La presión sobre los agricultores es alta. Una población mundial en crecimiento, estimada en casi 10 mil millones para 2050, significa una demanda creciente para producir más alimentos. Pero más personas también requerirán más viviendas e industrialización, y eso significará menos tierra para cultivar.

Para los agricultores, la cantidad infinita de datos disponibles puede resultar abrumadora, por no mencionar el intento de mantener el ritmo de los rápidos avances tecnológicos. Todo esto puede equivaler a una especie de tormenta perfecta, especialmente para los pequeños agricultores de los países en desarrollo.

Nadie conoce los desafíos internacionales como Karim Maredia de la Universidad Estatal de Michigan , quien lidera el Programa Mundial de Acceso a la Tecnología (WorldTAP) , que se basa en la experiencia de MSU y en todo el mundo para ofrecer capacitaciones a corto y largo plazo, servicios de asesoría y consultas en diversos áreas de investigación y desarrollo agrícola.

La gran mayoría de los agricultores de los países en desarrollo son pequeños agricultores, lo que significa que cultivan alimentos en una pequeña parcela de tierra para alimentar a sus familias y es posible que les quede algo para vender en los mercados locales. A menudo toman decisiones de campo sobre la base de recomendaciones genéricas o información histórica en lugar de datos científicos.

“Hay muchos casos con fertilizantes y manejo de plagas y enfermedades, donde los agricultores simplemente están aplicando insumos a ciegas”, dijo Maredia. “Hacen lo que siempre han hecho. Hay muchos casos de uso excesivo, infrautilización y mal uso de insumos. Queremos trabajar con la gente para cambiar eso «.

Maredia ha pasado más de tres décadas ayudando a los países en desarrollo con el desarrollo de capacidades, la transferencia de tecnología y la formulación de políticas.

En 2017, fue nombrado el único no africano en el Panel Africano de Alto Nivel sobre Tecnologías Emergentes , que se encargó de unir a científicos de la agricultura, la salud pública y la gestión de recursos naturales para discutir las formas en que las nuevas tecnologías podrían fomentar el crecimiento económico. La necesidad de más tecnologías de agricultura de precisión es vital para el futuro de la agricultura, especialmente para las pequeñas explotaciones.

La reciente proliferación de teléfonos móviles en el mundo en desarrollo ha cambiado enormemente la forma en que las personas interactúan entre sí e intercambian información. También han cambiado drásticamente la forma en que operan las empresas y las granjas no son diferentes.

Según una encuesta de 2018 de 22 países en desarrollo realizada por el Pew Research Center, cerca del 60 por ciento de los encuestados dijeron que tenían teléfonos inteligentes. En los Estados Unidos, el 77 por ciento posee teléfonos inteligentes.

Desde Michigan hasta Malawi, los teléfonos inteligentes se están volviendo omnipresentes en la agricultura. Y no se trata simplemente de una comunicación rápida. El valor real radica en el uso de aplicaciones móviles para recopilar y analizar datos rápidamente, un recurso invaluable para la toma de decisiones en tiempo real y de alta presión.

Aunque el acceso a los datos es principalmente un problema del pasado, la implementación de tecnologías líderes sigue siendo un gran desafío.

Pequeña granja, gran responsabilidad
Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, la mayor parte de los 570 millones de explotaciones agrícolas del mundo son explotadas por pequeños agricultores. Más del 80 por ciento de los alimentos que se consumen en África subsahariana y Asia se cultivan en estas granjas. Las pequeñas explotaciones agrícolas son con frecuencia el elemento vital de sus comunidades, de las que se depende para la seguridad alimentaria en algunas de las zonas más pobres del mundo.

A pesar de la naturaleza integral de estas operaciones y la creciente disponibilidad de datos, los pequeños agricultores tienen lagunas en tecnología y conocimientos.

Para ayudar a llenar estos vacíos, Maredia y sus colegas de WorldTAP capacitan a científicos, reguladores y legisladores en una variedad de temas, que incluyen seguridad alimentaria, agricultura sostenible, biotecnología, transferencia de tecnología y manejo integrado de plagas.

Por ejemplo, Maredia es investigadora principal en MSU en un nuevo proyecto de 2019 financiado por la Agencia de Estados Unidos para el Desarrollo Internacional para crear un Centro Egipcio de Excelencia para la Agricultura . La subvención de cinco años y $ 30 millones está dirigida por la Universidad de Cornell en asociación con MSU, la Universidad de Purdue, la Universidad de California-Davis, Sathguru Consultants, la Universidad de El Cairo y otras cuatro universidades egipcias.

Maredia y otros investigadores de la MSU están supervisando el componente de intercambios, capacitación y becas, en el que los miembros de la facultad y los estudiantes recibirán capacitación en una variedad de temas agrícolas.

Maredia también ha identificado programas de MSU que podrían ser útiles para científicos, especialistas en extensión y agricultores de países en desarrollo. Uno es PhotosynQ , una iniciativa dirigida por David Kramer, profesor distinguido de John A. Hannah y científico de MSU AgBioResearch.

Con un pequeño dispositivo de mano de $ 100, los usuarios de PhotosynQ recopilan datos inmediatos sobre la salud de las plantas en el campo o en el laboratorio. Luego cargan esa información a través de una aplicación de teléfono inteligente en el sitio web de PhotosynQ.
Compartir estos datos de manera amplia ha generado una vasta red de colaboración en temas que van desde técnicas de manejo hasta opciones de variedades de plantas. Hasta la fecha, más de 3.800 usuarios han realizado más de 1,1 millones de contribuciones a la base de datos.

“PhotosynQ es solo un ejemplo en el que conectar a las personas ha resultado en el intercambio de mucha información y conocimiento”, dijo Maredia. “Este es un dispositivo simple pero elegante. Estos son los tipos de tecnologías que interesan a los agricultores de los países en desarrollo porque son de bajo costo y altos en beneficios ”.

Predicciones llenas de presión
Pronosticar el rendimiento de los cultivos es una estrategia valiosa para cualquier agricultor. Las ventajas de comprender cómo el clima, las condiciones del suelo y la gestión afectan la producción son evidentes. Esa información, en última instancia, ayuda en la elaboración de un plan de cultivo.

Sin embargo, el acceso a métodos de modelado sofisticados es limitado. Los agricultores de los países en desarrollo a menudo no tienen la oportunidad de simular una multitud de escenarios antes de tomar decisiones.

Pero estas son exactamente las personas que pueden beneficiarse más de ella. Para muchos, la producción es una cuestión de supervivencia.
Amor Ines , profesora asistente en el Departamento de Ciencias Vegetales, del Suelo y Microbianas de MSU , quiere brindarles a los agricultores la oportunidad de aprender de tecnologías a las que de otro modo no tendrían acceso. Ayuda a los agricultores de los países en desarrollo comparando el acceso a la información a nivel agrícola y de formulación de políticas y mostrándoles cómo usar el conocimiento.

“Una cosa es darle a alguien más datos, pero otra muy distinta es mostrarle cómo usarlos de manera efectiva”, dijo Inés. “Podemos colocar sensores simples en un campo y extraer datos del suelo, usar sensores remotos, recolectar imágenes aéreas y unirlos con pronósticos meteorológicos. Teniendo en cuenta la gestión, podemos empezar a utilizar modelos para ver qué prácticas tienen más sentido. En los países en desarrollo, especialmente, hay recursos limitados que deben usarse de manera eficiente «.

Para varios esfuerzos de investigación, Ines se ha asociado con una empresa en Japón llamada ListenField , que conecta datos satelitales, drones, sensores y en la granja, luego ofrece análisis y recomendaciones. La empresa ofrece una aplicación móvil, FarmAI, que vincula estas tecnologías y ayuda a los agricultores a gestionar las operaciones diarias.

ListenField ha colaborado con numerosas organizaciones en Japón. Un proyecto notable implica trabajar con universidades de Japón, India y Tailandia en la agricultura basada en datos frente al cambio climático.

Hacer frente a un clima cambiante es uno de los aspectos más difíciles de la agricultura moderna. En Filipinas, donde la producción de arroz es fundamental para la seguridad alimentaria del país, Ines y los científicos del Instituto Internacional de Investigación para el Clima y la Sociedad de la Universidad de Columbia están fusionando modelos de cultivos con pronósticos climáticos estacionales para generar una herramienta de apoyo a las decisiones.

Para los agricultores y los gobiernos de los países en desarrollo, el modelado de cultivos puede ayudarlos a prepararse para circunstancias indeseables como la sequía. En 2019, Filipinas ha estado experimentando una sequía severa debido a El Niño.

“Los pronósticos climáticos estacionales no son muy útiles para los agricultores que no comprenden cómo eso se traduce en recomendaciones”, dijo Inés. “La combinación de datos de pronóstico con los modelos de cultivos nos permite presentar recomendaciones respaldadas por datos que se pueden implementar a escalas pequeñas y grandes. Estos agricultores nunca antes habían tenido información como esta, lo que hace que este trabajo sea muy emocionante «.

