Categoría: Casos de uso

La empresa agrícola ucraniana VitAgro implementa el software de agricultura de precisión GeoPard para la gestión integrada de explotaciones agrícolas en 85.000 hectáreas.

Publicado en por dementievgeopard

Colonia, Alemania y Kyiv, Ucrania, julio de 2025

VitAgro, uno de los principales productores agrícolas de Ucrania 85.000 hectáreas (210.000 acres), ha implementado GeoPard Software de agricultura de precisión como sistema integral de apoyo a la toma de decisiones para toda la temporada de cultivo. La plataforma admite flujos de trabajo desde la preparación previa a la temporada, incluyendo la planificación y el análisis del suelo, hasta las operaciones en el campo durante todo el ciclo vegetativo.

Como una de las 15 principales empresas agrícolas de Ucrania, VitAgro integró GeoPard en sus operaciones para mejorar la gestión del suelo, implementar estrategias de fertilización de tasa variable (VRA) y cuantificar el impacto financiero de las prácticas de agricultura de precisión mediante ensayos de campo basados en datos.

“GeoPard ha transformado la forma en que se gestionan los yacimientos, convirtiendo datos complejos en recomendaciones prácticas y útiles. La plataforma ayuda a desarrollar estrategias de muestreo de suelo dirigidas que identifican zonas específicas del campo que requieren atención, lo que permite una gestión específica por zonas en lugar de una aplicación uniforme en todo el campo”, afirmó. Oleh Bilan, tecnólogo jefe en VitAgro.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах поля

Mapa de zonificación del potencial del campo basado en datos históricos detallados, que muestra la variabilidad dentro del campo.

Con GeoPard implementado, VitAgro puede sistemáticamente:

  • Crear preciso planes de muestreo de suelo basado en la variabilidad del campo
  • Generar mapas de aplicación específicos de cada zona para fertilizantes y productos fitosanitarios
  • Supervisar las tasas aplicadas reales en comparación con las prescripciones planificadas.
  • Calcular métricas claras de retorno de la inversión para iniciativas de agricultura de precisión.
  • Tome decisiones basadas en datos para futuras estrategias de gestión de rendimientos e insumos.

“GeoPard sigue siendo una herramienta importante para los productores agrícolas en Ucrania”, dijo Dmitry Dementiev, Director ejecutivo de GeoPard.“La agricultura de precisión ya no es una opción para las empresas que planifican el futuro.. Permite una producción de cereales de mayor calidad con costes optimizados y prácticas más sostenibles, lo que refuerza la seguridad alimentaria.”

La implementación contó con el apoyo de la colaboración de Agrismart, una empresa de consultoría agrícola que trabaja con VitAgro y GeoPard para alinear la metodología agronómica y su implementación en todas las operaciones.

Esta alianza pone de manifiesto cómo la agronomía digital puede mejorar la productividad a la vez que fomenta la responsabilidad ambiental. Mediante la elaboración de recomendaciones VRA a partir de las zonas de potencial del campo, VitAgro aplica insumos solo donde son necesarios y en las dosis adecuadas, reduciendo así las pérdidas y el impacto ambiental.

¿POR QUÉ MEDIR LA VARIABILIDAD DENTRO DEL CAMPO?

Las zonas de productividad creadas en GeoPard permiten visualizar fácilmente las diferencias de rendimiento dentro de un mismo campo, a menudo influenciadas por la variabilidad del tipo de suelo. GeoPard genera automáticamente tanto las zonas de manejo como los puntos de muestreo para un plan agroquímico.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Plan de muestreo de suelo que muestra los puntos de muestreo según las zonas del campo.

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Muestreo de suelos según las recomendaciones de GeoPard

MUESTREO DE SUELO Y RECOMENDACIONES BASADAS EN ZONAS

VitAgro toma muestras de suelo en los puntos recomendados y las envía a laboratorios. Basándose en análisis multicapa y fórmulas científicas validadas, el equipo genera mapas VRA para la siembra variable y la aplicación de fertilizantes por zona.

Tras analizar cada zona, se hacen visibles indicadores agronómicos distintos, lo que permite un uso más preciso y rentable de los insumos, que refleja la heterogeneidad real del terreno.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділякого поля з різними зонами в основі якого лежать різни Типи грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

Zonas de productividad de GeoPard: al inspeccionar visualmente secciones del mismo campo con diferentes zonas basadas en diferentes tipos de suelo, después de realizar el análisis en cada zona de productividad, obtenemos diferentes indicadores.

