Desde la revolución agraria que afectó a Europa y América durante la 18 ª siglo, el uso de la tecnología para mejorar la eficacia y eficiencia de las prácticas agrícolas ha aumentado enormemente. Durante la 20 ª y 21 st siglo por ejemplo, los descubrimientos en el campo de la ciencia y la tecnología han permitido a los agricultores a utilizar eficazmente su entrada para maximizar su rendimiento. Estos avances han sido muy asistidos por el uso de maquinarias sofisticadas, prácticas de siembra, uso de fertilizantes, herbicidas y pesticidas, etc. Sin embargo, en el momento actual, el éxito de la agricultura a gran escala depende en gran medida de la tecnología de la información geográfica a través de lo que se conoce como agricultura de precisión.
¿Qué es la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión, o agricultura de precisión, es por lo tanto un concepto agrícola que utiliza información geográfica para determinar la variabilidad del campo para asegurar el uso óptimo de los insumos y maximizar la producción de una granja (Esri, 2008). La agricultura de precisión ganó popularidad después de darse cuenta de que diversos campos de tierra tienen diferentes propiedades. Grandes extensiones de tierra suelen tener variaciones espaciales de tipos de suelo, contenido de humedad, disponibilidad de nutrientes, etc. Por lo tanto, con el uso de sensores remotos, sistemas de información geográfica (GIS) y sistemas de posicionamiento global (GPS), los agricultores pueden determinar con mayor precisión qué insumos colocar exactamente, dónde y con qué cantidades. Esta información ayuda a los agricultores a utilizar de manera eficaz recursos costosos como fertilizantes, pesticidas y herbicidas, y a utilizar los recursos hídricos de manera más eficiente. En el final, los agricultores que usan este método no solo maximizan sus rendimientos sino que también reducen sus gastos operativos, aumentando así sus ganancias. Por tanto, por estos motivos, este artículo se centrará en el uso de tecnologías geoespaciales en la agricultura de precisión. Para lograr esto, el documento se centrará en cómo se recopilan, analizan y utilizan los datos geoespaciales en el proceso de toma de decisiones para maximizar los rendimientos.
Recopilación, análisis e interpretación de datos geoespaciales para fines agrícolas
La tecnología geoespacial no puede tener éxito si los datos correctos no se recopilan y analizan de manera eficaz. Para lograrlo, se han avanzado varias técnicas, la mayoría de las cuales se basan en la teledetección. La teledetección es esencial para dividir una gran finca en zonas de manejo (Grisso, 2009). Cada zona tiene requisitos específicos que requieren el uso de GIS y GPS para satisfacer sus necesidades. Por tanto, el primer paso de la agricultura de precisión es dividir la tierra en zonas de gestión. La división de este terreno en zonas se basa principalmente en:
Tipos de suelo
tasas de pH
Infestación de plagas
Disponibilidad de nutrientes
Contenido de humedad del suelo
Requisitos de fertilidad
Predicciones meteorológicas
Características del cultivo
Respuestas híbridas
Se puede acceder a esta información revisando los registros disponibles. La mayoría de las fincas suelen tener registros de mapas de estudios de suelos, características históricas de los cultivos y registros que muestran las prácticas de cultivo de las regiones. Además, en este proceso se pueden utilizar fotografías aéreas y satelitales. Por ejemplo, en la siguiente imagen de muestra tomada el 30 de enero de 2001, se analizaron tres parámetros de un sensor Daedalus a bordo de un avión de la NASA.. Los campos individuales están numerados en cada una de las imágenes. La imagen superior (en su mayoría amarilla) muestra la densidad de vegetación. Las diferencias de color indican la densidad del cultivo con azules y verdes oscuros para una vegetación exuberante y rojos para áreas con suelo desnudo (conocido como «Índice de vegetación de diferencia normalizada», o NDVI). La imagen del medio analizó la distribución del agua con áreas verdes y azules que miden el suelo húmedo y áreas rojas que indican suelo seco. La imagen del medio se derivó de las medidas de reflectancia y temperatura del sensor Daedalus. La última imagen en la parte inferior mide el estrés del cultivo con píxeles rojos y amarillos que indican áreas de alto estrés. Los datos recopilados al analizar estas diferentes condiciones permiten al agricultor microgestionar la aplicación de agua para abordar mejor las diferentes condiciones del suelo y el crecimiento de la vegetación.