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Los pequeños agricultores producen aproximadamente el 80% de los alimentos en los países en desarrollo. [1] La mayoría de los pequeños agricultores tienen poco acceso a energía o insumos y dependen de herramientas rudimentarias. La aplicación de insumos, como semillas, agua, fertilizantes o plaguicidas, suele ser imprecisa. La agricultura de precisión ha surgido como un enfoque para aplicar insumos en el lugar y la dosis correctos en el campo, y lo más cerca posible de la etapa óptima de crecimiento del cultivo. Uno de esos métodos de agricultura de precisión es el espaciado correcto de las semillas. El espaciamiento de semillas es la distancia entre semillas en una fila dada y la distancia entre filas.

Mientras que los métodos de siembra tradicionales en África subsahariana, como dejar caer semillas manualmente en el suelo o mojarlas (hacer pequeños agujeros con un palo y dejar caer las semillas a mano) permiten colocar cada semilla en una fila, la difusión es la siembra de semillas. en un área mediante la dispersión. Las tasas de germinación tienden a ser más bajas con la siembra al voleo, y los agricultores pueden intentar compensarlo usando más semillas. Sin embargo, las tasas de siembra más altas generalmente resultan en más dinero gastado en insumos de semillas sin la ganancia en rendimiento. Las bajas tasas de siembra de la siembra al voleo normalmente son el resultado de un escaso contacto entre la semilla y el suelo, la cobertura de las semillas demasiado profunda, la depredación de aves y pequeños mamíferos o el desplazamiento de las plantas. Las plántulas pueden ser de mala calidad debido a la alta población de malezas y la competencia por la humedad disponible.

Por el contrario, la siembra de semillas en hileras o líneas rectas mediante la siembra o el remojo aumenta el potencial de rendimiento y mejora la conveniencia para actividades como desyerbar, aplicar nutrientes o cosechar. Se prefiere una orientación de fila de este a oeste para maximizar la absorción de luz, pero esto no siempre es posible. En muchos casos, la forma, el terreno y la pendiente del terreno, así como otras barreras, dictan la orientación de las filas. [2] Una alternativa a la siembra en hileras es sembrar semillas de manera aleatoria pero bien espaciada. Un estudio realizado en Zambia descubrió que las mujeres que utilizan el método Chintipantipa (una palabra lamba utilizada para describir un método tradicional de plantar cultivos de manera aleatoria o al azar) pueden plantar sorgo y maní de manera regular y razonablemente equidistante. [3]

CONTRIBUCIÓN A LA INTENSIFICACIÓN SOSTENIBLE
Cuanto más uniforme espacialmente se planta un cultivo, mejor crece el cultivo y más fácil se eliminan las malas hierbas. [4] «Agrupamiento» (el agrupamiento desigual de plantas en algunas áreas con otras áreas que quedan relativamente escasas) puede disminuir la cantidad de nutrientes disponibles para cada planta debido a la competencia de sus vecinas. Donde hay grandes espacios entre las plantas, las malezas pueden crecer más fácilmente y competir con las especies de cultivos.

El espaciado correcto de semillas es el requisito previo para otros métodos de intensificación ecológica , como la microdosificación o el cultivo múltiple . La microdosificación de agua y fertilizantes no puede ocurrir fácilmente si las semillas se esparcen, ya que es más difícil para los agricultores aplicar insumos. Los cultivos múltiples tampoco pueden ocurrir cuando las semillas se colocan al azar, ya que el método requiere que las semillas se planten en hileras. La siembra de semillas en el espaciado correcto permite que la tierra se use de manera más eficiente ya que los cultivos reciben el acceso necesario a los nutrientes. Esto, a su vez, aumenta el rendimiento general con un requisito mínimo de entrada de semillas. Los agricultores pueden maximizar sus ganancias mediante un mayor rendimiento y menores costos de insumos.

BENEFICIOS Y LIMITACIONES
COMPETENCIA REDUCIDA POR LA LUZ SOLAR
El espaciamiento correcto de las semillas permite que los cultivos reciban la máxima exposición a la luz al reducir el sombreado excesivo de otras plantas que ocurre cuando las semillas se plantan demasiado cerca unas de otras. Esto permite una fotosíntesis más eficiente y un mejor rendimiento de los cultivos. Los rendimientos de la batata pueden verse afectados significativamente por la sombra. Un estudio mostró que el número medio de tubérculos por metro fue de 17 a la luz solar directa, disminuyendo a 14 con 31% de sombra, 13 con 43% de sombra, 10 con 52% de sombra y solo 2 con 67% de sombra. La sombra también aumenta el número de días que tardan en desarrollarse las raíces tuberosas, de 36 días a pleno sol a 49 días en el 67% de la sombra. [5]

COMPETENCIA REDUCIDA POR LOS NUTRIENTES
El espaciamiento correcto de las semillas reduce la competencia por el agua y los nutrientes del suelo. Sin embargo, diferentes especies de plantas requieren diferentes espaciamientos para optimizar la absorción de sus nutrientes. Por ejemplo, el maíz puede desarrollar raíces que crecen a más de 2 m de profundidad, pero el sistema ramificado principal, donde se produce el 80% de la absorción de agua y nutrientes, se encuentra en los primeros 0,8 m. Los niveles y patrones de lluvia, así como las prácticas de riego adoptadas, afectan la profundidad y la tasa de crecimiento de las raíces. Además del estado hídrico y de los nutrientes del suelo, el desarrollo de las raíces está fuertemente influenciado por la estratificación estructural y de textura, las sales y el nivel del nivel freático.

MAYOR ACCESO PARA EL MANEJO DE CULTIVOS
La siembra en hileras permite un fácil acceso entre hileras, lo que facilita el deshierbe, el cultivo y otras operaciones, incluido el transporte. Cuando se esparcen las semillas, no es fácil desyerbar entre las plántulas, cultivar o retirar los cultivos cuando están listos para la venta. El mayor acceso que ofrece la siembra en hileras también permite una inspección minuciosa de las plantas individuales, lo que facilita el seguimiento de plagas y enfermedades. Finalmente, es fácil contar la población de plantas en un área determinada de la finca cuando se planta en hileras. [6] Chintipantipa no crea las hileras que facilitan el cultivo, pero los cultivos aún están bien espaciados, por lo que es más fácil acceder a ellos en comparación con la difusión.

RENDIMIENTOS
El espaciamiento correcto de las semillas a menudo resulta en mayores rendimientos, y el espaciamiento correcto requerido depende del cultivo. Un estudio en Etiopía encontró que cuando los agricultores plantaban semillas de teff en hileras con una tasa de semilla baja, los rendimientos aumentaban en promedio un 70% en comparación con el promedio nacional. [7] Por el contrario, aumentar el número de semillas de maíz sembradas a partir de las tradicionales 4.000 semillas por hectárea hasta 6.000 semillas por hectárea aumentó el rendimiento en un 30%. La reducción del espacio entre las hileras de maíz de los tradicionales 90 cm a 45 cm dio como resultado un rendimiento un 11% mayor. [8]En comparación, ni los ensayos de cacahuete ni de sorgo en Zambia mostraron que la siembra en hileras producía mayores rendimientos que el método de siembra de Chintipantipa. A pesar de parecer desordenado, la cantidad de semilla utilizada y la población final de plantas lograda por el método de plantación de Chintipantipa fue de hecho muy similar a la obtenida por la siembra en hileras. [9]

REQUISITOS DE CONOCIMIENTOS TÉCNICOS LOCALES
Los requisitos de profundidad y distribución de la raíz para cada planta están determinados por una serie de factores, incluido el tipo de suelo (como las raíces del maíz, evitan las capas arenosas en el suelo) y la humedad del suelo (por ejemplo, en años secos las raíces suelen crecer más y más profundas en busca de agua ). [10] Los agricultores necesitan los conocimientos técnicos adecuados para poder sembrar semillas de manera eficiente y aumentar su rendimiento al reducir la competencia entre plantas y malezas. Sin embargo, para hacer esto, los agricultores necesitan acceso a servicios de capacitación y extensión para ayudarlos a comprender mejor los requisitos de sus cultivos. Pruebas de suelotambién puede ayudar a los agricultores a comprender mejor las propiedades de su suelo. Los agricultores también necesitarán acceso a capacitación para la siembra en hileras en particular, para ayudarlos a comprender mejor cómo aprovechar al máximo su espacio de campo.

REQUERIMIENTOS LABORALES
La difusión es la más fácil de todas las estrategias de siembra, ya que todo lo que se requiere es que los agricultores esparzan las semillas en sus campos. Sin embargo, la voladura aumenta el tiempo de trabajo de deshierbe debido al “agrupamiento” de plantas que casi siempre ocurre. El monitoreo de la salud de los cultivos o la selección de insumos también requiere más tiempo que con la siembra uniforme en hileras. La siembra en hileras reduce la cantidad de malezas que crecen en comparación con la difusión al aire, lo que reduce el tiempo de trabajo de deshierbe. También reduce la cantidad de tiempo necesario para aplicar insumos y facilita el uso de microdosificación, que tiene múltiples beneficios ambientales y económicos. A pesar de esto, la siembra en hileras es la estrategia de siembra más intensiva en mano de obra en África subsahariana.

