La teledetección para la agricultura se puede definir simplemente como «observar un campo o cultivo sin tocarlo». Aunque la detección remota puede ser tan simple como una «inspección del parabrisas» de un campo desde un camión a 55 mph, la historia de la detección remota moderna comenzó cuando se tomaron fotografías en blanco y negro del paisaje por primera vez desde el aire. El primer esfuerzo organizado para adquirir fotografías aéreas apareció a fines de la década de 1930 por parte del Departamento del Ejército. Finalmente, el Servicio de Conservación y Estabilización Agrícola adoptó la tecnología y comenzó a recopilar fotografías indexadas del paisaje con fines agrícolas. Muchas de estas fotografías todavía están disponibles a través de Farm Service Agency. La teledetección, en la actualidad, incorpora nuevas tecnologías que brindan información cada vez más eficiente, completa, precisa y oportuna.

Las tecnologías de teledetección proporcionan una herramienta de diagnóstico que tiene al menos dos funciones importantes, así como muchos otros usos en el manejo de cultivos específico del sitio. La teledetección se puede utilizar para medir la reflectancia de la energía luminosa del dosel del cultivo, lo que puede ser útil para detectar el estrés de las plantas mientras aún hay tiempo para corregir el problema. Las imágenes o mapas creados con sensores remotos también brindan un método rápido para estimar la extensión de una característica importante de un cultivo o la ubicación de áreas de un campo que parecen tener características similares. Estas imágenes o mapas son útiles para desarrollar planes de exploración para el examen directo del suelo detectado o las condiciones de la planta y para desarrollar planes de tratamiento específicos para el sitio.

Al igual que los mapas de rendimiento, las imágenes de detección remota fomentan la investigación creativa de las prácticas de gestión a largo plazo. Las imágenes de detección remota proporcionan un método visual para comprender los efectos de los insumos gestionados, como los fertilizantes, y las prácticas culturales, como la labranza. También son útiles para comprender el impacto de factores ambientales como el drenaje o las infestaciones de plagas. A diferencia de los mapas de rendimiento, que afectan solo las decisiones futuras, las imágenes de detección remota pueden recopilarse varias veces durante la temporada de crecimiento y permiten tomar decisiones de manejo oportunas para corregir problemas o deficiencias en el cultivo actual. Por esta razón, la tecnología de teledetección agrega una dimensión importante al manejo de cultivos específico del sitio.

(abre en una nueva ventana)Fotografías aéreas históricas
Las fotografías aéreas históricas pueden proporcionar información valiosa sobre el estado actual de la tierra. Estas fotografías suelen ser en blanco y negro y constituyen un buen ejemplo de la forma más sencilla de teledetección. Cada vez es más común poner un valor en estos registros históricos e intercambiarlos como si fueran parte de la tierra a medida que la tierra cambia de manos. Las fotografías pueden ayudar a los propietarios a visualizar las diferencias históricas en el uso de la tierra que ocurrieron años o décadas antes.

1939 fotografía aérea
Fotografía de 1939.

1956 fotografía aérea
Fotografía de 1956.

1968 fotografía aérea
Fotografía de 1968.

1982 fotografía aérea
Fotografía de 1982.

Fotografía aérea de 1990
Fotografía de 1990.

Una imagen digital detectada a distancia
Figura 1
Una imagen digital de detección remota, arriba, que indica la variabilidad en el pH del suelo en un campo refleja las diferencias en las prácticas agrícolas a lo largo de los años, como se muestra en esta serie de fotografías aéreas históricas.

Un ejemplo principal de la importancia de estos registros está relacionado con la consolidación de tierras agrícolas. El tamaño promedio de los campos ha crecido en las últimas décadas al consolidar los campos que alguna vez se cultivaron por separado en campos más grandes que son más eficientes de administrar. Cuando se consolidan los pastizales adyacentes y los campos labrados, esas áreas que alguna vez estuvieron separadas no se comportan de la misma manera bajo la nueva estrategia de manejo uniforme. El resultado es un campo grande con cambios abruptos en las características del suelo o la productividad en la unión de los límites de campo antiguos y de otro modo invisibles. Una fotografía antigua puede proporcionar información que se puede utilizar para comprender esa variabilidad.

En la siguiente serie de fotografías (Figura 1), el mapa de pH de un campo de aproximadamente 80 acres tiene un patrón distinto que parece haberse desarrollado al cultivar el campo más grande como varios campos más pequeños. El mapa de 1990 muestra claramente una línea de árboles que separa el campo en dos partes distintas. La foto de 1982 proporciona aún más pistas sobre algunas de las diferencias en el pH. Aquí, la evidencia de erosión por barrancos desde el extremo sur del campo hasta el extremo norte también parece haber sido al menos parcialmente responsable de la variabilidad en el pH debido a la erosión y la deposición y apoya la idea de que se ha producido un movimiento dramático de la capa superficial del suelo dentro del campo. También es evidente que este campo alguna vez fue parte de un campo más grande que se extendía hacia el oeste y que una granja en la esquina suroeste ha causado al menos una variabilidad menor en el mapa de pH. La foto de 1968 proporciona pocas o ninguna pista adicional sobre la variabilidad en el pH, pero demuestra claramente que las prácticas pasadas causaron diferencias en el dosel del cultivo actual y que el gran campo de la foto de 1982 se había dividido previamente como está ahora. Finalmente, las fotos de 1956 y 1939 proporcionan evidencia de que las diferencias en el pH de hoy son el resultado de las diferencias en las prácticas agrícolas de hace medio siglo.

Las fotografías aéreas antiguas también pueden recordar o informar a un administrador sobre la eliminación de granjas antiguas, estanques poco profundos, vías de ferrocarril y cercas. Estas características a menudo indican áreas de marcadas diferencias en la gestión pasada. Áreas donde las prácticas de manejo, incluidas las cantidades y tipos de cal, fertilizantes, estiércol y labranza, pueden seguir causando variabilidad en el crecimiento de los cultivos durante muchos años después de la consolidación de los campos. Fotografías aéreas históricas están disponibles en las oficinas locales de la Agencia de Servicios Agrícolas. A menudo se encuentran disponibles fotografías que datan de la década de 1950 y algunas que se remontan a fines de la década de 1930.

(abre en una nueva ventana)Fotografías aéreas e imágenes digitales modernas
Las fotografías aéreas de archivo son útiles para detectar posibles efectos de prácticas de gestión histórica. Las fotografías aéreas modernas del cultivo actual pueden ayudar a detectar la variabilidad debido a prácticas de manejo más recientes y problemas que incluyen drenaje deficiente, malezas, insectos, nematodos y enfermedades.

La mayor parte de los análisis de datos de detección remota se realizan en una computadora con imágenes digitales. Las imágenes se pueden adquirir digitalizando fotografías de cámaras de película o directamente con cámaras digitales y otros instrumentos electrónicos especializados. Una fotografía que ha sido digitalizada está representada por cientos de miles o millones de puntos llamados píxeles (elementos de imagen) y se almacena electrónicamente. Las cámaras digitales registran la reflectancia con conjuntos de pequeños sensores y almacenan imágenes directamente, sin el uso de película fotográfica. Se pueden utilizar filtros de luz, sensores electrónicos avanzados y películas especiales para recolectar energía luminosa invisible para el ojo humano y de porciones específicas del espectro electromagnético (EM). A través de estas tecnologías, La teledetección con imágenes digitales puede proporcionar mucha más información diferente a la que pueden proporcionar las fotografías en blanco y negro. Es importante tener un conocimiento básico de la luz para apreciar la variedad de tecnologías utilizadas en la teledetección.

(abre en una nueva ventana)Espectro electromagnético

Figura 2
La luz visible en el extremo rojo del espectro tiene una longitud de onda más larga (frecuencia más baja) que la luz en el extremo violeta.