“Gracias a la amplia gama de opciones de GeoPard, que satisface plenamente nuestras necesidades, el trabajo agroquímico en suelos de nuestra empresa se ha vuelto mucho más eficiente y los resultados son más precisos”, afirmó Oleksandr Perederiy, agroquímico de VitAgro. “La tecnología avanza rápidamente y es importante mantenerse al día. Confiamos en que el esfuerzo por seguir adelante y mejorar, incluso en tiempos difíciles para el país, dará buenos resultados. Quienes siembran con aflicción cosecharán con alegría”. (Salmo 126:5-6)

INTEGRACIÓN CON EL CENTRO DE OPERACIONES DE JOHN DEERE

Una integración automatizada con John Deere Ops Center permite a VitAgro:

  • Genere recomendaciones inteligentes de VRA en GeoPard utilizando mapas de potencial de campo, análisis de laboratorio de suelos y cálculos basados en ecuaciones.
  • Envíe las prescripciones a John Deere como planes de trabajo, incluyendo diferentes geometrías de zonas para la siembra y la aplicación de fertilizantes.
  • Extraiga los datos reales aplicados a GeoPard para realizar análisis de rendimiento estacional.

Tras cada operación de campo, los datos se envían automáticamente a GeoPard, lo que permite evaluar la precisión de la ejecución y la eficacia de cada acción agronómica.

EJECUCIÓN PRÁCTICA DE TASAS VARIABLES EN EL CAMPO

La ejecución en campo se ve facilitada por la perfecta integración de los equipos. Los operadores acceden a los mapas de prescripción generados por GeoPard directamente en las pantallas de la cabina, lo que permite una implementación precisa de los planes agronómicos.

VitAgro también está construyendo su propio laboratorio de análisis de suelos y planea ampliar sus servicios ofreciendo herramientas de apoyo a la toma de decisiones y recomendaciones sobre fertilizantes a otros productores agrícolas de Ucrania. Esta expansión representa un paso importante hacia una mayor adopción de prácticas de agricultura de precisión en el país.

Al planificar las dosis de VRA mediante la herramienta Smart Doses, el sistema asigna automáticamente las dosis y muestra de inmediato el ahorro por producto.

Viglyad із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на monitorі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Vista desde la cabina de un mapa VRA en la pantalla. Esparcidora: Amazone ZA-TS 4200, utilizada para la aplicación de dosis variable.

IMPACTO DE LA INTEGRACIÓN

Según estimaciones preliminares, el modelo de gestión digital integrado permite a VitAgro lograr ya en la temporada 2025:

  • 15-25% reducción en los costos de fertilizantes minerales
  • Incremento del rendimiento de 5-8% en cultivos clave
  • Reducción de la huella de carbono de las operaciones

Los datos resultantes servirán de base para Ampliar las prácticas de agricultura de precisión a toda la superficie cultivada. y fortaleciendo la experiencia interna de VitAgro.

SOBRE LAS EMPRESAS

VitAgro es uno de los principales productores agrícolas de Ucrania, con 85.000 hectáreas (210.000 acres) de cultivo. Como uno de los 15 principales productores de Ucrania, VitAgro se centra en prácticas agrícolas sostenibles, innovación tecnológica y eficiencia operativa. La empresa cultiva una variedad de cultivos, incluidos cereales y oleaginosas, combinando objetivos de productividad con responsabilidad ambiental. En febrero de 2025, VitAgro también completó la primera exportación de biometano ucraniano a la UE, entregando un lote de 68.000 m³ (720 MWh) a Alemania, convirtiéndose en el primer proveedor de biometano de Ucrania al mercado europeo. vitagro.com.ua

GeoPard Ofrece software avanzado de agricultura de precisión diseñado para optimizar la gestión agrícola y las operaciones del campo. La plataforma integra datos del suelo, imágenes satelitales, datos de maquinaria y conocimientos agronómicos para brindar recomendaciones prácticas a agricultores y empresas agropecuarias. geopard.tech

Líder agrícola ucraniano Vitagro впроваджує program забезпечення точного землеробства GeoPard para la configuración completa фермою

Publicado en por dementievgeopard

Кельн, Німеччина, Київ, Україна – 22 de julio de 2025 – Vitagro, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарів (210 000 акрів), впровадило programa забезпечення точного землеробства GeoPard Un sistema completo de planificación de la temporada – junto con los programas de la temporada, включаючи планування та аналіз ґрунтів, до безпосередньо польових робіт протягом усього вегетаційного періоду.

VitAgro está incluido en el top 15 de Ucrania, integrando la tecnología GeoPard y sus operaciones para optimizar el tiempo, впровадження диференційованого внесення добрив та кількісної оцінки фінансових переваг практик точного землеробства через обґрунтовані danimí польові випробування.​

“GeoPard transforma la información sobre políticas mejoradas, recomendaciones prácticas de análisis de datos actualizadas”, – сказав Білан Олег Миколайович, Головний технолог компанії. “Платформа дозволяє нам створювати цільові стратегії відбору проб ґрунту, які визначають конкретні зони поля, що потребують уваги, що дозволяє здійснювати індивідуальну обробку, а не рівномірне застосування на всіх полях”.​

