El mundo está al borde de la tercera revolución agrícola moderna y la agricultura de precisión es una parte importante de ella. La primera revolución que ocurrió entre 1900 y 1930, la agricultura mecanizada dejó que cada agricultor pudiera producir lo suficiente para 26 personas . Mucho después de eso, fue la década de 1990 cuando tuvo lugar la segunda revolución conocida como revolución verde. Debido a la progresión científica, se introdujeron nuevos conjuntos de cultivos modificados genéticamente que son resistentes a las plagas y necesitan menos agua, lo que permitió a cada agricultor alimentar a 155 personas . Se espera que la población mundial alcance los 9,6 mil millones en 2050y la producción de alimentos debe ser el doble de los niveles actuales para alimentar a todas las personas. Las capacidades analíticas avanzadas y la mejora constante de IoT serán elementos clave en la tercera revolución, haciendo que cada agricultor sea capaz de alimentar a 256 personas .
Las definiciones populares de agricultura de precisión (PA), agricultura satelital o manejo de cultivos específicos del sitio (SSCM) describen el término como ‘un enfoque tecnológico para el manejo agrícola que observa, mide y analiza las necesidades de campos y cultivos individuales’ . Según McKinsey, el desarrollo de la agricultura de precisión está determinado por dos tendencias: «Big Data y capacidades de análisis avanzado, y robótica: imágenes aéreas, sensores, sofisticados pronósticos meteorológicos locales». En palabras simples, la agricultura que recopila y usa datos de parcelas para administrar y optimizar la producción de cultivos se conoce como agricultura predictiva.
La agricultura predictiva es análoga a tomar una pastilla para tratar una dolencia. Las soluciones se adaptan en gran medida desde el tipo de cultivo adecuado para una parcela hasta el uso de pesticidas solo en regiones específicas. La adopción de la agricultura de precisión reduce el costo de producción y el desperdicio, ya que se satisfacen las necesidades personalizadas de cada parcela. La agricultura de precisión se practica mediante la adopción de software analítico y el uso de equipos técnicos. Se realiza una recopilación rigurosa de datos sobre pruebas de suelo, medición de parcelas, análisis de patrones climáticos y análisis de cultivos a través de dispositivos equipados con sensores colocados a lo largo de los campos. Los datos están calibrados para elaborar conclusiones y, basándose en esos resultados, se puede adoptar un conjunto de prácticas muy detalladas y precisas.
NECESIDAD DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN
En las economías en desarrollo, el 32% de las pérdidas de alimentos se producen durante la producción de alimentos, según lo analizó McKinsey con datos de la FAO.
Las prácticas agrícolas convencionales se centran en el área. Existe un conjunto general de cultivos cultivados en toda una zona. Todos los agricultores de esa zona siguen los mismos procedimientos con respecto a la siembra, la nutrición, el riego y el período de cosecha. En lo que resultan estas prácticas es: imprevisibilidad, uso excesivo de recursos y producción incontrolada de residuos.
Antes del uso de la tecnología en la agricultura, la probabilidad de que un agricultor produjera buenos productos era tan buena como lanzar una moneda y desear cara. Dado que los agricultores no tenían información sobre sus fincas, no había forma de conocer las causas de la pérdida de cultivos. Esta práctica empujó a los agricultores hacia pérdidas y deudas. Los avances en análisis de big data, IoT e imágenes satelitales accesibles crearon optimismo para el sector agrícola, combatiendo así el problema de la imprevisibilidad.
Beneficios de varias formas
Dado que se pueden rastrear los detalles de las áreas en una sola granja, la agricultura de precisión beneficia a los agricultores de varias maneras.
Conjunto refinado de prácticas de cultivo y elección de cultivos en función de la idoneidad de la tierra
Eliminación de volatilidad y riesgo
Gestión de residuos
Costos de producción reducidos
Impacto ambiental mínimo
Uso optimizado de fertilizantes
Administracion del Agua
Resumen
La agricultura de precisión es la adopción de un conjunto de prácticas altamente precisas que utilizan tecnología para satisfacer las necesidades de las parcelas y cultivos individuales. El software de análisis de big data (SaaS) como CropIn o robots como drones se puede utilizar para obtener información detallada de la parcela, el tipo de suelo, los cultivos adecuados, las necesidades de riego y fertilizantes. La información obtenida se utiliza para adaptar una selección infalible de cultivos, cantidad de fertilizante y necesidades de riego. La agricultura de precisión ayuda a los agricultores a vivir una vida libre de deudas, ya que se reducen los costos de producción y las pérdidas y también se minimiza el impacto ambiental general.
Preguntas frecuentes
¿Qué herramientas tengo para adaptarme a la agricultura de precisión?
