La agricultura de conservación y la digitalización son dos transiciones que el mundo agrícola debe aceptar. Estos cambios de raíz y rama deben implementarse a un ritmo sin precedentes, sin mencionar la presión de los medios igualmente única. No es exagerado llamar revoluciones a estos cambios. Son de naturaleza radicalmente diferente. El primero es biológico, sistémico y natural, y se lleva a cabo dentro del mundo agrícola, mientras que el segundo es altamente tecnológico, electrónico e “importado” a la agricultura. Está haciendo grandes avances y aprovechando innovaciones como robots , sensores, agricultura de precisión, plataformas y comunicación directa. Bien podría dar lugar, paulatinamente, a un big bang en el paisaje agrícola, equivalente al provocado por la llegada de la motorización.

Lo que estas dos revoluciones tienen en común es que están cambiando radicalmente las prácticas de los agricultores y, a veces, incluso su visión de su papel. Por lo tanto, los cambios motivan a los agricultores con espíritu pionero, pero están causando mucha ansiedad a la gran mayoría de sus colegas.

Las cuatro revoluciones agrícolas
Para hacer aún más complejo el período que estamos viviendo, el mundo agrícola se enfrenta a otras dos revoluciones. El primero implica la entrada de la agricultura en la economía de mercado. La retirada gradual pero continua de los poderes públicos de la gestión del mercado va de la mano de la variabilidad de los precios, aunque la tendencia general no sea desfavorable. La segunda revolución es comercial. Ahora, los agricultores tienen la responsabilidad de producir lo que demandan los mercados (local, nacional, regional, europeo y mundial), y no al revés, es decir, encontrar salidas para los productos. Los sectores agrícolas ahora están descubriendo qué es realmente un cliente y tienen que adoptar una mentalidad de tenedor a tenedor. Por tanto, la agricultura francesa tiene que adaptarse a cuatro revoluciones rápidas y simultáneas.

Además, estas revoluciones paralelas están muy interconectadas. La tecnología digital facilitará el registro de las prácticas de gestión ambiental agrícola, lo que permitirá una trazabilidad segura a lo largo de la cadena alimentaria. Esto generará la transparencia que exigen los consumidores para restablecer la confianza en la agricultura francesa. La transición a la agricultura de conservación (también conocida como gestión ambiental agrícola) también satisface las demandas de los ciudadanos y consumidores de alimentos más naturales. Se verá facilitado por la digitalización, aunque la revolución digital no impulsará la revolución de la agricultura de conservación, al contrario de lo que piensan quienes tienen una visión ultra-técnica de la evolución de la agricultura.

Este cambio a la gestión ambiental agrícola es un cambio profundo en el sistema técnico de producción agrícola. La nueva visión de la agricultura se podría resumir como un impulso para maximizar la producción de biomasa, en línea con las demandas de los ciudadanos-consumidores, minimizando la huella ambiental de las empresas agrícolas. Algunas personas incluso están considerando ir más allá y utilizar prácticas agrícolas para descarbonizar la economía o restaurar los entornos dañados. En este análisis nos centraremos únicamente en la dimensión técnica de la agricultura de conservación que, además de sus componentes técnicos y biológicos, está adquiriendo las características de un movimiento social más global que incorpora comunidades y consumidores.

Hay dos aspectos clave para minimizar el impacto ambiental de la agricultura: reducir el uso de recursos escasos en la medida de lo posible, al mismo tiempo que se limitan los vertidos de la agricultura al medio ambiente natural. En términos generales, esto significa consumir menos energía fósil y reducir el uso de insumos químicos (fertilizantes, fungicidas, insecticidas y herbicidas).

Un nuevo enfoque de la agricultura

Los agricultores buscarán aprovechar al máximo los procesos biológicos para ayudar a la producción y también intentarán maximizar el uso de la fotosíntesis. La gente suele hablar de agricultura ecológicamente intensiva, que busca mejorar y maximizar la efectividad de los procesos biológicos. Fundamentalmente, este nuevo enfoque se basa en la no mano de obra y la labranza reducida, asegurando la cobertura permanente del suelo, extendiendo las rotaciones de cultivos y por ende diversificando la producción, una reconexión cada vez mayor de la agricultura arable y ganadera, la búsqueda de las máximas interacciones entre las parcelas productivas y su entorno (setos, agroforestería), y en muchos casos ahora se presta menos atención al cultivo de variedades individuales que a las mezclas de variedades o combinaciones de cultivos. La reconexión de la agricultura arable y ganadera se realizará en la propia finca (agricultura convencional mixta) pero también a través de alianzas entre fincas complementarias. El valor se obtendrá del forraje producido por los agricultores entre dos cultivos comerciales cuando los ganaderos lo alimenten a sus rebaños, por ejemplo. Esto se conoce como integración cultivo-ganado más allá del nivel de finca. Se están realizando pruebas en las que los rebaños comen la hierba que crece entre las hileras de vides, por ejemplo, al igual que en las regiones de Champagne o Beauce los rebaños de ovejas vuelven a pastar en los campos después de la cosecha.

Asimismo, habrá mucho más interés que antes en el “cierre” total de los ciclos de elementos con el fin de limitar los impactos ambientales y optimizar la gestión económica de los negocios agrícolas. Esto se aplica a los ciclos del nitrógeno, carbono y fósforo. Este enfoque de economía circular allana el camino para asociaciones como los vínculos mencionados anteriormente entre el ganado y los agricultores, o una planta de biogás gestionada por un grupo agrícola. Tiene una dimensión colaborativa y vecinal, como en los tradicionales canjes de paja por estiércol.

Este nuevo enfoque de la agricultura claramente no es un regreso a la agricultura como la practicaban nuestros abuelos, incluso si incorpora una dimensión mucho más natural. Es una visión proactiva y esencialmente preventiva más que curativa. Desde la década de 1950, la atención se centró en el desarrollo de variedades y razas de alto rendimiento para las que hemos buscado proporcionar un entorno estable para que puedan expresar todo su potencial. Por ejemplo, los agricultores tratan de destruir a todos los agresores más allá de un cierto umbral de infestación (enfermedades, plagas, especies advenedizas). En la agricultura de conservación, la atención se centrará en cambio en mantener el equilibrio durante períodos de varios años y pensar cada vez más en términos de ecosistemas cultivados. Por ejemplo,

Dependiendo de cuán heterogéneo sea un campo, esta o aquella especie crecerá mejor dependiendo de las ubicaciones dentro de la parcela. Los ganaderos quizás busquen animales que sean un poco menos productivos pero menos sensibles a las variaciones ambientales, por ejemplo. Por lo tanto, los agricultores deberán desarrollar un enfoque mucho más sistémico de su profesión y sus prácticas, que tendrá cada vez más elementos agronómicos y zootécnicos.

Agricultura de precisión, digitalización y robótica
¿Cómo podrá esta revolución aprovechar los beneficios de la revolución digital?

Las nuevas tecnologías permitirán el uso de cada vez más sensores y facilitarán la transmisión en tiempo real de los datos que recopilan. Se instalará un número cada vez mayor de sensores autónomos fijos en los campos, incluidos los sensores de humedad y temperatura, y otros serán usados ​​por animales, incluidos podómetros y acelerómetros. Algunos incluso se colocarán dentro de los cuerpos de los animales, como termómetros ingeridos en el estómago del ganado y sondas vaginales. Veremos el desarrollo de sensores móviles integrados en máquinas y otros que miden los parámetros biofísicos de los cultivos en tiempo real, como los niveles de azúcar, el flujo de savia en los tallos y el déficit de humedad. Claramente, esto ayudará a que las intervenciones técnicas sean mucho más precisas. Pero al mismo tiempo, es un enfoque altamente técnico que busca lograr la optimización extrema y la racionalización de la agricultura «tradicional» en lugar de un movimiento hacia la agricultura de conservación natural y sistémica descrita anteriormente. Es un equilibrio difícil de lograr.

Se debe encontrar un equilibrio entre lo que a menudo se denomina agricultura de precisión (arable y ganadera), capaz de determinar de manera correctiva la escala de intervención correcta y limitada en el momento y lugar adecuados, y un enfoque preventivo y sistémico que permita a un ecosistema cultivado Producir sin necesidad de tratamientos curativos. La tecnología digital permitirá focalizar las intervenciones, pero también, a través del procesamiento de datos, pronosticar y anticipar, simular y salvaguardar. Por último, la robotización abre la perspectiva de mecanizar con precisión las tareas y, por tanto, desarrollar o remodelar prácticas no químicas; Piense en los robots de escarda.

Agricultura de precisión
¿Qué es entonces, en última instancia, la agricultura de precisión? Es la capacidad de decidir y realizar la mejor intervención técnica en el lugar adecuado en el momento óptimo. Hace que sea más fácil planificar con anticipación y actuar con precisión en términos de espacio, ya sea en relación con una parcela, un animal o un edificio. Significa realizar una intervención dirigida a un animal, proporcionándole exactamente lo que necesita, cuando lo necesita. También es una nueva oportunidad para considerar a los animales individualmente sobre la base de sus propias actuaciones y situaciones, en lugar de tomar decisiones a nivel de rebaño o manada. Este enfoque en el individuo más que en el grupo permite tener en cuenta la heterogeneidad. Y cuanto mayor sea la heterogeneidad, mayores serán las ganancias. Cuando esta forma de cría esté más desarrollada, por ejemplo, cambiará significativamente las prácticas en la cría de cerdos, donde la unidad de base es actualmente una piara de treinta cerdos de engorde. Este es potencialmente un verdadero cambio técnico que permite tanto un aumento de los rendimientos como una reducción de los insumos. Por ejemplo, los agricultores podrían modular automáticamente la dosis de control de malezas, riego y fertilizante dentro de una parcela según las condiciones del suelo, los rendimientos del año anterior y las mediciones del estado de la vegetación. Podrán ajustar automáticamente las porciones de alimento basándose en lecturas instantáneas de las actuaciones individuales de cada animal. También será posible ajustar instantáneamente los dispositivos de acuerdo con los cambios en el entorno en el que operan. los agricultores podrían modular automáticamente la dosis de control de malezas, riego y fertilizante dentro de una parcela en función de las condiciones del suelo, los rendimientos del año anterior y las mediciones del estado de la vegetación. Podrán ajustar automáticamente las porciones de alimento basándose en lecturas instantáneas de las actuaciones individuales de cada animal. También será posible ajustar instantáneamente los dispositivos de acuerdo con los cambios en el entorno en el que operan. los agricultores podrían modular automáticamente la dosis de control de malezas, riego y fertilizante dentro de una parcela en función de las condiciones del suelo, los rendimientos del año anterior y las mediciones del estado de la vegetación. Podrán ajustar automáticamente las porciones de alimento basándose en lecturas instantáneas de las actuaciones individuales de cada animal. También será posible ajustar instantáneamente los dispositivos de acuerdo con los cambios en el entorno en el que operan.

