A medida que más productores adoptan la agricultura de precisión y los beneficios operativos que pueden ofrecer los drones, los fabricantes están encontrando formas de integrar de manera más efectiva los sensores terrestres y aéreos, y de manejar todos los datos que las soluciones avanzadas cada vez más populares pueden recopilar.

Cuando John Rocconi comenzó a volar drones para sus clientes hace tres años y medio, su principal objetivo era identificar los cultivos de maíz caídos. Como proveedor de semillas que produce híbridos de maíz, necesitaba saber qué variedades presentaban problemas de sostenibilidad durante los eventos de viento. Descubrió que implementar cámaras RGB en drones era mucho más eficiente y económico que contratar a un piloto para volar aviones tripulados sobre los campos.

Al ver el potencial que tenían estos sistemas, agregó su primer sensor a la carga útil en un año, lo que hizo posible recopilar aún más datos y probar casos de uso más sofisticados.

En la actualidad, Rocconi, que es gerente de producto y agrónomo de Erwin Keith Inc./Progeny Ag Products de Wynne, Arizona, utiliza soluciones de Sentera para monitorear la salud de los cultivos y proporcionar actualizaciones de estado para los productores. En lugar de confiar en imágenes satelitales desactualizadas y de baja resolución o contratar a alguien para que venga con herramientas y hardware costosos para analizar los campos, Rocconi vuela un dron para recopilar rápidamente los datos necesarios para que los productores puedan tomar decisiones informadas sobre sus cultivos.

“Recopilamos imágenes y datos de sanidad vegetal para ellos durante la temporada de crecimiento con la esperanza de ahorrarles dinero”, dijo. “A los productores les preocupa más si hay algún problema en su campo. Identificamos un área o masa de tierra o superficie que tiene un problema y luego salimos al campo y determinamos qué sucedió. Antes, teníamos que enviar muestras de plantas, esperar recolectar una muestra representativa del campo y luego esperar a que llegaran los resultados del laboratorio «.

A través de este tipo de misiones, los sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) se han convertido en una parte fundamental de la agricultura de precisión, proporcionando rápidamente a los agricultores, agrónomos y empresas que sirven a la industria imágenes y datos de alta calidad al mismo tiempo que les ofrecen información vital pero previamente inaccesible. Los productores están recopilando datos de sensores terrestres y utilizando la automatización para acelerar los procesos y compensar la escasez de mano de obra, y están volando sus campos con UAS para verificar problemas de riego, localizar plagas y recuentos de plantas, por nombrar algunas aplicaciones. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje visual y automático también juegan un papel crucial en la agricultura de precisión, especialmente porque la industria exige más especialización y una forma más fácil de digerir los datos.

“En los próximos años la agricultura será totalmente diferente. La agricultura estará impulsada por los datos, lo que no ocurre en este momento ”, dijo Yiannis Ampatzidis, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Agrícola y Biológica del Centro de Investigación y Educación de la Universidad de Florida Southwest Florida, Immokalee. “Imagine que todos los tractores se conducen sin personas y robots que hagan todo el trabajo. Con el aprendizaje automático y la IA, puede entrenar a los robots, tanto terrestres como aéreos, para que aprendan de los datos y completen tareas específicas, lo que por supuesto ayuda con la eficiencia y el costo. La automatización y la inteligencia artificial cambiarán la agricultura «.

AGRICULTURA DIGITAL, TECNOLOGÍA INTELIGENTE E IA
Hubo un tiempo, no hace mucho tiempo, en que los productores solo podían recopilar la información más básica de sus campos, dijo Ampatzidis. La agricultura digital permite obtener datos muy específicos, como dónde los productores deben rociar pesticidas o productos químicos para combatir insectos y malezas, y dónde no. Los sensores terrestres recopilan datos sobre la humedad, el clima y el rendimiento de la máquina, y el GPS les permite rastrear si se perdieron un área que debería haber sido rociada. Luego, el software visualiza los datos recopilados, por lo que no es necesario que los usuarios revisen los archivos de Excel.

“Puedo ver la humedad del suelo y decido que quiero regar el campo de forma remota desde mi oficina”, dijo. “También existen sistemas totalmente automatizados donde una computadora decide regar un campo. Todos estos sensores generan una gran cantidad de datos. Nuestro objetivo es comprender estos datos y desarrollar algoritmos y técnicas para ayudar a los productores a gestionarlos «.

La tecnología inteligente, como los pulverizadores de precisión, también juega un papel muy importante, dijo Ampatzidis. Una vez que los agricultores saben dónde se necesitan los pesticidas, pueden programar el rociador para que cubra esas áreas en lugar de todo el campo, aumentando las ganancias y al mismo tiempo protegiendo el medio ambiente.

Ampatzidis y su equipo están trabajando para desarrollar dicho sistema. La solución basada en inteligencia artificial / visión distingue las malas hierbas de los cultivos y utiliza esa información para fumigar solo donde sea necesario. El sistema puede identificar tres tipos diferentes de malezas y rociar el herbicida que mata esas especies específicas.

El grupo de Florida también está utilizando IA para contar árboles de cítricos a través de drones. Algunos campos tienen hasta 10,000 árboles de diferentes tamaños y edades, lo que dificulta a los productores hacer un seguimiento de ellos e identificar cuáles pueden verse afectados por enfermedades.

“Podemos contar y detectar árboles y clasificarlos con una precisión de más del 99,9 por ciento”, dijo Ampatzidis. «Es una herramienta muy práctica para los productores de cítricos y de hortalizas».

La tecnología de exploración también puede crear un índice que indica el estado de salud y el estrés de cada árbol. Las cámaras multiespectrales e hiperespectrales pueden detectar síntomas que el ojo humano no puede ver, lo que les permite identificar la enfermedad antes. Los trabajadores ya no necesitan caminar por campos enteros en busca de áreas problemáticas, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo.

Ampatzidis espera ver más máquinas y herramientas basadas en IA que completen trabajos específicos en un futuro próximo. Por ejemplo, un robot fertiliza mientras otro rocía. Se conectarán flotas de robots terrestres y aéreos, lo que les permitirá completar las tareas de manera más eficaz.

INTEGRACIÓN Y RECOPILACIÓN DE DATOS
La integración de datos de drones y satélites, así como las entradas terrestres, es el próximo gran paso que hará avanzar la agricultura de precisión, dijo Kevin Lang, gerente general de agricultura de PrecisionHawk Agriculture Services, de Raleigh, Carolina del Norte. La combinación de datos y análisis meteorológicos con datos de drones utilizando imágenes satelitales como capa base ofrece una imagen más completa para tomar decisiones efectivas en el manejo de cultivos. La información también se puede incluir en modelos de aprendizaje automático, lo que ayuda a los productores a identificar daños y enfermedades. Todo será personalizado.

