Cada vez que se presentan eventos relacionados con la agricultura de precision, descubro un nuevo software de gestión agrícola. Las grandes y pequeñas empresas de los sectores agrícola y tecnológico pueden ofrecer un valioso conjunto de herramientas agrícolas digitales. Su software agrícola tiene una conectividad constante, recopila una amplia gama de datos y ofrece análisis significativos en paneles amigables para los agricultores.

Algunas de estas soluciones pueden predecir el retorno de la inversión (ROI) a partir de los rendimientos mediante la aplicación de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Según MarketsandMarkets, el mercado de soluciones de gestión agrícola está creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta del 14% y alcanzará un valor de $ 2 mil millones para 2023 .

Aunque el software de gestión de fincas ofrece una visión general de la rentabilidad, todavía pierde información a nivel de campo. Durante años, predecir el ROI de cada campo ha sido una fruta tentadora pero inalcanzable. Varios factores han mantenido a los agricultores adivinando qué lotes están produciendo la mayor parte de las ganancias y cuáles son responsables de las pérdidas:

– Dificultad para determinar el costo de alquiler de cada lote que a menudo se oculta en el costo total del alquiler de la tierra.
– Se tratan todos los cultivos como si fueran productos iguales.
– Se hace una comparación entre las ventas y los gastos totales.
– Se pasan por alto los costos de fertilizantes y riego.
– Se utilizan medidas insuficientes para proteger semillas.
– Condiciones climáticas severas que afectan los cultivos.
– Costos impredecibles del control de plagas.
– Gastos de recolección se conocen poco o no se consideran
– Los costos laborales son dificiles de calcular
– El almacenamiento de productos es complicado y sus costos dificiles de determinar
– Costos de alquiler y transporte de maquinaria agrícola con el mismo problema.
– Falta de datos abiertos de otros productores y agroindustrias sobre los procesos de cultivo.

Lo que tenemos hasta ahora, en relacion con estas aplicaciones y software, son agricultores abrumados con datos pero que aún carecen de información crítica. Los agricultores no pueden distinguir qué lote es mejor para qué cultivo o qué lotes seguirán siendo rentables en el futuro. Solo pueden experimentar y realizar un seguimiento de los resultados, lo que no es suficiente para predecir los resultados a largo plazo. A menudo, los únicos conocimientos que pueden comparar son el gasto total dentro de un período de tiempo seleccionado y los ingresos por ventas.

Por qué el ROI por lote es tan importante para los agricultores

Predecir el ROI general es un gran problema. Pero el ROI puede ser completamente diferente para cada lote, lo que significa que el rendimiento en el campo debe abordarse de manera adecuada.

Por ejemplo, una herramienta de gestión de datos agrícolas puede indicar que su ROI total permanece en niveles aceptables, por lo que no tiene ninguna razón para dejar de cultivar maíz. Pero digamos que uno de sus lotes es completamente inadecuado para el maíz o está demasiado agotado para cultivarlo. Sin datos de ROI específicos del lote, puede continuar planificando con calma el maíz para este lote durante el próximo año, sin darse cuenta de las pérdidas potenciales que enfrenta.

Otro factor que suele pasar desapercibido es el consumo de combustible. Supongamos que ya compró varios barriles de combustible para maquinaria para cosechar maíz que nunca maduró. Esto puede causar una caída severa en el ROI. Pero podrías pasar años averiguando cómo está sucediendo.

La combinación del software de gestión de cultivos agrícolas con sensores de IoT para medir las condiciones climáticas y del suelo puede salvar el día. Los sensores pueden brindarle información sobre campos que pueden ayudarlo a evitar un uso inadecuado. Aún así, toda esta información se puede perder entre los infinitos puntos de datos que su «tablero de control» le arroja todos los días, pero solo si no está correlacionada con indicadores relevantes, como el ROI.

El estado del RoI por campo en el mercado agrícola digital

Encontrará muchas buenas opciones cuando busque en Google «el mejor software de gestión agrícola «. Pero buscar una herramienta para predecir el ROI por campo es un callejón sin salida. ¿Entonces, cuál es el problema? ¿Cómo es posible que el nicho de RoI a nivel de campo esté vacío?

El mercado de software de gestión agrícola ofrece calculadoras de ROI. Hacen frente a tareas comunes con un simple clic. Pero les faltan funciones de predicción de ROI por campo. A continuación, se muestran algunos ejemplos de calculadoras de ROI bien adaptadas y software agrícola disponibles para uso comercial.

Agrivi: gestión agrícola completa

El producto de automatización agrícola más relevante de Agrivi para predecir el ROI es su herramienta que genera informes de análisis y de la granja. Recopila datos sobre los costos de cada variedad de cultivo y calcula el ROI de todos los cultivos producidos. Los usuarios también obtienen informes sobre otros costos, horas de trabajo y actividades de campo. La solución de Agrivi puede gestionar varios factores críticos que influyen en el ROI total por campo, con un enfoque profundo en los costos de producción de cultivos.

Farmserver: calculadora de RoI

Farmserver calcula el ROI en función de los costos generales y los costos por bushel. Puede ingresar valores manualmente o cargar archivos de datos. Pero un agricultor probablemente tendría que pasar semanas actualizando manualmente los datos del campo y correlacionándolos con el tamaño del campo.

FUSIBLE: calculadora de RoI

En comparación con Agrivi y Farmserver, que se centran en el ROI por cultivo, FUSE invita a los usuarios a ingresar datos en su maquinaria, calculando los costos de alquiler y mantenimiento para predecir el ROI. Pero tampoco hay información sobre el RoI por campo aquí.

¿Qué hace que el ROI por lote sea tan difícil de predecir?

En primer lugar, para calcular el ROI exacto de cada lote, el software de gestión agrícola debe recopilar automáticamente grandes conjuntos de datos a través de integraciones sólidas.

Los sistemas contables juegan un papel clave. Pero surgen desafíos cuando las empresas agrícolas utilizan sistemas como 1C , uno de los sistemas de contabilidad más populares (y en ocasiones el único sistema de contabilidad disponible) en los países de Europa del Este. Este software carece de capacidades de integración nativas y solo el desarrollo personalizado puede resolver esta tarea.

En países como el Reino Unido y los Países Bajos, existen muchas soluciones de contabilidad que ofrecen más opciones de integración. Me viene a la mente FinancialForce , construido sobre la plataforma Salesforce ; eAccounts es otra opción común.

Mantener las finanzas alineadas con sus operaciones agrícolas marca la diferencia. En un futuro cercano, definitivamente veremos más integraciones entre soluciones inicialmente independientes. Los proveedores de Agritech unirán esfuerzos con los proveedores de software de otros campos para ofrecer ecosistemas sin fronteras de soluciones para la agricultura, la contabilidad y la logística.

Supere los desafíos y vea qué sucede a continuación

Como cualquier innovación, los sistemas de gestión agrícola para predecir el ROI por campo enfrentan numerosos desafíos en su camino para brindar a los agricultores una imagen clara de sus ganancias. Pero los beneficios de las integraciones sólidas, la automatización y las decisiones basadas en conocimientos justifican plenamente la inversión de tiempo y esfuerzo. Los sistemas de gestión agrícola para predecir la ROI pueden identificar las pérdidas potenciales temprano debido a un uso inadecuado del campo o rendimientos sobreestimados.

Además, la información por campo puede ayudar a prevenir pérdidas potenciales en el futuro al predecir caídas en los rendimientos en función de las mediciones del suelo y las condiciones climáticas. Las medidas preventivas también pueden aumentar el retorno de la inversión al permitir oportunidades previamente desaprovechadas como respuestas rápidas y adecuadas a las condiciones del campo, así como al reducir los costos operativos.

Caso de uso de software de gestión agrícola con ROI por campo

Recientemente, Granular by Corteva anunció el lanzamiento de Granular Insights . Esto reemplaza las hojas de cálculo heredadas con una solución rica en datos para obtener ingresos estimados por campo. El sistema promete automatizar gran parte del trabajo manual que los agricultores tienen que hacer para encontrar el resultado final de cada campo.

La compañía dice que los agricultores pueden usar Granular Insights para analizar el ROI, tomar decisiones sobre semillas, monitorear el rendimiento del campo y rastrear los niveles de humedad de la cosecha, que aparecen como capas de mapas, para comparar los ingresos por campo. Sid Gorham, director ejecutivo de Granular y presidente de Corteva, considera que la falta de tales soluciones es el principal problema para los agricultores.

“Especialmente en el entorno actual, los agricultores necesitan tener una mejor visibilidad de sus resultados. Nos dimos cuenta de que uno de los mayores puntos débiles de la finca es que los datos de un agricultor están por todos lados, y se necesita mucho tiempo y esfuerzo para reunirlos todos ”, dijo.

