La fumigación sobre cultivos realizada con drones es de un gran apoyo para los productores del sector agropecuario y actúa de manera eficiente sobre los cultivos a tal nivel que se puede medir cuantas gotas caen sobre cada hoja de la planta”.

Así lo manifestó Juan Carlos Betancur, presidente de Tecnovant, empresa especializada en aspersión aérea de cultivos, quien agregó que se han realizado pruebas en control de malezas en ganaderías de Guaduas y Honda que fueron de gran utilidad para la producción. (Lea: Los drones ayudarán a eliminar la hierba improductiva)

“Adicionalmente hemos realizado fumigaciones sobre cultivos de aguacate, frijol, arroz y cereza a razón de 10 litros por hectárea. En solo 15 minutos podemos asperjar 4 hectáreas, lo cual resulta de un gran beneficio porque el productor realiza una actividad de gran importancia a un costo mínimo”, indicó.

De acuerdo con Betancur, es una tecnología que resulta de gran utilidad para los empresarios del sector rural ya que en el campo es cada vez más complicado conseguir empleados. (Lea: Drones: secretos para manejarlos con eficiencia)

El empresario recomienda tener en cuenta 10 razones por las cuales se debe fumigar con drones:

1.El hecho de ser vehículos aéreos no tripulados, permite tener cobertura en amplias extensiones de tierras.

2.Permiten la aspersión en zonas complejas o difícil acceso.

3.Vuelos a muy poca altura de las plantas.

4.Mejoramiento en la eficiencia y la calidad de las aplicaciones.

5.Reducción de costos.

6.Mejoramiento en la rentabilidad de los cultivos.

7.Disminución en el impacto ambiental, ya que la aplicación de agroquímicos es dirigida y ajustada a los requerimientos reales de cultivo.

8.Aspersión sin Contaminación de fuentes agua, vías con flujo de Personas, escuelas o viviendas, fauna, flora.

9.Ayuda a proteger la salud de las personas que trabajan en el campo, pues evita la exposición directa con los fungicidas, es el dron quien se encarga de hacer la aplicación.

10.Mayor rendimiento en área por día, por mayores tiempos operación.

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El término big data puede parecer a primera vista incongruente con la agricultura animal. Sin embargo, al capturar, analizar, informar y compartir los datos de la cadena de producción con los tomadores de decisiones, las organizaciones están mejor equipadas para tomar decisiones informadas. Un aspecto fundamental de este proceso es el tipo de datos, su relevancia, precisión e integridad.

No se puede subestimar la importancia de capturar datos relevantes y precisos que se informan en un tiempo y espacio significativos. Sin embargo, existen desafíos significativos con el big data para la producción avícola, sobre todo con los conceptos básicos de captura de datos, almacenamiento, seguridad, análisis y realización de cambios significativos basados ​​en los datos.

Introducción
Las industrias agrícolas se encuentran en la cúspide de una revolución digital. La creciente demanda de mayores rendimientos, combinada con las limitaciones de recursos finitos como la tierra y el agua, ha ejercido una mayor presión en el lado de los insumos de la agricultura. El aumento de la demanda de productos agrícolas de una población mundial en aumento y el crecimiento socioeconómico ha intensificado la presión sobre el sector agrícola para producir más con menos. Las proyecciones actuales para el crecimiento de la población estiman que la población mundial alcanzará los 9 mil millones de personas en 2050 y, para alimentar a esta cantidad de personas, la producción total de alimentos deberá aumentar aproximadamente un 70% entre 2007 y 2050 (FAO, 2009).
TTradicionalmente, para satisfacer este aumento de la demanda, el sector agrícola aplicaría en la mayoría de los casos el principio de «cuanto más grande es mejor» y ampliaría la producción despejando más tierras o aumentando la intensidad de la producción. Sin embargo, esta estrategia se está volviendo cada vez más difícil desde una perspectiva ambiental y, a menudo, entra en conflicto con la expansión de los centros de población que priorizan la tierra cultivable para el desarrollo urbano. A este dilema se suma la estimación de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación de que entre el 20 y el 40% de la producción anual mundial de cultivos se pierde debido a plagas y enfermedades.
Para contrarrestar esta ineficiencia, un enfoque simplista sería aplicar más fertilizantes y / o insecticidas, pero paradójicamente (desde el punto de vista del volumen de producción) los consumidores y los gobiernos exigen que se apliquen menos productos químicos. Esto en cierto modo es paralelo a la dirección actual de la producción avícola. Las tecnologías tradicionales, como los antibióticos promotores del crecimiento, se enfrentan a un mayor escrutinio y a la presión a nivel mundial para que se reduzcan o eliminen por completo.
Si bien la producción avícola puede expandirse agregando más galpones (dentro de los límites) para satisfacer la creciente demanda, el volumen de productos avícolas que se pueden producir en cada unidad por metro cuadrado también se ha enfrentado a una presión a la baja debido a la reducción de la densidad de población. Estos escenarios tienen el potencial de perjudicar el crecimiento del volumen de producción y provocar escasez en la producción de alimentos en el momento en que se necesita más. También es evidente que la industria avícola no puede depender únicamente de estrategias de expansión pasadas para satisfacer esta mayor demanda. Para ayudar a enfrentar este desafío, una clave propuesta para facilitar una mayor producción de alimentos en un momento de escasez de insumos radica en la Agricultura 4.0 y las tecnologías de big data.

a) Agricultura inteligente
El desarrollo y la aplicación de la agricultura inteligente comenzó a finales de la década de 1990 con la introducción de la agricultura de precisión, mediante la cual se aplicó la tecnología a la producción de productos agrícolas por primera vez. Sin embargo, la agricultura de precisión se centró principalmente en la maquinaria agrícola utilizada en la producción de cultivos con tecnologías de asistencia como los sistemas de posicionamiento global para reducir la superposición al girar en los extremos del campo y, por lo tanto, mejorar la siembra, la cosecha y la eficiencia del combustible. La próxima iteración de agricultura inteligente se denomina Agricultura 4.0, que es una continuación de la agricultura de precisión y es aclamada como la nueva era de la agricultura moderna. Los cimientos de la Agricultura 4.0 se basan en el uso cada vez mayor de procesos mecanizados (desde el paddock hasta el plato) que son compatibles con Internet of Things (IoT), big data, comunicaciones inalámbricas / móviles y computación en la nube. Agricultura 4.0 monitorea cada paso de la cadena de producción de alimentos desde el primer insumo hasta el último producto.
Internet de las cosas y big data son términos que se utilizan para describir tecnologías que están integradas en objetos cotidianos y están interconectadas a través de Internet y, en última instancia, producen grandes conjuntos de datos. Para la producción avícola, esto resultará en más sensores y entradas de datos en cada paso de la cadena de valor. Sin embargo, una consecuencia de esto será que los conjuntos de datos producidos serán tan grandes y vastos que el software de procesamiento de datos tradicional será insuficiente para manejar estos conjuntos de datos. Es importante destacar que el big data también se refiere al uso de análisis predictivo que va más allá de los conceptos básicos de la presentación de informes y analiza los datos en busca de correlaciones y patrones de los que las empresas pueden extraer valor.

b) Adquisición de
datos La adquisición de datos es quizás uno de los componentes más fáciles de big data para la producción avícola. Actualmente, existen numerosas fuentes de adquisición de datos que van desde las estadísticas de producción en la granja de reproductores hasta la cadena de valor hasta las preferencias del consumidor a nivel minorista. Sin embargo, no todos estos datos se recopilan y pueden analizarse en profundidad, con algunas fuentes de datos analizadas (en el mejor de los casos) o sin analizar de forma aislada (en el peor de los casos). Sin embargo, para lograr una mayor eficiencia, es importante que todos estos datos se capturen y analicen de manera integral.
A menudo se describe que las organizaciones construyen un lago de datos que es similar a la construcción de un depósito de agua artificial ( Figura 1). Primero se crea la presa, luego se llena con agua (datos) y una vez que el lago comienza a llenarse, el agua (datos) se utiliza para otros fines de valor agregado. Un lago de datos proporciona una plataforma para la acumulación rápida de datos y, potencialmente, su aplicación. Si bien esto representa un avance significativo, el análisis de transformación y la aplicación de los datos es más complejo y representa un gran desafío para las organizaciones. Después de que se crea un lago de datos, la propensión a medir y capturar datos aumenta significativamente y puede conducir a una sobrecarga de datos. Se debe evitar medir algo por el mero hecho de medirlo porque “a veces lo que cuenta, no se puede contar y lo que se puede contar, no cuenta (Cameron, 1963). Para cada nuevo flujo de datos, se debe aplicar un análisis de los beneficios propuestos antes de su creación, y una revisión después de que esté activo, para evaluar el valor de los datos. El valor de los flujos de datos puede estar subestimado o sobreestimado y es el análisis y la interpretación de estos datos donde se requiere experiencia para maximizar el valor y la aplicación de los macrodatos.