La luz visible es energía electromagnética, que viaja en forma de ondas. Los colores que vemos se deben a diferencias en la frecuencia o longitud de onda de esta energía electromagnética (Figura 2). Los colores de un arco iris son un ejemplo evidente de luz de la región visible del espectro electromagnético; estos colores son rojo, naranja, amarillo, verde, azul y violeta. La luz roja tiene la longitud de onda más larga de todas las luces visibles. Las longitudes de onda a menudo se expresan en nanómetros (nm), una unidad de medida equivalente a la mil millonésima parte de un metro. La parte visible del espectro varía desde aproximadamente 700 nanómetros (el extremo rojo de la parte visible del espectro) hasta 400 nanómetros (el extremo violeta de la parte visible del espectro).

La luz visible es solo una pequeña parte del espectro electromagnético (Figura 3) que puede ser útil para analizar suelos y cultivos. La luz infrarroja, caracterizada por longitudes de onda mayores que las del espectro visible, varía entre 700 nm y 100.000 nm. En particular, la luz infrarroja reflejada, que varía de 700 nm a 3000 nm, es útil en la teledetección para detectar el estrés en las plantas en crecimiento. Algunas regiones adyacentes del espectro también tienen importancia en la teledetección. Estos incluyen las longitudes de onda más largas de la región de microondas de 1 mm a 1 my las longitudes de onda más cortas de la región ultravioleta, con longitudes de onda más cortas que el extremo violeta del espectro visible (400 nm). Más pequeños aún son los rayos X y otras formas de radiación. Las longitudes de onda más largas que las de la región de microondas se utilizan para transmisiones de radio.

La luz visible es una banda relativamente estrecha en el espectro electromagnético.Figura 3
La luz visible es una banda relativamente estrecha en el espectro electromagnético (EM). La teledetección mide la reflectancia de la radiación EM tanto dentro como fuera del rango visible.

(abre en una nueva ventana)Propiedades de reflectancia del suelo, el agua y las plantas.
Para la mayoría de las aplicaciones, las cámaras e instrumentos similares dependen de la energía del sol para iluminar la superficie a fotografiar. La luz se transmite, absorbe o refleja según las propiedades de los materiales que incide. Eventualmente, toda la luz es absorbida por algún objeto o reflejada. La energía luminosa que se absorbe se convierte en calor. La luz reflejada se puede registrar mediante una película fotográfica o sensores electrónicos.

Cuando la energía del sol incide sobre una superficie, la cantidad y el tipo de reflectancia depende de la composición de la superficie que incide y del ángulo de incidencia. Por ejemplo, el suelo de color claro refleja más luz solar que el suelo oscuro. Por el contrario, el suelo oscuro absorbe más energía de la luz solar y se calienta más rápidamente. Los cuerpos de agua tienen características de reflectancia diferentes a las del suelo desnudo, y la calidad de la reflectancia varía con la profundidad y la turbidez del agua.

La reflectancia total de la superficie de las plantas varía a lo largo de la temporada y durante el día a medida que cambia la energía solar. Sin embargo, la información más útil la proporcionan las diferencias de reflectancia entre las diversas porciones del espectro EM. Estas diferencias de reflectancia a lo largo de todo el espectro EM se pueden utilizar para distinguir la vegetación sana de la vegetación necrótica o estresada. Varios factores, como la sequía, la deficiencia nutricional, las enfermedades, los nematodos y las lesiones por herbicidas pueden reducir o alterar el contenido de clorofila y otras sustancias que afectan la reflectancia de la vegetación.

La clorofila absorbe la mayor parte de la luz de las porciones roja y azul del espectro visible, pero refleja las longitudes de onda verdes; por lo tanto, las hojas aparecen verdes cuando el contenido de clorofila es alto. Cuando las hojas pierden clorofila, hay menos absorción y proporcionalmente más reflejo de las longitudes de onda rojas, lo que hace que las hojas parezcan rojas o amarillas (el amarillo es una combinación de longitudes de onda rojas y verdes). La estructura interna de las hojas sanas también refleja la luz infrarroja cercana; por lo tanto, la reflectancia del infrarrojo cercano es una excelente medida de la salud de la vegetación de los cultivos.

Algunas veces se utilizan técnicas de filtrado para capturar la luz reflejada de una o más porciones específicas del espectro que están altamente correlacionadas con características importantes de la planta. Las proporciones de reflectancia de entre estos tipos específicos de luz pueden servir como «huellas digitales o firmas» para detectar características del suelo, el agua y los cultivos importantes en el manejo del cultivo. Por lo tanto, los colores o sombras en un mapa desarrollado a partir de datos de detección remota podrían representar colores verdaderos o colores falsos. Los colores falsos proporcionan una representación visual de propiedades de reflectancia específicas medidas directamente o categorías de ciertas combinaciones de propiedades de reflectancia que representan una alta probabilidad de una condición particular, como el estrés causado por deficiencias de nutrientes, enfermedades o sequía.

(abre en una nueva ventana)Recopilación de imágenes de detección remota
En la mayoría de los casos, el proceso de recopilación y procesamiento de datos de detección remota se adapta mejor a organizaciones comerciales o especialistas que pueden permitirse invertir el tiempo y los recursos financieros necesarios para desarrollar técnicas confiables para la recopilación de datos. Al distribuir los costos en un área grande o entre un gran número de granjas, las empresas comerciales pueden permitirse ofrecer imágenes utilizando la mejor tecnología disponible.

(abre en una nueva ventana)Tecnologías fotográficas y electrónicas especializadas
Photographic film is basically of two types — panchromatic and color. Panchromatic film, which is used to provide black-and-white images, is sensitive to visible light as well as infrared light up to 900 nm and ultraviolet light down to 300 nm. Normal color film consists of three layers sensitive to red, green and blue light and produces photographs that look normal to the eye. Color-infrared (CIR) film is also a three-layer film but is sensitive to infrared, red and green light. When processed, CIR film results in a «false color» image in which the infrared light is printed as red, red light is printed as green, and green vegetation appears blue. The remaining blue light often offers little useful information. Multiband photography uses multiple lenses and various combinations of films and filters to record simultaneous photographs of the landscape from several small or discrete spectral ranges.

Se utilizan varias tecnologías para recopilar datos de reflectancia de forma electrónica. La terminología utilizada para describir estas tecnologías a menudo incluye prefijos como multi e hiper para indicar aproximadamente cuántas bandas separadas de reflectancia se miden. El término multiespectral típicamente implica que se miden aproximadamente cuatro bandas relativamente anchas de reflectancia, mientras que el término hiperespectral generalmente implica que se miden algo del orden de 100 bandas de reflectancia relativamente estrechas.

Las cámaras digitales y los escáneres multiespectrales registran datos mediante el uso de dispositivos de carga acoplada (CCD). Las cámaras digitales utilizan una serie de CCD sensibles a varias porciones del espectro EM para proporcionar instantáneas del paisaje, mientras que los escáneres multiespectrales registran sucesivos barridos estrechos de luz a medida que el campo de visión del instrumento se mueve a través del paisaje. Los datos de reflectancia multiespectral se recopilan típicamente como tres o cuatro bandas espectrales en anchos de 10 a 100 nanómetros. Los filtros montados en lentes se utilizan para registrar por separado la energía luminosa de dos o tres porciones del espectro visible (luz roja, verde y azul), así como la luz infrarroja cercana. Los datos de reflectancia hiperespectral suelen incluir más de 100 bandas espectrales estrechas con anchos de banda muy estrechos y proporcionan una gran cantidad de información.

Los datos de reflectancia disponibles comercialmente se recopilan utilizando aviones de ala fija o satélites que proporcionan una plataforma para el equipo de detección. Los datos se indexan espacialmente para que se puedan generar imágenes georreferenciadas de un campo. La calidad o el valor de los datos de teledetección están relacionados con la resolución espectral, espacial y temporal.

