Cuantas más herramientas podamos utilizar, mejores rendimientos y cultivos más saludables, la base de la agricultura de precisión. Precision ag ha crecido increíblemente en los últimos años, y muchos productores, técnicos y especialistas en equipos están ansiosos por participar.

Cuantas más herramientas podamos usar
Desde los primeros días del GPS y las imágenes satelitales, hasta el impulso más reciente del uso de drones y una variedad de imágenes, las herramientas de la agricultura de precisión se han adaptado y mejorado las prácticas agrícolas. Los agricultores de hoy tienen más información que nunca sobre la salud y el estado de sus cultivos.

Precision ag, en última instancia, ayuda a los productores a responder a la variabilidad del campo, teniendo en cuenta el hecho de que los cultivos en su superficie no pueden tratarse de la misma manera. Puede haber pequeños cambios de tipografía en la tierra, donde el agua se escurre o se acumula que un productor no necesariamente sabía antes, o los productores pueden estar depositando involuntariamente más o menos fungicida en ciertas filas de cultivos debido a problemas con un rociador, lo que al daño de los cultivos.

Tecnología como Climate FieldView (que se puso en marcha en enero y se ha expandido recientemente a Manitoba, Saskatchewan y Alberta), y la asociación entre Farmers Edge y Planet, que combina datos de monitoreo global y diferentes capacidades de plataforma, tienen como objetivo ayudar a los productores a aprovechar al máximo de sus campos utilizando datos.

El uso de la agronomía basada en análisis tiene sentido, pero también se trata de encontrar formas de utilizar realmente las inmensas cantidades de datos. Algunos argumentan que cuantos más datos, mejor, es simplemente encontrar la mejor solución para acceder y aplicar toda esa información, dice Denise Hockaday, líder comercial de Climate FieldView para Canadá.

“[Lo que sabemos acerca de la recopilación de datos] hasta ahora es que probablemente solo alrededor del 40 por ciento de los agricultores están realmente tomando los datos que provienen de los monitores en su equipo, y un porcentaje mucho menor de eso (menos del 10 por ciento) utilizando esos datos para tomar decisiones en su granja ”, dice Hockaday. “La información que sale del equipo es solo una fuente de datos. Una cosecha exitosa es más que lo que se plantó. Son las condiciones, por lo que desea poder extraer la información, pero también [tener en cuenta las] condiciones ambientales «.

Después de todo, los patrones climáticos cambiantes significan que el campo que conocía hace cinco años puede cambiar drásticamente. Además de la amenaza de la resistencia a los herbicidas, los numerosos elementos que los productores deben tener en cuenta seguirán cambiando. Y puede contar con Top Crop Manager para guiarlo a través de las últimas investigaciones para que pueda estar al tanto de su juego.

De hecho, estamos a solo un par de meses de nuestra tercera cumbre, que tiene como objetivo brindar a la industria agrícola neutral una comprensión más unificada de los problemas de resistencia a los herbicidas en Canadá y en todo el mundo. Eche un vistazo a nuestra vista previa de la cumbre para ver por primera vez nuestra agenda y la lista de oradores increíbles, incluidos sus temas de discusión.

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La implementación de modelos de detección de enfermedades y distribución de nutrientes permitirá a los productores lácteos reducir la incidencia de enfermedades clínicas y la pérdida de nutrientes en el medio ambiente, mejorando tanto la rentabilidad de la granja como el bienestar de los animales lecheros.

¿Qué desafío aborda la «Gestión de ganado lechero de precisión»?
Muchas tecnologías de precisión están disponibles para recopilar información de forma automática y remota sobre la fisiología y el comportamiento del ganado lechero. Estas tecnologías serán de uso práctico para los productores de leche si pueden mejorar la salud y el rendimiento de las vacas.

¿Cómo abordará el desafío esta investigación?
El equipo de investigación está utilizando datos recopilados de granjas comerciales y del Centro de Investigación Lechera Elora sobre la ingesta de alimento individual de las vacas, el peso corporal y la gordura, la actividad de masticación, los tiempos de reposo y de reposo, el intercambio de gases respiratorios y la salud y la productividad para desarrollar modelos estadísticos y de simulación avanzados. para pronosticar la salud y el rendimiento de las vacas individuales, e incorporar estos modelos en el software de apoyo a la toma de decisiones.

¿Qué impacto tendrá el proyecto en la agricultura?
Las estrategias para la identificación temprana de enfermedades, la determinación de los tiempos de reproducción ideales para las vacas y el control del equipo de suministro de alimento mediante el análisis asistido por computadora de los datos recopilados de sensores remotos en las granjas mejorarán la salud, el bienestar y la productividad de las vacas lecheras.

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Desde consultoría integral en tecnología agrícola hasta especialización y soporte robóticos, los distribuidores y los expertos de la industria comparten su visión de cómo cambiarán las oportunidades y los objetivos.
Al pedirles a los distribuidores que saquen el polvo de su bola de cristal y pronostiquen dónde quieren que esté su negocio de precisión en 3, 5 o 10 años, la respuesta más común es «rentable».

Pero siguiendo con una pregunta sobre cómo lograrán ese objetivo y no hay nada parecido a una respuesta de consenso. Si bien las relaciones siempre servirán como base para las ventas, el servicio y el negocio de repuestos para los concesionarios, los componentes básicos de esas relaciones están evolucionando a medida que la transición generacional llega a muchas granjas estadounidenses.

Los distribuidores reconocen la evolución y también su necesidad de evolucionar para adaptarse a los objetivos económicos y las expectativas de equipos de la próxima generación de tomadores de decisiones en
la granja.

La adopción de tecnología de agricultura de precisión no es nada nuevo para los clientes agrícolas o los concesionarios que venden y respaldan las herramientas, pero la propuesta de valor está cambiando. Las expectativas cada vez mayores sobre el rendimiento y las ganancias que la tecnología de precisión puede ofrecer a las operaciones agrícolas, con un ROI claramente definido que se convierte en la norma, son parte de la ecuación.

Nuestros editores recopilaron 7 ideas de distribuidores y profesionales de la industria sobre cómo, cuándo y por qué los modelos comerciales de los distribuidores y los clientes agrícolas podrían cambiar a medida que las herramientas y los servicios de precisión continúan evolucionando.

1. Beneficios genuinos de la inteligencia artificial.
La IA permitirá a los distribuidores y agricultores extraer conjuntos de datos existentes (rendimiento histórico, mapas de fertilidad y elevación) para extraer patrones que informarán el proceso de toma de decisiones. Quizás el mayor desafío en la agricultura de producción es el manejo en respuesta al clima, y ​​más específicamente el manejo del nitrógeno (N) en el maíz, dice Scott Shearer, profesor y presidente del Departamento de Ingeniería Alimentaria, Agrícola y Biológica de la Universidad Estatal de Ohio.

Muchos factores influyen en las necesidades suplementarias de N del cultivo, incluida la precipitación y la mineralización de N por el suelo, este último gobernado en cierta medida por la humedad y la temperatura del suelo. Si bien predecir el clima puede ser el santo grial, la aplicación de N durante la temporada podría ser impulsada por IA en el futuro.

“Los enfoques actuales de gestión de N están impulsados ​​por modelos, probablemente de naturaleza estadística basada en estudios previos de aplicación de N”, dice Shearer. “Sin embargo, a medida que continuamos recopilando datos de producción en una variedad de condiciones climáticas y prácticas de aplicación de N, los nuevos enfoques impulsados ​​por la IA informarán mejor dentro de las recomendaciones de gestión de N durante la temporada.

La IA puede resultar una herramienta valiosa cuando se hace un seguimiento del rendimiento de los cultivos durante la temporada de crecimiento y luego ayuda a dirigir a los exploradores humanos a ubicaciones de bajo rendimiento dentro de un campo. Shearer señala que los enfoques de inteligencia artificial permitirán a los asesores de cultivos examinar volúmenes significativos de imágenes para identificar campos o áreas de campos que necesitan un tratamiento correctivo para mitigar la pérdida de cultivos debido a la presión de nutrientes, insectos o enfermedades.

“¿La IA reemplazará a los asesores de cultivos u otros profesionales de la agricultura? Es poco probable ”, dice. «Sin embargo, la IA ayudará a los asesores de cultivos y a los agricultores a extraer información procesable de los volúmenes de datos recopilados de muestras de suelo y tejido, sensores de maquinaria a bordo, estaciones meteorológicas y plataformas de detección remota».

Tecnología a tener en cuenta
En este mundo tecnológico en evolución, hay una serie de avances que vale la pena observar en el mundo de la agricultura:

Amazon Web Services (AWS) está construyendo instalaciones de almacenamiento en la nube y comprando una gran cantidad de servidores de archivos. Cuando compramos un servidor de archivos, obtenemos uno con todas las comodidades que es lo que nos deja expuestos a ataques nefastos. Al obtener solo ciertas funciones en sus servidores, AWS puede proteger mejor sus servidores de archivos.
Los tractores autónomos se introducen con regularidad y los concesionarios deben pensar en ellos en términos de cómo cambiarán el funcionamiento de los concesionarios. Si das un paso más y eliminas al operador humano, puedes abaratar el medio ambiente porque no necesitas la cabina ni los asientos.
La criptomoneda permite que el dinero se realice en una transacción a través de Internet. Actualmente, usted hace todo con transferencias bancarias y bancos, por lo que una vez que el gobierno respalde esto, será un cambio de juego.
Block Chain es cuando tienes datos que están encriptados y los divides, colocándolos en un montón de servidores de archivos diferentes, por lo que es más difícil para las personas viles aprovechar la situación. Lo mejor de la cadena de bloques es que la transferencia de fondos se realiza en microsegundos y las transacciones pueden rastrearse hasta su origen.
2. Hablando técnicamente … Comuníquese con claridad.
Leo Johnson, socio de Johnson Tractor, recuerda a alguien hace 20 años que predijo que la mayor parte de su servicio de concesionario se realizaría en la granja o en el campo en el futuro.