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах поля

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах поля

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

  • Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів​
  • Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослин​
  • Supervise las normas prácticas aplicables a los planes de pago
  • Розраховувати точні показники рентабельності для ініціатив точного землеробства​
  • Приймати обґрунтовані даними рішення для майбутніх стратегій управління врожаями​

“GeoPard продовжує бути важливим для виробників сільськогосподарських культур в Україні”, – сказав Дмитро Дементьєв, director general GeoPard. “Впровадження точного землеробства є необхідністю для будь-якого бізнесу, який дивиться в майбутнє, виробляючи не лише більше, але й якісні зернові з оптимізованими витратами та сталими практиками, забезпечуючи продовольчу безпеку”.​

Los socios de demostración y las empresas de desarrollo empresarial pueden mejorar la producción y la ecología відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних зон поля, Вітагро застосовує ресурси лише там, де це необхідно, та у відповідних нормах, зменшуючи втрати та вплив на навколишнє середовище.​

Чому визначаємо неоднорідність? 

Si no hay productos que estén instalados en GeoPard, puede activar la visualización visual en otros polos. зумовлені різними типами ґрунтів. GeoPard es un formulario automático que contiene elementos del plan agrícola. 

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro здійснює відбір ґрунтових зразків у цих точках, передає їх до лабораторій, а далі ‒ на основі análisis de datos válidos наукових формул ‒ формує VRA-cartи для диференційованого висіву насіння й внесення добрив у кожній зоні. Más información sobre el análisis detallado de las características de las áreas específicas, para saber cómo hacerlo y con qué economía застосовувати recursos, враховуючи неоднорідність полів.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділякого поля з різними зонами в основі якого лежать різни Типи грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділякого поля з різними зонами в основі якого лежать різни Типи грунтів – Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

“Завдяки широкій опційності програми Geopard, що цілком задовольняє наші потреби, ми маємо можливість працювати у сфері агрохімічного дослідження ґрунту нашої компанії набагато ефективнише та досягати кращих та більш точних результатів. Це обумовлено нашим бажанням йти в ногу з часом,який швидко йде,і технології лише пришвидшують цей незворотний процес. Віримо, що наші зусилля та зусилля тих, хто не залишився байдужим в такий не легкий для країни час, жити мирно, рухатися вперед, розвиватися та вдосконалюватися у сфері дослідження ґрунту при переведенні холдингу на повну диференціацію, принесуть добрі плоди. “Ті, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. Хто з плачем ніс сіяти зерно своє, той повернеться веселий, несучи снопи свої.” (Псалом 126:5-6)” – Олександр Передерій, Агрохімік VitAgro

Integración con John Deere Ops Center

La integración automática con John Deere Ops Center de Vitagro está integrada en GeoPard mediante recomendaciones de VRA (en el mapa actual de polos potenciales, агрохімічного аналізу та розрахункових рівнянь), надсилати їх до John Deere як WorkPlan із різними геометріями зон для посіву та внесення добрив, а також підтягувати фактичні карти для сезонної аналітики продуктивності. Si utiliza operaciones avanzadas de protección automática de GeoPard, esta es una buena opción para usted. ефективність кожної агротехнічної дії.

Практична реалізація VRA в полі

La implementación práctica en la política de seguridad está integrada en el sector de las prácticas profesionales. El operador puede eliminar la descarga del carrito GeoPard directamente en las cabinas de sus máquinas, para que las dos personas estén bien conectadas. agronómico planes.

Primero, що Вітагро наразі будує власну лабораторію для відбору проб ґрунту та планує розширити свої послуги, надаючи інструменти Los médicos recomiendan que utilicen un sistema de seguridad adecuado para su uso en Ucrania. Це розширення є значним кроком до більш широкого впровадження практик точного землеробства в аграрному секторі країни.

Планування диференційованих норм (VRA) через інструмент Smart Дози: система автоматично розподіляє норми та відразу показує економію для кожного продукту.

Viglyad із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на monitorі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Viglyad із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на monitorі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Таким чином, за попередніми розрахунками, інтегрована цифрова модель управління дозволяє «Вітагро» вже у сезоні-2025 скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Отримані дані стануть базою для подальшого масштабування практик точного землеробства на всі площі та зміцнення внутрішньої експертизи компаниї.