c) Cuando la buena información sale mal: el costo de los errores de datos
La producción avícola eficiente depende de datos precisos. Actualmente existen objetivos de rendimiento para cada paso de la cadena de producción, desde las granjas de reproductoras hasta el criadero, para el crecimiento en la granja, la eficiencia alimentaria y el procesamiento. Para la mayoría de los integradores, estos valores se pueden resumir como centavos / kg de productos de carne de ave o centavos / docena de huevos para los productores de huevos de mesa. Si aceptamos el punto de referencia promedio de una tasa de error del 1% en la entrada manual de datos y lo multiplicamos por los casos de entrada manual de datos, las consecuencias de estos errores pueden ser profundas. La capacidad humana para detectar o evitar errores es inherentemente defectuosa y si los datos deben ingresarse varias veces, esto solo agrava el problema. Un concepto comercial común es la regla 1-10-100 que ilustra la importancia de corregir los errores de entrada de datos en la fuente. De acuerdo con la regla 1-10-100, cuesta $ 1 verificar la precisión de los datos en el punto de entrada, $ 10 para corregir o limpiar los datos en forma de lote y $ 100 (o más) por registro si no hay acción correctiva es interpretado. Si bien el valor absoluto de los errores de datos individuales y acumulativos para las empresas puede diferir, el principio sigue siendo el mismo. Los datos confiables y oportunos son esenciales. El uso de las tecnologías subyacentes de Agriculture 4.0 para capturar y reportar estos datos automáticamente usando sensores conectados y plataformas en línea conducirá a una mayor precisión y facilitará la toma de decisiones oportuna. Si bien el valor absoluto de los errores de datos individuales y acumulativos para las empresas puede diferir, el principio sigue siendo el mismo. Los datos confiables y oportunos son esenciales. El uso de las tecnologías subyacentes de Agriculture 4.0 para capturar y reportar estos datos automáticamente usando sensores conectados y plataformas en línea conducirá a una mayor precisión y facilitará la toma de decisiones oportuna. Si bien el valor absoluto de los errores de datos individuales y acumulativos para las empresas puede diferir, el principio sigue siendo el mismo. Los datos confiables y oportunos son esenciales. El uso de las tecnologías subyacentes de Agricultura 4.0 para capturar e informar estos datos automáticamente mediante sensores conectados y plataformas en línea conducirá a una mayor precisión y facilitará la toma de decisiones oportuna.
Las siguientes categorías de datos descritas en este documento representan algunos flujos de datos sugeridos para big data en la producción avícola con un enfoque en los flujos que tienen el potencial de ser transformadores.

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«Drone» es, sin duda, una de las palabras de moda tecnológicas más importantes en este momento. El término en sí es conocido actualmente a través de varios medios de comunicación diferentes por estar en su «pico de expectativas infladas».
Sin embargo, una industria del mundo que actualmente enfrenta una escasez de entusiasmo por los drones es la agricultura. Pero con ese fin, ha habido una variedad de publicaciones que expresan cómo los drones transformarán la industria en un mundo feliz.

¿Y qué hay de los drones que soportan datos en la agricultura?
La imagen a continuación describe la investigación / pronóstico de mercado para la industria con tecnología de drones, algo con lo que muchos de nosotros estamos familiarizados:

Fuente: AUVSI
Según el informe de AUVSI » El impacto económico de la integración de sistemas de aeronaves no tripuladas en los Estados Unidos » publicado a principios de 2013, los vehículos aéreos no tripulados (UAV) agrícolas dominarían el mercado y «eclipsarían a todos los demás». Este informe fue el hallazgo inicial que inspiró muchas otras pruebas de mercado sobre el mismo tema. Sin embargo, lo que es interesante notar es que este informe ha elaborado suposiciones que son cuestionables en el mejor de los casos , o completamente erróneas en el peor.

Aquí hay una gran lectura sobre este tema, en pocas palabras:

El informe AUVSI no es una investigación objetiva debido a que el objetivo de esta organización es » promover sistemas no tripulados »
Japón no es un buen sustituto de los EE. UU. Debido a un panorama agrícola muy diferente según la ubicación del campo, el tamaño promedio del campo, los productos agrícolas y la aplicación de vehículos aéreos no tripulados (fumigación de pesticidas en Japón y detección remota en EE.
Sin embargo, dejemos de lado los trabajos de investigación y echemos un vistazo a las cifras reales, específicamente la adopción de drones.

En 2015, la revista Crop Life realizó una encuesta entre los distribuidores y productores agrícolas sobre cómo utilizan las tecnologías de agricultura de precisión, incluidas preguntas sobre drones por primera vez en la historia de la revista.

Los resultados son bastante reveladores (aquí está la encuesta completa ):

MIENTRAS EL 16% DE LOS DISTRIBUIDORES AG DE EE. UU. OFRECEN SERVICIOS RELACIONADOS CON DRONES EN 2015 …

Fuente: CropLife
… SÓLO EL 13% DE ELLOS ESTÁN GENERANDO UN BENEFICIO DE ÉL

Fuente: Análisis personal
Dicho esto: solo el 2% de los distribuidores agrícolas de EE. UU. Están ganando dinero con drones. Esta demanda definitivamente no se correlaciona con el pronóstico de AUVSI mencionado anteriormente. Por lo tanto, ¿existen requisitos previos para que los servicios de drones en la agricultura se conviertan en un negocio sostenible?
DRONES IN AG: AMENAZAS Y OPORTUNIDADES

A continuación, analizaría las posibles amenazas y oportunidades para las empresas agrícolas relacionadas con los drones.

AMENAZAS
1. Plataformas de satélites / aeronaves

La investigación actual y el interés del capital de riesgo en nuevas empresas relacionadas con el espacio han convertido a la Observación de la Tierra (EO) basada en satélites pequeños en una gran amenaza para los drones.

Fuente: Análisis personal
Sin embargo, la tasa de adopción de imágenes de satélites / drones (quizás la métrica más importante para evaluar las perspectivas de una u otra tecnología) apunta a un fenómeno interesante: la adopción de UAV entre los distribuidores y productores agrícolas está al mismo nivel que las imágenes de satélite hace 11 años.

Fuente: Análisis personal

Entonces, si miramos la perspectiva histórica, la tasa de adopción de imágenes satelitales entre los distribuidores y productores agrícolas de EE. UU. Se correlaciona muy bien con los lanzamientos de nuevos satélites:

Fuente: Análisis personal
Por lo tanto, teniendo en cuenta que en los próximos años se lanzará una gran cantidad de satélites de observación de la Tierra (tanto de empresas comerciales como gubernamentales / académicas), el precio de las imágenes satelitales definitivamente disminuirá y esto reduciría significativamente las barreras para que los agricultores utilicen dispositivos remotos. detección de datos.

Además, existe una competencia de aeronaves que a veces se reivindica como una plataforma óptima para recopilar imágenes en términos de resolución espacial y costos de adquisición de datos en este momento (buena lectura sobre esto aquí ). Y hay algunas nuevas empresas que utilizan imágenes de aviones tripulados, como TerrAvion , respaldado por YC , que declara que recopiló más datos que toda la industria de drones eléctricos combinada en 2015.

2. Adopción poco clara de AgTech a medio plazo
Además de la perspectiva cuestionable de los drones en la agricultura en competencia con otras plataformas de imágenes, no está claro cómo los agricultores adoptarán los productos de nuevas empresas de tecnología a medio plazo.

Según Kenneth S. Zuckerberg, analista de investigación senior de Rabobank Food & Agriculture, la caída de los precios de los productos básicos tendrá un impacto grave en la adopción de nuevas empresas AgTech.

Fuente: AgFunderNews
La conclusión clave de este estudio es que los agricultores difícilmente invertirían sus recursos en innovaciones (digamos, proporcionar ingresos a las startups de AgTech) debido a una disminución significativa de los ingresos.