Dicho esto, los productores todavía necesitan sistemas que faciliten la gestión de datos y permitan la correlación entre lo que se mide y lo que pueden hacer con él, dijo Jim Love, Gerente de Light Robotics para Beck’s Superior Hybrids, una empresa minorista de semillas en Atlanta, Indiana. «El gran truco es que los datos provienen de todas estas máquinas diferentes, y muchas veces estas máquinas no cooperan entre sí», dijo. «Necesitamos un sistema que lo reúna todo para que sea útil para el agricultor».

Eric Taipale, director ejecutivo de Sentera, con sede en Minneapolis, está de acuerdo y dijo que los clientes esperan ver que los datos fluyan hacia las herramientas que ya utilizan. En lugar de productos independientes, quieren una única plataforma digital donde puedan ver todos sus datos de drones, imágenes de satélite y análisis de estaciones meteorológicas.

Además, los pilotos de drones no solo deben saber cómo usar el software y cómo mantener segura la información, sino que también deben poder identificar el mejor momento para volar en los campos según la misión.

“Tienen que comprender la naturaleza temporal de la industria agrícola”, dijo Lang. “Al realizar un vuelo, es posible que estén buscando algo que sucede en una ventana corta de la etapa de crecimiento de la planta. Necesitamos ser quirúrgicos sobre cómo desplegar a los pilotos de drones y asegurarnos de que lo hagan bien la primera vez, porque es posible que no haya otra oportunidad de volver al campo «.

GESTIÓN DE CAMPO
El equipo utilizado en las granjas seguirá reduciéndose y comenzará a reemplazar a las personas, dijo Love. Él ve flotas de máquinas que manejan la siembra y otros trabajos de campo, lo que conduce a una mayor eficiencia.

«Haremos un mejor trabajo en la gestión de los campos», dijo Love. “Los agricultores siempre quisieron hacer estas cosas; simplemente no tenían el equipo. Ahora, un sembrador de maíz le dirá cuánta semilla está plantando por hilera, cuánta presión hacia abajo tiene la unidad de siembra y qué profundidad tiene la unidad de siembra, y registrará todos esos datos mientras está plantando «.

La incorporación de la automatización y los vuelos de drones en las operaciones conducirá a una toma de decisiones más objetiva y «un mayor enfoque en la gestión de granjas en un espacio más pequeño», dijo Jeff Rodrian, líder de la unidad de negocios, Sistemas de Información Comercial para AeroVironment, la compañía de Monrovia, California, detrás de la El dron Quantix y el Sistema de soporte de decisiones AeroVironment (AV DSS). Antes, los productores manejaban granjas enteras. Ahora es posible medir el rendimiento por acre o por hilera, lo que ayuda a optimizar la producción.

LOS DESAFIOS
Si bien hay muchos beneficios de implementar drones y otras tecnologías en una granja, la agricultura y la ciencia de los cultivos son campos complejos, dijo Jean-Thomas Célette, director general de senseFly de Suiza. A menudo hay una curva de aprendizaje que los productores deben superar antes de que puedan cosechar todos los beneficios. Pero a medida que la educación mejora y crece el interés, Célette ve un “efecto bola de nieve que impulsa la adopción” en los próximos uno a tres años.

Al recopilar datos, se deben cumplir los parámetros correctos para que sean útiles, dijo Lang. Es importante poder comparar vuelos durante la temporada de crecimiento. La primera analítica tiene que alinearse para sentarse en la segunda analítica y así sucesivamente. La mayoría de los productores no saben cómo hacer esto, que es donde entra la educación.

Luego, por supuesto, está la gestión de todos esos datos. Los fabricantes están creando ecosistemas completos para superar este obstáculo, permitiendo a los clientes tomar decisiones sobre los análisis que necesitan.

“El gran problema ahora es que se trata de muchos más datos de los que el 99 por ciento de los agricultores saben qué hacer”, dijo Love. “Han estado administrando datos de rendimiento de cosechadoras durante años y tienen una gran cantidad de datos apilados en su oficina con los que nunca han hecho nada porque la agricultura simplemente no era un negocio muy cuantificable. Muchas decisiones comerciales se basaron en la emoción. Ahora podemos medir estas cosas, pero hay una gran parte de la población que no está acostumbrada a eso «.

Tener fácil acceso a los datos recopilados, ya sea a través de drones o sensores terrestres, ayudará a aliviar la aprensión sobre la tecnología, dijo Rodrian. El enfoque ecosistémico que adoptan empresas como AeroVironment facilita la integración de estos sistemas para que no resulte abrumador.

El uso de inteligencia artificial y aprendizaje profundo hace posible recopilar los datos y darles sentido, dijo Jeff Williams, presidente de Empire Unmanned, de Hayden, Idaho. Los datos son más manejables cuando los algoritmos los buscan y examinan automáticamente, extrayendo los análisis que más necesitan los productores.

La velocidad es otro objetivo. «Para que los drones tengan éxito en la agricultura, necesitamos datos en tiempo real», dijo Chad Colby, propietario de Colby AgTech, en Goodfield, Illinois. “Hasta hace poco, se podía pilotar un dron, pero había que procesar los datos en otro lugar. Los agricultores deben poder obtener los datos mientras el dron vuela o tan pronto como aterriza para poder tomar decisiones prácticas a partir de esos datos «.

QUE SIGUE
• La integración de sensores continuará, y se integrarán más datos de sensores de campo en los procesos comerciales.

• Los sensores y robots, tanto en tierra como en el aire, serán más especializados, dijo Colby. Los agricultores y agrónomos podrán recopilar datos muy especializados, que se traducirán en mejor información, eficiencias mejoradas y ahorros de costos.

• Enfoque continuo en IA y aprendizaje automático. Pero para que dicha tecnología sea efectiva, los productores deben recopilar conjuntos de datos de calidad y tener el enfoque correcto para resolver los problemas que están tratando de superar.

• Muchas organizaciones grandes pasarán de unos pocos a cientos de sistemas de agricultura de precisión. Eventualmente, los drones estarán en cada sitio de trabajo, despegando en un horario para capturar datos y luego retroalimentarlos no solo al productor, sino directamente a las máquinas terrestres.

• Se realizarán más investigaciones sobre el uso de drones para rociar productos químicos sobre los campos. El tiempo de vuelo, la carga útil y las limitaciones más allá de la línea de visión (BVLOS) hacen que esto sea un desafío, pero el profesor Ampatzidis ve la fumigación con drones como el futuro de la industria. Ya existen sistemas comerciales desarrollados para esta tarea.