Про компанії:

Vitagro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарів (210 000 акрів) сільськогосподарських угідь. Як виробник, що входить до топ-15 у країні, Вітагро зосереджується на сталих сільськогосподарських практиках, tecnología інноваціях та операційній ефективності. Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та інші сільськогосподарські товари, впроваджуючи período методи ведення сільського господарства для забезпечення як продуктивності, так і екологічної відповідальності. У лютому 2025 року Вітагро також здійснила перший експорт українського біометану до ЄС (parte 68 000 м³ / 720 МВт·год до Німеччини), estaciones першим постачальником біометану на європейський рикон. ​vitagro.com.ua

GeoPard – постачальник передових програмних рішень для точного землеробства, призначених для оптимізації управління фермерськими господарствами та сільськогосподарськими операціями. La plataforma de la compañía integrada por dani про ы, супутникові зображення, dani mашин та агрономічний досвід, щоб надавати práctico рекомендації для ферMERів. geopard.tech

Aprendizaje en tiempo real habilitado por 5G en agricultura sostenible: Un estudio sobre la remolacha azucarera

Publicado en por dementievgeopard

Nos complace anunciar la finalización con éxito del proyecto “Redes 5G como facilitador del aprendizaje en tiempo real en la agricultura sostenible”, que contó con el apoyo financiero parcial del Ministerio de Asuntos Económicos, Industria, Acción Climática y Energía del Estado de Renania del Norte-Westfalia.

Esta iniciativa representa un importante paso adelante en la exploración del potencial transformador de la tecnología 5G en la agricultura, específicamente orientada a mejorar los aspectos ecológicos, económicos y sostenibles del cultivo de la remolacha azucarera.

Aprovechó la baja latencia de la tecnología 5G para integrar sistemas avanzados de tecnología de la información en tiempo real, lo que permitió respuestas inmediatas a los datos de sensores y de posición dentro de plazos predefinidos.

Fotografía del acto final de la presentación del proyecto en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Hamm-Lippstadt (HSHL).
Fotografía del acto final de la presentación del proyecto en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Hamm-Lippstadt (HSHL).

Enfoque del proyecto y colaboración

En colaboración con socios de HSHL y con el apoyo de Pfeifer & Langen, el proyecto se centró en el estudio del ciclo de vida completo del cultivo de remolacha azucarera en los campos de los socios. Su objetivo era demostrar cómo la tecnología 5G podría ser un catalizador tecnológico clave en el sector agrícola de Renania del Norte-Westfalia, mostrando su potencial para impulsar la innovación y la eficiencia.

Función de GeoPard Agriculture

GeoPard Agriculture desempeñó un papel crucial en la definición e implementación de aspectos clave del proyecto, incluyendo escenarios para la detección, el monitoreo y la predicción de la producción de plantas. Desarrollamos un prototipo de sistema de IA adaptado al entorno agrícola 5G, ejecutamos modelos en una infraestructura en la nube y creamos una aplicación móvil para la interacción en tiempo real con los modelos basados en la nube.

Integración tecnológica

Se implementaron métodos de inteligencia artificial (IA) mediante una sólida infraestructura en la nube con alta capacidad de procesamiento. Los algoritmos de IA clasificaron las plantas en tiempo real durante cada cruce y monitorearon su crecimiento a lo largo de todo su ciclo de vida, eliminando la necesidad de visitas de campo innecesarias únicamente para la recopilación de datos.

Este avance permitió la aplicación precisa de fertilizantes y productos fitosanitarios, ajustando dinámicamente las dosis de aplicación durante los cruces mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Despliegue de vehículos no tripulados

Además, el proyecto aprovechó la baja latencia de la tecnología 5G para desplegar vehículos no tripulados destinados al monitoreo de plantas y la recopilación de datos. Estos vehículos desempeñaron un papel crucial en la obtención de información en tiempo real y en la optimización de las prácticas agrícolas.

Resultados del proyecto: Mejora de la producción de remolacha azucarera con tecnología 5G.

El proyecto demostró cómo la tecnología 5G podría transformar el sector agrícola de Renania del Norte-Westfalia mediante el análisis del ciclo de vida completo del cultivo de remolacha azucarera, destacando las mejoras sustanciales facilitadas por dicha tecnología. Sin embargo, para demostrar eficazmente los resultados del proyecto, los investigadores utilizaron paquetes de trabajo que incluían diferentes escenarios e infraestructuras.

Campo de prueba de remolacha azucarera
Campo de prueba de remolacha azucarera

Definición de escenario considerando la infraestructura existente de geodatos y aprendizaje automático

El proyecto demostró cómo los procesos tradicionales dentro del ciclo de vida de la producción de remolacha azucarera podrían mejorarse mediante la integración de la tecnología 5G. Los objetivos clave incluyeron:

  • Se desarrollaron escenarios listos para su implementación para el reconocimiento, la monitorización y la predicción de la producción de las plantas.
  • Requisitos técnicos establecidos necesarios para el despliegue exitoso de estos escenarios.
  • Se identificaron y evaluaron los indicadores ecológicos y económicos pertinentes para valorar el valor añadido que aporta la red 5G.