«La adopción de agtech para impulsar las ganancias de productividad seguirá retrasándose y este retraso aumenta el riesgo de rondas de baja para las nuevas empresas en los próximos años». – Kenneth S. Zuckerberg, Rabobank Alimentación y Agricultura

Jonah Kolb, vicepresidente del grupo de gestión agrícola Moore & Warner, y Arne Duss, fundador y director ejecutivo de HighPath Consulting, describieron aún más razones para la adopción limitada de AgTech en otro artículo de investigación . Algunos son los siguientes:

Caída de los ingresos agrícolas El
USDA pronosticó que los ingresos agrícolas de 2015 bajaron un 36% con respecto a 2014, lo que los convierte en la granja más baja desde 2006.
Incentivo bajo
Muchas granjas estadounidenses son propiedad de sus operadores, lo que significa que hay poca necesidad de ofrecer rendimientos a la tasa de mercado a los inversores, lo que hace que la adopción de tecnología que mejore el rendimiento sea lenta.
Apetito por el riesgo
Con el 62% de los agricultores estadounidenses acercándose a la edad de jubilación, hay menos apetito por las actualizaciones de sistemas.
Temporada de cultivo
Una sola temporada de cultivo en gran parte de los EE. UU. Reduce las oportunidades de adopción y el número de posibles iteraciones de tecnología cada año.
En resumen, existen algunas macro tendencias desfavorables para los drones en la agricultura más allá de la competencia con satélites / aviones.

3. Restricciones más allá de la línea visual de visión (BVLOS)
La ausencia de un mecanismo establecido para gestionar con seguridad las operaciones de los UAV en el espacio aéreo de baja altitud (a 500 pies o menos) y, en consecuencia, más allá de la línea visual de Las restricciones de vuelo a la vista (BVLOS) imponen limitaciones significativas en la eficiencia de la implementación de drones en la agricultura.

Si bien algunas granjas solo constan de varios acres y se pueden inspeccionar completamente dentro de la línea de visión visual (VLOS), muchas más granjas no se ajustan a esta descripción. Para estas granjas más grandes, se magnifica la importancia de poder realizar las operaciones de BVLOS.

Si los agricultores con una gran superficie están restringidos a los requisitos de VLOS, entonces tendrían que volar múltiples misiones potencialmente redundantes para cubrir el terreno necesario. En lugar de capturar las imágenes y recopilar los datos relevantes de una vez, estos agricultores se verían obligados a gastar recursos adicionales valiosos en unir mapas y sintetizar datos. Esto sería muy ineficiente, tanto en términos de mano de obra como de tiempo, y podría anular los posibles ahorros de tiempo y costos proporcionados por UAS para la industria agrícola.

Al mismo tiempo, existen algunas barreras técnicas (como la falta de acceso al espectro y la arquitectura incierta del sistema de gestión del tráfico UAS (UTM)) y reglamentarias que pueden hacer que el sistema esté a años de distancia (más sobre esto aquí ).

Además, BVLOS está limitado en la mayoría de los países (no solo en EE. UU.):

Fuente: Precision Hawk
Por lo tanto, las restricciones de BVLOS sirven como otra amenaza para la posible expansión de los UAV en Ag.

OPORTUNIDADES
A pesar de las amenazas descritas anteriormente, hay algunas señales positivas que hacen que las perspectivas de los drones sean más prometedoras.

1. Los drones se están volviendo más inteligentes y más fuertes
En general, la implementación de drones es limitada debido a varias dificultades tecnológicas, tales como:

Falta de autonomía El
potencial total de los UAV solo se puede desbloquear cuando se dispone de drones verdaderamente autónomos.
Baja resistencia de vuelo
La eficiencia de las operaciones de drones está fuertemente ligada a la resistencia de vuelo, que para la mayoría de los UAV profesionales , como SenseFly eBee y AgEagle, es de unos 30 a 40 minutos, lo que obviamente no es suficiente para estudios continuos.
Sin embargo, muchas grandes empresas emergentes están superando estos desafíos con sus productos.

Las recientes aplicaciones de visión por computadora mejoraron las capacidades de los drones más allá de las sencillas funciones de «sígueme» hacia una autonomía impresionante. Para nombrar algunas nuevas empresas en esta área, están Skydio (recaudado $ 28 millones de Accel y a16z) y Percepto (recaudado $ 1 millón de Mark Cuban y algunos otros inversores ángeles de alto perfil). Además, la visión por computadora avanzada ya está integrada en los modelos de consumo, como el nuevo DJI Phantom 4 .

En cuanto a la mejora de la resistencia de vuelo, hay 2 opciones: estaciones de carga en tierra y baterías avanzadas (no LiPo).

Las estaciones terrestres son desarrolladas por una serie de nuevas empresas ( Skysense y Hive, por nombrar algunas) y generalmente consisten en una carcasa protegida y una plataforma de carga por inducción, por lo que se debe aterrizar un dron.

En cuanto a las baterías, existen varios proyectos que desarrollan pilas de combustible para UAV, como la pila de combustible de hidrógeno de Intelligent Energy . Además, el récord mundial para el vuelo de drones más largo (más de 3 horas) que se estableció recientemente en Rusia involucró celdas de combustible de hidrógeno y aire.

Dron impulsado por hidrógeno de Intelligent Energy. Fuente: geek.com
Por lo tanto, teniendo en cuenta que los drones podrían volar durante horas y hacerlo sin la ayuda de humanos muy pronto, esto aumentará significativamente la eficiencia de las operaciones de los drones.

2. Avances de los sensores de los UAV
Un área en la que los drones definitivamente están por delante de los satélites en este momento es la variabilidad de los sensores y la resolución de datos. Con los lidars, los lectores de imágenes hiper / multiespectales y los drones térmicos son capaces de recopilar datos únicos en comparación con los satélites. Por ejemplo, un sistema basado en el espacio de imágenes hiperespectrales promedio puede proporcionar un GSD de 30-50 m , que es 2 órdenes de magnitud menor de lo que es posible obtener usando un UAV.

Pero, si bien estos sensores ya han demostrado su valor para la construcción , minería , energía y O&G , no está claro qué aplicaciones (excepto el cálculo NDVI que utiliza sensores multiespectrales, que también pueden tener éxito con satélites ) para la agricultura pueden ser útiles para los agricultores ( recuento de cultivos o detección de malezas?).

3. Ag puede adoptar la nueva tecnología bastante rápido (si aporta valor real)
A pesar de los datos sobre la penetración de imágenes de satélites / drones y el pronóstico desfavorable de adopción a medio plazo de AgTech mencionado anteriormente, históricamente, la industria agrícola ha adoptado algunas tecnologías con bastante rapidez, como como los relacionados con GPS.

La tasa de adopción de la “guía GPS con control automático / dirección automática” y “control de boquilla / brazo del pulverizador habilitado para GPS” en EE. Fuente: Encuesta CropLife
Por lo tanto, si tomamos estas tecnologías como referencia a los UAV y extrapolamos la tasa de crecimiento de la adopción, tendríamos un escenario bastante optimista con alrededor del 60% (tomando la guía GPS con control automático / autoviraje 30% CAGR como referencia) de penetración de drones en EE. UU. industria agrícola hasta 2020.

CONCLUSIÓN
En mi opinión, las condiciones desfavorables prevalecen sobre las favorables en este momento y la expansión global de los drones agrícolas es cuestionable (en el mejor de los casos).