Entonces, ¿cómo debería ser un sistema de gestión agrícola para calcular el ROI exacto por lote y predecir las fluctuaciones futuras?

Digamos que un agricultor ha recolectado mediciones de suelo y humedad de diferentes campos para cultivar cultivos seleccionados. El sistema de manejo de cultivos del agricultor está integrado con un ecosistema global donde los agronegocios y otros productores comparten datos sobre los mismos cultivos, por lo que es evidente dónde es mejor cultivar esos cultivos.

Descubra por qué AgFunder invirtió en la startup israelí de software de gestión agrícola Fieldin aquí .

Después de recopilar las mediciones, el agricultor puede compararlas con los criterios estándar proporcionados por el software agrícola y comenzar a plantar semillas en los campos seleccionados. Después de cosechar los rendimientos tan esperados, el agricultor puede monitorear las ventas correlacionadas con los costos invertidos en los cultivos. Para esto, el agricultor puede usar una herramienta para la planificación presupuestaria que rastrea todos los gastos e ingresos continuos de las ventas. Como resultado, el ROI total del negocio parece relativamente alto, pero aún por debajo de la predicción. Para reconocer la razón de este desajuste, el agricultor puede traer más datos de entrada que el sistema agrícola no proporciona de forma predeterminada. Pero todo esto puede ser demasiado para un granjero ocupado. ¿Lo que debe hacerse?

Determinar el ROI por campo desde el principio daría una imagen clara de lo que falta y dónde. La vinculación de los datos recopilados sobre las condiciones particulares del campo a cada acre proporcionaría a los agricultores una estrategia adecuada y expectativas razonables. Después de experimentar con nuevos cultivos, el agricultor vería exactamente dónde salió mal el experimento, obteniendo el ROI más bajo.

Obtener este nivel de transparencia y trazabilidad de costos podría saturar los sistemas de gestión agrícola con datos para comparar el rendimiento de campos similares en condiciones similares y el ROI del proyecto por campo. Para la próxima temporada, el agricultor podría planificar sus gastos basándose en cosechar menos cultivos de campos particulares. Conociendo el tamaño exacto de un campo, podrían hacer un presupuesto para cubrir el combustible para la maquinaria y los pagos de los trabajadores, mientras que se podría gastar dinero adicional en riego y fertilización. O los ahorros se podrían gastar en un mayor cultivo de otros cultivos, incluido el suministro de nuevas semillas, fertilizantes y maquinaria especial.

Las integraciones juegan un papel crucial aquí. Los valores de un sistema de contabilidad deben sincronizarse automáticamente con las operaciones agrícolas en el campo. Un sistema agrícola puede rastrear el consumo de combustible de los recolectores para cada campo usando sensores remotos y puede correlacionar estos datos con los presupuestos de los agricultores para mostrar el impacto directo en el ROI por campo.

Entonces, ¿qué integraciones necesitan los sistemas agrícolas?

– Contabilidad: los agricultores ya utilizan sistemas de contabilidad, pero requieren módulos avanzados para recopilar datos en tiempo real de los campos como insumos para los cálculos de costos.

– Sistemas de gestión de recursos humanos: la agricultura es una actividad colectiva, por lo que es imprescindible un sistema de inicio y cierre de sesión para los trabajadores de campo.

– Banca digital: los pagos para los trabajadores deben incluirse en el costo por campo según las facturas automatizadas de los bancos digitales.
Inteligencia empresarial y análisis: prediga eventos antes de que sea demasiado tarde.

– Mapeo: los datos de campo geoespacial y las coordenadas junto con las capas de costos y las actualizaciones recientes deben aparecer en los mapas de campo.

– Equipo conectado: recopile datos de la maquinaria en el campo para saber qué recursos gasta y los cultivos que obtiene a cambio.

– Suministro de fertilización: compre para cada campo solo cuando sea necesario.
Detección de IoT: recopile mediciones del suelo y el clima para calcular los costos potenciales de riego y las pérdidas debido a condiciones severas.

– Satélites: observaciones espaciales relacionadas con ubicaciones de campo.

– Imágenes aéreas: controle el rendimiento de los cultivos y mapee los cultivos en mapas agrícolas precisos.

Más que «crecer más con menos»

Es hora de que los agricultores se acerquen y aprovechen el fruto deseado de un ROI predecible por campo. La agricultura de precisión orientada al campo podría ser clave para operaciones comerciales predecibles con una planificación más precisa y un uso más inteligente de los recursos. Equipar a los agricultores con conocimientos sobre campos particulares conduce a prácticas agrícolas sostenibles en todas las operaciones agrícolas.

“Crecer más con menos” suena como un buen lema. “Obtener ganancias predecibles de cada campo con menos espacio” suena como una estrategia real.

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Investigadores de la Universidad de Cornell, Nueva York, se están asociando con los productores de manzanas para aumentar la eficiencia del aclareo químico en los huertos. El programa de investigación denominado «Dilución química de precisión» tiene como objetivo optimizar la aplicación de inhibidores del crecimiento de las plantas de acuerdo con un número óptimo de manzanas por árbol, con el fin de mejorar la comerciabilidad de las frutas y aumentar la rentabilidad de los huertos.

En el cultivo de manzanas, el aclareo se refiere al desprendimiento parcial de los frutos producidos por un árbol para dejar espacio para el crecimiento de otros y lograr un tamaño de fruto y una carga de cultivo optimizados. El adelgazamiento suele ocurrir en junio en el hemisferio norte. Puede realizarse manualmente, lo que requiere entre 100 y 200 horas de trabajo, o químicamente. El aclareo químico consiste en la pulverización de una sustancia activa que regule el crecimiento y la madurez de las plantas, eliminando los frutos más frágiles de los árboles. Un ejemplo de un producto rociado para dilución química es el etefón, un regulador que, a través del etileno en descomposición, fomenta tanto la rotura selectiva como la caída de frutos no deseados.

Investigadores de la Universidad de Cornell descubrieron recientemente que la susceptibilidad de los manzanos a los inhibidores del crecimiento de la fruta es mayor durante los períodos de déficit de carbohidratos, lo que ocurre principalmente durante los días calurosos y nublados, ya que la demanda de carbohidratos aumenta con las temperaturas mientras que la síntesis de carbohidratos requiere luz para desarrollarse.

Dado que la eficacia de la dilución química varía según la temperatura y la luz solar, los productores de los estados de Nueva York y Michigan en EE. UU. Están comenzando a tener en cuenta los datos meteorológicos en sus decisiones de dilución. El modelo subyacente permite a los productores de manzanas igualar el momento y la intensidad de las pulverizaciones de raleo con niveles bajos de carbohidratos en los árboles. Esto eventualmente aumenta la predictibilidad tanto del tamaño de la manzana como de la densidad de la fruta antes de la cosecha. Este llamado ‘modelo de carbohidratos’ se complementa con un segundo modelo llamado ‘modelo de tasa de crecimiento de la fruta’, donde los productores realizan mediciones de los diámetros de la fruta antes y después de la fumigación con inhibidores. Estas mediciones luego se incorporan a una fórmula agronómica que calcula las tasas de crecimiento en las frutas y calcula las decisiones de aclareo químico en consecuencia.

La combinación de ambas herramientas de apoyo a la toma de decisiones, basadas en las tasas de crecimiento de la fruta y la integración de los niveles de carbohidratos, en un solo protocolo llamado ‘ Dilución química de precisión ‘ está ganando terreno en los huertos de manzanas de América del Norte, particularmente en los estados de Michigan y Nueva York. El protocolo Precision Chemical Thinning está respaldado por un programa de investigación dirigido por Poliana Francescatto, investigadora postdoctoral de la Universidad de Cornell. Si bien el modelo aún necesita refinarse, alberga oportunidades prometedoras para la rentabilidad de los huertos de manzanas, lo que permite a los productores alinear mejor sus estrategias de raleo con una carga de cultivo específica y un tamaño y peso de fruta preferencial.

Dilución química de precisión en manzanos: ¿cómo puede contribuir la digitalización?

En 2017, Poliana Francescatto y su equipo llevaron su modelo al siguiente nivel al integrar calibradores habilitados para Bluetooth para medir el diámetro de las yemas de las frutas. En lugar de recopilarse con lápiz, los datos de medición ahora se envían directamente a los teléfonos inteligentes: esto permite a los participantes del programa Precision Chemical Thinning ahorrar tiempo y aumentar la confiabilidad de su estrategia de dilución.

