El término big data puede parecer a primera vista incongruente con la agricultura animal. Sin embargo, al capturar, analizar, informar y compartir los datos de la cadena de producción con los tomadores de decisiones, las organizaciones están mejor equipadas para tomar decisiones informadas. Un aspecto fundamental de este proceso es el tipo de datos, su relevancia, precisión e integridad.

No se puede subestimar la importancia de capturar datos relevantes y precisos que se informan en un tiempo y espacio significativos. Sin embargo, existen desafíos importantes con el big data para la producción avícola, sobre todo con los conceptos básicos de captura de datos, almacenamiento, seguridad, análisis y realización de cambios significativos basados ​​en los datos. Este documento revisará las tecnologías actuales disponibles o en desarrollo para el

Datos de la granja
a) Medio ambiente
Con la llegada de la ventilación de túnel para los establos de aves de corral hace más de tres décadas, la capacidad de controlar y monitorear las condiciones ambientales como la temperatura, la humedad relativa, la ventilación, la iluminación, la calidad del aire y el índice de calor / comodidad de las aves ha avanzado significativamente. Dado que estas tecnologías existen actualmente y se utilizan ampliamente, el enfoque de esta revisión se concentrará en tecnologías emergentes e identificará oportunidades para el desarrollo. Sin embargo, vale la pena señalar que, aunque la regulación y el monitoreo de las condiciones ambientales se ha vuelto cada vez más automatizado, la presentación de informes y la difusión de estos registros más allá de la granja a menudo está fragmentada y sigue siendo un área de mejora.

b) Agua
Los medidores de agua son más comunes en las granjas que los dispositivos de medición de alimentos; sin embargo, no todas las granjas o cobertizos los tienen. Quizás sea evidente que el consumo de agua es un indicador crucial de la salud de las aves y, por extrapolación, puede dar alguna indicación del consumo de alimento. Sin embargo, los datos sobre el agua a menudo se pasan por alto en la granja o no se registran ni se informan de manera que respalden mejor la gestión óptima de las bandadas. El registro de datos de ingesta de agua por hora, si no diaria, ayudaría a identificar las tendencias en el consumo, particularmente la ingesta disminuida que puede preceder a un problema de salud y brindar una oportunidad para una investigación e intervención tempranas.

c) Piensos
Cuando se trata de la producción avícola, los factores clave de la eficiencia y la rentabilidad se centran en los piensos. Si bien el pienso es solo uno de los muchos componentes de la producción avícola, su contribución a la eficiencia de la producción merece especial atención. Según se informa, los costos de los piensos representan el 60-70% de los costos de producción y, por lo tanto, no se puede dejar de enfatizar su importancia para la economía de una empresa avícola.
Sin embargo, paradójicamente, esta métrica es quizás la menos informada. El volumen de alimento consumido para cada lote o ciclo de producción se aproxima en la finca utilizando diversas combinaciones de ingresos de las fábricas de alimentos balanceados y estimaciones subjetivas que van desde algo tecnológicamente avanzado hasta arrojar piedras a los silos. De los métodos tecnológicamente más avanzados para la estimación del uso de piensos, algunos son propensos a errores y requieren considerablemente más mantenimiento que otros. Cualquiera que sea el método que se utilice, aunque podría considerarse un paso adelante en el seguimiento de la alimentación, la precisión de los datos puede ser cuestionable y, por lo tanto, potencialmente engañosa. La necesidad (y el deseo) de medir e informar con precisión la ingesta de alimento en tiempo real es significativa y los beneficios de estos datos no deben subestimarse.
Otro factor que contribuye a la imprecisión de los informes de alimentos es que, a pesar de las mejores intenciones, la mayoría de las veces el uso de alimentos se informa después de que el lote ha terminado y con datos incompletos. La precisión de esto también se basa en la estimación de alimento que queda en el silo al final del lote. Dados los métodos anteriores que se utilizan habitualmente para estimar el inventario de silos, la aplicación de un control del volumen de alimentación más preciso es clave para proporcionar datos significativos a diario e incluso cada hora y en tiempo real. Hacer hincapié en el potencial de este flujo de datos para mejorar la toma de decisiones sobre la producción avícola da como resultado la capacidad de comparar parvadas, galpones, granjas y cambios en la gestión / nutrición. Actualmente, a menos que haya granjas de investigación disponibles, la capacidad de cuantificar con precisión los efectos sobre el rendimiento / eficiencia de las aves en respuesta a cambios en la formulación de los piensos, los aditivos de los piensos y la fabricación de piensos es limitada. El potencial para monitorear la entrega de alimento en los cobertizos y, por lo tanto, calcular el consumo diario de alimento, es quizás uno de los desafíos más importantes en la granja, pero las oportunidades aquí son enormes.

d) Peso corporal vivo y uniformidad
El peso corporal vivo y la uniformidad de la parvada son importantes para evaluar el crecimiento, la eficiencia alimentaria y los problemas subyacentes de salud o bienestar. Actualmente, el peso corporal promedio y la uniformidad de las aves se obtienen pesando manualmente un subconjunto de la bandada o, con menos frecuencia, con plataformas de pesaje automáticas. El pesaje manual de aves es laborioso y limita el número de aves muestreadas, lo que puede representar erróneamente la bandada. Las plataformas de pesaje automáticas están sujetas a los caprichos del comportamiento y el peso corporal de las aves. Es menos probable que las aves más pesadas se suban a las plataformas de pesaje, lo que lleva a una subestimación del peso corporal de la parvada hasta en un 30%. Concordantemente, este escenario es más evidente hacia el final del ciclo de producción en los pollos de engorde, cuando el peso corporal de los pollos de engorde es crucial para programar los tiempos de recogida.

e) Biosensores
Un área emergente en la ganadería es el uso de tecnologías avanzadas de biosensores como microfluidos, analizadores de sonido y algoritmos de detección de imágenes. Se ha informado que los analizadores de sonido son efectivos para predecir los niveles de ‘estrés’ en las gallinas ponedoras, el confort térmico de los pollitos durante la etapa de crianza, el rendimiento de crecimiento de los pollos de engorde y los pollitos antes de la eclosión. El seguimiento de la distribución espacial de las aves puede proporcionar indicadores del comportamiento de las aves, las condiciones ambientales y la actividad de las aves. Se prevé que estos sensores se incorporarán en las unidades de producción avícola y alimentarán los datos (información) a los gestores de ganado avícola para permitir una adecuada toma de decisiones relacionadas con el manejo de las aves. Actualmente, la adopción de estas tecnologías es baja; sin embargo,

Limitaciones y barreras para la adopción
La tecnología digital es un facilitador clave en toda la cadena alimentaria; sin embargo, a pesar de las claras tendencias en otros países, Australia tiene un retraso significativo en el uso de plataformas de software e información digital. Los impedimentos para la adopción de la tecnología digital son multifactoriales, pero pueden atribuirse en gran medida a las limitaciones de capital necesarias para implementar dichos sistemas y la cobertura de telecomunicaciones inadecuada, especialmente en las granjas ubicadas en áreas remotas. Los esfuerzos para mejorar la conectividad a Internet en áreas remotas están progresando, pero el acceso a Internet sigue siendo inconsistente, poco confiable y lento en muchas áreas. Trabajar alrededor de las soluciones para esto es costoso y, dada la ubicación y la propiedad fragmentadas de las granjas, es poco probable que una sola granja avícola pueda justificar el capital requerido.
Otra consideración en la adopción de tecnologías de informes y monitoreo digitales es la propiedad y seguridad de los datos. En empresas totalmente integradas en las que las granjas son propiedad de la empresa o son administradas por ella, los problemas relacionados con la propiedad de los datos y la presentación de informes transparentes son quizás menos controvertidos que en situaciones en las que se contratan productores por contrato. De manera similar, es más probable que las organizaciones más grandes cuenten con departamentos de TI dedicados y protocolos de seguridad que los operadores más pequeños. En situaciones en las que se emplean productores por contrato, pueden surgir sensibilidades relacionadas con el intercambio de datos y la seguridad con inquietudes planteadas sobre cómo las empresas avícolas almacenarán, compartirán e interpretarán los datos. Esto último puede afectar las negociaciones del contrato o los pagos y necesitaría una aclaración al inicio de un proyecto de datos. Cualquiera que sea el caso,