En los países desarrollados, la tecnología de sembradoras está disponible para ayudar a los agricultores a colocar las semillas mecánicamente en el suelo. En África subsahariana, mientras que el uso de una azada manual es el procedimiento estándar para la siembra de maíz, menos del 5% de la tierra cultivada en África utiliza una mecanización más avanzada, como sembradoras de pinchazos, sembradoras de inyección rotatoria o arados para plantar semillas. [11] Las sembradoras Jab reducen el tiempo de trabajo para plantar de 7,5 días por hectárea con plantación manual a 2 días por hectárea. [12]Las sembradoras Jab hacen un agujero en el suelo y plantan la semilla (y, en algunos modelos, la semilla y el fertilizante) directamente en él en una sola operación. Esto ahorra más tiempo que excavar y requiere menos mano de obra que excavar cuencas de siembra con una azada manual. Sin embargo, las sembradoras de jab cuestan alrededor de US $ 30 por una sembradora de alta calidad que generalmente dura 3 años, lo que puede desanimar a los agricultores a invertir en la tecnología. [13]

Una tecnología alternativa simple utiliza una cuerda (llamada cuerda teren en Zambia) en la que se atan nudos o tapas de botellas a la distancia deseada entre plantas para que actúen como una guía para un espaciado preciso. Las cuerdas se pueden volver a utilizar en las próximas temporadas. Marcar el espaciado correcto de hileras proporciona la mejor población de plantas. [14] Para plantar cultivos en hileras, se cavan agujeros para la semilla a lo largo de esta cuerda de siembra. Después de plantar cada hilera, se debe mover la cuerda y repetir el proceso. Idealmente, esto requiere dos personas, una en cada extremo de la cuerda. Los agricultores que no cuentan con la ayuda necesaria para utilizar este método, pueden ser reacios a utilizar este método, ya que puede ser difícil hacerlo solos. [15]

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Precision Agriculture Technologies llegó para quedarse a medida que más cosechadoras, aplicadores y tractores están equipados con receptores GPS, sistemas de dirección y sistemas de registro de datos. Estas tecnologías ofrecen a los productores e investigadores un conjunto completamente nuevo de herramientas para realizar su trabajo. En este proyecto de investigación, hemos estado utilizando la tecnología para mejorar la gestión del estiércol y demostrar cómo utilizar la tecnología para implementar la investigación en la granja.

Hay una curva de aprendizaje pronunciada para esta tecnología, pero parece que podemos usar la tecnología para administrar de manera efectiva los nutrientes del estiércol con mayor precisión en las granjas porcinas y lecheras. Esto minimizará la aplicación excesiva o insuficiente de nutrientes y permitirá a los productores medir y registrar con precisión la aplicación de nutrientes. Después de registrar esta información, podemos desarrollar prescripciones de aplicación más precisas para mejorar la eficiencia del estiércol y otros nutrientes que se están aplicando. Esto también proporcionará un registro permanente de la aplicación de nutrientes que puede ser útil en situaciones en las que se cuestiona la responsabilidad por las acciones del productor. Los productores que han asistido a nuestros programas educativos se han mostrado muy interesados ​​en esta tecnología y están interesados ​​en implementarla en sus fincas.

También estamos estudiando si la colocación de estiércol en relación con la hilera de cultivo tiene un efecto significativo sobre el rendimiento y / o la utilización del estiércol. Los resultados del primer año no muestran una clara ventaja al inyectar estiércol de lechería o porcino debajo de la hilera en comparación con la inyección entre las hileras. Sin embargo, esparcir estiércol de cerdo en lugar de inyectarlo redujo significativamente los rendimientos, por lo que es importante inyectar estiércol de cerdo y / o trabajarlo en el suelo. Es probable que esto se deba a la pérdida de nitrógeno volátil en el estiércol porcino y, por lo tanto, a la escasez de nitrógeno para el cultivo. En nuestro segundo año de datos, vimos algún beneficio al colocar estiércol debajo de las hileras de maíz en lugar de colocar el estiércol entre las hileras. Esto puede deberse a que fue más fácil para las plantas de maíz acceder a los nutrientes cuando se colocaron más cerca de la hilera, durante los períodos de clima seco.

El equipo de agricultura de precisión definitivamente hace que la investigación en la granja sea más fácil de realizar y registrar las operaciones de campo. El trazado de parcelas y la reproducción de parcelas es mucho más fácil de lograr con la ayuda de sistemas de dirección. La recopilación y medición de datos también se mejora con la capacidad de medir y registrar información con monitores en tractores y cosechadoras. La adopción de estas tecnologías en granjas porcinas y lecheras permitirá a los productores refinar su manejo a través de una mejor medición y registro de la información. Esta gestión mejorada también debería dar como resultado y mejorar la rentabilidad de la granja.

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Los monitores de rendimiento son un componente esencial de muchas estrategias de gestión específicas del sitio. Los mapas de rendimiento, el producto visual y numérico de los monitores de rendimiento, fomentan la investigación creativa y pueden proporcionar respuestas fiables a experimentos en la finca realizados cuidadosamente. Los mapas de rendimiento proporcionan información para determinar los efectos de los insumos gestionados, como fertilizantes y cal, semillas y pesticidas, y prácticas culturales como la labranza, el riego y el drenaje.

Un monitor de rendimiento es más útil cuando se usa junto en una cosechadora equipada con un receptor de sistema de posicionamiento global (DGPS) corregido diferencialmente (Figura 1). El sistema de monitoreo de rendimiento registra simultáneamente datos de rendimiento, humedad del grano y posición, los datos esenciales necesarios para producir mapas de rendimiento.

Cada color o tono en un mapa de rendimiento representa un rango de productividad o rendimiento de cultivo (Figura 2). Los mapas de rendimiento pueden aumentar la conciencia de la magnitud y la ubicación de la variabilidad del rendimiento dentro de un campo. Los patrones de variabilidad promueven la investigación de las propiedades del suelo y otras características del campo. Se ha dicho que «los mapas de rendimiento confirman los recuerdos que debería haber tenido».

Componentes de un sistema de seguimiento del rendimiento

Figura 1
Componentes de un sistema de monitoreo de rendimiento.

Un mapa con rendimientos de soja de 10 a 50 bushels por acreFigura 2
Un mapa con rendimientos de soja de 10 a 50 bushels por acre.

Ejemplo de sistema de control de rendimiento
Muchos conceptos de seguimiento y mapeo del rendimiento se aprenden mejor siguiendo un ejemplo. Para esta publicación, considere una cosechadora equipada para cosechar seis hileras de 30 pulgadas, operando a 5 mph y cosechando maíz con un rendimiento promedio de 120 bushels por acre. Esta cosechadora requiere unos 15 segundos antes de que el grano que ingresa al cabezal fluya completamente hacia el tanque de grano.

(abre en una nueva ventana)Sistemas de control de rendimiento
Los monitores de rendimiento suelen proporcionar un informe periódico de rendimiento. El operador normalmente puede seleccionar la cantidad de datos que se recopilan (por ejemplo, intervalos de 1, 2 o 3 segundos).

La cosechadora, en el ejemplo, recolecta datos en intervalos de 2 segundos, tiene una resolución de 0.005 acres y recolecta alrededor de 200 mediciones de rendimiento por acre. Los monitores de rendimiento suelen proporcionar más puntos de datos que cualquier otra herramienta de agricultura de precisión.

(abre en una nueva ventana)Limitaciones de los monitores de rendimiento
Un monitor de rendimiento mide la velocidad a la que entra grano limpio en el tanque de grano. Los sistemas de trilla y separación provocan una gran demora entre el momento en que el grano ingresa al cabezal de la cosechadora y el momento en que pasa por el elevador de grano limpio. Combina también cambios abruptos suaves en el rendimiento; por lo tanto, el monitor de rendimiento mide los promedios de rendimiento retrasados.

El fenómeno de la demora y el suavizado son más obvios cuando una cosechadora entra o sale del cultivo en los extremos de un campo. La cosechadora, en el ejemplo, tiene un retraso de 15 segundos y viajaría 110 pies y cosecharía casi cuatro centésimas de acre antes de que se muestre un rendimiento preciso o estable en el monitor de rendimiento.

La mayoría del software de mapeo de rendimiento puede hacer una corrección en los datos de rendimiento que compensa los retrasos causados ​​por la cosechadora. El mapa de rendimiento resultante no será perfecto, pero será muy adecuado para observar la magnitud y ubicación de la variabilidad del rendimiento.

(abre en una nueva ventana)Sensores de rendimiento y humedad
Un sensor en la corriente de grano limpio mide el flujo másico.

Los sensores de rendimiento miden

La fuerza del grano al golpear un plato.
La atenuación de la luz que pasa a través del flujo de granos.
El peso del grano recolectado durante un período de tiempo.
El volumen de grano que pasa por una paleta.
El método más común es medir la fuerza del grano que golpea una placa ubicada en la parte superior del elevador de grano limpio (Figura 3). La precisión depende de la velocidad del elevador, el tipo de cultivo y la humedad del grano.

Sensor de flujo másicoFigura 3
Sensor de flujo másico.

Los datos de rendimiento y humedad se recopilan simultáneamente para obtener un rendimiento corregido. Los sensores de humedad a menudo se encuentran en el elevador de grano limpio o en el sinfín de grano limpio. La mayoría de los sensores miden la capacitancia del grano y pueden proporcionar datos de humedad continuos (Figura 4).