La automatización, la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y una mayor coordinación entre los robots aéreos y terrestres, así como los GIS, revolucionarán la industria agrícola, dijo Williams. Estas soluciones se volverán más comunes a medida que la tecnología mejore e incluso los productores más escépticos depositen más confianza en ella.

“Si los productores no están utilizando herramientas de detección aérea para recopilar datos del campo, será imposible competir”, dijo Taipale de Sentera. “Los seres humanos todavía tendrán que salir y tocar los cultivos y caminar por los campos, pero estas tecnologías los harán lo más eficientes posible con su tiempo. Pueden ir directamente a áreas donde hay problemas y realizar tareas de alto valor. Estará en todas partes «.

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Los agricultores usan drones para ser más eficientes. Los drones ayudan a los agricultores a mejorar los rendimientos y mantenerse a la vanguardia de los problemas antes de que sean demasiado grandes.

Olga Walsh, de la Universidad de Idaho, está investigando el uso de drones para árboles frutales . La mayoría de las aplicaciones agrícolas para drones, o vehículos aéreos no tripulados más técnicamente (UAV), se han realizado en cultivos de granos como trigo, maíz y soja.

«La adopción y el uso de sensores de cultivo en la producción agrícola ahorran miles de dólares cada año en muchos cultivos», dice Walsh. «Los sensores de cultivos también ayudan a mejorar significativamente la eficiencia de los insumos agrícolas, como los fertilizantes y el agua. Finalmente, los drones pueden minimizar los impactos negativos de las actividades agrícolas en la calidad ambiental «.

En Idaho, la industria de la fruta cultiva uvas, arándanos, manzanas e incluso frutas alternativas como las peras asiáticas. Las manzanas son la cosecha de frutas más grande en Idaho, con más de 60 millones de libras de manzanas producidas por año.

El equipo de investigación de Walsh se centró en aplicar la tecnología UAV a los árboles frutales. Su trabajo anterior ha sido con trigo y otros cultivos. «Sabemos que los drones pueden usarse en huertos», dice Walsh. «Pero no hay recomendaciones de los productores con respecto a qué datos se deben recopilar y qué tipo de datos son más útiles, dependiendo del objetivo del productor».

Drones herramientas efectivas para productores de frutas
Un investigador del equipo de investigación de Idaho explora físicamente el huerto. Los drones pueden cubrir varias veces más área en un día que un humano, con datos consistentes de alta calidad para los agricultores. Crédito: Esmaeil Fallahi
Las formas más prometedoras de los drones para los huertos y viveros son:

haciendo un inventario de la altura del árbol y el volumen del dosel;
monitoreo de la salud y calidad de los árboles;
manejo de agua, nutrientes, plagas y enfermedades en temporada;
estimación de producción y rendimiento de frutas / nueces; y,
Creación de herramientas de marketing (videos para la promoción del huerto o la venta de árboles y frutas).
Al igual que con otros usos de los drones en la agricultura, el trabajo de Walsh ayuda a recopilar información detallada sobre los cultivos, más rápido que los humanos al «explorar» físicamente los campos. «Los UAV son capaces de adquirir imágenes con altas resoluciones que son ideales para detectar diversos problemas de recorte», dice Walsh. «Los sistemas UAV permiten escanear los cultivos desde arriba. Obtienen imágenes de alta calidad y datos espectrales de alta resolución. Esto está correlacionado con el crecimiento de las plantas , la salud, el agua y el estado de los nutrientes, y puede usarse para estimar la producción de biomasa». Todos son indicadores de rendimiento potencial.

No se trata solo de la velocidad de explorar un campo. «Los sensores pueden funcionar dentro de regiones del espectro electromagnético donde los ojos humanos no pueden», dice Walsh. «Los sensores son mucho más confiables y objetivos que la evaluación visual. Proporcionan información cuantitativa (datos numéricos que se pueden medir y comparar) versus información cualitativa (datos descriptivos que se pueden observar)».

Los miembros del equipo también realizan actividades de divulgación. «Llevamos a cabo la educación de los productores sobre el uso de la teledetección y el uso de vehículos aéreos no tripulados para el monitoreo de cultivos», dice Walsh. «Hacemos vuelos de demostración y producimos publicaciones para impulsar la adopción por parte de los agricultores de métodos de agricultura de precisión».

Drones herramientas efectivas para productores de frutas
Las manzanas son los cultivos frutales más grandes de Idaho, con muchas variedades cultivadas en todo el estado. Crédito: Esmaeil Fallahi
«El objetivo general de este trabajo es fortalecer la sostenibilidad y la competitividad de los productores de árboles frutales de Idaho «, dice Walsh. «Nuestros hallazgos aumentaron la conciencia, el conocimiento y la adopción de sensores de cultivo y UAV».

¡Y eso no es aburrido en absoluto!

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La utilización de drones en el control biológico de plagas, evitando el uso de agroquímicos, está creciendo en el mundo, según la consultora BayWa AG.

Sólo en Alemania, la cantidad de hectáreas tratadas con drones, se duplicó en 2019 en comparación con el año anterior.

Una de las plagas que se combate con mayor efectividad a través de los drones es el barrenador europeo del maíz.

Se estima que el 4% de la cosecha mundial de maíz, alrededor de 41 millones de toneladas, está siendo destruida por el barrenador europeo del maíz cada año, según BayWa AG.

Para combatirlo sin el uso de productos químicos, se esparcen con drones, controlados por GPS, los huevos de la avispa parásita (Trichogramma), un enemigo natural del barrenador europeo del maíz,

Los drones vuelan sobre el campo de acuerdo con una ruta predeterminada y, automáticamente, liberan cápsulas con los parásitos del barrenador.

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Reducir los costos de producción, aumentar la productividad y facilitar el trabajo de los administradores en la finca son algunos de los beneficios que genera el uso de esta clase de tecnología en el predio. En Colombia, CasaToro John Deere la provee.

Uno de los grandes dolores de cabeza que tiene la ganadería actual son los altos costos de producción, toda vez que los precios de los insumos necesarios para la actividad han aumentado, generando un desbalance entre lo que se gasta para la producción y los dividendos que se obtienen, bien sean en materia de leche o carne. (Lea: Agricultores de Sucre recibieron créditos para maquinaria agrícola)

Ante ese panorama, CasaToro John Deere, empresa con presencia en Colombia, está promoviendo entre los ganaderos y agricultores del país el uso de maquinaria de precisión, la cual ha permitido mejorar el rendimiento de los predios y disminuir los costos.