Conclusiones
La adopción de tecnología para el monitoreo y la gestión debe basarse en algunos fundamentos; de lo contrario, existe el riesgo de verse abrumado por datos erróneos o sin sentido. Una advertencia sobre el uso de big data para la producción avícola es que la combinación de personas y datos es fundamental para el éxito. Se requerirá personal capacitado para interpretar los datos y manejar las bandadas en el campo; Big Data no es un reemplazo para las personas capacitadas, sino una herramienta para permitir la toma de decisiones. Para maximizar el valor de los macrodatos en la producción avícola, será necesario emplear un enfoque de cadena de valor completa y también requerirá ajustes en la forma en que se comparten los datos actualmente. Un objetivo general del uso de big data en la producción avícola debería ser proporcionar los datos correctos a la persona adecuada en el momento adecuado.

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Actualmente, la agricultura mundial se encuentra en una tesitura en la que se presenta un gran desafío frente a la necesidad constante de lograr un aumento de la producción agrícola, de acuerdo a la creciente demanda de la población. Este aumento ha debido efectuarse con una expansión de las áreas agrícolas y con el aumento de los rendimientos dentro de cada área. Además, los sistemas tradicionales de producción tratan a las propiedades agrícolas de forma homogénea, a la hora de implementar las acciones correctivas de los factores limitantes, es decir, que toman como base las condiciones promedio de las áreas de producción. Este hecho supone una pérdida de insumos, con el consecuente incremento de los gastos, que en muchos casos no se traduce en un aumento del rendimiento. Sin embargo, con el paso del tiempo, han ido surgiendo nuevos desafíos respecto al concepto de sustentabilidad ambiental y económica del proceso de producción. En relación con ello se han ido generando nuevas tecnologías que permiten desarrollar nuevas técnicas capaces de cuantificar y manejar diferencialmente la variabilidad natural del área productora.

La Agricultura de Precisión (AP) puede definirse como la metodología que permite medir y manejar la variabilidad respecto a las propiedades del suelo, es decir, la variabilidad espacial, para aumentar la eficiencia productiva y disminuir el impacto ambiental. Debido a ello es necesario definir dos conceptos de gran importancia como son la variabilidad espacial, que expresa las diferencias de producción en un mismo campo, en una misma campaña y cosecha y la variabilidad temporal, que se refiere a los cambios de producción en un mismo campo, pero en distintas campañas de cosecha. Se establece que, por tanto, corresponde a un conjunto de tecnologías que permiten aplicar, de forma variable, insumos agrícolas como fertilizantes o plaguicidas, en función de los requerimientos y/o el potencial productivo de varios sectores, dentro de la parcela, previamente definidos. No consiste únicamente en medir esta variabilidad, sino que también es necesario implantar una serie de prácticas que se realicen en función de la misma. La observación de la existencia de la variabilidad respecto a las propiedades o factores determinantes de la producción no es una novedad. La diferencia reside en la capacidad de identificarla, cuantificarla y mapearla. En Innovatione estamos especializados en la aplicación de las nuevas tecnologías dentro del campo de la agricultura de precisión, realizando proyectos para todo tipo de cultivos en Castilla y León y Murcia.

Esta metodología puede dividirse en cuatro fases que son la recolección de datos, el procesamiento e interpretación de la información, la toma de decisiones y la actuación en el campo. En función de todo ello se definen una serie de prácticas incluidas en un ciclo orientado a sustituir la recomendación habitual de insumos en base a valores promedio, que se utiliza en la agricultura tradicional, por una mucho más precisa de manejo localizado, que tiene en cuenta las variaciones del rendimiento de toda el área de la finca. El conjunto supone una optimización, del uso de insumos, puesto que deposita en el suelo la cantidad de semilla que cada punto soporta, la cantidad de nutrientes que se requieren y, además, el control de las malezas, plagas y enfermedades se realiza únicamente en aquellos lugares donde existe una demanda de control. Las prácticas de manejo localizado no se basan solamente en mapas de productividad o fertilidad del suelo. La toma de decisiones puede llevarse a cabo a partir de una base de datos o de información obtenida en el mismo instante en que se van a realizar las acciones, utilizando para ello sensores en tiempo real.

Ciclo de la agricultura de precisión

La adopción de la agricultura de precisión, entendida como concepto, es una herramienta con gran potencial respecto a la racionalización del sistema de producción agrícola moderno, puesto que optimiza la cantidad de agroquímicos aplicados a los suelos y cultivos, reduce los costos de producción, así como de contaminación ambiental y mejora la calidad de las cosechas.

Dentro de este ámbito destacan principalmente dos áreas de trabajo que son el desarrollo de sensores que permitan obtener de manera eficiente y fiable, en tiempo real, información sobre el estado del cultivo , para posteriormente realizar una corrección y el desarrollo de dispositivos, programas de computación y estrategias con las cuales pueda lograrse una mayor integración de los datos. Al lograr una mayor integración se facilita notablemente la interpretación y el análisis de los mapas, haciendo de esa manera más efectivo el manejo localizado.

Drones en agricultura de precisión

Un dron es una aeronave que vuela sin tripulación y que se maneja mediante control remoto. Se usan diferentes nombres para referirse a ellos, entre los que destacan:

UAV (Unmanned Aerial Vehicle), es decir, vehículo aéreo no tripulado, término que señala a cualquier dispositivo capaz de volar sin tripulación, lo que puede incluir un juguete de radiocontrol.
UAS (Unmanned Aerial System), entendido como el conjunto de componentes en sí.
Dron, término hasta cierto punto sinónimo de UAS, aunque más concreto, puesto que un dron es un sistema aéreo no tripulado que se usa para una función concreta, es decir, es un UAS al que se le añade por ejemplo una cámara que se utilizará para agricultura, tal y como se explicará a continuación.
RPA (Remotely Piloted Aircraft), que corresponde a una forma más concreta y detallada de llamar a los UAV. Hace referencia a que la aeronave está siendo pilotada, de manera remota, por una persona física.
Multicópteros, aeronaves que tienen múltiples rotores con la capacidad de despegar de forma vertical.
Agricultura de precisión

Nuevas tecnologías en agricultura

Las partes básicas de un dron son:

Motores, hélices y ESCs, son los componentes clave para mantener el dron en el aire. Los ESCs (Electronic Speed Control), regulan la potencia eléctrica que es suministrada a los motores, es decir, la velocidad de giro del rotor que deja suspendida la aeronave en el aire gracias a las hélices.
Controlador de vuelo, podría considerarse el cerebro de la máquina, puesto que controla todos los aspectos de la misma. Prácticamente la totalidad de los componentes electrónicos van conectados al controlador de vuelo.
Mando o control remoto, dispositivo a través del cual se dan las indicaciones de los movimientos que debe realizar el dron.
Radio receptor, corresponde al componente que recibe las órdenes del mando, para después transmitirlas al controlador de vuelo, de manera que la instrucción pueda ser ejecutada mediante variaciones en la velocidad de los rotores, encargados de alterar el curso del dron a voluntad del usuario.
Baterías, son las encargadas de proporcionar la energía necesaria para que el dron realice todas sus funciones. Generalmente son de polímero de litio, de bajo peso y alta descarga.
A la hora de pilotar un dron es imprescindible consultar la normativa de cada país, en el que se refleja claramente los lugares y la altitud a la que se podrá volar, entre otras especificaciones. Además a la hora de desempeñar una actividad profesional con drones profesionales es obligatoria la licencia de piloto, es decir, deben acreditar unos conocimientos teóricos y prácticos; estar dado de alta como operador de la AESA (Agencia Estatal de Seguridad Aérea); tener seguro de responsabilidad civil; y tener certificado médico en vigor.