Instalación del sensor de humedadFigura 4
Instalación del sensor de humedad.

El grano que pasa sobre la placa de detección de humedad puede dejar depósitos que pueden afectar las lecturas de humedad. Se deben tomar mediciones manuales periódicamente para verificar el rendimiento del sensor de humedad, especialmente cuando se opera en condiciones severas que pueden cubrir el sensor con tierra o savia de plantas. Las lecturas de humedad altas de un sensor sucio subestimarán el rendimiento.

(abre en una nueva ventana)La consola del monitor de rendimiento
La consola del monitor de rendimiento (Figura 5) es una unidad de recolección de datos y una computadora que registra los datos del sensor de rendimiento, sensor de humedad y receptor DGPS. La consola también se usa para ingresar nombres de campo, tipo de grano, números de calibración, factores de corrección y otros datos especificados por el usuario.

Consola del monitor de rendimientoFigura 5
Consola del monitor de rendimiento.

La consola también puede monitorear o registrar la elevación, la velocidad del elevador, la velocidad de avance, el ancho de la franja, la altura del cabezal (para encender y apagar la unidad) y las banderas electrónicas configuradas manualmente por el operador. Las banderas electrónicas se utilizan a menudo para registrar la ubicación de las malezas que se sabe que tienen una alta correlación con las reducciones de rendimiento. Estas banderas también pueden ayudar a manejar otros problemas como rocas, fallas de terrazas, agua estancada, etc.

Un monitor de rendimiento equipado con un receptor DGPS almacena datos en un formato que incluye información de posición. Estos datos indexados espacialmente se utilizan posteriormente para producir mapas de rendimiento, humedad, elevación o mapas de cualquier otra información recopilada durante la cosecha. La mayoría de los monitores de rendimiento pueden mostrar lecturas instantáneas de rendimiento y humedad y proporcionar estadísticas para cargas o lotes de grano de un campo o dentro de un área de un campo.

Algunas consolas están diseñadas para múltiples propósitos y se pueden utilizar durante otras operaciones de campo, como la siembra o la fumigación de tasa variable.

(abre en una nueva ventana)Recolección y almacenamiento de datos
Los datos a menudo se registran en cartuchos de memoria extraíbles, como una tarjeta PCMCIA, que se puede descargar a una computadora. Los datos deben descargarse diariamente para garantizar que el monitor de rendimiento funcione correctamente y para protegerlo de pérdidas accidentales.

Las tarjetas de memoria pueden almacenar varios megabytes de datos. En ocasiones, la capacidad de las tarjetas se expresa en horas de funcionamiento, ya que los datos se almacenan normalmente de forma periódica (Tabla 1). Un megabyte de memoria puede almacenar de 15 a 45 horas de información para intervalos de recolección de datos de rendimiento de 1 a 3 segundos.

Tabla 1
Tiempo de registro para intervalos de registro de uno a tres segundos.

Tiempo de registro, horas
Memoria PCMCIA Intervalo de registro
1 segundo 2 segundos 3 segundos
Tarjeta 1M 15,7 31,5 47,3
Tarjeta 2M 33,8 67,6 101,4
Tarjeta 4M 69,8 139,7 101,4
Tarjeta 5M 78,5 157,0 235,5
(abre en una nueva ventana)Calibración y precisión del monitor de rendimiento
Se debe calibrar un monitor de rendimiento para proporcionar datos de rendimiento precisos. Se debe realizar una calibración para cada tipo de grano cosechado al comienzo de la temporada de cosecha. La precisión suele mejorar cuando se utilizan varias cargas para realizar la calibración. La recalibración debe realizarse según sea necesario, especialmente al final de la temporada cuando el contenido de humedad promedio desciende o cuando hay un cambio significativo en las condiciones del cultivo.

La calibración suele ser tan simple como pesar y registrar la humedad de las primeras cargas recolectadas bajo una variedad de condiciones, como varias velocidades de operación o tasas de flujo de grano; consulte el manual del operador para obtener instrucciones específicas.

La precisión de un monitor de rendimiento depende no solo de su diseño, sino de cuán cuidadosamente se sigue el procedimiento de calibración. Algunas empresas ofrecen sesiones de formación o cintas de vídeo para enseñar a calibrar. Estos procedimientos varían considerablemente entre los fabricantes, pero todos requieren un registro cuidadoso del peso del grano, lo que puede convertirse en un problema logístico en algunas granjas.

(abre en una nueva ventana)Manejo de una cosechadora equipada con un monitor de rendimiento
La apariencia final de un mapa de rendimiento depende de cómo se opere la cosechadora. Las paradas frecuentes o los cambios repentinos de velocidad pueden causar datos de rendimiento erráticos debido a los fenómenos de retardo y suavizado asociados con el sistema de separación de la cosechadora.

La cosechadora se debe operar en un ancho de franja uniforme para asegurar datos de rendimiento precisos. El ancho del cabezal debe ingresarse manualmente en el monitor para calcular con precisión el rendimiento. El rendimiento se subestimará si se cosechan menos surcos. Muchos monitores de rendimiento permiten al operador cambiar el número de hileras o el porcentaje de ancho cosechado para corregir el rendimiento de hileras puntuales o bordes de campo.

(abre en una nueva ventana)Instalación y servicio del monitor de rendimiento
Un monitor de rendimiento es un dispositivo electrónico de precisión que requiere una instalación cuidadosa para funcionar correctamente. La instalación incorrecta de los cables generalmente solo hace que el monitor no funcione. Los sensores instalados incorrectamente pueden causar datos de rendimiento defectuosos.

Al comprar un monitor de rendimiento, la configuración básica debe incluir sensores de humedad, capacidad de registro de datos y la capacidad de usar sensores existentes para la velocidad del elevador de grano limpio y la velocidad de avance, si es posible.

Considere el valor de la instalación y el servicio de un distribuidor o del fabricante; muchas cosechadoras nuevas vienen equipadas de fábrica con monitores de rendimiento. El apoyo del distribuidor y la capacidad de actualización pueden ser una consideración importante en la selección de un monitor de rendimiento.

(abre en una nueva ventana)Mantenimiento del monitor de rendimiento
Debido a que un monitor de rendimiento es un dispositivo electrónico, debería necesitarse poco o ningún mantenimiento de la consola del monitor. Sin embargo, los sensores pueden requerir una limpieza e inspección periódicas para asegurarse de que estén en condiciones de funcionamiento adecuadas. Se deben realizar verificaciones de calibración periódicamente para determinar la precisión de los datos de rendimiento y humedad.

Es más probable que los sensores de humedad necesiten limpieza en condiciones adversas, pero los sensores de rendimiento también pueden acumular desechos que pueden afectar la precisión del sensor. Si las lecturas de humedad o rendimiento parecen cambiar repentinamente sin una razón lógica, detenga la cosechadora y revise los sensores en busca de suciedad o savia de plantas. Verifique la humedad con un medidor de humedad para determinar si hay un problema con el sensor de humedad integrado. Pese una carga de grano para determinar si hay un problema con el sensor de rendimiento. No se deben ignorar las lecturas inusuales de humedad o rendimiento, o los cambios repentinos.

(abre en una nueva ventana)Producir mapas de rendimiento
Los mapas de rendimiento impresos son el producto más común resultante del uso de monitores de rendimiento. Los datos también pueden usarse en software de gestión para tomar decisiones cuando se usan en combinación con otros datos. Existe una gran diferencia entre crear un mapa de rendimiento y usar los datos para tomar decisiones.

El software de mapeo básico se puede incluir gratis o por un pequeño cargo con la compra de un monitor de rendimiento. El software del sistema de información geográfica (SIG) que permite el análisis de datos y proporciona herramientas para la toma de decisiones puede requerir una inversión financiera considerable. Este tipo de servicio a menudo está disponible a través de un proveedor de servicios agrícolas.

El propósito de un mapa de rendimiento es proporcionar una imagen visual útil de la ubicación y la magnitud de la variabilidad del rendimiento. Cada color o tono de gris representa un rango de rendimiento. No es necesario que cada rango sea del mismo tamaño, pero probablemente debería existir alguna simetría alrededor del rendimiento promedio.

Colores
Negro
marrón
rojo
naranja
Amarillo
Verde
Azul
Violeta
gris
Blanco
Los colores deben seleccionarse de un sistema natural o lógico que se recuerde fácilmente, como el espectro de colores. Por ejemplo, los siguientes colores, que se usan para representar los valores numéricos del 0 al 9, pueden usarse para representar 10 rangos de rendimiento.

El número y el tamaño de los rangos deben seleccionarse para proporcionar información útil sobre la variabilidad del rendimiento y minimizar la complejidad. Un mapa que contenga muy pocos rangos no proporcionará mucha información útil, mientras que un mapa que contenga un gran número de rangos pequeños puede ser tan complejo que resulte difícil de usar.

(abre en una nueva ventana)Administrar datos específicos del sitio
Los mapas de rendimiento proporcionan un registro visible permanente de los rendimientos cosechados. Sin embargo, la variabilidad del rendimiento de un solo año no proporciona suficiente información para determinar las tendencias a largo plazo en la productividad. Durante el análisis, es necesario considerar variables como la fertilidad del suelo, la lluvia y la presión de las malezas.