David Ángel, ingeniero mecatrónico y jefe nacional de soluciones en gestión agrícola de la empresa, explicó algunos conceptos básicos de la agricultura de precisión y sus beneficios en el sector bovino y aseguró que las máquinas e implementos autopropulsados, en el caso de CasaToro John Deere, son dominados bajo el sistema de pilotos automáticos, los cuales tienen una guía dentro del equipo que determina una trayectoria específica. (Lea: Tractor Sonalika gana espacio en el sector ganadero)

Las maquinarias disponen de una línea de trabajo específica que permite reducir el error humano, más conocido como traslate o sobrelaboreo, es decir, disminuye tanto la cantidad de horas de uso del equipo como la cantidad de combustible. En el caso de los suplementos (aplicaciones de líquidos, sólidos, fertilizantes, fumigadoras, esparcidoras, sembradoras), la tasa es variable, debido a que solo se debe aplicar ciclo a ciclo lo que necesita el suelo.

“¿Qué beneficios genera? Ahorro de insumos y aplicaciones más exactas porque se está automatizando el implemento”, apuntó Ángel. (Lea: Productor, conozca cómo acceder a los bancos de maquinaria)

El funcionario mencionó que en materia de ganadería se han hecho preparaciones de suelo con pilotos automáticos, además se han instalado equipos que sirven para regar el pasto o comida para el ganado, modelo que se ha aplicado especialmente en comederos de sistemas estabulado.

“Incrementando el rendimiento de la labor, estamos hablando de aumentar el trabajo en un 15 % aproximadamente. En una finca hicimos un trabajo en el que pasamos de 3.3 hectáreas/hora a 4 hectáreas/horas; ahí se ve el valor agregado que da sistematizar la labor”, añadió el jefe nacional de soluciones en gestión agrícola. (Lea: Bancos de maquinaria agrícola, una gran ayuda para el sector)

Una de las ventajas de añadir agricultura de precisión al sistema ganadero es la disminucción en la mano de obra, debido a que ya no son necesarias 2 personas, una al frente de la máquina y otra abasteciendo al ganado, debido a que el piloto automático hace una de las 2 tareas.

“El cliente no es feliz porque el tractor ande solo o porque tenga un piloto automático, está satisfecho al ver la reducción de costos y el incremento de la productividad, que es el objetivo esencial de la agricultura de precisión”, remató. (Lea: Yopal ya cuenta con su banco de maquinaria agrícola)

¿Cómo se maneja?

En el tractor se instala una antena receptora satelital; en el caso de John Deere es una starfire 3.000. Este es un sistema de corrección referencial en donde se aplican 3 diferentes tipos, tales como el básico (starfire1), que tiene un error de 23 centímetros; el intermedio (starfire 2), que tiene un fallo de 5 centímetros; y el de más alta precisión (RSK), que genera un error de menos de 3 centímetros.

A eso se le suma un monitor con el cual el operador administra el equipo. “Es una tecnología sencilla y de fácil uso. Tenemos un caso en Tolima donde la persona que lo maneja es sorda y eso no ha sido impedimento para usar el aparato porque es un dispositivo visual y gráfico”, añadió el vocero. (Lea: Banco de maquinaria fomenta la agricultura escolar)

En la pantalla van datos como el nombre del cliente, la tarea a realizar, el tractor que la va a realizar y el suplemento necesario para llevar a cabo de forma ideal el trabajo, datos esenciales que están en el dispositivo y que a través de una USB pueden ser extraídos y verificados en un computador.

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En España, el 70 por ciento del agua que consumimos se destina a la agricultura, por lo que el papel del sector es clave para conseguir un ahorro de agua

El pasado domingo 22 de marzo se celebró el Día Mundial del Agua con la mira puesta en cómo hacer un buen uso del agua potable. Un recurso al que no tienen acceso miles de millones de personas en el mundo y que, además, es agotable. En España, el 70 por ciento del agua que consumimos se destina a la agricultura, por lo que el papel del sector es clave para conseguir un ahorro de agua.

Gracias a la modernización de los regadíos, en nuestro país se ha conseguido reducir el consumo de agua un 15 por ciento por hectárea en la última década. Algunas de estas mejoras son el riego de precisión y el riego a demanda.

Ahorro de agua gracias a nuevos sistemas de riego

Tanto el riego de precisión como a demanda no consisten en técnicas concretas, sino en el uso de las tecnologías disponibles para realizar un uso óptimo del riego. Gracias al riego de precisión, por ejemplo, se determina el mejor momento, la frecuencia y tiempo de riego adecuados en función de las necesidades específicas del cultivo, del suelo y de la climatología, entre otros factores.

En concreto, el riego a demanda está basado en activar el riego automáticamente en función del consumo y de las necesidades de la planta, para obtener una humedad y conductividad adecuada en el cultivo durante todo el año, ya que es la planta, la que “pide el riego”. Así nos lo cuenta XXXXX, XXXXX de Infocultivo, una empresa tecnológica dedicada al riego de precisión y especialista en riego a demanda.

Hemos visto cómo la agricultura se está esforzando para reducir el consumo de agua. Sin embargo, todos nosotros podemos hacer un uso más eficiente de este recurso, que no debemos olvidar es limitado. Echa un vistazo a estos pequeños grandes gestos con los que favorecer el ahorro de agua.

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La agricultura de precisión es un enfoque cuantificado del cultivo que emplea sensores, modulación de entrada y análisis de datos para mejorar la eficiencia de la agricultura y aumentar el rendimiento de los cultivos. Si bien las herramientas individuales no suelen ser rentables y, a menudo, no son relevantes para las pequeñas granjas, la combinación de estas tecnologías en soluciones integradas para grandes granjas conduce a ganancias (ahorros de costos más aumentos de ingresos) de hasta $ 66.50 por acre para el trigo de invierno de EE. UU., Según Lux Research .

En el estudio de Lux Research, el mejor escenario asumió sensores de humedad del suelo de transmisión inalámbrica, combinados con el servicio de pronóstico del tiempo y el apoyo de decisiones integrado en granjas de 5,000 acres. Mientras que los ahorros en costos de insumos promediaron $ 24.5 por acre, las ganancias de producción fueron de $ 42.0 por acre.

«La clave para una agricultura de precisión eficaz es el apoyo legítimo a las decisiones, cerrando el ciclo de las mediciones, mediante el registro y el análisis, para vincular sin problemas las condiciones en la granja con consejos prácticos», dijo Sara Olson, analista de investigación de Lux y autora principal del informe titulado , » Cada entrada es una oportunidad: cómo la agricultura de precisión está redefiniendo el negocio del cultivo «.

Los analistas de Lux Research evaluaron el potencial de las tecnologías de agricultura de precisión y las oportunidades para aquellos que buscan hacer un juego en este campo. Entre sus hallazgos:

Las ofertas holísticas impulsarán la adopción. Los desarrolladores con tecnologías como sensores o drones no ofrecen soluciones completas, lo que crea una oportunidad para un integrador que puede combinar mediciones de entrada y salida con análisis de datos, predicción y verdadero apoyo a las decisiones.