Sin embargo, probablemente haya algún nicho en la intersección de:

Imágenes
hiperespetrales Las imágenes hiperespectrales basadas en UAV son mucho más asequibles que las de los sensores basados ​​en satélites en este momento. Por lo tanto, si las startups pudieran resolver algunos problemas tecnológicos relacionados con los datos hiperespetrales (gran volumen de datos, la necesidad de calibración para diferentes áreas geográficas) y crear casos de uso que brinden valor a los clientes Ag, es una de las cosas que dar drones una ventaja en comparación con otras plataformas
Granjas relativamente pequeñas
Por el momento, para comprar imágenes satelitales se requiere comprar una cantidad mínima de datos (por ejemplo, 500 km2 para datos de 5m GSD de la constelación RapidEye ), lo que lo hace irrazonable para los pequeños agricultores. En consecuencia, los pequeños agricultores representan una oportunidad de mercado en la agricultura para las nuevas empresas de drones, tal vez Japón y Europa occidental, hablando de geografía. Sin embargo, existen algunas limitaciones en el área en la que la implementación de drones es económicamente razonable ( aquí hay un documento de investigación sobre la comparación de la rentabilidad de los drones, aviones y satélites:

Según un estudio realizado por investigadores italianos, los drones son más rentables que otras plataformas solo en tierras agrícolas de menos de 15-20 ha, y los principales costos son la georreferenciación y el procesamiento de imágenes (¿otra oportunidad para las nuevas empresas?). Fuente: DroneApps
Por lo tanto, las startups de drones Ag probablemente deberían intentar apuntar a un nicho de mercado / caso de uso, establecer una cabeza de playa en lugar de apuntar a la expansión global desde el principio y demostrar que realmente pueden aportar algo de valor a los agricultores (y, en consecuencia, proporcionar retorno a sus inversores) .

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En los últimos cinco años aproximadamente, el volumen total de inversiones en el sector agrícola ha crecido en un enorme ~ 80% . Según los expertos, la agricultura de precisión ( la técnica de optimizar los insumos y fertilizantes existentes, las herramientas de labranza, los campos y los cultivos, con el fin de mejorar el control y la medición de los rendimientos agrícolas ) tiene el potencial de desempeñar un papel clave en la satisfacción de la creciente demanda de alimentos de la creciente población mundial. Un informe reciente estimó el valor del mercado global de agricultura de precisión al final de esta década en alrededor de $ 4,6 mil millones , con la CAGR entre 2015 y 2020 siendo solo un poco menos del 12% . Solo en los Estados Unidos, elEs probable que el mercado de software de agricultura inteligente aumente en más del 14% de aquí a 2022 . Sin embargo, el crecimiento y la proliferación reales de la agricultura de precisión no ha sido tan sólido como se esperaba anteriormente. El sector se enfrenta a varios retos clave, y a ellos les prestamos atención en este post:

Interoperabilidad de diferentes estándares
Con cada vez más fabricantes de equipos originales que presentan nuevas e innovadoras herramientas y plataformas de IoT agrícolas, la interoperabilidad se está convirtiendo rápidamente en un motivo de preocupación. Las diversas herramientas y tecnologías disponibles a menudo no siguen los mismos estándares / plataformas tecnológicas , como resultado de lo cual existe una falta de uniformidad en el análisis final realizado por los usuarios finales. En muchos casos, la creación de pasarelas adicionales se vuelve esencial para la traducción y transferencia de datos entre estándares. Tal como están las cosas ahora, la agricultura de precisión ( aunque evoluciona rápidamente ) todavía está, en gran medida, fragmentada. El desafío radica en transformar los dispositivos inteligentes independientes y las puertas de enlace en plataformas integrales y amigables para los agricultores.

La curva de aprendizaje
La agricultura de precisión implica la implementación de tecnología de punta para impulsar el crecimiento de los cultivos. Para el agricultor promedio, configurar la arquitectura de IoT y la red de sensores necesarias para su (s) campo (s) puede ser una gran pregunta. Debe tenerse en cuenta que el margen de error en una ‘granja inteligente’ con tecnología mejorada es mínimo , y una gestión defectuosa ( una válvula presionada incorrectamente aquí, olvidar apagar el tanque de riego allí, etc. ) puede ser desastrosa. Lograr que los agricultores se familiaricen a fondo con el concepto de agricultura inteligente y las herramientas / dispositivos involucrados en él es de suma importancia, antes de que puedan continuar con la implementación. La falta de conocimiento puede ser peligrosa.

Conectividad en zonas rurales
En muchas ubicaciones rurales remotas en todo el mundo ( particularmente en los países en desarrollo, aunque varias ubicaciones en los EE. UU. También sufren de esto ), no se dispone de una conectividad a Internet sólida y confiable . Eso, a su vez, frustra los intentos de aplicar técnicas de agricultura inteligente en esos lugares. A menos que el rendimiento de la red y las velocidades del ancho de banda mejoren significativamente, la implementación de la agricultura digital seguirá siendo problemática. Dado que muchos agro-sensores / puertas de enlace dependen de los servicios en la nube para la transmisión / almacenamiento de datos, la computación basada en la nube también debe fortalecerse . Es más, en las tierras de cultivo que tienen árboles altos y densos y / o terrenos montañosos, la recepción de las señales de GPS se convierte en un gran problema.

Entender el big data en la agricultura
La granja agrícola moderna y conectada tiene, literalmente, millones de puntos de datos. Sin embargo, es casi imposible monitorear y administrar cada uno de los puntos de datos y lecturas de manera diaria o semanal, durante todas las temporadas de cultivo ( tampoco es necesario ). El problema es particularmente mayor en las grandes tierras de cultivos múltiples y cuando hay varias temporadas de cultivo. Los agricultores tienen la responsabilidad de averiguar qué puntos y capas de datos necesitan rastrear de forma regular, y qué » ruido » de datos pueden permitirse ignorar. La agricultura digital se está volviendo cada vez más impulsada por los macrodatos, pero la tecnología es útil solo cuando los usuarios pueden » dar sentido » a la información disponible.

Desconocimiento de las distintas funciones de producción agrícola.
El análisis económico en profundidad debe complementar las herramientas de Internet para garantizar mayores rendimientos en las granjas. Los usuarios deben poder definir la función de producción correcta (producción en función de insumos clave, como nutrientes, fertilizantes, riego, etc.). Por lo general, la función de producción no es la misma para todos los cultivos , difiere en las diversas zonas de una granja y también cambia a lo largo del ciclo de crecimiento de cultivo / planta. A menos que el agricultor sea consciente de esta función de producción variable, siempre existirá la posibilidad de que se apliquen insumos en cantidades incorrectas ( por ejemplo, rociar demasiado fertilizante nitrogenado ), lo que provocará daños en los cultivos. La agricultura de precisión se trata de optimizar los niveles de producción haciendo el mejor uso de los insumos limitados disponibles. – y por eso, la importancia de seguir la función de producción es inmensa.

Tamaño de las zonas de gestión individuales
Tradicionalmente, los agricultores han considerado todos sus campos como unidades agrícolas individuales. Sin embargo, ese enfoque está lejos de ser efectivo para la aplicación y gestión de IoT en la agricultura. Los usuarios tienen que dividir sus tierras en varias ‘zonas de gestión’ más pequeñas , y existe mucha confusión con respecto al tamaño ‘correcto’ de estas zonas . Las zonas deben dividirse con respecto a los requisitos de muestreo del suelo (las diferentes zonas tienen diferentes calidades del suelo) y los requisitos de fertilizantes.. El número de zonas en un campo y sus respectivos tamaños deben depender del tamaño total del área de cultivo. No hay mucho trabajo de referencia para los agricultores, mientras intentan dividir sus tierras en estas zonas. Como alternativa, muchos agricultores continúan aplicando fertilizantes y / o métodos de riego uniformes para toda la granja, lo que genera resultados subóptimos.

Barreras de entrada para nuevas empresas
Aunque la agricultura de precisión ha sido un tema de considerable interés durante varios años, el concepto sigue siendo relativamente » nuevo «. Como tal, los grandes fabricantes de hardware / software que entraron en este mercado en una etapa temprana todavía tienen una clara «ventaja de ser el primero en moverse» . La escasa competitividad del mercado puede impedir que nuevas empresas entren en este dominio , y las grandes empresas existentes conservan un dominio absoluto. Los agricultores también pueden enfrentar problemas al intentar migrar flujos de datos de una plataforma anterior a una más nueva.y existen riesgos de pérdida de datos. Los recursos y plataformas proporcionados por un gran actor en el sector agro-IoT podrían no ser compatibles con los proporcionados por un OEM más pequeño, y eso podría impedir que este último tenga suficientes clientes.

