Desde sus albores hace 9000 años, la agricultura ha enfrentado varias revoluciones, incluida la Revolución Neolítica, la transformación al sistema moderno y productivo en Gran Bretaña entre los siglos XVII y XVIII, y finalmente, el uso generalizado de fertilizantes y pesticidas artificiales que inició una hace algunas décadas. Ahora, en el siglo XXI, somos testigos de la agricultura de precisión, el cambio que tiene todo el potencial para llamarse la revolución.

agricultura de precisión

¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión se trata de cuantificación y medidas que racionalizan las acciones. Su objetivo es optimizar el rendimiento de los insumos al tiempo que se conservan los recursos. La agricultura moderna implica el uso de tecnología de punta, como inteligencia artificial, visión por computadora, vehículos aéreos no tripulados, sensores remotos, GIS (Sistemas de Información Geográfica), etc. De hecho, la “tecnología agrícola” ya se ha convertido en una necesidad más que en una novedad, ya que aborda desafíos comunes de los productores modernos, como:

Abordar la necesidad interminable de aumentar la productividad agrícola,
Limitar el uso de fertilizantes y pesticidas artificiales,
Asegurar la utilización eficiente de los recursos hídricos,
Tratar las malezas y las especies nocivas de forma sostenible.
Hacer frente al cambio climático, los desastres naturales y la erosión del suelo,
Satisfacer la creciente demanda de alimentos de alta calidad y bajo costo.

En Picterra, estamos orgullosos de hacer posible este cambio al ofrecer una plataforma geoespacial impulsada por IA que se usa ampliamente en la agricultura de precisión, específicamente para contar cultivos, detectar plantas muertas o faltantes, especies invasoras y malezas. Obtener acceso a datos aéreos ya ha cambiado las reglas del juego, ya que ya no es necesario realizar inspecciones manuales. Permite:

Tener una visión y medidas holísticas,
Planificación y control eficientes,
Intervención anterior,
Optimización de costes e impacto medioambiental,
Reducir el trabajo manual con una intervención centrada en el sitio,
Aplicar cantidades de fertilizantes locales y precisas,
Reclamaciones precisas de daños y seguros.

Sin embargo, en muchos casos, no es suficiente. Las imágenes necesitan interpretación y el análisis manual de cantidades colosales de datos todavía requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Aquí viene Picterra: todo lo que necesita hacer es cargar imágenes y entrenar un detector rápida y fácilmente. Echemos un vistazo a un par de ejemplos de la vida real de cómo Picterra marca la diferencia.

Contando plantas
Hay muchas razones para contar plantas. Da la vista del campo y permite detectar dificultades para reaccionar lo más rápido posible. Sin embargo, realizar un conteo manual es particularmente tedioso, lento y propenso a errores. Si necesita controlar la cantidad de plantas con regularidad, los métodos manuales son completamente ineficaces. Picterra resuelve este problema. A continuación, puede encontrar un ejemplo del detector que cuenta tomates que se construyó y entrenó en menos de una hora. También puedes acceder al proyecto y ver los resultados directamente en nuestra plataforma.

ejemplo de agricultura de precisión: contar tomates

La detección y el recuento de árboles jóvenes es otro ejemplo interesante del uso de Picterra en la agricultura. Estos pequeños árboles jóvenes son particularmente difíciles de detectar manualmente en la imagen porque, como puede ver en la captura de pantalla a continuación, son difíciles de diferenciar de otras plantas. Con Picterra, solo necesita anotar algunos ejemplos y contraejemplos para enseñarle al modelo cómo se ve un árbol joven.

agricultura de precisión – recuento de árboles jóvenes

Detección de plantas muertas o faltantes
En Picterra, puede detectar no solo plantas, sino también espacios entre ellas, lo que es un indicador importante de la calidad de la plantación. Es un desafío evitar las brechas por completo: son causadas por varios factores, como la erosión local, las plagas, las máquinas pesadas, etc. Sin embargo, el análisis de imágenes de drones permite llenar estos vacíos de la manera más eficiente. Consulte este artículo para leer más sobre cómo detectar brechas en los cultivos de caña de azúcar.

brechas en los cultivos de caña de azúcar
Los resultados de la detección de brechas de caña de azúcar en la plataforma Picterra. Derechos de autor de la imagen: Indshine.