Sin embargo, dice que sus talleres de servicio nunca han estado tan ocupados, y la nueva tienda que están construyendo duplicará su espacio de servicio existente en Rochelle, Ill. Sin embargo, también dice que en el futuro, el concesionario no gastará miles de dólares en cableado para terminales de computadora y teléfonos.

“Las videoconferencias inalámbricas para capacitación, llamadas de ventas, reuniones de administración, etc. serán la norma”, dice Johnson. “Las salas de conferencias grandes y agradables construidas en las décadas anteriores se utilizarán para almacenamiento. Las nuevas construcciones del departamento de servicio estarán impulsadas por la tecnología. Ofrecerán más comodidad, más conveniencia, más seguridad y más productividad con menos gente «.

Otra pieza del rompecabezas económico que los concesionarios deberán tener en cuenta en el futuro es una mayor capacitación, dice Johnson. Pero no necesariamente los «tornillos y tuercas» de la maquinaria agrícola, sino que la capacitación técnica será mucho más crítica en todos los departamentos.

“Duplique o triplique el porcentaje de tiempo y costo que pagaremos en el futuro por la capacitación de los empleados”, dice. “Más electrónica, menos reparación y más diagnóstico. Menos reacción y más pronóstico «.

3. Promoción de la autonomía.
La automatización de equipos agrícolas está en la mente de los distribuidores de precisión, ya sea una realidad tangible o una fantasía descabellada dentro de su negocio. Pero independientemente de la toma, es difícil ignorar el impacto que tendrá la tecnología emergente en la industria agrícola.

Al observar los resultados del estudio de referencia de distribuidores de agricultura de precisión de 2020, alrededor del 43% de los distribuidores que respondieron citaron los vehículos autónomos como un área de importancia al menos moderada para aumentar los ingresos durante los próximos 3 años.

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«Navegar con éxito el puente hacia 2030 y las soluciones inteligentes a partir de hoy determinarán quién se estrella contra la pared y quién termina la carrera …» –Jim Henderson

“La mano de obra será nuestro factor determinante”, dice Chad Moskal, especialista en optimización agrícola de Rocky Mountain Equipment. “A menos que podamos automatizar los camiones de servicio y los contenedores, seguiremos reduciendo drásticamente los costos laborales de los clientes en un 50%. Creo que nuestros clientes no saben qué tan bien va a funcionar y dar ese primer paso será difícil «.

Jason Riseley, especialista en soluciones integradas de Cervus Equipment, dice que habrá un apetito por la autonomía entre los clientes progresistas. Señala que dos clientes con los que trabaja que han adoptado de forma agresiva la tecnología agrícola y que son los principales candidatos para las pruebas beta de los sistemas autónomos.

“Ambos clientes estaban en su punto máximo en la marca de 17,000 acres. Su mayor desafío era la parte laboral y tener suficientes cuerpos para hacer el trabajo ”, dice Riseley. “Desde entonces han reducido bastantes acres a lo que es manejable para la fuerza laboral que pueden lograr.

“Estos clientes serán los primeros en subirse al tren de la autonomía total tan pronto como se presente. Sigo pensando que la primera finca en llegar al 90% está al menos en 10 años, pero habrá ciertas áreas de la finca que alcanzarán la autonomía total
antes de eso «.

4. Transición y clasificación de ventas.
Dentro de diez años, tal vez menos, el negocio de un concesionario estará dirigido por su departamento de precisión. Eso dice Jim Henderson, socio ejecutivo de Exemplary Innovations.

Sugiere que se cultivará un enfoque especializado para cada granja que incluya software, datos, hardware, equipo y personas, a través de la tecnología que utilizan en su operación y cómo se respalda.

“Solo el 15% de los vendedores hará la transición. Se necesitarán miles de nuevos técnicos. Los especialistas en triaje se convertirán en la primera línea de apoyo ”, dice. “Navegar con éxito el puente hacia 2030 y las soluciones inteligentes a partir de hoy determinarán quién se estrella contra la pared y quién termina la carrera. Un posible organigrama en 2030 también tendrá especialistas en operaciones, operaciones de ventas, operaciones de datos, operaciones de soporte, etc. »

Si bien se ha contado con los vendedores para fomentar las relaciones con los clientes mediante el desarrollo de una relación, que puede conducir a una lealtad a largo plazo, los concesionarios están viendo que algo de eso se erosiona a medida que la próxima generación de clientes pasa a roles de administración de granjas.

“Vemos que la próxima generación estará mucho más informada cuando ingrese al concesionario”, dice Owen Palm, director ejecutivo de 21st Century Equipment. “Han investigado en línea y nuestros vendedores pueden responder mejor a las preguntas sobre por qué nuestro producto es mejor que el de la competencia”.

El plan de Palm para el futuro es doble. A medida que los vendedores senior se jubilan, 21st Century busca contratar vendedores más jóvenes y principiantes que ya tengan relaciones con los agricultores de la generación más joven. Pero el otro aspecto es capacitar a los nuevos vendedores para que sean especialistas en productos en lugar de generalistas. Palm dice que durante años se esperaba que los vendedores supieran cómo vender de todo, desde cortadoras de césped hasta cosechadoras. Pero será difícil mantener esa mentalidad, ya que los clientes agrícolas más jóvenes esperan que los vendedores sean expertos en productos y «ganen» su negocio con conocimientos, no
necesariamente con experiencia.

“Ya estamos viendo a ese cliente de la próxima generación que llega y ha pasado días, quizás semanas navegando por la web e investigando productos”, dice Palm. «Tenemos que tener el talento que pueda adaptarse, ser conocedor y ágil para ser mucho más un vendedor técnico que uno tradicional».

En 2018, 21st Century creó puestos de especialistas en productos para centrarse en equipos específicos que incluyen cosechadoras de forraje autopropulsadas, pulverizadores y siembra. Si bien aún se enfocan en las ventas, los puestos de nivel de entrada están diseñados para graduados universitarios recientes que pueden desarrollar una base de conocimientos sobre un producto en particular y ser el punto de referencia para demostraciones, clínicas o
detalles de productos específicos .

5. Preparándose para la revolución de los robots.
Dos tipos de asistentes robóticos no solo serán parte de las operaciones agrícolas en el futuro, sino que se contará con ellos, dice George Russell, fundador de Machinery Advisors Consortium.

Las máquinas de tipo R2-D2 utilizarán análisis de datos e inteligencia artificial para acelerar la resolución de problemas, ayudar a anticipar la necesidad de piezas y herramientas especiales y ayudar en reparaciones más rápidas. Esto incluirá máquinas más antiguas: los técnicos más jóvenes no tendrán experiencia con máquinas más antiguas.

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“A menos que podamos automatizar los camiones de servicio y los contenedores, seguiremos reduciendo drásticamente los costos laborales de los clientes en un 50%. Creo que nuestros clientes no saben qué tan bien va a funcionar y dar ese primer paso será difícil… ” –Chad Moskal

“Estas máquinas también ayudarán en las partes a almacenar y hacer inventarios, así como a registrar y transmitir información en el taller”, dice Russell. “Mientras que los robots tipo C-3PO ayudarán con las actividades repetitivas, peligrosas o pesadas. Para cambiar llantas, agregar dobles, reemplazar componentes de hileras o ayudar con la configuración de máquinas grandes, los empleados tendrán un robot para ayudar ”.

Un aumento en la fuerza laboral robótica también cambiará las necesidades de mano de obra humana dentro de los concesionarios, dice Russell. Aquellos con tareas repetitivas, peligrosas y pesadas se reducirán en número: títulos como empleados, administradores de garantía, configuración
y entrega.

Pero también se crearán nuevos puestos para incluir trabajos como «manipuladores de datos» para garantizar un buen flujo y análisis de datos entre las ubicaciones de los concesionarios, los clientes y sus máquinas, otros proveedores y vendedores, «reparación de robots» para mantener y reparar robots y drones y «terceros relaciones entre partes ”para garantizar que, cuando se suministre a través o con otras empresas, las ventas, el soporte y la productividad de sus clientes se mantengan de acuerdo con los estándares del concesionario.

6. Servicios fuera de la caja.
Los últimos años han obligado a los agricultores de hoy a ser más exigentes con sus gastos y vigilar de cerca los resultados, pero es probable que la próxima generación sea aún más inteligente en los negocios, dice Arlin Sorensen, fundador de HTS Ag, HTS Ag, un Concesionario de precisión independiente con sede en Harlan, Iowa. Incluso en las operaciones de agricultura familiar, espera que los futuros tomadores de decisiones lideren con una «mentalidad de tipo CFO».

“El tamaño de estas operaciones sigue creciendo, lo que significa que habrá más que gestionar (empleados, problemas de recursos humanos, etc.), por lo que vemos que los clientes realmente gestionan el negocio desde una perspectiva puramente numérica”, dice Sorensen. «Las finanzas se están convirtiendo en una parte más importante de su estrategia comercial que sus predecesores».

Sorensen ve oportunidades para que los distribuidores evolucionen su negocio y proporcionen lo que él considera servicios «consultivos» a los clientes agrícolas que se extienden más allá de las piezas y el servicio tradicionales.

“Lo que vamos a ver en el transcurso de los próximos años es que las operaciones se vuelven más grandes y más complicadas, van a acudir a nosotros para obtener más asesoramiento sobre planificación estratégica”, dice Sorensen. “Es lo que hemos visto en el lado de la TI a medida que
evolucionaba esa industria.

“A medida que los clientes calculaban su evaluación comparativa, buscaban la aplicación de su información. ¿Qué hago con él para realmente mover la aguja en mi empresa? Veo que vendrá la misma oportunidad para los distribuidores de equipos que estén dispuestos a trabajar con la próxima generación de administradores agrícolas en ese rol de planificación económica a largo plazo, envolviéndolo en los objetivos de equipos y tecnología ”.

7. Simplificando la complejidad.
Los concesionarios deberán dominar 5 competencias principales para tener éxito, además de mantener departamentos de primer nivel en repuestos, marketing, administración y finanzas, dice Tim Norris, gerente de desarrollo comercial de
Raven Autonomy.