Las imágenes de arriba fueron adquiridas por el sensor Daedalus a bordo de un avión de la NASA que sobrevolaba el Centro Agrícola Maricopa en Arizona el 30 de enero de 2001.
Además, se pueden generar fotografías aéreas y satelitales actualizadas de la finca durante diferentes períodos del año o estaciones. Con esta información, el agricultor puede determinar la productividad de diferentes zonas de manejo. Al mismo tiempo, también se pueden identificar los patrones de crecimiento y rendimiento de diferentes zonas dentro de la finca.
Se pueden utilizar varias técnicas de teledetección para aumentar la eficacia de este proceso. La técnica de teledetección más común que se ha aplicado a lo largo de los años es la observación con el uso del ojo humano. Con la ayuda de la tecnología moderna, cualquier observación que se realice utilizando este método generalmente se geo-referencia en una base de datos GIS. Gran parte de la agricultura de precisión se basa en datos basados en imágenes de la teledetección, como determinar el verdor del campo utilizando una técnica para determinar la productividad / rendimiento de diferentes zonas de manejo (Brisco et al, sf). Esta técnica se basa en la relación que surge de la comparación del reflejo de la luz roja y la luz del infrarrojo cercano. Los datos de RADARSAT también han proporcionado a los agricultores información confiable sobre los parámetros que determinan las condiciones del suelo y el rendimiento de los cultivos.
Los datos que se recopilan de la teledetección actúan como una fuente de datos puntuales. A partir de las tendencias y frecuencias que se han registrado, este conjunto de datos se puede convertir fácilmente en datos espaciales que reflejen la situación de todas las zonas de gestión dentro de la finca con el uso de diversas técnicas y herramientas SIG. Kriging es un ejemplo de un método que se puede utilizar para convertir datos puntuales de la teledetección en datos espaciales (Brisco et al, nd). Los datos espaciales se pueden utilizar para determinar los posibles problemas que pueden estar presentes en varias zonas de gestión. Esto les da a los agricultores la oportunidad de tomar decisiones informadas y efectivas para aliviar los problemas prevalecientes con el fin de impulsar la producción general de la granja.
Una vez que se han recopilado los datos puntuales, es necesario almacenarlos y analizarlos para que sean útiles para el agricultor. Es en este punto cuando entran en uso las herramientas SIG. El software GIS se puede utilizar para desarrollar mapas digitales que transforman la información espacial que se ha recopilado en el terreno en formato digital. Al mismo tiempo, los datos puntuales que se habían recopilado en el campo ahora se pueden transformar en datos espaciales para reflejar toda la finca. Para diferenciar eficazmente puntos con diferentes valores dentro de las zonas de gestión, los datos recopilados normalmente se presentan en formatos raster o vectoriales (Brisco et al, sf). En formato ráster, se desarrollan cuadrículas imaginarias dentro de un mapa. A los puntos dentro del mapa que tienen diferentes valores se les asignan diferentes colores. Por lo tanto, de un vistazo, un usuario puede identificar puntos que tienen características similares y diferenciarlos con puntos que tienen características diferentes. Esta forma de representación de datos es útil en el modelado espacial para mostrar la relación que existe dentro de los datos agrupados. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales. El formato vectorial, por otro lado, usa coordenadas del eje xy del eje y para asignar un punto específico dentro de un mapa. Los puntos que tienen características similares se trazan y se unen para formar un límite. Esta forma de presentación de datos es eficaz en la cartografía computarizada y la gestión de bases de datos espaciales.
