Tecnologías En La Agricultura: Las Cinco Mejores

En los últimos años, la adopción de la tecnología digital en la agricultura de precisión ha ido modificando la forma en que los agricultores tratan los cultivos y gestionan los campos. No hace falta ser un experto para ver cómo la tecnología ha cambiado el concepto de la agricultura haciéndola más rentable, eficiente, segura y simple. Entre otras tecnologías de agricultura inteligente, los agricultores han elegido cinco que consideran las mejores:

• El software del SIG y GPS para la agricultura
• Imágenes de satélite
• Imágenes de drones y otras imágenes aéreas
• Software agrícola y datos en línea
• Fusión de conjuntos de datos

Como resultado, las granjas modernas obtienen importantes beneficios gracias a la tecnología de la agricultura digital y su constante evolución. Estos beneficios incluyen la reducción del consumo de agua, nutrientes y fertilizantes, la reducción del impacto negativo en el ecosistema circundante, la reducción de la escorrentía química hacia aguas subterráneas y ríos locales, una mayor eficiencia, reducción de los precios y mucho más. De esta manera, el negocio se vuelve rentable, inteligente y sostenible. Analicemos algunas de estas tecnologías agrícolas.

Agricultura Basada En El SIG

Dado que los campos están basados en la localización, si bien no es nueva, la tecnología agrícola basada en el software del SIG se convierte en una herramienta increíblemente útil en términos de agricultura de precisión. Al utilizar el software del SIG, los agricultores pueden mapear los cambios actuales y futuros en las precipitaciones, la temperatura, el rendimiento de los cultivos, la salud de las plantas, etc. También permite el uso en agricultura de aplicaciones y tecnología basadas en GPS en línea con maquinaria agrícola inteligente para optimizar la aplicación de fertilizantes y plaguicidas; dado que los agricultores no tienen que tratar todo el campo, sino sólo ciertas zonas, pueden ahorrar dinero, esfuerzo y tiempo.

Otro gran beneficio de la agricultura basada en los SIG es la aplicación de satélites y aviones teledirigidos para recoger datos valiosos sobre la vegetación, las condiciones del suelo, el clima y el terreno a vista de pájaro. Esos datos mejoran considerablemente la precisión de la toma de decisiones en la agricultura.

Datos Obtenidos Por Satélite

Gracias a los datos de satélite, la tecnología ha hecho más fácil que nunca el predecir el rendimiento del campo, así como realizar una vigilancia sobre el terreno casi en tiempo real para diferentes tipos de amenazas, con tecnología aplicada a la agricultura.

Los sensores pueden dar imágenes en diversos espectros, lo que permite la aplicación de numerosos índices espectrales en la agricultura, como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). El NDVI permite la detección del contenido de vegetación, la cantidad de plantas marchitas y la salud general de las plantas. Otro índice es el Índice de Contenido de Clorofila del Dosel (CCCI), que ayuda a la aplicación de nutrientes. El Borde Rojo de Diferencia Normalizada (NDRE) detecta el contenido de nitrógeno. Y, por último, el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo Modificado (MSAVI) está diseñado para minimizar el impacto del suelo en las primeras etapas de desarrollo de las plantas. La lista continúa, ya que existen muchos más índices que se pueden aplicar en la agricultura.

Datos Desde El Cielo: Drones

Con la ayuda de los drones, los agricultores tienen así una tecnología que se utiliza en la agricultura para ayudar a definir con gran precisión la biomasa de los cultivos, la altura de las plantas, la presencia de malas hierbas y la saturación de agua en ciertas zonas del campo. Esta tecnología agrícola moderna proporciona datos mejores y más precisos con mayor resolución en comparación con los satélites. Cuando son operados localmente, proveen información valiosa incluso más rápido que los exploradores. Los drones también se consideran ayudantes inigualables de la agricultura en la batalla contra los insectos; la invasión se previene aplicando el insecticida en las zonas de peligro con ellos, de modo que se reduce la probabilidad de exposición directa de las personas con dichos elementos químicos.

A pesar de que los drones son una tecnología fácil de usar y son capaces de recoger grandes cantidades de datos en intervalos cortos de tiempo, todavía hay problemas cuando se usan de manera constante, ya que no son baratos. Los drones son casi inútiles cuando se requiere el mapeo o la vigilancia de grandes zonas y es mejor complementar el uso de esta tecnología en la agricultura con la observación por satélite en las zonas ya mapeadas, usándolos específicamente en zonas que requieren una doble verificación.