Los mercados emergentes son diferentes. En países en desarrollo como India, los enfoques de agricultura de precisión de alta intensidad y alto capital adoptados por los agricultores de mercados desarrollados no funcionarán. Sin embargo, una sólida infraestructura de telefonía móvil y dispositivos económicos como niveladores láser y tensiómetros (sensores de humedad) pueden combinarse para crear una atractiva propuesta de valor de agricultura de precisión.

Las empresas de semillas están desempeñando un papel importante. Los acuerdos recientes en el espacio, como la adquisición de Climate Corporation por parte de Monsanto, demuestran que las empresas de semillas se están enfocando en el sector de la agricultura de precisión. Dado lo críticos que serán el conocimiento de cultivos y los algoritmos específicos de cultivos para el éxito en este campo, las empresas de semillas están bien posicionadas para desempeñar un papel más importante.

El informe, titulado “Cada entrada es una oportunidad: cómo la agricultura de precisión está redefiniendo el negocio del cultivo”, es parte del servicio Lux Research Agro Innovation Intelligence .

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La agricultura está enfrentando una revolución con la integración de herramientas y sistemas de decisiones potenciados por Big Data. Los agricultores de subsistencia necesitan subirse a esta tendencia para acortar la brecha en los rendimientos. Los agricultores grandes necesitan aumentar rendimientos y bajar costos. Y los consumidores exigen alimentos más saludables. Los datos se están utilizando en el mundo agrícola para aumentar la eficiencia y al mismo tiempo disminuir el impacto sobre el medioambiente. La capacidad computacional moderna ha permitido aumentar la capacidad de recolectar, intercambiar, procesar y sintetizar datos de una forma tal que está impactando en todo el ámbito agrícola: maquinaria agrícola, optimización de semillas, fertilizantes e insumos, riego y gestión predial. Para poder obtener valor de la Big Data, esta debe ser procesada y analizada a tiempo y sus resultados deben estar disponibles para tomar decisiones en las operaciones agrícolas. La efectividad en su uso también está relacionada con tener una combinación acertada de gente, procesos y tecnología. Según el informe sobre inversiones de AgFunder, más de 500 startups de agricultura y alimentos levantaron US$4.600 millones en el 2015. La revolución de la Big Data se encuentra en sus inicios y es difícil predecir cómo va a estar en dos años más. Todavía nos situamos en la etapa de la adopción temprana, con grandes éxitos pero al mismo tiempo con muchas empresas que no logran superar el veredicto del mercado. Los productos basados en máquinas que aprenden serán exponencialmente mejores en la medida que más usuarios se unan. Vonnies Estes, consultora independiente con base en California, escribió este artículo para New Ag International.

PRÁCTICAS AGRÍCOLAS BASADAS EN DATOS: MEJORES RESULTADOS
La producción agrícola es muy compleja ya que interactúan la biología, el clima y las acciones humanas. Los productores han adoptado tecnologías de precisión en los años recientes. Con la disponibilidad de GPS y de otras tecnologías, los productores pueden hacer seguimiento a los rendimientos, guiar y controlar las máquinas, monitorear las condiciones del campo y gestionar los insumos a niveles muy precisos dentro de los campos, aumentando de esta manera la productividad y la rentabilidad.

Al mismo tiempo, los datos se van acumulando en conjuntos tan grandes y complejos que no pueden ser estudiados sin software. Los datos per se no pueden generar ideas ni visiones; por lo tanto, se requieren servicios de consultoría y análisis para ayudar a que los productores saquen provecho de las enormes cantidades de datos que recolectan. Las aplicaciones de software basadas en sistemas de máquinas aprenden a través de sus interacciones con datos, aparatos y las personas. Y a medida que van aprendiendo, generarán grandes oportunidades para tomar mejores decisiones dentro de los campos. Las empresas de Big Data pueden evaluar muchísimas variedades genéticas, agroinsumos y condiciones en cuentos de campos, suelos y climas. Pueden realizar ensayos de campos en tiempo real en millones de hectáreas. Esto entrega a los agricultores información para optimizar las siembras, a nivel de cada planta en suelos y climas específicos. Por ejemplo, en la protección de los cultivos esto implica que se podrá llegar a aplicaciones específicas para cada planta o zona de un predio.

¿POR QUÉ AHORA?
La Big Data ha sido usada en otros mercados desde hace algún tiempo. Son numerosos los factores que han empujado esta tecnología hacia la agricultura. En primer lugar, hay capital disponible para desarrollar la tecnología: muchos inversionistas en empresas de Big Data están buscando nuevos mercados donde aplicar sus tecnologías. Y la agricultura se presenta como un mercado enorme donde incorporar innovación. El segundo factor es la integración en la cadena: los cambios disruptivos provienen de conectar innovaciones en múltiples áreas: integrando los avances en ingeniería genética, insumos físicos, tecnologías de información y máquinas inteligentes. Los productores podrán crear prescripciones a la medida de semillas, fertilizantes y pesticidas. Las máquinas inteligentes podrán ejecutar los tratamientos prescritos y al mismo tiempo recolectar más datos para entregar retroalimentación al agricultor.

El tercer factor (o “driver”) es que la agricultura se caracteriza por tener bajos márgenes en grandes volúmenes. Los márgenes estrechos e incluso los ingresos negativos en los campos están impulsando a los grandes productores industriales a buscar formas de ahorrar tiempo y dinero al tener mejor información accesible para tomar decisiones a escala. La cuarta razón es porque la Big Data es una tecnología accesible y cada vez mejor: la disponibilidad de banda ancha y el cloud computing ha logrado tener cobertura y superar el umbral de costos de manera de poder proveer de internet de las cosas a los campos, ofreciendo una infraestructura de datos a partir de la cual se puede trabajar. Este nuevo nivel de capacidad de análisis y captura de datos permite optimizar la práctica de agricultura de precisión. Y, finalmente, esta tecnología llega en un momento en que la humanidad necesita imperiosamente aumentar la producción de alimentos en un 60% en los siguientes 40 años, de forma sustentable. Al usar pesticidas y fertilizantes de forma más eficiente se mejora la calidad del aire y el agua, lo que beneficia también a suelo. La recolección y análisis de estos datos tiene un gran potencial para reducir la contaminación generada por la agricultura.