Detectando malezas y enfermedades
Las malezas y las especies invasoras son una amenaza significativa para la agricultura en términos de productividad y sostenibilidad. A menudo crecen rápidamente, compiten agresivamente con el cultivo y se transfieren rápidamente de un campo a otro. Lo que empeora las cosas, las malas hierbas tienden a introducir bacterias y hongos, lo que provoca que el productor disminuya el rendimiento y los ingresos de la cosecha. Por eso es crucial detectarlos lo antes posible para eliminarlos de manera eficiente del campo. Ya hemos descrito cómo un cultivador estadounidense manejó este problema con muy buenos resultados, así que consulte este artículo sobre la detección de Shuttercane para obtener más información al respecto.

agricultura de precisión: detección de malezas

Estimación y mejora del rendimiento
La estimación del rendimiento es la clave para comprender la productividad de los campos. Está relacionado con un conjunto de varios parámetros, como elementos específicos del cultivo (por ejemplo, granos, frutos, etc.), tipo de suelo, condiciones climáticas, índice de área foliar, etc. En general, el software utilizado en agricultura de precisión permite analizar NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada) del rendimiento, no es suficiente en muchos casos. Sin embargo, combinado con el aprendizaje automático, los productores pueden obtener todos los detalles necesarios, incluida la identificación, el conteo y la localización de objetos en imágenes satelitales y de drones.

Leer más

Las granjas han cambiado mucho en los últimos 50 años. Las granjas son más grandes, el ganado generalmente se cría en el interior, los rendimientos son más altos, se necesita menos mano de obra y no es común ver vacas lecheras, ganado de carne, cerdos y aves de corral en la misma granja. ¿Por qué es esto? La respuesta es simple. Tecnología.

Piense en cuánto ha mejorado la tecnología la medicina y la atención médica, las comunicaciones y el transporte en los últimos 50 años. El campo de la agricultura también ha cambiado.

Echemos un vistazo a algunas de las formas en que la tecnología ha cambiado la agricultura.

1. Genética y cría de ganado. La mejora de las razas de ganado no es una práctica nueva. Los humanos comenzaron a domesticar animales hace más de 10,000 años. Los primeros agricultores seleccionaron ganado para su adaptación a climas específicos y los criaron para mejorar la productividad, el temperamento y la calidad de la carne, el cuero y la lana. Si bien la práctica no es nueva, la tecnología utilizada para mejorar la genética del ganado y criar animales ha cambiado drásticamente en los últimos años.

Los genetistas de animales trabajan para identificar elementos dentro de los genes que pueden mejorar el crecimiento, la salud y la capacidad de los animales para utilizar los nutrientes. Estos avances genéticos pueden aumentar la producción al tiempo que reducen los impactos ambientales.

Es común que los criadores de ganado vacuno y porcino compren pajitas de semen de animales machos con genética superior y utilicen la inseminación artificial para criar hembras. La transferencia de embriones también está ganando popularidad en las industrias de ganado lechero y de carne.

soja

2. Genética de cultivos y manejo de plagas. Como ocurre con la cría de ganado, la idea de mejorar la genética vegetal no es nueva. Los agricultores y científicos han utilizado técnicas de selección y mejoramiento de plantas para mejorar el rendimiento de los cultivos durante años. Los fitomejoradores han trabajado para mejorar el germoplasma para desarrollar semillas con la mejor combinación de características para brindar el mejor rendimiento para condiciones específicas de suelo y clima.

Hoy en día, los fitomejoradores utilizan una combinación de métodos tradicionales y modernos para mejorar las plantas. Los métodos de reproducción modernos incluyen la reproducción asistida por marcadores , que ayuda a acelerar el tiempo necesario para obtener la mejora deseada, y la ingeniería genética (GE). La tecnología transgénica puede mejorar la resistencia a los insectos, la tolerancia a la sequía, la tolerancia a los herbicidas y la resistencia a las enfermedades de una planta. Esta tecnología brinda a los agricultores una herramienta adicional para ayudar a aumentar el rendimiento de los cultivos.

Strip-Tillers_Putting_Manure_1

3. Mano de obra y mecanización. El equipo agrícola mejorado probablemente ha tenido el impacto más significativo en la forma en que los agricultores cultivan y cuidan el ganado. Los tractores, sembradoras y cosechadoras son mucho más grandes y eficientes. Los establos de ganado tienen comederos automáticos. Las máquinas de ordeño robotizadas ordeñan vacas. Estas y otras tecnologías han permitido a los agricultores producir más con menos mano de obra.

4. Instalaciones ganaderas. Aparte del ganado de carne, el ganado generalmente se cría dentro de graneros con clima controlado. Los agricultores hacen esto para protegerlos de los depredadores, las condiciones climáticas extremas y las enfermedades transmitidas por animales y personas. La cría de ganado en el interior también permite a los agricultores utilizar la tecnología. Muchos establos de ganado tienen Wi-Fi y sistemas automatizados de control de clima y alimentación. Los agricultores pueden controlar una vaca en trabajo de parto o ajustar la temperatura en un establo desde sus teléfonos inteligentes. Si se corta la energía, se encienden los generadores de respaldo y se alerta al agricultor con un mensaje de texto. Esta tecnología permite a los agricultores ser más eficientes y cuidar mejor a sus animales.