Falta de escalabilidad y problemas de configuración.
Las granjas agrícolas pueden ser de diferentes tamaños. Un solo propietario puede tener una gran tierra de cultivo, junto con varias tierras más pequeñas. En la India, casi el 33% del área total dedicada a la agricultura corresponde a solo el 5% del número total de granjas , lo que destaca claramente la naturaleza desigual de los tamaños de las granjas aquí. Un agricultor debe recibir herramientas de IoT ( puntos de acceso, puertas de enlace, etc. ) que sean completamente escalables. En otras palabras, la misma tecnología debería ser aplicable, y los mismos beneficios deberían estar disponibles, en una gran granja comercial, así como en una pequeña parcela de tierra de cultivo / huerto personal . La necesidad de configurar manualmente la instalación y los dispositivos es otro probable motivo de preocupación. Para que la agricultura sea verdaderamente autónoma, lala tecnología debe ser autoconfigurable . Los recientes aumentos en la inteligencia artificial y el aprendizaje M2M abren la posibilidad de eso.

Riesgos de agotamiento energético
Ya se ha escrito mucho sobre las ventajas medioambientales de cambiar a la agricultura inteligente (la agricultura de precisión es «más ecológica» ). Sin embargo, la necesidad de poderosos centros de datos y pasarelas / hubs para el funcionamiento de los sensores inteligentes y otros dispositivos puede llevar a un gran consumo de energía , y se requieren más recursos para reponer esa energía. Además, la creación de nuevas herramientas agrícolas de IoT también tiene un efecto en el sector energético. No es de extrañar que las empresas hayan empezado a centrarse en plataformas de tecnología agrícola que no provoquen demasiado agotamiento energético … pero todavía queda mucho camino por recorrer en este sentido.

Desafío para la agricultura de interior
La mayoría de los métodos y recursos de la agricultura de precisión están optimizados para la agricultura convencional al aire libre. Dado que se prevé que el valor de la industria agrícola vertical global supere los $ 4 mil millones para 2021 , se debe prestar más atención al apoyo tecnológico para la agricultura de interior. Se debe tener en cuenta la ausencia de fluctuaciones climáticas diarias y temporadas regulares, al tiempo que se idean métodos inteligentes de cultivo en interiores. El valor nutricional de los productos tampoco debe verse afectado negativamente de ninguna manera. Los agricultores deben poder confiar en la tecnología para crear el entorno de crecimiento óptimo ( luz, temperatura, disponibilidad de agua ) para las plantas de interior.

Fallos técnicos y daños resultantes
La creciente dependencia de la agricultura (¡ o cualquier otra cosa, para el caso! ) De la tecnología tiene un inconveniente potencialmente grave. Si hay una falla mecánica en el hardware, o una unidad de IoT agrícola / fallas en el sensor , el resultado puede ser daños graves a los cultivos. Por ejemplo, en caso de que los sensores de riego inteligentes estén inactivos, es probable que las plantas se regulen en exceso o en exceso. La seguridad alimentaria puede verse comprometida si los recursos tecnológicos en las áreas de almacenamiento no funcionan. Incluso unos pocos minutos de inactividad debido a un corte de energía pueden tener graves consecuencias, especialmente cuando la energía de respaldo no está disponible.

Montaje de desechos electrónicos
Las granjas impulsadas por tecnología inteligente han eliminado ( en diversos grados ) los problemas de escorrentía, contaminación y otros canales de daños ecológicos. Las emisiones de dióxido de carbono también se han reducido significativamente ( ~ 2,0 GHt en un período de cinco años ). Sin embargo, ha surgido un nuevo riesgo, en forma de desechos electrónicos ( e-waste ). En 2013, el volumen total de dichos desechos superó los 52 millones de toneladas métricas , y las pilas de herramientas y computadoras de IoT desechadas y dispositivos electrónicos obsoletos agravan aún más este problema. En pocas palabras, las actualizaciones regulares de hardware están volviendo obsoletas las unidades más antiguas- y en muchas áreas, tirarlos está causando vertederos. Para que todo sea sostenible, se deben tomar las medidas adecuadas para la eliminación de los desechos electrónicos. Pronto.

Pérdida de empleo manual
En promedio, 4 de cada 10 miembros de la fuerza laboral mundial están empleados en el sector primario. Las cifras son particularmente elevadas en Oceanía, África y Asia. A medida que IoT en la agricultura se vuelve cada vez más común y las cosas se automatizan, un gran porcentaje de esta mano de obra agrícola perderá sus puestos de trabajo. Los otros sectores deben tener la capacidad de absorber esta fuerza de trabajo (ahora sin trabajo), y en muchos de los países en desarrollo / subdesarrollados, la economía no es lo suficientemente fuerte para que eso suceda. No hay lugar para dudar de los beneficios que aporta la agricultura de precisión, pero el desplazamiento a gran escala de trabajadores manuales puede generar insatisfacción entre las personas.

El factor de seguridad
La presencia de malware y robo de datos es un riesgo en prácticamente todos los tipos de ‘ sistemas conectados ‘, y la agricultura inteligente no es una excepción. A medida que aumenta la cantidad de tecnología de middleware, terminales y dispositivos de IoT en uso activo en la agricultura, también aumenta la cantidad de puntos de entrada para programas maliciosos de terceros . Dado que los ataques de terceros a un sistema de IoT complejo a menudo están descentralizados , detectarlos y eliminarlos surge como un gran desafío. La situación se complica debido a la propensión de muchos propietarios a optar por dispositivos y recursos un poco más baratos., que no vienen con las garantías de seguridad esenciales. Las múltiples capas de software y API también pueden causar problemas. Existe una necesidad urgente de políticas de aprovisionamiento y seguridad más estrictas para la IoT agrícola, para que sea más aceptable para los usuarios.

Beneficios no evidentes de inmediato
Para obtener la motivación para invertir en una ‘ nueva tecnología ‘ como la agricultura inteligente, los usuarios ( comprensiblemente ) querrán tener una idea del ROI de esta tecnología. Sin embargo, desafortunadamente, casi no hay forma de estimar los beneficios de la agricultura de precisión a largo plazo, y los beneficios no se hacen evidentes desde el principio . Por esta misma razón, muchos propietarios todavía ven el uso de tecnología avanzada en la agricultura como ‘riesgoso’ e ‘incierto’ , y se mantienen alejados de adoptarlo. Con una mayor familiaridad con la agricultura y la formación integral, esos temores deberían desaparecer.

Los dispositivos inteligentes que simplemente brindan información sobre el alcance de los daños a los cultivos son de poca utilidad, y se necesitan más herramientas de ‘mantenimiento predictivo’ , que puedan anticipar los daños y ayudar a los agricultores a evitarlos. La personalización de los sensores y recursos para cumplir con los diferentes requisitos de control de nutrientes / agua / plagas de diferentes plantas es un desafío, al igual que reunir y comparar datos de varias granjas. Los agricultores deben tener un conocimiento completo de los ‘algoritmos de nutrientes’ correctos , para que las plataformas / pasarelas se puedan configurar de manera óptima. También hay margen para reducir los frecuentes » errores de mapa de rendimiento «, que conducen a estimaciones de producción erróneas.

El concepto de agricultura de precisión se basa en cuatro pilares: lugar correcto, fuente correcta, cantidad correcta y momento adecuado . Ya ha marcado una diferencia en el rendimiento de la agricultura y el rendimiento agrícola en todo el mundo … y una vez que se superen los desafíos antes mencionados, sus beneficios serán más evidentes, más sostenibles.

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

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

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

Primeros pasos de agricultura de precisión en Costa Rica:

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

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

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

1.Selección correcta de semillas.

2.Control integral de plagas

3.Uso y manejo racional de plaguicidas

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Para el ganadero de carne Robert Neill, la tecnología es fundamental para administrar su sistema en Upper Nisbet Farm, Jedburgh.

Él sabe exactamente lo que les está ocurriendo a sus animales y cómo se están desempeñando, lo que le permite comercializar sus acciones en el momento y la especificación adecuados para maximizar las ganancias.

El Sr. Neill maneja 326 vacas de parto en primavera de Limousin-cross en su unidad de cultivo de carne de 640ha en Scottish Borders.

Vea también: Informes, videos y fotos de los talleres Rethinking Cattle Performance

La mayoría de los animales se venden vivos a través del mercado de subastas local, y un puñado se vende a peso muerto a ABP. Tiene un suministro constante de clientes, y los carniceros compran de uno a tres de sus animales las 52 semanas del año.

carne de res en el interior© Billy Pix
Tiene un promedio de alrededor de 2.20p / kg de peso vivo para una carcasa de 600 kg y dice que el secreto para aprovechar al máximo su stock es producir lo que el mercado quiere.

