Agricultura de precisión y sostenibilidad

¿La entrada es igual a la ganancia

La agricultura y la conservación de las tierras agrícolas a veces parecen estar en desacuerdo: una victoria para uno se considera una pérdida para el otro. Sacar la tierra de la producción para la conservación se considera una pérdida de tierras agrícolas productivas, mientras que la comunidad ecológica a veces ve la producción agrícola intensiva como una amenaza para la sostenibilidad a largo plazo.

Pero un estudio en curso pregunta: «¿Por qué no podemos tener ambos?»

En otras palabras, ¿por qué no podemos tener un escenario de beneficio mutuo en el que las tierras de cultivo no rentables se reorienten en los servicios del ecosistema para que los productores puedan concentrarse en sus acres rentables?

Piense en ello como una combinación de agricultura de precisión y conservación de precisión, dice Clarence Swanton, un científico de malezas de la Universidad de Guelph.

Durante los últimos tres años, Swanton y sus compañeros profesores Madhur Anand y Aaron Berg han dirigido un equipo que investiga sistemas de mapeo de rentabilidad. Utilizando hasta 10 años de datos de rendimiento de tres granjas en el sur de Ontario, lo cruzaron con datos de precios de insumos y mercados provinciales. Dependiendo del año, la investigación del equipo encontró que el 14 por ciento de la tierra en estas tres granjas habría perdido dinero con la producción agrícola (con más del 50 por ciento de la tierra bajo investigación sin cumplir con las expectativas de ingresos mínimos).

“Un agricultor puede mirar un mapa de rendimiento y pensar: ‘Sí, sé que esta es una parte del campo de bajo rendimiento’”, dice Swanton. «Pero si lo piensa en términos de rentabilidad y realmente ve que podría estar perdiendo dinero cada vez que aterriza en esa parte del campo, eso resuena mucho, mucho más que el rendimiento».

Conecta y reproduce
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El mapeo de la rentabilidad no es nada nuevo. De hecho, muchos equipos agrícolas ahora tienen tecnología GIS (sistema de información geográfica) que, en teoría, puede decirle a un agricultor cómo ajustar las tasas de siembra y las aplicaciones de fertilizantes y químicos para maximizar las ganancias.

Pero la información es a menudo de difícil acceso, más difícil de interpretar, subestimada por los distribuidores de equipos (muchos agricultores ni siquiera saben que está allí) y, a veces, incluso de propiedad exclusiva.

Entonces, el objetivo final de la investigación de Guelph es cambiar eso mediante el desarrollo de una solución simple, gratuita, plug-and-play que los productores puedan usar por su cuenta, dice la investigadora Virginia Capmourteres, becaria postdoctoral en la Facultad de Ciencias Ambientales de la universidad. .

“La idea es que los agricultores eventualmente puedan hacer esto por sí mismos para no tener que gastar miles de dólares para contratar empresas de consultoría que, en su mayor parte, guarden sus datos para sí mismos”, dice.

«Queremos ofrecer algo que sea gratuito y lo suficientemente fácil y simple para que los agricultores lo utilicen por sí mismos para que puedan interpretar los datos y tomar decisiones por sí mismos».

Beneficio, no rendimiento
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El mayor defecto actual de la agricultura de precisión es que no influye fácilmente en la rentabilidad, dice Swanton. Más bien, el enfoque tiende a estar en el rendimiento por acre cuando debería estar en las ganancias por acre.

“Hay mucho entusiasmo en torno a la agricultura de precisión, se habla mucho, cuesta mucho, pero es cuestionable en términos de rentabilidad”, dice Swanton. “Las herramientas agrícolas de precisión recopilan más información de la que los agricultores realmente saben qué hacer. La verdadera pregunta fundamental es si pagan su camino «.

La investigación de Guelph sobre los datos de las tres granjas del sur de Ontario encontró que algunas de las tierras probablemente se habrían servido mejor si se hubieran convertido en un servicio ecológico (un pago por eliminarlas de la producción agrícola), dijo Capmourteres.

“Había áreas dentro de las granjas que, probablemente debido a las condiciones del suelo, simplemente no eran rentables y seguimos viendo esa falta de rentabilidad año tras año”, dice ella. “Entonces, tal vez eso proporcione evidencia convincente para decir que estas áreas realmente no pueden mejorar en términos de rentabilidad; no importa cuánta gestión les pongamos.

“Invertir en beneficios ambientales, aunque sea mínimamente, a menudo puede ser económico en comparación con las pérdidas económicas debidas a cosechas fallidas”.

El equipo de investigación determinó la rentabilidad utilizando mapas de rendimiento que se remontan a 2006 y luego teniendo en cuenta los costos de insumos y los datos de precios de mercado para cada año.

Calcular las ganancias deduciendo los costos de los ingresos parece un proceso simple, pero los agricultores a menudo se enfrentan a desafíos cuando intentan hacerlo ellos mismos. El desarrollo de mapas de rentabilidad puede ser un proceso que requiere mucho tiempo y, a menudo, requiere la contratación de consultores agrícolas. También puede resultar difícil extraer e interpretar los datos almacenados en el equipo.

Empieza pequeño
Si un productor desea desarrollar o interpretar un mapa de rentabilidad, Swanton tiene dos recomendaciones: comenzar con algo pequeño y contratar a un consultor de cultivos.

“Tome una parte de la superficie y vea cómo funciona para usted”, dice. “Pregúntese qué equipo necesita o puede modificar e identifique todo lo que pueda necesitar para que sea rentable.

“Si tiene mapas de rendimiento de los últimos tres a cinco años, querrá que alguien lo ayude a depurar los datos, asegúrese de que no haya valores atípicos extremos en los datos, y luego convierta eso en rentabilidad según el precio actual del cultivo y el costo de las operaciones «.

Los agricultores interesados ​​también pueden querer preguntar a su concesionario si cierto equipo incluye un mapa de rentabilidad y cómo recuperarlo.

“Probablemente dirán, ‘Sí, está enterrado allí en algún lugar de la programación’”, dice Swanton. “Pero está ahí. Si los productores tienen dificultades, podemos vincularlos con nuestra gente aquí en la Universidad de Guelph ”.

Sin embargo, el objetivo final de la investigación es eliminar por completo la necesidad de terceros en el proceso.

Al final de los próximos cinco años de investigación, el equipo de la U of G espera desarrollar un software de precisión que permita a los agricultores ingresar algunos datos y encontrar la información que buscan en cuestión de segundos.

¿Cuánto no es rentable?
Sin embargo, esto llevará tiempo, dice Capmourteres.

“Empezamos hace tres años y tendremos al menos cinco años más de investigación”, dice. “La idea es que eventualmente desarrollemos algún tipo de software que los agricultores puedan usar gratis para jugar en el invierno y encontrar estimaciones de cuánto dinero creen que ganarán, qué áreas de sus granjas creen que deberían cultivar, qué áreas puede que no valga la pena cultivarla, algún tipo de herramienta que los ayude a optimizar sus tierras para que puedan tomar sus propias decisiones «.