IMG_3888

5.Especialización. Cuando mis abuelos tenían mi edad, las granjas se parecían a las de los libros para niños. Criaban un poco de todo en su finca. Se ganaban la vida y alimentaban a su familia con 160 acres de maíz y heno, algunas vacas, gallinas ponedoras, algunos cerdos y el gran jardín de mi abuela. Con el paso de los años, su granja cambió. A medida que invirtieron en tractores y mejores instalaciones ganaderas, concentraron sus esfuerzos para aprovechar al máximo esas inversiones. Vendieron gran parte del ganado y se concentraron en la cría de cerdos, maíz y soja.

Las granjas de hoy están aún más especializadas. Si los agricultores crían ganado, generalmente crían un tipo e incluso se enfocan en una etapa de crecimiento. La mayoría de las granjas de cerdos se especializan en el parto o el engorde. Los ganaderos de carne generalmente tienen rebaños de vacas y terneros y se enfocan en operaciones de cría, parto y destete, o de terminación, donde crían cuevas destetadas hasta el peso de mercado. La especialización permite a los agricultores adquirir las instalaciones, la tecnología, el conocimiento y las habilidades necesarias para producir el cultivo o animal elegido y producirlo bien.

La agricultura ha cambiado mucho. ¿Cómo crees que se verá en el futuro? ¿Cómo continuarán los avances en la tecnología permitiendo que los agricultores sean más sostenibles económica, social y ambientalmente?

Leer más

P. ¿Qué es la agricultura digital?
Aaron DeardorffA. Aaron Deardorff, gerente de granja digital, Syngenta : La agricultura digital es una combinación de activos de tecnología digital (recopilación de datos, almacenamiento y gestión de datos, análisis y modelado de decisiones) que trabajan juntos para desbloquear el potencial de la agricultura. Por supuesto, el canal minorista no es ajeno a la agricultura digital. Algunos de nuestros clientes minoristas clave han avanzado su inversión original en agricultura de precisión para incluir análisis, modelos de decisiones y herramientas de ayuda a las ventas. Un estudio reciente de la Universidad de Purdue revela que este tipo de inversiones continuará, con un fuerte enfoque en las recomendaciones de siembra de tasa variable y una mayor automatización.

P. ¿Por qué Syngenta participa en la agricultura digital?
A. En Syngenta, creemos que las soluciones empodera agrícolas digitales diseñados para simplificar las complejidades de la 21 st la agricultura siglo. Queremos ayudar a los productores a tomar mejores decisiones que conducirán a operaciones óptimas y mejoras de productividad. Al aprovechar nuestras ofertas actuales e integrar tecnologías, brindaremos una solución a la industria que ayudará a realizar el potencial de una granja al poner el conocimiento, la información y la inteligencia de los datos al alcance de la mano de un productor.

Para lograr este objetivo, nos enfocamos en crear un entorno digital integrado que brinde valor a nuestros socios de la industria a través de información, herramientas y procesos esenciales. Creemos que esto se logra mejor a través de un enfoque colaborativo, utilizando las competencias centrales del canal y las empresas digitales junto con nuestro vasto conocimiento agronómico para convertir los datos en conocimientos y decisiones procesables.

P. ¿Qué ofrece Syngenta en el ámbito de la agricultura digital?
R. La agricultura digital no es nueva para Syngenta. Desde 2001, hemos colaborado con nuestro socio estratégico Ag Conexiones para proporcionar el software de gestión de datos de la comunidad que alimenta nuestra AgriEdge Excelsior ® programa. Este programa para toda la granja ofrece software de administración de granjas líder en la industria, administración de riesgos, un modelo de servicio amplio y acceso a nuestra amplia cartera. También es la base de nuestras iniciativas de abastecimiento sostenible específicas .

En los últimos años, hemos desarrollado la plataforma de riego inteligente Water + ™ . Es un sistema integral de producción de maíz de riego que integra nuestro portafolio agronómico y experiencia con tecnologías de riego de nuestro socio Lindsay Corporation .

La agricultura digital también es una parte integral de nuestra tecnología de rasgos Enogen ®, el primer rasgo de producción genéticamente modificado en maíz diseñado específicamente para mejorar la productividad y la eficiencia de la producción de etanol molido en seco. El sistema de contratación de granos Enogen360 ™ ayuda a los productores a administrar sus contratos y obligaciones de administración de manera rápida y eficiente. Este sistema encriptado es seguro, sencillo y fácil de usar y permite a los productores de Enogen coordinar y rastrear el estado de sus contratos de Enogen con sus plantas de etanol locales, distribuidores de Enogen y Syngenta.

Finalmente, FarmAssist ®es un servicio web de Syngenta que proporciona información meteorológica, incluidos cálculos de grados día de crecimiento; actualizaciones de productos básicos; comentario de mercado; información del producto, como etiquetas, objetivos de plagas y hojas de datos de seguridad del material; información de cultivos; y noticias agrícolas. Los desarrollos futuros incluirán análisis más profundos, modelado de decisiones y una interfaz de usuario que digitalice el proceso de ventas agronómicas.