Por tanto, el resultado será una mayor eficiencia con mejores prestaciones técnicas, costes reducidos y un menor impacto medioambiental. Además, será posible rastrear y documentar automáticamente las intervenciones en el tiempo y el espacio. La agricultura de precisión es, en última instancia, solo un conjunto de técnicas complementarias específicas del sector. Probablemente iremos más allá de la optimización técnica de las prácticas actuales y crearemos palancas que tengan el potencial de cambiar todo el ecosistema agrícola. Gracias a una agricultura mesurada y, no lo olvidemos, más sistémica, seremos capaces de intensificar la agricultura de forma respetuosa con el medio ambiente.

Por lo tanto, las revoluciones de la agricultura digital y de conservación transformarán el panorama agrícola al cambiar las técnicas de producción, los métodos de supervisión y las habilidades necesarias para tener éxito. Como resultado, el papel del agricultor cambiará radicalmente. En el pasado, los agricultores necesitaban habilidades técnicas. Hace varios años empezaron a necesitar habilidades de gestión y ventas, y ahora se requieren habilidades estratégicas e interpersonales “gerenciales”. En otras palabras, los agricultores aún deben ser excelentes técnicos, pero también deben convertirse en buenos líderes empresariales. La llegada de la tecnología digital a la agricultura seguramente también generará la necesidad de nuevas habilidades, o al menos nuevos comportamientos y formas de pensar.

Estamos haciendo balance del alcance previsible de la próxima transformación y la necesidad crucial de que los agricultores adquieran nuevas habilidades no solo sino también a lo largo de la cadena de asesoramiento relacionada. Dada la emergencia climática, este cambio también deberá producirse a una velocidad sin precedentes.

La agricultura de conservación será una forma de agricultura que haga un mayor uso de las habilidades y los conocimientos y consuma menos insumos.

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Definiciones

La teledetección se refiere al proceso de recopilar información sobre un objeto, a distancia, sin tocar el objeto en sí. El método de detección remota más común que viene a la mente de la mayoría de las personas es la imagen fotográfica de un objeto tomada con una cámara. La teledetección se ha convertido en mucho más que mirar objetos con los ojos. Ahora incluye el uso de instrumentos, que pueden medir atributos sobre objetos que los ojos humanos sin ayuda no pueden ver o sentir.

Algunas otras definiciones de percepción remota son:

«La fotogrametría y la teledetección son el arte, la ciencia y la tecnología de obtener información confiable sobre los objetos físicos y el medio ambiente, mediante un proceso de registro, medición e interpretación de imágenes y representaciones digitales de patrones de energía derivados de sistemas de sensores sin contacto» (Colwell, 1997) .

«La teledetección puede definirse en términos generales como la recopilación de información sobre un objeto sin estar en contacto físico con el objeto. Las aeronaves y los satélites son las plataformas comunes desde las que se realizan las observaciones de teledetección. El término teledetección se limita a los métodos que emplean electromagnéticos la energía como medio para detectar y medir las características del objetivo ”(Sabins, 1978).

«La teledetección es el arte y la ciencia de obtener información a distancia, es decir, obtener información sobre objetos o fenómenos sin estar en contacto físico con ellos. La ciencia de la teledetección proporciona los instrumentos y la teoría para comprender cómo se pueden detectar objetos y fenómenos. El arte de la teledetección está en el desarrollo y uso de técnicas de análisis para generar información útil ”(Aronoff, 1995).

Historia

En 1858, un fotógrafo francés, Gaspaed Felix Tournachon, fue el primero en tomar fotografías aéreas desde un globo atado. Unos años más tarde, en 1861, las fotografías aéreas se convirtieron en una herramienta de inteligencia militar durante la guerra civil. También se tomaron fotografías aéreas de cámaras montadas en cometas (1858) y en palomas mensajeras (1903). En 1909 Wilber Wright voló el primer avión en tomar las primeras fotografías en vuelo. Las primeras fotografías aéreas utilizadas en el proceso de creación de mapas fueron presentadas en un artículo en 1913 por el Capitán Tardivo en una reunión de la Sociedad Internacional de Fotogrametría.

Las fotografías aéreas militares se utilizaron a gran escala durante la Primera Guerra Mundial. Los militares entrenaron a cientos de personas para procesar e interpretar fotografías de reconocimiento aéreo. Las unidades aéreas francesas revelaron 56.000 fotografías en cuatro días durante la ofensiva Meuse-Argonne en 1918 (Colwell, 1997). Después de la Primera Guerra Mundial y durante la década de 1930, las empresas comerciales de reconocimiento aéreo emplearon a muchos ex militares para procesar fotografías aéreas para producir mapas como mapas topográficos, mapas de gestión forestal y mapas de suelos.

La Segunda Guerra Mundial vio el desarrollo de películas de infrarrojos en color para el Ejército de los EE. UU. En 1942. Estas imágenes se utilizaron para detectar fuerzas enemigas y equipos que estaban camuflados. La mayoría de la inteligencia aliada reunida sobre el enemigo durante esta guerra fue el resultado directo del fotoreconocimiento aéreo.

El ejército de los Estados Unidos y otras agencias gubernamentales como la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) continuaron desarrollando el uso de la teledetección durante los años de la guerra fría. La década de 1960 también vio la expansión y el desarrollo de la teledetección terrestre desde el espacio. El primer satélite de reconocimiento fotográfico espacial militar, Corona, fue lanzado en 1960. Corona tomó fotografías de la Unión Soviética y sus aliados usando películas fotográficas. La película expuesta se transfirió luego a vehículos de recuperación no tripulados en el espacio. Los vehículos de recuperación luego desorbitaron y regresaron a la tierra en paracaídas con la película, que luego fue procesada y analizada en el laboratorio. La primera serie de satélites meteorológicos llamados Satélites de observación de infrarrojos de televisión (TIROS) comenzó a lanzarse en 1960. La NASA continuó recopilando imágenes para sus estudios de observación de la Tierra.

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Figura 1.1 Sitio de misiles cubanos 1962 Figura 1.2 SR-71

Fotografías aéreas tomadas desde aviones U-2 de gran altitud y RF101 de baja altitud, descubrieron instalaciones de misiles en Cuba como la que se muestra en la figura 1.1. Estas imágenes fueron televisadas al mundo durante la Crisis de los Misiles en Cuba en 1962. En 1964, la Fuerza Aérea de los Estados Unidos comenzó a volar el avión de reconocimiento SR-71 Blackbird que se muestra en la figura 1.2. El SR-71 vuela a velocidades superiores a Mach 3 o 2,000 millas por hora y en altitudes superiores a los 85,000 pies.

Durante la década de 1970 se lanzaron decenas de satélites estadounidenses de observación de la tierra y meteorología. También durante la década de 1970, las naves espaciales tripuladas, como la estación espacial Skylab, recopilaron imágenes de la tierra desde el espacio exterior. En 1972, el Landsat-1 que se muestra en la figura 1.3 con una resolución original de sólo 80 metros fue el primer satélite lanzado al espacio para la observación de recursos terrestres no militares. Landsat contenía sensores capaces de tomar imágenes digitales multiespectrales.

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Figura 1.3 Satélite Landsat

Los satélites de fotoreconocimiento militares de EE. UU. Se han mantenido en secreto y no están disponibles para el público en general. A partir de 1976, el ejército de Estados Unidos comenzó a desplegar satélites de alta resolución más sofisticados capaces de transmitir imágenes digitales a la Tierra. Se lanzaron ocho satélites Keyhole-11 entre 1976 y 1988. Se lanzaron tres satélites Keyhole-11B mejorados entre 1992 y 1996. Pueden producir imágenes con resoluciones estimadas de casi diez centímetros (cuatro pulgadas) (Vick et al, 1997).

Se han utilizado imágenes satelitales no militares para monitorear la degradación y contaminación del medio ambiente. Estas imágenes también se pueden utilizar para evaluar el daño de las inundaciones y los desastres naturales, ayudar a pronosticar el clima, ubicar reservas de minerales y petróleo, ubicar poblaciones de peces, monitorear las corrientes oceánicas, ayudar en el mapeo y planificación del uso de la tierra, producir mapas geológicos y monitorear pastos, recursos forestales y agrícolas.

Propiedades y conceptos fundamentales

El espectro electromagnético

Todos los objetos, incluidas las plantas y el suelo, emiten o reflejan energía en forma de radiación electromagnética. La radiación electromagnética viaja en ondas que se propagan por el espacio de forma similar a la que se muestra en la figura 1.4. Tres componentes principales de estas ondas son la frecuencia, la amplitud y la longitud de onda. La frecuencia es el número de crestas de ciclo que pasan por un punto durante un período de tiempo determinado. Un ciclo por segundo se conoce como un hercio. La amplitud es el nivel de energía de cada onda que mide la altura de cada pico de onda. La longitud de onda es la distancia desde la parte superior de un pico de onda hasta la parte superior del siguiente pico de onda

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Figura 1.4 Radiación electromagnética

La fuente más común de radiación electromagnética con la que estamos familiarizados es el sol. El sol irradia energía que cubre todo el espectro de frecuencias electromagnéticas como se muestra en la figura 1.5.

Los sensores remotos actúan de manera similar al ojo humano. Son sensibles a imágenes y patrones de luz reflejada. Una diferencia importante entre el ojo humano y los sensores remotos es el rango de frecuencia del espectro electromagnético al que son sensibles.

El rango del espectro electromagnético varía desde longitudes de onda muy cortas de menos de diez billonésimas de metro conocidas como rayos gamma, hasta ondas de radio con longitudes de onda muy largas de varios cientos de metros. El espectro electromagnético se puede dividir en segmentos discretos de rangos de longitud de onda llamados bandas, también denominados a veces canal.

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Figura 1.5 Espectro electromagnético

Es el sol el que más a menudo proporciona la energía para iluminar objetos (figura 1.6). La energía radiante del sol golpea un objeto en el suelo y parte de esta energía que no se dispersa ni se absorbe se refleja de regreso al sensor remoto. Una parte de la energía del sol es absorbida por objetos en la superficie de la tierra y luego es emitida nuevamente a la atmósfera como energía térmica.

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Figura 1.6

Región visible

La porción de luz visible del espectro electromagnético varía de 0,4 micrómetros («µm») (longitud de onda más corta, frecuencia más alta) a 0,7 µm (longitud de onda más larga, frecuencia más baja). Este es el rango de frecuencia de la luz al que es sensible el ojo humano. Cada objeto refleja, absorbe y transmite energía electromagnética en la parte visible del espectro electromagnético y también en otras frecuencias no visibles. La energía electromagnética que atraviesa completamente un objeto se denomina transmitancia. Nuestros ojos reciben la luz visible reflejada por un objeto.