A partir de ahí, sería cuestión de escalar a nivel provincial con la esperanza de que otras provincias adopten la tecnología y la adapten a sus propias circunstancias.

“Queremos eventualmente escalar esto a un nivel provincial porque por ahora solo estamos trabajando con algunas fincas individuales”, dijo Capmourteres. «Con el tiempo, queremos averiguar qué proporción de la tierra agrícola de Ontario no es rentable».

Eso plantea la pregunta de qué hacer con la tierra que no genera ganancias.

Una opción sería poner esos acres en un programa de “servicios ecológicos”, como los Servicios de Uso Alternativo de la Tierra (ALUS), que paga a los agricultores para que reserven tierras para proteger áreas ribereñas o crear hábitats para la vida silvestre.

Pero saber si la tierra es capaz de generar ganancias o no es el punto de partida clave, dice Capmourteres.

“En este momento, los agricultores simplemente están agregando todos estos insumos e invirtiendo dinero en áreas que quizás sea mejor dejar para la conservación. Podríamos aumentar las oportunidades de conservación en tierras agrícolas sin que los agricultores tengan que incurrir en pérdidas económicas «.

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Elaboración de un plan de manejo de malezas

Una gran parte de la gestión agrícola se destina a la planificación de las malas hierbas, lo que supone una gran parte de nuestro tiempo y dinero.

Las malezas pueden tener un impacto serio en la calidad del suelo y la cantidad de rendimiento, sin mencionar su presupuesto y planes de agricultura de precisión. Algunas malezas se pueden predecir, otras aparecen cuando menos se las espera.

Solo tiene sentido planificar meticulosamente nuestro manejo de malezas para el año. Aquí hay algunos consejos para ayudarle a empezar.

Beneficios de un buen plan

El principal beneficio de un plan de manejo de malezas es … ¡menos malezas! Con las herramientas adecuadas, puede asegurarse de que las malezas tengan un menor impacto a medida que pasan los años y su experiencia lo ayuda a crear planes detallados de manejo de malezas.

Se volverá más eficiente para eliminar las malas hierbas y saber cuándo es necesario tomar medidas. Más importante aún, cuando comprende sus herbicidas, herramientas, campos y cultivos, desarrolla una idea de qué malas hierbas van a aparecer y cuándo.

Estarás listo para cualquier sorpresa de marihuana. Habrá reservado la cantidad justa de dinero para cubrir los costos de herbicidas y equipos. Un plan de manejo de malezas lo deja sintiéndose en control de su granja, listo para actuar.

Todo esto contribuirá a una mejor gestión de la explotación y una mejora general del rendimiento.

Que incluir

Detalles sobre su finca . ¿Qué áreas son propensas a ciertos tipos de malezas? Querrá incluir todos los datos para que, cuando llegue a escribir su plan, esté lleno de decisiones informadas.

Metas claras y definidas . Profundice más que simplemente ‘eliminar las malas hierbas’. ¿Tiene como objetivo reducir el dinero gastado en herbicidas? ¿Implementar más soluciones orgánicas de manejo de malezas? ¿Aumentar la eficiencia de la pulverización? Conozca sus metas antes de planificar.

Esquema detallado de sus acciones . Cree una línea de tiempo para el año (s) que muestre cuándo ocurrirá la fumigación de cultivos y qué herbicidas se requieren para cada cultivo. Considere la vida media de los herbicidas y el daño a los niveles de nutrición del suelo. Haga también algunos planes de emergencia para los peores escenarios.

Herramientas y técnicas útiles

Un plan de manejo de malezas podría ser su oportunidad para probar algo nuevo.

Ayuda con la pulverización de herbicidas : eche un vistazo a los agentes de reducción de la deriva para ayudar a mejorar la precisión de la pulverización de cultivos, o tal vez necesite adyuvantes acondicionadores de agua para que las malezas absorban más herbicida. ¡Hay mucha tecnología agrícola inteligente por ahí!

Cultivos de cobertura : al plantar un cultivo de cobertura durante el invierno, o siempre que sus campos sean susceptibles a las malas hierbas, se asegurará de que las malas hierbas no tengan la oportunidad de crecer. Los cultivos de cobertura tienen muchos otros beneficios, desde combatir la erosión hasta generar ganancias adicionales.

Manejo del pastoreo : presentar su ganado o alquilar sus campos a los ganaderos, puede eliminar las malas hierbas y los pastos no deseados para que sean más manejables para sus herbicidas, lo que aumenta la eficiencia mientras cuida sus campos.

¡Un plan de manejo de malezas bien desarrollado significa que está listo para lo que sea que su granja le depare!

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DRONES DJI ADOPTADOS PARA LA GANADERÍA DE PRECISIÓN

Dado que los drones se han utilizado para la agricultura de precisión, donde ayudan a los agricultores a rastrear con precisión los insumos y los rendimientos, sus grandes ganancias en eficiencia ahora están impulsando la adopción de la tecnología UAV en otra parte de la industria, es decir, en la cría y manejo de ganado, así como en la topografía. pastos.

En el levantamiento de pastos, la tecnología aérea de DJI junto con el Smarter Farming Package de la empresa asociada PrecisionHawk permite a los ganaderos mapear fácilmente la altura de las plantas, la salud de las plantas, monitorear los daños climáticos y el riego en sus propiedades, para que puedan tomar medidas inmediatas cuando surjan problemas.

Para el manejo del ganado, los ganaderos han adoptado fuselajes tanto para pastorear ganado como para monitorear animales. Gracias a la capacidad de dirigir el lavado de hélice de la aeronave, los drones son herramientas efectivas de pastoreo que permiten a los ganaderos arrear el ganado con precisión en su propiedad. Los ganaderos también han descubierto que al agregar cámaras térmicas aéreas como la DJI Zenmuse XT , pueden detectar a las vacas debajo de las copas de los bosques y distinguir a los animales de otras fuentes de calor. Las cámaras también son efectivas para detectar depredadores cercanos.

Las soluciones de Precision Ranching se desarrollan comúnmente en el fuselaje Matrice 100 (arriba), que puede transportar una amplia variedad de cargas útiles para múltiples opciones de imágenes.

Como señal del creciente interés en la ganadería de precisión, recientemente se otorgó una subvención de tres años de $ 663,940 del Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá al presidente de innovación regional, Dr. John Church en el Instituto de Tecnología del Sur de Alberta.

Church usó el DJI Phantom 3 Professional mientras le presentaba a The Western Producer cómo se están utilizando los drones en la agricultura de precisión y cómo él ve que los drones se usarán en el rancho en un futuro cercano.

