Gradient (The Morning Star) Implementa La Teledetección
El cultivo de tomates en California, a pesar de su clima favorable, presenta varios retos agrícolas. El cultivo del tomate en esta región se ve afectado de forma significativa por la escasez de agua, sumado a una gestión inconsistente del riego que provoca pérdidas en el rendimiento de los cultivos y afecta a la salud de las plantas. La degradación del suelo resultante de ciertas prácticas agrícolas intensivas también supone un reto para el éxito de la producción. Mientras tanto, a escala mundial, el cambio climático provoca patrones meteorológicos impredecibles, como olas de calor, lluvias torrenciales e incendios forestales, que dificultan el mantenimiento de unas condiciones óptimas para el cultivo del tomate .
Para hacer frente a estos retos, los productores suelen confiar en la previsión meteorológica y en las muestras de suelo para orientar sus decisiones de gestión. Sin embargo, en los últimos años se ha asistido al auge de tecnologías modernas, como el análisis de imágenes de satélite multiespectrales. Un líder notable del sector que ya ha adoptado este movimiento evolutivo es la empresa The Morning Star, el mayor fabricante de productos de tomate del mundo. En este caso de estudio, exploraremos su decisión de utilizar EOSDA Crop Monitoring y cómo esta nueva práctica está revolucionando el futuro de la agricultura.
Descripción: Acerca De The Morning Star Company
La empresa The Morning Star fue fundada en 1970 por Chris Rufer como una pequeña empresa transportista de tomates en el Valle Central de California. En la actualidad, la empresa se ha convertido en el mayor productor de tomates del mundo, con tres fábricas dedicadas exclusivamente a este producto. The Morning Star Company abastece tomate en dados y pasta de tomate a más del 40% del mercado nacional de fabricantes de alimentos, minoristas y servicios alimentarios, habiendo logrado el reconocimiento mundial en la industria del tomate, al liderar cambios innovadores en la tecnología de producción que han aumentado la eficiencia en todo el sector.
A pesar de la importante expansión de la empresa, The Morning Star Company ha mantenido sus valores fundamentales de fabricar productos de tomate de alta calidad, garantizar el cumplimiento de las expectativas de servicio al cliente y operar de forma respetuosa con el medioambiente. Los productos de The Morning Star Company generan más de 800 millones de dólares en ventas anuales. En particular, la empresa mantiene el compromiso de Chris Rufer de transportar sus tomates desde los campos hasta las plantas de procesado, una práctica que ha mantenido de forma sistemática durante más de 50 años.
En la actualidad, The Morning Star Company presta sus servicios a productores de norte a sur de California y de todo el Valle Central en una superficie total de unas 112.000 hectáreas.
Normalmente, la temporada de cultivo de tomates en California comienza a mediados de marzo, empezando en Bakersfield, donde se plantan los primeros campos. El proceso comienza en el sur de California y avanza gradualmente hacia el norte, con algunos campos en el norte de California plantados en abril. La plantación tiene lugar en ambos lados, avanzando hacia el centro y Stockton, donde generalmente se encuentran los últimos campos plantados. Esta fase dura hasta finales de junio, siendo mediados de junio el momento medio de finalización. Una vez que llega julio, rara vez se planta, ya que se considera demasiado tarde. El objetivo es terminar todas las plantaciones a principios de julio.
En cuanto a la cosecha, los campos plantados en marzo se cosechan normalmente en julio, lo que representa un periodo de crecimiento de aproximadamente 3-4 meses. Los campos plantados en abril se cosechan a finales de agosto o septiembre. Las cosechas más tardías se producen a finales de octubre. Cuando se acerca noviembre, no suele quedar ningún campo por cosechar.
Problema: Riego Excesivo, Deficiencias Nutricionales Y Disponibilidad De Imágenes
Algunos de los problemas, en este caso concreto, surgen principalmente por el uso excesivo de agua en el riego. Especialmente en los días calurosos, los agricultores tienden a regar en exceso sus cultivos, olvidando que el riego podría ahorrarse si el contenido de humedad del suelo satisficiera adecuadamente las necesidades hídricas de la planta. Manteniendo un contenido volumétrico óptimo de agua en el suelo, en función de su tipo, se puede garantizar un suministro de agua constante y suficiente, eliminando la necesidad de riegos innecesarios basados únicamente en las condiciones meteorológicas.
La plataforma y el sistema Gradient entran en juego para hacer frente a este reto. Mediante el uso de tecnología agrícola de precisión, los agricultores pueden mejorar significativamente sus prácticas de riego, más allá de basarse únicamente en la evapotranspiración o en datos meteorológicos.