Guarde los datos originales utilizados para hacer mapas en al menos dos lugares seguros. Si bien es posible que ya se haya producido un mapa, es probable que se requieran nuevamente los datos originales, especialmente a medida que se adopte un nuevo software de gestión y toma de decisiones o que se actualicen los sistemas informáticos. A medida que se disponga de varios años de datos, aumentará la confianza en la comprensión de las causas de la variabilidad y los datos anteriores tendrán un valor tremendo.

Los registros de rendimiento a largo plazo son útiles para evaluar la productividad y la rentabilidad de un suelo y la idoneidad de las prácticas culturales utilizadas para cultivar un cultivo. Aunque la variación del rendimiento dentro de un campo suele ser el resultado de diferencias en los tipos de suelo o en las propiedades del suelo, los patrones climáticos suelen tener el mayor efecto sobre la variabilidad. El valor de los datos de rendimiento debe considerarse limitado durante los primeros tres a cinco años hasta que se hayan recopilado suficientes datos para tener en cuenta la variabilidad de rendimiento causada por el clima.

(abre en una nueva ventana)Estrategias de gestión específicas del sitio
Las estrategias específicas del sitio para mejorar la productividad y la rentabilidad tienen elementos comunes relacionados con las características del suelo, la topografía y las prácticas de manejo pasadas. Estas estrategias suelen tener al menos alguna relación general con los mapas de rendimiento.

Donde la capa superficial del suelo tiene propiedades físicas uniformes, pero algunas prácticas de manejo han creado una desigualdad en el estado de los nutrientes, una estrategia de aplicación de dosis variable puede colocar dosis más altas de nutrientes en áreas con rendimientos más bajos y dosis relativamente más bajas en las áreas con rendimientos más altos.
Donde la capa superficial del suelo tiene diferentes propiedades físicas, como el tipo de suelo o la profundidad del suelo, el potencial de rendimiento variará considerablemente en todo el campo. Las prácticas de manejo pasadas de aplicaciones uniformes de nutrientes pueden haber creado acumulaciones excesivas de nutrientes en áreas con bajo potencial de rendimiento y déficits de nutrientes en áreas con alto potencial de rendimiento. Una estrategia de aplicación de dosis variable generalmente colocará dosis más altas de nutrientes en áreas con mayor potencial de rendimiento y tasas más bajas de nutrientes en áreas con menor potencial de rendimiento.
Cuando factores controlables como la presión de las malezas y el drenaje limitan el rendimiento, se deben utilizar modificaciones en el manejo o renovaciones en la tierra para mejorar la productividad si los beneficios a largo plazo superan los costos.
(abre en una nueva ventana)Resumen
Los mapas de rendimiento son tan precisos como los datos recopilados para producirlos y solo demuestran que existe variabilidad en el rendimiento. Los monitores deben instalarse correctamente y revisarse periódicamente para proporcionar datos precisos.

Los datos del mapa de rendimiento deben usarse con datos de pruebas de suelo, notas de exploración y otras observaciones para saber por qué existe la variabilidad. El conocimiento obtenido de la gestión de cultivos en un sitio específico equipa a los agricultores para tomar mejores decisiones de gestión que tienen beneficios ambientales positivos y que dan como resultado una mayor productividad y rentabilidad.

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Los drones iniciaron siendo una herramienta en el campo audiovisual, y poco a poco se han convertido en parte del flujo de trabajo de diversas actividades relacionadas con la Ingeniería. La principal de ellas es la fotogrametría y su aplicación en la generación de productos topográficos como curvas de nivel, ortomosaicos, perfiles, secciones, volúmenes, etc. Sabemos que sus principales ventajas son el ahorro de tiempo, la seguridad y el detalle de la información colectada.

Conforme el uso de los drones se comienza a normalizar, se han implementado también sensores de otras regiones del espectro electromagnético que tienen aplicaciones como inspección de infraestructuras, monitoreo de cultivos y vegetación, prospección geofísica, entre otros. Es por eso que te explicamos cuales son los principales sensores que pueden montarse sobre drones y sus aplicaciones.

MAGNETÓMETRO AÉREO
Este tipo de sensores permite grabar la intensidad de campo magnético en la zona de estudio. Esto tiene aplicaciones diversas en el ramo de la geofísica. Cuando un experto analiza esta información, puede ser utilizada para prospección de agua subterránea, ubicación de nuevas fuentes de energía geotérmica, o para la identificación de intrusivos que posiblemente indiquen la presencia de mineralización.

Normalmente la magnetometría es aérea (desde aviones) o terrestre. Algunas de las desventajas de estos métodos son la baja resolución y el tiempo de levantamiento de información en campo, respectivamente.

MONITOREO DE VEGETACIÓN
Estos sensores normalmente abarcan regiones del espectro visible y del infrarrojo cercano o de onda corta conocido como SWIR (Short Wave InfraRed), y nos permiten analizar variaciones en la vegetación. Es posible realizar operaciones entre bandas para la obtención de Índices como el NDVI (Normalized Diferencial Vegetation Index) a partir del cual se puede calcular déficit de nutrientes en las plantas, estrés hídrico, entre otras.

A través de estos sensores también es posible determinar la existencia de plagas. El objetivo es ahorrar recursos ya que se realiza un tratamiento inteligente de las parcelas y no homogeneizado.

MONITOREO DE INFRAESTRUCTURA
Los sensores que pueden percibir información en el infrarrojo lejano o térmico, son aquellos que nos permiten analizar las variaciones de temperatura en los objetos, de tal manera que es posible analizar fugas de gas, agrietamientos de edificios, fallas en paneles solares o líneas eléctricas. Cuando estos sensores son montados sobre drones son flexibles y fáciles de manejar lo que facilita el monitoreo de diferentes infraestructuras.

LIDAR
Finalmente tenemos al LIDAR (Light Detection and Ranging) que permite obtener un registro continuo de las elevaciones del terreno y resulta extremadamente útil en zonas donde es complicada la colocación de puntos de control o la visibilidad de los mismos para el dron. El LIDAR ha permitido también la identificación de zonas arqueológicas ocultas.

Desde hace algunos años los sensores LIDAR son montados sobre drones, sin embargo, sigue siendo complejo su manejo, por lo cual debe realizarse por expertos en el tema.

Hay una gran variedad de sensores diseñados para aprovechar la versatilidad de los drones; desde búsqueda y rescate en emergencias hasta monitoreo de calidad del aire. Te presentado algunos de los más importantes en el mundo de las geociencias. No olvides que siempre es importante consultar expertos en cada uno de los rubros mencionados. Si te gustaría capacitarte en el tratamiento de información multiespectral, mándanos un mensaje o llámanos.

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Recientemente asistí al Iowa Power Farming Show y una de las tecnologías que presenté en una publicación en nuestro blog hermano Precision Pays fue la nueva tecnología SMS Mobile Technologies de Ag Leader . Como resultado, me pidieron que escribiera una publicación de invitado para Broadband for America . Me preguntaron si podía escribir un blog sobre cómo la tecnología de banda ancha realmente ha cambiado la forma en que la agricultura hace negocios. La agricultura de precisión no solo ha facilitado un poco la agricultura, sino que también la ha hecho un poco más rentable. Ahora, con Internet, la agricultura de precisión puede dar un paso más.

Con su permiso, estoy reimprimiendo el artículo aquí .

BfA_logoPara mi madre, que creció en una granja en Iowa, era difícil imaginar hasta qué punto la tecnología haría avanzar la agricultura en tan poco tiempo. Por ejemplo, la introducción de la banda ancha sería una grata sorpresa para muchos. Es difícil imaginar la vida sin acceso a Internet; sin embargo, en el pasado, los que vivían en las zonas rurales de Estados Unidos no tenían tanto acceso como los que vivían en las zonas urbanas. Afortunadamente, esto está cambiando. Según Pew Internet, los adultos que viven en las zonas rurales de Estados Unidos han visto crecer el uso de alta velocidad del 38% en 2008 al 46% en 2009. Muchos de estos adultos son agricultores.

Con la introducción de la banda ancha también vino la introducción de muchas tecnologías de agricultura de precisión. Por ejemplo, la nueva tecnología móvil SMS de Ag Leader ayuda a los agricultores a obtener información importante. La tecnología está diseñada para ejecutarse en su Mesa Rugged Notepad portátil y proporciona una plataforma para que los agricultores recopilen información como análisis de suelo, registros de exploración y documentación de ensayos de prueba. Con la ayuda de una red de banda ancha inalámbrica, los agricultores pueden transferir instantáneamente los datos a su software de escritorio SMS. Los datos se pueden combinar con datos anteriores y llevar su manejo de cultivos a otro nivel, un nivel que está diseñado para mejorar su rentabilidad.

Si bien esta tecnología se encuentra todavía algo en su infancia, el acceso a las comunicaciones inalámbricas ha ofrecido posibilidades que antes no se creían posibles. La agricultura de precisión está aprovechando al máximo esta tecnología. Cada año, la integración de datos y los programas son más efectivos y fáciles de usar a medida que aumenta la adopción entre los productores.