«Cuando colocamos una cámara en esa plataforma, podemos hacer una multitud de trabajos de rancho común rápidamente y desde un punto central», dijo Church, que también mencionó a los drones como una herramienta para manejar el recuento diario de animales y el pastoreo de vacas, diciendo que » los perros del rancho podrían estar enfrentando la jubilación «.

Al discutir cómo sería su uso ideal de drones para la ganadería, a Church le gustaría etiquetar con RFID cada vaca y poder leer y localizar con precisión cada animal con un dron. Church resumió su idea diciendo: «Mi sueño es poder escribir un número RFID y el dron saldrá y encontrará la vaca en el campo».

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Desarrollos en agricultura de precisión en los próximos 5 años

La introducción de la agricultura de precisión a menudo se conoce como una revolución agrícola. Sin duda, ha ayudado a cambiar la forma en que los agricultores y los agricultores ven el proceso de producción de alimentos, centrándose en los pequeños detalles para obtener ganancias marginales que brinden beneficios de productividad y eficiencia.

La cadena de suministro agrícola se ha visto impulsada por los agricultores que exigen innovación de vanguardia y los fabricantes y proveedores pueden ofrecer innovaciones revolucionarias al mercado.

Pero la progresión no siempre ha sido rápida. El concepto de agricultura de precisión se remonta a Estados Unidos en la década de 1980, pero otras naciones bien desarrolladas con una fuerte presencia agrícola, como el Reino Unido, Francia y otros países europeos importantes, tardaron más de 10 años en aferrarse a su potencial.

Un avance rápido de 20 años y una gran cantidad de opciones han sido entregadas por los principales fabricantes que han superado los límites de lo que es posible, maniobrable, medible y registrable en el campo. Los agricultores lo han aceptado y los países que salieron lentamente de los bloques están ahora a bordo. En el Reino Unido, por ejemplo, alrededor del 60% de las tierras agrícolas del Reino Unido se encuentran ahora bajo algún tipo de gestión de agricultura de precisión. 1

Sin embargo, ¿está por llegar la verdadera revolución?

Integración para afrontar los retos del mañana

En términos generales, los avances en tecnología de precisión desbloquean el potencial. Eso podría ser potencial para la eficiencia, la productividad, la sostenibilidad ambiental, la rentabilidad; muchos van de la mano.

Dado que los productores de alimentos están presionados para aumentar la producción a partir de menos insumos, será primordial una selección precisa de los insumos correctos en el momento adecuado.
La integración entre tecnologías y plataformas es donde la agricultura de precisión se puede llevar al siguiente nivel.

El uso de drones e imágenes satelitales para capturar información específica del sitio sobre un campo de cultivo puede indicar a los fumigadores dónde se encuentran las poblaciones de malezas. El muestreo del suelo puede funcionar de la mano con máquinas diseñadas para colocar fertilizante solo en áreas del campo donde se requiere un aumento de nutrientes.

Las decisiones de manejo se pueden analizar durante la cosecha cuando se entregan datos de rendimiento en tiempo real, lo que brinda un análisis significativo sobre si se tomaron las acciones correctas.

Big data

Parte del éxito de la próxima ola de productos agrícolas de precisión depende de los datos. La forma en que la tecnología de precisión mejora la agricultura depende enormemente de cómo se manejen los macrodatos.

Los fabricantes continuarán invirtiendo en nuevos productos y tecnología para permitir a los agricultores hacer las cosas mejor, más rápido o más eficientemente que antes. Pero la integración es donde la agricultura de precisión realmente llega a desarrollar su potencial.
Los datos se crean y capturan en todo el mundo, desde tractores que se mueven por los campos hasta agrónomos que toman muestras del suelo. Las estaciones meteorológicas transmiten continuamente información sobre las condiciones de crecimiento, mientras que los vehículos aéreos no tripulados trazan los perfiles de un solo campo.

Actualmente, gran parte de esos datos se utilizan para análisis sobre el terreno o para informar la próxima decisión de gestión en la explotación. Lo que entusiasma a los fabricantes, proveedores, asesores y agricultores es lo que podría lograrse si todos esos datos fueran capturados, limpiados y convertidos en algo más innovador.

La cadena de suministro podría usar esa información para crear una imagen precisa de cómo son las condiciones en ubicaciones o condados específicos para ayudar a asesorar a los agricultores sobre qué productos pueden usar para lograr los mejores resultados. Los fabricantes pueden ver las tendencias locales, nacionales e internacionales rápidamente, asegurándose de tener existencias y recursos para satisfacer los picos de demanda o capitalizar las áreas de crecimiento.
Los agricultores reciben mejores consejos, reciben pedidos rápidamente y usan solo los insumos que necesitan para lograr el mejor resultado.

La cadena de suministro y las granjas pueden obtener enormes beneficios. Desbloquear el potencial depende en gran medida de las relaciones entre los dos.

Y ya está sucediendo. Las principales empresas agrícolas están abriendo nuevos caminos para comprender qué datos se pueden capturar y dónde se utilizan mejor en la granja.

Mayor disponibilidad en mercados emergentes

Atrás quedaron los días en que la agricultura de precisión era solo para el granjero a gran escala.
De hecho, la agricultura de precisión tiene el potencial de generar enormes beneficios en los mercados agrícolas emergentes.

Más del 70% de los empleos en África Oriental se encuentran en la agricultura2, donde la mayoría de los cultivos se producen mediante prueba, error y experiencia. Sólo recientemente la mecanización ha contribuido a transformar la jornada laboral.

Si bien algunos de los dispositivos y maquinaria inteligente no son aplicables o no están disponibles para los pequeños agricultores en las regiones en desarrollo del mundo, como África, los principios de la agricultura inteligente se mantienen.

Las pequeñas explotaciones agrícolas sustentan a más de dos mil millones de personas en todo el mundo, pero pocas tienen acceso a la información y el asesoramiento que necesitan para reemplazar un legado de prácticas agrícolas ineficientes y ambientalmente insostenibles.

La información localizada puede mejorar enormemente la producción, reducir el uso innecesario de fertilizantes y pesticidas y aumentar las ganancias. Las innovaciones de empresas globales de alta tecnología están comenzando a penetrar en los mercados emergentes, transformando vidas y medios de vida.

A medida que la comunicación sobre el terreno continúa mejorando para muchos pequeños agricultores en los rincones no desarrollados del mundo, la información y el apoyo precisos tendrán un impacto positivo y dramático en las pequeñas granjas.

¿Hasta dónde puede llegar la agricultura de precisión?

Los fabricantes y proveedores de equipos de agricultura de precisión están preparados para seguir ofreciendo soluciones inteligentes en un mundo conectado a Internet. Su enfoque es el mismo que el de los agricultores; para afrontar los retos de la producción alimentaria moderna.

Cerrar las brechas entre las instituciones de investigación y los equipos de investigación y desarrollo y desde la fábrica hasta el campo será clave para traducir la explotación práctica para respaldar la sostenibilidad de la producción primaria y la funcionalidad de la cadena de suministro.