Los tres colores primarios reflejados por un objeto (figura 1.7) conocidos como primarios aditivos son las longitudes de onda azul, verde y rojo. Los colores primarios no pueden formarse mediante la combinación de otros colores primarios. Los colores intermedios se forman cuando una combinación de colores primarios se refleja en un objeto. Magenta es una combinación de rojo y azul reflejados, cian una combinación de azul y verde reflejados y amarillo una combinación de rojo y verde reflejados.

La película de color produce colores mediante el uso de capas de tintes que filtran varios colores. Los tres colores que absorben los colores primarios, conocidos como primarios sustractivos , son magenta, cian y amarillo. El magenta absorbe el verde y refleja el rojo y el azul, el cian absorbe el rojo y refleja el azul y el verde y el amarillo absorbe el azul y refleja el rojo y el verde. La absorción de todos los colores produce negro. Si no se absorbe ningún color, la película se vuelve blanca.

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Figura 1.7

Región de infrarrojos

La región espectral infrarroja no visible se encuentra entre la luz visible y la porción de microondas del espectro electromagnético. La región infrarroja cubre un rango de longitud de onda de 0,7 µm a 14 µm. Esta amplia gama de longitudes de onda infrarrojas se subdivide en dos regiones infrarrojas más pequeñas. Cada una de estas regiones presenta características muy diferentes.

La región infrarroja más cercana a la luz visible contiene dos bandas más pequeñas etiquetadas como infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta con longitudes de onda que oscilan entre 0,7 µm y 1,1 µm y entre 1,1 µm y 3,0 µm respectivamente. Estas regiones infrarrojas exhiben muchas de las mismas características ópticas que la luz visible. El sol es la fuente principal de radiación infrarroja, que se refleja en un objeto. Las cámaras que se utilizan para capturar imágenes en el espectro de luz visible pueden capturar imágenes en la región del infrarrojo cercano mediante el uso de una película de infrarrojos especial.

La otra región infrarroja con longitudes de onda más largas que van desde 3,0 µm a 14,0 µm está compuesta por dos bandas más pequeñas etiquetadas como infrarrojo de onda media e infrarrojo de onda larga con longitudes de onda que van desde 3,0 µm a 5,0 µm y desde 5,0 µm a 14,0 µm respectivamente. Los objetos generan y emiten radiación infrarroja térmica, por lo que estos objetos se pueden detectar por la noche porque no dependen de la radiación infrarroja reflejada del sol. Los sensores remotos que operan en este rango de longitud de onda infrarroja miden la temperatura de un objeto.

Interacción entre plantas y radiación electromagnética

Estructura de la hoja

La estructura de una hoja se muestra en la Figura 1.8. La cutícula es una fina capa cerosa que cubre las células de la epidermis en la superficie de la hoja. Los pequeños derrames en la capa de células de la epidermis se llaman estomas. Los estomas están rodeados por células de guarda, que hacen que los estomas se abran o se cierren. Las celdas de protección regulan la evaporación del agua de la hoja y también controlan el intercambio de gases entre la hoja y la atmósfera.

La capa interior de la hoja está compuesta por dos regiones de tejido mesófilo. Aquí es donde ocurre la mayor parte de la fotosíntesis. El mesófilo en empalizada se encuentra justo debajo de la epidermis superior. Estas células son alargadas, alineadas en filas y contienen la mayoría de los cloroplastos de la hoja. Los cloroplastos de la mayoría de las plantas contienen pigmentos y dos tipos diferentes de clorofila. La clorofila a es la más abundante y es de color verde azulado. La clorofila b es de color verde amarillento y absorbe la luz y luego transfiere esa energía a la clorofila a. Las moléculas de pigmento dentro de los cloroplastos también absorben energía luminosa y transfieren la energía a la clorofila. El mesófilo esponjoso es el interior inferior de la hoja compuesto por células de forma irregular y sueltas. Estas células contienen cloroplastos y están rodeadas de espacios de aire.

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Figura 1.8 Sección transversal de una hoja de una planta típica

Respuesta espectral

La clorofila absorbe principalmente la luz en las longitudes de onda de violeta a azul y rojo. La luz verde no se absorbe fácilmente y se refleja, lo que le da a la hoja una apariencia de color verde. La estructura de la pared celular interna del mesófilo provoca una alta reflectancia de la radiación infrarroja cercana. La clorofila es transparente a la radiación infrarroja cercana. El fuerte aumento de la energía reflejada justo más allá de la región roja de la luz visible hacia la región del infrarrojo cercano se denomina borde rojo. La Figura 1.9 muestra este fuerte aumento de reflexión ubicado alrededor de la longitud de onda de 0,7 µm. La ubicación del borde rojo no es estática durante la vida de una hoja. A medida que la hoja madura, la clorofila absorberá longitudes de onda ligeramente más largas en la región roja visible. Este cambio mueve el borde rojo que se muestra en la figura 1.9 hacia la derecha y se conoce como desplazamiento al rojo (Campbell, 1996).

Los factores de estrés ambiental como la sequía, las enfermedades, la presión de las malezas, el daño por insectos y otros estresan o dañan las plantas. Este estrés provocará cambios fisiológicos en la planta. Las plantas estresadas tendrán una reflectancia espectral diferente a la de las plantas normales en la misma etapa de crecimiento. Un ejemplo de cambio fisiológico sería el cambio en el color de las hojas de las plantas debido a la clorosis. El color amarillo de la clorosis es causado por la descomposición de la clorofila. El verde reflejado disminuirá y el rojo reflejado aumentará. La correlación de las diferentes respuestas espectrales observadas con el equipo de detección remota con la condición real de las plantas es fundamental para la interpretación e identificación precisas de los daños y el estrés en los cultivos.

Figura 1.9

Tipos de sensores

La mayoría de los sensores remotos miden y registran la magnitud y frecuencia de la radiación reflejada de un objeto. Los datos del espectro de frecuencias registrados del objeto se comparan y hacen coincidir con las firmas del espectro de objetos conocidos, lo que permite la identificación y clasificación del objeto en el suelo.

La teledetección de aviones y satélites utiliza sensores de imágenes, que miden la energía reflejada de los objetos bajo vigilancia. Estos sensores de imágenes se dividen en dos categorías generales, sensores activos y sensores pasivos. Los sensores pasivos monitorean solo la luz solar natural reflejada o la energía electromagnética de un objeto. Los sensores pasivos constituyen la mayoría de los sensores que se utilizan en la actualidad. Los sensores de imagen activos proporcionan su propia luz o energía electromagnética, que se transmite al objeto y luego se refleja de regreso al sensor. Un ejemplo común de este tipo de sensor es el radar. La cubierta de nubes en el cielo a menudo puede impedir que los sensores pasivos reciban energía reflejada desde el suelo, pero los sistemas de radar pueden penetrar la cubierta de nubes.

La historia temprana de la teledetección consistió en imágenes fotográficas en película tomadas por cámaras. La luz reflejada que recibe la cámara expone la película al reaccionar con la emulsión química de la película para crear una imagen en formato analógico. Las imágenes producidas son fijas y no están sujetas a mucha manipulación a menos que se conviertan a un formato electrónico digital. Las imágenes digitales tienen ventajas sobre las imágenes de películas analógicas porque las computadoras pueden almacenar, procesar, mejorar, analizar y renderizar imágenes en una pantalla de computadora.

Las imágenes digitales son imágenes reducidas a números. La imagen se compone de números, que representan atributos de la imagen como el brillo, el color o la longitud de onda de la frecuencia de la energía radiada, y la ubicación de la posición de cada punto o elemento de la imagen. Los elementos de imagen de menor tamaño en una pantalla de computadora se denominan píxeles. Una imagen digital está formada por píxeles dispuestos en filas y columnas que se muestran en las figuras 1.6, 1.7, 1.8.

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Figura 1.10 Un solo píxel Figura 1.11 Una fila de píxeles representa una línea de exploración

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Figura 1.12 Las filas y columnas de píxeles representan una imagen

Resolución

Los sensores remotos miden diferencias y variaciones de objetos. Hay cuatro resoluciones principales que afectan la precisión y la utilidad de los sensores remotos.

La resolución espacial describe la capacidad de un sensor para identificar el detalle de tamaño más pequeño de un patrón en una imagen. La distancia entre patrones u objetos distinguibles en una imagen que se pueden separar entre sí a menudo se expresa en metros.

La resolución espectral es la sensibilidad de un sensor para responder a un rango de frecuencia específico. Los rangos de frecuencia cubiertos a menudo incluyen no solo luz visible, sino también luz no visible y radiación electromagnética. El rango discreto de longitudes de onda de frecuencia que un sensor puede detectar y medir se llama Banda. Las características del suelo, como el agua y la vegetación, se pueden identificar por las diferentes longitudes de onda reflejadas. El sensor utilizado debe poder detectar estas longitudes de onda para poder ver estas y otras características.

La resolución radiométrica a menudo se denomina contraste. Describe la capacidad del sensor para medir la intensidad de la señal o el brillo de los objetos. Cuanto más sensible es un sensor al brillo de un objeto en comparación con su entorno, más pequeño es el objeto que se puede detectar e identificar.

La resolución temporal es el período de tiempo transcurrido entre las imágenes tomadas del mismo objeto en el mismo lugar. Cuanto más frecuente sea el retorno de un sensor a una ubicación específica exacta, mayor será la resolución temporal. Varias observaciones a lo largo del tiempo revelan cambios y variaciones en el objeto que se observa. Para los sistemas de satélites, la resolución temporal se describe como el período de revisión, que se refiere al tiempo que tarda un satélite en regresar a la misma área en órbitas posteriores.

Procesamiento de imágenes

Una vez que se han adquirido los datos digitales sin procesar de la teledetección, se procesan en información utilizable. Las fotografías de películas analógicas se procesan químicamente en un cuarto oscuro, mientras que las imágenes digitales se procesan en una computadora. El procesamiento de datos digitales implica cambiar los datos para corregir ciertos tipos de distorsiones. Siempre que se modifiquen los datos para corregir un tipo de distorsión, existe la posibilidad de crear otro tipo de distorsión. Los cambios realizados en los datos de teledetección implican dos operaciones principales: preprocesamiento y posprocesamiento .