El primer puesto que los concesionarios deberán ocupar es el de «gerentes de contacto con los productores», que funcionarán como socios o consultores del productor, para ayudarlos a navegar por todas las complejidades de la planificación, coordinación, operación y compra de los productos y servicios que se necesitan. para operaciones autónomas exitosas.

Al igual que los vendedores de hoy, los «especialistas en hardware» conocerán todas las especificaciones y capacidades del equipo que se vende. “Creo que podrían ser locales o incluso regionales, pero no tan alejados del área como para no conocer y comprender completamente las necesidades de la región a la que están tratando de atender”, dice Norris. «La forma en que cultivan en Clarksdale, Miss., Es muy diferente a la forma en que cultivan en Fredericktown, Ohio, y Reese, Michigan».

Un «especialista en tecnología» será competente en todos los aspectos de la tecnología y cómo interactuarán con el hardware y las necesidades del productor, explica Norris. A nivel regional o local, sabrán exactamente lo que la tecnología puede y no puede hacer y puede ayudar con la cotización de nueva tecnología. Reflejando a los técnicos de servicio actuales, los “técnicos de servicio de hardware” serán altamente competentes en reparaciones mecánicas y serán llamados a nivel local para comprender las operaciones de tecnología básica en hardware, ubicación y R&R de componentes electrónicos y
conectividad en la nube .

Al utilizar el mayor acceso al servicio remoto, lo más probable es que los “técnicos de servicio de tecnología” estén estacionados en un centro de servicio remoto y necesiten poder iniciar sesión en la máquina y actualizar el software, cambiar la configuración, identificar problemas y diagnosticar los problemas o componentes defectuosos. , Dice Norris.

Finalmente, se necesitará un “centro de planificación de la misión” o “centro de control de operaciones”, especialmente a medida que los concesionarios adquieran autonomía.

“Estos centros deberán ser locales o regionales, pero lo más importante será que tengan un buen conocimiento de cómo se realizan las operaciones en cada región”, dice Norris. «Y trabajar de la mano con el agrónomo del cliente».

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Los sistemas de información geográfica son simplemente mapas. Mapas que trazan sus datos y le brindan información en tiempo real que puede usar para tomar decisiones inteligentes como parte de sus esfuerzos de agricultura de precisión en su granja.

Piense en ellos como mapas de calor, de alguna manera. Usted crea una representación física de su granja en el mapa y la usa para presentar sus datos. No importa qué tan pequeña o grande sea su granja, un sistema de información geográfica le brinda una vista panorámica, lo que significa que puede ver toda su granja a la vez. Comprender cómo funciona su granja en su conjunto puede ser invaluable.

Por ejemplo, es posible que pueda mostrar los niveles de humedad del suelo en su mapa combinados con la elevación del suelo. A partir de ahí, puede averiguar hacia dónde se está extendiendo el riego en su granja.

Esa es solo una de las formas en que puede usar un mapa para encontrar los datos. A continuación, presentamos 3 formas en las que puede utilizar esos datos para ayudar a la economía de su granja, ahorrando dinero y reduciendo el gasto y el desperdicio en el futuro.

Reducir el desperdicio de agua
Un sistema de información geográfica podría resaltar pozos subterráneos, o incluso lagos, debajo de la superficie de su granja. Esto puede cambiar completamente la forma en que cultiva. Todo ese riego en el lado sur fue inútil: ¡tiene una fuente de agua natural propia! Al regar solo donde sea necesario, reducirá drásticamente el desperdicio de agua.

Además, el riego excesivo en el pasado puede haber resultado en suelos anegados, que han dañado sus cultivos por podredumbre o algo peor. Usar el agua de manera más eficiente reducirá las posibilidades de que sus cultivos desarrollen pudrición de la raíz y otras enfermedades que gustan de un hábitat acuático. Reducir el uso de agua de manera eficiente ahorra dinero a corto plazo y mejora la salud de los cultivos a largo plazo.

Prevenir la erosión y el lavado del suelo
Cuando puede ver su granja a vista de pájaro, se vuelve más obvio cómo funciona su tierra como ecosistema. Puede observar dónde se esparce su fertilizante, por ejemplo. Puede notar que tiende a acumularse en la esquina sureste de su campo debido a cómo la tierra se inclina y el suelo se erosiona con el viento.

Con estos datos, puede tomar medidas para distribuir su fertilizante de manera más uniforme. Comience reduciendo la dispersión de fertilizante en el área donde tiende a acumularse de todos modos, y aumentando la cantidad de fertilizante en los lugares donde tiende a erosionarse. Incluso podría ser una idea fertilizar varias veces en cantidades más pequeñas, asegurando una distribución más uniforme y dando a sus cultivos la oportunidad de absorber nutrientes antes de que se erosionen.

Cambie el diseño de su granja
Cuando puede ver su granja desde arriba, cuando puede monitorear los campos metro a metro, puede ser 100 veces más preciso con su agricultura.

La mitad del campo A es propenso a inundarse, mientras que la otra mitad está mucho más elevada y tiene más arcilla en el suelo. ¿Quizás sería mejor dividir el campo A por la mitad? Puede plantar alfalfa en el área húmeda, ya que puede soportar inundaciones y necesita un suelo muy húmedo para crecer bien durante toda la temporada. El brócoli y el repollo, en cambio, prefieren los suelos arcillosos porque permiten un anclaje mucho más firme y por lo tanto quedarían perfectos en la otra mitad del campo.

Jugar con sus granjas, naturalmente, fortalezas como esta ayudará a aumentar los rendimientos y crear cultivos más saludables y felices.

Esas 3 formas ciertamente pueden ayudarlo a aprovechar al máximo su granja y, por lo tanto, aumentar la productividad, los rendimientos y las ganancias … ¡pero esperamos que también haya tomado nota de cómo los sistemas de información geográfica pueden resolver problemas que quizás no se había dado cuenta!

La agricultura de precisión es el camino a seguir, con muchas organizaciones grandes, desde gobiernos hasta comunidades, que lo alientan a adoptar prácticas de precisión. Al trabajar juntos para crear métodos agrícolas más precisos, podemos reducir los desechos en todo el mundo, creando una economía más eficiente y un ecosistema más saludable.

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Algunas tecnologías de agricultura de precisión están empezando a generar beneficios para los agricultores. Las áreas que muestran mayores promesas de rendimientos rentables para los agricultores de cultivos comerciales que buscan adoptar la agricultura de precisión son: densidad de población variable, nidadas en hileras en sembradoras y tasa de nitrógeno variable.

Un análisis de costo / beneficio es un enfoque sencillo para tener una buena idea de cuáles pueden ser sus ganancias. Para hacer esto, necesitamos mirar:

¿Cuál es el costo del sistema?
¿Cuál es el beneficio? Es importante darse cuenta de que estamos hablando de beneficios, no solo de mayores ingresos. La información sobre su campo puede ser una inversión que resulte en una mejor administración y mayores ganancias en el futuro. El mal manejo de una parte del campo puede disminuir la fertilidad y aumentar la presión de las plagas.
¿El artículo en el que está gastando dinero es una forma buena y aplicable de generar el beneficio que desea?
Necesidad vs deseo. ¿La tecnología es parte de una solución de agricultura de precisión o es algo divertido que desea tener?
Sea flexible. Puede haber una tecnología mucho mejor y de menor costo en 2 a 5 años.
Una granja de cultivos comerciales de 1,000 acres puede ver un aumento en los ingresos de $ 20,000 a $ 70,000 por año de la agricultura de precisión con la tecnología actual. Eso es ingresos, no ganancias. Su beneficio estará determinado en gran medida por su capacidad para mantener bajos los costos. Parte de eso es mantener la flexibilidad y reducir los gastos de capital en los primeros años en que adopta la agricultura de precisión. Es importante recopilar algunos años de datos históricos y aprender de sus campos y sus propias preferencias en cuanto a qué tecnología y equipo es más adecuado para usted. Además, la ciencia detrás de la tecnología está cambiando rápidamente y ahora puede que no sea el mejor momento para comprar equipos costosos. Las nuevas características, los costos más bajos y la mejor funcionalidad generalmente ocurren unos años después de una gran revolución tecnológica.

El sentido común también es muy importante. Los mapas de precisión y la detección remota pueden ayudarlo en gran medida a administrar mejor la fertilidad de sus cultivos y campos, pero es importante asegurarse de que la tecnología y las recomendaciones sean apropiadas para lo que la tecnología puede hacer.

Costos del sistema

Hay 2 dichos de sentido común que son relevantes para cualquier discusión sobre la economía de las tecnologías de agricultura de precisión: «No se puede administrar lo que no se puede medir» y «Basura que entra, basura sale».

Los costos de la agricultura de precisión son mucho más sencillos que los beneficios. ¿Cuánto cuesta un sistema GPS? ¿Qué pasa con la dirección automática? ¿Qué tal una nueva maceta? Pero incluso aquí, es importante considerar si el equipo y el costo son realmente una inversión para administrar mejor sus campos y cultivos o si es un gasto de lujo. ¿Es el gasto realmente necesario o es un equipo nuevo y brillante que desea?

¿Cuáles son algunas inversiones prudentes? Cosas que le ayudan a medir científicamente el rendimiento de su cultivo y la fertilidad del campo. Un monitor de rendimiento es imprescindible, ya que «No se puede gestionar lo que no se puede medir». Un monitor de rendimiento le permite saber cómo se desempeñó cada parte del campo durante el año y está vinculado directamente a una métrica clave, sus ingresos. Cualquier métrica clave debe medirse con precisión y exactitud.

La exploración de cultivos y la detección remota también lo ayudan a medir lo que está sucediendo en su campo y lo ayudan a identificar causas secundarias que podrían estar afectando el rendimiento. En un mundo simple, planta la mitad de un campo de la misma manera que siempre lo ha hecho y luego usa la agricultura de precisión en la otra mitad. En el momento de la cosecha, mides la cosecha de cada mitad y ves cuál funcionó mejor.
La vida no es sencilla.