Los datos, la información y el conocimiento en la granja deben fluir fácilmente a través de la cadena de suministro hasta la granja y viceversa para brindar mayores oportunidades de optimización, innovación y eficiencia. Una cadena de suministro que prioriza la conectividad en beneficio de cada empresa individual y de la industria en su conjunto está bien posicionada para cosechar los lucrativos beneficios.

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Los drones, alternativa de bajo costo para monitorear zonas agrícolas

Los vehículos aéreos no tripulados (VANT), conocidos como drones por su semejanza a los zánganos (drone en inglés) en tamaño, forma y sonido, son aeronaves operadas a distancia, con cierta autonomía de vuelo, que pueden ser equipadas, entre otros instrumentos para la adquisición de datos, con diferentes sensores como cámaras digitales, multiespectrales o térmicas, entre los más empleados.

Con esta tecnología se pueden grabar imágenes de alta resolución espacial y temporal, útiles tanto para representar el relieve de un terreno y sus detalles a escala, a partir de levantamientos cartográficos, como para reconocer patrones terrestres, medición remota de propiedades y variables de la superficie terrestre. Por ello son una alternativa para estimar variables de interés hidroagrícola en forma remota.

El monitoreo detallado de zonas agrícolas, bajo una agricultura intensiva, aprovecha las imágenes de alta resolución para estimar parámetros biofísicos clave de los cultivos como concentración de clorofila, agua, materia seca, índice de área foliar, y temperatura.

El uso de drones equipados con sensores multifuncionales pequeños, complementados con sistemas de navegación autónoma, es una alternativa viable de bajo costo para monitorear zonas agrícolas. Con ello se facilita la observación frecuente de parámetros de cultivos con una resolución espacial y temporal mayor a la que se obtiene actualmente a través de sensores satelitales.

Asociado a lo anterior esta tecnología permite contar con información topográfica y de obra civil, con precisión de centímetros, de gran utilidad para la supervisión y diseño de obra civil en el ámbito de la infraestructura hidroagrícola.

El Instituto Mexicano de Tecnología del Agua cuenta con un dron multirrotor y otro de ala fija, que se han utilizado en levantamientos topográficos en los cauces que cruzan las localidades de Tlaola y Chicahuaxtla en la sierra de Puebla, la supervisión de las presas la Boquilla en Chihuahua y Valerio Trujano en Guerrero, así como en estudios en apoyo al riego de precisión, para estimar variables agronómicas, el estrés hídrico y el desarrollo de los cultivos, en parcelas localizadas en Sinaloa y Morelos entre otras entidades.

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IMPACTO DE LA MICRODOSIFICACIÓN DE FERTILIZANTES EN EL RENDIMIENTO DE LOS CULTIVOS EN EL SAHEL

Menos puede ser más si se aplica el fertilizante adecuado en el momento adecuado, en la cantidad adecuada y en el lugar adecuado. En el África subsahariana, la microdosificación de fertilizantes desarrollada por el Instituto Internacional de Investigación de Cultivos para los Trópicos Semiáridos ( ICRISAT) y socios ha aumentado la productividad agrícola. Para mejorar la productividad del mijo perla y el sorgo, se requieren al menos 100 kg de NPK por hectárea, pero el Dr. Ramadjita Tabo, Director de ICRISAT para África Occidental y Central, reconoció que el costo de $ 40 por hectárea para cumplir con este requisito era prohibitivo para pequeños agricultores. Además, los suelos arenosos de la región eran deficientes en fósforo, por lo que ICRISAT recomendó que los agricultores usaran 6 g de NPK (15-15-15) más 2 g de DAP y 1 g de urea, solo una pizca de 3 dedos, lo que resulta en solo 2 g requeridos por planta y limitando uso total de fertilizantes a solo 20 g por hectárea.

Se llevaron a cabo pruebas en la granja para evaluar el efecto de la microdosificación en el clima semiárido de Mali, Burkina Faso y Níger. [1] En el Sahel, los suelos son arenosos con escasa fertilidad y escasas precipitaciones (500 mm-800 mm anuales). [2] En estos ensayos, los agricultores seleccionaron la variedad de planta y el tipo de fertilizante de acuerdo con lo que estaba disponible en su país. La siguiente tabla muestra las tasas de aplicación de fertilizantes por país. Se encontró que, en promedio, la microdosificación de fertilizantes aumenta el rendimiento de mijo, sorgo, maíz, caupí y maní entre un 44% y un 120%. [3]

País Microdosis de fertilizante
Burkina Faso 4 g de fertilizante de nitrógeno, fósforo y potasio (NPK) (15-25-15)
Mali 4 g de NPK (17-17-17)
Níger 6 g de NPK (15-15-15), 2 g de fosfato de di amonio (DAP) (18-46-0) y 2 g de DAP + 1 g de urea (46-0-0)
Nota: (15-25-15) indica la mezcla de nitrógeno, fósforo y potasio. Por ejemplo, si compró una bolsa de 50 libras, 15 libras (o 15%) serían nitrógeno, 25 libras serían fósforo y 15 libras serían potasio. El 45% restante es simplemente relleno, que se utiliza

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Mientras participaba en un podcast reciente presentado por Tech Toolshed ( Conociendo los datos agrícolas transparentes ) de United Soybean Board , el presentador hizo esta pregunta: ¿Qué significa transparencia de datos? Les pregunté a algunos líderes de la industria qué significa para ellos la «transparencia de datos». Aquí están esas respuestas:

Billy Tiller, director ejecutivo de Grower Information Services Cooperative (GiSC) y agricultor de Texas:
“La transparencia significa que el agricultor comprende lo que está sucediendo con sus datos. El agricultor es un hombre de negocios y debería poder tomar la decisión sobre cómo se comparten los datos sin que se haya hecho por él. La transparencia significa que, como agricultor, tengo la oportunidad de aprovechar al máximo mis datos. Tengo la oportunidad de elegir las empresas con las que quiero compartir mis datos. No tengo miedo de que mis datos se utilicen para un fin distinto al que yo deseo. Eso es lo que significa transparencia «.

Jason Tatge, fundador de Farmobile :
“La transparencia de los datos significa utilizar los datos con integridad para que las personas sepan qué datos se recopilan, quién tiene acceso a ellos y cómo pueden interactuar con ellos. Vivimos en una época en la que la confianza está en su punto más bajo, cuando las violaciones de datos y las asociaciones opacas son la norma, y ​​las personas buscan los agentes y administradores de sus datos más confiables. ¿Cómo se gana esa confianza? Lo hace proporcionando una visión clara de 360 ​​grados de cómo se utilizan los datos, lo que garantiza que los creadores de datos tengan acceso a ellos en cualquier momento, así como un control directo sobre cómo y cuándo se comparten «.