P. ¿Cuáles son los beneficios de la agricultura digital para los productores y los socios de la industria?

A.
«Nuestro objetivo final es ayudar a los productores a recibir más valor por acre y un mayor retorno de la inversión».

Aaron Deardorff
Específicamente para el productor, existe un conocimiento crítico oportuno, una complejidad reducida, una mejor gestión ambiental y una toma de decisiones procesable para mejorar la productividad general de la granja. Para los minoristas, los beneficios incluyen el empoderamiento agronómico, el marketing de campo y la conectividad, todos los cuales mejoran sus modelos de servicio y ventas. Otras ventajas de la oferta de agricultura digital de Syngenta incluyen:

Colaboración: socios, como Lindsay y Ag Connections, aportan competencias básicas que potencian las soluciones de Syngenta y los esfuerzos de nuestros socios de canal en este espacio.
Gestión de toda la explotación: la tecnología y los análisis proporcionados a través del programa AgriEdge Excelsior permiten a los productores gestionar todas sus operaciones agrícolas, calcular el retorno de la inversión y analizar casi todos los aspectos de su negocio para maximizar la rentabilidad.
Abastecimiento sostenible: los productores utilizan AgriEdge Excelsior como base para la recopilación de datos. Análisis de los datos a través de métricas de Field to Market ® : La Alianza para la Agricultura Sostenible proporciona a los productores indicadores de sostenibilidad campo por campo. Esta información permite a los productores tomar decisiones prácticas que satisfagan las necesidades de abastecimiento sostenible de las personas que compran sus cultivos y que protegen sus negocios para las generaciones futuras.

P. ¿Deberían los usuarios preocuparse por los problemas de privacidad de los datos?

R. Los usuarios deben saber quién tiene acceso a sus datos, a dónde van sus datos, tanto desde el punto de vista del almacenamiento como de la seguridad, y cómo se utilizan. Syngenta se asegura de que estas preguntas estén al frente de nuestras conversaciones mediante la incorporación de un acuerdo contractual sobre el uso, la seguridad y la confidencialidad de los datos de los productores. También tenemos un compromiso público de Syngenta que describe la cultura que establecemos con la privacidad de los datos.

P. ¿Qué avances futuros de Syngenta pueden esperar los usuarios experimentar?

A. Nuestro objetivo final es ayudar a los productores a recibir más valor por el acre y un mayor retorno de la inversión. Con este fin, buscamos continuamente socios que potencien nuestros esfuerzos de agricultura digital y, en última instancia, proporcionen valor a nuestros clientes. Internamente, estamos trabajando para habilitar y mejorar aún más nuestro asesoramiento agronómico a través de la captura de datos, así como tecnologías de análisis y modelado al colaborar con proveedores selectos y vincular estas competencias básicas a los sistemas agrícolas digitales de nuestros socios de la industria. También continuaremos desempeñando un papel activo en AgGateway , un consorcio sin fines de lucro formado por minoristas agrícolas, fabricantes básicos y empresas de agricultura de precisión.

Estos son tiempos emocionantes en la agricultura ya que nuestra industria continúa adoptando los avances tecnológicos. Nuestra visión de agricultura digital de Syngenta se centra en convertir los datos y la información en decisiones viables para nuestros clientes minoristas y productores, al mismo tiempo que se garantiza su confidencialidad.

Leer más

El campo se comenzó a cultivar en el Neolítico y desde entonces, la agricultura ha evolucionado tanto, que actualmente buena parte del trabajo se realiza de forma mecanizada. Y hasta los drones se han incorporado a la agricultura moderna.

Cada vez son más las empresas que apuestan por los agrodrones para aumentar su productividad a un menor coste. Ya que, estas aeronaves realizan más trabajo con menos recursos y su tecnología permite que los cultivos saquen su máximo rendimiento.

Tipos de agrodrones
Existen dos tipos de drones agrícolas: para escanear las plantaciones y para aplicar el tratamiento necesario. Además podemos diferenciarlos, en aeronaves de ala fija, usados para cubrir grandes extensiones, y multirrotores, usados cuando el campo es de menor tamaño o más abrupto.

Tipos de agrodrones

Drones mapeadores
El primer tipo de drones, utilizado en la agricultura de precisión, tiene sensores especializados para identificar las necesidades del cultivo, el punto óptimo de recolecta, realizar mapas GPS, contar los árboles o monitorizar el ganado. Los sensores multiespectrales son los más utilizados, miden la cantidad de luz que reciben y reflejan las plantas, con esta información pintan un mapa de colores (mapa de reflectancia) con indicadores NVDI de estado clorofílico, la longitud de onda señala el estado de salud o el momento óptimo de recolecta. Y todo ello, lo hacen de forma automática, como el drone Parrot BlueGrass Fields, que recoge con su cámara multiespectral Sequoia la información necesaria para generar estos mapas con índices NVDI.

Las cámaras multiespectrales recogen información no perceptible al ojo humano, aunque si necesitamos información de posición, de dimensiones del área afectada u otros datos visuales, nos bastaría con un drone profesional con cámara RGB (de imagen real) o como mucho combinada con una cámara térmica. Esta información nos permite planificar las plantaciones o hacer recuento de árboles, incluso de ganado, si además es termográfica, como en el caso del cuadricóptero Parrot Thermal.