Preprocesamiento

Los pasos de preprocesamiento de una imagen de teledetección generalmente se realizan antes de la mejora, extracción y análisis del posprocesamiento de la información de la imagen. Normalmente, será el proveedor de datos quien preprocesará los datos de la imagen antes de la entrega de los datos al cliente o usuario. El preprocesamiento de datos de imágenes a menudo incluirá corrección radiométrica y corrección geométrica .

Se realizan correcciones radiométricas a los datos de la imagen digital sin procesar para corregir los valores de brillo del objeto en el suelo que se han distorsionado debido a la calibración del sensor o problemas de mal funcionamiento del sensor. La distorsión de las imágenes se debe a la dispersión de la energía de la luz electromagnética reflejada debido a una atmósfera en constante cambio. Ésta es una fuente de error de calibración del sensor.

Se realizan correcciones geométricas para corregir la inexactitud entre las coordenadas de ubicación de los elementos de la imagen en los datos de la imagen y las coordenadas de ubicación real en el suelo. Varios tipos de correcciones geométricas incluyen correcciones de sistema, precisión y terreno.

La corrección del sistema utiliza un punto de referencia geográfica para un elemento de píxel, como el proporcionado por el sistema de posicionamiento global. La precisión de la corrección a menudo varía según la precisión de la posición dada por el sistema de posicionamiento global. La inestabilidad del sistema de plataforma de la aeronave se muestra en la figura 1.13. La corrección de preprocesamiento elimina la distorsión del movimiento como se muestra en la figura 1.14.

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Figura 1.13 Datos brutos del sensor aéreo sin corregir.

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Figura 1.14 Datos preprocesados ​​corregidos para el movimiento de la aeronave.

La corrección de precisión utiliza puntos de control de tierra. Los puntos de control terrestre, que tienen ubicaciones geográficas precisas de longitud y latitud predeterminadas, se utilizan a menudo para medir el error de ubicación de los elementos de la imagen. Hay varios modelos matemáticos disponibles para estimar la posición real de cada elemento de la imagen en función de su distancia desde el punto de control del terreno.

La corrección del terreno es similar a la corrección de precisión, excepto que, además de la longitud y la latitud, se hace referencia a una tercera dimensión de elevación con el punto de control terrestre para corregir la distorsión inducida por el terreno. Este procedimiento también se conoce como orto-corregido u ortorrectificado. Por ejemplo, los edificios altos parecen inclinarse lejos del punto central de la figura 1.15, mientras que los edificios directamente debajo de la lente de la cámara (nadir) solo tienen sus techos visibles. La distorsión del relieve será mayor para los objetos más alejados del centro de la foto.

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Figura 1.15 Ejemplo de terreno o desplazamiento de relieve.

Postprocesamiento

Las rutinas de posprocesamiento de imágenes digitales incluyen mejora de imágenes , clasificación de imágenes y detección de cambios . Estas rutinas de proceso computarizado mejoran la calidad de la escena de la imagen y ayudan en la interpretación de los datos.

Las técnicas de mejora de la imagen incluyen estiramiento del contraste, filtrado espacial y relación.

El estiramiento del contraste cambia la distribución y el rango de los números digitales asignados a cada píxel en una imagen. Esto se hace a menudo para acentuar detalles de la imagen que pueden ser difíciles de observar para el espectador humano sin ayuda.

El filtrado espacial implica el uso de algoritmos llamados filtros para enfatizar o restar importancia al brillo usando un cierto rango de números digitales sobre una imagen. Los filtros de paso alto mejoran el detalle del borde de la imagen. Los filtros de paso bajo suavizan una imagen y reducen el ruido de la imagen.

Las razones se calculan tomando los números digitales de una banda de frecuencia y dividiéndolos por los valores de otra banda. El rango de proporción se puede redistribuir para resaltar ciertas características de la imagen.

La clasificación de imágenes agrupa los píxeles en clases o categorías. Este proceso de clasificación de imágenes puede no estar supervisado o supervisado.

La clasificación de imágenes sin supervisión es un sistema informático que asigna píxeles a grupos estadísticamente separables en función de los valores numéricos digitales de píxeles de varias bandas espectrales. A los patrones de conglomerados resultantes se les pueden asignar diferentes colores o símbolos para visualizarlos y producir un mapa de conglomerados. El mapa resultante puede no corresponder necesariamente a las características del terreno que le interesan al usuario.

La clasificación supervisada es un procedimiento más completo que utiliza un analista de imágenes humanas experimentado para reconocer y agrupar píxeles en clases y categorías de interés para el usuario. El analista selecciona varias muestras de patrones de píxeles homogéneos en la imagen denominados sitios de entrenamiento. Los analistas identifican estos sitios visitando realmente la ubicación del terreno y haciendo observaciones de campo (verificación del terreno) o utilizando experiencia y habilidades pasadas. Los píxeles restantes fuera de los sitios de formación se hacen coincidir con los sitios de formación utilizando técnicas de procesamiento estadístico.

La detección de cambios es un proceso en el que dos imágenes en la misma ubicación tomadas en fechas diferentes se comparan entre sí para medir cualquier cambio en la forma física, ubicación o propiedades espectrales. Luego se produce una tercera imagen que muestra solo los cambios entre la primera y la segunda imagen. La detección de cambios se presta al análisis de la automatización informática. Los valores numéricos digitales de píxeles se comparan píxel por píxel dentro de cada banda de frecuencia. El análisis por computadora es más útil cuando se combina con la experiencia y el conocimiento del analista humano para interpretar los cambios de imagen.

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Tecnología en el Campo
10 enero, 2018

En la agricultura, el uso de Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) tiene altos beneficios gracias a sus parámetros de geolocalización que colaboran con todas las tareas que se realizan en el campo. Muchas de las máquinas agrícolas que conocemos cuentan con GPS para agilizar y hacer más precisas tareas como la preparación del terreno, la cosecha, la fertilización, la siembra, entre otras.

En el marco de la agricultura de precisión, los dispositivos de geolocalización nos brindan información exacta sobre el posicionamiento en el terreno, lo que permite mejorar la planificación, elaborar mapas topográficos, realizar un muestreo del suelo, orientarnos sobre relieves de la tierra, entre muchas otros datos relevantes al momento de tomar decisiones. Además, este mismo dispositivo es capaz de recolectar información útil para optimizar la producción, mejorar el rendimiento de la propia maquinaria o minimizar el impacto ambiental de la agricultura.

La exactitud del GPS y los mapeos que puede generar, le permiten al productor tomar medidas precisas en cada metro de tierra y localizar puntos de interés para dirigirse a lugares determinados, ya sea para controlar el suelo o vigilar la salud del cultivo. Las herramientas que nos aporta la agricultura de precisión están cambiando los modos en los que los productores se relacionan con sus campos y mejorando cada práctica agronómica. Contar con datos geoespaciales en tiempo real sobre los requerimientos del suelo, los cultivos o el ecosistema que compone cada producción, nos ayuda a cuidar más los recursos al momento de producir los alimentos.

Microgestión de cada terreno

La agricultura de precisión posibilita algo que, hasta hace algunos años, era impensado: los productores pueden usar cada herramienta para controlar sus campos a un nivel muy detallado de forma remota. La introducción de dispositivos de alta tecnología más precisos, rentables y fáciles de usar han ayudado a integrar prácticas, datos y análisis para hacer una microgestión de cada terreno.

Por ejemplo, el GPS y otros sistemas de telemedición recopilan la información necesaria para mejorar el uso de la tierra y el agua. Además, le permite a los productores trabajar en condiciones de baja visibilidad en los campos, por ejemplo con lluvia, polvo, niebla o penumbra. También pueden ser empleados para realizar un guiado automático, lo que permite que el conductor de la maquinaria pueda concentrarse en otras tareas mientras el GPS guía de forma automática el vehículo con el que trabaja.

La agricultura de precisión nos ayuda a que, en cada campo, los productores puedan tomar mejores decisiones, realizar prácticas más exactas, utilizar de forma eficiente los recursos y conservar la tierra en la que vivimos. Gracias al GPS la precisión está garantizada.

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Aunque la Comisión Europea y los fabricantes de máquinas alaban la digitalización en la agricultura, otros señalan el riesgo de crear nuevas dependencias para los agricultores de las multinacionales. Informes EURACTIV Francia.

“La Comisión tiene razón al promover estas soluciones, pero debemos prestar mucha atención a los detalles de estas propuestas”, dijo Cyrielle Denharitgh, directora de agricultura y nutrición de Climate Action Network France.

“La digitalización es un concepto muy amplio en el que uno puede encontrar lo bueno y lo malo”, dijo Denharitgh, cuya organización coordinadora reúne a ONG ambientales como Oxfam y WWF.

El sistema agroalimentario actual debe transformarse ampliamente para enfrentar los desafíos climáticos y ambientales de hoy, dijo. Pero la agricultura de precisión como tal no hace que esta transformación suceda según los grupos ecológicos, que no ven la digitalización como una prioridad.

Dejando de lado esta advertencia, las herramientas digitales también producen resultados convincentes, dijo Denharitgh. Un ejemplo es una iniciativa puesta en marcha por la cámara regional de agricultura de la región de Nouvelle Aquitaine en Francia. Gracias a las herramientas digitales desarrolladas por el Instituto Nacional de Investigaciones Agronómicas (INRA) y la asistencia de asesores, la región logró reducir la contaminación por nitratos en el agua y el suelo por el uso de fertilizantes.

La herramienta permite a los agricultores conocer con precisión los niveles de fertilizantes que son absolutamente necesarios para los cultivos, sin necesidad de un análisis exhaustivo. Y con poca inversión por parte de los agricultores, porque los datos son fácilmente accesibles en línea.

«Por lo tanto, esto no crea ningún endeudamiento, sino un verdadero apoyo», dijo Denharitgh. “La verdadera innovación no es el programa informático en sí, sino la colaboración entre varios actores”, subrayó.

Sin embargo, en general, Denharitgh es bastante escéptico y advierte de tres riesgos diferentes. En primer lugar, los dispositivos digitales como los drones, los equipos a bordo o los chips colocados en los animales utilizan tecnologías costosas que aumentan el riesgo de endeudamiento de los agricultores que ya se encuentran bajo presión financiera, advirtió.

Dado su precio, los equipos digitales también suelen ser prerrogativa de las grandes empresas y, por lo tanto, excluyen las granjas más pequeñas. Y finalmente, corren el riesgo de sacar a los agricultores de sus campos, lo que lleva a una pérdida de conocimientos técnicos. Este fenómeno ya está sucediendo debido a la mecanización y debe detenerse, dijo Denharitgh.

“Existe una necesidad absoluta de evitar la innovación por el bien de la innovación, y concentrarse en herramientas y consejos accesibles para los agricultores, así como en el intercambio de buenas prácticas entre pares”, insistió.