Los pulgones de la soja, el barrenador europeo del maíz, otras plagas, las heladas, el granizo, los daños causados ​​por el agua, la sequía y muchos otros factores, no se dan cuenta de que está haciendo una prueba de lado a lado. Tampoco son lo suficientemente considerados como para dejar su campo solo para que pueda recopilar datos limpios y agradables. Ni siquiera el suelo coopera, y hemos visto que la fertilidad del campo puede variar desde parcelas de 50 bushel por acre de maíz hasta parcelas de 200 bushel por acre de maíz a 30 pies de distancia entre sí.

Todo este equipo científico y análisis es necesario para asegurarse de que la diferencia de rendimiento que ve se debe a la diferencia entre la agricultura de precisión y la gestión tradicional y no a los otros factores que suelen afectar a un cultivo. Y sí, dije ciencia. La agronomía y la biología son ciencias. Necesita equipo científico para medir con precisión las cosas y aplicar sus prácticas e insumos de gestión. Y necesita la disciplina científica para permanecer imparcial en su análisis de los datos de cultivos de temporada y explicar las diferencias de rendimiento. Este cambio de mentalidad puede representar un costo significativo para usted.

Al igual que con el monitor de rendimiento, también es esencial un sistema GPS que conecte todos, o al menos la mayoría de sus equipos de agricultura de precisión. Mucha de la información en un sistema de agricultura de precisión vendrá como una capa de datos. Habrá una capa que define la ubicación del campo. Una capa que tiene las ubicaciones de las plantas y los datos de siembra. Una capa para su aplicación de fertilizante. El sistema GPS se asegura de que todas las diferentes capas se apilen una encima de la otra correctamente.

Una forma de pensar en esto es mirando un mapa topográfico. Piense en cada elemento de la leyenda como una capa diferente. Una capa para carreteras, otra para ríos y lagos, y otra para curvas de nivel, etc. Si el sistema GPS está desalineado, cuando agregas las capas una encima de la otra, el resultado puede tener cosas como bosques y carreteras en funcionamiento. por el medio de un lago.

No solo necesita un sistema GPS, debe asegurarse de que todos los componentes estén configurados correctamente. Cosas como asegurarse de que todos usen el mismo dato. El dato es cómo un trozo de superficie curva tridimensional de la tierra se transforma en un mapa plano bidimensional en un trozo de papel. Cada datum diferente realiza transformaciones diferentes e incluso si todos los sistemas tienen las mismas coordenadas de GPS, si tienen datums diferentes, entonces espere que sus mapas tengan carreteras saliendo de acantilados y árboles creciendo en lagos. Seguirá generando mapas coloridos, pero la información no será muy precisa ni utilizable.

Este es el problema de “La basura entra, la basura sale”. Es un costo porque hay un esfuerzo en la instalación y mantenimiento del equipo. Este paso es fundamental. El solo hecho de encenderlo probablemente no le dará ningún dato útil. Algunos de los sistemas más nuevos se autoconfiguran mucho mejor, pero sigue siendo esencial tomarse el tiempo y dedicar el esfuerzo para asegurarse de que el sistema esté configurado y calibrado correctamente antes de declararse un agricultor de agricultura de precisión.

Beneficios

Hay dos beneficios clave que pueden resultar de una buena implementación de la agricultura de precisión.

1. Mayor rentabilidad
2. Mayor fertilidad del suelo

Hay muchos beneficios adicionales que pueden obtenerse mediante la agricultura de precisión, pero solo son importantes en términos de su capacidad para aumentar las ganancias agrícolas o aumentar la fertilidad del suelo. Y realmente, la ganancia agrícola y la fertilidad del suelo son muy parecidas, con la ganancia agrícola generalmente se refiere al corto plazo y la fertilidad del suelo se refiere a la capacidad de generar ganancias en la granja a largo plazo.

¿Qué tan rentable puede ser? En 2013, analizamos algunos campos que cultivan maíz en Ontario, Canadá. Con base en esos datos, podemos considerar un campo de maíz de 100 acres. La finca tenía un promedio de 140 bu / ac. Lo interesante es la variabilidad dentro de los campos. Hay parcelas de maíz de 50 bu / ac a 30 pies de las parcelas que eran de 200 bu / ac. Aproximadamente el 10% del campo tuvo un rendimiento inferior al 50 por bushel. Un campo era relativamente plano, de arcilla pesada, con baldosas y tuvo una sola aplicación de 28% de UAN (nitrato de urea y amonio) a fines de abril. Aunque el campo está embaldosado, 2014 fue un manantial tan húmedo que partes del campo quedaron anegadas, lo que provocó la lixiviación de nitrógeno. Además, el agua persistió durante tanto tiempo que los niveles de oxígeno del suelo bajaron y los microbios del suelo metabolizaron gran parte del nitrógeno restante del suelo. A mediados de mayo El 10% del campo estaba tan severamente agotado en nitrógeno que el maíz creció a la mitad de la tasa de sus vecinos y rindió 90 bu / ac menos que el promedio del campo. Ya en la v4 (etapa de cuatro hojas), las plantas mostraban signos de estrés por nitrógeno que podían detectarse mediante la exploración de cultivos y la detección remota. Esto significa que a finales de mayo, ya sabíamos qué áreas del campo tendrían un rendimiento inferior y por qué. Una segunda aplicación de nitrógeno a principios de junio podría haber recuperado más de la mitad de la pérdida de rendimiento. Dicho de otra manera, la pérdida de rendimiento de 90 bu / ac observada en el 10% del campo podría haberse reducido a solo 45 bu / ac, lo que significa que la cosecha de los 100 acres podría haberse incrementado en 450 bushels. 10% de 100 acres = 10 acres tratados con una segunda aplicación de nitrógeno. Parte del potencial de crecimiento del año ya se perdió, por lo que nunca podremos recuperar al 100% el rendimiento perdido. Pero una recuperación del 50% en los 10 acres más afectados es un extra de 45 bu / ac, multiplique eso por nuestros 10 acres más afectados y obtendremos nuestros 450 bushels. A $ 5 por bushel, eso es un aumento de ingresos de $ 2,250 en los 100 acres. Eso sería un aumento de ingresos de veintidós mil en 1,000 acres de maíz.

La agricultura de precisión también puede identificar cuándo el nitrógeno se convierte en el factor limitante para el crecimiento de las plantas en las áreas de mayor rendimiento del campo. El maíz de 200 bu / ac en Ontario es impresionante, pero ¿es la tasa de crecimiento máxima? Se han demostrado niveles tan altos como 300 bu / ac, lo que sugiere que a veces, un agricultor puede tomar 200 bu / ac de maíz para aumentarlo aún más.

Los monitores de rendimiento y detección remota sugieren que las mismas áreas del campo tienen un rendimiento inferior año tras año. Del mismo modo, son las mismas áreas del campo las que tienen un rendimiento superior año tras año. Esto sugiere que existe una diferencia en la fertilidad del suelo y estos parches no son el resultado de una variabilidad aleatoria. Esto conduce a prácticas de manejo de agricultura de precisión tanto de plantación de población variable como de plantación de dos variedades. Si porciones del suelo son más fértiles, tal vez puedan soportar poblaciones más altas y producir 250 bu / acre.

Las plantas que crecen en montículos arenosos a menudo se verán limitadas por la disponibilidad de agua y quizás la mejor estrategia de gestión no sea intentar aumentar el rendimiento añadiendo más productos químicos, sino reducir los costos de los insumos. Aquí, el agricultor puede reducir la cantidad de fertilizante aplicado, reducir la densidad de población y plantar una variedad más tolerante a la sequía.

La detección remota y la exploración de cultivos pueden identificar áreas que necesitan un análisis más profundo, como muestras de suelo. A su vez, la agricultura de precisión puede ayudar a explicar por qué las áreas tienen bajo rendimiento y conducir a mejores prácticas de gestión. Si hay evidencia de pérdida de nitrógeno del suelo en abril y mayo, entonces un agricultor puede cambiar a dos aplicaciones de nitrógeno. Uno a principios de la primavera para ayudar a que las plantas se establezcan, y otro a principios de junio, cuando las plantas lo necesitan para crecer. El agricultor puede adoptar una aplicación de nitrógeno de tasa variable, dando más fertilizante a los suelos que han perdido mucho nitrógeno en la primavera y dando más a las plantas que crecen excepcionalmente bien y corren el riesgo de agotar el nitrógeno del suelo.

Parece que gracias al buen uso de las tecnologías actuales de agricultura de precisión basado en nuestro ejemplo de un campo de 100 acres en Ontario, podemos aumentar los ingresos anuales hasta en $ 70 / ac, mientras mantenemos los costos en aproximadamente $ 20 / ac. Cada finca es diferente y cada implementación de agricultura de precisión es diferente. Un consejo: no compre todo el equipo costoso hasta que haya probado y comprobado el beneficio, incluso entonces considere sus alternativas. Pagarle a un consultor $ 500 por vuelo, 3 o 4 veces al año es mucho más económico que gastar $ 10,000 en un UAV y una cámara, solo para que salga un sistema mucho mejor uno o dos años después. Incluido en el pago del consultor está el costo del mantenimiento y calibración del equipo de teledetección. No solo es rentable, sino que también obtenemos datos de buena calidad.

Puede resultar difícil mantener los costos bajos a pequeña escala. Los consultores a menudo cobran un mínimo de $ 500 por el vuelo del UAV y generalmente pueden volar más de 200 acres por esa cantidad. Hay economías de escala que ocurren cuando comienzas a tener un tamaño de 1,000 acres. Pero también existe el riesgo de cambiar las prácticas de gestión y adoptar nuevas tecnologías. En general, se acepta que se necesitan 3 años de rendimiento histórico y datos de teledetección para obtener una buena comprensión de la biología subyacente y la fertilidad del suelo antes de que se puedan tomar buenas decisiones de manejo.

Se pueden y deben obtener beneficios significativos en el primer año de adopción de la agricultura de precisión, pero se necesita mucha más atención y supervisión de la gestión. Especialmente cuando se trata de controlar los costos y asegurar que la práctica de gestión realizada sea aplicable.