LA ADOPCIÓN TODAVÍA ES LENTA A NIVEL DE CAMPO
Pese a toda la moda y la cobertura mediática, la adopción de esta tecnología todavía es lenta a nivel de campo. El éxito dependerá más de la velocidad de adopción que de las capacidades de la tecnología. John Mewes, un agricultor de Dakota del Norte señala:

“Todavía estamos en la infancia de cómo se puede usar la data en la producción agrícola, aunque ya hemos tenido avances exitosos. El ejemplo más obvio es el aumento en la siembra variable y en la fertilización variable, basados en datos de rendimientos que se han recolectado por años. Y mientras esto es claramente un paso en la decisión correcta, esto sigue estando lejos de la perfección porque un sector productivo de un campo puede serlo durante un año y al año siguiente bajar debido al clima o al cultivo. ¿Cómo debemos tratar esas áreas? Incluso si tenemos zonas que siempre se comportan bajo el promedio, las tecnologías actuales no buscan determinar cómo hacer los cambios operativos para hacer esas zonas más productivas. Las herramientas actuales sencillamente ayudan al agricultor a ser más específico en el uso de los insumos, basados en la productividad histórica de esa zona del campo”.

Los potenciales beneficios del uso de Big Data en agricultura son obviamente grandes pero todavía no se han logrado poner en práctica algunos requisitos básicos como (1) encontrar beneficios y valores cuantificables; (2) desarrollar nuevos canales de ventas y servicios para estos productos; (3) los costos en dinero y tiempo son muy altos para integrar los productos a la operación y (4) el lanzamiento de productos y su marketing muchas veces no van en concordancia con la estacionalidad de la agricultura.

FOCO EN LA TECNOLOGÍA Y NO EN EL BENEFICIO PARA EL AGRICULTOR: UNO DE LOS VARIOS PROBLEMAS DE ADOPCIÓN
Tanto los agricultores como los capitalistas de riesgo opinan que muchas veces el foco está en la tecnología y no en cómo estas tecnologías ofrecen valor a los agricultores. Los agricultores señalan que muchas veces el diseño de los productos no los considera. Muchos desarrolladores de tecnología no entienden que la parte más difícil de la tecnología agrícola no es la tecnología en sí, sino que la gestión del campo y el acceso al mercado. Esta falta de conocimiento se manifiesta en productos que no generan valor y en modelos de negocios fallidos. Tiempo vs. Valor es otro tema en la adopción de estas tecnologías: meterse en nuevas tecnologías consume tiempo. Y los agricultores están teniendo experiencias mixtas en términos de tiempo destinado y el valor que obtienen. Los agricultores están enfrentando una “fatiga por las apps” (“app fatigue”) debido a que muchos desarrolladores de Silicon Valley visitan los campos con las nuevas apps. John Mewes indica:

“Uno de los problemas que estamos enfrentando es que hay muchas aplicaciones con un solo uso. La mayoría de los campos tienen varios cultivos y cada uno de ellos requieren una serie de decisiones que debemos hacer durante el año. Y los agricultores ya trabajan largas horas durante el periodo del año en que esas decisiones se deben tomar. Sencillamente no tenemos el tiempo para saltar desde una aplicación a otra para cada decisión, especialmente cuando muchas de estas aplicaciones requieren que las alimentemos con mucha información antes de empezar a usarlas. Este esfuerzo redundante de tener que alimentar una o varias aplicaciones con mucha información, es uno de los principales factores que detienen la adopción de muchas nuevas tecnologías, especialmente de aquellas que, pese a que se ven promisorias, todavía no han sido probadas ampliamente en el mercado”.

Entregar ideas, visiones, no solo datos es el mayor desafío para los proveedores de este mercado, si quieren ser exitosos a nivel de campo. La cantidad y calidad de los datos es a veces insuficiente para que los agricultores hagan comparaciones válidas y útiles. E incluso cuando esta data es generada, muchas veces es incompatible con otros datos de otras fuentes. Esta incompatibilidad generalizada de datos ha hecho que en general la información no sea accesible para los agricultores. Muchos proveedores de tecnología están ofreciendo partes del sistema, lo que hace muy difícil para el usuario final elegir qué piezas implementar. Debemos llegar a un punto donde todo trabaje en armonía y ofrecer una experiencia simple de automatización para tomar decisiones. Otro factor que muchas veces es mirado en menos es la desconfianza. Muchos agricultores no están dispuestos a entregar la información de sus campos. Temen que los agentes reguladores tengan acceso a la información de los campos sin su consentimiento. En un estudio realizado por la American Farm Bureau, cerca del 76% de los que respondieron señalaron que estaban preocupados que terceros pudieran utilizar sus datos para especulación sobre commodities, sin su consentimiento. No quieren que los datos terminen en las manos de competidores o en empresas de insumos (semillas, químicas, fertilizantes), que pueden usar esa información para vender más. Los agricultores estarán más dispuestos a compartir su información cuando utilizan las herramientas, las herramientas están más integradas y hay una demostración del valor que generan. Las empresas que no tengan intereses creados en los resultados de los análisis, serán en las que los agricultores confíen más. Mewes señala:

“El potencial para mejorar la productividad agrícola apoyándose en los datos es enorme. Lamentablemente, gran parte de los beneficios potenciales no se pueden obtener solo con la data de un solo campo. Para desarrollar modelos o herramientas de apoyo a las decisiones, se requieren grandes cantidades de datos para poder separar la señal del ruido, y para comprender adecuadamente cómo operan las diferentes combinaciones de factores. El foco de la industria sobre la propiedad de la información, pese a que es bien intencionada, impide seriamente la habilidad colectiva de obtener todos los beneficios que se pueden obtener a partir de los datos colectivos. Debemos encontrar un término medio donde los agricultores tengan el incentivo de contribuir a un conjunto abierto y colectivo de datos que permitan dar el salto en la eficiencia agrícola. Los agricultores deben preguntarse también de qué les sirve tener sus datos en un disco en algún lugar, para que no sea usada y finalmente borrada”.

EL FUTURO SE VE PROMISORIO SIN LA TECNOLOGÍA SE ADAPTA A LAS NECESIDADES DE LOS CULTIVOS
La tasa de adopción de nuevas tecnologías sigue aumentando, pese a los bajos precios de los commodities. Un estudio reciente realizado por Robert Hill de Caledonia en Estados Unidos, calculó que entre 2013 y 2019 los agricultores van a duplicar el número de tecnologías que emplean. Cerca de un 25% de los grandes agricultores planean aumentar sus inversiones en nuevas tecnologías agrícolas y tecnologías de datos para la agricultura, según una encuesta realizada a 300 agricultores del Medio-Oeste que tienen cada uno al menos 1.500 acres bajo su gestión. El Dr. Hill postula que este es el inicio de una “Tercera Ola” en la agtech moderna, luego de la introducción de las semillas genéticamente modificadas y los equipos dotados con GPS. Será clave enfatizar la facilidad de uso y la compatibilidad de los sistemas si los proveedores quieren ser exitosos a nivel de campo. Con la proliferación de múltiples vendedores con diferentes piezas del puzle en desarrollo beta, uno puede entender por qué es tan difícil para el agricultor poder tomar decisiones sobre qué tecnología incorporar. Ese es en general un síntoma de las nuevas tecnologías y deberá mejorar. Los vendedores comenzarán a trabajar en conjunto y la información será más utilizable para todas las áreas de la gestión agrícola. Las tecnologías y productos que encajen con las actuales operaciones van a ser adoptadas con rapidez. John Mewes:

“Lo que necesitamos es que la data fluya fácilmente y tenga pocos obstáculos, y así po der usar esa información para desarrollar herramientas efectivas que nos permitan tomar decisiones agrícolas. Todos tenemos algo que hacer para que esta industria avance. Los fabricantes de equipos necesitan trabajar para mejorar la calidad de la información recolectada y remover las barreras a la recolección, diseminación y a compartir la información. Los agricultores y las empresas de aplicaciones deben hacer un mejor trabajo manteniendo y calibrando las plataformas de recolección de datos y estar más dispuestos a compartir la información (quizás de forma anónima) por el bien común. Las empresas de semillas y químicas deberían ayudar también al abrir la información acerca de los ensayos sobre sus productos. Y la industria como un todo necesita avanzar hacia unificar estándares de datos, de manera que los datos de todo el espectro puedan ser utilizados de manera más fácil”.

Pero lo más importante para lograr un gran futuro para la industria de la Big Data en agricultura es hacer coincidir la tecnología con las necesidades del cultivo. Cuando cosechan una vez al año, los agricultores a lo máximo tienen entre 30 y 40 cosechas en su vida. Por lo tanto, no están dispuestos a perder una mala cosecha debido a mala tecnología. El ciclo de innovación de la tecnología debe estar de acuerdo al ciclo del cultivo y no al revés. El despliegue de los productos debe estar en sincronía con las operaciones de los campos. La rápida innovación del modelo de “lean start up” no necesariamente coincide con los de una industria donde algunas innovaciones y la información solo llegan una vez al año.

MÁS QUE MAÍZ, MÁS QUE NORTEAMÉRICA
Los cultivos más comunes con cerca de 300 millones de acres y US$155.000 millones en valor son los que han recibido los beneficios de esta tecnología hasta la fecha. Pero en la medida que la tecnología se simplifica y se integra, será posible expandirla hacia otros cultivos y regiones. Los gobiernos, ONG y empresas están trabajando para expandir el acceso de los datos a millones de pequeños agricultores en los países desarrollados. Agricultores de subsistencia en lugares como el África Sub Sahara o la India están utilizando teléfonos móviles para intercambiar información sobre clima, enfermedades y precios de mercado. Esta tecnología también se expandirá hacia cultivos de alto valor. Berries, frutales y hortalizas generan ventas por US$35.000 millones y son más valiosos por hectárea que los cultivos extensivos, lo que hace que explotaciones de tamaños medios tengan el dinero suficiente para adoptar las nuevas tecnologías. La escasez de mano de obra en los cultivos de alto valor es otra de las grandes razones que explican la incorporación de tecnologías.

GRANDES CAMBIOS EN LA CADENA DE SUMINISTRO DE INSUMOS
El acceso a grandes cantidades de información a lo largo de millones de acres provocará cambios sísmicos en la cadena de abastecimiento de semillas, insumos agrícolas y alimentos, impulsados por la democratización de la tecnología y la información. Tiene la capacidad de disrumpir las cadenas de valor y es muy probable que no sea muy popular entre retailers, distribuidores y las grandes empresas de semillas y agroquímicos.

La información le entrega poder al agricultor al dar más visibilidad a los precios y el desempeño de los insumos. Los agricultores podrán usar menos agroquímicos, aplicados de forma más precisa. Es probable que usar productos genéricos con mayor precisión pueda generar mejores resultados que el uso de marcas “top”. Pero también, usar productos top con precisión en algunas zonas del campo abrirá grandes mercados para las grandes empresas. La plantación más precisa, generará una reducción en el uso de insumos del 30-40%, lo que además de estrujar los márgenes de las grandes empresas de agroinsumos, va a generar más consolidación en la cadena de suministro.

Las nuevas empresas han centrado su negocio principal en recolectar, agregar y analizar datos desde múltiples predios. Su objetivo es ofrecer a los agricultores planes individualizados para cultivar cada campo con precisión hasta la última planta. La información que reciben de los agricultores permite a las empresas de data mejorar sus modelos y hacer mejores recomendaciones.

La información permite adaptar los productos para satisfacer las necesidades específicas de los clientes de manera continua y con estrategias de precios adaptadas al valor que generan para cada segmento. La disrupción requerirá de grandes ideas, nuevos modelos de negocios y gente muy capaz. Una nueva generación de empresas independientes está aprovechando la Big Data para generar nuevas visiones, prácticas y productos. Las empresas de agroinsumos tradicionales y las cadenas de abastecimiento deberán adaptarse si quieren continuar en el negocio. Las grandes 6-5-4 empresas agrícolas están siendo desafiadas en la medida que las nuevas tecnologías entregan a los agricultores el poder de saber qué plantar, cuándo y cómo plantar y qué insumos usar para maximizar los rendimientos y la rentabilidad. En el pasado la innovación se concentraba en empresas con el mayor presupuesto de I+D, combinaciones de productos o mayor participación de mercado. La innovación ahora favorece la creación de nuevas empresas por una serie de razones. Una es confianza. Los agricultores deben estar convencidos que sus datos serán anónimos y están menos dispuestos a que su información esté en manos de grandes empresas dispuestas a empujar sus productos hacia los agricultores. La segunda razón es la necesidad de obtener recomendaciones imparciales y un flujo de información en dos direcciones. Incluso si las grandes empresas agrícolas y de insumos pudieran desarrollar las mejores plataformas digitales, les va a costar ser percibidas como actores imparciales.

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Unas de sus propuestas más llamativas es el uso de drones. Se trata del modelo eBee, único en España y conocido como ala fija. Incluye diferentes sensores multiespectrales que permiten tener información sobre la salud del cultivo en la parte visible y en la que no lo es. Tienen una autonomía de vuelo de 50 minutos y pueden controla 5 hectareas por minuto.

El Confidencial Autonómico pudo hablar con los impulsores de este sistema que sostienen que es “como bajar un satélite a una capa muy cerca del cultivo”. Además, están dotados de una cámara térmica que permite realizar mapas de temperatura de una parcela y conocer el grado de humedad. Así se pueden conocer fallos y corregir erros del sistema de pivots a la hora de regar.

La empresa se basa en la experiencia de los agricultores franceses con la compañía Airinov que empezaron a utilizar un servicio similar. Las fuentes consultadas afirman que uno de los mayores logros fue conseguir prescribir las dosis de abono para poder fertilizar a medida cultivos de maíz, colza y trigo.