Cómo IoT apoya a los agricultores de huertos en la búsqueda de la agricultura de precisión

El modelo de dilución química de precisión es solo una de las muchas aplicaciones de la agricultura de precisión en el cultivo de frutas. El concepto ahora está encabezado por el advenimiento de la Internet de las cosas (IoT), a través del cual se capturan, analizan e introducen grandes volúmenes de datos de campo en protocolos de toma de decisiones.

Por ejemplo, al combinar datos meteorológicos con datos de humedad del suelo, las tecnologías de IoT son la base de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones que permiten a los agricultores ahorrar costos en aplicaciones de insumos intermedios, desde agua de riego hasta fertilizantes, ya que la absorción de nutrientes en los manzanos requiere la cantidad adecuada de suelo. humedad para patear.

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Las soluciones de exploración con drones, como la asociación de Syngenta con Smart Agriculture Solution de Sony , son una forma revolucionaria en la que los productores y sus asesores están redefiniendo la exploración en el campo. Esta innovadora tecnología puede explorar un campo completo de 120 acres y procesar las imágenes en 30 minutos, o aproximadamente en el tiempo que lleva preparar y beber su taza de café matutino. Las imágenes son fácilmente accesibles para que los asesores de confianza las revisen y las compartan con los productores sin tener que caminar físicamente por los campos y sin conexión a Internet.

La resolución de imagen de unas pocas pulgadas por píxel, en comparación con muchas opciones de imágenes satelitales que proporcionan entre 100 y 400 pulgadas por píxel, permite a los agrónomos profundizar fácilmente en los detalles, planta por planta, y detectar problemas, ya sea una plaga que causa estragos, malezas invadir, o una enfermedad arrasando un campo. Los drones pueden ayudar a maximizar el tiempo y la eficiencia, señalar a los productores y sus asesores directamente a los puntos conflictivos y permitir que los asesores brinden recomendaciones más confiables y fomenten una administración de la tierra más saludable.

1. Maximice el tiempo y la eficiencia
La exploración de cultivos ha sido una parte integral de la agricultura desde el comienzo de la agricultura. La exploración con drones existe en la intersección de la eficiencia y la tecnología para capitalizar la cantidad de tiempo necesaria para la exploración y el análisis con el fin de liberar tiempo para actividades adicionales. Los métodos tradicionales de exploración de cultivos generalmente incluyen pasar horas y días caminando por el campo, observando manualmente el cultivo y tomando notas de campo en cualquier área que pueda necesitar atención y muestreo adicionales. La exploración con drones simplifica el proceso y agiliza la eficiencia, por lo que los asesores de confianza pueden dedicar su tiempo a explorar campos adicionales y más tiempo centrado en verificar áreas específicas del campo.

2. Ofrezca recomendaciones y recetas precisas
Los productores quieren recomendaciones basadas en datos que mejoren sus operaciones agrícolas. La exploración con drones proporciona más información de la que antes era posible junto con puntos de prueba visuales. Esto permite que los minoristas y agrónomos le presenten las mejores opciones porque tienen una imagen más completa de lo que sucede en sus campos. Pueden ofrecerle recomendaciones más informadas y más rápidas para un funcionamiento saludable. Al recopilar una gran cantidad de datos en mucho menos tiempo que los métodos de exploración tradicionales, la exploración con drones le brinda soluciones precisas para sus desafíos de campo únicos.

3. Impulsar la custodia de la tierra y la sostenibilidad
Más datos y visibilidad conducen a un uso más inteligente y preciso de las entradas. Los productores y minoristas pueden utilizar la exploración con drones para identificar cuándo y dónde es más eficiente realizar aplicaciones, lo que reduce el exceso de aplicaciones. Al usar insumos solo cuando y donde sea necesario, puede disminuir la cantidad de viajes a través de su campo, mejorar las prácticas agrícolas sostenibles y mejorar la administración de la tierra. La tecnología de prescripción a través de la exploración con drones permite a los minoristas ir más allá de la vista de pájaro y obtener una mirada de subcampo de lo que está sucediendo en sus campos; sus recomendaciones pueden ayudarlo a abordar áreas problemáticas específicas de un campo, enfocando sus aplicaciones a las necesidades precisas de su campo.

Por separado, las imágenes de drones y la exploración de cultivos son excelentes herramientas; pero cuando se usan juntos, la exploración con drones optimiza el tiempo, la eficiencia y el dinero. Mire hacia atrás en su temporada con confianza, sabiendo que utilizó la tecnología para respaldar su toma de decisiones y para impulsar la salud de su operación.

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El mapeo aéreo es un campo particularmente adecuado para el uso de drones. En comparación con tener que volar un helicóptero para registrar datos remotos, un dron puede hacer el mismo trabajo más rápido, con mayor precisión y de una manera más segura. Estos factores han hecho que el mapeo de drones sea una de las vías más lucrativas para los pilotos profesionales de drones.

Sin embargo, se necesita algo más que un dron y un sensor a bordo para emprender con éxito una campaña de mapeo. Necesitará software que le ayude a planificar la encuesta, ejecutarla y procesar los datos resultantes. La forma más conveniente de hacer todo esto es a través de un paquete de software que ofrece todas las funciones necesarias. En este artículo, enumeramos los mejores paquetes de software de mapeo de drones disponibles en la actualidad.

Que buscar en el software de mapeo de drones
El mapeo de drones es un campo técnicamente exigente que generalmente atrae a pilotos de drones que ya tienen experiencia con la teledetección o el modelado 3D. Sin embargo, incluso los pilotos de drones expertos buscan la comodidad y las mejoras en la calidad de vida que puede ofrecer un buen paquete de software de mapeo de drones. Con una industria tan lucrativa a la que atender, el mercado del software de mapeo con drones ha demostrado ser igual de competitivo.

Con tantas opciones, ¿cómo puedes elegir la correcta? Estos son algunos de los principales factores a considerar:

1. Servicios integrales
Lo más importante a buscar en un paquete de software de drones es que ofrece todas las soluciones necesarias para realizar un levantamiento cartográfico. Esto incluye características que pueden ayudarlo a planificar el alcance y la ruta de vuelo de la encuesta, comunicarse con el dron para ejecutar la encuesta de forma autónoma, registrar los datos y guardarlos en la nube o almacenamiento local, procesar los datos y generar una buena selección de diferentes modelos.

Trabajar dentro de una sola plataforma es una mejora masiva de la calidad de vida que agilizará su proceso y acortará su tiempo de respuesta. Los paquetes de software de drones más populares ofrecen esta función, por lo que no hay razón para que se conforme con menos.

2. Formatos de archivo compatibles
Como piloto de drones profesional que ofrece servicios de mapeo, deberá proporcionar entregables a sus clientes utilizando el formato que necesitan. Es posible que sus clientes necesiten abrir sus datos o modelo utilizando otro software estándar de la industria, AutoCAD, ArcGIS o Google Earth. Estos clientes pueden tener diferentes estándares, por lo que es importante que su paquete de software de mapeo pueda exportar archivos en una amplia variedad de formatos de archivo diferentes.

3. Atención al cliente
El soporte al cliente no solo se refiere a la asistencia que el desarrollador de software le brindará si algo sale mal, aunque eso es una parte importante. También debe cubrir las actualizaciones periódicas del software para mantener la plataforma actualizada y un conjunto completo de tutoriales que le enseñarán todo, desde los conceptos básicos del software hasta las funciones más avanzadas. Las actualizaciones periódicas son particularmente importantes si desea que sus capacidades de mapeo estén siempre al día con los estándares más recientes de la industria.

4. Facilidad de uso
Si eres principalmente un piloto de drones profesional con solo un trabajo adicional como mapeador de drones, entonces es posible que no tengas los conocimientos tecnológicos ni mucho tiempo para aprender una nueva plataforma de software de mapeo. Por supuesto, la facilidad de uso puede no ser una gran prioridad para los profesionales experimentados que han realizado sensores remotos o cartografía antes. Sin embargo, si aún es nuevo en el campo, es posible que desee ceñirse a opciones con opciones más amigables para principiantes.

5. Precio
El precio puede ser un tema complejo cuando hablamos de software. A diferencia de los tiempos antiguos en los que se podía comprar cualquier software con una tarifa única, la mayoría de las plataformas de software hoy en día vienen en paquetes de suscripción. Las plataformas de software de mapeo no son una excepción. El modelo de precios se configura de esta manera porque el software se trata como un «software como servicio», ya que proporciona almacenamiento en la nube, procesamiento y actualizaciones periódicas.