Esta fase puso de relieve el compromiso del proyecto con la integración de tecnología de vanguardia en las prácticas agrícolas existentes. Esta arquitectura aprovechó la conectividad de alta velocidad de la red 5G para facilitar la recopilación y el procesamiento de datos en tiempo real entre los dispositivos periféricos y la nube. La infraestructura en la nube proporcionó recursos esenciales para el entrenamiento y la implementación de modelos de IA a gran escala, mientras que la plataforma de IA ofreció herramientas robustas para el desarrollo y la implementación de modelos. La capa de aplicación presentó a los usuarios finales información útil derivada de los modelos de IA, mejorando así su capacidad de toma de decisiones.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial en el contexto de la 5G

El objetivo de esta parte era adaptar los sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial existentes para que se ajustaran a los escenarios descritos anteriormente, optimizándolos en consecuencia. Los objetivos clave incluían:

  • Definir los objetivos del sistema y desarrollar la arquitectura del sistema.
  • Se recopilaron datos de referencia para el entrenamiento y la validación de modelos de IA.
  • Se creó y anotó una base de datos adecuada, diseñada específicamente para la identificación y el seguimiento de plantas.
  • Integración perfecta de modelos de IA en la infraestructura de red 5G.

En esta fase, los dispositivos periféricos equipados con tarjetas SIM de telefonía móvil que utilizan tecnología 5G desempeñaron un papel crucial. Se monitorizaron de cerca los indicadores clave de rendimiento (KPI), como la latencia o la latencia de extremo a extremo (E2E). Las mediciones incluyeron la evaluación de la fiabilidad y la disponibilidad de los paquetes de datos recibidos con precisión, así como el análisis de las tasas de datos de los usuarios y las tasas de datos máximas.

Además, se hicieron suposiciones basadas en la transmisión de video en resolución UHD en formato MP4, a través del Protocolo de Control de Transmisión (TCP). Entre las posibles soluciones exploradas se incluyeron la optimización con imágenes individuales en lugar de flujos de video continuos, la realización de optimizaciones básicas directamente en los dispositivos periféricos y la implementación de técnicas de cuantificación de modelos para mejorar la eficiencia.

Infraestructura en la nube y servicios de AWS

El proyecto dependió en gran medida de la infraestructura en la nube, aprovechando servicios de AWS como Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch y RDS, que desempeñaron un papel fundamental al proporcionar los recursos necesarios para entrenar e implementar modelos de IA.

AWS Lambda se utilizó para la gestión eficiente de instancias y el servicio de aplicaciones, mientras que AWS SageMaker facilitó la creación de sólidas canalizaciones de aprendizaje automático. Las soluciones de almacenamiento como S3, CloudWatch y RDS fueron esenciales para almacenar conjuntos de datos y registros cruciales para el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático y las redes neuronales.

Infraestructura en la nube de AWS
Infraestructura en la nube de AWS

Por lo tanto, esta infraestructura respaldó las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real que posibilitaba la red 5G.

Latencia de la red 5G

Las redes 5G se diseñaron para lograr una latencia ultrabaja, que suele oscilar entre 1 y 10 milisegundos. Esta latencia refleja el tiempo que tardan los datos en viajar entre los dispositivos móviles y los servidores de AWS a través de la red 5G. Las capacidades de procesamiento específicas de cada dispositivo, como la velocidad de captura y procesamiento de fotos en teléfonos inteligentes con procesadores de alto rendimiento, también influyen en la latencia.

La velocidad de subida de datos en la red 5G y el tamaño de la foto influyeron en los tiempos de transferencia de datos a AWS. AWS también contribuyó a la latencia con tiempos de procesamiento para tareas como la detección y segmentación basadas en redes neuronales, que variaron según la complejidad del algoritmo y la eficiencia del servicio de AWS. Tras el procesamiento, los resultados se descargaron a los dispositivos móviles, dependiendo de la velocidad de descarga de 5G y del tamaño de los datos resultantes.

Reconocimiento de plantas mediante IA

En el ámbito del reconocimiento de plantas, los procesos impulsados por IA implicaron la creación de una base de datos exhaustiva de imágenes de plantas para entrenar algoritmos basados en redes neuronales. Estos algoritmos se entrenaron para distinguir las especies de remolacha azucarera de otras plantas mediante el reconocimiento de características específicas de cada tipo de planta, como la forma de las hojas, el color de las flores, etc.

Desarrollo fenológico de las plantas de remolacha azucarera
Desarrollo fenológico de las plantas de remolacha azucarera. Fuente: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

En este contexto, por reconocimiento de plantas nos referimos a la tarea de detección de malas hierbas y segmentación de plantas de remolacha azucarera.

  • Detección de malezas

Para la detección de malezas, el proyecto empleó MobileNet-v3, entrenado con amplias técnicas de aumento de datos y muestreo ponderado. Este modelo alcanzó una impresionante precisión de 0,984 y un AUC de 0,998.