Permisos necesarios para volar un dron

Entre las ventajas asociadas al uso de drones dentro del ámbito de la agricultura de precisión se encuentran la versatilidad, la viabilidad, la calidad y la capacidad de obtener una solución completa. La versatilidad hace referencia a que la aplicación de los drones permite una adaptación relativamente fácil, dentro de las diversas aplicaciones agrícolas, puesto que el uso de cámaras como cámaras termográficas o multiespectrales permite una monitorización y elaboración de informes en cualquier lugar y situación. La ventaja principal del empleo de drones radica en la gran resolución que se obtiene frente a los satélites, lo que garantiza un mayor grado de precisión y detalle, de gran utilidad para una amplia variedad de cultivos.

Los beneficios pueden apreciarse a distintos niveles. Respecto a la producción se consigue una máxima producción con un nivel de calidad objetivo, puesto que la cosecha se orienta hacia unos parámetros de calidad concreto. Se consigue también un ahorro, puesto que se optimizan al máximo los costes de la finca, ahorrando en fertilizantes, pesticidas, riego (en caso de que exista en el cultivo), logrando también una disminución del tiempo invertido por el personal en el campo. Puede optimizarse la gestión de la compra y la venta, puesto que a través de esta metodología se hacen previsiones respecto a la estimación de producción y calidad. En caso de realizar mapas de alertas es posible descartar afecciones, mejorando así el potencial del cultivo y minimizando considerablemente el riesgo de pérdidas por patógenos al poder detectarse de manera precoz. Por último, una digitalización de las parcelas permite tener un mayor control y seguimiento de la evolución de los diversos cultivos.

Índices
Los índices de vegetación se definen como el parámetro obtenido como resultado de la combinación de dos o más valores de reflectancia a diferentes longitudes de onda, con los que puede resaltarse alguna característica concreta del cultivo como estimación de la pérdida de constituyentes bioquímicos de la clorofila o agua o la detección de cambios en los pigmentos foliares o en la fluorescencia clorofílica. El índice ideal sería aquel sensible a la cubierta vegetal, insensible a brillo y color del suelo y poco afectado por perturbaciones atmosféricas, factores medioambientales y las geometrías de la iluminación y de la observación.

Se pueden hacer varias clasificaciones de estos índices, distinguiendo entre aquellos de primera y segunda generación; intrínsecos y los que utilizan la línea del suelo; e índices de alta resolución espectral y de baja resolución. En definitiva, existen numerosos y variados índices de vegetación, entre los que se encuentran:

CWSI (Crop Water Stress Index): relaciona la diferencia de temperaturas medidas con el dosel vegetativo, entendido como la estructura compleja formada por la distribución espacial de las hojas que forman el cultivo y el aire con la diferencia entre estos dos valores cuando la evapotranspiración no está restringida por la disponibilidad de agua (límite inferior) y la diferencia cuando la evapotranspiración es cero, como resultado de la falta de disponibilidad de agua (límite superior). Tiene en cuenta, por tanto, la tasa de transpiración de un cultivo, mediante la medición de la temperatura del dosel y el déficit de presión de vapor. Proporciona un valor de 0 a 1, que depende del nivel de estrés hídrico del cultivo.
LAI (Leaf Area Index): es un indicador de biomasa y resistencia vegetal. Es la expresión numérica adimensional resultado de la división del área de las hojas de un cultivo, expresado en metros cuadrados y el área de suelo sobre el cual se encuentra establecido el cultivo, expresado en la misma unidad, es decir, el área que ocupa. Se basa en el hecho de que los cultivos eficientes tienden a invertir la mayor parte de su crecimiento temprano en la expansión de su área foliar, puesto que supone un mejor aprovechamiento de la radiación solar. Está relacionado al intercambio de carbono, oxígeno y agua con la atmósfera.
NDRE (Normalized Difference Red Edge Index): este índice emplea la reflectancia a 730 nm, es decir, incorpora el área espectral de borde rojo, reemplazando así la del rojo. Indica los cambios que se pueden dar en el contenido de clorofila A y el nitrógeno de la planta, además del estrés hídrico. Por este motivo, puede indicar la variabilidad en relación a los requisitos tanto de fertilizantes como de nitrógeno foliar de las plantas. Se considera mejor indicador de la salud o el vigor del cultivo que el índice NDVI para los cultivos de temporada media a tardía, además de ser más adecuado para aplicaciones de manejo intensivo, puesto que el NDVI puede perder sensibilidad cuando las plantas acumulan un nivel crítico de cobertura foliar o contenido de clorofila.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): es el índice vegetativo más utilizado. Basa su cálculo en el contraste entre la zona de máxima absorción en el rojo, debido a los pigmentos de clorofila y la máxima reflexión en el infrarrojo, relacionado con la estructura celular de la hoja. Se estima haciendo un cálculo de la diferencia entre la reflectancia de las bandas de infrarrojo cercano y la visible del rojo entre la suma de estas bandas de reflectancia. Existe una relación entre este índice y la actividad fotosintética, la cantidad de biomasa, el área verde y la salud del cultivo.
PCD (Plant Cell Density): indicador de la variabilidad respecto al vigor en los cultivos. Al igual que el NDVI indica la biomasa fotosintéticamente activa. Está correlacionado, por tanto, con el tamaño, salud y ausencia de estrés, que a su vez se asocia con el estado de vigor de la planta. El resultado se proporciona mediante una medición cualitativa.
TCARI/OSAVI (/Optimized Soil Adjusted Vegetation Index): El índice TCARI, que mide la profundidad de absorción de la clorofila en el rojo en relación a los máximos picos de reflectancia en verde y borde rojo, es muy sensible a la reflectividad del suelo, motivo por el cual es complejo de interpretar en aquellos casos donde el índice de área foliar tiene valores bajos, motivo por el cual se combina con el índice OSAVI, que utiliza bandas del rojo e infrarrojo cercano para reducir esa influencia, realzando la sensibilidad a las variaciones asociadas con el contenido de clorofila. El dato obtenido a través de la combinación de ambos índice sirve como indicador del estrés nutricional y de situaciones de clorosis en las plantas.

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El manejo de malezas específico del sitio puede ser una opción cuando las malezas están ubicadas en parches, en lugar de esparcirse uniformemente por el campo. El manejo de parches puede reducir de manera efectiva el uso de herbicidas, ya que los herbicidas solo se aplican a partes del campo. El uso de herbicidas a largo plazo también puede reducirse controlando desde el principio parches de malezas nuevas o difíciles de controlar y previniendo su propagación a todo el campo. Esta estrategia fue ampliamente utilizada antes de la introducción de herbicidas, donde estas áreas se eliminaron antes de la producción de semillas maduras en los campos.