Para compradores más conservadores, algunos paquetes de software ofrecen un período de prueba gratuito. Si nunca ha realizado mapas aéreos antes,

Los 5 mejores paquetes de software de mapeo de drones
1. Pix4D
Cuando se trata de ofrecer un conjunto completo de soluciones, el popular Pix4D es difícil de superar. Ha estado en la industria durante más de diez años, es ampliamente utilizado por miles de profesionales de la cartografía y tiene una comunidad bien desarrollada de usuarios y desarrolladores. A lo largo de los años, la biblioteca de Pix4D se ha expandido enormemente para incluir módulos de software que han sido especialmente diseñados para aplicaciones cartográficas específicas.

¿Necesita un módulo para agricultura de precisión? Prueba Pix4Dfields. Si necesita un mapeo rápido para una respuesta de emergencia, Pix4Dreact lo tiene cubierto.

La belleza del amplio conjunto de módulos de Pix4D es que brindan casi cualquier servicio que necesite. Pix4Dcapture es un complemento móvil de la plataforma que permite la planificación y el control rápidos de la encuesta utilizando solo su teléfono. El procesamiento de datos para fotogrametría y construcción de modelos es manejado por otro módulo. Pix4D también exporta los archivos de salida en una gran selección de formatos de archivo, incluidas las opciones estándar de la industria y ampliamente utilizadas.

Pix4D fue diseñado originalmente para su uso con la línea eBee de drones de ala fija, pero desde entonces ha ampliado sus capacidades para interactuar con la línea de drones de nivel profesional de DJI.

El mayor inconveniente de Pix4D es que puede resultar un poco demasiado complejo para los principiantes. Muchos usuarios han comentado que la interfaz de Pix4D no es tan intuitiva como esperaban y que hay una curva de aprendizaje significativa que superar antes de poder hacer algo.

2. DroneDeploy
A diferencia de Pix4D, DroneDeploy ha realizado esfuerzos en las últimas dos iteraciones de su software para hacerlo más fácil de usar y accesible. Los esfuerzos parecen haber valido la pena, ya que DroneDeploy ahora se erige como una de las plataformas de software de mapeo de drones más populares. DroneDeploy se ha centrado en desarrollar la compatibilidad con drones DJI en sus primeros años, pero desde entonces ha ampliado su alcance a otras marcas populares de drones.

En lugar de crear una biblioteca de sus propios módulos de software, DroneDeploy amplía sus capacidades proporcionando compatibilidad con aplicaciones de terceros. Estas aplicaciones, como EZ3D y Birds.io, aumentan enormemente lo que DroneDeploy puede hacer y permiten procesar el mismo conjunto de datos utilizando diferentes algoritmos para diferentes objetivos.

La principal queja que tienen los usuarios con DroneDeploy es que no ofrece una gama suficientemente amplia de opciones de formato de archivo para exportar. Esto podría ser suficiente para rechazar a los mapeadores de drones profesionales que necesitan funciones de nivel empresarial. Sin embargo, DroneDeploy sigue siendo especialmente adecuado para principiantes debido a una interfaz intuitiva y características fáciles de aprender.

Otra cosa que atraerá a los principiantes es el hecho de que DroneDeploy ofrece una prueba gratuita de 30 días para su software de mapeo. Si está satisfecho con la experiencia, puede elegir entre tres opciones de suscripción, que deberían ser suficientes para adaptarse a cualquier presupuesto.

3. PrecisionHawk
La familia de módulos PrecisionHawk es bastante limitada en comparación con las bibliotecas expansivas Pix4D y DroneDeploy. Sin embargo, lo poco que ofrecen es suficiente para completar un trabajo de cartografía aérea estándar. Está lejos de ser el mejor en lo que respecta a la experiencia del usuario y la accesibilidad, por lo que recomendamos probar primero las capacidades gratuitas de generación de mapas en 3D.

PrecisionHawk divide el proceso de mapeo en tres pasos, cada uno atendido por un módulo de software específico. El primer paso, planificación y ejecución, se realiza a través de la aplicación móvil PrecisionFlight. Al igual que cualquier aplicación de planificación de vuelo de alta calidad, PrecisionFlight le permite definir rápidamente un alcance para el reconocimiento aéreo o establecer una ruta de vuelo personalizada para que la siga el dron. El dron también realiza estas órdenes automáticamente a través de la conexión con la aplicación PrecisionFlight.

El procesamiento de datos es manejado por el módulo PrecisionMapper. Es una plataforma de procesamiento de datos basada en la nube donde los usuarios pueden elegir entre una biblioteca grande y en crecimiento de diferentes algoritmos de procesamiento.

PrecisionMapper ha sido bastante impresionante en este aspecto, ya que se ha ido configurando a lo largo de los años para cubrir casi todo lo que necesita para el mapeo aéreo. Ya sea que necesite un mapa topográfico 3D estándar, un ortomosaico o un mapa con análisis de salud de cultivos integrado, PrecisionMapper debería tener un algoritmo para usted.

Cualquier salida o datos sin procesar se pueden ver a través de la aplicación de escritorio PrecisionViewer. Esta es una aplicación de visualización básica que también permite anotaciones personalizadas.

Si bien PrecisionHawk no es un software de mapeo que podamos considerar para principiantes, ofrecen sus capacidades de procesamiento de datos basadas en la nube de forma gratuita. Si tiene datos de encuestas sin procesar, puede intentar usar la función gratuita solo para ver lo que PrecisionHawk tiene reservado para usted.

4. AgiSoft
AgiSoft no ofrece soluciones de extremo a extremo, simplemente porque fue diseñado solo para procesar datos de fotogrametría. Si bien no tiene una aplicación móvil de planificación de vuelos complementaria, funciona muy bien en lo que fue diseñado: posprocesamiento.

El motor de modelado 3D de AgiSoft puede unir prácticamente todo tipo de imágenes panorámicas para crear modelos 3D. Puede procesar fotos de alta resolución, fotos con distorsión de ojo de pez, imágenes térmicas, imágenes de infrarrojo cercano e imágenes multiespectrales. También tiene muchas opciones de salida y puede crear casi cualquier modelo posible a partir de datos de mapas aéreos, incluidos ortomosaicos, análisis de salud de cultivos y modelos digitales de elevación, entre otros.

Los usuarios más inclinados a la codificación tienen la opción de integrar un script de Python con AgiSoft para que pueda automatizar las tareas repetitivas. Esta puede ser una opción realmente útil si necesita procesar varios conjuntos de datos rápidamente.

La interfaz de AgiSoft es muy torpe y no oculta el hecho de que definitivamente no fue diseñada para principiantes. Si solo desea probarlo, puede registrarse para el período de prueba gratuito de 30 días. Después de la prueba, puede proceder a pagar los planes de suscripción estándar o profesional.

Es posible que AgiSoft no disfrute del nivel de atractivo masivo que ya experimentan otros paquetes de software de drones más populares. No tiene planificación de vuelo integrada y tiene una curva de aprendizaje empinada. Sin embargo, si está buscando una opción superior de posprocesamiento, entonces vale la pena considerar AgiSoft.

5. DJI GroundStation
DJI GroundStation no se ajusta exactamente a los requisitos si hablamos de paquetes de software de mapeo. Al igual que AgiSoft, DJI GroundStation tiene una función singular. En este caso particular, es solo una aplicación de planificación de vuelos que funciona a la perfección con drones DJI. Sin embargo, es una de las mejores aplicaciones de planificación de vuelos que hemos visto, por lo que vale la pena mencionarla.

Como era de esperar de la marca DJI, la interfaz de GroundStation se ve muy bien y es muy intuitiva. Si alguna vez ha volado un dron DJI antes (y debería haberlo hecho, de lo contrario, realmente no hay razón para obtener esta aplicación), entonces se sentirá como en casa con los controles de GroundStation. El planificador de la misión le permite establecer un área para la encuesta o dibujar una ruta de vuelo para el dron con un límite de 99 puntos de referencia.

Otra razón convincente para al menos probar GroundStation es que se puede descargar gratis. Si posee alguno de los drones DJI de nivel profesional como cualquier modelo de las líneas Phantom o Inspire, entonces la aplicación GroundStation sería un buen lugar para aprender a realizar encuestas de mapas con drones. Todavía tiene capacidades bastante limitadas, por lo que no nos sorprenderá que se actualice a paquetes de software más robustos en poco tiempo.

Pensamientos finales
El mapeo de drones es una opción muy atractiva para los pilotos de drones profesionales que quieren ganar mucho dinero, pero también es un campo que requiere un arsenal de habilidades, equipos y software. En lo que respecta al hardware, cualquier dron con cámara de alta calidad funcionará lo suficientemente bien para un levantamiento de mapas basado en fotogrametría. Sin embargo, las habilidades y el software son aspectos completamente diferentes pero intrínsecamente relacionados.