Amanda Neely, Answer Tech de WinField United :
“El concepto de transparencia de datos agrícolas es simple: los agricultores son dueños de sus datos y deben saber exactamente cómo los trata su proveedor de datos. ¿Se está compartiendo? ¿Se está vendiendo?

La organización Ag Data Transparent (ADT) tiene la misión de aumentar la transparencia de los datos. Por eso, cuando se fundó la organización, el enfoque estaba en la transparencia, no en lo correcto o lo incorrecto. Las empresas transparentes deberían poder responder (al menos) 10 preguntas sobre cómo recopilan, almacenan, comparten, usan y eliminan los datos de los agricultores. Para ADT, la transparencia significa ser honesto con los agricultores para que puedan tomar decisiones informadas sobre los datos.

Finalmente, aquí están mis pensamientos sobre lo que significa «transparencia de datos», tomando de todas estas ideas. Hay tres elementos clave para cualquier acuerdo de datos transparente. Debe ser (1) claro; (2) simple; y (3) honesto. “Claro” significa que el acuerdo está escrito para que los agricultores lo entiendan. “Simple” significa que el acuerdo es solo por el tiempo que sea necesario y omite la jerga legal típica. Los acuerdos largos y complejos pueden redactarse en un lenguaje sencillo, pero eso por sí solo no los hace transparentes. Y finalmente, «honesto» significa que la información importante no está enterrada en letra pequeña. Muchos contratos son legalmente precisos, pero ocultan las disposiciones clave en la página 3. El resultado es que el agricultor no comprende realmente lo que está firmando. Eso no es transparencia.

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Dispositivos portátiles para vacas el siguiente nivel en agricultura de precisión

Hasta el año pasado, David Simmons se despertaba a las 4 todas las mañanas y caminaba 400 metros hasta su establo para atender a las vacas. El hombre de 33 años, dueño de una granja lechera cerca de Corner Brook, siguió un horario estricto de ordeños de 5 am y 5 pm, y tenía que estar en el establo temprano todos los días para prepararse.

Pero desde que instaló los «robots», un sistema de ordeño robótico que compró en octubre pasado, las vacas se ordeñan por sí mismas y el Sr. Simmons duerme. Los mismos «robots» le permiten al Sr. Simmons controlar a las vacas, que usan dispositivos similares a los FitBits. para rastrear todo, desde la temperatura corporal hasta el nivel de actividad, en una aplicación de iPhone, que navega mientras prepara su café matutino.

«Sé lo que tengo que hacer incluso antes de llegar al granero», dijo Simmons. Él y su esposa, Sara, siguen trabajando tan duro como siempre, dijo. Pero ahora funcionan de manera más inteligente. «Sé qué vacas tengo que ir a ver».

En Terranova, la suya es la primera granja lechera que utiliza un sistema de ordeño robótico: puestos en los que las vacas entran y salen por su propia voluntad, donde los láseres y una cámara 3-D guían un brazo robótico hacia las ubres de los animales. Pero en todo Canadá, Simmons es solo uno de los muchos que están recurriendo a tecnología de vanguardia, estacionar robots y drones en sus graneros junto a arados y tractores para aumentar la eficiencia.

En el pasado, los Simmons se basaban en señales visuales para saber si una vaca estaba enferma: si sus ojos parecían hundidos o si su masticación se ralentizaba drásticamente. Pero estos signos tardan días en desarrollarse, si es que alguna vez lo hacen: el ganado es una presa natural, por lo que ocultan sus síntomas para evitar parecer débiles a los depredadores.

Pero ahora, con cada una de sus aproximadamente 100 vacas lecheras con un collar negro con un pequeño dispositivo de rastreo rojo, los Simmons saben el minuto en que una de sus vacas se está comportando de manera anormal. «¿Sabes cuando empiezas a tener gripe … crees que tienes un cosquilleo o que podrías tener un poco de dolor en la espalda, pero no estás muy seguro?» Dijo el Sr. Simmons. «Esto nos permite ayudar a cuidar a las vacas antes de que sientan ese cosquilleo».

El sistema de los Simmonses está hecho por Lely, una empresa holandesa, y dentro de cada collar hay un podómetro, que rastrea la actividad y la masticación de la vaca, y un transpondedor. El transpondedor significa que cuando una vaca ingresa al robot, arrastrada al establo por los bocadillos que recibe una vez dentro, el establo «reconoce» a la vaca y ajusta la configuración en consecuencia.

Gran parte de la tecnología que los Simmons utilizan en su granja ha estado disponible durante décadas. Lely primero hizo el prototipo de un modelo temprano del robot de ordeño en 1992. Pero los avances recientes en la tecnología «vestible» y el desarrollo de productos populares de mercado masivo como FitBits que rastrean la actividad y la dieta de las personas, lo que significa que los dispositivos ahora son más confiables y asequibles.

En total, el sistema le costó a los Simmons $ 750,000, que incluye renovaciones en su granero. Pero el resultado ha sido una mayor producción de leche y una reducción en la cantidad de personal, beneficios que, según el Sr. Simmons, compensarán el costo a largo plazo.

La tecnología está destinada a abordar problemas persistentes en el mundo de la agricultura: aumento del costo de producción y escasez de mano de obra calificada. Los Simmons en Terranova, por ejemplo, se han encontrado compitiendo con los campos petrolíferos de Alberta por el mismo grupo de trabajadores «que entran y salen».

LA HISTORIA CONTINÚA DEBAJO DEL ANUNCIO

Otra gran parte del problema laboral, dicen los expertos, es el envejecimiento de la población. Entre 1991 y 2011, la edad promedio de un operador agrícola aumentó de 47 a 54, según Statistics Canada. En el mismo período, el número de menores de 55 años se redujo en aproximadamente un 42%.

«Las personas que tenían mucha experiencia, la generación anterior, están comenzando a irse con bastante rapidez», dijo Andrew Uden, quien creció en una granja de ganado de Nebraska y ahora es el director de operaciones de Quantified Ag, una empresa de tecnología que desarrolla dispositivos portátiles. dispositivos para ganado de carne.

La nueva tecnología permite a los agricultores arreglárselas con menos trabajadores y ayuda a compensar la menor experiencia al entregar datos precisos directamente de los campos o de los propios animales.

La tendencia en los últimos años ha sido hacia la «agricultura de precisión»: utilizar tecnología para recopilar datos hiperespecíficos para que los agricultores puedan ser más eficientes en sus métodos. Los agricultores, por ejemplo, ahora pueden usar drones para volar sobre sus campos, recopilando datos en cada centímetro cuadrado para poder personalizar la cantidad de fertilizante o insecticida que deben entregar en áreas específicas.

El Sr. Uden agregó que incluso los jóvenes que ingresan a la agricultura a menudo vienen con ganas de un estilo de vida diferente.