Uno de los aspectos realmente interesantes de las tecnologías de agricultura de precisión, con su capacidad para comprender mejor la biología subyacente y probar y medir mejor el rendimiento de diversas prácticas de gestión, es que los agricultores pueden aumentar la fertilidad de sus campos. Algunos de los primeros resultados son prometedores y diferentes prácticas de manejo sugieren que un mejor manejo usando agricultura de precisión puede comenzar en aumentos modestos, pero a largo plazo, en la salud y fertilidad del suelo. Pero antes de que un agricultor pueda comenzar a buscar estos beneficios por sí mismo, debe tener un buen conocimiento de la fertilidad actual y el potencial de rendimiento de sus campos. En otras palabras, deben comenzar a recopilar datos buenos y precisos sobre el rendimiento de los cultivos y los datos de rendimiento durante la temporada.

Aplicabilidad de la tecnología

Uno de los mayores riesgos de la agricultura de precisión es cuando las personas exageran la aplicabilidad de las tecnologías . Un ejemplo muy común de esto es cuando la gente usa el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) como base para la aplicación de nitrógeno de tasa variable. NDVI es una buena medida para la productividad general de la planta; sin embargo, no mide el estrés por nitrógeno en una planta. A veces, el uso de NDVI para generar un mapa de prescripción de aplicación de nitrógeno de tasa variable dará como resultado un mayor rendimiento. Como en los parches de nuestro campo de ejemplo de 100 acres que sufrió una pérdida de nitrógeno relacionada con el agua en la primavera.

Sin embargo, a veces un NDVI dará un mapa de prescripción de nitrógeno de tasa variable muy pobre. Por ejemplo, vimos un campo al que se le agregó fertilizante de nitrógeno a fines de la primavera a una tasa de reemplazo de 150 bu / ac. No hubo pérdidas notables de nitrógeno relacionadas con el agua (lixiviación o microbios) o volatilización. El NDVI por sí solo dio recomendaciones de manejo deficientes para una aplicación de nitrógeno de tasa variable. En este caso, es probable que las plantas que crecen en suelos más arenosos tuvieran limitaciones de agua. Estas plantas pueden estar creciendo a un nivel de 100 bu / ac y el NDVI mostró esto. La recomendación basada en el NDVI fue agregar más nitrógeno a estas áreas. Sin embargo, lo que realmente está sucediendo es que las plantas no han consumido el nitrógeno del suelo y agregar más fertilizante solo aumentará el estrés hídrico y eso en realidad disminuirá el rendimiento.

En las partes más arcillosas del campo donde el maíz crecía a un nivel de 200 bu / ac, las plantas consumían el nitrógeno disponible y en realidad tenían limitaciones de nitrógeno. A pesar de que el mapa de prescripción de nitrógeno basado en el NDVI recomendó aplicar muy poco o nada de nitrógeno a estas plantas. En realidad, darles a estas plantas más nitrógeno les permitiría alcanzar el nivel de 220 o 250 bu / ac.

No es que el algoritmo NDVI esté equivocado. No lo es. Está dando una medida precisa de cuán productivas son las plantas actualmente. El error está en asumir que el NDVI se puede utilizar para estimar de manera precisa y consistente el estrés por nitrógeno de las plantas. NDVI no es la tecnología más aplicable para evaluar el estrés por nitrógeno.

Afortunadamente, existen métodos de detección remota que estiman más directamente el estrés de nitrógeno en las plantas. Estos “algoritmos de estrés por nitrógeno” son mucho mejores para ver el estrés por nitrógeno, independientemente de la productividad de la planta o las lecturas del NDVI, y son mucho más aplicables para generar un mapa de prescripción de nitrógeno de tasa variable.

Al utilizar la tecnología incorrecta o exagerar la aplicabilidad de una tecnología, un agricultor tiene un riesgo mucho mayor de gastar mucho dinero y esfuerzo en la agricultura de precisión, pero sin ver ningún beneficio real.

Mantente flexible

Hay muchas buenas preguntas que surgen de los primeros ensayos con la agricultura de precisión moderna. La teledetección basada en UAV ofrece mapas de alta precisión y bajo costo. Cada año, hay más y más algoritmos disponibles. Más algoritmos y mapas en el futuro brindarán una mejor comprensión de las tensiones que limitan el crecimiento de las plantas y el rendimiento de la cosecha. Estos pueden dar lugar a nuevas prácticas de gestión y nuevos equipos.

Se ha trabajado mucho en el maíz y se están demostrando beneficios reales en el campo. Pero se ha trabajado menos en la soja. Quizás los beneficios de la agricultura de precisión en el cultivo de la soja sean mayores, quizás sean menores. Es prudente elegir tecnologías de agricultura de precisión lo suficientemente flexibles como para permitirle rotar económicamente los cultivos como mejor le parezca y que probablemente proporcionen beneficios a los diferentes cultivos que cultiva.

Es importante ser flexible para:

cambios en el clima de un año al siguiente
cambios en el rendimiento que limitan el estrés que enfrentan las plantas
rotaciones de cultivos y la aplicabilidad de la tecnología a los diferentes cultivos
mejoras en la tecnología durante los próximos años
cambios en las prácticas de manejo
costos mas bajos
Es prudente considerar opciones como el arrendamiento de equipos y la contratación de consultores en lugar de la compra de nuevos equipos como un medio para mantenerse flexible.

¿»Importante Inversión en Tecnología» o «Tratando de Justificar Compras de Lujo»?

Ninguna cantidad de análisis comercial o económico generará los beneficios agrícolas esperados si un agricultor no puede separar honestamente la necesidad de la necesidad. Es muy fácil justificar un gasto de lujo como una inversión esencial en agricultura de precisión. Claro, es posible que desee comprar un tractor más nuevo, más grande y brillante, pero ¿es realmente una inversión necesaria o es algo que desea pero no necesita? Muchos distribuidores de equipos pueden no estar de acuerdo, pero hay ocasiones en las que no es necesario comprar equipos nuevos, especialmente si recién está comenzando en la agricultura de precisión.

Como se mencionó anteriormente, un agricultor prudente debería considerar una opción flexible cuando se inicia en la agricultura de precisión. A veces es mejor arrendar equipo o contratar a un consultor, operador personalizado o proveedor de insumos durante 2 o 3 años para demostrar los beneficios y que el equipo es adecuado y el adecuado para usted antes de salir y hacer un gran gasto.

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Tienen poco más de una década y en este tiempo han ganado adeptos en gran parte del mundo. Con la aparición de varias startup se espera que su globalización sea total. Y tienen todo para lograrlo, porque si las sondas y sensores de humedad se instalan de forma correcta pueden entregar una información fidedigna de todo lo que sucede en un huerto. La historia no acaba aquí, ya que lo próximo será integrar modelos de simulación e incluso el análisis de imágenes satelitales para estimar la humedad del suelo.

Por Rodrigo Pizarro Yáñez, desde Lleida, España
Quizás no haya país más duro para ser agricultor que Australia, donde a la inevitable preocupación por los episodios de sequía se suma el inmenso tamaño de los campos. Quizás en un país con un clima más predecible no habría muchas necesidades, pero eso no ocurre en Australia, donde el uso de tecnologías se hace absolutamente necesario. Quizás por eso no es raro escuchar entre los agricultores e investigadores conceptos como big data, agricultura de precisión o riego deficitario controlado. Muchas de estas tecnologías han tenido su génesis en Australia y fue precisamente allí donde se comenzó a programar los riegos en base a lo que les decían los sondas de humedad que se ubicaban en las huertos. Éstas y otras tecnologías han hecho que los campos australianos se hayan transformado en verdaderos campos inteligentes.

Y esa tecnología ha ido traspasando fronteras, llegando primero a EE UU, para posteriormente globalizarse en poco más de una década, aunque el panorama anterior a su masificación era completamente diferente, básicamente porque los agricultores regaban basándose en la experiencia poco sistematizada los datos que aportaban las estaciones agroclimáticas. “En Lleida, una de las principales zonas productoras de fruta de Europa, y otras zonas de España era lo más común y era la forma que tenían los agricultores de realizar sus balances hídricos”, explica el Dr. Francesc Ferrer, socio fundador de Lab-Ferrer, una empresa española especializada en instrumentación científica relacionada con la medida del contenido de agua, el potencial hídrico, la actividad del agua y otros parámetros biofísicos en el sistema suelo, planta y atmósfera. “Aquellos productores que estaban más avanzados usaban tensiómetros o Watermark”, recuerda. Sin embargo, cuando se empleaban las estaciones agroclimáticas surgían algunos problemas relacionados con la estimación de la evapotranspiración real del cultivo. El primero de ellos era que sólo se pueden hacer recomendaciones genéricas, con un margen de error entre un 20 y 30% y siempre se repone el agua que se ha gastado la semana anterior.

“Entonces, no se sabía qué ocurría pero hoy sí, porque se han perfeccionado los sensores, los sistemas de adquisición y transmisión de datos y porque se usan modelos de predicción. Cuando reponíamos el agua no sabíamos si a la semana siguiente haría calor o no, e incluso había problemas con los tensiómetros, sobre todo con su mantenimiento y por ese motivo se usaban muy poco”, explica el Dr. Ferrer. Pero con el uso de sondas y data loggers se pueden realizar lecturas continuas, cada 15 minutos, a diferentes profundidades y además se puede conocer cuál es la tensión, la salinidad, la temperatura… “Podemos tener información real de lo que está pasando en la parcela. Y en los últimos años ya se ha hecho más asequible enviar los datos directamente a la nube y verlos on line, ya sea en una tablet o en un smart phone, cuando antes se debía usar sí o sí un software especial. También se puede enviar los datos por frecuencia de radio, pero las ondas de radio tienen mucho menor alcance a baja altura y dentro de los árboles”, explica el experto.

PASAR DE LA INFORMACIÓN AL CONOCIMIENTO
Sin embargo, no sólo basta tener un buen equipo detrás, sino que hace falta lo que Ferrer llama el data coaching, es decir, alguien que sea capaz de interpretar las gráficas que generan las sondas y digerir esos datos. “En el mercado hay muchos softwares de visualización, pero lo más importante es que éstos deben ser ágiles y muy adaptados al cliente”, subraya. Precisamente Lab Ferrer está participando en el desarrollo de una plataforma web, muy ágil, cuyo concepto se ha diseñado como si fuese un LEGO, añadiendo casillas según vaya necesitando el cliente, como pueden ser modelos de horas frío, de niveles de estrés e incluso de predicción de las enfermedades que más afectan a un determinado cultivo. “Hoy, por ejemplo, nos están pidiendo añadir una casilla de Botrytis en viñedos”, precisa. “Existen muchos softwares de visualización de datos, pero hay muy pocos que transformen esa información a conocimiento. Esto es lo más innovador en este ámbito actualmente y en eso estamos hoy”, añade.