Agrodrone mapeador camara visual y termicaSi queremos tomar decisiones más eficientes, la tecnología actual nos permite combinar los datos obtenidos de forma aérea con los obtenidos en tierra, como humedad del suelo, cantidad de agua, estrés hídrico de la planta, temperatura,…. De este modo aplicaríamos el tratamiento necesario sólo sobre el área afectada y en la cantidad precisa, haciendo un uso más eficiente de los productos agroquímicos y salvaguardando las zonas sanas, no como se hacía tradicionalmente, que se fumigaba todo el campo.

Drones fumigadores
Tras escanear y conocer las necesidades de las plantaciones, entrarían en acción los drones fumigadores, el segundo tipo de agrodrones, son multicópteros de gran envergadura y potencia, capaces de fumigar hasta 10 hectáreas por hora, como el nuevo drone agrícola T16 de DJI, con tanque de 16 litros, que rocía 6,5 metros a una velocidad de 4,8 litros / minuto. El DJI T16 es todo un gigante del cielo que igual vuela sobre huertos, laderas como reconoce y aplica tratamiento sobre cada árbol. Lo mejor de estas aeronaves es que trabajan solas, el vuelo se programa en función del mapa de necesidades y automáticamente aplica el producto sobre la zona afectada, resultando un ahorro en coste, tiempo y con un menor impacto sobre el medio ambiente y sobre la salud de los trabajadores. Pulverizar de forma manual o con el tractor pasó a la historia.

Mejoran la producción
Estos drones para agricultura de precisión incorporan una tecnología que nos permite pasar de recolectar en función de percepciones a realizarlo en base a datos precisos, logrando, por tanto, mejores resultados. Incluso son capaces de detectar enfermedades precozmente, localizar fácilmente malas hierbas, hacer recuento de árboles, obtener datos para aprovechar mejor las extensiones de tierra y optimizar los recursos, tanto hídricos como de aporte de nitratos o fertilizantes. Todo para conseguir cosechas de mejor calidad a un menor coste.

Seguramente te surjan muchas dudas tras leer el artículo, qué empresas utilizan estas aeronaves, qué resultados obtienen, qué permisos se necesitan para operar con ellas, qué drone sería mejor para mi explotación? Llámanos y te contaremos cómo está el panorama actual de los drones en la agricultura y cómo puedes beneficiarte de su tecnología.

Leer más

La promesa de la agricultura de precisión

Los métodos y sensores de agricultura de precisión que se aplican a equipos agrícolas y algunos otros datos basados ​​en la nube hacen que la agricultura parezca ciencia ficción en el mundo moderno. Los vehículos aéreos no tripulados se mueven sobre las granjas detectando cualquier problema mientras monitorean las condiciones de los cultivos al mismo tiempo. Los vehículos buscan infestación de plagas, presencia de maleza o falta de humedad en los suelos. Luego, los productores pueden obtener acceso a información personalizada sobre los patrones climáticos, que es esencial en la predicción de la lluvia y su variación de un campo a otro. Además, los agricultores ahora pueden conocer el consumo de agua y la compactación del suelo en diferentes puntos del mismo campo.

Los gabinetes de los vehículos agrícolas tienen GPS instalado en ellos, por lo que no es necesario que el conductor los mueva de un punto a otro. En cambio, los agricultores se sientan en cabañas, observando monitores que controlan los dispositivos que aplican cantidades precisas de fertilizantes o semillas en los lugares adecuados y requeridos en momentos programados. Evidentemente, los resultados han sido los que han cambiado las reglas del juego en el campo agrícola. La agricultura de precisión simplemente se traduce en menos uso de agua, menos uso de agroquímicos, más producción y menos escorrentía de nutrientes.

La urgencia de la agricultura de precisión

Está claro que la agricultura de precisión da como resultado mejores técnicas agrícolas. Los investigadores muestran dónde se utiliza la agricultura de precisión. Existe una clara evidencia de que donde se usa ampliamente la agricultura de precisión, el uso de agua, semillas y fertilizantes puede disminuir considerablemente, entre un 30 y un 40 por ciento. La brecha en la industria siempre ha sido la necesidad de tener la cantidad exacta de insumos en los lugares y momentos correctos. Esto eventualmente conduciría a una menor demanda de más tierra al operar de manera eficiente en la limitada tierra disponible. Una mayor eficiencia también se traduce en una mayor capacidad de recuperación. La única gran pregunta es cómo aprovecharlo y hacerlo accesible y, al mismo tiempo, conservar el medio ambiente.

Las limitaciones

En la agricultura de precisión, el problema nunca han sido las tecnologías, sino el modelo de negocio detrás de ellas. Las tecnologías siempre están funcionando, lo cual es algo extraordinario, pero solo en unos pocos lugares, en áreas donde los agricultores realmente pueden pagar por ellas. La sofisticación de la agricultura de precisión no permite que llegue a precios muy asequibles.