«Muchos niños no van a la universidad durante cuatro o cinco años, salen con un título, para montar a caballo y sacar ganado enfermo todo el día», dijo.

Los Simmonses son ejemplos de esto. Tanto David como Sara crecieron en granjas, obtuvieron diplomas universitarios y luego regresaron para hacerse cargo de las operaciones lecheras en la granja familiar del Sr. Simmons.

Los cambios tecnológicos significan que ahora pueden desayunar y cenar juntos la mayoría de los días con su hija pequeña. «Nuestro tiempo es más flexible», dijo Simmons. «Si nuestra pequeña tiene una actividad, una cita para jugar o una fiesta de cumpleaños, nunca nos la perdemos».

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Drones en la agricultura de precision

A medida que el desarrollo de la programación y la inteligencia artificial amplían sus aplicaciones, también lo hacen los medios para reemplazar las tareas que tradicionalmente se realizaban manualmente. Los drones, por ejemplo, programados de forma inteligente, pueden ahorrarle al agricultor la tarea repetitiva y engorrosa de examinar cada planta o árbol individualmente y utilizar las mismas técnicas para optimizar el crecimiento; un agricultor puede sentarse e investigar los medios para optimizar la agricultura, mientras que los drones hacen el trabajo pesado.

¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión es un medio de gestión agrícola y agrícola basado en la observación, medición y respuesta a las condiciones de los cultivos de forma continua. La agricultura de precisión se refiere a la forma en que los agricultores manejan los cultivos para garantizar la eficiencia de insumos como el agua y los fertilizantes, y para maximizar la productividad, la calidad y el rendimiento. El término también implica minimizar plagas, inundaciones no deseadas y enfermedades.

Un componente clave de este enfoque de gestión agrícola es el uso de tecnología de la información y una amplia gama de elementos como guía GPS, sistemas de control, sensores, robótica, drones, vehículos autónomos, tecnología de tasa variable, muestreo de suelo basado en GPS, hardware automatizado, telemática y software.

¿Dónde entran los drones?
Si bien la agricultura de precisión es el cerebro del agricultor, un dron puede ser el cuerpo del agricultor. Los drones se utilizan para observar los cultivos, su textura, crecimiento, estado de las plagas, estado de la flor, etc. Procesan estos datos observados utilizando programas basados ​​en agricultura de precisión y en base a los análisis que realizan los programas que realizan los drones. tareas o responder a los cultivos para optimizar el crecimiento.

Pero, ¿por qué drones? ¿Por qué no un tractor programado o un robot humanoide?

Bueno, las características aéreas exclusivas de los drones hacen que la aplicación de la agricultura de precisión sea muy eficaz. Examinemos cómo funciona la agricultura de precisión con drones.

Uso de drones en agricultura de precisión

¿Como funciona?
La aplicación de la agricultura de precisión es simple, tome la entrada, trátela y elija automáticamente la mejor respuesta. Los drones, sin embargo, tienen una movilidad muy alta y suficiente espacio para llevar microcontroladores programados según la agricultura de precisión; haciendo que los drones sean exclusivamente eficientes para la gestión agrícola. Los siguientes procesos son las características exclusivas de los drones:

Cartografía:
El mapeo o la topografía es la operación de observación del dron. Con los nuevos modelos de drones, el agricultor solo necesita dibujar alrededor del área que necesita cubrir, ya que los drones están equipados con software de planificación de vuelo que les permite seguir una ruta de vuelo automatizada, la ruta también puede ser decidida de forma autónoma por el dron si utiliza inteligencia artificial. . El dron toma fotos automáticamente usando sensores a bordo y la cámara incorporada, y usa GPS para determinar cuándo tomar cada foto.

La cartografía utiliza técnicas de programación como el seguimiento de imágenes y la adquisición de imágenes, las mismas técnicas que se utilizan en los programas de reconocimiento facial y los robots; A medida que el programa se vuelve más sofisticado, ya sea mediante el uso de IA o manualmente, el dron se vuelve más inteligente y piensa cada vez más como un agricultor, ya que es más capaz de identificar enfermedades en los cultivos y decidir las respuestas óptimas, como se explica a continuación en Eliminación de cultivos. .

Fumigación:
La limpieza de cultivos es el trabajo engorroso y aburrido de un agricultor que puede ser asumido por drones para ahorrar tiempo, recursos y salud. Los drones pueden transportar tanques de fertilizantes y pesticidas para fumigar cultivos con mucha más precisión que un tractor. Esto ayuda a reducir los costos y la exposición potencial a pesticidas para los trabajadores que habrían necesitado fumigar esos cultivos manualmente.

El mapeo y el desempolvado de cultivos, combinados, hacen que los drones sean agricultores muy inteligentes y activos, ya que pueden analizar los cultivos con precisión y responder de manera adecuada.

¿Cuáles son los requisitos para la instalación?
Bueno, ¿qué necesitamos para hacer uso de la agricultura de precisión e integrarla con la tecnología de drones?

Experiencia agrícola:
El requisito principal para que la agricultura de precisión funcione es el requisito de experiencia agrícola que debe formar la base de la programación de los drones con los que aprenden los criterios para identificar problemas y estudiar cultivos.

Experiencia en programación:
Mediante comandos precisos, incluido el aprendizaje automático de prueba y error o la inteligencia artificial, los drones deben programarse para que funcionen como agricultores. Se supone que deben observar y responder de manera apropiada.

Equipo de drones:
El dron en sí es, por supuesto, un requisito vital. Pero el equipo instalado en el dron puede marcar una gran diferencia en su efectividad en términos de aplicación de la agricultura de precisión. Las cámaras sofisticadas o los sensores de imágenes térmicas pueden ayudar a identificar plagas y enfermedades de manera más eficiente, mientras que los microcontroladores más grandes y generalmente más costosos pueden mejorar la velocidad de procesamiento y la capacidad de transporte de datos de un dron.

Drones en agricultura

¿Cuales son los beneficios?
La integración de la tecnología de drones con la agricultura de precisión abre muchas posibilidades que son beneficiosas con el estado actual de la tecnología, tanto accesible como conveniente y de vanguardia; pero un atractivo significativo es que la tecnología de drones mejora en funcionalidad con la sofisticación en Tecnología de la Información, que se eleva con una curva pronunciada.

Las siguientes son algunas de las aplicaciones que hacen que la integración de la tecnología de drones con la agricultura de precisión sea muy efectiva:

Monitoreo de equipos de riego:
Administrar varios puntos de riego al mismo tiempo es inconveniente y engorroso, especialmente para los agricultores que tienen muchos campos repartidos por un condado o una región. Una vez que cultivos como el maíz comienzan a alcanzar ciertas alturas, las inspecciones de mitad de temporada de las boquillas y aspersores en los equipos de riego que suministran agua se pueden simplificar y llevar a cabo de manera muy efectiva con drones.