Marco Contiero, director de política agrícola de la UE en Greenpeace, comparte esa opinión. Al igual que Denharitgh, cree que la digitalización indudablemente conducirá a una mayor eficiencia en la agricultura, pero no resolverá por sí misma los problemas del sector.

“Como tal, la eficiencia es buena, pero mantener un sistema intrínsecamente incorrecto en tantos niveles no es la mejor solución. Si vamos a utilizar fondos públicos para apoyar la agricultura, debemos apoyar un sistema agrícola que sea totalmente innovador ”.

Según Contiero, el tema esencial es mejorar la resiliencia del sector agrícola, tanto en términos económicos como ambientales. Y eso significa una reducción de la dependencia de los agricultores de un puñado de poderosas multinacionales, dice.

“El mercado de semillas y productos químicos ya está saturado al máximo y es probable que esto empeore con las continuas fusiones de empresas”, dijo Contiero. Actualmente, hay tres grupos que dominan el sector en todo el mundo, dijo, advirtiendo que la dependencia de los agricultores de ellos empeorará si se permite a las multinacionales manejar la agricultura y la ganadería en su nombre utilizando herramientas digitales.

Contiero también planteó la cuestión de la propiedad de los datos: «Si le damos a ciertas multinacionales el derecho de entregar datos a los agricultores, tendrán el control absoluto».

“En comparación con los datos de Copernicus, que se pueden utilizar con fines de vigilancia y son de libre acceso, la información creada por la agricultura de precisión no lo permite. Por lo tanto, este es otro costo más que debe pagarse «.

Por ahora, las propuestas de la Comisión siguen siendo muy vagas sobre la regulación de esos riesgos, dijo Luc Vernet de Farm Europe, un grupo de expertos.

“De hecho, la propuesta de reformar la PAC no nos presenta una herramienta para acompañar la transición hacia una agricultura más digital”, dijo Vernet. Por tanto, todo está todavía en el aire.

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Agricultor, ¿quieres empezar a producir más con menos?
Mientras la agricultura global se vuelve cada vez más tecnológica, los productores de alimentos se acercan más a soluciones digitales y de sistema de posicionamiento global (GPS) para mejorar sus negocios.

Esta inclusión de tecnología digital en la agricultura se denomina agricultura de precisión o agricultura satelital. Su propósito es medir con exactitud las necesidades específicas de los cultivos y la variabilidad del terreno y del clima. También sugiere las cantidades correctas de agua, fertilizantes y pesticidas a utilizarse, por lo que representa un ahorro en materiales y recursos naturales.

Por último, permite la aplicación más precisa y rápida. Por ejemplo, utilizar drones hace posible realizar 20 rondas de aplicación de agroquímicos por hora. Al poder ajustar los procesos en sus fincas, los agricultores logran un alto rendimiento de producción y mayores ganancias.

Conoce cómo la agricultura de precisión te brinda la información que necesitas para maximizar tu producción y reducir costos, tiempo y desperdicios.

¿Cuáles son los segmentos de la agricultura de precisión?
Sistemas de guía – incluyen el Sistema de Posicionamiento Global o GPS y los Sistemas de Información Geográfica (GIS por sus siglas en inglés)
Tecnología de tasa variable (VRT por su siglas en inglés) – se divide en tasa variable de pesticidas, tasa variable de sembrado y tasa variable de fertilizantes
Sensoría remota – tiene dos subsegmentos: portátil y satelital
¿Qué componentes tecnológicos emplea?
Dispositivos de sensoría y monitores: monitores de rendimiento, sensores de suelo, sensores de agua y sensores de clima
Sistemas de automatización y control: visualización guiada y dirección, sistema GPS/ GNSS, dispositivos móviles y dispositivos de control de flujo y aplicación
Software y servicios: incluye programas para el manejo del campo que residen en la nube o en la web
¿Cómo funciona? Aprende a utilizar la agricultura de precisión.
1. Obtén datos valiosos
Rendimiento de la cosecha: Las cosechadoras con GPS integrados están equipadas con monitores de rendimiento que recopilan datos sobre la cosecha y revelan variaciones en el campo.
Propiedades del terreno: Los agricultores toman muestras del terreno en diferentes partes del campo y crean mapas digitales de la estructura y las propiedades químicas del suelo por zona.
Fluctuaciones del tiempo: A través de aplicaciones móviles puedes obtener información sobre los cambios en el clima. El monitoreo hiperlocal te brinda pronósticos a corto y a largo plazo, así como alertas de cambios extremos repentinos.
2. Entiende los datos
Análisis
Las computadoras analizan los datos y permiten que los agricultores tomen decisiones precisas y predictivas para maximizar la producción.
Mapas descriptivos
Los mapas creados con los datos les dicen a los agricultores cuánta cantidad de agua, semillas, fertilizantes y pesticidas deben utilizar en cada zona del terreno y cuándo deben hacerlo. De igual manera, indican cuándo es el tiempo idóneo para cosechar.
Manejo de los datos
Los agricultores manejan los datos en aplicaciones y plataformas fáciles de usar. Las compañías dueñas de estos sistemas están constantemente optimizando sus servicios.
3. Toma acción
Evita el bajo rendimiento de producción con sistemas de vigilancia
Con la ayuda del GPS los agricultores dirigen la maquinaria más eficientemente, previniendo así la superposición de cultivos en una misma fila y la fatiga del terreno.
Varía las aplicaciones de productos agroquímicos efectivamente
La tecnología de tasa de riego variable se utiliza para optimizar los insumos en cada parte del campo, colocando la cantidad correcta de fertilizante y pesticida donde y cuando sea necesario.
Optimiza las condiciones del terreno
Con la tecnología de detección puedes conocer a distancia las condiciones del terreno, como la humedad del suelo, para así prevenir déficits y mejorar la calidad.
¡LA AGRICULTURA Y LA TECNOLOGÍA SE UNEN PARA EL BIEN DE TODOS!
Utilizar la agricultura de precisión en cualquiera de las etapas del ciclo de producción –la preparación del suelo, la siembra, el manejo de los cultivos y la cosecha– facilita en gran medida el proceso en tu finca.

Podrás alcanzar lugares incómodos, hacer recorridos más rápidos, optimizar los recursos de siembra, regular la aplicación de insumos, aumentar el rendimiento de la cosecha, contribuir a la sostenibilidad de los sistemas agrícolas y disminuir los costos.

Aún cuando la agricultura de precisión facilita la aplicación precisa y automática de los métodos agronómicos, puedes toparte con dificultades económicas para hacer tu inversión inicial.

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La agricultura de precisión se puede definir como un sistema integral diseñado para optimizar la producción agrícola mediante la aplicación de información de cultivos, tecnología avanzada y prácticas de manejo. Para ser un sistema verdaderamente integral, debe comenzar durante las etapas de planificación del cultivo o producto y continuar a través de la fase de producción de procesamiento poscosecha. La información, la tecnología y la gestión son las claves del éxito de este sistema productivo.

La información puede ser el recurso más valioso del agricultor moderno. La información precisa es importante en cada fase de la producción, desde la planificación inicial hasta la poscosecha. Los requisitos de información incluyen datos espaciales y temporales sobre el cultivo, suelo, plagas, topografía y clima durante la fase de producción del campo. Durante la fase de poscosecha, la temperatura, la humedad, la humedad y una serie de otros parámetros son importantes. Parte de esta información se puede obtener de registros de cultivos anteriores. Otros datos deben adquirirse en tiempo real para su aplicación inmediata por parte del sistema.

La tecnología es el segundo componente crítico del sistema. Los equipos y sistemas de producción deben ser compatibles con los requisitos operativos de la agricultura de precisión. La base de la agricultura de precisión, desde la perspectiva de la mecanización, se remonta al desarrollo de equipos de siembra de precisión y aplicación de productos químicos. El equipo diseñado para el control y la entrega precisos de productos químicos para cultivos hace posible las aplicaciones modernas de tasa variable. Además, el sistema de posicionamiento global (GPS), los sistemas de información geográfica (GIS) y las computadoras son bloques de construcción clave en esta base. El GPS, con corrección diferencial, ha demostrado ser una herramienta eficaz para georreferenciar características o datos en el campo. GIS proporciona la capacidad de organizar datos por posición georreferenciada.

La gestión es la tercera clave del éxito. La gerencia le da al productor los medios para analizar la información y tomar decisiones de producción acertadas y oportunas. Utilizando la información y la tecnología disponibles para el agricultor moderno, se pueden implementar prácticas de manejo para lograr los objetivos establecidos para la agricultura de precisión. Sin prácticas de gestión eficaces, la información y la tecnología añaden muy poco a la eficacia del sistema de producción.

Objetivos.
Los objetivos de un programa integral de agricultura de precisión se resumen en una mayor eficiencia de la producción, una mejor calidad del producto, un uso más eficiente de los productos químicos y las semillas, la conservación de la energía y la protección de las aguas superficiales y subterráneas.

Estos objetivos apuntan a dos preocupaciones críticas que deben abordarse antes de adoptar cualquier sistema de producción: (1) ¿es rentable y (2) es ambientalmente responsable?

Métodos de agricultura de precisión.
Los proyectos de agricultura de precisión se dividen en dos áreas en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, la gestión específica del sitio (SSM) y la gestión del proceso poscosecha (PPM). La gestión específica del sitio es la fase de producción del sistema en el campo; El manejo del proceso de poscosecha comienza en el instante en que se cosecha el cultivo y continúa hasta el procesamiento o consumo final.

Gestión específica del sitio.
La gestión específica del sitio difiere de la práctica tradicional de gestión de campo completo. En la gestión de todo el campo, se determinan las condiciones medias para un campo o una granja y se aplican las prácticas de gestión en consecuencia. En la gestión específica del sitio, los campos se dividen en zonas de gestión, a menudo llamadas cuadrículas, donde cada zona se cuantifica y gestiona por separado.

Para practicar el manejo específico del sitio, los productores deben tener la información y la tecnología necesarias a su disposición para que se pueda ejecutar un plan de manejo integral. Los requisitos de información espacial incluyen las propiedades físicas y químicas del suelo, la topografía del campo, las poblaciones de plagas, las enfermedades de los cultivos y la humedad disponible. La tecnología es necesaria para adquirir y utilizar esta información. Las tecnologías clave incluyen GPS / GIS, sistemas de control y sistemas de mapeo de rendimiento. Sin embargo, para que esta tecnología se utilice con éxito, debe basarse en equipos de producción: sembradoras, pulverizadores, esparcidores, cosechadoras, etc., compatibles con el alto nivel de control y precisión que se requiere en la agricultura de precisión. Los equipos que no pueden funcionar adecuadamente en la producción convencional no serán aceptables en la agricultura de precisión.