Además, la deficiencia de nutrientes, especialmente en los tomates, se han convertido en otro problema importante. Como resultado de esto, Gradient ha estado trabajando en el desarrollo de un programa de nutrición mejorado para solventar este problema para los productores. Este esfuerzo continuo representa un paso importante para terminar de una vez con este problema y garantizar cosechas más sanas.
Por último, la frecuencia, la calidad y el coste de las imágenes de campo fueron uno de los aspectos susceptibles de mejora que la empresa The Morning Star encargó específicamente a Gradient.
Jesús Salcedo, ingeniero de software de Gradient, comenzó como miembro del equipo de I+D en 2018, probando diversos medios tecnológicos en los campos para mejorar las prácticas de riego y ver si podía mejorar el rendimiento y tener mejores tomates usando menos agua. Cuando Jesús se unió al equipo, ya se habían realizado numerosos experimentos desde 2012, por lo que en la mayoría de los casos sabían exactamente qué sensores funcionaban y cuáles no.
La última pieza tecnológica que faltaba, las imágenes de campo, estaba ganando popularidad en 2018. Así pues, el equipo de I+D de Gradient comenzó a estudiar la viabilidad de adquirir imágenes de la salud de los cultivos utilizando drones y satélites, para luego juntarlas, procesarlas y ofrecerlas en una plataforma como fuente de análisis visual.
La solución Gradient Crop Yield Solutions tuvo un éxito significativo. El entusiasmo de los agricultores impulsó al equipo a ampliar sus ensayos en respuesta a la creciente demanda, lo que llevó a la creación de Gradient como empresa independiente en 2019.
Para dar cabida a la creciente demanda, el equipo de Gradient ha estado trabajando continuamente en la mejora de su infraestructura y la ampliación de sus operaciones. Aunque ha habido numerosas solicitudes para abrir el programa a más campos y agricultores, han sido cautelosos a la hora de mantener la calidad del servicio durante esta fase de expansión. En cuanto a las imágenes aéreas, el equipo pasó de drones a aviones al darse cuenta de que los drones no eran prácticos para cubrir grandes extensiones de forma eficaz. Sin embargo, el coste por acre de las imágenes aéreas y la frecuencia de revisita (8 imágenes al año) resultaron ser un factor limitante, lo que llevó al equipo a explorar opciones más rentables manteniendo una resolución comparable.
En 2022, hice una comparativa de tres tecnologías: drones, aviones y satélites, y se la presenté a los agricultores en una de nuestras conferencias. Descubrimos que todas esas fuentes eran capaces de proporcionar imágenes similares y detectar las mismas áreas de interés. Sin embargo, con los satélites obtuvimos casi el triple de imágenes por temporada que con aviones y drones por una pequeña fracción de su coste. Cuando se combina con nuestra plataforma, que dispone de datos de sensores sobre el terreno, se obtiene una plataforma muy potente con ojos en el cielo y en el suelo. A los agricultores les gustó mucho la combinación de ambas tecnologías. Ahora pueden saber cómo están sus campos y cómo progresan día a día, semana tras semana. Así que ahora les proporcionamos acceso tanto a EOSDA Crop Monitoring como a nuestra plataforma, y planeamos ampliarla, creando una plataforma todo en uno, en la que podrán realizar la monitorización de los cultivos, el deshierbe, la nutrición de cultivos, la automatización de válvulas y la gestión de plagas.
La misión de Gradient es proporcionar a los agricultores una plataforma completa que integre varias tecnologías. Actualmente, sólo se ofrece como servicio la monitorización de cultivos basada en el análisis de imágenes de satélite, pero están investigando y desarrollando el deshierbe a láser, la nutrición de cultivos, la monitorización de plagas y el control automatizado de válvulas. El objetivo es ofrecer a los agricultores una plataforma unificada que combine diversas tecnologías para agilizar sus operaciones. Al principio, la atención se centró en la monitorización del riego, empezando con 6.200 acres. El éxito del equipo llevó a una rápida expansión, alcanzando 12.000 acres en 2020 y creciendo hasta 23.000 acres en 2022. El objetivo del equipo es ampliar la superficie a aproximadamente 26.000 acres en 2023 y proyecta un mayor crecimiento hasta alcanzar entre 35.000 y 40.000 acres en los años siguientes.
EOSDA Crop Monitoring
Ofrecemos imágenes de satélite de alta resolución para analizar los campos y controlar la salud de los cultivos de forma remota.