Decisiones informadas
El Sr. Neill ha adoptado la agricultura de precisión para ayudarlo a tomar decisiones informadas y cree que esto es lo que todos los agricultores deben hacer.

“En Escocia, solo el 20% de las granjas de ganado tienen equipo de pesaje. Si no puede pesar animales, ¿cómo puede comercializar en el momento adecuado? » él pide.

becerro en cobertizo© Billy Pix
El Sr. Neill dice que usar EID en todos sus animales y tener un buen sistema de manejo y pesaje es fundamental para su empresa de carne.

“Las barras de pesaje y el cabezal de pesaje son lo más beneficioso para mi granja”, dijo el Sr. Neill en el evento Rethinking Cattle Performance de Farmers Weekly, patrocinado por Zoetis, ABP / Blade y Volac.

Pesa los animales en fase de finalización al menos cada 30 días para asegurarse de que no superen los 600 kg (640 kg menos 40 kg de relleno intestinal).

Los terneros también se pesan al destete cuando tienen unos seis meses de edad. Los que no pesen 200 kg al destete se separan y continúan con pienso lento.

Cajas de pesaje automático
El Sr. Neill también tiene dos cajas de pesaje automático situadas en los bebederos de agua, que mide el peso de sus animales en crecimiento y finalización cada vez que van a tomar algo.

También está esperando que se instalen cámaras encima de los bebederos para tomar puntuaciones de conformación al mismo tiempo.

“Pesar animales con regularidad me permite analizar las dietas y asegurarme de que funcionan, decidir cuándo comercializar los animales y cumplir con las especificaciones. Esto es agricultura de precisión ”, dijo.

caja de pesaje automática© Billy Pix
El Sr. Neill puede pesar 40 cabezas de ganado en 10 minutos por su cuenta y puede arrojar ganado de tres maneras. Tiene software que analiza resultados, hardware para lectura y etiquetas EID para identificación.

“Usamos Farmplan Cattle Manager para el mantenimiento de registros. Los pesos de los animales se importan del sistema de pesaje y los nacimientos y movimientos se notifican automáticamente al BCMS a través del programa ”.

Configuración del sistema
Su sistema de manipulación, que está diseñado para ser seguro y minimizar el estrés animal, tiene una puerta que guía lentamente a los animales a través del sistema. Ha instalado un aplastador de compresión en lugar de un aplastamiento con un yugo de cabeza para mantener el estrés animal al mínimo.

“No quiero ir a la cabeza del animal para leer la marca auricular, ya que les molesta.

«El lector de EID conectado al sistema significa que no tengo que hacerlo».

También tiene puertas accionadas por aire, lo que facilita la entrada y salida de existencias de la caja. También es más silencioso.

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Evaluación del desempeño de la carne
Costos
Todo el sistema le costó entre 10.000 y 15.000 libras esterlinas por el sistema de trituración y el sistema hidráulico, que se importaron de la Isla Sur de Nueva Zelanda, y 3.500 libras esterlinas por las barras de pesaje y el cabezal de pesaje.

“Si va a manipular existencias, necesita un buen sistema de pesaje. Si maneja mal a un animal, tiene un efecto dominó sobre la tasa de crecimiento.

“Nunca habrá más mano de obra en las granjas, por lo que es necesario pensar en eso al diseñar un sistema de manipulación”, dijo.

Cuando se pasa el stock a través del sistema de manipulación, el lector de EID situado en el lugar de unión recoge su etiqueta y le dará una ganancia diaria de peso vivo. También le informará detalles específicos del animal, como su fecha de nacimiento, problemas pasados, registros de medicamentos y si un animal se puede vender (teniendo en cuenta los períodos de retiro de carne de tratamientos anteriores).

alimentar ganado de carne© Billy Pix
Su sistema también está vinculado a una máquina etiquetadora que puede imprimir identificaciones de animales individuales. Esto ha resultado particularmente útil cuando se toman muestras de sangre de vacas, dijo el Sr. Neill.

«Esto ha acelerado el proceso y reduce el error humano», dijo.

El Sr. Neill dijo que antes de ir al mercado pesa y corta la espalda, el vientre y la cola de su ganado para que luzca lo mejor posible.

“Se necesitan cinco minutos para hacerlo. Se trata de marketing y ventas y tenemos que presentar mejor lo que vendemos ”, dijo.

Registrador de puntuación de condición corporal
El Sr. Neill también está probando un lector de bastón de puntuación de condición corporal para TRuTest y cree que poder registrar las puntuaciones de condición en el lado del pensador directamente al lector facilitará el ajuste.

“Acondicionamos a las vacas puntuadas unas tres veces durante el período de invierno y ajustamos la alimentación en consecuencia. El lector de bastón hará que esto sea más fácil de hacer, ya que puede escanear la etiqueta del animal y registrar el puntaje de condición en el lector de bastón al mismo tiempo «.

Identificación de animales
identificación de animales© Billy Pix
Sin embargo, la agricultura de precisión no significa gastar mucho dinero en pequeños equipos. Las rutinas básicas, como el uso de etiquetas de manejo y el registro de las iniciales del padre en las etiquetas, ayudan al Sr. Neill a tomar decisiones sobre la reproducción en el futuro.

“Utilizamos etiquetas de gestión codificadas por colores para facilitar el trabajo. Por ejemplo, los discos rojos resaltan las terneras que no queremos mantener como reemplazos y los discos azules se utilizan para los machos que no han sido castrados «.

Alimentación
El Sr. Neill está utilizando un carro alimentador Alltech Keenan con el sistema PACE adjunto. Esto le dice exactamente qué debe incluir en la dieta y cuánto tiempo debe mezclarse, para que sepa exactamente qué ganado se está alimentando. Luego, puede ajustar la dieta al vigilar de cerca el rendimiento de sus animales.

Richard Vecqueray de Evidence Based Veterinary Consultancy, quien habló en el evento, dijo que los agricultores tienen una serie de palancas que pueden utilizar para determinar el rendimiento del ganado de carne para ayudar a emparejar la genética de la granja con el mercado al que se dirige.

Dijo que para poder tirar correctamente de estas palancas, los agricultores deben saber:

Rendimiento actual en términos de condición corporal y aumento diario de peso vivo, porque esto proporciona una línea de base desde la cual mejorar.
El análisis exacto de los piensos de entrada, siendo el forraje el más variable.
«Solo midiendo a los animales y sabiendo exactamente qué se está alimentando, se puede ajustar el sistema».

Vecqueray agregó que se necesitaban más análisis de ensilaje para definir mejor las cargas de entrada.

“El uso de fórmulas informáticas con información deficiente [un análisis de ensilaje de NiR único] es una costosa pérdida de tiempo. El resultado probable de tal ejercicio es que le vendan algo completamente inapropiado, agregando costos innecesarios en una industria sin margen de sobra ”, dijo.

“Si solo realiza uno o dos análisis de ensilaje al año con NiR, que analiza el ensilaje observando el nivel de luz reflejada, no es probable que sea representativo del ensilaje que está alimentando.

“Si realmente desea ajustar y aumentar las tasas de crecimiento a una edad más temprana, es posible que desee invertir en más análisis de forrajes o en el estándar de oro, que es el análisis de química húmeda. La química húmeda es más cara, pero más precisa ”, dijo.

Objetivos para terminar las raciones
Tasas de crecimiento objetivo para animales en finalización

Animal de estructura grande (en ración durante 80-100 días): 1,5 kg / día
Animal de complexión media (en ración de 60 a 80 días): 1,4 kg / día
Animal de estructura pequeña (en ración de 0 a 60 días): 1,3 kg / día
Objetivo de ingestas y raciones para animales de engorde

Ingesta de materia seca (DMI): 2% del peso corporal
Materia seca: 30-60%
Proteína cruda: 12-15% (valores más altos para las razas británicas, valores más bajos para las continentales)
Energía: 12,2 MJ / kg DM ME (depende de la raza y la tasa de crecimiento deseada)
Grasa: <6% Almidón y azúcares: 33% Calcio: 0,6% Fibra larga: 6-8% (introducir gradualmente durante siete a 10 días hasta completar la ración de acabado)

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

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

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

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

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

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

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El avance de la tecnología ha mejorado los enfoques que los agricultores están utilizando hoy en día en sus fincas para reducir los costos laborales y aumentar la productividad. El uso de un software de gestión agrícola se ha convertido en un enfoque importante en la agricultura. Sin embargo, la mayoría de los agricultores se enfrentan a una tarea abrumadora cuando se trata de una implementación eficaz del software de gestión agrícola. Un software de gestión agrícola es importante en cualquier granja, pero sin un plan eficaz, el software puede no ser útil.