Identificación de malezas entre cultivos:
Los drones pueden trazar un mapa de malezas utilizando los datos obtenidos de sus sensores, por lo que los agricultores pueden diferenciar fácilmente las áreas de proliferación de malezas de alta intensidad de los cultivos saludables que crecen junto a ellos, mejorando la calidad de los cultivos.

Fertilidad de tasa variable:
Agribotix , una startup de servicios de drones agrícolas basada en CO2, ha utilizado mapas NDVI para dirigir las aplicaciones de fertilizantes durante la temporada en el maíz y otros cultivos. Mediante el uso de mapas de aplicación de tasa variable generados por drones para determinar la fuerza de absorción de nutrientes dentro de un solo campo, los agricultores pueden aplicar 60 libras de fertilizante a las áreas en dificultades, 50 libras a las áreas medianas y 40 libras a las áreas saludables , disminuyendo los costos de fertilizantes y aumentando los rendimientos.

Valoración de Salud:
Los drones pueden identificar bacterias, hongos o enfermedades basándose en la radiación infrarroja comúnmente transmitida por sensores, imágenes térmicas, adquisición de imágenes o seguimiento de imágenes y varios otros medios, evitando que las enfermedades se propaguen a otros cultivos. Con imágenes multiespectrales, los drones pueden detectar enfermedades antes de que sean detectadas por el ojo humano.

Cuales son las limitaciones?
Si bien puede ser optimista pensar que «el cielo es el límite», la integración de la tecnología de drones con la agricultura de precisión tiene algunas limitaciones, tanto exclusivas de la tecnología de drones como de la agricultura de precisión y sus sistemas integrados.

Problemas de seguridad y leyes federales:
Un problema que a menudo se plantea contra los drones es su posible uso indebido para sabotaje de la privacidad, contrabando de artículos y actividades terroristas; es por eso que las leyes federales, que varían entre países y estados, regulan el uso de drones.

En los EE. UU., Las regulaciones de la Autoridad Federal de Aviación requieren que todos los propietarios de aviones no tripulados que posean aviones que pesen entre 0,55 libras y 55 libras se registren en línea antes de volar.

Alto costo principal:
La inversión necesaria para actualizar el equipo agrícola convencional a la agricultura de precisión basada en drones podría ser un problema en términos de inversión, ya que es posible que los agricultores no puedan invertir cantidades suficientes para una configuración decente y el período de recuperación puede ser demasiado grande.

Precisión pesar:
Si bien la experiencia agrícola puede estar fácilmente disponible, la experiencia en programación y la sofisticación de los sensores y equipos instalados en los drones pueden requerir muchos recursos para llegar a la marca. Un agricultor analiza los cultivos y requiere mucha precisión con los sensores utilizados en un dron para que sea preciso.

Ejemplos de casos
Diferentes empresas y configuraciones ya están utilizando tecnología de drones para agricultura de precisión en diferentes capacidades. Echemos un vistazo a lo que están haciendo:

AgEagle:
AgEagle demostró, prácticamente, que el uso de drones en el departamento de agricultura en realidad puede ahorrar recursos, ya que fueron capaces de reducir el uso de pesticidas en un 50% simplemente aumentando la precisión de los pesticidas rociados, requiriendo menos cantidad para los mismos, o incluso mejores resultados y eficacia. Esto aumenta las ganancias obtenidas por los agricultores y contribuye al medio ambiente.

CSIC Córdoba:
Xylella fastidiosa es uno de los patógenos vegetales más peligrosos; afecta a más de 350 especies de plantas. Es capaz de transferirse viralmente de una especie a otra. Un estudio publicado en la revista Nature Plants con la colaboración del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC en Córdoba propone la forma de utilizar un dron para detectar el patógeno antes de que afecte a la planta.

“Nuestro estudio encontró que los efectos de la infección bacteriana se pueden detectar de forma remota antes de que aparezcan los síntomas visibles, lo que permite un mapeo rápido y preciso de los olivos infectados con Xylella en los huertos objetivo”, dijo el profesor Peter North, del Departamento de Geografía de Swansea. Universidad .

El diagnóstico precoz de este patógeno en particular es simplemente una pequeña demostración de las posibilidades que abre la agricultura de precisión.

Mapeo de DroneDeploy:
Anteriormente discutimos el mapeo como medio de adquisición de datos de una red de drones. DroneDeploy, una plataforma de software de drones con el repositorio de datos de drones más grande del mundo, publicó su Informe anual de tendencias de la industria de drones comerciales de 2018 . El informe cuantifica el impacto de la información aérea en varias industrias y consolida a DroneDeploy como líder de la industria en software para drones. Como el repositorio de datos y la plataforma de software de drones más extenso del mundo, el ecosistema de DroneDeploy permite a los clientes en 400.000 sitios de trabajo mapear 30 millones de acres, obtener hasta 20 veces ahorros de tiempo y mejorar los flujos de trabajo durante el último año. Esta excelente tecnología de mapeo con drones mejora efectivamente el rendimiento agrícola año tras año hasta en un 172%.

Una palabra final
Ahora sabemos que la agricultura de precisión, aplicada con drones, es un método de gestión agrícola muy eficiente en teoría. Pero al igual que toda tecnología moderna, necesita sofisticación y avance en términos de su aplicación práctica para que sea factible para uso comercial. Este avance es un resultado natural del uso, como cualquier otra tecnología. Concluyendo que el uso de tecnología de drones en el departamento agrícola es una inversión productiva y digna.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

TERCERA REVOLUCIÓN AGRÍCOLA MODERNA

El mundo está al borde de la tercera revolución agrícola moderna y la agricultura de precisión es una parte importante de ella. La primera revolución que ocurrió entre 1900 y 1930, la agricultura mecanizada dejó que cada agricultor pudiera producir lo suficiente para 26 personas . Mucho después de eso, fue la década de 1990 cuando tuvo lugar la segunda revolución conocida como revolución verde. Debido a la progresión científica, se introdujeron nuevos conjuntos de cultivos modificados genéticamente que son resistentes a las plagas y necesitan menos agua, lo que permitió a cada agricultor alimentar a 155 personas . Se espera que la población mundial alcance los 9,6 mil millones en 2050y la producción de alimentos debe ser el doble de los niveles actuales para alimentar a todas las personas. Las capacidades analíticas avanzadas y la mejora constante de IoT serán elementos clave en la tercera revolución, haciendo que cada agricultor sea capaz de alimentar a 256 personas .

Las definiciones populares de agricultura de precisión (PA), agricultura satelital o manejo de cultivos específicos del sitio (SSCM) describen el término como ‘un enfoque tecnológico para el manejo agrícola que observa, mide y analiza las necesidades de campos y cultivos individuales’ . Según McKinsey, el desarrollo de la agricultura de precisión está determinado por dos tendencias: «Big Data y capacidades de análisis avanzado, y robótica: imágenes aéreas, sensores, sofisticados pronósticos meteorológicos locales». En palabras simples, la agricultura que recopila y usa datos de parcelas para administrar y optimizar la producción de cultivos se conoce como agricultura predictiva.