Solución: Una Plataforma En Línea, Datos Satelitales Y Exploración
El equipo de Gradient gestiona actualmente una plataforma integral diseñada explícitamente para la monitorización de los cultivos. Su principal servicio consiste en poner a disposición de los agricultores una serie de sensores para ayudarles en el proceso de toma de decisiones sobre el riego. Estos sensores incluyen mediciones como el contenido volumétrico de agua, la temperatura del aire, la humedad relativa y el estrés de las plantas. Además, adquieren datos sobre el estrés de las plantas, que se combinan con imágenes de satélite para evaluar el progreso de los campos a lo largo del periodo vegetativo. Las imágenes de satélite sirven para verificar los datos y evaluar la uniformidad de los campos.
A modo de ejemplo, utilizando las plataformas EOSDA Crop Monitoring y Gradient, el equipo de Gradient examina los datos recopilados para evaluar el estado del campo, identificando cualquier indicio de estrés y monitorizando los niveles de contenido volumétrico de agua. Al correlacionar los datos recibidos de los sensores terrestres con los valores del índice NDVI en todo el campo, el equipo establece correlaciones entre lecturas similares de los sensores. Por ejemplo, si los sensores están situados en zonas de color verde claro o verde oscuro, es probable que cualquier otro lugar con lecturas comparables experimente niveles de estrés similares en los cultivos. Este enfoque les permite extrapolar el estado general del campo a partir de los datos disponibles.
Las imágenes de satélite nos permiten controlar distintas zonas sin tener que estar presentes en el campo. Y si detectamos algún problema o preocupación en el campo, podemos enviar a un técnico o alertar al agricultor sobre posibles problemas. Nos ahorra la necesidad de visitar constantemente los campos para comprobaciones que pueden no ser necesarias.
Los agricultores disponen de acceso a EOSDA Crop Monitoring, donde pueden consultar diariamente datos exhaustivos sobre sus campos. Además, Gradient proporciona una visión global de las condiciones del campo a través de la información presente en su plataforma. Para facilitar el análisis de datos satelitales, ofrecen un enlace en el que se puede hacer clic y que dirige a los agricultores a EOSDA Crop Monitoring, que se abre en una pestaña independiente del navegador. De este modo, los agricultores pueden explorar los datos de las imágenes asociados a sus campos si así lo desean.
El análisis a distancia de las condiciones del campo mediante imágenes de satélite proporciona a los agricultores información importante. Sin embargo, Gradient va más allá y ofrece un enfoque más personalizado.
Emplean a técnicos de campo que se encargan de monitorizar y observar las condiciones de los campos de sus agricultores. Estos técnicos son enviados para evaluar el estado de los campos y realizar análisis adicionales en los campos que muestran un alto nivel de estrés. Una vez concluida la evaluación, informan rápidamente al agricultor de los resultados pertinentes y le ofrecen la ayuda necesaria para resolver la situación.
Por lo general, el equipo de la plataforma entabla comunicación y colaboración directas con los propios agricultores o con los jefes de campo responsables de supervisar las explotaciones agrícolas o ganaderas. Establecen contacto y formación con las personas adecuadas para garantizar una comunicación eficaz. Las reuniones mensuales con los agricultores son una práctica habitual, junto con reuniones adicionales según sus peticiones.
Incluso si los agricultores no tienen ningún problema específico o no se ponen en contacto con nosotros, programamos reuniones de forma proactiva cada dos o tres semanas para revisar los datos, debatir los avances en el campo y abordar cualquier preocupación. Nuestro compromiso con un servicio al cliente excepcional es un motivo de orgullo para nosotros, ya que nos esforzamos por mantener una participación activa a lo largo de todo el proceso de cultivo, apoyando estrechamente a los agricultores.
Además, Gradient amplía sus servicios para ayudar a nuevos agricultores que puedan carecer de experiencia en el cultivo de tomates. A través de su propia plataforma, proporcionan orientación y conocimientos, lo que les permite desarrollar una sólida comprensión del cultivo de tomates. Gradient ha logrado un éxito notable en su colaboración con agricultores noveles. Por ejemplo, uno de ellos, que era nuevo en el cultivo de tomate en 2022, utilizó la plataforma Gradient con las imágenes de EOSDA Crop Monitoring y logró un impresionante rendimiento de, aproximadamente, 65 toneladas por acre al final de la temporada. Este resultado es especialmente destacable para un agricultor novel. Uno de los aspectos que más le llamó la atención fue el valor de la plataforma durante un periodo en el que sufrió una lesión que le impidió estar físicamente presente en los campos durante aproximadamente un mes y medio. Durante ese tiempo, se basó únicamente en la plataforma Gradient y en las imágenes de EOSDA Crop Monitoring, que le proporcionaron información precisa sobre el estado del campo y le confirmaron que estaba aplicando las prácticas de forma correcta. Al ver los resultados positivos al final de la cosecha, expresó su profunda satisfacción, atribuyendo su éxito a la contribución indispensable de la plataforma.