Según Tim Murphy, en un artículo de 2002, “ Máximos y mínimos de la conexión de banda ancha en las zonas rurales de América ”, el censo encontró que la mitad de las granjas del país estaban conectadas a Internet de alguna manera, ya sea a través de banda ancha o por discado. En 2007, el porcentaje de granjas conectadas aumentó al 56,5 por ciento. A medida que la agricultura de precisión alcance la mayoría de edad, espero ver un mayor crecimiento en la adopción de la banda ancha en las zonas rurales de Estados Unidos. ¿Por qué? Porque la banda ancha y la agricultura de precisión, juntas, están ayudando a cambiar el rostro de la agricultura de una manera positiva y rentable.

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Aunque la Comisión Europea y los fabricantes de máquinas alaban la digitalización en la agricultura, otros señalan el riesgo de crear nuevas dependencias para los agricultores de las multinacionales. Informes EURACTIV Francia.

“La Comisión tiene razón al promover estas soluciones, pero debemos prestar mucha atención a los detalles de estas propuestas”, dijo Cyrielle Denharitgh, directora de agricultura y nutrición de Climate Action Network France.

“La digitalización es un concepto muy amplio en el que uno puede encontrar lo bueno y lo malo”, dijo Denharitgh, cuya organización coordinadora reúne a ONG ambientales como Oxfam y WWF.

El sistema agroalimentario actual debe transformarse ampliamente para enfrentar los desafíos climáticos y ambientales de hoy, dijo. Pero la agricultura de precisión como tal no hace que esta transformación suceda según los grupos ecológicos, que no ven la digitalización como una prioridad.

Dejando de lado esta advertencia, las herramientas digitales también producen resultados convincentes, dijo Denharitgh. Un ejemplo es una iniciativa puesta en marcha por la cámara regional de agricultura de la región de Nouvelle Aquitaine en Francia. Gracias a las herramientas digitales desarrolladas por el Instituto Nacional de Investigaciones Agronómicas (INRA) y la asistencia de asesores, la región logró reducir la contaminación por nitratos en el agua y el suelo por el uso de fertilizantes.

La herramienta permite a los agricultores conocer con precisión los niveles de fertilizantes que son absolutamente necesarios para los cultivos, sin necesidad de un análisis exhaustivo. Y con poca inversión por parte de los agricultores, porque los datos son fácilmente accesibles en línea.

«Por lo tanto, esto no crea ningún endeudamiento, sino un verdadero apoyo», dijo Denharitgh. “La verdadera innovación no es el programa informático en sí, sino la colaboración entre varios actores”, subrayó.

Sin embargo, en general, Denharitgh es bastante escéptico y advierte de tres riesgos diferentes. En primer lugar, los dispositivos digitales como los drones, los equipos a bordo o los chips colocados en los animales utilizan tecnologías costosas que aumentan el riesgo de endeudamiento de los agricultores que ya se encuentran bajo presión financiera, advirtió.

Dado su precio, los equipos digitales también suelen ser prerrogativa de las grandes empresas y, por lo tanto, excluyen las granjas más pequeñas. Y finalmente, corren el riesgo de sacar a los agricultores de sus campos, lo que lleva a una pérdida de conocimientos técnicos. Este fenómeno ya está sucediendo debido a la mecanización y debe detenerse, dijo Denharitgh.

“Existe una necesidad absoluta de evitar la innovación por el bien de la innovación, y concentrarse en herramientas y consejos accesibles para los agricultores, así como en el intercambio de buenas prácticas entre pares”, insistió.

Marco Contiero, director de política agrícola de la UE en Greenpeace, comparte esa opinión. Al igual que Denharitgh, cree que la digitalización indudablemente conducirá a una mayor eficiencia en la agricultura, pero no resolverá por sí misma los problemas del sector.

“Como tal, la eficiencia es buena, pero mantener un sistema intrínsecamente incorrecto en tantos niveles no es la mejor solución. Si vamos a utilizar fondos públicos para apoyar la agricultura, debemos apoyar un sistema agrícola que sea totalmente innovador ”.

Según Contiero, el tema esencial es mejorar la resiliencia del sector agrícola, tanto en términos económicos como ambientales. Y eso significa una reducción de la dependencia de los agricultores de un puñado de poderosas multinacionales, dice.

“El mercado de semillas y productos químicos ya está saturado al máximo y es probable que esto empeore con las continuas fusiones de empresas”, dijo Contiero. Actualmente, hay tres grupos que dominan el sector en todo el mundo, dijo, advirtiendo que la dependencia de los agricultores de ellos empeorará si se permite a las multinacionales manejar la agricultura y la ganadería en su nombre utilizando herramientas digitales.

Contiero también planteó la cuestión de la propiedad de los datos: «Si le damos a ciertas multinacionales el derecho de entregar datos a los agricultores, tendrán el control absoluto».

“En comparación con los datos de Copernicus, que se pueden utilizar con fines de vigilancia y son de libre acceso, la información creada por la agricultura de precisión no lo permite. Por lo tanto, este es otro costo más que debe pagarse «.

Por ahora, las propuestas de la Comisión siguen siendo muy vagas sobre la regulación de esos riesgos, dijo Luc Vernet de Farm Europe, un grupo de expertos.

“De hecho, la propuesta de reformar la PAC no nos presenta una herramienta para acompañar la transición hacia una agricultura más digital”, dijo Vernet. Por tanto, todo está todavía en el aire.

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Si ha estado siguiendo noticias de tecnología o medios agrícolas de precisión en general, ha habido mucho entusiasmo e interés en torno a blockchain. Pero, ¿qué es blockchain ? ¿De dónde vino? Más importante aún, ¿qué significa para los agricultores y otros en la industria agrícola? ¿Blockchain está aquí para resolver los problemas digitales de todos o su implementación cambiará un poco menos la vida?

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Primero, una descripción general rápida de blockchain. Wikipedia mantiene una excelente entrada en blockchain, siendo la versión corta una base de datos distribuida secuencial . Desglosando esto, una cadena de bloques simplemente representa registros encriptados (base de datos) que están vinculados (secuenciales) y compartidos con un grupo (distribuidos). Todos los miembros del grupo tienen una copia de todos los registros y se almacenan secuencialmente; lo que significa que cada nuevo registro está conectado al anterior como los eslabones de una cadena. Un «bloque» consta de los registros cifrados que la gente desea almacenar de forma segura, un enlace al bloque anterior y la fecha y hora en que se creó.

Esta estructura hace que sea casi imposible falsificar un registro una vez que está en la cadena, ya que no coincidiría con las copias distribuidas de la cadena, y cada bloque tiene un enlace al anterior hasta el original para garantizar que no se haya agregado nada. o eliminado. Si alguien intenta alterar un registro, el resumen contenido en el bloque siguiente ya no coincidirá, lo que indica que se ha cambiado algo. Si alguien intenta agregar o eliminar un bloque completo, todos en el grupo tienen su propia copia de toda la cadena, por lo que es fácil identificar cualquier copia que no se alinee con el resto del grupo.

Un aspecto importante a destacar es que los registros de cada bloque están encriptados individualmente, por lo que, aunque todos en el grupo tienen una copia del registro, solo tienen acceso a su registro o eslabón de la cadena. Una buena forma de pensar en ello podría ser que cada registro se escriba primero en el equivalente moderno de la máquina de enigmas de la Segunda Guerra Mundial para proteger el mensaje. Un registro parecería ser una página de galimatías, pero con la clave de cifrado adecuada podría decodificarlo. De esta manera, las personas pueden almacenar de forma segura su información y solo puede ser recuperada por alguien con la clave específica de su registro individual.

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Blockchain está ganando mucho interés en muchas industrias y aplicaciones diferentes. La implementación más frecuente han sido las criptomonedas. Bitcoin fue el primero en hacer realmente popular la tecnología como una forma de moneda, pero Ethereum, Litecoin, Ripple, etc., se basan en la tecnología blockchain. Los beneficios de estas monedas son la seguridad y la naturaleza distribuida de la base de datos de transacciones financieras. Dado que no hay un banco central o un libro mayor único para que alguien intente acceder, cambiar, robar o piratear, todas las transacciones son muy seguras. Hay otros méritos más filosóficos que se pueden debatir, pero para los propósitos de este artículo, el enfoque es ¿qué significa esta tecnología para la industria agrícola?

El área predominante en la que se utiliza blockchain en la agricultura hasta ahora es para la trazabilidad. Esto representa una aplicación lógica de una tecnología de base de datos / libro mayor. Para permitir la trazabilidad, la persona en el extremo receptor de una cadena de suministro necesita una forma de verificar rápida y fácilmente lo que sucedió con el producto a lo largo de la cadena de suministro. Posiblemente, una cadena de bloques podría registrar cuándo y dónde se plantó una variedad específica de un cultivo de cereales, qué fertilizantes se aplicaron, qué productos fitosanitarios se utilizaron, cuándo se cosechó el cultivo y dónde se originó en un campo cada carga. La información logística adicional sobre qué ascensor, qué método de envío, qué procesador y distribución final al estante de la tienda también podría registrarse como eslabones adicionales en la cadena. Obviamente, aún queda trabajo por hacer para hacer posible esta visión,

Los cultivos de alto valor que tienen necesidades más urgentes de trazabilidad ya lo están haciendo. Walmart anunció el año pasado que requeriría que todos los proveedores de hojas verdes implementaran su sistema blockchain. La necesidad de la tecnología es doble: en primer lugar, los consumidores que están cada vez más alejados de la agricultura quieren saber más sobre el origen de sus alimentos y cómo se cultivaron y procesaron. La implementación de blockchain puede proporcionar esta información al consumidor para que sepa más sobre su lechuga en la implementación inicial de Walmart.