El control de los parches de malezas requiere un conocimiento detallado de la ubicación de estos parches. La exploración de campo o la teledetección pueden proporcionar a los agricultores algún conocimiento sobre dónde se encuentran los parches de malezas. Las fotografías aéreas tomadas en un momento en el que es posible diferenciar el cultivo de las malas hierbas también pueden dar a los agricultores una idea de la ubicación de los parches de malas hierbas.

En Alberta, se ha utilizado un rociador con sensor de malezas para detectar malezas en el campo sin un mapeo previo (Blackshaw et al., 1998). Esta tecnología solo funciona cuando las malezas son grandes o en parches densos y no se pueden usar en el cultivo. Los investigadores encontraron que es útil en sistemas de barbecho, lo que resulta en una reducción del 19-60% en el uso de herbicidas durante un período de barbecho. Otras tecnologías de rociadores específicos del sitio se están volviendo más comunes a medida que los sistemas de posicionamiento global (GPS) y los rociadores de tasa variable se vuelven más accesibles.

Lea más en Manejo de malezas con agricultura de precisión .

Recomendaciones
El control de parches de malezas nuevas o difíciles de controlar evita que se propaguen por todo el campo.

Explorar campos o usar sensores remotos o fotografías aéreas permite a los agricultores ubicar parches de malezas en el campo.

Los parches se pueden manejar con operaciones de rociado localizadas, rociadores con detección de malezas (en barbecho) o sistemas guiados por GPS.

Los parches de malezas también se pueden controlar con métodos no químicos, que incluyen el corte, la labranza, el corte para ensilaje o el pastoreo.

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La agricultura de precisión (AP) puede ayudar a gestionar los insumos de forma respetuosa con el medio ambiente. Al utilizar el conocimiento específico del sitio, la AP puede mejorar el uso de fertilizantes, semillas y productos químicos para el suelo y otras condiciones.

La PA sustituye la información y el conocimiento por insumos físicos.

Una revisión de la literatura indica que la AP puede contribuir de muchas maneras a la sostenibilidad a largo plazo de la agricultura de producción, lo que confirma la idea intuitiva de que la AP debería reducir la carga ambiental al aplicar fertilizantes y pesticidas solo donde se necesitan y cuando se necesitan.

Los beneficios de la agricultura de precisión para el medio ambiente provienen de un uso más específico de insumos que reducen las pérdidas por exceso de aplicaciones y de la reducción de pérdidas debido a desequilibrios de nutrientes, fugas de malezas, daños por insectos, etc. Otros beneficios incluyen una reducción en el desarrollo de resistencia a los pesticidas.

Una limitación de los artículos revisados ​​es que solo unos pocos midieron índices ambientales directos, como la lixiviación con el uso de sensores de suelo. La mayoría de ellos estimaron indirectamente los beneficios ambientales midiendo la carga química reducida.

Los resultados de una prueba en una finca en Argentina brindan un ejemplo de cómo la información específica del sitio y la aplicación de tasa variable podrían usarse para mantener la rentabilidad mientras se reducen las aplicaciones de nitrógeno. Los resultados del análisis de sensibilidad muestran que la AP es una alternativa modestamente más rentable que la gestión de campo completo, para una amplia gama de restricciones en los niveles de aplicación de N. Estas restricciones pueden ser regulaciones gubernamentales o el entendimiento del propietario de la administración ambiental.

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El concepto de agricultura de precisión está revolucionando la agricultura al utilizar tecnología GPS de precisión que alguna vez se reservó para colocar un misil de crucero en una ventana para asegurarse de que una hilera de trigo no esté a más de un centímetro de una línea recta.

Antes de que los fabricantes de implementos agrícolas pudieran conectarse al GPS, la siembra, la pulverización y la cosecha se realizaban a simple vista, lo que provocaba que los vehículos pasaran dos veces por la misma zona. Pero la creciente integración de la tecnología GPS en la maquinaria ha reducido o eliminado ese problema.

La tecnología agrícola más nueva garantiza que «el agricultor obtenga la mayor ganancia por acre, por pie cuadrado, por pulgada», dijo el gerente de ventas de Western Tractor, Troy Abrele.

Si un tallo de maíz parece fuera de lugar, Abrele dice que una aplicación de teléfono puede rastrear información de la siembra para averiguar qué salió mal con respecto a la siembra en un campo con miles de plántulas. Y en una industria que lucha por encontrar mano de obra, la tecnología permite a los agricultores hacer más con menos.

Es una tecnología que Adrian Hochstetler, especialista en agricultura de precisión de Western Tractor, dice que ha evolucionado de tener una línea de luz que un conductor de tractor o cosechadora intentaría seguir para seguir, pulgada.»

Esto puede conducir a eficiencias de dos dígitos cuando se trata de plantar, fumigar y cosechar al garantizar que no se superponga de una pasada a otra.

Pero la tecnología se ha vuelto aún más sofisticada al poder integrar los datos históricos de un cultivo para poder identificar automáticamente áreas específicas dentro de un campo que pueden no necesitar fertilizantes de los que sí lo necesitan y alterar su aplicación sin entradas manuales del operador del vehículo.

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La agricultura de precisión es una especialidad dentro del sector dedicada a la aplicación de nuevas Tecnologías de la Información (TIC) a tareas agrícolas con el objetivo de mejorar la productividad de los cultivos y disminuir el impacto medioambiental. El uso de aeronaves controladas por control remoto y sus software especializados para agricultura producen un cambio en el modo de controlar los cultivos y suponen grandes ahorros tanto en tiempo como en dinero para los agricultores. La agricultura de precisión con drones pretende controlar el estado de los cultivos gracias al mapeo y la teledetección para mejorar el rendimiento de los mismos y aprovechar más eficientemente los recursos.

¿En qué consiste la agricultura de precisión con drones?
La agricultura de precisión engloba un conjunto de técnicas y de tecnologías que nos permiten conocer la salud de las plantas y cultivos. Gracias a ello podemos detectar a tiempo cualquier problema de insuficiencia de nutrientes o posibles plagas y actuar a tiempo para que no causen pérdidas significativas. Hasta la fecha, establecer una agricultura de precisión para nuestros cultivos suponía un gran coste económico y, por lo tanto, estaba al alcance de muy pocos. Ahora, y gracias a los drones especializados en agricultura, la realización de teledetección y control aéreo en los campos es una apuesta segura para los agricultores, con la que además ahorrarán tanto en recursos como en tiempo invertido en la revisión manual de las plantas.