La resolución espectral es el grado en que se separan las longitudes de onda de la luz en el espectro. Se utilizan varios tipos de sensores para recoger la luz reflejada de varias porciones del espectro EM. Una imagen en blanco y negro (escala de grises) tiene una resolución espectral baja porque está compuesta de luz de todo el espectro visible, pero los colores no se clasifican. Por el contrario, una imagen en color tiene una resolución espectral más alta. En la práctica, se utilizan filtros y sensores múltiples para recolectar luz de muchas porciones estrechas del espectro EM para proporcionar una alta resolución espectral.

La resolución espacial es la cantidad de detalle de una imagen. La diferencia entre una resolución espacial buena y mala se puede considerar como la capacidad de detectar objetos pequeños. Por ejemplo, un observador que mira una imagen con una resolución espacial deficiente puede apenas ser capaz de detectar la presencia de un vehículo en el paisaje, pero es posible que no pueda distinguir un tractor de un camión. El mismo observador que usa una imagen con alta resolución puede detectar características lo suficientemente pequeñas como para distinguir entre los dos objetos.

La resolución espacial de las imágenes obtenidas por teledetección suele ser de 2 a 4 metros por píxel, lo que suele ser adecuado para detectar características importantes de la superficie. Ocasionalmente, los aviones vuelan a altitudes más bajas para proporcionar una resolución más alta del orden de 0,5 metros por píxel. El ancho de la imagen o «huella» se estrecha con la altitud más baja, así como con el uso de lentes de zoom.

La resolución temporal es la diferencia de tiempo entre imágenes sucesivas. Las imágenes adquiridas con solo unos días de diferencia brindan la capacidad de detectar cambios en la reflectancia que pueden indicar la aparición de estrés en un cultivo. La resolución temporal está limitada por el número de veces que están programados los aviones o satélites para pasar sobre el paisaje.

La cobertura de nubes es una limitación tanto para los aviones de ala fija como para los satélites. Las nubes sobre el paisaje dan sombra a la superficie que se va a ver, cambiando las características de la luz incidente y reflejada y bloqueando una vista clara del paisaje. Por tanto, la resolución temporal también se reduce si no se pueden obtener buenas imágenes debido al mal tiempo.

(abre en una nueva ventana)Productos de teledetección disponibles comercialmente
Los tipos de productos comerciales disponibles para la teledetección varían considerablemente desde mapas de datos brutos hasta mapas que representan información específica. Por ejemplo, algunas empresas ofrecen productos que incluyen acceso en línea a imágenes sin procesar y herramientas de medición y análisis disponibles por separado. Los tamaños de imagen incluyen 1, 2, 3 y 6 millas cuadradas con resoluciones de 1, 4, 5, 10 y 15 metros, según el producto. Los tipos de imágenes incluyen infrarrojos en blanco y negro, en color y en color. La mayoría de estos productos se desarrollan a partir de datos existentes de menos de tres años. Otros productos pueden estar disponibles para una fecha futura y deben solicitarse con dos semanas de anticipación.

Algunas empresas ofrecen productos diseñados para proporcionar información específica sobre un cultivo o campo. Algunos de estos productos se basan en mediciones de reflectancia con poco o ningún procesamiento. En otros casos, los productos son estimaciones de una condición específica que se ha desarrollado aplicando fórmulas a medidas de reflectancia seleccionadas para estimar esa condición (Tabla 1).

Cuadro 1
Ejemplos de productos de teledetección disponibles comercialmente.

Productos y usos sugeridos

Brillo del
suelo Elaborar mapas de suelo o muestreo directo del suelo
Vigor o salud del cultivo
Varios usos

Cobertura de vegetación Decisiones de replantación
Contenido de clorofila
Gestión de nitrógeno
Predicción de rendimiento
Gestión general
La maleza se escapa del
manejo de la maleza
Estrés debido a
los déficits de humedad del manejo del riego del dosel
Residuos de cultivos
Evidencia de cumplimiento de las pautas de prevención de la erosión
En el Missouri Precision Agriculture Center se mantiene una lista de fuentes comerciales de datos de teledetección diseñados para la agricultura.(abre en una nueva ventana) (MPAC).

(abre en una nueva ventana)Interpretación de la imagen: Verificación terrestre y exploración dirigida
Las imágenes aéreas proporcionan una forma eficiente de monitorear el desarrollo de los cultivos, determinar la extensión de las áreas estresadas y detectar patrones debido a las prácticas de manejo en un campo. Debido a que los datos de teledetección promedian típicamente la reflectancia de un área relativamente grande que puede incluir varias plantas, la causa exacta de la variabilidad generalmente no está clara a partir de las imágenes únicamente. En la mayoría de los casos, solo la inspección manual desde el suelo puede proporcionar una explicación confiable de la variabilidad. La verificación en tierra es el acto de ir físicamente a un campo para determinar la causa de la variabilidad detectada en una imagen.

La exploración dirigida es otro beneficio de los datos de teledetección. Las imágenes impresas pueden proporcionar una guía para ubicar áreas específicas de interés dentro de un campo, pero si el campo es grande y carece de puntos de referencia internos, la exploración del campo aún puede ser un desafío en soja perforada a la altura de la cintura o en soja de 10 pies de altura. maíz. Hay software disponible que puede descargar imágenes «georreferenciadas» detectadas de forma remota en una computadora de mano. La computadora de mano equipada o conectada a un receptor GPS (sistema de posicionamiento global) portátil puede guiar los esfuerzos de exploración dirigidos.

En el área específica de interés, un fitopatólogo o agrónomo familiarizado con las técnicas de exploración puede observar las diferencias en el color de las hojas y los patrones de daño a las hojas y los tallos y tomar rápidamente una decisión informada sobre la causa probable del daño a una planta. Otros ejemplos de causas específicas de variación incluyen la población de plantas, el tamaño y el vigor de las plantas. Cuando se descartan diferencias en la fecha de siembra, la variedad, la tasa de siembra, la profundidad de siembra, las aplicaciones de herbicidas y fertilizantes, el análisis puede proceder a otros factores como las diferencias en el tipo de suelo, las propiedades físicas del suelo o el perfil del suelo y las características del drenaje. Las causas específicas de variación relacionadas con el suelo incluyen la profundidad de la capa superficial del suelo, la presencia de una cazuela de arcilla, un nivel freático encaramado, rayas de subsuelo arenoso o gravilloso, líneas de tejas o diferencias históricas en el estiércol dosis de aplicación de fertilizante o cal. Incluso si no se determina la causa de la diferencia, la información puede ser importante para futuras decisiones de gestión.

También se están desarrollando sensores montados en el tractor y en el equipo que miden la radiación electromagnética a medida que el equipo viaja a través del campo. Estos sensores en movimiento proporcionan un método alternativo para registrar las propiedades de reflectancia y ofrecen la posibilidad de realizar ajustes en tiempo real de las prácticas de gestión. Específicamente, se están utilizando radiómetros para medir el verdor del dosel en cultivos como el maíz para desarrollar un método para ajustar automáticamente las tasas de nitrógeno del revestimiento lateral durante la aplicación. Se están desarrollando sensores similares para detectar malezas para la aplicación selectiva de herbicidas y el daño de los insectos en la alfalfa para tomar decisiones sobre el manejo de plagas.

(abre en una nueva ventana)Resumen
Las tecnologías de teledetección proporcionan una herramienta importante para ayudar a la gestión de cultivos en sitios específicos. La teledetección tiene el potencial de proporcionar un análisis en tiempo real de los atributos de un cultivo en crecimiento que puede ayudar a tomar decisiones de manejo oportunas que afectan el resultado del cultivo actual. Sin embargo, al igual que otras tecnologías de agricultura de precisión, la información obtenida de la teledetección es más significativa cuando se combina con otros datos disponibles. Por esta razón, incluso las fotografías históricas pueden adquirir un nuevo valor.