Un buen software de mapeo le servirá para resaltar sus habilidades como mapeador profesional de drones. Debe buscar una solución que facilite su proceso y reduzca el trabajo que tiene que hacer, lo que le permitirá entregar la salida a sus clientes más rápido. Sin embargo, incluso con todos los atajos que puede tomar con un buen software, no debe olvidar los fundamentos de la teledetección, las proyecciones de mapas y el modelado 3D.

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Una y otra vez, discutimos los beneficios de las técnicas agrícolas de precisión, pero más allá de eso, no hemos discutido realmente cómo se vería eso en su finca o cómo implementarlo. Entonces, nos sentamos y compilamos una lista de 5 pasos sencillos para crear la estrategia agrícola de precisión perfecta que funcionará para los paqueños agricultores.

La agricultura de precisión convertirá su granja en un negocio inteligente y eficiente, agilizando sus procesos y prácticas agrícolas, liberando un tiempo valioso y permitiéndole obtener mayores niveles de ganancias en cada cosecha.

A continuación se explica cómo crear su propia estrategia personal de agricultura de precisión.

Establezca sus prioridades: El primer paso para una estrategia de agricultura de precisión

Lo primero que debe hacer es sentarse y evaluar qué es lo que busca lograr con su agricultura de precisión. ¿Está buscando tener más tiempo para pasarlo con la familia? ¿Quiere eliminar las deudas más rápido? ¿Quiere obtener más beneficios? ¿O quizás, buscar cultivar de una manera más ética para devolver un poco a la tierra que lo ha apoyado todos estos años? Una vez que haya establecido un objetivo claro de lo que está buscando lograr, es importante establecer hitos que cumplir en el camino. Tener una visión clara de adónde quiere llevar su granja lo mantendrá concentrado a medida que pasa el tiempo. No importa cuán grande o simple sea su objetivo, trazarlo es su primer puerto de escala.

Mire sus finanzas antes de decidir su estrategia de agricultura de precisión

Antes de tomar una decisión comercial importante, es fundamental saber dónde se encuentra actualmente desde el punto de vista financiero. Esta podría ser la parte más desordenada y desgarradora del proceso, especialmente si se ha descuidado la contabilidad o si la granja actualmente está funcionando mal. No entierres tu cabeza en la arena. Pon todas esas cifras frente a ti. Mire sus gastos, observe dónde se pueden reducir los costos de forma natural, es decir, ¿realmente necesita gastar más en fertilizantes cuando le sobra algo? Mire los ingresos y también los futuros para ver qué tipo de ingresos se esperan. Al mirar los futuros, observe otros tipos de cultivos o tipos de ganado, ya que es posible que pueda ver si un pequeño cambio puede generar mayores ganancias en el futuro. Una vez que haya hecho esto, debería poder ver qué presupuesto tiene para realizar cambios. Si se encuentra en un déficit, no es el fin del mundo, solo necesita hacer un presupuesto para pedir prestado para obtener cualquier tecnología nueva que se ajuste a sus objetivos.

Edúquese a sí mismo: Entienda cómo la Agricultura de Precisión puede mejorar su finca

Estamos aprendiendo todo el tiempo sobre nuevos avances y el mundo de la agricultura inteligente se mueve y se desarrolla muy rápidamente. Este es el momento para que recorra los foros en línea en busca de ideas, vea lo que ha funcionado para otros y aprenda de sus costosos errores para no cometerlos usted mismo. Vaya a visitar las granjas locales y vea cómo están haciendo las cosas, se sorprenderá de lo abiertos que son muchos agricultores sobre lo que hacen y también de la cantidad de preguntas que le harán. La agricultura no es fácil, a menudo es aislante y difícil, por lo que cuando un agricultor puede hablar abiertamente con otros agricultores, a menudo hablan con franqueza sobre lo que les está funcionando y lo que no. Las universidades locales tienen secciones y bibliotecas enteras dedicadas a la agricultura y, a menudo, le permitirán utilizar los recursos de forma gratuita. Algunos incluso pueden estar realizando estudios o pruebas que necesitan su ayuda. Esta es una excelente manera de obtener tecnología gratuita o nuevas ideas para su granja. Las comunidades agrícolas no están tan unidas como antes, por lo que es importante volver a ser de dominio público. Incluso puede hacer amigos para toda la vida en el camino.

Obtenga su hardware y software adaptada a su estrategia de agricultura de precisión

Es hora de sacar la billetera y hacer algunas compras. Mire el mercado y observe específicamente el tipo de equipo que más le ayudará. Nos encantan los drones, pero es posible que no siempre sean la tecnología más práctica para implementar. Elija cuidadosamente. Recuerde que cualquier saliente es un saliente, no importa cuán genial e innovadora pueda ser su última compra. Luego, una vez que haya seleccionado el hardware, combine todo el software que pueda para obtener los mejores resultados de su hardware. Recomendamos al menos una tecnología de recopilación de inteligencia, como un dron, y una tecnología práctica, como un sistema de riego de tasa variable. El monitoreo de los resultados es vital para el éxito continuo de sus granjas.

Actualice su Finca de manera permanente

El último paso en continuo. Asegurándose de que, a medida que pasa el tiempo, esté mejorando aún más los equipos viejos, utilizando las ganancias para reinvertir en la granja. Aproximadamente cada 6 meses es útil volver a hacer la lista de verificación. Seguimiento de lo lejos que ha llegado en su viaje personal para convertirse en un agricultor de precisión inteligente. Al hacer esto, usted mantiene regularmente un inventario de cómo se está desempeñando financieramente su granja y también se volverá más astuto y más agudo con las cosas que podrían mejorarse. En unos pocos años, una granja enferma puede convertirse en una granja floreciente utilizando estas prácticas.

En Agricultura de Precision para el Desarrollo, estamos seguros de que la agricultura de precisión es un beneficio para cualquier finca, grande o pequeña. No importa si sueña con gobernar el mundo agrícola o simplemente le gustaría unas vacaciones familiares el próximo año, estas prácticas lo impulsarán hacia una finca más saludable, inteligente y feliz.

Una de las piedras angulares de esta lista, es asegurarse de que financieramente está bien encaminado. Todos hemos tenido momentos en los negocios en los que nuestros fondos caen debido a costos inesperados, pero todo lo que necesita es asegurarse de que el negocio en general sea rentable y de que el bote se vuelva a llenar.

Si tiene dificultades financieras y no puede unir las cuentas y los libros, podría ser el momento de dejar que un amigo o una persona externa revise sus libros para echarles nuevos ojos e ideas.

Pero la clave para tener exito, sin lugar a dudas, es la educación. De nada sirve tener tecnología del siglo XXI si sigue utilizando procesos del siglo IXX: El cambio en el modelo de gestión, es la verdadera clave para lograr el exito en la Agricultura de Precisión.

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Sensores
Estamos utilizando varios sistemas de detección remota e in situ en CPA. Nuestro enfoque principal está en espectrómetros y cámaras hiperespectrales de última generación para obtener información de reflectancia y fluorescencia, de la cual inferimos una multitud de propiedades de las plantas. Además de eso, también utilizamos cámaras térmicas para la detección de estrés en las plantas, y utilizamos sensores para mapear la variación del suelo junto con sensores convencionales para la adquisición de datos meteorológicos. Presentamos una descripción general de los sensores seleccionados a continuación.

Espectrómetros

Yara N-Sensor
Utilizamos el Yara N-Sensor (pasivo) en nuestros tractores para medir la firma de reflectancia espectral del dosel de la planta. Está equipado con espectrómetros VIS-NIR (400-900 nm) para detectar simultáneamente la radiación incidente del pozo descendente y la reflexión del dosel ascendente en un ángulo nadir de 60 °.

Yara N-Sensor de mano
Como el N-Sensor montado en el tractor, utilizamos el mismo principio de medición con dos espectrómetros Tec5 MMS1 en una versión portátil para pequeñas parcelas en pruebas de campo experimentales.

ASD FieldSpec
Para medir la radiación en un rango espectral extendido (350-2500 nm) y con una resolución espectral más alta (1 nm), utilizamos el espectrorradiómetro ASD FieldSpec 3.

Espectrómetro Ocean Optics
Disponemos de varios espectrómetros de puntos Ocean Optics, que son sensibles a la radiación UV-VIS-NIR (200-1100 nm). Nuestro USB 4000 personalizado con una resolución espectral muy alta (0,1 nm) se utiliza para aplicaciones de investigación que requieren la detección de ligeras diferencias de reflexión y emisiones de fluorescencia. Nuestros espectrómetros USB 2000 y la serie FLAME se utilizan como espectrómetros de campo o para detectar la radiación incidente en el prototipo de UAV híbrido.