La tecnología está concebida para ser usada por los grandes agricultores, pero también por empresas exportadoras y cooperativas. “Grandes empresas y también cooperativas podrían recomendar a sus agricultores que compren esta tecnología. Muchas veces, al disponer de datos ‘in situ’ se puede auditar lo que ocurre en el campo de sus agricultores”, subraya el experto.

LA CLAVE, POCAS Y BUENAS SONDAS EN CAMPO Y UN SERVICIO DE ACOMPAÑAMIENTO DETRÁS
Si el agricultor o la empresa ha decidido implementar sondas en sus campos, ¿cuántas son necesarias y cómo se debe trabajar? “Aquí en Lab Ferrer trabajamos con el concepto de unidad de manejo, que los anglosajones llamas Farm Management Unit (FMU). Cada vez que visito una finca, siempre pregunto lo mismo: ¿Cuántos sectores de riego tienes? ¿Qué variedades cultivas? ¿Qué tipo de suelos tienes? Y en base a ello realizamos una simulación de manejo. Si eso lo pongo en un sector de la finca, por ejemplo de 1 ha que represente 10, 20 o 50 ha, ¿qué te representa ese sector, por ejemplo, en cuanto al nivel de precocidad, de rentabilidad, etc.? Puede que esa hectárea sea representativa de gran parte del huerto, por ello es que cuando vamos a campo, colocamos la sonda con criterio. Si hay suelos diferentes, eso dependerá del técnico, porque como en todo, esto también requiere de una inversión económica. Yo recomiendo usar el mínimo de sondas posibles. Y si éstas han funcionado, puede ser que el agricultor o el técnico se decidan a instalar más en el campo. Si todas están bien instaladas, entregarán una información fidedigna de lo que ocurre en la finca. Hay muchas sondas que se usan mal y, si se usan mal, no sirven de nada. Preferimos que la cantidad de sondas, software y tecnología que vaya adoptando el agricultor se haga a un ritmo racional y según las necesidades”, explica.

Hoy en día las sondas se emplean en todo tipo de cultivos: frutales, almendros súper intensivos, olivos, hortícolas, uva de mesa, uva de vino, en cultivos extensivos, en tomate de industria… Y en todo tipo de suelos y diferentes sistemas de riego.

Están diseñadas para dejarlas instaladas permanentemente en el suelo ya que su robustez se lo permite, y tienen una vida útil de más de cinco años. Si bien existen algunos sistemas de sondas en los que se realizan medidas puntuales de humedad en el perfil del suelo, según el Dr. Ferrer, la utilidad de éstos es nula. “Si vamos un día en la mañana, la introducimos en el suelo y vemos que tenemos una humedad del 5%. ¿Eso es bueno o es malo? No lo sabemos. En cambio, si la sonda está siempre en el suelo, podemos mimetizar cómo se mueve el agua en el suelo y cómo la absorbe la planta y, saber, por ejemplo, la hora en que la planta empieza absorber el agua, cuándo absorbió más y cuándo absorbió menos, podemos saber a qué profundidad están trabajando las raíces, podemos saber hasta dónde estamos mojando o si estamos drenando o no”.

BIEN CALIBRADAS Y ROBUSTAS
Y no todas las sondas son iguales. Por ello es preciso fijarse en ciertas características. La primera y, quizás la más importante para el Dr. Ferrer, es que la sonda debe tener una calibración estable en cuanto al tipo de suelo, salinidad y temperatura. “Las primeras que salieron al mercado hace ya más de quince años, en cuanto había un poco de sal, el valor se disparaba. Y lo mismo pasaba cuando se trataba de un suelo arenoso o arcilloso”, remarca. Y lo otro es la robustez. “A las primeras les entraba agua en el circuito, pero eso se ha mejorado una enormidad”, apunta.

Actualmente, las cooperativas, empresas y agricultores son conscientes de que deben usar esta tecnología, pero no a ciegas, sino una vez que la han probado y han comprobado que los datos que reciben son realmente un aporte para planificar el cultivo. En otros casos, su uso es una necesidad, sobre todo en zonas donde escasea el agua. “O ponemos sonda y lo hacemos lo mejor posible o nos irá mal”, suelen decir agricultores de Murcia, en España. Además, cuando las prueban ven que se va mejorando la calidad de la fruta, por ejemplo, la homogeneidad de ésta. En durazno y damasco es muy importante la conservación de poscosecha en función de si ha regado mucho o no y eso se ve después. Y ellos mismos se van regulando cada año”, explica Ferrer.

1.500 DATA LOGGERS INSTALADOS EN ESPAÑA
Hoy en día hay más de 1.500 data loggers funcionando en España, lo que representan una superficie cercana a las 15.000 ha. Y no en todas las zonas de producción se emplean para solucionar un mismo problema. En Almería, la información es muy útil para ajustar el riego en otoño e invierno, porque cuando la planta no va tan a tope, le aplican demasiada agua y fertilizantes, apareciendo problemas de asfixia radicular. Así, investigadores de la Universidad de Almería, están trabajando con un sensor de oxígeno en el suelo y un medidor de clorofila para ver si hay asfixia radicular y así ajustar la dosis nitrogenada.

Pero en Lleida la situación es diferente porque puede haber restricciones de agua en verano y también los productores deben enfrentar problemas de calidad en poscosecha. “Si regamos bien, la planta comerá mejor. Todo está más tranquilo y aquí se ajustan a eventos extremos. Los agricultores de Lleida también se preguntan cuándo deben empezar a regar y se ponen nerviosos en enero. Pero con el uso de esta tecnología pueden ajustar el uso de agua en precosecha y también en poscosecha, porque antes se cosechaba y se cortaba el agua de inmediato. Pero esto es importante para la brotación del año siguiente. Con el uso de sondas y sensores reducen su riesgo y les da seguridad”, asegura el especialista.

¿QUÉ HAY DE NUEVO EN SONDAS Y SENSORES?
Lo más reciente que se ha hecho en España es el trabajo con softwares de simulación, los que se emplean, por ejemplo, en experimentos de estrés hídrico. Es decir, con ellos simulan el agua que hay en el suelo y eso posteriormente lo llevan a modelos de simulación. “Nuestra I+D tiene por objetivo desarrollar algo que podamos vender en dos o más años”, sostiene. Y en eso están hoy, poniendo a punto de lo que podría ser el futuro del riego de precisión. Para graficarlo, el Dr. Ferrer muestra un modelo de simulación en una finca que riega con un sistema de goteros subterráneo. A este sistema le añaden aspectos como el tipo de suelo y frecuencia de riego. En base a eso ven cómo se redistribuye la humedad, cuánto tiempo se tardaría en juntar los bulbos mojados, que pasaría si se separan los goteros, cuánta evapotranspiración se pierde, cuánto se drena… Pero no es lo único, porque además participan de un proyecto que emplea satélites para poder estimar la humedad que hay en el suelo y así ver cómo se puede ayudar a una comunidad de regantes a gestionar el riego. “Nuestro trabajo será validar que las lecturas del satélite sean acertadas”, apunta.

Junto al investigador de la Universidad de Maryland, John Lea-Cox y Decagon Devices, Lab Ferrer es parte de un proyecto que se centrará en descifrar el efecto de la temperatura en el suelo en el cultivo de la fresa (frutilla), básicamente porque el riego afecta mucho al calentamiento del suelo y eso afecta a la precocidad de la fresa. Se trata de un proyecto pionero, ya que actualmente no existen datos que hayan medido esto. Para realizarlo, trabajaran con sensores, determinaciones avanzadas de propiedades hidráulicas del suelo en la zona radicular y con simulaciones. “La idea del proyecto es, en un determinado sistema de riego y a través del uso de sensores de suelo y tensiómetros electrónicos, comparar con el riego habitual que realiza el agricultor. Realizaremos simulaciones y sacaremos conclusiones”, explica. Eso lo realizarán en Huelva y paralelamente en la Universidad de Maryland realizarán algo similar en la zona productora de fresas de California.

Un parámetro muy interesante en el que así mismo trabajan, es la Actividad de Agua (aw), se utiliza en poscosecha principalmente para el secado de la fruta. “El control de la actividad de agua ayuda a saber cómo se debe secar correctamente la fruta, evitando así la aparición de hongos”, precisa Ferrer sobre algo que está implementado desde hace décadas en la industria de las pasas, sobre todo en Italia y en EE UU, pero no en España. “Es por un aspecto cultural. Aquí en España estamos acostumbrados a medir la humedad, pero ésta no es el parámetro ideal, ya que fijándose en ella se está secando más de lo que se debiese”, advierte el especialista. Y el uso de sensores se ha transformado en una tecnología barrera, ya que trabajando con el pH, la actividad de agua y la temperatura se puede frenar el crecimiento de hongos.

Las empresas fabricantes de sondas tienen claro cuáles serán los próximos desarrollos. Uno de ellos es el nuevo sensor capacitivo de humectación de hoja que indica el nivel de rocío que se tiene y que ayudará a prevenir el desarrollo de enfermedades y también el rajado de la fruta. Otro desarrollo es un anemómetro sónico que mide la intensidad del viento, pero también la probabilidad de ráfagas y su dirección. Y el futuro también pasará por la fabricación de mejores sondas de salinidad y también por la aplicación de modelos junto con los sensores. “Si tenemos un modelo capaz de predecir cómo bajará la temperatura en la noche o un modelo que en base a medir la humedad del suelo y la presión de vapor, sea capaz de entregar el estrés hídrico de la planta, será beneficioso para los productores. Todos estos modelos pueden solucionar muchas cosas, sin la necesidad de sobre medir. Si bien existen, aún no están fase comercial. Además, se debe hacer un trabajo muy grande relacionado con toda la información que se ha generado, para que ésta se pueda integrar en una tecnología práctica”, finaliza.