La exploración de campo y el mapeo se utilizan en la agricultura de precisión para determinar información georreferenciada en una amplia variedad de parámetros. El muestreo de suelo georreferenciado ha demostrado ser una herramienta eficaz para definir la variabilidad del suelo dentro de un campo. Una vez que se identifican las propiedades críticas del suelo o los nutrientes, se pueden tomar medidas para abordar esos problemas, según sea necesario, para cada ubicación dentro de un campo. Además, los exploradores de campo pueden desarrollar mapas para muchas plagas de cultivos. La localización de poblaciones de plagas en áreas limitadas de un campo hace posible el tratamiento específico del sitio. El desarrollo de sensores en tiempo real para monitorear parámetros críticos puede complementar los datos basados ​​en mapas. Los sensores para medir la fertilidad del suelo, el estrés de las plantas o las poblaciones de plagas podrían permitir que las decisiones de manejo se implementen automáticamente con tecnología de control y algoritmos de manejo apropiados.

Las sembradoras de precisión están diseñadas para medir con precisión y colocar semillas en el semillero. El control preciso de la población, el espaciamiento y la profundidad son características de la siembra de precisión. Las ventajas de la siembra de precisión sobre la siembra convencional incluyen menores costos de raleo, menor uso de semillas, menor competencia entre plantas jóvenes y menor impacto en las plantas durante el raleo. Las desventajas incluyen la protección del rodal después de la emergencia; y la preparación del lecho de siembra es más crítica, y el tratamiento de la semilla a menudo es necesario para mejorar el rendimiento de la sembradora. Una vez que se ha tomado la decisión de utilizar sembradoras de precisión, se puede considerar la oportunidad de aplicar principios de manejo específicos del sitio. Se pueden agregar controles de dosis variable a la sembradora para brindar al operador la capacidad de ajustar la población de semillas sobre la marcha para satisfacer los requisitos óptimos del campo.

Los esparcidores y pulverizadores de dosis variable también son piezas clave de la tecnología de gestión específica del sitio. Los aplicadores de dosis variable permiten al productor variar las dosis de los insumos para satisfacer los requisitos específicos de las zonas de manejo en el campo. Esto se logra mediante el uso de GPS para determinar la posición del campo y una computadora a bordo para leer un mapa de prescripción o interpretar los datos de los sensores. El sistema de control luego ajusta la configuración del aplicador para lograr la tasa de prescripción. La aplicación de dosis variable de cal, fertilizantes y pesticidas es técnicamente factible y se ha demostrado. El uso total de cal y fertilizantes no puede reducirse. Sin embargo, se utilizará de manera más eficaz en el campo al hacer coincidir las tasas de aplicación con los requisitos específicos del sitio. Aplicación de plaguicidas, utilizando principios de manejo integrado de plagas (MIP), tiene el potencial de reducir el uso de pesticidas entre un 30 y un 80 por ciento. Se mapean las poblaciones de plagas y se determinan las prescripciones. La información de dosis se envía al sistema de control y el pulverizador responde cambiando las dosis de aplicación. Observe que el cambio de tasa es gradual; por lo tanto, las celdas de prescripción deben dimensionarse para aprovechar las características del equipo de aplicación.

El mapeo del rendimiento es una parte vital del circuito de retroalimentación en la agricultura de precisión. Un mapa de rendimiento puede decirle al productor lo que sucedió en el campo como resultado de las decisiones de manejo tomadas durante el curso de la producción. El productor puede usar esta información para ajustar las prácticas de manejo para el año siguiente.

Los monitores de rendimiento están disponibles para algunos cultivos hortícolas que se cosechan mecánicamente. La tecnología actual en cultivos hortícolas de control de rendimiento se incluye en las categorías de flujo másico o acumulación de masa. El flujo másico se utiliza en máquinas donde la cosecha cosechada se transporta en una correa o cadena. Los sensores de carga se colocan en las ruedas locas que sostienen la correa para registrar el peso del material en la correa. El muestreo de peso continuo se combina con datos GPS para crear un mapa georreferenciado de la cosecha. El monitoreo del rendimiento de acumulación masiva usa celdas de carga debajo de una tolva o vagón para monitorear el peso del cultivo cosechado depositado en la tolva. Al combinar el cambio de peso en la tolva por unidad de tiempo con los datos de tiempo y posición del GPS, se construye un mapa de rendimiento.

En Carolina del Norte se está investigando el uso de receptores GPS portátiles y el sistema Hand-Trak para desarrollar mapas de rendimiento para cultivos cosechados a mano. La grabadora Hand-Trak se utiliza en el campo para contar el número de selecciones que hace cada trabajador. Un pico es un cubo de productos. El Hand-Trak registra los datos en forma de tiempo, número de identificación del trabajador, cultivo y recuento de recolección. Se registra una recolección cada vez que el trabajador arroja el balde al remolque. El agricultor utiliza estos datos para determinar la productividad del trabajador y el procesamiento de la nómina. Los receptores GPS registran el tiempo y la posición. Al fusionar estos archivos de datos, se produce un mapa de rendimiento del campo cosechado a mano. Los mapas producidos por este método no son tan precisos como los producidos por monitores de rendimiento en cosechadoras mecánicas; sin embargo, los datos ofrecen un medio para que el productor determine la variabilidad en el rendimiento de los cultivos. Se están realizando esfuerzos para mejorar la calidad de estos mapas.

Gestión del proceso de poscosecha.
El procesamiento poscosecha comienza tan pronto como se cosecha el cultivo. El manejo inadecuado del cultivo durante este período puede ser perjudicial para la calidad. Las aplicaciones de agricultura de precisión de la gestión del proceso de poscosecha utilizan sensores para monitorear las condiciones de curado o almacenamiento para lograr los parámetros óptimos y preservar la calidad. Los controles automáticos se utilizan para regular la temperatura, la humedad y el suministro de aire fresco. Supervisando continuamente las condiciones de curado o manipulación, se pueden realizar ajustes que no serían posibles con el método convencional de control manual. Como en las otras facetas de la agricultura de precisión, el circuito de control de retroalimentación es un elemento crítico. Monitoreando continuamente el estado del cultivo almacenado o en curado y analizando los datos en tiempo real,

Conclusión.
La agricultura de precisión es un sistema integral diseñado para optimizar la producción. Utilizando los elementos clave de la información, la tecnología y la gestión, la agricultura de precisión se puede utilizar para aumentar la eficiencia de la producción, mejorar la calidad del producto, mejorar la eficiencia del uso de productos químicos en los cultivos, conservar la energía y proteger el medio ambiente. La tecnología y las prácticas de gestión, como la exploración de campo, el mapeo de campo, el control de tasa variable, el mapeo de rendimiento y el procesamiento poscosecha se pueden adaptar fácilmente a la producción de cultivos hortícolas. Gran parte de esta tecnología está todavía en pañales. Será necesaria más investigación para permitir que los sistemas alcancen la madurez. Si bien es técnicamente factible, también se necesitan más investigaciones para aclarar los beneficios económicos y ambientales de muchos elementos de la agricultura de precisión.

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Los agricultores se enfrentan a un gran desafío en los próximos años.

La producción de alimentos debe hacerse más eficiente, ahorradora de recursos y ecológicamente compatible.

Se deben registrar y evaluar el clima, el suelo y otros datos geográficos, así como los datos relevantes del equipo agrícola.

Los rebaños como vacas deben ser rastreados y monitoreados.

La interconexión digital de los procesos agrícolas es fundamental aquí.

Como resultado, la agricultura depende cada vez más de soluciones innovadoras de IoT.

¿Por qué son importantes las soluciones de IoT basadas en satélites para la agricultura?
Una Internet rápida y confiable es un requisito previo para el uso de soluciones de IoT.

Especialmente en áreas rurales o remotas, no hay una conexión rápida a Internet.

¡Imagina que tienes que cubrir miles de acres de tierra!

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Comprender cómo se mueve la humedad a través de partes del campo es uno de los objetivos del estudio de cuatro años.

El riego de tasa variable es muy prometedor, pero aplicar la tecnología es complicado, dice Willemijn Appels, Cátedra de Investigación Aplicada Mueller de Lethbridge College en Ciencias del Riego. Appels (segunda desde la derecha) es fotografiada con estudiantes e investigadores en una de las cinco fincas donde se lleva a cabo su estudio sobre riego de tasa variable. Foto: Lethbridge College
El agua siempre ha sido un bien escaso en el cinturón de riego del sur de Alberta.

“Nuestro sistema de agua está cerrado”, dijo Willemijn Appels, científico de riego de Lethbridge College. “No hay más agua extra que se pueda extraer para la agricultura. Nuestras licencias de agua ya están asignadas.

«Necesitamos usar el agua de manera más inteligente y aprovechar mejor lo que tenemos».

Eso ha estado ocurriendo. La expansión de $ 815 millones recientemente anunciada traerá otros 200,000 acres en el sur bajo riego, principalmente al reemplazar canales con tuberías subterráneas y agregar cuatro nuevos embalses. Y un cambio a pivotes centrales de baja presión y goteo también está produciendo «más cosecha por gota».

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Pero la próxima frontera es el riego de precisión, que reduce el uso de agua mediante la aplicación, según la humedad del suelo, la topografía y otros factores, la cantidad justa en diferentes partes de un campo.

Ese es el objetivo de un estudio en curso de cuatro años dirigido por Appels.

Los investigadores universitarios están monitoreando tanto los campos como las prácticas de manejo existentes de los productores de la zona que cultivan papas bajo riego. Si tiene éxito, bien puede marcar el comienzo del riego de tasa variable (VRI), también conocido como «riego de precisión», en la provincia.

Appels no espera encontrar soluciones integrales que revolucionen la gestión del riego. Incluso dentro de un campo, la humedad del suelo es demasiado variable para eso. Por el contrario, los resultados del proyecto, que acaba de completar su segunda temporada de cultivo, probablemente servirán como base para el desarrollo de herramientas que ayuden a los productores a comprender si VRI redundaría en beneficios para su granja y qué campos ofrecerían el mayor rendimiento dólar.

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“Idealmente, me gustaría idear un procedimiento”, dijo Appels. “Cuando un agricultor está considerando actualizar su tecnología de riego, podríamos ofrecer un procedimiento que evalúe el impacto potencial de VRI en función de la variabilidad del suelo y la topografía de su campo.

“Podría decir: ‘Para este tipo de campo, debería buscar una aplicación útil de VRI en, por ejemplo, cinco de cada 10 años o dos de cada cinco años. Esto puede marcar la diferencia en X litros de agua ‘”.