Una vez que se han mapeado los datos espaciales, la comparación de los resultados que se presentan con las notas de campo es esencial. Este proceso se lleva a cabo para determinar las tendencias y relaciones que puedan estar presentes en el terreno. En este punto, se puede identificar un área que tiene un alto contenido de nutrientes en el suelo o una región que está altamente infestada de parásitos. Esta distribución puede adoptar la forma de variabilidad uniforme o no uniforme. Con esta información, se pueden implementar técnicas de manejo favorables para aumentar la eficiencia de la agricultura para asegurar un uso óptimo de los insumos y maximizar la producción. Por lo tanto, la información que se ha proporcionado con el uso de sensores remotos y SIG se puede utilizar para tomar decisiones específicas del sitio con respecto al uso de fertilizantes, herbicidas y pesticidas, riego, etc. Más importante, los datos que se han generado deben almacenarse de manera sistemática para futuras referencias. Esto es esencial, ya que aumentará la eficacia y la eficiencia de las encuestas futuras.
La principal razón de recopilar estos datos es que un agricultor tenga una comprensión clara de las necesidades de los diferentes puntos de la finca para maximizar su producción. A medida que aumenta esta necesidad, el uso de maquinaria agrícola automatizada es inevitable (Sohne et al, 1994). Se espera que estas máquinas realicen su trabajo con precisión de acuerdo con la información que se les ha proporcionado. Con el uso de GIS y GPS, las maquinarias agrícolas automatizadas ahora son más precisas, seguras, eliminan el esfuerzo humano requerido para manejarlas y, lo más importante, aumentan la productividad de las granjas.
Tecnologías geoespaciales en tractores
Las maquinarias agrícolas automatizadas se operan con la ayuda de sistemas de información geográfica de navegación (NGIS). Este sistema es una combinación de sistemas GPS y GIS que permite a la máquina:
Visualización del mapa
Planificación de ruta
Control de navegación
Análisis del sistema de sensores
Posicionamiento de precisión
Comunicación de datos
El sistema también mejora la gestión de las máquinas automatizadas al permitir al usuario controlar su velocidad, dirección y monitorear las condiciones circundantes (Xiangjian y Gang, 2007). Para que las máquinas automatizadas desempeñen sus funciones de manera eficaz y eficiente, deben recibir información de posicionamiento. Esta información generalmente se envía a través de un receptor GPS que contiene la hora, latitudes y longitudes precisas. La máquina también recibió información con respecto a la altura sobre el suelo, así como la altura sobre el nivel del mar. Con la ayuda de su sistema GPS, la máquina suele ser guiada por una ruta óptima. Factores como la longitud, las características del tráfico, las curvas y los costos se suelen considerar al generar el camino que debe seguir la máquina. La dirección de la máquina está determinada por el ángulo que existe entre los puntos de destino dentro del camino. Esto asegura que las máquinas cubran todos los puntos de destino que se han identificado a partir de los datos espaciales de GIS. Por lo tanto, esto asegura que la máquina atravesará la granja y rociará, depositará o plantará la cantidad exacta de entrada que se requiere para maximizar la producción de un sitio dado según los hallazgos en la granja.
Trimble es un proveedor geoespacial de tecnología de agricultura de precisión. Tractor con tecnología GPS basada en Trimble a bordo.
Conclusión
Con el uso de sensores remotos, GPS y GIS, los agricultores pueden comprender las necesidades específicas del sitio de sus granjas. Con esta información, son capaces de formular e implementar técnicas de gestión que aseguren el uso óptimo de insumos para maximizar su producción y ganancias. Por lo tanto, las tecnologías geoespaciales brindan al agricultor un recurso de información que puede utilizar para tomar decisiones informadas que garantizan una gestión eficaz y eficiente de la finca para maximizar su productividad. Por lo tanto, los agricultores deben comprender e implementar estas tecnologías junto con su experiencia y conocimientos para obtener los máximos beneficios de sus granjas.