Los innovadores y las empresas que fabrican tales maquinarias lo venden a precios más altos para recuperar los costos de desarrollo, incluido el trabajo de investigación. Por lo tanto, los agricultores con costos elevados son los que pueden obtenerlos fácilmente, lo que hace que la inversión tenga algún sentido económico o que la empresa sea económicamente viable.

Además, estas tecnologías no son tan sencillas de operar o mantener. Los agricultores necesitan educación o dependen de un proveedor externo. Esto implica que es un poco difícil acceder a la agricultura de precisión en áreas donde los agricultores son pobres, los insumos y los recursos agrícolas son escasos y hay vidas en juego. La cuestión de cómo se extendería globalmente la agricultura de precisión de grasas es la gran cuestión, esto daría como resultado una mejor disponibilidad de alimentos en el futuro.

Limitaciones en breve:

Las tecnologías, incluido el software, se desarrollan muy rápido; esto puede ser un desafío para los agricultores o usuarios que tienen mucho con lo que ponerse al día, y la cantidad de dinero que se obtiene junto con estos desarrollos o actualizaciones no es barata;
Algunos vehículos aéreos no tripulados más ligeros todavía son relativamente inestables, especialmente durante condiciones climáticas adversas como viento, humo o lluvias intensas que producen imágenes de mala calidad.
Los datos recopilados pueden resultar sofisticados para los agricultores. Por lo tanto, es posible que se requieran más herramientas de análisis e interpretación, lo que supone un costo adicional.
Además, los datos pueden ser demasiado grandes, especialmente si tienen un período retrospectivo más amplio. Esto implicaría que se debería aprovechar más espacio de almacenamiento, lo cual es costoso.
La existencia de compensaciones y alta complejidad ha reducido el ritmo de adopción de técnicas de agricultura de precisión.
La percepción de los agricultores sobre la utilidad también ha reducido la tasa de adopción. Esto debería mejorarse mediante la educación y la conciencia adecuadas de los agricultores.
La relación de análisis de costo-beneficio es otro punto clave. Los agricultores no pueden establecer con seguridad en qué punto alcanzarían el punto de equilibrio y superarían sus costos y, finalmente, obtendrían mejores beneficios como resultado de las tecnologías de agricultura de precisión.
Lecciones para actores de la industria

La agricultura es la fuente de la vida humana y tiene el potencial de ser una empresa sostenible. La baja tasa de adopción se atribuye principalmente a los altos costos iniciales de instalación, las incertidumbres y el nivel de conocimientos técnicos de los agricultores. Es necesario contar con suficiente apoyo técnico para capacitar a más agricultores que practican la agricultura a pequeña y gran escala. Los agricultores, por otro lado, deberían tener interés en aprender estas herramientas «sofisticadas». Todavía hay una gran esperanza de alcanzar niveles sostenibles del 80% y seguridad alimentaria mundial.

Leer más

Los agricultores de Georgia tienen avances tecnológicos al alcance de la mano, pero muchos no pueden utilizarlos al máximo debido a la falta de acceso a Internet de banda ancha, según Wes Porter, especialista en riego y agricultura de precisión de Extensión Cooperativa de la Universidad de Georgia.

«Estamos creando todo tipo de datos útiles en las máquinas en el campo, pero si no tenemos una forma confiable de sacarlos de las máquinas, procesarlos y devolverlos a las manos de los agricultores , no se utilizarán». Dijo Porter.

El representante Buddy Carter del primer distrito de Georgia, el representante Austin Scott del octavo distrito de Georgia y el comisionado de la Comisión Federal de Comunicaciones Brendan Carr se reunieron con miembros del equipo de Agricultura de Precisión de UGA y partes interesadas de la Comisión del Algodón de Georgia, la Comisión de Maní de Georgia, la Comisión de Pecanas de Georgia y la Flint River Water District el 17 de abril en el campus de UGA Tifton para discutir la importancia del acceso de banda ancha para el futuro y la sostenibilidad de la agricultura de Georgia.

“Lo importante es que el comisionado de la FCC escuchó de primera mano a las personas que necesitan esta tecnología para producir cultivos sostenibles”, dijo Scott. “Sin embargo, no es solo para ellos, sino que es importante garantizar la prosperidad de la economía rural. Si a los agricultores les va bien, a toda la economía rural le irá bien «.

Porter y el ingeniero agrícola de UGA Glen Rains dijeron que herramientas como la tecnología de dirección automática, riego de tasa variable, controladores en el campo, aplicaciones para teléfonos inteligentes, sensores de humedad del suelo y vehículos aéreos no tripulados son herramientas críticas de agricultura de precisión que utilizan en sus investigaciones para la Universidad de UGA. de Ciencias Agrarias y Ambientales. Estas tecnologías ayudan a los científicos de UGA a ser más eficientes en el campo, pero muchos de los productores del estado están restringidos por la falta de acceso de banda ancha o un servicio de banda ancha de mala calidad.