La agricultura de precisión se enfoca en reducir el costo de producción y el desperdicio, ya que se satisfacen las necesidades personalizadas de cada parcela. Se centra en la recopilación de datos y el análisis de farmpIots, que se compone de sensores, drones y robots para registrar los datos y el software como servicio (SaaS) se puede utilizar para adaptarse a la agricultura de precisión.
Aunque IoT aún se encuentra en una etapa incipiente, los gobiernos de las economías agrícolas dominantes invierten en tecnologías de vanguardia como IoT, AI y Machine Learning para crear soluciones agrícolas más inteligentes. En economías basadas en la agricultura como la India, la implementación de IoT en la agricultura tiene su propio conjunto de beneficios y desafíos únicos. En primer lugar, los agricultores temen actualizarse a agtech, ya que carecen de conocimientos sobre la aplicabilidad de la tecnología en la agricultura.
Además de esto, los sensores, robots y drones que se utilizan en el desarrollo de soluciones de IoT son costosos, de alto mantenimiento y requieren mano de obra técnicamente capacitada para operarlos. Los datos recopilados deben analizarse; esto se puede hacer llevándolos a un laboratorio o utilizando instrumentos en la granja. También se requieren una variedad de sensores para recopilar datos sobre diferentes parámetros que deben analizarse por separado, por lo que son de alto presupuesto. Por lo tanto, la solución debe ser rentable y altamente escalable, considerando los distintos tamaños de las granjas.
Una solución más económica, escalable y precisa es la implementación de soluciones SaaS (software como servicio) basadas en la nube. Estos softwares utilizados en la tecnología agrícola se enfocan en brindar soluciones agrícolas modernas que ayuden a los agricultores, las empresas agrícolas y otras partes interesadas a tomar decisiones inteligentes basadas en el análisis de datos. CropIn está a la vanguardia para hacer que la agricultura sea más inteligente con el uso de imágenes satelitales, análisis del clima y aprendizaje automático para monitoreo, detección, análisis y predicción. Las aplicaciones inteligentes de CropIn se pueden integrar con software y sensores ya instalados a través de API. Los datos recopilados sobre el suelo o los niveles de humedad, los cambios de temperatura o el cultivo se pueden procesar utilizando las capacidades de los algoritmos de Big Data Analytics y Machine Learning para proporcionar información procesable basada en la precisión de los datos recopilados.
¿Puede la economía digital ayudar a la agricultura?
La reciente digitalización rápida ha reducido el papeleo exhaustivo en bancos, hospitales y la mayoría de las organizaciones del sector público y privado parece disminuir a medida que sus negocios se mueven en línea. La digitalización ha reducido el trabajo manual, que consumía mucho tiempo, era propenso a errores e ineficiente, lo que ahorraba millones a las empresas. La digitalización de la economía ha roto las barreras y ha reducido con éxito el miedo a la dependencia tecnológica, especialmente entre la comunidad agrícola. La digitalización también está revolucionando lentamente el vasto y complejo sector agrícola.
Las Naciones Unidas proyectan que para el año 2050 la población mundial será de 9,7 mil millones. Con la relevancia de más del 60 por ciento de la población mundial en la agricultura para la alimentación, la presión para aumentar los productos para satisfacer las demandas no parece disminuir. Junto con el cambio climático, que está provocando un aumento en las temperaturas globales, los niveles de dióxido de carbono y la frecuencia de sequías e inundaciones, junto con el aumento de los costos laborales, los altos costos de producción y la imprevisibilidad, representan un gran desafío para el futuro de la agricultura. Por tanto, el objetivo es incrementar la productividad de forma sostenible.
La reciente digitalización rápida ha reducido el papeleo exhaustivo en bancos, hospitales y la mayoría de las organizaciones del sector público y privado parece disminuir a medida que sus negocios se mueven en línea. La digitalización ha reducido el trabajo manual, que consumía mucho tiempo, era propenso a errores e ineficiente, lo que ahorraba millones a las empresas. La digitalización de la economía ha roto las barreras y ha reducido con éxito el miedo a la dependencia tecnológica, especialmente entre la comunidad agrícola. La digitalización también está revolucionando lentamente el vasto y complejo sector agrícola.
Las Naciones Unidas proyectan que para el año 2050 la población mundial será de 9,7 mil millones. Con la relevancia de más del 60 por ciento de la población mundial en la agricultura para la alimentación, la presión para aumentar los productos para satisfacer las demandas no parece disminuir. Junto con el cambio climático, que está provocando un aumento en las temperaturas globales, los niveles de dióxido de carbono y la frecuencia de sequías e inundaciones, junto con el aumento de los costos laborales, los altos costos de producción y la imprevisibilidad, representan un gran desafío para el futuro de la agricultura. Por tanto, el objetivo es incrementar la productividad de forma sostenible.