997) siembra, fertilización y fumigación espacialmente variables en trigo y patatas EURO 50-60
ventaja económica / ha con trigo,
EURO 240-250 con patatas
Ostergaard
(Dinamarca, 1997)
Aplicación espacialmente variable de N, P, K y cal en cereales
Ventaja económica de $ 40-50 / ha
Schmerler / Jürschik
(Alemania, 1997b)
Fertilización N espacialmente variable en cereales hasta 3,9 dt / ha aumento del rendimiento del cultivo. En promedio 25 kg / ha menos N con campos heterogéneos.
Resulta en más de 25 euros de ventaja económica / ha.
Swinton / Ahmad
(Estados Unidos, 1996)
Fertilización con nitrógeno espacialmente variable en la remolacha azucarera 74 $ / acre (~ 160 EURO / ha)
ventaja económica y aumentos de calidad
Reetz / Fixen
(Estados Unidos, 1995)
fertilización N espacialmente variable de todos los cultivos
en una granja
Ventaja económica de 43 $ / ha
Malzer y col.
(Estados Unidos, 1996)
fertilización N espacialmente variable en maíz 11-72 $ / ha económica
ventaja
Schmerler / Jürschik
(Alemania, 1997a) costos calculados para el uso de GPS (maquinaria y mano de obra) para una finca de 2000 ha aumento de costes de
35-40 EURO / ha y año 1)
Harris
(Inglaterra, 1997) costos calculados para el uso de GPS (equipo de maquinaria) para una finca de 320 ha aumento de costes de
30-35 EURO / ha y año 2)
1) incl. costes laborales
2) sin costes laborales
Fig.16: Economía de la agricultura de precisión
Varios estudios se han ocupado de los beneficios del rendimiento y el potencial de ahorro de los insumos, como se muestra en el centro de la figura. SCHMERLER y JÜRSCHIK (1997 b, p. 995), por ejemplo, muestran un aumento de rendimiento (trigo) de no muy 4 decitones por hectárea y una reducción promedio de 25 kg de nitrógeno / ha en sitios heterogéneos. En total, esto equivale a unos 50 euros en beneficios de rendimiento y potencial de ahorro por hectárea. Otros autores llegan a valores de entre 5o y 6o EURO con trigo o hasta 25o EURO con patatas (HARRIS, 1997, p. 953). Con la remolacha azucarera SWINTON / AHMAD (1996, p. 1015) encontró beneficios de rendimiento y calidad, así como potenciales de ahorro de hasta EURO 16o / ha.
Por otro lado, están los costos de la agricultura de precisión. Para las inversiones en la tecnología (imperfecta) HARRIS (1997, p. 953) ascienden a EURO 30 a 35 por hectárea para las grandes explotaciones (300 ha) en las condiciones actuales. Se puede esperar que estos costos disminuyan con la mejora simultánea de la tecnología.
No se puede hacer una declaración final sobre la excelencia de la agricultura de precisión desde el punto de vista económico sobre la base de los estudios disponibles. Sin embargo, generalizando, se puede decir que cuanto mayor es la heterogeneidad de la ubicación de la granja, más obvios son los beneficios económicos de la agricultura de precisión. Se está trabajando intensamente para remediar las imperfecciones de la tecnología, así como sobre los criterios de decisión, por ejemplo, para la tasa de fertilización con nitrógeno. Cabe destacar que los resultados de la investigación están indudablemente a favor de la gestión específica del sitio. En la discusión sobre la aplicabilidad de la nueva tecnología se debe tener en cuenta que no solo se deben considerar cuestiones de viabilidad económica para la finca individual, sino también que la agricultura de precisión permite grandes avances en la reducción de la presión que la agricultura ejerce sobre la agricultura. ambiente. Esto se aplica particularmente a la reducción de la lixiviación de nitrógeno y al ahorro de herbicidas.
También hay efectos adicionales de la agricultura de precisión. Mediante la adquisición de datos automatizada, la gestión de los sistemas biológico-técnicos mejorará tanto como la gestión general de la explotación. Se pueden esperar avances significativos en la gestión de las explotaciones. Simultáneamente, por así decirlo, como spin-off, el agricultor que se ha decidido a favor de la agricultura de precisión recibe la documentación de sus actividades, que en Alemania es requerida por las regulaciones de fertilización y ayuda con las solicitudes de fondos.
Un efecto adicional es que, por ejemplo, la compactación del suelo se puede registrar fácilmente mediante sensores que sondean la resistencia del suelo en el arado, lo que permite una reparación inmediata mediante una reacción en el lugar.
La tecnología de la agricultura de precisión también es adecuada para hacer más eficiente la gestión de flotas para optimizar el uso de máquinas cooperativas.
La agricultura de precisión es adecuada no solo para grandes explotaciones, sino también para la gestión de campos menores en regiones con estructuras agrícolas a pequeña escala. En este caso, el mismo cultivo se puede cultivar más allá de los límites de la propiedad en sitios de varios propietarios, porque el registro automatizado de los datos de la aplicación de entrada y la cosecha hace posible la liquidación individual de cuentas para todos los propietarios. Esto necesita la contabilidad de costos específica del sitio mencionada anteriormente.
Por último, pero no menos importante, también deberíamos pensar en las formas cambiantes de uso de la tierra del mañana, con la tecnología de la agricultura de precisión, los robots agrícolas parecen volverse más reales.
La agricultura de precisión es mucho más que la aplicación de factores de producción en un lugar específico, es una agricultura optimizada económica y ecológicamente que permite una mejor gestión.
REFERENCIAS:
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