El proyecto, una asociación entre el Centro de Investigación Aplicada, Innovación y Emprendimiento de la universidad y los Cultivadores de Papa de Alberta, se está llevando a cabo en cinco granjas voluntarias elegidas por la asociación de productores.

Las ubicaciones de las granjas (compuestas por cinco áreas de investigación cada una) están ubicadas en una amplia franja del sur de Alberta en granjas irrigadas cerca de Vauxhall, Bow Island, Chin y Taber.

Una cosa clave que debe saber sobre el riego de precisión es que, en general, no existe.

Hoy en día, las prácticas de precisión están relegadas en su mayoría al tiempo de riego que requiere un análisis manual diligente del suelo y un monitoreo de la lluvia, dijo Appels. Evitar áreas problemáticas como humedales y parcelas saladas también puede considerarse una práctica de precisión.

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El equipo de investigación espera ampliar eso.

Básicamente, están registrando el uso de agua de riego de los agricultores y midiendo cómo se corresponde con los niveles de humedad del suelo y el rendimiento. En el análisis final se toman en consideración factores como la topografía del paisaje (áreas altas o bajas).

El valor de VRI
El problema con el riego de tasa variable, y la razón por la que rara vez se usa, es que requiere tanto tiempo como datos. Además, la base necesaria, principalmente mapas de humedad del suelo, no existe a escala masiva.

“Es bastante complejo porque necesita saber cómo responde su campo bajo ciertas circunstancias, lo que significa que tiene que instalar muchos sensores o muestrear muchas ubicaciones diferentes”, dijo Appels. «Y mucha gente no tiene tiempo para eso».

La mayoría de los productores actualmente ajustan su riego a los requisitos de los cultivos, pero eso no tiene en cuenta factores potencialmente cruciales como la topografía y la distribución de la humedad del suelo. Sin embargo, tener acceso a datos de campo representativos, como los que se recopilan en esta investigación, puede ayudar a los productores a practicar VRI en mayor medida.

“Cuando lo piensas, siembras este mismo cultivo en este campo tan variable”, dijo Appels. “Siempre que satisfaga la demanda de agua de ese cultivo, puede estar bien; simplemente está proporcionando lo que necesita el cultivo, ya sea que la tierra esté o no en una colina, en una depresión o en una pendiente «.

El problema con ese enfoque es que los campos rara vez, o nunca, son uniformes en términos de humedad del suelo. Los niveles reales de humedad dentro de un campo pueden variar en cuestión de metros, dijo.

«Si piensa en las raíces como un balde, en un lugar el balde puede gotear más que en otro», dijo. «Puede que tenga que cambiar la cantidad de agua que pone o la frecuencia con la que la pone».

Se eligieron patatas para el proyecto, que está financiado por la Asociación Agrícola Canadiense, por un par de razones. Por un lado, es un cultivo de riego de alto valor en el área, con una infraestructura de procesamiento adecuada. Las papas también son muy sensibles a la humedad del suelo que las rodea y pueden servir como punto de partida para VRI en otros cultivos de riego como canola, remolacha azucarera, trigo y frijoles.

«El agua es importante para (esos cultivos) y conocer la hidrología de un campo puede ser beneficioso para ellos».

El equipo de investigación todavía está analizando los datos de la temporada de crecimiento de este año, pero lo que sí saben es que la variabilidad dentro de un campo depende en gran medida del clima. El año pasado fue seco (lo que generó muy poca variabilidad de la humedad del suelo), mientras que las lluvias de este año ofrecieron a los investigadores más para continuar.

“Este año, debido a las lluvias de junio, los patrones de humedad del suelo fueron más complejos e interesantes por un tiempo”, dijo Appels. «Estamos ejecutando simulaciones de modo para ver si la VRI en las distintas ubicaciones de monitoreo habría marcado una diferencia en el rendimiento o la eficiencia del uso del agua».

Appels elogia a los productores que han ofrecido áreas de sus fincas para la investigación.

“Estas son personas que están interesadas en hacer avanzar la industria del riego. Ha sido fantástico trabajar con ellos «

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El editor de PrecisionAg, Eric Sfiligoj, ha preparado una lista de las 10 principales tecnologías que están dando forma a la agricultura de precisión en la actualidad. La mayoría implica algún nivel de robótica, navegación, sensores y dispensación de velocidad variable. ¡Échales un vistazo!

Republicado con permiso de PrecisionAg – Meister Media Worldwide

1. GPS / GNSS
Es difícil decir exactamente dónde estaría el estado actual de la agricultura de precisión sin GPS, literalmente. Desde prácticamente el momento en que la agricultura obtuvo acceso a los satélites de localización de posición en la década de 1990, los operadores y fabricantes han encontrado varias formas de vincular estas herramientas para que la gestión del trabajo de campo sea mucho más fácil y precisa. “En América del Norte y Europa, los agricultores pueden encender el tractor y ponerse a trabajar casi de inmediato”, dice TJ Schulte, director de marketing de la división agrícola de Trimble.

Más allá de estas capacidades, los expertos dicen que la tecnología satelital realmente merece su apodo “global”. “Ya no podemos referirnos a todos estos sistemas como GPS; esa no es una descripción precisa cuando nos referimos a la nueva tecnología de receptores de los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) en la actualidad”, dice Greg Guyette, presidente de Insero. En cambio, agrega, GNSS cubre las constelaciones de satélites de todos los países, incluidos GPS, GLONASS y Galileo.

2. Dispositivos móviles
Después de descubrir dónde se encuentra la agricultura de precisión en el planeta, la próxima innovación más importante de los últimos 20 años tendría que ser el desarrollo de dispositivos móviles. El mundo de hoy sería un lugar completamente diferente sin ellos, según John Reifsteck, productor de Illinois. “Sin el teléfono celular, probablemente todavía estaríamos mucho tiempo sentados en el establo, esperando que alguien venga al establo y haga que las cosas funcionen”, dice Reifsteck.

Hoy en día, los teléfonos móviles se han transformado en una gran cantidad de dispositivos móviles útiles, incluidos teléfonos inteligentes y tabletas. Esta tecnología está tan arraigada que los expertos estiman que hay más dispositivos móviles en la actualidad (7.250 millones) que personas (alrededor de 7.200 millones).

A partir de 2016, la mayoría de los fabricantes de agricultura de precisión que incursionan en el mercado de dispositivos móviles han pasado la mayor parte de su tiempo tratando de expandir las capacidades que estos productos pueden ofrecer a los usuarios. “Manejamos nuestro negocio con la regla de los 20 minutos cuando se trata de hacer llegar información al usuario”, dice la Dra. Marina Barnes, Vicepresidenta de Marketing de FarmersEdge. «Si no puede hacer que sus datos técnicos funcionen para el agricultor dentro de los primeros 20 minutos después de que los recibe, probablemente nunca los usará».

3. Robótica
Los robots están asumiendo muchas tareas en la agricultura en estos días (con diferentes niveles de éxito), incluida la plantación de cultivos de invernadero y la poda de viñedos. Y no ha habido escasez de actividad en cultivos agronómicos. El mayor impulso ha sido para las máquinas autónomas que se controlan de forma remota mediante telemática. Los ingenieros de Kinze han creado un sistema de carro de grano autónomo (diseñado para conectarse a cualquier tractor) en el que el carro sigue una cosechadora a través del campo a una distancia segura.

Lanzada en 2011, la tecnología líder-seguidor Fendt Guide Connect de AGCO también conecta dos máquinas por medio de señal GNSS y radio, de modo que ambas pueden ser controladas por un solo conductor. AGCO continúa desarrollando el concepto basándose en las opiniones de los clientes sobre sus necesidades agrícolas, dice Sepp Nuscheler, Gerente Senior de Comunicaciones de Fendt en AGCO.

En un enfoque diferente, el proyecto Fendt MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms) utiliza pequeños robots de siembra de maíz que son livianos, energéticamente eficientes, muy ágiles, controlados en la nube y operados desde una aplicación de tableta. No hay cabina, sino un operador fuera del campo que administra una flota de múltiples unidades MARS. Pueden trabajar las 24 horas del día y tienen pocas necesidades de mantenimiento. “Busque algunos desarrollos interesantes para compartir sobre el proyecto MARS en el cuarto trimestre de este año”, dice Nuscheler. «Esta es una dirección en la que vemos que se dirige el futuro de la robótica agrícola: pequeña pero inteligente y muchas».

4. Riego
Las innovaciones en las tecnologías de riego de precisión se están volviendo aún más cruciales a medida que los productores enfrentan la escasez de agua debido a la sequía, el agotamiento de los acuíferos y las asignaciones de agua. Un avance reciente es la telemetría, dice John Campbell, Gerente de Avance y Adopción de Tecnología de Valley Irrigation. Los productos ahora permiten a los productores monitorear y controlar de forma remota casi todas las facetas de su operación de riego. Los sistemas ahorran agua, tiempo, combustible y desgaste de los vehículos.

En el futuro, Campbell dice que los productores integrarán el monitoreo de la humedad del suelo, los datos meteorológicos y el riego de tasa variable (VRI) en sus sistemas.

Ze’ev Barylka, director de marketing y ventas de Netafim USA, agrega el riego por goteo móvil de precisión como otro avance importante. La línea de goteo de la PC se tira a través del campo mediante un sistema de riego de pivote central o movimiento lineal. A medida que las líneas de goteo se colocan detrás del sistema, los emisores integrados entregan un patrón uniforme en toda la longitud del área irrigada. Debido a que las líneas de goteo entregan agua directamente a la superficie del suelo, la evaporación y la deriva del viento se eliminan virtualmente, lo que permite que llegue más agua a la zona de las raíces.

5. Internet de las cosas
Una de las palabras de moda más recientes que ha alcanzado la precisión en los últimos años es «Internet de las cosas» (IoT). Definido de manera simple, es el concepto de conectar cualquier dispositivo con un interruptor de encendido / apagado a Internet (y / o entre sí). Esta red de cosas conectadas también podría incluir personas con dispositivos portátiles.

La idea se ha demostrado en el mercado de consumo en el «hogar conectado», por ejemplo, donde los electrodomésticos, los sistemas de seguridad y similares se comunican entre sí y con el propietario. Craig Houin, líder de gestión de datos en Sunrise Cooperative, dice que los componentes conectados en la agricultura podrían incluir sensores de campo (para registrar datos del clima, humedad del suelo y temperatura en tiempo real) e imágenes aéreas / satelitales para el monitoreo de campo. Dichas comunicaciones de dispositivos también podrían usarse en programas de despacho, herramientas de interacción de ventas y otras aplicaciones de gestión empresarial.