La incorporación de la teledetección en sus actividades de gestión requiere disciplina y requerirá nuevas técnicas de gestión y habilidades técnicas. Para tener éxito, la teledetección debe ir acompañada de un buen programa de exploración convencional y los beneficios de las mejoras en la gestión deben superar el costo de la tecnología, así como el tiempo adicional dedicado a la gestión.

La agricultura de precisión es el punto culminante de la actual etapa de revolución agrícola, que comenzó a principios del siglo XX con la creciente mecanización y continuó en 1990 cuando se introdujeron nuevos métodos de modificación genética.

Para comprender las ventajas, definamos primero qué es la agricultura de precisión y por qué es beneficiosa para los agricultores. El término suele abreviarse como AP, también conocida como agricultura por satélite, manejo sitio-específico de los cultivos (SSCM) o agricultura de precisión. Se trata de un concepto que implica la observación, la medición y la respuesta a la variabilidad inter e intracampo en los cultivos que emplean la tecnología de la información (IT).

Los beneficios de la agricultura de precisión son claros. El enfoque define los cultivos y los requisitos del suelo para una productividad óptima, por un lado, y para preservar los recursos, garantizar la sostenibilidad y la protección del medio ambiente, por el otro. Este proceso en la agricultura regular ayuda a resolver los problemas más críticos de la agricultura: el desperdicio de recursos, los altos costes y el impacto medioambiental.

Hoy en día, los últimos descubrimientos científicos y tecnológicos hacen la vida de los agricultores mucho más fácil, permitiéndoles hacer frente a sus tareas más rápidamente.

Entre las características de la agricultura de precisión encontramos el tener diferentes métodos disponibles, entonces, ¿cuál es el mejor método para empezar? Estimando los pros y contras de cada tecnología en particular, la monitorización con satélites puede ser considerada como la opción más económica y disponible.

Las imágenes espaciales y las herramientas para su interpretación permiten a los agricultores distinguir con precisión las zonas con problemas, decidir qué método aplicar en la zona objetivo y calcular el mejor momento para ello.

tecnologías básicas utilizadas en agricultura de precisión

TECNOLOGÍAS BÁSICAS APLICABLES EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Tecnología de tasa variable (VRT): cualquier tecnología o método que permite a los agricultores controlar con precisión la cantidad de insumos aplicables dentro de zonas agrícolas definidas. Esta tecnología de la agricultura de precisión utiliza programas informáticos especializados, controladores y un sistema de posicionamiento global diferencial (DGPS). Básicamente hay tres enfoques para la VRT – manual, basado en mapas o datos de sensores.
Muestreo de suelo con GPS: este método incorpora la tecnología GPS en la agricultura de precisión para seleccionar muestras de suelo de diferentes zonas para comprobar los nutrientes, el nivel de pH y otros datos para tomar decisiones rentables en la agricultura. Los grandes datos recogidos por el muestreo, se aplican para calcular la tasa variable para optimizar la siembra y la fertilización.
Aplicaciones informáticas: Apoyándose en el GIS, la agricultura de precisión puede incorporar aplicaciones que creen planes precisos de explotación agrícola, mapas de campo, exploración de cultivos, mapas de rendimiento y para definir con precisión la cantidad exacta de insumos que deben aplicarse en los campos. Entre las ventajas se encuentra la posibilidad de crear un plan de explotación agrícola respetuoso con el medio ambiente, lo que contribuye a reducir los costes y aumentar el rendimiento. Por otra parte, estas aplicaciones proporcionan datos de valor reducido que no pueden aplicarse a soluciones de agricultura de gran precisión debido a la incapacidad de integrar los datos obtenidos en otros sistemas auxiliares.
Tecnología de observación remota: La teledetección y la agricultura de precisión pueden combinarse para centrarse en los factores que pueden estresar un cultivo en un momento específico o estimar con precisión la cantidad de humedad en el suelo. Estos datos se obtienen a partir de drones y satélites. En comparación con los datos de drones, las imágenes satelitales son más accesibles y polivalentes.
agricultura de precisión con mapa de vegetación

¿CUÁLES SON LAS APLICACIONES DEL CONCEPTO?
La agricultura de precisión permite el control y la gestión de los campos a distancia mediante el uso de sensores en los campos, así como de drones y satélites para la vigilancia desde el cielo. Todos son buenos para sus propósitos específicos, por lo que no es fácil elegir cuál es mejor.

Para empezar, las imágenes de satélite parecen ser la opción más rentable de la observación remota. El software online (y Crop Monitoring en particular) permite adquirir, procesar y analizar datos online.

Utilizando esos productos informáticos se pueden almacenar todos los datos de la agricultura en un solo lugar, recibir datos históricos y su análisis comparativo, hacer informes y compartir toda la información necesaria con todos los participantes que intervienen en el proceso de gestión del campo (agricultores, compañías de seguros, comerciantes, etc.). Otras ventajas de la agricultura de precisión son:

Costes. El precio del resto de dispositivos (drones, sensores, estaciones meteorológicas) es muy elevado, y no es lógico ni práctico utilizarlos en agricultura todo el tiempo. Se necesitan solamente en ciertos momentos que requieren de precisión. La monitorización por satélite es suficiente para detectar un área con problemas, sólo entonces es el turno de los drones o aplicaciones de exploración de intervenir para ver el problema en detalle. Después de eso, se decide cómo resolver el problema manualmente y con precisión.
Enfoque de los recursos humanos. No solo los aparatos tecnológicos tienen un coste en esta lista. Es necesario contratar especialistas o proporcionar entrenamiento a los trabajadores para operar algunos de estos dispositivos y también se requieren licencias.
Uso con restricciones. Los drones están prohibidos cerca de sitios estratégicos como bases militares o aeropuertos y son altamente sensibles a vientos fuertes, limitando su uso.
agricultura de precisión a gran escala

IMÁGENES ESPACIALES… ¿Y DESPUÉS QUÉ?
Recopilar un conjunto de datos no es todo, hay que interpretarlo también. Lo bueno de los servicios online es que incorporan herramientas para el procesado de datos.

Las herramientas analíticas básicas son:

Índices de vegetación para la agricultura:
NDVI – Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada: estima la salud de las plantas en base a la luz del infrarrojo cercano (NIR) reflejada.
ReCl – Índice de clorofila de borde rojo: detecta la clorofila y, por tanto, la capacidad de fotosíntesis.
NDRE – Diferencia Normalizada del Borde Rojo: también detecta la clorofila, pero es útil en las etapas media y tardía
MSAVI – Índice de Vegetación Ajustado al Suelo Modificado: controla las primeras etapas del desarrollo de las plantas para supervisar las condiciones de los cultivos.
NDMI – Índice de Humedad de Diferencia Normalizada: describe el nivel de estrés hídrico del cultivo.
agricultor que utiliza índices de vegetación para agricultura de precisión

Etapas de crecimiento
La agricultura de precisión no puede estar completa sin información relevante sobre el ciclo de crecimiento de las plantas que permita a los agricultores elegir el momento más adecuado para realizar actividades sobre el terreno. Esto incluye la aplicación con precisión de fertilizantes, insecticidas y fungicidas, o la distribución de sistemas de riego o drenaje. Así, se puede resolver cualquier problema justo a tiempo.

inicio de la etapa de crecimiento del cultivo

Zonificación del campo basada en los niveles de productividad
Dado que los campos difieren en la composición del suelo, los nutrientes requeridos, la capacidad de retener el agua y otros muchos atributos, es bueno aplicar la técnica de zonificación. Gracias a ella se obtiene un enfoque diferencial para determinar con precisión el propósito de la tierra y cómo manejarla.