“Estamos sentados en la cúspide de toda esta tecnología nueva e innovadora. La mayoría de nuestros agricultores tienen esta tecnología, pero está infrautilizada por esa única razón ”, dijo Porter.

Leer más

No fue hace muchos años que los agricultores preguntaban: ‘¿Por qué necesito un sistema GPS?’ Hoy en día, la pregunta es mucho más probable: «¿Por qué se molestaría en comprar un tractor que no está equipado con GPS?»

Los agricultores y contratistas pueden ver fácilmente los grandes ahorros en los insumos que aporta el GPS, así como un nivel de facilidad con el que solo podían soñar hace una generación.

Deutz-Fahr se convirtió en uno de los primeros en adoptar esta tecnología cuando formó una alianza con la empresa líder en agricultura de precisión Topcon.

Los productos de Topcon vendidos bajo la marca Agrosky se han convertido en una vista familiar en los tractores Deutz-Fahr 6, 7 y 9 Pro Series vendidos por Power Farming en Nueva Zelanda. Los modelos que cuentan con Agrosky van desde 130 hp a 34 hp, en configuraciones de cuatro y seis cilindros.

Se puede especificar con el iMonitor 2 o iMonitor-3 de 12 pulgadas, el equivalente del Topcon X-35. Ambos monitores ofrecen pantallas táctiles intuitivas y fáciles de usar que proporcionan múltiples diseños y realizan un seguimiento de las funciones principales del tractor. Dados los muchos beneficios del GPS y otras aplicaciones de agricultura de precisión, entre ellos 0, que se refieren a la coincidencia y la dirección automática, es interesante hablar en algún momento con quien podría describirse como uno de los primeros en adoptarlo reacio.

La familia Horrocks de Whanganui gestiona una explotación agrícola y ganadera, pero también proporciona servicios de cultivo y plantación por contrato.

Andrew Horrocks admite tener una «cierta edad» que quedó atrapado por la nueva tecnología. Luchó pero, sin embargo, invirtió en GPS, en gran parte para establecer líneas AB y peleas de partidos cuando cultivaba potreros.

Aunque le costó un poco entender el GPS hace una década, hoy Andrew Horrocks no puede imaginarse trabajando sin él.

El último Agrosky i-Monitor ofrece horizon Xtend, que le permite proyectar la pantalla en un dispositivo móvil.

Avance rápido una década y Andrew ahora opera un Deutz-Fahr 9340 de alta especificación y se pregunta cómo se las arregló sin GPS. «En los días previos al GPS, hacíamos jornadas de 12 horas en el tractor y volvíamos a casa físicamente destrozados, generalmente con dolor de cabeza. Hoy, hacemos las mismas horas, pero somos más productivos en la cantidad de trabajo que realizamos y los insumos que usamos. De hecho, llegamos a casa sintiéndonos frescos e incluso tenemos una sonrisa para la esposa «, dice Andrew.

Una vez que comprende los símbolos utilizados en todo el sistema, Andrew dice que hay una concentración mucho menos intensiva porque el tractor se dirige y gira solo. Esto significa que puede vigilar la máquina para detectar posibles problemas.

Esa facilidad de uso se extiende a las funciones de datos que permiten a los usuarios seleccionar la granja, el prado, el trabajo y el implemento que están usando. En el caso del implemento, puede almacenar una ‘biblioteca’ de máquinas con información específica como el ancho de operación y la configuración preferida.

La lista de Andrew incluye sus discos, taladro directo, gradas rotativas y desgarradores. Cada uno se puede recuperar con solo tocar un botón.

«La configuración es muy simple. Una vez que hemos elegido la granja, el potrero, el trabajo y el implemento, hago una sola pasada alrededor del perímetro del potrero, enciendo el sistema de guía y hago otras tres o cuatro vueltas. Luego puedo usar AB líneas para los tramos rectos.

«La función Auto-Steer también reconoce los obstáculos de los pasos anteriores, por lo que no podría ser mucho más fácil», dice Andrew.

Con su Agrosky GPS, Andrew Horrocks es mucho más productivo y que utiliza insumos de manera más eficiente.

«El hecho es que si el GPS no funciona correctamente, simplemente no iniciamos un trabajo. Nos comunicamos por teléfono para recibir asistencia de Power Farming. Pueden acceder al sistema de forma remota y arreglar las cosas. En el transcurso del día recuperamos el tiempo que hubiéramos perdido operando sin GPS «.

Andrew maneja un tractor McCormick MTX 110 que lleva una sembradora de precisión Kverneland Optima HD con apagado automático y control de sección y un sistema Topcon X30 / AGl-4.

«El sistema GPS probablemente vale más que el tractor antiguo, pero con el apagado automático de los cabeceros y el control de las secciones, hace que la plantación sea absolutamente brillante, especialmente en los potreros de forma pobre».