En segundo lugar, más desde el aspecto de la seguridad alimentaria, está permitiendo un manejo más rápido y preciso de los problemas de salud. El año pasado se produjeron varios brotes de E. coli o salmonella, rastrear hasta la fuente y determinar qué productos estaban realmente contaminados lleva mucho tiempo y es difícil con los sistemas actuales. Esto no solo puede hacer que más personas se enfermen, sino que también es muy costoso, lo que hace que se desechen grandes cantidades de producto simplemente porque no se puede probar que no se vea afectado. Según la investigación de Walmart, los sistemas actuales, predominantemente de mantenimiento de registros en papel, tardan unos siete días en rastrear a través de la cadena de suministro. Utilizando blockchain, pudieron acortar esto a un tiempo de respuesta de 2.2 segundos. Esto significa que los alimentos son más seguros, los costos se reducen ya que el producto no se desecha innecesariamente,

Todo esto es excelente para las frutas y verduras, pero ¿cuáles son las implicaciones para el resto de granjas que se centran en cereales, carne de res, algodón, aves de corral u otros productos básicos? Esto se vuelve un poco más difícil, cuando se trata de productos básicos, el problema de la «mezcla» es probablemente uno de los obstáculos más obvios para la trazabilidad en general. Cuando un agricultor carga un semirremolque y transporta 1,000 bushels de grano al elevador y lo arroja al contenedor de 1.2 millones de bushel, parte de la trazabilidad se pierde ya que esa carga ahora se mezcla con el grano de granjas de todo el condado. Este aspecto probablemente resultará en diferentes niveles de trazabilidad; los consumidores o productos que quieran o necesiten saber de qué campo proviene un cultivo requerirían un manejo especializado del cultivo para preservar la identidad del cultivo y probablemente aumentar los costos.

El enfoque del ADC está en los datos de la granja , y este es uno de los problemas que deben resolverse antes de que blockchain pueda implementarse ampliamente también para la trazabilidad. Cualquiera que haya estado en la agricultura de precisión sabe que no es raro ver mapas de rendimiento de maíz que muestran un rendimiento promedio de 60 bushels. Este bajo rendimiento no se debe a las condiciones climáticas o del campo, sino a que nadie se molestó en cambiar la designación del tipo de cultivo en el monitor de la cabina a soja de maíz. O muchos ag nerds de precisión saben que la variedad que se planta con más frecuencia es la 1, ya que es el botón más fácil de presionar para comenzar a plantar cuando la terminal quiere que el operador ingrese la variedad real cargada en la máquina.

También está el problema de que la sembradora sea roja, el rociador verde, el esparcidor de fertilizante amarillo, el tractor azul y la cosechadora plateada. Cada máquina o terminal tiene su propio formato de archivo, lo que dificulta el acceso y el intercambio de un registro completo de las operaciones agrícolas dentro de un campo determinado. Grupos como AgGateway y su kit de herramientas ADAPTrealmente están moviendo la aguja en la interoperabilidad desde el punto de vista del formato de archivo. También están iniciando esfuerzos para dar el siguiente paso y estandarizar los significados de diferentes elementos de datos. Por ejemplo, una terminal puede contener el cultivo «maíz», otra terminal tiene «maíz», ¿eso significa que el mapa de rendimiento es para grano, ensilaje o pacas redondas? Ahora que estamos comenzando a cerrar la brecha de los diferentes formatos de datos y «hablar el mismo idioma», debemos asegurarnos de que todos queremos decir lo mismo cuando usamos un término.

Pero no todos los problemas son obstáculos técnicos que deben resolver los desarrolladores de software. Hay algunas cosas que los agricultores pueden hacer hoy para aportar valor adicional a los datos que registran sus máquinas. Los consumidores están presionando a los procesadores de alimentos para que sepan más sobre el origen de sus alimentos. Esta es una gran oportunidad para que la comunidad agrícola destaque todas las cosas que se hacen para garantizar un producto de calidad y que se produzca de manera responsable. A medida que la tecnología mejora el acceso a los datos, las granjas deben asumir un papel de liderazgo en el suministro de esta información y la conexión con los consumidores que pueden no conocer la diferencia entre una cosechadora y una cosechadora de forraje. Asegurarse de que los datos se registren con precisión e incluyan la información relevante es un primer paso relativamente fácil. Esto no solo ayudaría a crear los datos precisos necesarios para registrar en una cadena de bloques, pero también ayuda con el análisis operativo. Es muy difícil utilizar datos para determinar qué preformas híbridas son las mejores en un tipo de suelo específico si la variedad plantada no se registró con precisión.

Un primer paso crucial es asegurarse de que las máquinas que registran los datos no solo estén capturando el rendimiento o la cantidad de producto que se aplicó, sino también exactamente qué producto (s) se aplicó, qué variedad se cosechó y garantizar que la máquina se calibró para capturar datos precisos. Para obtener más información sobre las mejores prácticas de datos, varios miembros del ADC contribuyeron a una descripción general de los pilares de los datos agrícolas . El video incluye muchos puntos importantes que los agricultores deben considerar para asegurarse de que no son el eslabón perdido en la cadena que conecta al consumidor en la tienda de comestibles con los orígenes de su barra de pan.

Blockchain es realmente otra herramienta o tecnología que las empresas utilizarán para satisfacer la demanda de los consumidores y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro. Independientemente de la herramienta utilizada, se están produciendo cambios con respecto a las expectativas sobre cómo se recopilan, almacenan y comparten los datos a lo largo de la cadena de suministro.

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Los drones han estado cambiando en gran medida la faz de la agricultura en los últimos 3-5 años, y transformando completamente la forma en que muchos agricultores y otras industrias hacen sus negocios. Estos drones tienen la capacidad de supervisar el progreso de una cosecha, de comprobar el daño de una tormenta y de cerciorarse de que las cosechas se conserven sanas.

La agricultura de precisión es un concepto de manejo agrícola que utiliza drones para medir, observar y responder a la variabilidad que se encuentra en los cultivos. Cuando se implementa toda la nueva tecnología que está disponible, incluyendo a los drones en la agricultura, se pueden aplicar recursos de forma inteligente para asegurarse de que la granja tiene un rendimiento máximo.

La agricultura de precisión sigue siendo uno de los segmentos más robustos del mercado. El retorno de inversión de los drones en la agricultura es convincente y las granjas de todos los tamaños están aprovechando su tecnología.

drones y agricultura

A medida que las condiciones climáticas son más severas, los huracanes hacen daño, y otros elementos muy importantes como la sequía y el uso de pesticidas requieren que los agricultores tomen decisiones muy importantes, los drones destinados a la agricultura de precisión son tan poderosos e innovadores que pueden aliviar un poco la carga.

Ahora en el 2017 con nuevas tecnologías, nuevas regulaciones y nuevas ofertas de software y servicios, los agricultores tienen más herramientas que nunca. Desde la plantación automatizada hasta la gestión de cultivos y el monitoreo en tiempo real, los drones tienen un papel importante que desempeñar en el futuro de la agricultura. Aquí están los mejores en el mercado en el momento.

A continuación mostramos algunos de los mejores drones en el mercado destinado para la agricultura de precisión.

PrecisionHawk, con sede en Carolina del Norte es uno de los fabricantes líderes en el mercado. Toma una posición delantera no sólo en la producción de drones comerciales, sino también en todos los aspectos de la tecnología UAV. Mientras que la compañía vende paquetes comerciales que incluyen drones de DJI, su propio modelo Lancaster sigue siendo un líder de la industria. El Lancaster puede ser utilizado en todas las industrias: incluyendo minería, energía e inspección; Pero su facilidad de uso y durabilidad lo hacen ideal para la agricultura, especialmente en condiciones difíciles.

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Actualmente, en su quinta versión, el Lancaster se ajusta a la necesidad del mercado de la agricultura de capturar datos consistentes en grandes áreas, pero también se ha visto un crecimiento significativo para las aplicaciones de investigación.

La plataforma está bien adaptada para empresas de semillas o químicas e investigadores universitarios que necesitan utilizar varios tipos de sensores para aplicaciones avanzadas de detección remota. Los ingenieros de PrecisionHawk han podido diferenciar el Lancaster de las otras plataformas que la compañía vende, incluyendo el DJI M100 y el M600 Pro, integrando sensores como el térmico y el LiDAR (Método que mide la distancia a un objetivo iluminándolo con una luz láser), al tiempo que mejora la durabilidad y el rendimiento general del vuelo. Al final, el objetivo es asegurar una recolección precisa de datos en cada vuelo. Para ello, se sigue haciendo que la plataforma sea más autónoma y más fácil de usar para garantizar la integración perfecta de la tecnología de drones en los flujos de trabajo existentes de los agricultores.