Esfera de integración
Una de las monedas de nuestro CPA es la entrega de alta calidad. Para lograr esto, se requieren mediciones de alta precisión. Esto significa que cada uno de nuestros sensores y cámaras pasa por un minucioso proceso de calibración. Para ello, nuestro CPA está equipado con la esfera de integración ULS300, que nos ayuda a realizar, a nivel de píxel, análisis de uniformidad con el fin de extraer las características de nuestros dispositivos para su calibración.

Dispositivos de percepción

Cámara hiperespectral Rikola
Usamos la cámara hiperespectral Rikola para muchas aplicaciones de teledetección en el invernadero, el campo o a bordo de nuestros UAV. La cámara es liviana y sensible a la radiación en el rango VIS-NIR (450-800 nm), mientras que las bandas se pueden seleccionar individualmente. En el modo USB, probamos hasta 200 bandas diferentes, mientras que el número de bandas se reduce a un máximo de 32 en el modo de vuelo.

Cámara hiperespectral Imec y Ximea
Además de la cámara hiperespectral Rikola, utilizamos cámaras instantáneas hiperespectrales industriales pequeñas y livianas de la línea de productos Imec y Ximea XiQ. Actualmente, estamos trabajando con las cámaras SSM2x2-RGB-NIR-10.2, MQ022HG-IM-SM4X4-NIR y MQ022HG-IM-SM5X5-NIR. Las cámaras proporcionan información de 4 a 25 bandas en el rango de 400-950 nm a una frecuencia de muestreo de hasta 170 cuadros / s.

Cámara térmica Flir Tau 2
Para imágenes térmicas en el rango TIR (7.5-13.5 μm) utilizamos el microbolómetro sin enfriar Flir Tau. La cámara se utiliza principalmente como dispositivo de mano o a bordo de nuestros UAV.

Cámaras de profundidad
Usamos varias cámaras de profundidad para diversas aplicaciones. Actualmente tenemos la cámara ZED de stereolabs, Intel RealSense D435 y T265, así como el sensor Kinect de Microsoft. Las cámaras se utilizan para la reconstrucción 3D y la navegación autónoma para robots móviles.

LIDARES
Además de las cámaras de profundidad, utilizamos varios dispositivos de detección de luz y rango (LIDAR) para estimación de posición, reconstrucción 3D (cuando se combina con receptores IMU y RTK-GNSS de alta precisión) y como dispositivos de detección de obstáculos para nuestros robots móviles. Actualmente utilizamos el TM 561 de SICK y el G4 de YDLIDAR.

Sensores de navegación

Trimble Geo7x
Utilizamos el receptor de satélite de navegación global (GNSS) Trimble Geo7x para mediciones cinemáticas en tiempo real (RTK) de alta precisión (1-3 cm CEP). El Trimble Geo7X se puede utilizar como dispositivo de mano o para realizar un seguimiento permanente a bordo de nuestros tractores y UGV.

Trimble Catalyst RTK-GNSS
Para las mediciones basadas en la temporada, tenemos cuatro Trimble Catalyst RTK-GNSS. Junto con una suscripción, podemos usar esto con la mayoría de las plataformas Android modernas. Esto nos da la oportunidad de integrar el GPS en programas personalizados y lograr lecturas muy precisas (RTK; CEP de 1-3 cm).

Navegación rápida Piksi
Para una navegación de alta precisión a bordo de nuestros UGV, utilizamos Piksi GNSS junto con nuestra propia estación receptora base. Para el prototipo de UAV híbrido, usaremos la última versión Piksi Multi con soporte multibanda para una precisión centimétrica más precisa.

GPS interior Marvelmind
Cuando la señal GNSS no es confiable o simplemente no está disponible, usamos el sistema de balizas de ultrasonido Marvelmind. Esto permitirá que nuestros robots móviles tengan una estimación de posición precisa (+/- 2 cm).

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Introducción
Probablemente ninguna otra innovación se esté extendiendo por todos los aspectos de la agricultura de manera tan masiva como la digitalización en este momento y, por lo tanto, es un tema de intenso debate.

Dada la creciente demanda de una población mundial en crecimiento, la agricultura como base de toda la producción primaria se enfrenta a grandes desafíos. Como el mayor usuario de la tierra, el sector también es muy responsable de mantener importantes bienes ambientales como el suelo, el agua, el clima y la biodiversidad.

Puede haber conflictos entre los objetivos de la producción de alimentos y la conservación del medio ambiente, por lo que es particularmente importante en lugares agrícolas de primera, como Alemania, encontrar soluciones de conflictos que estén respaldadas por un amplio consenso en la sociedad. Existe una demanda de conceptos nuevos y progresivos que se adapten a la diversidad de las diferentes ubicaciones y fortalezcan la competencia. La digitalización asumirá aquí un papel clave. Estos conceptos pueden ayudar a mantener la creación de valor en la agricultura, integrar la agricultura en áreas rurales vitales y fortalecer su perfil como parte indispensable de la sociedad.

La digitalización cambiará no solo toda nuestra vida empresarial, sino también nuestras relaciones sociales. Independientemente de la estructura y el tamaño de una granja, varias nuevas combinaciones de herramientas digitales y analógicas están apareciendo ahora como una oportunidad para unirse activamente para dar forma y apoyar un estilo de agricultura adecuado para el futuro. Para el sector agrícola es de suma importancia definir, articular e insistir claramente en todos los requisitos de digitalización derivados de su especial responsabilidad.

La digitalización en la agricultura ofrece muchas oportunidades, pero dada la gran cantidad de redes y formaciones de sistemas, también implica riesgos. Es por eso que debe aplicarse con cuidado para que la producción agrícola como base esencial de la “Infraestructura Crítica Alimentaria” (Ley de Seguridad Alimentaria (EVG)) quede asegurada, incluso si los sistemas digitales fallan por un tiempo o tal vez por algo más. – por ejemplo, como resultado de un sabotaje. Por lo tanto, las medidas para garantizar el funcionamiento de emergencia descentralizado de los controles montados y de la máquina son de interés para la sociedad en su conjunto.

Requisitos de DLG para la digitalización en agricultura
¡Amplíe la infraestructura para las telecomunicaciones móviles! La disponibilidad es insuficiente en muchas regiones. Esto pone en peligro todas las áreas rurales, obstruye todas las ramas de la industria ubicadas allí y dificulta el desarrollo de la agricultura.
¡Todos los datos de la explotación pertenecen al agricultor! El agricultor tiene soberanía de datos y es responsable de la seguridad de los datos. Debe garantizarse la autorización, seguimiento, control y transparencia. Las marcas de agua digitales en los conjuntos de datos y la codificación de datos están ahora listas para su uso práctico y ofrecen protección contra la transferencia, el procesamiento y el análisis no autorizados.
¡Amplíe la protección de datos y la seguridad de los datos y proteja los datos comerciales y operativos agrícolas! La agricultura no es una «operación transparente». Los datos comerciales son inicialmente secretos comerciales, como también lo son en otros sectores. Para ello, la protección de datos legal debe extenderse más allá de la protección de datos personales para cubrir también los datos agrícolas, de maquinaria y comerciales. El registro digital de todos los procesos de producción en las granjas sirve inicialmente al agricultor. Las autoridades públicas o terceros no tienen ningún derecho general para inspeccionar estos datos, pero es igualmente claro que los agricultores deben cumplir completamente con toda la documentación legal y las obligaciones de información. Las estructuras de sistemas descentralizados y redundantes deben fortalecerse aquí. Aumentan la seguridad contra ataques criminales y en caso de defectos. Esto minimizará las pérdidas de datos y permitirá que la producción continúe incluso si los sistemas digitales fallan temporalmente.
¡Los agricultores deben poder beneficiarse de los negocios con sus datos! Para ello, es importante evitar la transferencia incontrolada a través de plataformas de datos a sistemas en la nube. Esta digitalización de la agricultura podría tener un efecto disruptivo y amenazar los medios de vida de las granjas. Si surgieran monopolios de datos, serían contraproducentes para la participación económica de la agricultura. Por eso es necesario crear reglas claras que permitan la competencia aquí también.
¡Cree transparencia en el análisis de Big Data! Si bien el Big Data contradice la virtud de la economía de datos, es conveniente cuando (y solo cuando) los usuarios de las plataformas de comunicación digital autorizan compartir sus datos con fines de análisis y se benefician de la información obtenida de esta manera.
¡Haga que los datos públicos y oficiales estén disponibles de forma gratuita! La recopilación y el archivo de esos datos se financian mediante impuestos. Los datos meteorológicos, los datos del catastro, los datos del suelo, las redes de rutas, etc. deben estar disponibles como datos abiertos en formatos de datos estandarizados adecuados para uso práctico a través de interfaces. Un enfoque conveniente para esto sería proporcionar un portal de datos central.
¡Utilice la digitalización para acercar la agricultura y los consumidores! La digitalización simplifica la transparencia de los métodos de producción y la trazabilidad; esto crea confianza y mejora la apreciación de la agricultura.
¡Intensifica la formación básica y continua! La digitalización presupone calificación. Las granjas solo pueden abrirse camino con personal bien capacitado. Las tecnologías digitales y su aplicación deben tener un lugar firme en los planes de estudio.
2. Agricultura hoy
La agricultura se diferencia fundamentalmente de la producción industrial. A diferencia de la mayoría de los procesos de producción industrial, el agricultor siempre está involucrado con organismos vivos de plantas y animales. La agricultura se caracteriza por condiciones de producción complejas y dinámicas (por ejemplo, el tiempo y el clima), que pueden causar perturbaciones, son difíciles de predecir y solo pueden controlarse de forma limitada.