  • Segmentación de la remolacha azucarera

Para las tareas de segmentación, se emplearon modelos como YOLACT, ResNeSt, SOLO y U-net para delimitar con precisión muestras individuales de remolacha azucarera dentro de las imágenes. Posteriormente, se seleccionó el modelo más eficiente en función de diferentes criterios: velocidad, tiempo de inferencia, etc. Los datos para la segmentación se obtuvieron de imágenes RGB capturadas por drones, las cuales se redimensionaron y anotaron para fines de entrenamiento y validación.

Las tareas de segmentación implicaron la creación de máscaras que delimitaran con precisión los límites de las plantas. Este método redujo el esfuerzo de anotación manual y optimizó la eficiencia. Al priorizar el etiquetado de muestras complejas, el rendimiento del modelo mejoró significativamente. Las estrategias de reentrenamiento iterativo y muestreo de incertidumbre demostraron su eficacia, logrando tasas de precisión de segmentación superiores a 98% en diversas etapas de crecimiento.

Ejemplo de entrada-salida de segmentación
Ejemplo de entrada-salida de segmentación
  • Evaluación del modelo

El modelo se entrenó con un riguroso aumento de datos. Se evaluó utilizando diferentes métricas, incluyendo la Intersección sobre Unión (IoU). El análisis de inferencia del modelo construido, realizado en un subconjunto del conjunto de datos 'plant seeds v2', demostró una precisión de 81%. El tiempo de inferencia fue de aproximadamente 320 milisegundos tras un período de inicialización de 7 segundos, necesario solo una vez por sesión.

En el monitoreo de plantas mediante inteligencia artificial (IA), cámaras y sensores capturaron datos vitales que fueron analizados por algoritmos de aprendizaje automático e IA. Este análisis desempeñó un papel crucial en la evaluación de la salud de las plantas, identificando estrés, enfermedades u otros factores que afectan su crecimiento.

Las aplicaciones abarcaron desde la optimización de la productividad agrícola hasta la monitorización de ecosistemas naturales como los bosques, el apoyo a los esfuerzos de conservación y la mejora de la comprensión de los impactos ambientales.

Detección de objetos en la monitorización de plantas

La siguiente fase tras la segmentación de las plantas de remolacha azucarera es la detección de objetos, cuyo objetivo es comprender las características específicas de cada planta en términos de salud, crecimiento y otros factores. Para la detección de objetos en el monitoreo de plantas, se emplearon modelos avanzados como YOLOv4, MobileNetV2 y VGG-19 con mecanismos de atención. Estos modelos analizaron imágenes segmentadas de remolachas azucareras para detectar áreas específicas de estrés y enfermedades, lo que permitió intervenciones precisas y dirigidas.

El proyecto logró avances significativos en la detección de enfermedades, entrenando los modelos ResNet-18 y ResNet-34 previamente entrenados en ImageNet. Estos modelos demostraron una impresionante precisión de 0,88 en la identificación de enfermedades que afectan a las plantas de remolacha azucarera, con un área bajo la curva ROC (AUC) de 0,898. Los modelos mostraron una alta confianza predictiva, distinguiendo con precisión entre plantas enfermas y sanas.

Ejemplo de entrada-salida de detección de objetos
Ejemplo de entrada-salida de detección de objetos

El proyecto empleó un enfoque sistemático para la detección de enfermedades, segmentando las imágenes en parches estandarizados. Estos parches fueron anotados minuciosamente mediante herramientas interactivas para identificar las áreas afectadas por enfermedades. La detección de objetos mejoró aún más la precisión al delimitar los recuadros alrededor de las plantas, facilitando así un monitoreo preciso de su salud.

Predicción de la producción vegetal

En el ámbito de la predicción de la producción vegetal, los modelos de IA aprovecharon datos ambientales como las condiciones meteorológicas y los parámetros del suelo para pronosticar el rendimiento de los cultivos. Se emplearon modelos de regresión como Isolation Forest, Regresión Lineal y Regresión Ridge.

Estos modelos integraron características numéricas extraídas de las regiones delimitadas junto con datos del suelo para optimizar la aplicación de fertilizantes.

Remolacha azucarera en campo de prueba
Remolacha azucarera en campo de prueba

Consideraciones para la implementación del modelo

Se evaluaron las estrategias de despliegue de los modelos desarrollados tanto para dispositivos periféricos como para plataformas en la nube. El despliegue de modelos en dispositivos periféricos ofreció ventajas como la reducción de costes y una menor latencia.

Sin embargo, este enfoque podría comprometer la precisión potencial debido a las limitaciones del hardware. Por otro lado, la implementación en la nube ofrecía tiempos de inferencia más rápidos mediante GPU de alto rendimiento, pero podría generar costos adicionales y dependía de la conectividad a internet, lo que podría introducir latencia en la comunicación.

Análisis comparativo con la red 5G

Un análisis comparativo demostró que el uso de una red 5G mejoró significativamente la segmentación de la remolacha azucarera en comparación con las configuraciones tradicionales 4G/WiFi. Esta mejora se evidenció en la reducción de los tiempos promedio de configuración y de red, lo que resalta las ganancias de eficiencia logradas gracias a la tecnología 5G.