ALGO FALLA CON LAS STARTUPS
Al parecer ser las redes de sensores inalámbricos y el big data ha llegado al sector agrícola para quedarse. Prueba de ello es la cantidad de startup que están viendo la luz a nivel global.

-¿Cuál es tu opinión de las startups que usan estas nuevas tecnologías en la agricultura profesional?

-Muchas startup buscan capital de riesgo que pueda invertir en ellas. Una vez que lo han conseguido, el inversor les da un cuello de entre dos y cinco años, siempre teniendo en mente unas expectativas de ventas muy agresivas. Pero vender tecnología en el sector agrícola es complicado. Las ventas son lentas y están motivadas por el boca a boca. Las startup están teniendo una actividad comercial interesante y hay algunas que están vendiendo mucho, pero sin un servicio agronómico y de post venta muy consistente, es muy difícil escalar la implementación de estas tecnologías al campo.

-¿Por qué crees que ocurre eso?

-Hay startaup que venden, pero, ¿cuántos de esos clientes renuevan al segundo o tercer año? El tema pasa porque a los técnicos no les interesa ni los sistemas inalámbricos, ni la nube, ni el big data si es que no son capaces de digerir los datos que se les entrega. Si esos datos no son interpretados no les sirven de nada. Y eso es lo que les falta a las startup. Este es un mercado que crece poco a poco, pero este año, como hay muchas startup, hay un poco más de crecimiento, pero si no hay un servicio detrás, al cabo de un año el agricultor ya no lo utilizará.

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En el trabajo de conservación y manejo de las especies de fauna y flora silvestre se requiere el monitoreo constante para conocer el estatus y tendencia de las poblaciones, así como las posibles causas que pudieran afectarlas como cambios en el hábitat debido a la deforestación y fragmentación, agricultura y ganadería, introducción de especies exóticas y cacería furtiva.

Como parte de esos programas de monitoreo, se aplican diversos métodos de muestreo en campo entre los que destacan: el conteo directo de animales en líneas de recorrido, la captura-recaptura en diferentes tipos de trampas, redes y actualmente en cámaras-trampa; además, ha sido tradicional el empleo de métodos que involucran en rastreo para contar huellas, excrementos, madrigueras y cualquier otra evidencia de la presencia de las especies de interés. Otros métodos incluyen el seguimiento de animales equipados con radio-telemetría, la grabación de sonidos y vocalizaciones, e incluso los marcadores moleculares para la identificación de especies e incluso individuos. La aplicación de cualquiera de estos métodos implica un intenso trabajo en campo lo cual involucra desde la compra del equipo básico, hasta los gastos de viaje del personal en los muestreos. En consecuencia, los costos pueden ser muy variables pero en general son altos dependiendo, entre otros factores, de la superficie del área de estudio (ANP, UMA u otro), las especies involucradas, el personal disponible y el método seleccionado.

Uno de los métodos empleados comúnmente para numerosas especies de fauna alrededor del mundo, es el conteo directo de los animales desde el aire, ya sea en avionetas o helicópteros. Incluso para algunas especies, es posible su identificación desde fotos aéreas y satelitales. Por ejemplo, en las sabanas africanas el conteo de antílopes, elefantes y otras especies de talla mediana a grande, se realiza año tras año en varios Parques Nacionales como el Serengueti. Esta metodología se emplea en muchos lugares del mundo. En México se han aplicado estos métodos para ciertas especies como el venado cola blanca, venado bura, berrendo y borrego cimarrón, principalmente en los matorrales del norte donde es posible la aplicación de esta tecnología. Sin embargo, en todos los casos los costos y riesgos de realizar esos vuelos, son muy altos tanto en términos económicos como en costos humanos donde ha habido lamentables accidentes con pérdidas de vidas humanas al realizar esas labores. Además, el muestreo aéreo ha servido no solo para monitorear algunas especies de fauna, sino también para obtener información del hábitat a una resolución y detalle muy finos, lo cual permite en ciertos casos documentar los cambios en la extensión y calidad de los diferentes tipos de hábitats para la fauna. Esta información junto con la obtenida de otras fuentes, permite el empleo de sistemas de información geográfica para evaluar la calidad del hábitat.

¿Para qué se están aplicando los drones?

En los últimos 15 años ha ido en aumento el empleo de cuadri-helicópteros y aviones no tripulados, también conocidos como drones, para el monitoreo de fauna silvestre y del hábitat. Si bien en sus orígenes los drones fueron desarrollados y empleados para fines militares, actualmente se utilizan para muchas otras tareas y objetivos como por ejemplo: la realización de mapas de alta resolución; en la agricultura, para el control de incendios; para conocer el estado atmosférico, también para la evaluación del impacto de obras y planificación urbanística, para vigilancia, entre algunos. A medida que mejora la tecnología y bajan los costos de los drones, diferentes organizaciones, instituciones y universidades en el mundo han ido implementado y desarrollando laboratorios y programas para la evaluación de esta tecnología. Si bien los drones se encuentran en este momento en la “infancia” de su desarrollo, existen datos publicados, incluso en revistas científicas de gran nivel internacional, acerca de las ventajas, limitaciones y necesidades de desarrollo e investigación para la aplicación de esta tecnología.

En el caso del monitoreo biológico, los drones se están empleando para observar y cuantificar desde el aire diversas especies de fauna y flora, así como para la descripción del paisaje y las actividades humanas que los impactan. Por ejemplo, algunas de las especies para las que se están aplicando son: cocodrilos, manatíes, delfines, ballenas, patos, gansos, canguros, elefantes, rinocerontes y otros. Incluso se está aplicando esta tecnología para identificar desde el aire nidos y camas en los árboles elaboradas por los orangutanes para pernoctar; también se han empleado para detectar ciertos tipos de madrigueras o montículos que hacen varias especies de roedores. Los drones también se están aplicando para conocer y documentar algunos aspectos del hábitat a una resolución y detalle particularmente interesantes. Con la ventaja de hacerlo en diferentes ocasiones del año lo cual tiene mucha ventaja respecto a información satelital y de otro tipo la cual puede llegar a ser cara, o bien no estar a la resolución y en las temporadas que se desean. Asimismo, los drones se están utilizando para conocer los sitios de forrajeo del ganado el cual en muchos casos invade el hábitat y compite con las especies nativas; e incluso se están empleando para detectar cacería furtiva.

¿Qué es un dron?

Básicamente los drones, también conocidos como vehículos aéreos no tripulados, son aeronaves que vuela sin tripulación. En comparación a las avionetas con motor, los drones son muy pequeños con tamaños y pesos que varían dependiendo de los diferentes modelos, vuelan a alturas muy bajas (menos de 1 km), son controlados desde tierra por una o dos personas empleando equipos receptores, aunque también hay variaciones que vuelan con piloto automático, y habitualmente están equipados con equipo para la toma de panorámicas y video el cual puede ser almacenado y/o transmitido para su observación en tierra. Por supuesto, otras de las características importantes de los drones es que si tienen algún fallo y caen a tierra, lo único lesionado es el dron y equipo, pero no las personas. Los más conocidos por la gente en general, son los drones tipo helicópteros entre los que destacan los que tienen cuatro motores. Sin embargo, también se les llama dron a los aviones de radiocontrol. Ambos modelos tienen ventajas y desventajas dependiendo de los objetivos para los cuales quieren ser empleados. En biología, los drones están siendo empleados para el monitoreo de especies, hábitats y otras tareas.

¿Cómo funcionan los drones y qué tan accesibles son?

Los drones o vehículo aéreo no tripulado (VANT) son aeronaves que vuelan sin tripulación. Un VANT se define como un vehículo sin tripulación reutilizable, capaz de mantener un nivel de vuelo controlado y sostenido, y propulsado por un motor. Los drones cada vez se usan más en investigaciones de carácter ecológico, en particular para aproximarse a la fauna sensible en zonas poco accesibles o para especies animales raras de difícil detección/observación por métodos comunes. Actualmente, existe una gran variedad de drones comerciales que proveen la oportunidad a los investigadores de mejorar el monitoreo de poblaciones de fauna silvestre. En particular el modelo Scout X4 tiene las siguientes características que lo hacen atractivo para ser empleado en el estudio de animales como los venados: de acuerdo con los requerimientos de vuelo puede programar los movimientos horizontales, mediante una pantalla táctil móvil puede establecer el punto de despegue y destino. La aeronave puede regresar al punto de partida original, pasando por los puntos marcados en su trayectoria. Monitoreo de telemetría en tiempo real y soporte iPad con energía de respaldo compatible con tablets y otros. Tren de aterrizaje retráctil permite una buena portabilidad. Motores de alto rendimiento, aumento de estabilidad de la aeronave y simplificación de mantenimiento. Visualización de la capacidad de la batería y tiempo de vuelo de hasta 25 minutos a distancias entre 1.5 y 2 km.

¿Cuáles son las limitaciones principales de los drones?

Si los drones sustituirán o complementarán otros métodos para monitorear la biodiversidad, es un aspecto que todavía no puede todavía tener una respuesta precisa. Entre las limitaciones principales, es que los drones más adecuados para ser empleados en monitoreos no son baratos, aunque hay drones tipo helicópteros de venta comercial. Además, el vuelo de drones requiere de entrenamiento y equipo lo cual al inicio no es ni sencillo ni barato. Sin embargo, estas mismas limitantes existieron en su momento cuando, por ejemplo, hace 50 años o más se empezó emplear la radio-telemetría para el seguimiento de animales; o hace menos de 20 años se inició el foto-trampeo para obtener información de especies difíciles de observar directamente en campo. En ambos casos, la mejora tecnológica y los precios cada vez más bajos y accesibles, han motivado a que un mayor número de personas e instituciones empleen estas tecnologías para la obtención de información biológica de las especies de interés. Los drones podrían seguir la misma historia como lo demuestran diferentes laboratorios donde se desarrollan diversos modelos, con mejor tecnología y reducción de costos.