Como el mayor usuario de la tierra, la agricultura da forma al paisaje y los espacios públicos. Existe consenso en la sociedad de que la agricultura moderna y sostenible debe ser reconocida y conservada como un logro cultural con sus diversas funciones que van desde la producción, el espacio vital y los hábitats, hasta la recreación y la estética.

Hasta ahora, la productividad en la agricultura ha aumentado de manera extremadamente rápida y en mucha mayor medida que en muchos otros sectores. Mientras que, por ejemplo, alrededor del año 1900 un agricultor alemán solo podía asegurar el suministro de alimentos para unas pocas personas, hoy abastece a más de 140 consumidores. Sin embargo, durante el mismo período también aumentó el consumo de recursos.

Las máquinas y equipos agrícolas asistidos digitalmente ya se utilizan en la agricultura y la ganadería. Los ejemplos en operaciones de campo incluyen máquinas autodirigidas, equipos de aplicación con dosificación variable para fertilizantes y agentes fitosanitarios, así como mapeo automático de rendimiento para cosechadoras. También en la cría de animales, los robots llevan mucho tiempo proporcionando apoyo en el ordeño, la alimentación y la eliminación de estiércol. Además, sensores, bases de datos y diversas herramientas auxiliares digitales ayudan a los agricultores en sus tareas diarias de gestión del rebaño.

Por eso el objetivo en la agricultura es gestionar de forma productiva, eficiente, sostenible y respetuosa con el medio ambiente. Esto significa convertir los insumos agrícolas intencionalmente y con bajas pérdidas en rendimiento y alta calidad del producto, sobre todo en el establo y en el campo, con el menor impacto posible sobre el medio ambiente.

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Fig. 1: Oportunidades presentadas por la digitalización
Los agricultores de Alemania, Francia, Polonia y el Reino Unido evalúan una
producción más eficiente como una de las principales oportunidades que ofrece el proceso de digitalización. Los agricultores también ven las oportunidades que presenta la digitalización en la simplificación de la documentación de la granja.
3. Oportunidades para la agricultura digital
La digitalización crea muchas y diversas oportunidades para el sector agrícola y sus socios en los sectores upstream y downstream. Esto se aplica en particular a los procesadores de alimentos, comerciantes y consumidores. Permite y simplifica tanto la documentación como la transparencia, así como la trazabilidad de los procesos a lo largo de toda la cadena de creación de valor.

Una encuesta realizada entre agricultores de Alemania, Francia, Polonia y el Reino Unido para «DLG-Agrifuture Insights» en la primavera de 2017 mostró que, en conjunto, la simplificación de la documentación de la granja y la mejora de la eficiencia de la producción se perciben como las principales oportunidades (Fig.1). La evaluación varía ligeramente en los cuatro países encuestados. Mientras que en Alemania la atención se centra principalmente en la eficiencia y la documentación, en Francia la documentación y el apoyo a la toma de decisiones encabezan la lista. Polonia espera obtener los mejores resultados en la documentación y presentación de solicitudes, y el Reino Unido confía en la eficiencia y el apoyo a la toma de decisiones.

La digitalización puede significar la creación de valor adicional para las granjas junto con la promoción de las zonas rurales. Puede contribuir a mejorar el respeto al medio ambiente, el bienestar animal y la sostenibilidad en la agricultura.

Los instrumentos expuestos anteriormente se pueden dividir en varios títulos diferentes: agricultura de precisión, agricultura inteligente e, integrando ambos, agricultura digital.

Se entiende por agricultura de precisión la optimización de las condiciones de crecimiento mediante análisis sensorial y tecnología de aplicación precisa. Smart Farming es el desarrollo posterior de la agricultura de precisión y contribuye principalmente a respaldar la toma de decisiones, ya que el procesamiento de la información se ha vuelto cada vez más complejo debido a la fusión y el análisis de datos y solo se puede dominar mediante la automatización parcial o completa.

Se entiende por agricultura digital la aplicación coherente de los métodos de «agricultura de precisión y agricultura inteligente», la creación de redes internas y externas de la granja y el uso de plataformas de datos basadas en la web junto con análisis de Big Data. En consecuencia, la digitalización proporciona métodos modernos para lograr una recopilación, almacenamiento, vinculación y evaluación completos de los datos agrícolas y de producción. En particular, puede ayudar, particularmente a través de la fusión y el análisis de datos junto con los métodos de Big Data, a mejorar las decisiones agrícolas típicamente complejas sobre la optimización al proporcionar información hasta ahora no disponible. Las comparaciones entre granjas a través de redes externas también parecen convenientes para ciertos aspectos. Esto liberaría el potencial que hasta ahora ha permanecido bloqueado para aumentar la eficiencia de los recursos y la conservación del medio ambiente.

Ni siquiera en un futuro previsible será posible dominar procesos en la naturaleza como las condiciones climáticas o los factores bióticos y abióticos en la producción agrícola mediante Big Data y la digitalización. Sin embargo, en el futuro cercano de la agricultura digital, los agricultores deberían poder responder mejor a estos efectos imprevisibles mediante un mayor uso del análisis sensorial en el contexto del ‘Internet de las cosas’ o datos de teledetección. Sin embargo, la dependencia de la agricultura de las condiciones meteorológicas sigue siendo una incertidumbre, incluso con la ayuda de la digitalización y las correspondientes previsiones mejoradas.

La digitalización se manifiesta en las fincas en el uso de numerosas herramientas digitales. La encuesta “DLG-Agrifuture Insights” de 600 agricultores en agosto de 2017 reveló que las herramientas de análisis de rentabilidad gozan de máxima prioridad (Fig. 2). Les siguen a poca distancia aplicaciones para el control de maquinaria, para análisis de Big Data y para la transferencia de datos a las autoridades públicas. Los instrumentos más utilizados en los cuatro países difieren mucho. Alemania favorece los análisis de rentabilidad. Francia disfruta de una fuerte afinidad con la computación en la nube, mientras que Polonia otorga un alto estatus al análisis de Big Data y los agricultores británicos califican altamente la transferencia de datos a las autoridades públicas.

La infraestructura digital debe garantizar la seguridad y la protección de los datos. Las telecomunicaciones móviles, Internet de banda ancha, las plataformas de datos y el procesamiento de datos representan herramientas indispensables para la digitalización. Aquí se prefieren las estructuras de sistema descentralizadas y redundantes para minimizar el riesgo de pérdida de datos y tomar medidas preventivas contra ataques criminales desde el exterior. Cuando se utilizan técnicas digitales, se debe garantizar que la producción pueda continuar de manera segura incluso si los sistemas de comunicación digital no deberían estar disponibles de vez en cuando. Es por eso que deben perseguirse estructuras de datos y comunicaciones en gran medida descentralizadas.

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Fig. 2: Uso de herramientas digitales
El análisis de rentabilidad, el apoyo en la toma de decisiones y la transferencia de datos en relación con la presentación de solicitudes gozan de la máxima prioridad entre los agricultores de Alemania cuando se trata de utilizar herramientas digitales.
4. Herramientas digitales
La seguridad de los datos permite codificar los datos autorizados para que solo los puedan leer los destinatarios. Las técnicas de codificación se están desarrollando constantemente y están disponibles para uso práctico. Sin embargo, hasta el momento no se utilizan de forma suficiente o coherente.