Esto se hace mediante imágenes de satélite en tiempo casi real y un análisis comparativo de datos históricos. Cuando se detecta un patrón en el pasado, es probable que aplicar las mismas técnicas en agricultura ahora también funcione.

combinar en el campo

Internet de las cosas
IoT y la robótica ya reemplazan a los humanos en muchas esferas de la vida y la agricultura no es una excepción. Es posible encontrar múltiples aplicaciones que pueden calcular la cantidad de material de siembra o los nutrientes necesarios por acre incluso con más precisión que los humanos. Las condiciones de los cultivos y los pronósticos del tiempo se pueden obtener a través del teléfono.

Las máquinas con piloto automático son lo suficientemente inteligentes para distinguir las malas hierbas de las plantas y la fruta madura de la inmadura, algo muy útil para la agricultura.

La agricultora comprueba el estado del cultivo después de explorar

Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Es necesario conocer con precisión la ubicación de la maquinaria no sólo para saber dónde está. El GIS mejora las operaciones de agricultura y la productividad en general. Las sembradoras y aspersores equipados con ordenadores no pasan la misma zona dos veces, lo que significa que evitan las superposiciones y las áreas perdidas.

cosecha de rendimiento en agricultura de precisión

Esta innovación reduce el consumo de materias en agricultura y protege la naturaleza cuando se utilizan compuestos químicos, ya que el exceso de fertilización y riego destruye los cultivos.

CROP MONITORING: EL PRIMER PASO HACIA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN
Simplificando la definición de agricultura de precisión, podemos decir que es la adquisición y el funcionamiento con precisión de información casi en tiempo real para la agricultura usando las últimas técnicas informáticas. Si bien puede haber otros usos de la agricultura de precisión, el objetivo principal y final de la agricultura de precisión es elaborar las soluciones más eficientes.

Crop Monitoring para agricultura de precisión

Con Crop Monitoring se pueden almacenar todos los datos en un solo lugar y obtener análisis detallados y exhaustivos de las condiciones meteorológicas, las etapas de desarrollo de las plantas, la mejor cantidad y momento para la siembra o la aplicación de fertilizantes, la zonificación del campo y mucho más.

El software inteligente le notifica sobre las previsiones meteorológicas, las condiciones de los cultivos y las anomalías en su desarrollo con suficiente antelación para evitar pérdidas.

Equipado con información de calidad y recomendaciones eficaces, podrá sacar el máximo provecho de su explotación agrícola reduciendo la cantidad de semillas y fertilizantes que se utilizan y contribuyendo a la protección de la naturaleza. Es por ello que conviene remarcar la importancia de la agricultura de precisión para conseguir una agricultura mejor para hoy y para el futuro.

Desde hace tiempo, una de las bases del desarrollo económico en Argentina es el de los recursos edáficos. Debido a la gran extensión de su territorio y a la peculiaridad de su tipo de suelo oscuro, su producción de grano ha hecho que se la conozca como “el granero del mundo”. Asimismo, esta producción favorece también que la carne local sea de gran calidad.

LA IMPORTANCIA DEL SUELO EN LA AGRICULTURA
Como no podía ser de otra manera, el suelo juega un papel fundamental en el éxito de la agricultura. Es donde se encuentran las plantas y obtienen sus nutrientes, que luego nos proveerán a humanos y animales de alimento. Por ello, cuanto más saludable sea, mejor para todos.

No obstante, hay distintos tipos de suelos y sus características no siempre son propicias para producir los nutrientes necesarios para el crecimiento saludable de las cosechas, ya que poseen diferente color, textura y propiedades químicas. Igualmente, las partículas que lo componen pueden ser de diferentes tamaños; al combinar todos estos factores obtendremos una representación de su nivel de fertilidad.

Por lo tanto, es lógico pensar que la efectividad de la actividad agrícola se basará en gran parte en el conocimiento de los tipos de suelo usado y como se compensen o solucionen los problemas relacionados con sus características naturales.

importancia del suelo

TIPOS DE SUELO EN ARGENTINA
La siguiente lista determina el mapa de tipos de suelo de Argentina y sus características, que se compone de:

Alfisoles. Son arcillosos, cuya filtración de agua es baja, húmedos y que no permiten la agricultura. Se les conoce como “suelos grises”.
Andisoles. Situado en zonas templadas o frías, principalmente a lo largo de la cordillera de los Andes. Su textura franco arenosa y su desarrollo en depósitos volcánicos de zonas húmedas y subhúmedas hace que se meteorice rápidamente, formando mezclas de silicato y aluminio.
Aridisoles. Como su propio nombre indica, son áridos de color claro y escasa fertilidad. Situados mayormente en la zona norte del país, cercanos a Puna.
Entisoles. Ubicados en valles fluviales, están débilmente desarrollados y poseen una baja fertilidad, por lo que su uso en agricultura está desaconsejado. Su tonalidad es castaña o marrón.
Gelisoles. Se encuentran en zonas de hielo permanente o permafrost y no pueden ser usados para la agricultura.
tipos de suelo: Alfisoles, Andisoles, Aridisoles, Entisoles, Inceptisoles, Histosoles

Histosoles. Son suelos de zonas pantanosas y lugares con mucha cantidad de agua, de ahí que, aunque posean mucha materia orgánica, sean poco apetecibles para el desarrollo de la agricultura en ellos.
Inceptisoles. Aunque su acumulación de nutrientes no sea la mejor, los convierte en utilizables para el desarrollo de diferentes tipos de cultivos agrícolas. De color pardo, suelen estar cubiertos por bosque y se encuentran en la zona más al norte del país.
Molisoles. Son los más valiosos y fértiles del país, con un color muy oscuro y muy buen drenaje. Se pueden encontrar en la zona oeste del país, en las llanuras chaco-pampeanas.
Oxisoles. El óxido de hierro forma parte de este tipo de suelo, lo que le confiere un color rojizo. Aunque están en zonas subtropicales, su alta porosidad y su escasa fertilidad no favorecen su uso.
Spodosoles. Situados en el sur del país (Tierra de Fuego), son demasiados ácidos para ser aptos para la agricultura.
Ultisoles. Con un color entre rojizo oscuro y pardo, su presencia es mayor que la de los oxisoles en zonas del noreste del país con desarrollo joven. Son poco espesos y difícilmente saturables.
Vertisoles. Son arcillosos pero difíciles de tratar debido a su expansión y contracción al humedecerse y secarse. No se usan en agricultura, incluso a pesar de su alto contenido en nutrientes.
tipos de suelo: Gelisoles, Molisoles, Oxisoles, Spodosoles, Ultisoles, Vertisoles

CLASIFICACIÓN DEL SUELO SEGÚN SU USO AGRÍCOLA EN ARGENTINA
En esta lista, la clasificación del suelo viene determinada por su capacidad para satisfacer necesidades agrarias en Argentina. Existen 8 clases y son:

Clase I – Válidos para cualquier tipo de agricultura debido a su versatilidad y buena retención de agua. Generan cantidades altas de materia orgánica.
Clase II – Para cultivos que no soportan un exceso de salinidad o humedad. Normalmente se encuentran en zonas con una ligera pendiente y requieren técnicas agrícolas para su conservación.
Clase III – Al ser suelos poco profundos expuestos al viento y al agua, requieren una mayor cantidad de técnicas de conservación y la limitación de cultivos es aún mayor que en las clases anteriores.
Clase IV – Bajo rendimiento y grandes limitaciones en el uso de la agricultura, pues solo permiten 203 tipos de plantas. Su manejo y conservación es incluso más difícil que en la clase III.
Clase V – Con alto nivel de erosión (leer más sobre la erosión del suelo), no son válidos para la agricultura y su uso queda limitado a pastoreo y zonas de forestación.
Clase VI – Aunque admiten el cultivo de algunas frutas y hortalizas, su pedregosidad y facilidad para inundarse los convierte en no utilizables para la agricultura. Además requiere de ciertas mejoras para ser usado para pastoreo.
Clase VII – Con graves limitaciones, su uso está desaconsejado incluso para el pastoreo y queda limitado a la recreación o conservación de la flora silvestre.
Clase VIII – No válidos para un uso agrario, estos tipos de suelo desérticos se utilizan sólo para la conservación del medio ambiente.
uso del suelo en la agricultura

DETERMINAR LOS TIPOS DE SUELO: SOFTWARE AGRÍCOLA Y MAPAS DE TIPOS DE SUELO
Estos test son aproximados y solo dan una idea general. Son fáciles de utilizar y apropiados para los experimentos de ciencias en los colegios. Para saber cuáles son los tipos de suelo con seguridad y buscar consejo profesional, puede confiar en los satélites. Ellos pueden proporcionarte un mapa de tipos de suelo mediante una estimación de la radiación de la superficie terrestre.