Resultado: Sinergia Entre Sensores Remotos Y Terrestres, IA Personalizada Y Aumento De La Superficie Cultivada
El uso combinado de EOSDA Crop Monitoring y Gradient Crop Yield Solutions ha ayudado a Gradient a ahorrar a los agricultores entre un 10 y un 15% en costes de riego, en comparación con las prácticas de riego estándar del agricultor.
Salcedo también señaló que la evaluación de los tipos de suelo y su capacidad de retención de agua mediante imágenes multiespectrales puede mejorarse. Por lo general, las imágenes de satélite proporcionan datos sobre la reflectancia de la superficie y la humedad del suelo, pero para realizar un análisis más preciso es necesario complementarlas con mediciones exactas de la estructura local del suelo.
Las fuentes de datos abiertas que proporcionan información sobre los tipos de suelo pueden contener clasificaciones inexactas de los tipos de suelo que, según la experiencia de Gradient, pueden no reflejar con exactitud la composición actual del suelo. Los suelos pueden cambiar con el tiempo y sus características pueden variar, incluidas las variaciones relacionadas con la profundidad. Por ejemplo, los mapas de suelos disponibles públicamente, aunque indican un cierto contenido de arcilla, pueden no tener en cuenta las mezclas de arcilla y limo arcilloso, que influyen en la capacidad de retención de agua, lo que puede llevar a errores en el riego.
Teniendo en cuenta que la recopilación de datos sobre el terreno de Gradient suele captar el comportamiento de las plantas durante los periodos de mayor estrés, como las horas más calurosas del día, la combinación de esta información con el modelado del contenido profundo del suelo y las imágenes de satélite con bandas de longitud de onda específicas para la agricultura resulta muy valiosa. Este enfoque permite evaluar la actividad fotosintética, identificar las zonas donde hay algún tipo de estrés y correlacionarlas con resultados específicos de rendimiento, permitiendo así predicciones fiables para futuras cosechas.
En consecuencia, Gradient aspira a desarrollar una solución que integre a la perfección datos terrestres y de satélite y proporcione a los agricultores información práctica. Estos objetivos pueden alcanzarse de varias maneras, como con la personalización de EOSDA Crop Monitoring en un futuro próximo y soluciones de IA personalizadas en sus planes a largo plazo.
EOSDA ofrece un recurso indispensable para los edafólogos experimentados que poseen sus propios resultados de investigación en modelos digitales de elevación y métodos para la verificación de mapas de predicción de suelos .
Una de las formas de seguir mejorando la propia plataforma de Gradient es visualizar las ubicaciones de sus sensores sobre el terreno y los datos correspondientes. Además, expresaron su entusiasmo por el potencial de los satélites lanzados recientemente, diseñados específicamente para aplicaciones agrícolas. Se espera que estos satélites avanzados ofrezcan algoritmos y conocimiento mejorados. Aunque no hay planes inmediatos de integración directa de API en su plataforma, Salcedo mostró interés por una posibilidad futura. Sin embargo, la colaboración actual con EOSDA implica ampliar sus operaciones y cubrir tantas hectáreas como sea posible.
El equipo de Gradient ha observado comentarios positivos de los agricultores respecto al uso de imágenes de satélite y ofrece formación exhaustiva para garantizar que puedan utilizar la plataforma con eficacia. Los usuarios aprecian la posibilidad de acceder a gráficos, monitorizar las curvas de vegetación de las plantas en función del valor medio del NDVI, examinar los porcentajes de superficie, evaluar las zonas de los campos y sacar partido a otras funciones avanzadas. Entre dichas funciones avanzadas destacan la tabla de clasificación de campos y las opciones de índice mejoradas, que ofrecen la flexibilidad de evaluar los valores medios del índice en base a cantidades específicas de hectáreas en el campo o como valores porcentuales, lo que proporciona una visión global de las condiciones del campo.
Gradient pretende continuar la colaboración y prevé un crecimiento significativo, con el objetivo a largo plazo de ampliarla a cientos de miles de acres. Prevén que su colaboración con EOSDA Crop Monitoring también se desarrollará en paralelo con la expansión de sus operaciones.
Acerca del autor:
Karolina actualmente cursa una licenciatura en Ciencias en Penn State. Destaca por su comunicación del valor científico de las soluciones de EOSDA de una manera fácil de leer. Karolina es una dedicada defensora del empoderamiento personal y se esfuerza por representar y elevar a las mujeres ucranianas en la comunidad científica a nivel global. Es miembro de AWIS, WIT y otras organizaciones.
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