La protección de datos aborda la creación y salvaguarda de un margen para permitir nuevos desarrollos en tecnología de la información. Hoy en día también es técnicamente posible crear marcas de agua digitales en conjuntos de datos que marcan los datos transferidos y tienen como objetivo protegerlos del procesamiento y análisis no autorizados. La soberanía de los datos sobre todos los datos agrícolas, así como la responsabilidad de la seguridad de los datos, deben recaer principalmente en el agricultor.

El software basado en Internet para la gestión de datos, como archivos electrónicos de parcelas de campo o programas de gestión de rebaños, desempeña un papel importante en la digitalización. En el futuro, estos sistemas estarán en el centro de todos los procesos manuales y automatizados, y garantizarán una gestión agrícola con visión de futuro a través de los Sistemas de información de gestión agrícola (FMIS).

Los análisis de Big Data son nuevos y cada vez son más importantes en la gestión de datos. Se entiende por Big Data el análisis de grandes y heterogéneos cantidades de datos mediante algoritmos matemáticos. Big Data permite generar información nueva y significativa a partir de volúmenes de datos públicos y privados que hasta ahora no se han vinculado entre sí. Sin embargo, digitalizar significa repensar la gestión de datos como se practica hasta la fecha. La virtud de la economía de datos contradice los principios del análisis de Big Data. Los usuarios pueden compartir sus datos autorizados a través de plataformas de comunicación digital y también emitir pedidos a los proveedores de servicios para análisis pagados.

Los datos geográficos públicos y oficiales deben ponerse a disposición de los interesados ​​agrícolas de forma gratuita, por ejemplo, datos meteorológicos extensos, detallados y, sobre todo, actualizados, datos de registros de tierras, mapas de suelos utilizando relieve, capacidades de retención de agua, redes de rutas, etc. Para poder utilizar los datos para aplicaciones entre fabricantes, los datos deben proporcionarse a través de interfaces en formatos de datos estandarizados adecuados para uso práctico como datos abiertos. Un ejemplo de esto es la norma actual ISO 11783 (conocida como ISOBUS), aunque requiere un desarrollo continuo. Otro enfoque conveniente consiste en proporcionar un portal de datos central.

En muchas regiones, la digitalización de la agricultura falla debido a la falta de una infraestructura nacional y eficiente para las telecomunicaciones móviles. La rápida expansión de dicha infraestructura es de vital importancia, no solo para la agricultura sino también para el desarrollo de todas las ramas de la industria y la economía y, por tanto, para la sociedad en su conjunto en las zonas rurales.

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Fig. 3: Riesgos de la digitalización
Los agricultores ven que los riesgos de la digitalización radican en la falta de seguridad de los datos. Especialmente los agricultores de Francia ven, hasta ahora, un beneficio operativo insuficiente en la digitalización.
5. Riesgos de la digitalización
Hay dos caras de cada medalla. Cuando se les preguntó sobre los riesgos de la digitalización, los 600 agricultores encuestados, especialmente los de Francia, Reino Unido y Polonia, manifestaron una falta de seguridad de los datos y una amortización incierta de las inversiones en digitalización. Los agricultores alemanes se quejaron sobre todo de la falta de seguridad de los datos y de la excesiva transparencia frente a las autoridades públicas.

Si en el futuro las granjas pueden registrar y presentar sus métodos de producción de manera digital y transparente, esto no debería significar que las autoridades públicas o terceros tengan un derecho general de acceso a estos datos (“granjas transparentes”). Los agricultores deben estar en pie de igualdad con otros operadores económicos cuyos datos operativos y comerciales se reconozcan como dignos de protección. Sin embargo, siempre que exista una obligación legal de proporcionar documentación e información, los agricultores deben cumplir con esto en su totalidad.

La protección de datos en el futuro no solo debería afectar a los datos personales, sino que debería ampliarse para abarcar también los datos operativos y comerciales. En principio, los datos de funcionamiento y de la máquina pertenecen al agricultor. Debe garantizarse la autorización, el seguimiento y la transparencia en relación con cada transferencia de datos.

Sin embargo, un requisito previo para una mayor transparencia en la transferencia de datos sería que siempre se revelen todos los flujos de datos y su uso. En la actualidad, solo los datos personales están protegidos por ley. Los marcos legales deben adaptarse para asegurar la protección de datos también para los datos comerciales y operativos. Deben crearse reglas claras que se extiendan hasta la exclusión de los monopolios de datos para contrarrestar los peligros y riesgos. En el futuro, los datos se convertirán en un producto comercializable y su importancia económica aumentará enormemente.

Debe evitarse la posibilidad de utilizar la digitalización en la agricultura como una innovación disruptiva. El conocimiento y las habilidades específicas del sitio de los agricultores no deben servir sin control a través de plataformas de datos en sistemas en la nube como base de información para modelos comerciales de terceros de los que el agricultor no se beneficia. De esta manera, la digitalización de la agricultura sería disruptiva y pondría en peligro el sustento de las granjas.

6. Aceptación en la sociedad
La producción agrícola sostenible es de suma importancia para la seguridad alimentaria. Debe garantizarse que tenga en cuenta los aspectos económicos en pie de igualdad con los aspectos ecológicos y sociales. La agricultura digital puede acercar a los consumidores y a los agricultores. Con oportunidades simplificadas y más completas para la trazabilidad de los alimentos, se puede mejorar aún más el conocimiento y la apreciación de la producción agrícola y los alimentos.

Con la digitalización, aumentará la demanda de personal experto calificado con las habilidades adecuadas. La formación y educación continuas del personal sigue siendo importante para mantener las explotaciones agrícolas de forma sostenible. En el marco de la formación y el asesoramiento básicos y complementarios, debe prestarse una atención especial e intensiva a las tecnologías digitales y su uso.

7. Conclusión
La agricultura productiva, sostenible y a prueba de fallos hace que las zonas rurales sean aptas para el futuro y promueve su vitalidad. Esto difiere de la producción industrial porque hace un uso particularmente fuerte de los recursos naturales y está expuesta a condiciones climáticas cambiantes en sitios muy variados. Requiere enfoques apropiados para el sitio orientados a estándares ecológicos, económicos y sociales.

La digitalización representa un progreso para la agricultura cuando mantiene la autonomía empresarial de los agricultores. Debería fortalecer y ampliar el papel de la agricultura en el centro de la sociedad que se ha desarrollado a lo largo de los siglos. La humanidad debe estar siempre en el centro de los desarrollos, respaldada por la tecnología que facilita el desempeño del trabajo y mejora los resultados de las acciones humanas.

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

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

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

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

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

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

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

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

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Está claro que la actividad agropecuaria puede hacer uso de los drones para controlar predios y campos, desde su forma más simple con una cámara que traslada imágenes que el productor puede observar desde algún otro punto del establecimiento y controlar así posibles abigeatos, o para controlar el estado sanitario de sus cultivos.

Sobre esto último, en Estados Unidos se está desarrollando una forma de usar drones para hacer el mapeo de los cultivos de forma más fácil para los agricultores.

Mantener un monitoreo de la salud del cultivo es importante, pero increíblemente difícil para los agricultores; estos drones ayudan a aliviar el proceso y en lo posible a estimular la cosecha, afirma un reciente artículo de trendhunter.com.

Se trata de un proyecto de RaptorMaps.

Los drones están diseñados para volar sobre los predios a la vez que captura imágenes multiespectrales. El sistema luego usa los datos para identificar las plantas en malas condiciones de salud, añade el citado portal.

Se puede detectar el daño causado por plagas, malezas y enfermedades. Los datos recogidos por los drones son enviados a una nube para que los agricultores puedan acceder fácilmente a ellos y mantener sus cultivos de forma eficiente.

Mientras que mucha gente asocia a los drones con guerra o violencia, estos drones demuestran que la tecnología puede ser usada -en palabras del cofundador de RaptorMaps, Forrest Meyen- “para alimentar al mundo”, concluye trendhunter.com

DRONES EN TODOELCAMPO.

Los drones no son nuevos en TodoElCampo. Han tenido su espacio porque presentan una posibilidad muy interesante en el uso agropecuario.

Sobre el tema TodoElCampo ha publicado varios artículo, por ejemplo: “Ingeniera uruguaya ofrecerá chips y drones para uso agrícola”, el que refiere a la actividad de la Ing. Victoria Alonsoperez en el desarrollo de drones para uso agrícola.

Otro artículo, el titulado “Uruguayo de 16 años construyó drones para vigilar el campo”, una nota que nos remonta a Paysandú y cuenta la actividad de un adolescente preocupado por la inseguridad en el sector y su interés para resolverlo usando drones.

Y el último que citamos: “Lo nuevo en agricultura: los drones, todo una revolución”.

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

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