Los distintos tipos de suelo emiten diferentes señales (también conocidas como temperaturas) que se pueden distinguir y recoger mediante satélites. Un software especial disponible en las plataformas agrícolas interpreta la señal y proporciona resultados altamente precisos.

mapa de temperatura del suelo

TIPOS DE SUELO EN CROP MONITORING
Esta plataforma le ofrece la función de mapear los tipos de suelo. Para conseguirlo, imagine el siguiente caso: un agricultor dibuja un campo determinado en el mapa, selecciona “tipo de suelo” y recibe el mapa solicitado para proceder con la práctica agrícola. Por tanto, dependiendo del tipo de suelo, el agricultor tomará una decisión informada sobre qué cultivo sembrar basada en estos datos. Esta plataforma le proporciona también recomendaciones sobre fertilizantes que puede usar para mantener y/o mejorar su productividad.tipos de suelo en Crop Monitoring

Otra característica útil de Crop Monitoring es la habilidad para los agricultores de comprobar el historial de desarrollo vegetal de un campo específico en los últimos 5 años. Esta característica es utilizada para comparar el estado de los campos en los últimos años y determinar qué factores influyen en el desarrollo de un tipo de cultivo en particular. De este modo, es capaz de tomar decisiones sobre fertilizantes, temperatura y niveles de humedad, así como otros requisitos para cubrir las necesidades de un tipo de suelo en particular.

zonificación de tipos de suelo

LOS MEJORES TIPOS DE SUELO PARA LA AGRICULTURA?
Cómo hemos visto en la clasificación de los tipos de suelo anterior, existen diferentes tipos y no hay una receta correcta para el éxito a la hora de elegir el correcto para su cultivo, sin embargo, los de marga suelen ser una buena opción.

Aunque guste lo ajeno, más por ajeno que por bueno, es muy probable que tu vecino también tenga el mismo tipo de suelo que tú. Es raro que haya diferentes tipos de suelo en la misma vecindad. La respuesta más precisa viene de la mano de softwares online de manejo agrícola – los satélites pueden monitorizar el área, procesar datos y proporcionar una respuesta definitiva con un ranking del tipo de suelo específico para tus campos.

Es importante destacar que los terrenos “puros” son escasos, probablemente tengas que lidiar con una mezcla como suelos arcillo-arenosos, arcillo-limosos, areno-limosos, etc.

Además, hay que tener en cuenta la contaminación de los distintos tipos de suelo. Junto a las “inclusiones” naturales como estiércol y excrementos producidos por animales y humanos, también hay contaminantes radioactivos y desechos urbanos e industriales que tiene consecuencias en su composición y calidad en general.

Por tanto, el truco principal para tener éxito en la agricultura es saber el tipo de suelo y cultivar plantas apropiadas al mismo.

Las tecnologías de agricultura de precisión que se consideraban casi de la «era espacial» a principios de la década (por ejemplo, autodirección GPS, drones, etc.) se han convertido en algo común. Si bien muchas de estas tecnologías, sin duda, tienen potencial, hay poca información sobre cómo su aplicación mejora el desempeño financiero en la granja.

Para evaluar el costo-beneficio de la agricultura de precisión, hemos utilizado el modelo Loam Farm de Andersons para probar la agricultura de precisión en su empresa de trigo (300 Ha). Loam Farm es una empresa ficticia, con sede en el este de Inglaterra, que ha estado en funcionamiento desde 1991 y rastrea la suerte de las granjas de cultivos combinables. Comprende 600 hectáreas en una rotación simple de molienda de trigo, colza, trigo forrajero y frijoles de primavera, y se basa en datos de la vida real. El desempeño financiero de Loam Farm en su conjunto (es decir, todas las empresas) se muestra en la Figura 1 para 2017 bajo los escenarios de statu quo y agricultura de precisión. Las técnicas de agricultura de precisión aplicadas incluyeron mapeo del suelo y dirección automática por GPS, mientras que la aplicación de tasa variable también se incorporó al equipo utilizado.

El desempeño se evaluó dividiendo la empresa de trigo en una serie de cuadrículas de 10 × 10 metros donde las tasas de siembra y aplicación se variaban de acuerdo con la capacidad y las necesidades de la tierra. Esto significó que en algunas áreas, la aplicación de insumos aumentó y disminuyó en áreas de bajo rendimiento mientras que la tierra más pobre (3% aprox.) No fue cultivada. Al aplicar técnicas de agricultura de precisión, el rendimiento medio de trigo mejoró en un 1,3%; el margen bruto aumentó un 2.0% en toda la finca. Los costos generales aumentaron levemente (0.3%) ya que el costo de la tecnología de agricultura de precisión (£ 10,000) eclipsó los ahorros, particularmente en mano de obra, generados por la dirección automática. En general, al aplicar técnicas de agricultura de precisión en la empresa de trigo, Loam Farm aumentó su rentabilidad en alrededor de £ 8.400. Por lo tanto, indica una recuperación en el año 2.

Figura 1 – Agricultura de precisión aplicada a la empresa de trigo de Loam Farm *

£ por hectárea (a menos que se indique) Status quo Agricultura de precisión
Rendimiento de trigo (t / Ha) 9.05 9.17
Salida 1,163 1,171
Costos variables 394 387
Margen bruto 769 784
Gastos generales 414 415
Alquiler y financiación 243 243
Dibujos 77 77
Margen de producción 35 49
* Prueba en empresa de trigo, resultados mostrados para toda la finca.
Fuente: The Andersons Center

por hectárea (a menos que se indique) Status Quo Agricultura de precisión
Rendimiento de trigo (t / Ha) 9.05 9.17
Producción 1,163 1,171
Costos variables 394387
Margen bruto 769 784
Gastos generales 414415
Renta y financiamiento 243243
Dibujos 77 77
Margen de producción 35 49
* Prueba en empresa de trigo , los resultados se muestran para toda la granja.
Fuente: The Andersons Center

Michael Haverty, The Andersons Center
Michael Haverty, Economista agrícola senior en The Andersons Center

Por su propia naturaleza, el costo-beneficio de la agricultura de precisión variará de una granja a otra. Algunas granjas pueden lograr mayores ahorros, mientras que para otras, el beneficio general será marginal. Es evidente que existe un mayor margen para que la agricultura de precisión genere un rendimiento en las granjas más grandes. De hecho, para muchos usuarios es un medio clave para gestionar la escala de forma eficaz. Una vez que los datos se capturan en un sistema de información de gestión agrícola (SIAF), permanece fácilmente accesible para su análisis. El administrador de una finca puede retener en su memoria la información clave de una pequeña cantidad de campos durante las últimas temporadas. Pero a medida que aumenta el tamaño de las explotaciones y se requieren conocimientos de análisis a más largo plazo, esto ya no será suficiente. La capacidad de un agricultor para administrar un negocio más grande se puede mejorar significativamente mediante la agricultura de precisión. Sin embargo, Los agricultores deben tener cuidado para garantizar que el tiempo dedicado a analizar y gestionar sus sistemas de agricultura de precisión se utilice de forma eficaz. Es fácil verse envuelto en un torrente de datos que pueden terminar inhibiendo la toma de decisiones.