El sistema de trabajo en la agricultura de precisión con drones se organiza en tres etapas:

En primer lugar, el piloto profesional de drones sobrevuela con la aeronave la extensión de terreno que se quiere analizar recolectando una serie de datos. Éstos se obtienen gracias a cámaras infrarrojas, multiespectrales y sensores que realizan la monitorización del cultivo y del suelo y los mapas de producción.
Los datos e imágenes recolectadas son procesadas por los software para agricultura de precisión para poder llevar a cabo un análisis de la situación de los cultivos en tiempo real.
Finalmente, el agricultor realizará las medidas necesarias para solventar los problemas que se hayan detectado tras el proceso. Por ejemplo, mejora del riego en zonas donde los cultivos no reciben suficiente cantidad de agua, uso de plaguicidas si se detecta una posible plaga…
¿Qué podemos hacer con drones en la agricultura?
La agricultura de precisión ayuda a conocer mejor el terreno a explotar para mejorar su producción y minimizar efectos negativos en la naturaleza. Tenemos que conocer en qué zonas hay infestación de la malezas, dónde es necesario aplicar más dosis de fertilizante, qué partes son menos fértiles, entre otras. Algunas de las tareas que podemos desarrollar en la agricultura de precisión con el uso de drones son:

Detección de estrés nutricional de los cultivos.
Monitoreo para detectar plagas, enfermedades y malas hierbas.
Seguimiento del desarrollo y crecimiento de los cultivos en tiempo real.
Control directo de los cultivos y del riego.
Humedad del terreno.
Supervisión de áreas en las que se han aplicado productos fitosanitarios. El tratamiento con plaguicidas y otros productos químicos son nocivos para el ser humano. Tanto la supervisión como la aplicación de productos fitosanitarios con drones hacen que el uso de eaeronaves no tripuladas sea cada vez más frecuente entre los profesionales de la agricultura.
Ventajas de la teledetección con drones
La teledetección de cultivos con RPAS ayuda en la toma de decisiones y aporta rigor a los estudios convencionales del terreno. Gracias a los drones especializados en agricultura:

Podemos tener un control en tiempo real de nuestras explotaciones. Los software que utilizan tecnología con imágenes multiespectrales, infrarrojas e hiperespectrales, como PIX4D mapper o Layers de HEMAV, geolocalizan las imágenes y las transmiten a un dispositivo (móvil, tablet u ordenador) para elaborar mapas de valor.
Reducimos costes de tiempo y dinero. Los datos obtenidos con el drone nos permiten tomar decisiones a tiempo en cuanto a la cantidad de agua que necesitan los cultivos, la necesidad de aplicación de plaguicidas o fertilizantes. Podemos conocer el estado de todo el terreno en menos de una hora (dependiendo de las hectáreas de la explotación) y actuar en consecuencia de los resultados en el mismo día, conociendo las necesidades de los cultivos por zonas y ahorrando en el gasto de recursos y productos químicos.
Obtenemos resultados rigurosos y de calidad. Las herramientas y aplicaciones especializadas en la agricultura de precisión aérea son más precisas que el ojo humano. Elaboran mapas y aportan información del estado interno de la planta sin necesidad de realizar análisis manuales de los cultivos.
El sector agrícola es uno de los más demandantes de piloto de drones profesionales. Muchos agricultores y dueños de grandes explotaciones requieren del servicio de pilotos y empresas especializadas en la agricultura de precisión con drones para mejorar el rendimiento y optimizar sus producciones.

Recuerda que para realizar operaciones profesionales o con fines comerciales con drones es necesario cumplir con los requisitos que establece AESA:

Ser mayor de 18 años.
Tener el certificado médico aeronáutico LAPL.
Estar en posesión de los conocimientos teóricos para obtener la licencia de piloto de drones: curso de piloto de drones avanzado.
Estar habilitado en el modelo o los modelos de drone que se vayan a pilotar.

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En la agricultura estamos viviendo una gran transformación gracias al aporte de las nuevas tecnologías en el día a día de nuestras explotaciones. Todos hemos oído de que los drones agrícolas tendrán un papel muy importante, pero ¿son viables los drones para fumigar? Te lo cuento en este artículo!

En los últimos años la agricultura que todos conocíamos ha sufrido una gran transformación. Esto se debe en gran parte a la introducción de nuevas tecnologías en el día a día de las explotaciones agrícolas (maquinaria innovadora de aplicación de agroquímicos, sistemas de auto guiado, sensores, drones agrícolas, softwares agrícolas como Agroptima, etc).

Todas estas herramientas facilitan en la mayoría de los casos el manejo de nuestros campos. El problema que nos encontramos es que en la era de la información y de internet, son muchos los canales a través de los cuales recibimos información. Esto hace que tanto a ti, agricultor, como a mí, nos cueste mucho filtrar y saber qué herramientas son útiles para nosotros y cuáles son solo productos de marketing, y por lo tanto, poco aplicables a nuestro día a día.

Infografia novedades agrícolas con la introducción de drones
Fuente: Prof. Dr. Manuel Pérez-Ruiz (@MaqETSIA) Curso: Experiencias con drones e introducción de la imagen térmica y multiespectral en la toma de decisiones

En este artículo, te contaré las últimas novedades que hay con respecto al uso de drones para fumigar explotaciones agrícolas y como puedes aprovecharte de esta herramienta tan popular y a su vez tan desconocida.

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1 ¿Cuáles son las aplicaciones actuales de los RPA´S o Drones en la Agricultura?
2 ¿Sirven los drones para fumigación agrícola?
3 ¿Qué características tienen los drones para fumigación agrícola?
4 ¿Existe alguna experiencia en España con drones para fumigación?
5 Drones para fumigación agrícola, ¿son viables?
¿Cuáles son las aplicaciones actuales de los RPA´S o Drones en la Agricultura?
¿RPA´S?¿UAV? En efecto, alguna de estas palabras son las que puedes encontrar cuando oigas hablar de Drones agrícolas o simplemente “aeronaves no tripuladas”. Esos pequeños artilugios que cada vez más sobrevuelan nuestros campos y ciudades en búsqueda de imágenes e información que pueda ser de utilidad.

En agricultura, los drones pueden utilizarse con diversos fines:

Toma de imágenes multiespectrales: Las imágenes multiespectrales obtenidas con el drone miden el vigor vegetal en base a la radiación que las plantas emiten o reflejan. A través de estas imágenes puedes conocer el estado de salud y crecimiento de tu cultivo.
Imagenes multiespectrales agricultura facilitadas por un dron agricola
Fuente: Agroicaro Agricultura de precisión

Imágenes térmicas: las imágenes térmicas permiten detectar el estrés hídrico en la planta (en los momentos de estrés hídrico la planta cierra estomas, lo que produce un aumento de la temperatura). De este modo, se optimiza el uso de agua y aplica estrategias de riego de precisión.
Geomática y topografía: las imágenes tomadas por los drones agrícolas permiten también realizar levantamientos topográficos del terreno, lo que en grandes proyectos agrícolas puede ser de gran utilidad. Además el uso de drones tiene ya aplicación en temas relacionados con catastro y propiedad.
Aplicación de fitosanitarios: la tecnología de drones para fumigar también es otra opción, ya que permite la aplicación de fitosanitarios desde el aire. Esto se presenta como un gran reto y una oportunidad de futuro en las aplicaciones de precisión y en la lucha por la reducción del impacto ambiental provocado por la agricultura.
¿Sirven los drones para fumigación agrícola?
A día de hoy, la respuesta es sí. Los drones para fumigar cultivos han demostrado ya su utilidad, no solamente para observación y detección, sino para el manejo de cargas útiles, como puede ser un depósito cargado de una mezcla fitosanitaria.

Según el Art. 3 del RD 1311/2012 sobre el uso sostenible de los productos fitosanitarios, se define “aplicación aérea” como:

La aplicación de productos fitosanitarios desde una aeronave, bien sea un avión, un helicóptero o cualquier otro medio aéreo que pudiera surgir por los avances científicos o tecnológicos.

La aparición de equipos de pulverización montados sobre drones hace variar este concepto, por eso recientemente el Ministerio de Agricultura ha publicado una nota informativa para clarificar los requisitos que deben cumplir los drones para fumigar y realizar tratamientos.

