Soluciones agritech para Norteamérica
El 11 de agosto, EOS Data Analytics, reconocido proveedor mundial de análisis de imágenes de satélite impulsados mediante IA, organizó un seminario web gratuito y abierto sobre el aprovechamiento del análisis de datos de satélite para la racionalización de las operaciones agrícolas.
El seminario incluía una visión general del mercado agrícola norteamericano, sus éxitos y desafíos, y las ventajas de las soluciones de seguimiento por satélite para los interesados. Los asistentes también conocieron la finalidad, la aplicación y los resultados de proyectos técnicos agrícolas como la clasificación de cultivos, la detección de los límites de los campos, la previsión del rendimiento, la monitorización de las cosechas y la humedad del suelo.
Haga clic en los siguientes enlaces para ver la grabación del seminario web y repasar la presentación.
El seminario web atrajo a productores de alimentos, cooperativas agrícolas, prestamistas, empresas consultoras, desarrolladores de software y empresas de telecomunicaciones.
El presentador del seminario web fue el director de asociaciones estratégicas de EOS Data Analytics, Brijesh Thoppil.
La mecanización, el uso generalizado de productos químicos para la protección de los cultivos y el control de uso de buenas prácticas de gestión agrícola han influido positivamente en el crecimiento de la industria agrícola en Norteamérica. A raíz de esto, hay un aumento en el número de cooperativas agrícolas y un alejamiento de las prácticas agrícolas tradicionales dentro de la industria de producción de alimentos. Sin embargo, siguen existiendo algunos obstáculos para la transformación.
Los productores de alimentos de EE.UU. y Canadá necesitan acceder a datos para controlar la salud y el desarrollo de los cultivos, predecir el rendimiento o evaluar las cantidades óptimas de fertilizantes, herbicidas y pesticidas. La exploración de los campos requiere mucho tiempo y dinero; también es necesario compartir rápida y fácilmente las actualizaciones del trabajo y coordinar las actividades. Las herramientas de análisis de imágenes de satélite pueden ayudar a las empresas agrícolas a optimizar aún más sus operaciones.
Los datos de satélite permiten monitorizar a distancia el desarrollo de los cultivos y el estado del suelo, y se utilizan para responder a preguntas sobre el uso de la tierra, las prácticas de rotación de cultivos o el estado de otras actividades en el campo. Al apoyar la toma de decisiones de los agricultores a diario, el análisis de datos de satélite permite construir y mantener sistemas alimentarios resistentes.
El análisis de imágenes de satélite puede aportar valor a otros agentes del mercado agrícola, además de los productores de alimentos y las cooperativas agrícolas. Los bancos pueden utilizar la información sobre los campos de potenciales clientes para evaluar mejor el riesgo y justificar sus decisiones de préstamos de dinero. Por su parte, las consultoras pueden reducir el tiempo dedicado a la exploración y utilizar los datos históricos y los últimos conocimientos sobre el estado de los campos para apoyar o no ciertas recomendaciones. Los proveedores de software obtienen un acceso centralizado a múltiples fuentes de datos y pueden integrar el análisis de datos de satélite en soluciones existentes o crear otras nuevas. Las empresas de telecomunicaciones pueden utilizar datos exclusivos del mercado agrícola para tareas como la clasificación de cultivos o la previsión del rendimiento, con el fin de tener la oportunidad de diversificar y desarrollar nuevas fuentes de ingresos.
Nuestro presentador explicó el valor de cada una de las soluciones técnicas y repasó algunos de los proyectos de la empresa.
La clasificación de cultivos consiste en clasificar el uso de la tierra en función de los tipos de cultivos que crecen en una zona de interés o en identificar las clases de cobertura del suelo, como tierras cultivables y no cultivables, a nivel regional y nacional. La clasificación de cultivos también permite obtener datos históricos sobre la rotación de cultivos.
El equipo del proyecto necesita imágenes de satélite y datos sobre el terreno para realizar esta tarea.
La clasificación de los cultivos suele combinarse con la detección de los límites del campo, es decir, la identificación de la superficie exacta de un campo. Es posible calcular la superficie de un campo para las temporadas actuales y pasadas.
Esta solución técnica agrícola puede realizarse utilizando imágenes de alta resolución para aumentar la precisión del resultado e identificar objetos de menos de tres hectáreas.
La monitorización de la cosecha permite optimizar las actividades relacionadas con la misma y la planificación del rendimiento. Esta solución incluye informes periódicos sobre el estado de la cosecha de un campo en una fecha determinada, el número de campos cosechados, la superficie de los cultivos cosechados, el rendimiento estimado, etc.
Los agricultores pueden utilizar los datos de las cosechas de temporadas anteriores para definir la cantidad óptima de fertilizante por campo o parcela, adaptar la labranza y la tasa de semillas, y gestionar el trabajo de campo. También pueden planificar la futura producción de cultivos para maximizar el rendimiento conociendo las fechas de siembra de determinadas semillas y detectando las caídas en el crecimiento de la vegetación y las fechas de cosecha previstas para los campos seleccionados.
La predicción del rendimiento permite a los agricultores y otros interesados estimar la cantidad de productos agrícolas que se cosecharán en una temporada de cultivo. Se puede predecir el rendimiento a nivel de campo, de estado (región) y de país. Para ello se necesitan datos como el calendario agrícola, la humedad del suelo, tipo de suelo, el clima o las estadísticas históricas de rendimiento. La precisión de la predicción del rendimiento supera el 90%.
Los datos de humedad del suelo se basan en la relación entre el volumen de agua en el suelo y el volumen total del suelo; se mide en porcentaje. Los agricultores pueden utilizar los datos de humedad del suelo para gestionar el riego, estimar el suministro de agua o prever la probabilidad de sequía en determinadas regiones. Los agentes de seguros pueden controlar y comparar los valores históricos y actuales de la humedad del suelo para tomar decisiones fundamentadas sobre el pago de los seguros.
Aunque el análisis de la humedad del suelo está disponible dentro de la función del mismo nombre en la plataforma EOSDA Crop Monitoring, los datos para cada tarea se recopilan para una región o zona concreta. El equipo de EOSDA utiliza la ubicación geográfica de la zona de interés e imágenes de satélites como el SMAP de la NASA y el AMSR-2/ASMR-E de la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón, equipados con sensores de microondas (radiómetros) que pueden medir el brillo y la temperatura de la superficie terrestre.
La empresa empezará pronto a proporcionar a sus clientes datos de alta calidad procedentes de su propia constelación de satélites.
En 2022, tenemos previsto lanzar el satélite EOS SAT-1, el primero de los siete satélites de la constelación EOS SAT, totalmente centrada en la agricultura. Y cuando los otros seis satélites estén en una órbita terrestre baja en 2025, proporcionaremos cobertura al 90% de las tierras de cultivo en todo el mundo. Disponer de nuestras propias fuentes de datos significa controlar nosotros mismos todo el ciclo de datos, obteniendo datos que funcionan perfectamente para resolver tareas agrícolas, lo que es fundamental para su precisión.