Es de esperar que continúe avanzando la adopción de la agricultura de precisión. Sin embargo, para las empresas que ofrecen productos agrícolas de precisión, es vital que muestren en términos realistas el rendimiento que los agricultores podrían generar al invertir en dicha tecnología.

En todo el mundo, la agricultura se enfrenta a muchos desafíos cada vez más complejos. Estos incluyen problemas globales como alimentar adecuadamente a una población en constante crecimiento utilizando cada vez menos recursos, adaptarse a los efectos del calentamiento global, la presión sobre los recursos hídricos o la disminución de la tierra disponible. Además, para muchos países, la agricultura debe trabajar seriamente en su atractivo, especialmente para los jóvenes, reduciendo la arduo trabajo y ofreciendo más tiempo libre. Aunque son enfermeros, técnicos, agricultores, administradores, los agricultores de hoy tienen 1.000 puestos de trabajo y, a menudo, trabajan solos. Por último, el mundo agrícola debe satisfacer las nuevas expectativas de los consumidores, cada vez más exigentes con respecto a sus alimentos, ya sea en términos de calidad o trazabilidad. Estos diferentes requisitos pueden ser satisfechos por la tecnología y en particular porel Big Data .
Cada día, se producen en todo el mundo 2,5 trillones de bytes de datos 2,5 trillones de bytes de datos . Los últimos 5 años han producido tantos datos como los últimos 50 años. Se estima que el mercado global de Big Data es de decenas de miles de millones de dólares por año. La industria agrícola tiene mucho que ver con eso. Este sector genera efectivamente un volumen colosal de datos valiosos con la explosión de sensores. La inversión en macrodatos agrícolas aumenta constantemente. Los economistas están de acuerdo en que asistimos a la próxima revolución agrícola. Incluso estamos hablando de agricultura digital o agricultura inteligente, es decir, una agricultura que utiliza tecnologías de la información y la comunicación.
De hecho, la agricultura digital nació hace 40 años con los primeros satélites de observación del suelo y se aceleró en la década de 1980 con la explosión de la capacidad informática. La tercera fase de aceleración tuvo lugar a principios del siglo XXI con la aparición de nuevas oportunidades como el smartphone, el GPS o nuevos satélites, mucho más sofisticados, y últimamente, con objetos conectados. Entonces, ahora estamos en una situación muy favorable para la agricultura digital.
EL PODER DE LOS DATOS
El potencial del big data parece increíble y su impacto inmenso. Frente al abanico de oportunidades disponibles, la tasa de adopción de nuevas tecnologías dentro del sector agrícola aumenta de manera constante, a pesar de los altos costos de compra.
Desde un punto de vista personal, estas herramientas de datos tecnológicos permiten a los agricultores más tiempo libre mediante la optimización de su producción. Gracias a esta tecnología, el agricultor puede intervenir de forma muy precisa en su explotación. Hasta entonces, sujeto a los caprichos del mercado, las crisis climática y sanitaria, el agricultor podrá convertir todos los datos de los sensores en increíbles herramientas de control. Por otro lado, el big data nos está conduciendo hacia una agricultura de precisión, que es más ecológica y económica. Además, los escáneres, sensores y herramientas analíticas también se utilizan cada vez más en el seguimiento de alimentos para monitorear y recopilar datos en sus cadenas de suministro. Permiten un seguimiento completo de la calidad de los productos, cumpliendo así con los nuevos requisitos de los consumidores. Estas tecnologías también ayudan a reducir el desperdicio en la cadena de suministro. RecuérdaloSe tira el 40% de los alimentos producidos en el mundo, incluido el 10% al 15% de los productos terminados. Los datos también están revolucionando el proceso tradicional utilizado para crear nuevas especies de plantas, que es caro, requiere mucha mano de obra y puede llevar más de 10 años. Big data acelera las cosas.
Al mismo tiempo, como en otros sectores en plena transformación, abundan las startups que ofrecen nuevos servicios y revolucionan un modelo ya consolidado. Muchas empresas emergentes de tecnología han ingresado a este nicho de mercado para enfrentar una amplia gama de desafíos para mejorar y transformar la producción de alimentos y energía. Se están creando nuevas empresas que se especializan en la recopilación, agregación y análisis de datos. Su objetivo es proporcionar a los agricultores planes individuales para poder utilizar su tierra de la manera más eficiente posible de acuerdo con los objetivos deseados y las diversas limitaciones ambientales. En 2015, más de 500 nuevas empresas de tecnología agrícola recaudaron $ 4.6 mil millones. Por otro lado, los principales actores globales, GAFA, están involucrados en esta transformación digital invirtiendo varios millones de dólares.
CONCLUSIÓN
Los macrodatos agrícolas ocuparon rápidamente un lugar considerable en la vida diaria de los agricultores y se volvieron indispensables muy rápidamente. De todos modos, las necesidades en este mercado crecen inexorablemente debido a la disminución del número de agricultores y, como resultado, las superficies de las fincas están destinadas a ser cada vez más importantes. Los datos prometen un salto cuántico hacia una agricultura de alta precisión más económica y ecológica, pero también una revolución científica en la comprensión de las relaciones entre agricultura, medio ambiente y clima. Los beneficios son numerosos, más tiempo para el agricultor, más precisión, más anticipación, más ahorro y más respeto por el medio ambiente. Big Data vale la pena. Todavía es difícil calcular realmente la contribución de esta nueva revolución digital. No sabemos qué ganaremos invirtiendo en estas tecnologías,
Sin embargo, existe un problema económico real en torno a quién es el propietario de los datos. Si el agricultor se convierte en un usuario “simple” de los datos pero no los posee, se puede modificar todo el circuito económico agrícola. Por eso, a algunos agricultores les preocupa la protección de datos, sobre todo cuando se sabe que la tierra se vende al 20% en USA más si se acompaña

Los desafíos previstos en la agricultura en lo que respecta a la necesidad de duplicar el suministro de alimentos ahora están poniendo la sostenibilidad agrícola a la par con la garantía de la seguridad alimentaria. Existe la necesidad de un sistema alimentario mundial eficiente en el uso de los recursos que tenga en cuenta el aspecto de la sostenibilidad. Por ejemplo, si está luchando por garantizar la eficiencia en el uso del agua en su granja, las formas de reducir la erosión del suelo y garantizar una degradación mínima, o incluso minimizar la entrada de energía, no está solo. Cada agricultor en todo el trabajo espera lograr todos estos y otros objetivos al mínimo costo posible. Sin embargo, tales objetivos plantean algunos de los requisitos más altos en la agricultura que no se pueden lograr con éxito mediante los enfoques tradicionales de la agricultura.

Con el aumento de las demandas y la necesidad de una agricultura sostenible, se está volviendo realmente necesario para los agricultores y las partes interesadas asociadas invertir mucho en conocimiento y en máquinas y dispositivos más sofisticados. En este artículo discutimos, en profundidad, el tema de la agricultura inteligente y su papel en el desarrollo de la agricultura sostenible.

Descripción general de la agricultura inteligente

La agricultura inteligente es un concepto agrícola moderno que analiza el uso de la tecnología para mejorar la producción agrícola y, al mismo tiempo, reducir los insumos de manera significativa. Tal como está, la agricultura inteligente es un enfoque agrícola basado en la información, lo que aumenta la necesidad de que se observe. Este enfoque aplica medidas que son económica y ecológicamente significativas para lograr un rendimiento mejorado en la producción.

La agricultura inteligente se basa en los principios de la agricultura de precisión, como el uso de la guía GPS en la aplicación de medidas específicas del lugar. Sin embargo, dado que la agricultura de precisión se centra principalmente en la adopción de cierta tecnología agrícola, la implementación de cosechadoras y tractores con piloto automático, entre otros dispositivos y maquinaria agrícola, cambia el enfoque hacia un enfoque holístico y más completo donde el enfoque no es solo en precisión espacial pero con el tratamiento más inteligente.