La mayoría de las personas que no tienen un plan de implementación de software definido arruinan el valor a largo plazo de su nuevo software. Según un informe de Standish , más del 30% de las personas y empresas que firman un proyecto de software los cancelan antes de su finalización. Como tal, debe tener un plan de implementación de software procesable que se alinee con las necesidades específicas de la granja.

En este artículo, proporcionamos los pasos importantes que debe seguir para implementar cualquier software de gestión agrícola con éxito.

Paso 1: establezca expectativas alcanzables

El primer paso para un plan de implementación de software exitoso es tener las expectativas adecuadas. Es importante que el proveedor del software de gestión y el agricultor se pongan de acuerdo sobre los objetivos clave antes del inicio del proyecto. Por lo general, el uso de un software de gestión agrícola ofrece una solución a varios desafíos en la granja, como mejorar el cambio de valor de los indicadores de rendimiento, aumentar los márgenes de ganancia, la trazabilidad y la centralización de datos. Con expectativas y objetivos claros, permanecerá enfocado en el éxito del proyecto, ya que estos le recordarán el problema que pretende resolver con el software, así como el valor que está agregando a la finca.

Paso 2: evalúe la compatibilidad del software con los sistemas comerciales existentes

Un software de gestión agrícola es una gran adición en la granja que ofrece asistencia en varios aspectos de la granja, como la planificación, el monitoreo o incluso el análisis de diferentes actividades en la granja. La implicación es que tener un software de administración de la granja no actúa como un reemplazo del sistema CRM existente, ni siquiera de cualquier hardware o software de contabilidad en la granja. No es una solución única para todas las necesidades de su granja, sino que debe ser una plataforma central que ofrezca diferentes soluciones agrícolas para la granja. Como tal, un software de gestión agrícola debe integrarse y colaborar con sus sistemas existentes para lograr eficiencia.

Paso 3: alinee el alcance del proyecto de acuerdo con sus expectativas

La elección de su sistema de gestión agrícola debe basarse en sus objetivos y expectativas. Por ello, es recomendable definir la solución adecuada para su explotación en función de las necesidades y expectativas. Este enfoque asegura que su énfasis esté en las prioridades de la granja en lo que respecta a los problemas que experimenta en la granja.

El tamaño de su granja puede dictar el alcance del plan de implementación. Esto se debe al hecho de que los diferentes programas de administración de granjas tienen limitaciones en lo que respecta al número de usuarios. Como tal, es recomendable obtener un software que coincida con el tamaño de su granja.

Paso 4: contar con el equipo adecuado para dirigir el plan de implementación

El éxito de cualquier plan de implementación de software depende en gran medida del equipo que lo respalda. Cada finca tendrá un equipo de implementación diferente según las necesidades, así como la escala de implementación. El equipo de implementación que cree debe estar integrado por miembros de todas las unidades de su granja. A pesar de esto, es recomendable limitar el número de miembros del equipo. Puede comenzar solo con un administrador de TI y un líder de capacitación, alguien que ayude a los demás miembros con todos los aspectos del software.

Paso 5: idear un enfoque de adopción por parte del usuario

A pesar del tamaño, la eficiencia y la intuición de cualquier sistema nuevo, su éxito en la granja depende de su adopción. Necesita las estrategias adecuadas para impulsar la aceptación del software entre el personal de la granja. En caso de un compromiso negativo con el software, las posibilidades de que la iniciativa fracase son altas. Diferentes personas tendrán opiniones diversas en lo que respecta a los cambios organizativos.

El éxito de cualquier proyecto nuevo, como la implementación de un software de gestión agrícola, queda a merced del personal de la organización en lo que respecta a su aceptación del software. Adopte una metodología como la colaboración y la comunicación que verá la adopción del proyecto con poca o ninguna resistencia.

Paso 6: monitorear la eficiencia del software y evaluar los resultados

En cualquier plan de implementación del sistema, es aconsejable hacer un seguimiento de su utilidad en la finca. Como tal, controle los efectos antes y después de la adopción del software para determinar si agrega algún valor a su granja. Sin embargo, debe tener las medidas adecuadas para determinar la tasa de éxito del software desde el principio. Algunos de los aspectos que puede considerar en este caso incluyen la capacidad del software para aumentar el rendimiento y la eficiencia de las actividades en la granja.

Paso 7: crea un plan de mejora

Puede que no sea posible aprender todos los aspectos del funcionamiento del software a la vez. Como tal, es importante establecer un plan que se enfoque en la mejora continua. Además, la tecnología cambia con el tiempo y es natural que sus necesidades como granja cambien con el tiempo. La implicación es que es posible que necesite un software avanzado de gestión agrícola en el futuro. Para una implementación a largo plazo de su nuevo software, debe establecer prioridades en las capacidades que necesitan un dominio urgente. Este enfoque es necesario como precedente para la formación y la provisión de puntos de referencia.

En particular, la implementación exitosa de cualquier software agrícola requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Tener en cuenta cada uno de los pasos anteriores le ayudará a elaborar un gran plan para su software y a poder aprovechar al máximo su valor. Sin embargo, es recomendable tener en cuenta el hecho de que un plan de implementación de software exitoso es un proceso de fragmentación. Como tal, asegúrese de involucrar a los miembros del equipo adecuados, como los líderes de TI, los campeones del sistema, los equipos de implementación y el resto del personal de la granja. Además, la comunicación y el compromiso continuos durante todo el proceso son necesarios para un plan de implementación exitoso.

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Unos niveles suficientes de humedad del suelo son una condición importante para la formación adecuada de las plantas y el alto rendimiento de los cultivos. Para la planta, el agua no sólo sirve como agente de restauración de la humedad, sino también como regulador de la temperatura. En el proceso de termorregulación, la planta evapora hasta el 99% del agua obtenida, utilizando sólo entre el 0,2% y el 0,5% para la formación de la masa vegetativa. Por lo tanto, es fácil comprender que la planta tiene diferentes necesidades de humedad según las condiciones climáticas y las etapas de crecimiento.

Una cantidad específica de agua viene en forma de vapor de agua condensado y depende del clima, la topografía, el tipo de vegetación, así como de las condiciones hidrogeológicas. La capa de agua se mide en mm (milímetros): 1 mm de precipitación por 1 ha (hectárea) corresponde a 10 toneladas de agua. Como resultado, la tarea clave de un agricultor es maximizar la acumulación, el almacenamiento y el uso eficiente de la humedad. Por supuesto, sigue siendo un desafío y por lo tanto requiere un esfuerzo y trabajo adicional.

LA IMPORTANCIA DEL CONTENIDO DE HUMEDAD EN EL SUELO PARA UNA AGRICULTURA EFICIENTE
Ninguno de los procesos físicos en la atmósfera y el medio ambiente puede ocurrir sin agua en el planeta Tierra. La humedad del suelo depende de las precipitaciones, la intensidad del consumo de agua por parte de las plantas o la temperatura del aire, entre otros factores. Unos niveles de humedad del suelo apropiados son de gran importancia para el rendimiento, por lo tanto, las plantas no crecerán y se desarrollarán con una humedad del suelo insuficiente. El agua tiene otros propósitos, que son los siguientes:

Los niveles de humedad del suelo afectan al contenido de aire, la salinidad y la presencia de sustancias tóxicas.
Regula la estructura, ductilidad y densidad.
Influye en la temperatura y la capacidad térmica
Evita la erosión del suelo
Determina la disponibilidad de los campos para ser trabajados
PARÁMETROS CLAVE DE LA HUMEDAD DEL SUELO
El nivel de agua en el suelo se expresa como la relación entre la cantidad de agua y el peso del suelo seco (también puede ser expresado como un porcentaje). En 2010, la Organización Meteorológica Mundial añadió la humedad del suelo a la lista de las 50 variables climáticas esenciales que se recomienda observar de forma periódica.

El contenido de humedad del suelo es un valor que determina la cantidad de agua en una cierta cantidad conocida de suelo; puede expresarse como porcentaje, agua por peso o volumen, o pulgadas de agua por pie de suelo.