Datos Online: La Clave Para La Agricultura De Precisión

Para simplificar la observación sobre el terreno, EOS ha diseñado EOSDA Crop Monitoring, una plataforma digital que emplea la tecnología de vigilancia por satélite para acelerar la toma de decisiones del agricultor, de modo que no se olvide de ningún punto crucial del tratamiento sobre el terreno. Estas son algunas de las tecnologías aplicables en la agricultura de precisión disponibles en la plataforma:

1. EOSDA Crop Monitoring permite utilizar el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para seguir la salud de los cultivos. Este índice utilizado en la agricultura mide la cantidad de clorofila en las plantas, lo que permite obtener información sobre su estado. Cuanto más alto es el valor que se obtiene del NDVI, más sana estará la vegetación ya que la clorofila indica la salud de la planta.
2. Otra tecnología importante en la agricultura de precisión es la aplicación de exploración (Scouting). Es una aplicación tanto para móviles como de escritorio que emplea mapas de campo digitales. Al usar esta aplicación, un agricultor puede asignar múltiples tareas a los exploradores en pocos clics. Añadir un campo, marcar un punto en el mapa o establecer una tarea. Una vez asignada la tarea, el explorador puede ir directamente a la ubicación seleccionada y comprobar el área con problemas, inspeccionar la actividad de las plagas, el crecimiento de malas hierbas, etc., llevando un registro en la misma aplicación. Esta tecnologia permite la inspección de las áreas con problemas sólo cuando es necesario, ahorrando así mucho tiempo para tomar las acciones preventivas necesarias.
3. Análisis del tiempo. Analizando datos agrometeorológicos en línea con los datos sobre el estado de las plantas obtenidos gracias a la tecnología de imágenes de satélite, los agricultores pueden aplicar con precisión la irrigación y evitar las heladas o los daños por calor. Por ejemplo, uno de los mejores métodos en la agricultura para evitar problemas de sequía es el riego por goteo con control automático o manual de válvulas, de modo que el agricultor puede aplicar la cantidad de agua necesaria en las zonas secas.
4. El mayor beneficio de EOSDA Crop Monitoring es el hecho de que se basa en la tecnología de imágenes de satélite. La implementación de esta tecnología en la agricultura ayuda a analizar las condiciones del campo o el estado de zonas específicas y a extraer información valiosa sobre la marcha, con lo que se acelera el tiempo de reacción óptimo y se toman decisiones fiables: qué cultivos plantar, cuándo cosechar, cómo planificar eficazmente la próxima temporada o qué cantidad de nutrientes y fertilizantes aplicar, entre otras muchas cosas.

Combinando Datos

Ocasionalmente, EOSDA Crop Monitoring tiene que mezclar varios conjuntos de datos para obtener información valiosa para sus campos. Para empezar, el usuario puede comparar el rendimiento de su campo en comparación con el rendimiento medio de todos los campos de la zona en cuestión. Para enfrentarse a este desafío, se comparan múltiples conjuntos de datos obtenidos de todos los campos de su zona. Por ahora, estas comparaciones sólo están disponibles utilizando el índice de vegetación NDVI, pero en un futuro próximo la implementación de esta tecnología en la agricultura contará con analíticas de otros índices dentro de la plataforma.

Otra característica valiosa que emplea numerosos conjuntos de datos es el análisis de datos meteorológicos. Esta tecnología se compone de las siguientes opciones:

• Muerte Invernal (“Winter kill“) le notifica sobre temperaturas muy bajas que amenazan a sus cultivos de invierno.
• “Choque frío” señala los días en que la temperatura bajó por debajo de -6ºC para evaluar el daño en las primeras cosechas por culpa de las heladas.
• “Choque térmico” refleja los días con temperaturas superiores a +30ºC para evaluar el daño del estrés por calor.

Esta tecnología también incluye otras características que se utilizan en la agricultura también como la capacidad de monitorizar las precipitaciones y la temperatura.

Los Hallazgos Sobre La Agricultura De Precisión

Las nuevas tecnologías en la agricultura están avanzando de forma prometedora hacia el futuro a pasos agigantados. Las nuevas tecnologías en la agricultura en la actualidad ofrecen una ayuda sustancial a los agricultores en su empeño por optimizar los insumos, simplificar la gestión en la agricultura y aumentar la productividad. El aumento del rendimiento, así como la reducción de los costes de mantenimiento, contribuyen a aumentar los márgenes de beneficio. En el contexto de las soluciones inteligentes, la agricultura de precisión es una navaja suiza de tecnología agrícola para los agricultores de hoy y de mañana.

Kateryna Sergieieva

Científico senior en EOS Data Analytics

Kateryna Sergieieva se unió a EOS Data Analytics en 2016. Tiene un doctorado en Tecnologías de la información y 15 años de experiencia en teledetección.

Kateryna es científica senior en EOSDA. Su especialidad es el desarrollo de tecnologías para la monitorización por satélite de paisajes naturales y artificiales y la detección de cambios en la superficie. Kateryna es experta en el análisis del estado de las zonas mineras, las tierras agrícolas, las masas de agua y otras características basadas en datos espaciales multicapa.

Kateryna es profesora asociada que investiga en la Universidad Tecnológica de Dnipro. Es autora de más de 60 artículos científicos.