Por supuesto, similar a todos los métodos, el empleo de drones no es la panacea ni se pretende que sea útil para todas las especies y tipos de hábitats. Su empleo dependerá de las condiciones para maximizar la información que se pueda obtener en los vuelos, a costos que puedan ser accesibles en los diferentes proyectos. Es decir, por el momento el empleo de los drones no es realista como método cotidiano, por ejemplo, para el monitoreo en UMAs extensivas y ANPs de gran tamaño. No obstante, no se debe descartar en el mediano plazo se empiece a utilizar con mayor frecuencia en estos lugares. Por supuesto, la regularización y delimitación de los vuelos con drones es materia importante para no interferir con otras actividades ni causar posibles accidentes. Esto es particularmente cierto con los drones comerciales si se emplean en zonas urbanas o cerca de instalaciones restringidas. Sin embargo, la aplicación de drones en áreas abiertas y extensas donde habitan las especies de fauna de interés, es menos riesgoso.

¿Cuál es el futuro de los drones?

De acuerdo a la experiencia de varios especialistas en el empleo de esta tecnología, en los siguientes años veremos, o esperamos los siguientes avances: 1) aumento en la duración del vuelo debido a la mejora en los sistemas de poder basados en baterías y celdas solares; 2) considerando el acelerado proceso de miniaturización en los componentes electrónicos, cada vez se podrán ir implementando mejores sensores en los drones, como por ejemplo video-cámaras de alta resolución y capacidad de almacenaje, así como otro tipo de cámaras como las termales para detectar animales no fáciles de observar directamente; 3) los drones serán cada vez más sencillos de manejar; 4) el análisis de la información obtenida con los drones, se analizará cada vez con mayor frecuencia, empleando equipo automatizado lo cual facilitará y reducirá el tiempo; 5) los drones permitirán mejores realizar mejores mapas detallando información en tiempo real; 6) los drones se irán acoplando a otras tecnologías, como por ejemplo la radio-telemetría, para mejorar la captura de información.

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Según previsiones de la FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura), en el año 2050 la población mundial habrá crecido del orden de un 34 por ciento, y, para hacer frente a este incremento de la demanda, será necesario duplicar la producción de alimentos.

Por otro lado, nos encontraremos con una disminución de la tierra dedicada al cultivo, ya que muchos de los espacios actuales serán empleados para la creación de biocombustibles. Además, hay que tener en cuenta el progresivo éxodo rural que hará que la población se concentre cada vez más en las ciudades.

El panorama es cuando menos desalentador. La sociedad se enfrenta al reto de tener que producir el doble de alimentos en una menor superficie cultivable, con menos mano de obra y con graves problemas de escasez de agua.

Si en la década de los 60 se produjo la “Revolución verde”, que consiguió incrementar la productividad agrícola mediante la mejora y selección de semillas, evolución de los sistemas de riego, fertilizantes, maquinaria, etc. en este momento el sector agrícola precisa de una nueva revolución, cuyo motor sean las Tecnologías de la Información ,y que permita afrontar los retos descritos a través de una “agricultura inteligente” o “agricultura de precisión”.

Tradicionalmente los agricultores se han basado en su intuición y experiencia para llevar a cabo las distintas tareas del campo siguiendo un calendario predefinido. Hoy en día, y gracias al uso de las tecnologías de big data, podrán tomar las mejores decisiones en cada momento, a través de la captura, almacenamiento y análisis de una ingente cantidad de datos en tiempo real procedentes de sensores que miden el PH o humedad de la tierra, calidad del aire o niveles de nitrógeno, imágenes aéreas procedentes de satélites o drones, previsión de tiempo por parte de las agencias meteorológicas…

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Big data también permitirá mejorar la producción al proporcionar información sobre qué tipo de cultivo es más rentable plantar, en qué fecha exacta y en qué terreno concreto o qué cantidad exacta de agua y fertilizante precisará, lo que permitirá minimizar los costes de producción, así como los niveles de contaminación. Y es que la agricultura del futuro será, ante todo, sostenible con el medio ambiente.

Distintos tipos de sensores instalados en tractores, cosechadoras y maquinaria agrícola en general informarán al agricultor de posibles averías antes de que ocurran, lo que permitirá por ejemplo reemplazar una determinada pieza de manera proactiva y así evitar una posible rotura y la inutilización de la máquina en cuestión durante varios días, de lo que se resentiría la productividad.

Además de mejorar las cosechas, las granjas de animales también se verán beneficiadas por big data. Mediante el uso de una serie de sensores en los cobertizos, se podrá pesar automáticamente al ganado y ajustar la comida en la dosis adecuada en el momento preciso y, será posible monitorizar la salud de los animales en tiempo real y que aquéllos que estén enfermos puedan recibir la medicación necesaria a través de su comida.

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Las enfermedades, plagas y las propias condiciones meteorológicas convierten la agricultura y la ganadería en negocios de altísimo riesgo. Todos los años se producen casos de cosechas perdidas totalmente por sequías, nevadas o lluvias torrenciales, así como el cierre de granjas debido a enfermedades como los famosos casos de las vacas locas”, la peste porcina o la gripe aviar. Mediante big data y el uso de analítica predictiva, agricultores y ganaderos podrán anticiparse al futuro con lala toma de decisiones oportunas para, al menos, poder reducir el impacto ante posibles catástrofes.

Pero la agricultura del futuro no sólo será aquélla que pueda mejorar los niveles de producción con el menor uso posible de terreno, agua, fertilizantes y mano de obra, sino que además tendrá que permitir optimizar los márgenes de venta de sus cosechas.

Y es que la gran volatilidad de precios en este sector es una de las mayores pesadillas de los agricultores, porque las oscilaciones que se producen son muy bruscas y repentinas: en sólo dos meses se ha llegado a duplicar el precio internacional del arroz. Gracias a las tecnologías big data, el agricultor podrá anticiparse a variaciones importantes en el precio de determinados productos mediante el uso de modelos matemáticos, y recibir recomendaciones en tiempo real para comprar y vender al mejor precio posible en cada momento.

Tenemos, por tanto, todas las esperanzas puestas en que la agricultura inteligente sea en breve una realidad para afrontar con éxito el reto de obtener los niveles de producción adecuados con el menor impacto posible en el medio ambiente y poder asegurar el alimento para las sociedades del futuro.

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Para ahondar un poco más sobre el tema de la agricultura de precisión la cual realmente no es nueva, pues data de los años 80’s, es una estrategia de gestión agrícola que reúne, procesa y analiza datos temporales, espaciales e individuales para combinarlos con información que respalda las decisiones a tomar en cada cultivo, específicamente de acuerdo con la variabilidad estimada para mejorar la eficiencia del uso de los recursos, la productividad, la calidad, la sanidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola, según lo define la revista internacional de investigación, Springer.
Aunque fue recibido con escepticismo al principio, la agricultura de precisión está ganando cada vez más relevancia entre los agricultores y legisladores. Incluso los auditores de la Unión Europea avalan el alto valor de la información proporcionada por las herramientas digitales en la agricultura. Para darles una idea o ejemplo, existen productores alrededor del mundo que están tratando de maximizar las ganancias gastando dinero solo en áreas que requieren fertilizantes, identificando por fotos tomadas con drones o red guiada por GPS, el muestreo de cada zona del cultivo. El fertilizante que antes se habría extendido en áreas que no lo necesitan, se puede colocar en áreas específicamente que lo requieren, optimizando así su uso. El ahorro en agua y fertilizantes de estas tecnologías puede ser desde un 30 a un 50 %, según Craige Mackenzie, uno de los agricultores con mayor conocimiento tecnológico de Nueva Zelanda.
A continuación nombraré tres ejemplos de empresas que se encuentran posicionadas en la industria:
A nivel privado en Canadá existe la empresa Agrilyze quienes proveen desde el 2002 una solución de tecnología geoespacial, entre sus herramientas ofrecen la optimización del sector agrícola moderno, combatiendo así el problema de la imprevisibilidad, esta empresa inclusive promueve tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes para identificar el tipo de especie invasora que afecta el cultivo. En Costa Rica, Indigo Drones ya lleva 5 años ofreciendo análisis de fotogrametría RGB y mapeo a productores agrícolas centroamericanos.
Agrilyze is a leading-edge, cloud-hosted, data-driven analytics platform for the Fraser Valley agriculture industry. Combining leading-edge technologies such…
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La Organización para el Desarrollo de la Agricultura de Precisión, PAD, por sus siglas en inglés, es una fundación sin fines de lucro que viene funcionando desde el año 2016 con equipos de técnicos que operan desde India, Kenya, Etiopia y Pakistán, dando asesoría global a más de 3.5 millones de agricultores y enfocada en la mejora de prácticas de agricultura sostenible para pequeños productores agrícolas en países en vías de desarrollo. Afirman que la falta de datos sistemáticos y confiables sobre las necesidades de estos productores, actúa como una limitación importante para los responsables de las políticas a la hora de organizar una respuesta efectiva y específica a la crisis que ha llegado en la producción de alimentos de origen vegetal en estos países tras la pandemia.
Para abordar este déficit de información, PAD está realizando una encuesta telefónica en varios países para comprender cómo la pandemia está afectando el comportamiento de la producción agrícola y la seguridad alimentaria. Además, recopilan datos de los agro-distribuidores en un subconjunto de países para monitorear el impacto del brote de COVID-19 en las cadenas de suministro agrícolas. Los datos y hallazgos se publicarán en su sitio web que se adjunta al final de este artículo.
Para concluir, se estima que el mercado de la oferta de software y agricultura inteligente, como también se le llama, aumente su tasa compuesta de un crecimiento anual de 9.8% desde el 2020 hasta el 2025, según la revista Business Wire. Esto debido a los importantes ahorros de costos asociados con una plataforma de software basada en la nube, como han comprobado agricultores, productores y ganaderos en Europa, Asia y Sudamérica, quienes han adoptado desde hace varios años un software de análisis predictivo, basado en inteligencia artificial para gestionar la seguridad de los datos, el control de la sanidad de los cultivos, el mapeo del trabajo agrícola y la gestión del inventario.

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