  • Proceso de preparación de datos

El proceso de preparación de datos incluyó la recopilación de conjuntos de datos de plantas sanas y enfermas, la detección de malezas, la identificación de las etapas de crecimiento y la extracción de imágenes de vídeo 4K sin procesar. Se utilizaron técnicas como la ecualización del histograma, el filtrado de imágenes y la transformación del espacio de color HSV para preparar los datos para el análisis.

Se recolectaron muestras de hojas sanas de remolacha azucarera y muestras enfermas, como hojas de maíz con mancha gris. La extracción de características de la enfermedad implicó separar la hoja del fondo, redimensionar, transformar y fusionar las imágenes para crear muestras realistas para el análisis.

Proceso de anotación para la segmentación
Proceso de anotación para la segmentación
  • Ciclo de aprendizaje activo

Se inició un ciclo de aprendizaje activo con datos sin etiquetar, que se utilizaron para entrenar modelos de detección. Estos modelos generaron consultas de anotación que fueron procesadas por anotadores humanos, lo que permitió refinar continuamente la precisión del modelo mediante ciclos iterativos de entrenamiento y anotación.

  • Anotación de datos mediante un modelo de base multimodal

Para abordar el desafío de la escasez de datos etiquetados, el proyecto aprovechó modelos base robustos para generar anotaciones de referencia. En particular, CLIP, un modelo basado en transformadores desarrollado por OpenAI y entrenado con un vasto conjunto de datos de más de 400 millones de pares imagen-texto, desempeñó un papel fundamental.

Utilizando Vision Transformers como base, CLIP logró una notable precisión de 95% en conjuntos de validación, clasificando eficientemente las imágenes en clases distintas, como remolacha azucarera y maleza, con alta precisión.

  • Tecnología de drones para la recopilación de datos

Una de las tecnologías clave empleadas en el proyecto fue el uso de drones equipados con cámaras RGB que capturaban vídeo en 4K. Estos drones proporcionaron imágenes detalladas (resolución de 3840×2160) para su análisis.

El preprocesamiento de estas imágenes mejoró significativamente la precisión del modelo, observándose mejoras notables en modelos como VGGNet (+38,52%), ResNet50 (+21,14%), DenseNet121 (+7,53%) y MobileNet (+6,6%).

Se utilizaron técnicas como la ecualización del histograma para mejorar el contraste de la imagen, mientras que la transformación al espacio de color HSV ayudó a enfatizar las áreas de las plantas y a resaltar las características relevantes.

  • Generación de datos sintéticos

Para abordar el problema de la escasez de datos de imagen, se generaron conjuntos de datos sintéticos mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial. La recopilación de datos se realizó utilizando drones que volaban a alturas de entre 1 y 4 metros y a velocidades de 2 m/s o más, empleando cámaras RGB.

Entorno de emulación
Entorno de emulación

También se utilizaron otros vehículos, como tractores, para la recolección de datos. Esta generación de datos sintéticos resultó particularmente beneficiosa para la detección de enfermedades de la remolacha azucarera.

Conclusión

El proyecto “Redes 5G como facilitadoras del aprendizaje en tiempo real en la agricultura sostenible” demostró con éxito cómo la tecnología 5G puede mejorar los aspectos ecológicos, económicos y de sostenibilidad del cultivo de remolacha azucarera. Mediante la colaboración con HSHL y Pfeifer & Langen, el proyecto integró la recopilación de datos en tiempo real y el análisis basado en inteligencia artificial, lo que mejoró la eficiencia y redujo las visitas innecesarias al campo.

Una red 5G dedicada en el campus permitió la aplicación precisa de fertilizantes y productos fitosanitarios. Geopard Agriculture desempeñó un papel crucial en el desarrollo de escenarios de detección y monitorización de plantas, así como en la creación de un prototipo de sistema de aprendizaje automático para el entorno agrícola 5G. El éxito del proyecto puso de manifiesto la importancia de las tecnologías avanzadas en la agricultura sostenible, destacando el potencial del 5G para impulsar la innovación y la eficiencia.

Visualización de los impactos económicos de la agricultura sostenible mediante GeoPard en la agricultura de precisión.

Publicado en por dementievgeopard

Investigadores de Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) y GeoPard Agriculture colaboraron para analizar la viabilidad económica de los sistemas de cultivo intercalado en franjas para una agricultura sostenible. Compartieron sus hallazgos en el evento de la Universidad de Hohenheim sobre “Promoción de la biodiversidad mediante la agricultura digital”, centrado en las prácticas agrícolas ecológicas y su impacto financiero.