¿Qué características tienen los drones para fumigación agrícola?
Actualmente se encuentran en plena fase de desarrollo, disponiéndose de prototipos y equipos de pruebas en los que se han observado las siguientes características:

Están montados fundamentalmente sobre equipos multi-rotor
Tienen un peso total de hasta 25 Kg
Poseen depósitos de 5 a 15 litros
Utilizan control de altura y posicionamiento GPS
Hay posibilidad de realización de tratamientos en modo de vuelo automático o modo de vuelo manual
El tiempo máximo de vuelo son 24 minutos
La velocidad máxima para realizar la fumigación es de 8 m/segundo
La temperatura a la que pueden realizar esta operación puede oscilar desde 0ºC a 40ºC
Se están utilizando diferentes equipos de aplicación: mediante lanza o pértiga, forma de tridente, boquillas de pulverización intercambiables, sistema de control de presión en la aplicación…
Experiencias con drones agricolas
Fuente: Ramón Piñeiro Rodriguez – Curso: Experiencias con drones e introducción de la imagen térmica y multiespectral en la toma de decisiones

¿Existe alguna experiencia en España con drones para fumigación?
Como decíamos anteriormente, los drones para fumigación agrícola se encuentran en plena fase de desarrollo. En España, por ejemplo, los técnicos de DRONSAP junto con la Escuela Técnica Superior de Sevilla han diseñado y ensayado el prototipo de pulverizador para tratamientos de ultra-bajo volumen para drones ATHOS.

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El Ministerio de Agricultura, Naturaleza y Calidad de los Alimentos de los Países Bajos (LNV) tiene una visión clara: alimentos suficientes que también sean saludables para todos: financieramente saludables para los agricultores, productores y pescadores, saludables para los consumidores y buenos para la naturaleza y el medio ambiente. En una nación tan pequeña y poblada como Holanda, eso no está exento de desafíos. Además, el gobierno holandés se está centrando en gran medida en la experiencia y la innovación para fortalecer la posición internacional del sector agrícola del país. La agricultura de precisión se ha identificado como una de las formas de lograr estos objetivos. Pero, ¿los datos significan automáticamente conocimiento y, posteriormente, acción?

Como sugiere el nombre, la agricultura de precisión es un enfoque agrícola muy preciso y hecho a medida. Existe una tendencia general a que la agricultura se vuelva más intensiva en información, estimulada por factores como salvaguardar la rentabilidad y la necesidad de métodos de producción sostenibles. La agricultura de precisión forma parte de esto. Estos desarrollos son evidentes en prácticamente todas las áreas de la agricultura, desde la producción lechera y la agricultura arable hasta la horticultura en invernadero. Las nuevas tecnologías, las TIC, Internet y los macrodatos son todos avances que permiten la digitalización de la agricultura. Lo interesante es que la posición, o la autonomía, del agricultor también ha cambiado. A lo largo de los años, el gobierno ha introducido reglas para mejorar la sostenibilidad de la agricultura, y el mercado también tiene un efecto significativo sobre qué se debe producir y cómo (ya qué precio). En efecto, el agricultor se ha convertido en parte de una densa red de proveedores de equipos y semillas, de clientes (minoristas y consumidores), de consultores y del gobierno. En el núcleo de esa red, es decir, las actividades de producción, se utilizan y generan grandes volúmenes de datos, y esos datos son los que hacen que el agricultor sea tan interesante para los demás interesados.

El manejo de cultivos específico del sitio aún está algo lejos
En los primeros días de la agricultura de precisión en la agricultura arable, se trataba principalmente del uso de la tecnología GPS para conducir en línea recta (en sistemas de rejilla) con el fin de reducir el desperdicio (por ejemplo, de semillas, fertilizantes, agentes fitosanitarios, combustible). Desde entonces, este enfoque se ha vuelto relativamente común. Sin embargo, la investigación ha demostrado que otras aplicaciones centradas en el manejo de cultivos específico del tiempo y del sitio, como trabajar con mapas de prescripción (ver cuadro) para dosificación variable (por ejemplo, fertilizantes, protección de cultivos, agua, calcio, etc.), no lo han hecho. [1], aunque se disponga de la tecnología correspondiente. El gobierno se enfrenta a la pregunta de qué está frenando la adopción generalizada de la agricultura de precisión, incluso si la causa está en la legislación. Es trabajo de LNV responder esto, por eso hablé con Frans Lips, responsable de la formulación de políticas de la Dirección General de Agricultura y Desarrollo Rural de la LNV. Ha estado involucrado en la agricultura de precisión y los datos geográficos durante algún tiempo: “Esa pregunta nos dio una razón para obtener una imagen clara del estado actual de la agricultura de precisión en la agricultura arable en todos los ámbitos, es decir, su uso, la educación de los agricultores, la tecnología , la legislación y el caso empresarial. Es una perspectiva de 360 ​​grados porque todas las partes interesadas están involucradas en su creación «. El estudio fue realizado por WUR y se puso en marcha en agosto de 2016. En febrero de 2017 se presentó un informe a la Cámara de Representantes de los Países Bajos. Parece haber algunos obstáculos considerables que impiden a los agricultores utilizar métodos de agricultura de precisión en la práctica. Entonces, ¿por qué los agricultores no aprovechan las oportunidades? “La agricultura de precisión implica mucha tecnología y TI. Muchos proveedores ofrecen soluciones parciales, pero no hay suficientes proveedores que ofrezcan una solución integrada. Para los agricultores, a menudo es demasiado complejo conectar todas esas soluciones parciales e importar todos los datos a su propio sistema de gestión.

Frans Lips.
Frans Lips.
Otra razón es el desequilibrio financiero; los agricultores deben realizar una inversión sustancial, sin tener claridad sobre los rendimientos reales. Además, dependen de consultores externos y empresas de TI, lo que aumenta aún más los costes y ellos mismos carecen de los conocimientos necesarios para decidir qué necesitan realmente ”, explica Frans. Cuestiones prácticas como la conectividad también pueden obstaculizar la aplicación de tecnología de precisión. La conectividad a Internet sigue siendo un problema en algunos lugares. Un obstáculo interesante es la cuestión de la propiedad de los datos. ¿Dónde terminan realmente los datos que se generan? ¿Los datos son propiedad del agricultor, o del sistema que los almacena, o del proveedor / servicio que les da acceso? Ayuda cuando esta pregunta se responde de una manera que le da certeza al agricultor. Los datos recopilados no les dicen a los agricultores cómo actuar. En otras palabras, si parte de la cosecha está rezagada en términos de crecimiento, los datos por sí solos no indican por qué ni qué se debe hacer. Por lo tanto, los agricultores a menudo se ven obligados a confiar en su propio conocimiento sobre su tierra, lo que significa que los datos están infrautilizados. Sin embargo, utilizando los enormes volúmenes de datos y conocimientos, es posible desarrollar algoritmos que puedan sugerir medidas correctivas. Ya se están logrando avances basados ​​en datos y en tecnología. La pregunta es, ¿en qué medida participa el agricultor? Sin embargo, utilizando los enormes volúmenes de datos y conocimientos, es posible desarrollar algoritmos que puedan sugerir medidas correctivas. Ya se están logrando avances basados ​​en datos y en tecnología. La pregunta es, ¿en qué medida participa el agricultor? Sin embargo, utilizando los enormes volúmenes de datos y conocimientos, es posible desarrollar algoritmos que puedan sugerir medidas correctivas. Ya se están logrando avances basados ​​en datos y en tecnología. La pregunta es, ¿en qué medida participa el agricultor?