La agricultura predictiva es análoga a tomar una pastilla para tratar una dolencia. Las soluciones se adaptan en gran medida desde el tipo de cultivo adecuado para una parcela hasta el uso de pesticidas solo en regiones específicas. La adopción de la agricultura de precisión reduce el costo de producción y el desperdicio, ya que se satisfacen las necesidades personalizadas de cada parcela. La agricultura de precisión se practica mediante la adopción de software analítico y el uso de equipos técnicos. Se realiza una recopilación rigurosa de datos sobre pruebas de suelo, medición de parcelas, análisis de patrones climáticos y análisis de cultivos a través de dispositivos equipados con sensores colocados a lo largo de los campos. Los datos están calibrados para elaborar conclusiones y, basándose en esos resultados, se puede adoptar un conjunto de prácticas muy detalladas y precisas.

NECESIDAD DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN
En las economías en desarrollo, el 32% de las pérdidas de alimentos se producen durante la producción de alimentos, según lo analizó McKinsey con datos de la FAO.

Las prácticas agrícolas convencionales se centran en el área. Existe un conjunto general de cultivos cultivados en toda una zona. Todos los agricultores de esa zona siguen los mismos procedimientos con respecto a la siembra, la nutrición, el riego y el período de cosecha. En lo que resultan estas prácticas es: imprevisibilidad, uso excesivo de recursos y producción incontrolada de residuos.

Antes del uso de la tecnología en la agricultura, la probabilidad de que un agricultor produjera buenos productos era tan buena como lanzar una moneda y desear cara. Dado que los agricultores no tenían información sobre sus fincas, no había forma de conocer las causas de la pérdida de cultivos. Esta práctica empujó a los agricultores hacia pérdidas y deudas. Los avances en análisis de big data, IoT e imágenes satelitales accesibles crearon optimismo para el sector agrícola, combatiendo así el problema de la imprevisibilidad.

Beneficios de varias formas
Dado que se pueden rastrear los detalles de las áreas en una sola granja, la agricultura de precisión beneficia a los agricultores de varias maneras.

Conjunto refinado de prácticas de cultivo y elección de cultivos en función de la idoneidad de la tierra

Eliminación de volatilidad y riesgo

Gestión de residuos

Costos de producción reducidos

Impacto ambiental mínimo

Uso optimizado de fertilizantes

Administracion del Agua

Resumen
La agricultura de precisión es la adopción de un conjunto de prácticas altamente precisas que utilizan tecnología para satisfacer las necesidades de las parcelas y cultivos individuales. El software de análisis de big data (SaaS) como CropIn o robots como drones se puede utilizar para obtener información detallada de la parcela, el tipo de suelo, los cultivos adecuados, las necesidades de riego y fertilizantes. La información obtenida se utiliza para adaptar una selección infalible de cultivos, cantidad de fertilizante y necesidades de riego. La agricultura de precisión ayuda a los agricultores a vivir una vida libre de deudas, ya que se reducen los costos de producción y las pérdidas y también se minimiza el impacto ambiental general.

Preguntas frecuentes
¿Qué herramientas tengo para adaptarme a la agricultura de precisión?

La agricultura de precisión se enfoca en reducir el costo de producción y el desperdicio, ya que se satisfacen las necesidades personalizadas de cada parcela. Se centra en la recopilación de datos y el análisis de farmpIots, que se compone de sensores, drones y robots para registrar los datos y el software como servicio (SaaS) se puede utilizar para adaptarse a la agricultura de precisión.

Aunque IoT aún se encuentra en una etapa incipiente, los gobiernos de las economías agrícolas dominantes invierten en tecnologías de vanguardia como IoT, AI y Machine Learning para crear soluciones agrícolas más inteligentes. En economías basadas en la agricultura como la India, la implementación de IoT en la agricultura tiene su propio conjunto de beneficios y desafíos únicos. En primer lugar, los agricultores temen actualizarse a agtech, ya que carecen de conocimientos sobre la aplicabilidad de la tecnología en la agricultura.

Además de esto, los sensores, robots y drones que se utilizan en el desarrollo de soluciones de IoT son costosos, de alto mantenimiento y requieren mano de obra técnicamente capacitada para operarlos. Los datos recopilados deben analizarse; esto se puede hacer llevándolos a un laboratorio o utilizando instrumentos en la granja. También se requieren una variedad de sensores para recopilar datos sobre diferentes parámetros que deben analizarse por separado, por lo que son de alto presupuesto. Por lo tanto, la solución debe ser rentable y altamente escalable, considerando los distintos tamaños de las granjas.

Una solución más económica, escalable y precisa es la implementación de soluciones SaaS (software como servicio) basadas en la nube. Estos softwares utilizados en la tecnología agrícola se enfocan en brindar soluciones agrícolas modernas que ayuden a los agricultores, las empresas agrícolas y otras partes interesadas a tomar decisiones inteligentes basadas en el análisis de datos. CropIn está a la vanguardia para hacer que la agricultura sea más inteligente con el uso de imágenes satelitales, análisis del clima y aprendizaje automático para monitoreo, detección, análisis y predicción. Las aplicaciones inteligentes de CropIn se pueden integrar con software y sensores ya instalados a través de API. Los datos recopilados sobre el suelo o los niveles de humedad, los cambios de temperatura o el cultivo se pueden procesar utilizando las capacidades de los algoritmos de Big Data Analytics y Machine Learning para proporcionar información procesable basada en la precisión de los datos recopilados.

¿Puede la economía digital ayudar a la agricultura?
La reciente digitalización rápida ha reducido el papeleo exhaustivo en bancos, hospitales y la mayoría de las organizaciones del sector público y privado parece disminuir a medida que sus negocios se mueven en línea. La digitalización ha reducido el trabajo manual, que consumía mucho tiempo, era propenso a errores e ineficiente, lo que ahorraba millones a las empresas. La digitalización de la economía ha roto las barreras y ha reducido con éxito el miedo a la dependencia tecnológica, especialmente entre la comunidad agrícola. La digitalización también está revolucionando lentamente el vasto y complejo sector agrícola.

Las Naciones Unidas proyectan que para el año 2050 la población mundial será de 9,7 mil millones. Con la relevancia de más del 60 por ciento de la población mundial en la agricultura para la alimentación, la presión para aumentar los productos para satisfacer las demandas no parece disminuir. Junto con el cambio climático, que está provocando un aumento en las temperaturas globales, los niveles de dióxido de carbono y la frecuencia de sequías e inundaciones, junto con el aumento de los costos laborales, los altos costos de producción y la imprevisibilidad, representan un gran desafío para el futuro de la agricultura. Por tanto, el objetivo es incrementar la productividad de forma sostenible.

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