Los drones eBee de senseFly son otros que están funcionando bien en la industria. El eBee SQ, cuenta con una ala fija ligera con cámara integrada Sequoia de Parrot. El software de planificación de vuelo eMotion Ag está diseñado para ayudar a integrar el drone en los flujos de trabajo existentes. Y el rango de vuelo – que dice senseFly puede dar resultados en menos vuelos – lo convierte en una herramienta eficaz para granjas de gran escala. La compañía ha sido diligente en mantener la plataforma en evolución. «La SQ de eBee permite a los profesionales agrícolas recolectar datos altamente precisos sobre la salud de sus cultivos, de manera eficiente y rentable», dice Jean-Christophe Zufferey, director general de senseFly.

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El eBee ofrece lo que llaman un flujo de trabajo «drone a tractor». Donde se puede utilizar el software Pix4dmapper Ag para crear mapas NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) de las plantas y utilizarlos para identificar áreas problemáticas y llegar a soluciones en el mismo día.

El HoneyComb AgDrone 2017 tiene un ala que se compone de fibra de Kevlar compuesto, lo que hace que sea muy duradero para la industria. Este material no puede ser agrietado como la fibra de carbono, o hacerse pedazos como la espuma sintética. Es una opción muy durable, versátil y de gran alcance para los drones en agricultura.

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DJI tiene ofertas diferentes que tienen una presencia significativa en la agricultura de precisión: el Phantom y el Matrice, equipados con herramientas para la agricultura de precisión; Y el AGRAS MG-1, el primer drone de agricultura profesional de DJI. Debido a que gran parte de la agricultura de precisión está en la plataforma de software que convierte los datos en información procesable, empresas como PrecisionHawk han creado paquetes rentables que combinan un avión listo para volar DJI con software y servicios de procesamiento de datos. Además, los operadores independientes de drones que proporcionan servicios de vuelo – y un drone – a los agricultores son más propensos a utilizar uno de estos drones de DJI, que puede servir a múltiples propósitos. Pero DJI también se está moviendo hacia el rango de precio más alto de drones agrícolas, con el AGRAS MG-1, introducido a finales de 2015. El octocopter de brazo plegable no está diseñado para la recopilación de datos, sino para planes de acción: llevar una carga útil y un sistema de pulverizador en aplicación de precisión de fertilizantes, pesticidas y herbicidas.

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El AgEagle fue diseñado para la agricultura en colaboración con investigadores de la Universidad Estatal de Kansas. El AgEagle RX 60 pretende ser «el más duradero, ligero, con el más alto grado profesional de la tecnología de drones en el mercado». El drone de fibra de carbono, de energía eléctrica tiene una duración de vuelo de 45 -60 minutos. El RX 60 está equipado con una cámara GoPro modificada para la recopilación de datos y AgEagle ofrece un sistema propietario de procesamiento en la nube. La compañía dice que el procesamiento de datos en vuelo está en desarrollo.

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Adam DeVisser se ha convertido recientemente en el uso de la agricultura de precisión , pero es práctico en su aplicación.

“El valor no está en que las computadoras tomen decisiones por nosotros, sino en que nosotros tomemos decisiones más informadas”, dijo en una reciente conferencia sobre cultivos en Ontario.

DeVisser y sus compañeros panelistas, el agricultor Mark Brock y Brandon Dietrich de Sprucedale Agromart, dijeron que han encontrado ventajas significativas al utilizar equipos y técnicas de precisión.

“Con una base de tierra relativamente pequeña, tenemos que tener cuidado con los costos”, dijo DeVisser, quien cultiva entre 800 y 900 acres en la granja familiar.

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Una actualización de 2014 a una señal de GPS de mayor precisión para el tractor sembrador significó que ahorraron dos pasadas de labranza al sembrar soja sin labranza entre los tallos de maíz en pie.

“Puede mantener el rendimiento, ya $ 15 por acre en 200 acres, eso es un ahorro de $ 6,000, una recuperación bastante buena”, dijo.

Una sembradora mejorada con accionamiento hidráulico y un controlador de dosis junto con el GPS en 2015 significaba que podían embarcarse en la siembra de dosis variable. Si bien las cosas no funcionaron según lo planeado para el maíz debido a un problema técnico, la siembra de tasa variable para la cosecha de soja fue un éxito.

“Probamos el concepto utilizando mapas de rendimiento y nuestro conocimiento de las características del suelo para ahorrar gastos”, dijo. Los próximos pasos serán obtener más datos sobre el suelo utilizando sensores electromagnéticos o de rayos gamma para refinar su siembra.

Para DeVisser, hay tres conclusiones principales: Primero, decidir qué datos usar, dadas las muchas fuentes disponibles, incluidos mapas de rendimiento, imágenes de satélite, muestras de suelo, etc. También señaló que el “uno entre tus oídos” es el más importante para que todo funcione.

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En segundo lugar, la calidad de los datos es clave, por lo que es importante asegurarse de que lo que dicen las máquinas sea exacto.

Por último, es fundamental vigilar de cerca los costes de los equipos.

También es un gran fanático de las imágenes de drones, que pueden identificar problemas de malezas, problemas de insectos, muerte por el invierno, deficiencias de nutrientes y daños a la vida silvestre.

Mark Brock, que cultiva 1.700 acres, utiliza mapas de datos de rendimiento y suelo para crear sus propios mapas de prescripción y de aplicación (cada vez que se planta, se rocía, se fertiliza o se labra en franjas un campo, se registran los datos). También tiene un arado de tejas y tiene un software que le muestra la topografía de su tierra para una mejor gestión del agua.

Él también ha pasado algún tiempo durante los últimos años comparando imágenes de satélite con mapas de rendimiento.

“Descubrí que son realmente precisas”, dijo, y agregó que le gusta usar las imágenes porque graban en tiempo real.

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Si bien los mapas de rendimiento son útiles, traducirlos a mapas topográficos tridimensionales realmente cuenta la historia sobre lo que está sucediendo con la tierra. También ayuda con el desarrollo de zonas de gestión, muestreo de suelos y diseños de baldosas.

Con el software Fieldview, puede hacer comparaciones en paralelo de cómo se desempeñan las diferentes variedades en diferentes áreas del campo.

“Es tan simple como sentarse en el sofá con un iPad, hacer algunas líneas onduladas con el dedo y realmente puedes obtener información interesante”, dijo.

También es un gran fanático de los drones .

“Usé algunas de las imágenes para que el contratista de drenaje regresara y arreglara algunos lugares donde tuvimos reventones”, dijo. También brindan datos en tiempo real, lo que le permite realizar ajustes en las prácticas de producción a lo largo del año.

Su consejo para otros productores es conocer su costo de producción, arriesgar solo lo que pueda permitirse perder (toma alrededor del cuatro por ciento de sus acres para experimentar con diferentes técnicas y productos), trabajar con personas de su confianza (especialmente con hardware y agronomía) y otros agricultores para lograr mejores resultados.

“Tiene que crear un equipo que esté en la misma página para que el hardware y la agronomía coincidan para lograr su objetivo en su granja”, dijo Brock.

La agricultura de precisión sin una buena agronomía es una mala agronomía aplicada con precisión, dijo Dietrich.

“Es genial tener todas estas herramientas y tecnologías, pero es necesario contar con una agronomía sólida que las respalde”, dijo.

Como asesor de agronomía, Dietrich utiliza principalmente pruebas de suelo, mapas de rendimiento e imágenes aéreas, incluidos drones y satélites, con sus clientes agrícolas.

“Tener datos del suelo de los últimos tres a cinco años es muy importante para las decisiones de fertilidad, de lo contrario no tenemos idea de si estamos aplicando de forma insuficiente o excesiva”, dijo.

Los mapas de rendimiento son invaluables, especialmente para identificar áreas del campo que tienen un bajo rendimiento, y dijo que obtener una toma aérea de alta calidad del cultivo en su pico de crecimiento vegetativo se correlaciona bastante estrechamente con los datos finales de rendimiento.

Al hacer recetas de potasio y fósforo, usa datos de pruebas de suelo para determinar si el campo está en una situación de construcción o mantenimiento.

Si los niveles son bajos, recomienda una tasa sólida durante algunos años y, una vez que tenga una fertilidad óptima, desarrollará un guión de tasa variable a partir de los mapas de rendimiento.

Dietrich también ha tenido un buen éxito con la siembra de soja de tasa variable al aumentar la siembra en las zonas de menor producción obteniendo más plantas por acre y disminuyendo la siembra en las zonas de mayor producción, lo que significa buenos rendimientos con menores costos de semilla y menos probabilidad de moho blanco.

“En general, la cantidad de semilla plantada en todo el campo puede ser aproximadamente la misma, pero distribuirlas de manera diferente le brinda un mejor rendimiento”, dijo.

Aplicar nitrógeno a una tasa variable es más complicado debido al clima. Si bien algunos productores prefieren usar Greenseeker, un sensor que evalúa la variabilidad del cultivo y brinda recomendaciones de fertilidad, Dietrich ha descubierto que el uso de zonas de manejo para determinar dónde se puede aprovechar mejor el nitrógeno también funciona bien.

Si bien toda la tecnología es muy útil, el productor es a veces el mejor recurso de gestión.

“El conocimiento del campo del agricultor puede ser el más valioso”, dijo.

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