El potencial de humedad del suelo o la tensión de humedad del suelo muestra el grado en que el agua se aferra al suelo. Se expresa en unidades de presión llamadas bares. Por lo general, cuanto más seca esté la tierra, más agua absorberá.

El agua disponible para las plantas (sus siglas en inglés, PAW) es la cantidad de agua disponible para una planta en un momento dado. El agua disponible es la diferencia entre la cantidad máxima de agua que puede contener el suelo y el punto de marchitamiento en el que la planta ya no puede extraer agua. Se expresa en pulgadas de agua disponible por pie de suelo.

La relación entre el contenido y el potencial no es universal, depende de características como la densidad y la textura. Basándose en el valor del PAW, el agricultor puede elaborar el plan de riego. Pero, ¿qué métodos para determinar el contenido de humedad del suelo existen?

WAYS TO DETERMINE THE SUFFICIENT LEVEL OF SOIL MOISTURE
Los métodos disponibles para determinar los valores de humedad del suelo se basan en la selección preliminar de muestras, seguida de su análisis directamente en el campo o en el laboratorio.

Los métodos de medición de la humedad del suelo se suelen clasificar en directos, indirectos y remotos. Los métodos directos incluyen la extracción de agua de una muestra por medio de la evaporación, el lavado y la reacción química. El cálculo de la humedad del suelo se basa en el peso del agua extraída y el nivel de la sequedad. Los métodos indirectos incluyen la medición de las características del suelo en función del contenido de agua. También pueden medir las características de un determinado objeto, generalmente como el de un absorbente poroso.

Lamentablemente, la relación entre la humedad del suelo y sus propiedades físicas y químicas no se conoce del todo. Las mediciones remotas de la humedad del suelo se basan en datos de satélites que utilizan el reflejo de la radiación electromagnética de un espectro específico de la superficie.

Los métodos directos más populares son el gravimétrico y el volumétrico.

Humedad gravimétrica del suelo (%) = [masa de tierra húmeda (g) – masa de tierra secada al horno (g) / masa de tierra secada al horno (g)] × 100;

Humedad volumétrica del suelo (%) = [volumen de agua (cm3) / volumen de la tierra (cm3)] × 100;

Otros métodos sobre cómo medir la humedad del suelo en el campo son los siguientes:

Radiactivo: medición de las sustancias radiactivas en el suelo.
Eléctrico: requiere determinar la resistencia, la conductividad, la inductancia, así como la capacidad del suelo.
Tensométrico: basado en la diferencia de voltaje del agua en diferentes límites de las fases.
Óptica: caracterizada por la reflectividad de los flujos de luz.
Métodos exprés: principalmente organolépticos.
LA HUMEDAD DEL SUELO EN EL CONTEXTO DE LA MONITORIZACIÓN DEL CAMPO
La capacidad de predecir la humedad del suelo ayuda a planificar eficientemente los trabajos de campo en cualquier etapa del crecimiento de los cultivos, e incluye lo siguiente:

El Nivel De Humedad Del Suelo Define El Momento Apropiado Para La Siembra
Los agricultores deben evaluar cuidadosamente el nivel de agua antes de empezar a sembrar. El grado óptimo de humedad del suelo depende del cultivo, el tipo de suelo, la región y otras variables. Por ejemplo, el arroz crece bien en los humedales, pero los cultivos de las tierras altas como el trigo, la mostaza, la patata, las legumbres, etc. son sensibles a los niveles excesivos de agua y no pueden sobrevivir al anegamiento durante mucho tiempo.

Puede parecer que la colza es un cultivo simple, pero sus fechas de siembra deben ser cuidadosamente planeadas. Dado que la colza es un cultivo que adora la humedad, la cantidad de lluvia durante la temporada de cultivo debe ser de al menos 280-300 mm. Aunque las semillas no echarán raíces sin humedad, no se debe aumentar la profundidad de la siembra para alcanzar la humedad. Cuando se espera que la humedad efectiva esté a una profundidad de por lo menos 50 mm, es mejor esperar a que llueva o sembrar las semillas a una profundidad inferior a 50 mm con la esperanza de que llueva. Sin embargo, si el suelo es suficientemente cálido, se puede realizar una siembra en profundidad de colza. Esto permite sembrar las semillas en la capa húmeda.

Con la siembra de colza en profundidad, la tasa de siembra debe aumentarse al menos un 10%. En cualquier caso, es necesario que llueva poco después para que la siembra tenga éxito.

monitoreo del nivel de precipitación con Crop Monitoring

Previsión Y Vigilancia De Las Sequías
La sequía atmosférica, es decir, un período cálido sin lluvias con una humedad del aire inferior al 30-35%, va acompañada de sequía en el suelo. Se manifiesta como una disminución de las reservas de humedad del suelo hasta caer al punto de marchitamiento, así como un recalentamiento y un aumento de la concentración a niveles tóxicos.

Utilizando el Índice de Humedad del Suelo (SMI), calculado mediante la vigilancia por satélite, los agricultores pueden garantizar el éxito para sus cultivos. Este índice fue desarrollado por Bergman para el servicio meteorológico nacional de los Estados Unidos a mediados de la década de 1980 como una forma de evaluar las condiciones de aridez a escala mundial. Determina el grado de aridez o saturación, demostrando cómo la falta de humedad del suelo afecta a la productividad de los cultivos.

El Impacto De La Maquinaria En Terrenos Con Un Alto Nivel De Humedad
Las prácticas agrícolas eficientes implican evitar el uso de tractores y cultivar o sembrar en terrenos excesivamente húmedos para evitar la compactación y otros daños estructurales. La evaluación de los agricultores puede ser visual cuando evalúan la saturación de agua. Con un puñado de tierra, se puede crear una bola con las manos para asegurarse de que hay una cantidad suficiente de agua. Como alternativa, pueden utilizarse métodos más avanzados tecnológicamente para determinar el contenido de humedad del suelo; Crop Monitoring es uno de ellos.

La Importancia Del Control De La Humedad Del Suelo
La monitorización de los cultivos es esencial en la agricultura, ya que facilita todas las etapas del proceso de cultivo. La información sobre cada zona del campo, el estado de los cultivos, la calidad de las operaciones, las condiciones meteorológicas y el funcionamiento de los equipos permite a los especialistas tomar decisiones bien fundamentadas y fiables. Para que los agricultores obtengan suficiente información sobre los aspectos mencionados anteriormente, la observación remota es un instrumento eficaz.

El mapeo de la humedad del suelo ayuda a obtener todos los datos necesarios con sólo unos pocos clics. Para lograrlo, guarde el campo y espere a que se construya el mapa. Posteriormente, obtendrá un mapa con una leyenda que describe los valores de cada píxel, así como un gráfico (la curva de la relación entre la humedad del suelo y la cantidad del suelo propiamente dicho). El usuario puede entonces analizar esta curva a diferentes profundidades (capas), ver las zonas con inundación (en cuevas subterráneas) o procesar los datos históricos de 5 años en varias regiones. De esta manera, los agricultores pueden hacer comparaciones. El mapa de campo tiene el siguiente aspecto:

control de la humedad del suelo con Crop Monitoring

El control y la previsión de la humedad del suelo es fundamental para el crecimiento óptimo de los cultivos. Una vigilancia precisa de la humedad del suelo permite un control eficiente de los nutrientes y otros insumos. Las nuevas tecnologías de vigilancia de cultivos permiten un seguimiento automatizado de la humedad del suelo. Los datos obtenidos ayudan a mantener la humedad óptima del suelo durante el riego y, por lo tanto, permiten obtener resultados eficientes de los cultivos.

PARA QUÉ SE USA LA HUMEDAD DEL SUELO EN LA MONITORIZACIÓN DEL CAMPO
Determinar las fechas de siembra; por ejemplo, las semillas de colza no se sembrarán (se ignoran las fechas de siembra) en tierra seca (si no está suficientemente humedecida)
Pronóstico y vigilancia de los períodos de sequía (los indicadores de la humedad atmosférica junto con la humedad del suelo)
Los agricultores no utilizarán maquinaria pesada en el campo, ya que podrían atascarse en el barro si el terreno está excesivamente húmedo.
Cobertura. El nivel de agua se determina con el índice de humedad. Cuando la humedad natural del suelo está por debajo del nivel adecuado y no se puede conseguir llegar al nivel requerido mediante riego, es hora de ponerse en contacto con las compañías aseguradoras.

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