NPPL as a network for learning
LNV considera importante una aplicación más amplia de la agricultura de precisión. La agricultura de precisión permite lograr un mejor rendimiento, al tiempo que reduce el impacto ambiental. Las reducciones en el uso de combustibles, agentes fitosanitarios y fertilizantes artificiales contribuyen a un mundo mejor y al logro de los objetivos climáticos. Frans: “Por eso el ministerio está invirtiendo en proyectos e investigación para dar este paso. Sin embargo, muchos proyectos dentro del programa ‘Sector superior’ del gobierno se centran más en I + D y menos en la adopción práctica de innovaciones, por lo que hemos lanzado el Campo Experimental Nacional para Agricultura de Precisión (NPPL). NPPL quiere cerrar la brecha entre los métodos probados y comprobados, los métodos para la agricultura de precisión que se consideran listos para la aplicación práctica y el uso real. Se trata de estimular motivando, apoyando activamente y proporcionando orientación «. Para llegar a este punto, en el verano de 2017 LNV y WUR organizaron una reunión que reunió a la comunidad de agricultura de precisión, incluidos agricultores, proveedores, trabajadores subcontratados y científicos, así como representantes de asociaciones gubernamentales, educativas e industriales como Southern Agriculture and Horticulture. Organización (ZLTO). El objetivo era determinar qué métodos están listos para su uso en la práctica. Esto dio como resultado que se eligieran seis, incluido el manejo de nematodos, el encalado de dosis variable, la fertilización específica de la ubicación y el espaciado variable de las plantas. Luego se seleccionaron seis agricultores para cada trabajo con un método, apoyados por asesores de WUR. “A través del NPPL, esperamos ayudar con éxito a los agricultores a aplicar métodos en la práctica para superar los obstáculos. Aparte de eso,

Entonces, es una red para aprender, en otras palabras. La revista especializada holandesa De Boerderij es socia y brinda apoyo a través de un sitio web donde los participantes comparten sus experiencias, así como a través de grupos de chat, seminarios y la propia revista De Boerderij , que informa sobre las experiencias dentro de la NPPL. Recientemente se creó un grupo de Facebook que ya ha atraído a cientos de seguidores. Es un lugar donde la comunidad publica y responde activamente las preguntas y los problemas, incluso sobre cuestiones prácticas, como la resolución de errores en un XML.

Figura 1: Mapas de prescripción. | Qué tratamiento de cultivo se debe aplicar y en qué cantidad varía según el sitio. La dosis requerida en cada área del campo se calcula de antemano y se registra en un mapa de prescripción (ver Fig. 1). Esto guía el equipo de fumigación de cultivos según la posición GPS en tiempo real. Actualmente se utilizan varios formatos de archivo para mapas de prescripción (SHP, XML).
Figura 1: Mapas de prescripción. | Qué tratamiento de cultivo se debe aplicar y en qué cantidad varía según el sitio. La dosis requerida en cada área del campo se calcula de antemano y se registra en un mapa de prescripción (ver Fig. 1). Esto guía el equipo de fumigación de cultivos según la posición GPS en tiempo real. Actualmente se utilizan varios formatos de archivo para mapas de prescripción (SHP, XML).
Estimulación a través de datos abiertos
LNV está permitiendo que la política de datos abiertos ayude a estimular la aplicación de la agricultura de precisión, es decir, proporcionando acceso gratuito a datos relevantes. Ejemplos de esto incluyen PDOK, una plataforma financiada con fondos públicos (incluida por LNV) para geodatasets que proporciona datos abiertos sobre cosas como la topografía y la altura (AHN), el Dutch Satellite Data Portal ( satellietdataportaal.nl)) donde los usuarios pueden acceder libremente a datos satelitales detallados sobre los Países Bajos, y al hecho de que el mapa nacional de suelos ha estado disponible como datos abiertos desde 2017. Pero eso no es todo. Hay planes para aumentar el beneficio del usuario del mapa de suelos agregando detalles basados ​​en datos de satélites y drones y produciendo mapas de susceptibilidad: para sedimentación, compactación del suelo, acidificación, hundimiento, pérdida de materia orgánica y sequedad. Estos datos, una combinación de datos de sensores basados ​​en la ubicación y conocimiento sobre la producción de cultivos, generarán una gran cantidad de inteligencia a largo plazo. La agricultura de precisión se volverá aún más eficaz gracias a que también se indica a los agricultores cómo actuar. Con el fin de mejorar el acceso y el uso de las fuentes de datos que son importantes para el sector agrícola, WUR está trabajando en una infraestructura de datos llamada AgroDataCube. Esta plataforma proporcionará acceso claro y seguro a fuentes gubernamentales de datos abiertos y datos propiedad de la empresa para su uso en el desarrollo de aplicaciones. Mirando hacia el futuro, Frans dice: “La agricultura de precisión puede evolucionar hacia una forma de trabajar en el sector que considera que la tecnología avanzada ayuda a que los valores inclusivos de la naturaleza y el conocimiento ecológico se conviertan en una parte integral del enfoque empresarial. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Mirando hacia el futuro, Frans dice: “La agricultura de precisión puede evolucionar hacia una forma de trabajar en el sector que considera que la tecnología avanzada ayuda a que los valores inclusivos de la naturaleza y el conocimiento ecológico se conviertan en una parte integral del enfoque empresarial. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Mirando hacia el futuro, Frans dice: “La agricultura de precisión puede evolucionar hacia una forma de trabajar en el sector que considera que la tecnología avanzada ayuda a que los valores inclusivos de la naturaleza y el conocimiento ecológico se conviertan en una parte integral del enfoque empresarial. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «. Esto puede mejorar la resiliencia natural y la vitalidad de los cultivos (menor riesgo de enfermedades y plagas) y al mismo tiempo mejorar la biodiversidad, la calidad del suelo y el medio rural. Estos desarrollos contribuyen a un sector agrícola fuerte y sostenible que es valorado por la sociedad en su conjunto «.

En la agricultura de precisión, tecnologías como GPS, sensores, TIC y robots ayudan a garantizar que las plantas (o animales) reciban precisamente el tratamiento que necesitan. La principal diferencia es que en la agricultura tradicional los agricultores trabajan por campo, mientras que en la agricultura de precisión las decisiones se toman por metro cuadrado o incluso por planta en lo que se conoce como «gestión de cultivos específicos del sitio».

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Hoy continuamos con una serie de publicaciones de blog de cuatro partes que discuten las Cuatro R del Manejo de Nutrientes. Junto con el potasio y el fósforo, el nitrógeno es uno de los nutrientes de cultivo más importantes debido a su absorción relativamente alta por plantas como el maíz. Sin embargo, se enfrenta a un escrutinio cada vez mayor por parte de los reguladores preocupados por el impacto ambiental de la contaminación por nitrógeno en las vías fluviales. El ciclo del nitrógeno es complicado, con varias vías por las que el nitrógeno puede entrar y salir de los campos agrícolas. Al comprender las 4R de la gestión de nutrientes, los productores pueden mitigar eficazmente las pérdidas de nitrógeno, lo que ayuda tanto al medio ambiente como a sus resultados. Las 4R incluyen la tasa correcta, el momento correcto, la fuente correcta y la ubicación correcta. Echemos un vistazo a la tercera «R», o la fuente correcta.

Fuente correcta

La fuente se refiere a la forma específica de fertilizante que se aplica. Esto se puede dividir en categorías amplias, como fertilizantes comerciales o estiércol. Las fuentes comerciales de nitrógeno incluyen amoníaco anhidro, urea y UAN (28%), entre otras. Los abonos se pueden describir por su contenido de humedad (líquido frente a sólido) o por tipo de animal. Los estabilizadores de nitrógeno también entran en esta categoría de manejo de 4R. Para este artículo, discutiremos los pros y los contras de algunas de las fuentes de N comunes y cómo las decisiones tomadas con respecto a algunas de las otras 4R (tiempo, ubicación) afectan qué fuente es la mejor para usted.