Utiliza una señal de corrección de Omnistar y señala que, aunque una señal se puede perder ocasionalmente en terrenos montañosos o al pasar bajo los árboles, se vuelve a conectar rápidamente, a diferencia de algunos sistemas competitivos utilizados por sus vecinos.

«El hecho es que no estaríamos sin GPS», concluye Andrew.

Leer más

En esta entrada os mostramos los beneficios del Índice de Clorofila para el seguimiento de cultivos. Este tipo de índices los utilizamos dentro de Mapsens® Agro para responder a las necesidades concretas de nuestros clientes. Incluimos un ejemplo de cálculo real de un cultivo de olivar intensivo de Argentina.

En la actualidad, el uso de los índices de vegetación es cada vez más común en el ámbito de la agricultura de precisión, ya sea a partir de imágenes obtenidas mediante cámaras multiespectrales montadas en drones o a partir de imágenes de satélite gratuitas o de pago.

El índice más utilizado en teledetección ha sido hasta ahora el NDVI cuya fórmula es un cociente entre las bandas del rojo y del infrarrojo cercano.

El NDVI es un índice que se ve afectado por el suelo en etapas iniciales del desarrollo del cultivo y por el contrario, en las etapas de máximo desarrollo vegetativo, tiende a saturarse, es decir, no muestra diferencias significativas entre sus valores elevados.

Existen otros índices que están ganando peso como complemento del tradicional NDVI. Un ejemplo serían los índices ajustados al suelo como el SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) o los índices de clorofila.

La clorofila puede ser detectada fácilmente mediante teledetección gracias a su comportamiento frente a la luz, ya que como pigmento fotosintético tiende a absorber ciertas longitudes de onda. Los índices de clorofila se centran únicamente en las masas vegetales para calcular el contenido de este pigmento a través de bandas específicas del visible y el infrarrojo, pues estas bandas son sensibles a variaciones en el contenido de clorofila.

Gracias a este índice podremos ser conscientes del estado de salud real de la vegetación, comparando entre diferentes periodos, detectando los cambios en la cantidad de clorofila antes de que sea evidente en el cultivo.

Ejemplo de cambios en el índice de clorofila en plantación de olivos entre dos meses consecutivos:

Comparativa real de Índice de Clorofila de un cultivo de olivar de Mapsens® Agro

Estos descensos en el índice no siempre estarán relacionados con el estrés o enfermedad en la vegetación sino que también se pueden deber a:

– Podas en cultivos leñosos.

– Desbroces en la cubierta vegetal entre calles.

– Inicio de la caída de las hojas en cultivos caducifolios debido al inicio del periodo otoñal.

– Final del ciclo vegetativo en herbáceos.

Leer más

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

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

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

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

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

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

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

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

Leer más

La recopilación de datos de un sensor, o de muchos sensores, es solo el primer paso en el proceso general de toma de decisiones, que puede ser inspección, monitoreo, seguimiento, etc. A menudo, muchos otros componentes, como bases de datos, modelos de simulación y optimización matemática , deben combinarse para formar un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) completamente desarrollado.

El resultado final de un DSS es una recomendación, interpretación o predicción con respecto a la situación de interés, como el tratamiento de cultivos, la seguridad alimentaria o la calidad del agua. Estos sistemas pueden volverse bastante complejos, con muchos componentes que interactúan, y pueden ser sistemas integrados y en tiempo real o sistemas fuera de línea.

Cuando se recopilan múltiples flujos de datos, se debe decidir cómo se fusionarán esos datos en el proceso de decisión. Los flujos de datos separados pueden ser:

Modo mixto (incluidos datos cuantitativos y cualitativos).
Redundante (validando los datos de otra secuencia).
Complementario (proporciona medidas de múltiples características de un objeto).
De apoyo (ayuda a verificar alguna interpretación de otro flujo de datos).
Dada la gran cantidad de sensores disponibles en la actualidad y el volumen de información que generan, la investigación y el desarrollo de la fusión de sensores se ha convertido en una comunidad en crecimiento y muy activa. El resultado final del proceso de detección (que puede incluir la fusión del sensor) es una interpretación precisa y confiable de los datos relacionados con un objeto.

Una vez que se ha recopilado información confiable en el paso de detección, es posible que deba combinarse con información y conocimiento de otras fuentes. Por ejemplo, se puede utilizar un modelo de simulación de cultivo para proyectar una condición (o valor) de cultivo futuro en función de las mediciones actuales. O bien, los datos sobre un proceso de fermentación pueden compararse con las tendencias históricas almacenadas en una base de datos para evaluar si se encuentran dentro de límites aceptables.

También se pueden aplicar conocimientos más cualitativos, en forma de bases de reglas de expertos. Un DSS también puede incorporar modelos económicos o cálculos para determinar qué cursos de acción son razonables. Otros factores que pueden necesitar ser considerados incluyen las culturas operativas dentro de la organización o la industria o los mercados financieros actuales.

Leer más