Tomar este tipo de medida, a su juicio, no conlleva que se aumente el rendimiento sino que se reduzca el aporte de nutrientes donde no se necesite y se aumenta en las zonas de la parcela que más lo demandan. Esta medida permite conocer con más precisión las condiciones del terreno, lo que supone un ahorro de hasta el 35% en productos fertilizantes.

A pesar de que el proyecto sólo tiene seis meses de vida, estos empresarios dicen que han recibido una buena acogida por parte del sector y la administración. Las bodegas, empresas de fertilizantes y del sector de la remolacha –muy importante en Castilla y León- se están poniendo en contacto con ellos para estudiar con ellos cómo mejorar los procesos.

Además, Smart Rural está trabajando para llevar redes Wi-Fi a las parcelas para permitir a los agricultores controlar de forma inalámbrica las bombas de riego, pivots y válvulas de paso. Por otro ayuda, permite una instalación de sistema de alarma para prevenir los robos y recopilar información sobre lo que sucede en la tierra.

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

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

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

La analítica está alterando la industria agrícola de múltiples formas:

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

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

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La agricultura de precisión continúa ganando interés y tracción en toda la industria de insumos agrícolas. Las soluciones integradas, ya sean drones, satélites, sensores u otras tecnologías, tienen mucho que ofrecer a los productores y ciertamente podrían tener un impacto en la aplicación. AgriBusiness Global entrevistó a Ash Madgavkar, fundador de Ceres Imaging , una empresa de agricultura de precisión con sede en California que ayuda a los productores y asesores agrícolas a tomar decisiones inteligentes de gestión agrícola con sensores, análisis, modelos de aprendizaje automático y ciencia de plantas patentados.

Madgavkar discutió cómo los sensores encajan en el panorama más amplio de la agricultura de precisión hoy, qué papel jugarán en el futuro.

ANUNCIO

La aplicación de precisión está creciendo rápidamente en todo el mundo. ¿Qué papel juegan los sensores en la aplicación de precisión?

Dar sentido a los sensores para la agricultura de precisión
Ash Madgavkar, fundador, Ceres Imaging

Presentamos un programa de educación continua llamado » Avances en imágenes «. En nuestro episodio más reciente, el asesor agrícola de extensión cooperativa de la UC, George Zhuang, argumentó que los datos son lo más importante que frena la aplicación de precisión. Estamos de acuerdo con esta opinión y creemos que los sensores proporcionarán:

Contribución importante a la prescripción y planificación de VRA de nutrientes de pretemporada;
Un componente crítico para cualquier prescripción de VRA de nutrientes durante la temporada; y
Datos críticos para aplicaciones de precisión no relacionadas con nutrientes, incluidas aplicaciones de pesticidas, fungicidas, agua y reguladores del crecimiento.
¿Cómo se integra la tecnología de sensores con otras tecnologías de agricultura de precisión?

Ceres Imaging está diseñado para capacitar a los productores para que tomen decisiones inteligentes. Con ese fin, lo hemos integrado con muchas plataformas agrícolas digitales líderes, como FieldView y el Centro de operaciones John Deere . Esto significa que nuestras imágenes se pueden ver en esas plataformas y junto con otras fuentes de datos. También hemos facilitado que los productores carguen datos de terceros en la plataforma Ceres Imaging si prefieren trabajar en nuestra herramienta. Algunos productores están integrando Ceres con sus mapas de rendimiento para mejorar la granularidad / resolución de esos mapas de rendimiento.

Ceres Imaging también ha priorizado las integraciones con otros proveedores de hardware para aumentar la precisión de nuestros conocimientos y hacer que los datos sean más procesables. Esto incluye integraciones con sensores de campo, así como la próxima generación de equipos de riego de precisión.

¿Cómo cambiará la tecnología de sensores en los próximos años / década y qué impacto tendrá en la agricultura de precisión?

El cambio tecnológico de los sensores está impulsado por reducciones de costos en el hardware de los sensores, mejoras en la inteligencia artificial y el análisis de datos, y los beneficios que se obtienen al trabajar con datos más grandes y conjuntos de datos más diversos. Creemos que con estas mejoras, la detección evolucionará desde la identificación de problemas hasta la realización de predicciones y diagnósticos de problemas. Vemos una tendencia continua hacia la integración entre diferentes tipos de sensores y hardware. Y creemos que beneficiará a las empresas de sensores más grandes que pueden proporcionar la escala necesaria para que tales integraciones valgan la pena. También creemos que la usabilidad y la capacidad de acción mejorarán drásticamente, lo que aumentará la adopción de manera significativa. En el pasado, los productores tenían que realizar un entrenamiento profundo y examinar cientos de imágenes. Hoy (existen) herramientas para detectar automáticamente,

¿Qué factores (es decir, relacionados con la industria, económicos, regulatorios) influirán en cómo se utilizan los sensores en el futuro?

A continuación se muestran algunas de las metatendencias que creemos que influirán en las tasas de adopción y en cómo se utilizan los sensores.

Precios: Los bajos precios de las materias primas desalientan las inversiones en prácticas de gestión. Creemos que los precios bajos de las materias primas retrasarán la adopción a corto plazo.
Costos: en el otro lado de esta tendencia, creemos que los aumentos en los costos de insumos y mano de obra ampliarán la adopción de sensores, lo que puede disminuir significativamente los costos de nutrientes, manejo de enfermedades y agua.
Regulación: Esperamos que los sensores se utilicen para el cumplimiento, así como para una mejor gestión de los recursos en respuesta a la regulación.
Cambio climático: Estamos viendo una mayor variabilidad de los eventos climáticos que aumentan drásticamente la adopción de tecnología de sensores a medida que los modelos de pronóstico estancados se vuelven irrelevantes.
¿Qué pueden hacer las empresas a corto plazo para mitigar los costos que generarán las tarifas?

A corto plazo, seguiremos viendo a algunos productores tratar de controlar los costos hasta que tengan una idea más clara de las tarifas. Estamos viendo esto con los productores que buscan maniobrabilidad y oportunidades para retrasar o evitar un gasto inicial significativo. Un ejemplo de esto es adoptar una dosis variable o una aplicación de nitrógeno durante la temporada como alternativa a una gran aplicación inicial de nitrógeno.

Para los jugadores más verticales, veremos algunas decisiones difíciles en las inversiones durante la temporada. Por ejemplo, uno de nuestros clientes más importantes, Olam International , está utilizando nuestro índice de estrés acumulativo para predecir el rendimiento en la temporada. Les está ayudando a analizar el ROI de varias posibles soluciones o inversiones para mejorar el rendimiento. Creo que veremos más productores siguiendo su ejemplo.

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