Amoniaco anhidro
Una de las fuentes más populares de nitrógeno, el amoníaco se ha visto favorecido por su precio por libra de nitrógeno y su facilidad de aplicación. Por lo general, se inyecta en el suelo en el otoño o antes de plantar en la primavera. Una vez expuesto al agua en el suelo, el nitrógeno se convierte en ión amonio, que tiene una carga positiva. Dado que el suelo tiene una ligera carga negativa, el amonio puede adherirse a las superficies del suelo, reduciendo así el riesgo de lixiviación. Sin embargo, esto no significa que el amonio esté protegido contra pérdidas. Todavía se puede convertir en nitrato, que es susceptible de pérdida tanto por lixiviación como por desnitrificación (la conversión de nitrato en compuestos gaseosos). Debido a este riesgo, el amonio se sirve mejor como aplicación previa a la siembra de primavera. Si el otoño es la única opción, esperar hasta que el suelo esté a 50 ° F y usar un inhibidor de nitrificación son buenas prácticas.

Amoníaco anhidro aplicado a un campo. Foto de Lynn Betts, cortesía del Servicio de Conservación de Recursos Naturales del USDA.

Urea
La urea es un sólido soluble en agua y, una vez que se incorpora al suelo, el nitrógeno se descompone y está mayormente presente como amonio. Por lo tanto, al igual que el anhidro, la urea debe aplicarse en la primavera si es posible para reducir la pérdida. Si se esparce urea, debe incorporarse, ya sea mediante lluvia o labranza, dentro de los tres días posteriores a la aplicación. Después de este tiempo, se pueden perder cantidades significativas en la atmósfera, ya que se descompone y libera nitrógeno en forma gaseosa. Los inhibidores de ureasa son productos que pueden retrasar este proceso, permitiendo una semana adicional o más para incorporar urea.

UAN (28%)
UAN es un producto que suministra N al suelo tanto en forma de amonio como de nitrato. Debido al nitrato presente, nunca debe aplicarse en el otoño porque el riesgo de pérdida es demasiado alto. La aplicación de preplante es menos riesgosa, pero aún debe evitarse. La mejor aplicación para este producto es en una situación de aplicación dividida. Se puede driblar junto a la hilera al plantar, y comúnmente se dribla o se inyecta como guarnición de junio. El daño es posible si entra en contacto directo con la semilla o planta, por lo que debe evitarse.

Estiércol
El estiércol es una fuente de fertilizante complicada, con muchas consideraciones de manejo. No podremos cubrir todo dentro del alcance de un solo párrafo, por lo que esto servirá como un breve resumen. Como fuente de nitrógeno, el estiércol contiene N en dos formas: orgánica e inorgánica. Las plantas absorben nitrógeno en forma inorgánica, por lo que cualquier N orgánico debe ser degradado por microbios para ser absorbido por las plantas. Este proceso lleva tiempo, normalmente de dos a tres años después de la aplicación de la tierra. El N orgánico presente generalmente está disponible para las plantas inmediatamente después de la aplicación. La proporción de N orgánico a inorgánico depende en gran medida de la consistencia (líquido frente a sólido) y el tipo de animal. Para determinar correctamente la cantidad de nitrógeno que se suministra, la Universidad de MN proporciona tablas para determinar la disponibilidad de nitrógeno.

Como es el caso con las otras 4R, la elección de la fuente correcta se ve afectada por las elecciones realizadas con las otras «R», como la ubicación correcta, que será el tema de nuestro artículo final de esta serie.

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Usando inteligencia artificial, científicos de América Latina buscan mejorar cultivos muy importantes para la alimentación y los ingresos de los agricultores de subsistencia de la región y de otros países en desarrollo, y compartir los resultados mediante plataformas de libre acceso.

Con procesos automatizados como drones, aprendizaje computarizado y sensores de penetración de la tierra, ahora pueden ver lo que sucede debajo del suelo donde crecen los cultivos y cómo ello influye en el crecimiento de las plantas.

Científicos del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), de Cali, Colombia, están usando esta tecnología para identificar plagas tempranas, enfermedades y otros problemas que pueden dañar a la yuca (mandioca), pero que se puede aplicar a otros alimentos básicos, como la papa.

El método permite fusionar datos de miles de imágenes de alta resolución captadas por un dron, analizándolas a través de un software de aprendizaje automático, para entender exactamente cómo están respondiendo las plantas a los estímulos en el campo en tiempo real.

Los datos obtenidos se suben a la plataforma Pheno-i, especialmente creada para que investigadores de todo el mundo puedan usarlos.
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Michael Gómez Selvaraj, líder de la plataforma e investigador del CIAT, explicó telefónicamente a SciDev.Net que los fitomejoradores de yuca en el mundo invierten muchos recursos, tiempo y esfuerzo en métodos manuales para estudiar la salud de las raíces de sus cultivos o seleccionar variedades que tengan mejor desempeño ante variables climáticas.

De la yuca depende la seguridad alimentaria de más de 800 millones de personas en el mundo, y si bien puede lucir saludable a los ojos de los agricultores, usualmente esconde entre sus raíces enfermedades o condiciones que limitan su desempeño.

“Nuestra investigación plantea un método de aprendizaje automatizado para hacer mucho más rápido, amigable y económico ese proceso”, comentó. En cuanto al procesamiento de imágenes calcula que es cinco veces más rápido que otros sistemas similares.

Las imágenes capturadas con los drones contienen valiosos datos como el dosel de las plantas, su altura y otras características físicas que sirven de insumo para que el modelo de aprendizaje automático las correlacione con la salud de las raíces de la planta.

Los investigadores cotejaron y validaron su modelo con dos estudios de campo llevados a cabo en cultivos de yuca en 2016 y 2018 y publicaron sus resultados en la revista Plant Methods.
El método de aprendizaje automático y la plataforma que presentan los investigadores, sin duda puede “ayudar y facilitar el trabajo a los cultivadores de yuca en el mundo”
Diego Sánchez, investigador del grupo Agroclimatología y Ecofisiología de Cultivos Tropicales de Agrosavia, Colombia
Diego Sánchez, ingeniero agrónomo e investigador del grupo Agroclimatología y Ecofisiología de Cultivos Tropicales de Agrosavia, corporación colombiana de investigación agropeuaria, explicó por vía telefónica a SciDev.Net que modelos similares al de los investigadores del CIAT se vienen desarrollando y usando con éxito en cultivos de papa para identificar enfermedades como el tizón tardío de la papa. También para caña, cítricos y tabaco, entre otros.

Para Sánchez el método de aprendizaje automático y la plataforma que presentan los investigadores, sin duda puede “ayudar y facilitar el trabajo a los cultivadores de yuca en el mundo”. Un obstáculo tecnológico para su masificación estaría en los costos. “Un dron con cámara multiespectral está por encima de los US $10.000”.

No obstante, los creadores señalan que la innovación está dirigida a especialistas que trabajan en optimización de cultivos, como fitomejoradores y agrónomos, y al tener una plataforma podrán acceder a los resultados y avances libremente.

Selvaraj y sus colegas ya están explorando otras tecnologías de sensores de tierra, como el radar de penetración de suelos, para predecir el rendimiento de la raíz de yuca con mayor precisión, integrando información de series de tiempo por encima y por debajo del suelo como lo han hecho con drones y facilitar aún más la tarea de los agrónomos.

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