Los problemas típicos que la agricultura inteligente tiene como objetivo resolver incluyen aspectos como la cantidad de fertilizante que se necesita aplicar, el tiempo de aplicación y el área específica a aplicar, qué recursos se necesitan para la protección de las plantas y aspectos relacionados. Sin embargo, el campo de la agricultura se enfrenta a un gran desafío de información. La mayoría de los agricultores tienen parcelas muy pequeñas donde producen alimentos; situación que lleva a la implementación de altas medidas espaciales y temporales en cualquier sistema de monitoreo utilizado. Además, se necesita información compleja para obtener mejores resultados cuando se utiliza la agricultura inteligente.

¿Cómo promueve la agricultura inteligente la agricultura sostenible?

La agricultura inteligente y la agricultura sostenible dependen de la disponibilidad de datos. La agricultura inteligente apoya la agricultura sostenible y rentable a través de la combinación de satélites de navegación y datos de observación de la tierra para facilitar a los agricultores la toma de decisiones informadas cuando cultivan. Por ejemplo, el uso de sensores ayuda a los agricultores a tomar decisiones sobre cómo, dónde y cuándo asignar ciertos recursos para mejorar los resultados ecológicos y económicos.

Además de la modificación genética y la selección de cultivos, la agricultura inteligente parece estar tomando la ruta de la revolución verde mediante el uso de técnicas y herramientas agrícolas innovadoras. Por ejemplo, los agricultores ahora pueden usar drones, geolocalizadores y sensores para mejorar sus prácticas agrícolas. Generalmente, este enfoque implica el uso de tecnología en red para lograr ciertos objetivos de producción y en el proceso apoyar la agricultura sostenible. Las tendencias indican que la implementación continua de la agricultura inteligente en la agricultura ayudará a aliviar algunos de los problemas de seguridad alimentaria que se experimentan en diferentes partes del mundo en la actualidad.

La sostenibilidad en la agricultura se puede lograr mediante el uso adecuado de los datos en la toma de decisiones. De hecho, la agricultura innovadora se considera una rama del análisis de datos y las matemáticas. Cada día, los agricultores experimentan una serie de variables que van desde la diversidad en la composición del suelo hasta el cambio climático. Tales variaciones necesitan un análisis adecuado para implementar la práctica agrícola adecuada. La agricultura inteligente, que hace hincapié en el uso de big data en la toma de decisiones, puede ayudar a abordar algunos de estos problemas de manera adecuada y lograr cualquier objetivo de producción establecido.

La observación de la Tierra se ha utilizado desde la antigüedad, pero la tecnología avanzada presentada en los enfoques de agricultura inteligente ha asegurado la recopilación de datos satelitales de calidad. Este avance da cuenta de una excelente serie temporal de datos, como el desarrollo de la biomasa, los tipos de cultivos, las prácticas agrícolas y las calamidades.

A diferencia del pasado, hoy en día los agricultores pueden utilizar enfoques agrícolas inteligentes para recopilar datos y tomar decisiones informadas a partir de ellos. Existen diversas técnicas de análisis de datos que los agricultores pueden utilizar. Por ejemplo, a través de la tecnología inteligente, los agricultores pueden establecer la fertilidad de sus tierras de cultivo mediante el análisis y la comparación de imágenes de satélite y, al final, utilizar los datos para obtener el potencial de rendimiento de una tierra determinada.

Con la agricultura inteligente, los agricultores encuentran fácil medir variables y procesar datos con precisión. Esto tiene como objetivo garantizar que las tareas sean mucho más simples, mejorar los rendimientos, reducir costos y avanzar hacia una agricultura sostenible. Por ejemplo, las prácticas agrícolas inteligentes se pueden ver en el uso de la tecnología GPS aplicada a los tractores. Con estos enfoques, los agricultores pueden transmitir datos sobre la posición del vehículo y poder cultivar la tierra de manera uniforme, lo que le permite ahorrar mucho combustible.

Oportunidades de agricultura inteligente

La agricultura inteligente viene con muchas oportunidades con el objetivo de reducir la huella ecológica. El uso de insumos que son específicos del sitio o el uso mínimo de recursos como pesticidas y fertilizantes puede ayudar a mitigar los problemas de lixiviación y la liberación de gases de efecto invernadero dañinos al medio ambiente. La mejora de las TIC ahora permite la creación de una red de sensores mediante la cual los agricultores pueden interconectarse y ver el estado de los suelos, los animales y las plantas y alinearlo con las necesidades de los insumos de producción, como medicamentos, fertilizantes y agua.

En segundo lugar, con la agricultura inteligente, es fácil lograr rentabilidad en la agricultura. El uso de ciertas técnicas para reducir los insumos de recursos puede garantizar que los agricultores ahorren enormemente en mano de obra y la necesidad de datos espaciales confiables en la reducción de riesgos. Esto se puede atribuir al hecho de que la agricultura inteligente fomenta el uso de tecnología en los pronósticos meteorológicos específicos del sitio, el mapeo de probabilidad de desastres y enfermedades y las proyecciones de rendimiento.

La tecnología de la información no cuenta como obstáculos para la adopción e implementación de la agricultura inteligente. Lo que la mayoría de la gente debería aceptar es el conocimiento y la comprensión de cómo funciona este concepto. La agricultura inteligente tiene mucho potencial para hacer que la agricultura sea rentable y sostenible, impulsando la aceptación del consumidor, reduciendo los insumos de recursos y los costos.

Agricultura de precisión es el uso conveniente de recursos e insumos agrícolas en el momento adecuado y el lugar exacto a través de tecnologías de la información para garantizar mejores prácticas durante el manejo de suelo y cultivos de acuerdo a las condiciones presentes en el terreno, este concepto de la Revista Ciencia y Tecnología de la Universidad de Palermo, sugiere que la innovación es la solución para brindarles datos exactos a los productores de piña y así aumentar el rendimiento de las cosechas.

Las variaciones del clima son más agresivas, por lo tanto, a los agricultores se les dificulta hacer pronósticos sobre procesos fundamentales en la producción de la fruta, sin embargo, las innovaciones tecnológicas han desarrollado herramientas capaces de realizar un monitoreo integral y así hacer uso adecuado de los recursos naturales

Estas herramientas de agricultura de precisión funcionan con Sistema Global de Navegación por Satélites (GNSS) y Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) que se basan en un análisis completo y detallado sobre el terreno, una de las ventajas es la cobertura de grandes extensiones de tierra para obtener datos relacionados a dosis de fertilizantes, distribución de semillas, período de siembras, espacios entre hileras entre otras variables esenciales que son importantes para proteger los recursos naturales presentes en el lugar.

Primeros pasos de agricultura de precisión en Costa Rica:

En el 2014, Colono Agropecuario introduce AP Tech para ofrecer las tecnologías de la agricultura de precisión a productores de piña, arroz, yuca, caña de azúcar entre otro basándose en la oportunidad de lograr mejor rentabilidad y sostenibilidad.

Colono AP Tech desarrolla tres etapas para ejecutar los planes de agricultura de precisión, la primera es manejo y conservación de suelo que diseña la siembra para evitar pérdidas de suelo por erosión y aprovechar el terreno, la información se obtiene a través de un modelo primario, usando un dron. La segunda etapa implementada con Sistema de Información Geográfico que controla y mide la exactitud de cultivo, clave para las tomas de decisiones. En la tercera etapa, la recolección de datos es importante para monitorear y así dar recomendaciones basadas en mapas de interpretación y análisis.

¿Qué oportunidades de mejora ofrece la agricultura de precisión en el cultivo de piña?

1.Selección correcta de semillas.

2.Control integral de plagas

3.Uso y manejo racional de plaguicidas