Más recientemente, una serie de empresas emergentes agrícolas y proveedores de componentes (hardware, software, etc.) están utilizando LPWAN (Low Power Wide Area Network) en lugar o para aumentar las redes celulares en la transmisión inalámbrica de datos. «Estas redes están diseñadas para transportar pequeñas cantidades de datos transmitidos de forma intermitente a grandes distancias», dice Paul Welbig, Director de Desarrollo Comercial de Senet Inc. Debido a que los dispositivos que se comunican con las redes LPWA lo hacen con muy poca energía, la duración de la batería es muy baja. sustancialmente más largo que las ofertas actuales de telefonía móvil. Esto, junto con el uso de la red de bajo costo, proporciona una ventaja de costo total de propiedad muy convincente sobre otras opciones.

6. Sensores
Se han utilizado sensores inalámbricos en agricultura de precisión y / para recopilar datos sobre la disponibilidad de agua del suelo, la compactación del suelo, la fertilidad del suelo, la temperatura de la hoja, el índice de área de la hoja, el estado del agua de la planta, los datos climáticos locales, la infestación de malezas, enfermedades de insectos y más. Quizás las tecnologías más avanzadas y diversas hasta la fecha se encuentran en la gestión del agua. En todo el país, una mayor regulación del uso del agua y la escasez de agua continuarán impulsando mejoras en esta área. De hecho, Ben Flansburg de BCA Ag Technologies dice que los sensores de lluvia y humedad del suelo han sido algunos de los grandes vendedores. Y muchos más productores en California están utilizando sensores de humedad para ayudar a programar el riego.

La información del sensor sobre la marcha también se ha vuelto más valiosa. Las opciones de aplicador a bordo desarrolladas en los últimos años incluyen GreenSeeker (Trimble), OptRx (Ag Leader) y CropSpec (Topcon). Comunican las condiciones sanitarias de los cultivos en tiempo real para ayudar a adaptar de inmediato las aplicaciones del producto.

¿Otra innovación? WeedSeeker, el sensor de detección de malezas de Trimble diseñado para la aplicación precisa de herbicidas en sitios específicos. “Su uso está creciendo en regiones geográficas donde las malezas han desarrollado una tolerancia a los herbicidas de amplio espectro basados ​​en glifosato estándar”, señala Mike Martinez, Director de Marketing.

7. Siembra de tasa variable
Dadas todas las tecnologías más nuevas / emocionantes para la agricultura de precisión en esta lista, podría ser una sorpresa ver la siembra de aplicaciones de tasa variable (VRA) aquí. Según Sid Parks, gerente de agricultura de precisión de GROWMARK, esto ha podido mantener su importancia en parte debido a su naturaleza. “Apela a la inclinación natural de los productores para tratar de maximizar un campo para aprovechar todas las posibilidades de incrementar los rendimientos posibles prestando especial atención a los factores que impactan el crecimiento de semillas”, dice Parks. «Es un poco diferente al fertilizante de tasa variable porque la siembra VRA depende de su capacidad para recopilar datos precisos para el inicio del proceso agrícola, la semilla en sí».

Otro factor que influye en la importancia continua de la siembra VRA para la agricultura de precisión en general es el hecho de que, como categoría, tiene mucho espacio para crecer. “Aunque la gente ha estado usando las prácticas de siembra de VRA desde mediados de la década de 1990, probablemente solo se esté usando en el 5% al ​​10% de los acres plantados hoy en día”, dice Parks. «Pero la capacidad de recopilar datos buenos y útiles para la siembra de VRA está mejorando mucho, por lo que las posibilidades de que más productores utilicen esta práctica en sus operaciones anuales seguirán mejorando en el futuro».

8. Modelado meteorológico
Visite la mayoría de las tiendas minoristas agrícolas del país y es probable que se exhiba algún tipo de rastreador meteorológico. Quizás ninguna otra variable sea tan importante, y completamente impredecible, como el clima.

Pero la ayuda esta en camino. “Durante los últimos 25 años, se han desarrollado muchas tecnologías importantes que serían aún más valiosas con modelos meteorológicos de calidad, pero ahora estamos en un punto en el que garantizar buenos rendimientos de los cultivos es clave para asegurarnos de que el mundo tenga soluciones alimentarias. eso funciona ”, dice Jeff Keizer, vicepresidente de marketing y ventas estratégicas de Iteris. “En Iteris, llevamos más de 30 años en el negocio del modelado de datos. Nuestro primer sistema agrícola, ClearAg, crea una plataforma para la agricultura y se expande a otras áreas de modelado, como el uso del agua, las propiedades del suelo y el crecimiento de los cultivos ”.

Un ejemplo de esto, dice Keizer, involucró a un productor de papa en las llanuras del norte que encontró que cosechar su cosecha a cierta temperatura era clave para mantener la calidad e integridad de la cosecha. En el pasado, este productor enviaba exploradores al campo para evaluar manualmente la temperatura del suelo antes de enviar el equipo de cosecha. “Pero al usar ClearAg, este productor pudo tomar todas las lecturas del suelo de forma remota y pudo realizar su cosecha de manera mucho más eficiente que nunca”, dice.

9. Modelado de nitrógeno
Aunque algunas formas de fertilizantes de dosis variable se han utilizado durante décadas, el modelo de nitrógeno se ha vuelto más pronunciado recientemente. «Nuestra clientela ha estado utilizando tecnologías de tasa variable para aplicaciones de fertilizantes desde mediados de la década de 1990», dice Matt Waits, director ejecutivo de SST Software. «Sin embargo, la complejidad del ciclo del nitrógeno y cómo se encuentra en un estado de flujo constante siempre ha dificultado la gestión del nitrógeno».

Recientemente, SST Software se ha asociado con Agronomic Technology Corp. (ATC) para presentar Adapt-N. Según el director ejecutivo de ATC, Steve Sibulkin, Adapt-N se introdujo por primera vez en 2014 y se está convirtiendo en una herramienta importante para gestionar adecuadamente el uso de nitrógeno. “Existe la creencia en la agricultura de que las presiones ambientales actuales solo empeorarán a medida que la industria avance”, dice Sibulkin. “La gran mayoría de los productores desea utilizar métodos simples para poder abordar estas preocupaciones. Eso es lo que Adapt-N y otros procesos de modelado de nitrógeno están aportando actualmente a la mesa «.

10. Estandarización
El llamado a la compatibilidad entre los componentes de los fabricantes de equipos, principalmente a través de los estándares ISOBUS, continúa existiendo. Los esfuerzos iniciales oficiales para implementar esto comenzaron hace unos ocho años con la formación de la Fundación de Electrónica de la Industria Agrícola. El grupo ahora incluye más de 170 empresas, asociaciones y organizaciones que colaboran activamente para hacer que los estándares funcionen.

Sin embargo, los participantes de la industria que tienen que lidiar con la compatibilidad del equipo «en el terreno» continúan frustrados. Los expertos en tecnología de terceros a menudo tienen dificultades para administrar los productos de los proveedores de la competencia. Tim Norris, director ejecutivo de Ag Info Tech, LLC, Mount Vernon, OH, dice Tim Norris: “Esperemos que llegue un punto en el que los componentes sean prácticamente plug-and-play, y es mucho mejor de lo que era, pero sigue siendo un problema real «.

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Usuarios y programas gubernamentales a gran escala

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Figura 3.1 Figura 3.2

La Junta de Perspectivas de la Agricultura Mundial («WAOB») es uno de los mayores usuarios de sensores remotos del gobierno federal de los Estados Unidos (USDA WAOB, 1998). La WAOB coordina todas las actividades de teledetección para las agencias del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos («USDA»). Las agencias del USDA utilizan sensores remotos para evaluar las condiciones de los cultivos; monitorear, gestionar y administrar los recursos naturales; y realizar investigaciones de teledetección.

El USDA proporciona información estadística sobre la agricultura y las comunidades rurales a través de su agencia, el Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas («NASS»). El NASS realiza encuestas y prepara estimaciones de la producción agrícola de los Estados Unidos, los inventarios de suministros y los ingresos y costos de la producción agrícola. Los gobiernos federales, estatales y locales utilizan esta información para ayudar a formular políticas públicas y legislación que controle la producción, el almacenamiento, la comercialización y la distribución de productos agrícolas.

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Figura 3.3

El NASS ha tenido un éxito limitado al utilizar la teledetección para ayudar a estimar el rendimiento de los cultivos. Los estadísticos de NASS utilizan satélites Landsat para identificar patrones en los cultivos con el fin de evaluar el desarrollo y el progreso de los cultivos. Los problemas citados por el NASS para limitar su teledetección a solo uno o dos estados incluyen la disponibilidad temporal que no permite un número adecuado de visitas y una nubosidad similar a la que se muestra en la figura 3.3 que ha reducido o bloqueado el número de imágenes útiles (NASS, 1998).

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Figura 3.4 Anomalía de la cobertura de nubes en la imagen central

Cada dos semanas, los estadísticos de NASS utilizan información de teledetección de los satélites de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica («NOAA») y los índices de vigor de la vegetación del Servicio Geológico de los Estados Unidos («USGS») para estimar el estado de los cultivos. Los índices de USGS se basan en los datos del sensor remoto por satélite de la NOAA. NASS compara los índices de vigor del año actual con imágenes del año anterior, utilizando el posprocesamiento de detección de cambios, para determinar si el desarrollo del cultivo es menor, mayor o el mismo que en años anteriores como se muestra en la figura 3.5. NASS aún no ha podido convertir los índices de vigor en datos específicos de rendimiento de cultivos (NASS, 1998).

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Figura 3.5 Imágenes del índice de vegetación de diferencia normalizada.

El Servicio Agrícola Exterior («FAS») recopila e informa información estadística sobre las condiciones y la producción de cultivos a nivel mundial. Esta agencia del USDA ha desarrollado modelos de cultivos, que combinan imágenes de satélite y datos meteorológicos para estimar el rendimiento, la etapa de crecimiento de las plantas, la humedad del suelo y la destrucción invernal. El FAS analiza más de 9.500 imágenes de satélite multiespectrales por año (FAS, 1998).

Comisión Europea

La Comisión Europea («CE») a través de sus complejas redes de asociaciones y departamentos, dependiente de la investigación afiliada a la CE, el Centro Común de Investigación («JRC»), controla la actividad de investigación de los países miembros de la Unión Europea («UE»). El programa del JRC, Supervisión de la agricultura con teledetección («MARS»), proporciona el apoyo técnico y los datos de imagen necesarios a organizaciones de la UE como la Dirección General de Agricultura y la Oficina Europea de Estadística. Los datos satelitales se utilizan para medir la superficie cultivada, el tipo y el rendimiento. La información estadística agrícola resultante ayuda a la UE a monitorear el cumplimiento de los estados miembros con las políticas agrícolas de la UE.

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