Su proyecto, “Cultivos del Futuro”, buscaba explorar nuevas formas de cultivo, con especial énfasis en el cultivo intercalado en franjas. Esta técnica consiste en cultivar diferentes cultivos uno al lado del otro en franjas dentro del mismo campo, lo que podría reducir la necesidad de productos químicos y aumentar la biodiversidad. Los investigadores querían encontrar maneras de hacer que la agricultura fuera más ecológica sin dejar de ser rentable para los agricultores.

Esta colaboración, liderada por Olivia Spykman y Markus Gandorfer de LfL, junto con Victoria Sorokina de GeoPard, comenzó durante el programa EIT Food Accelerator. Aprovechando sus conocimientos en agricultura, herramientas digitales y análisis de datos, se propusieron estudiar el aspecto económico de las prácticas agrícolas sostenibles.

Mientras Al abordar la reducción de insumos sintéticos y el aumento de la biodiversidad, constataron que el potencial ecológico del cultivo intercalado en franjas está bien documentado. Sin embargo, su mecanización y la rentabilidad laboral, especialmente con equipos autónomos, requieren una evaluación más exhaustiva.

Descubrieron que los agricultores no estaban seguros de su viabilidad, especialmente con la nueva tecnología. Para abordar esta cuestión, hablaron con los agricultores en un laboratorio de campo de cultivo intercalado en franjas para comprender sus inquietudes y comunicarse mejor con ellos.

Además, los cambios en el paisaje pueden generar dudas entre los agricultores, por lo que es importante brindarles información clara desde el principio. Por lo tanto, las herramientas digitales, como las visualizaciones, pueden facilitar la comunicación entre los agricultores y sus comunidades, fomentando la aceptación y el aprecio por las transformaciones del paisaje que benefician el medio ambiente.

Por ejemplo, en Nueva Zelanda, los agricultores utilizaron gafas de realidad virtual (RV) para visualizar áreas aptas para la reforestación, lo que facilitó la planificación a escala agrícola al ilustrar los impactos en la rentabilidad de la explotación, la estética del paisaje y las comunidades rurales. Estas visualizaciones pueden mejorar la comprensión y el interés de los agricultores en los cambios del paisaje, aunque la implementación exitosa también depende de la confianza que tengan en sí mismos.

De manera similar, en esta investigación se utilizó el programa en la nube GeoPard para analizar un sistema de producción de cultivos intercalados en franjas desde múltiples perspectivas. Las ecuaciones de GeoPard se parametrizaron con datos empíricos del proyecto Future Crop Farming. Los resultados iniciales incluyen visualizaciones de la aplicación de herbicidas y nitrógeno, así como del rendimiento obtenido, y se prevén cálculos más complejos.

Mapa de aplicación de herbicidas que muestra

Además, el sistema integró varias fuentes de datos, entre ellas:

  • Rendimiento y conjuntos de datos de entrada aplicados
  • Información sobre precios de cultivos y productos fitosanitarios (proporcionada por el usuario)
  • Imágenes satelitales (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Datos topográficos
  • Mapas de zonas con datos históricos disponibles en GeoPard

Mientras tanto, las principales técnicas utilizadas consistieron en el análisis espacial y el manejo eficiente de datos espaciales mediante el marco NumPy. Los datos se obtuvieron de archivos .xlsx y .shp. Sin embargo, el archivo shapefile carecía de detalles específicos sobre las franjas individuales, lo que hizo necesaria la integración de diversos formatos de datos.

GeoPard facilitó la organización espacial de los datos para vincular los detalles específicos de cada franja con sus respectivas ubicaciones en el campo. Por lo tanto, el conjunto de datos integrado, que muestra las franjas, constituyó la base para el análisis descriptivo de los ensayos en GeoPard.

Si bien la investigación no analizó la aplicación de insumos a tasa variable, el mapeo de alta resolución de GeoPard (tamaño de píxel: 3 × 3 metros) permitió una visualización detallada a nivel de píxel, lo que añadió complejidad. Este mapeo detallado es valioso para futuras aplicaciones, como la combinación de múltiples capas o la integración de información espacialmente variable, como los "perfiles de rendimiento" basados en datos de rendimiento a pequeña escala recopilados por las cosechadoras de parcelas en el proyecto de investigación.

Mapa de rendimiento por cosecha en vista completa y con zoom para mostrar detalles a nivel de píxel.

Los investigadores también han descubierto que, si bien GeoPard se ha utilizado principalmente para funciones descriptivas, tiene el potencial de generar visualizaciones más complejas. Por ejemplo, la incorporación de datos de rendimiento y precios a nivel de subfranja podría ayudar a crear mapas de rentabilidad, mostrando los efectos de borde entre franjas de cultivo vecinas.

Además, la integración de datos económicos laborales podría revelar los impactos de la reducción de las economías de escala para promover la biodiversidad. Dichos datos pueden ayudar a la elaboración de modelos de escenarios, permitiendo explorar diversas rotaciones de cultivos, anchos de franjas y tipos de mecanización, centrándose en los resultados específicos de cada campo para mejorar la gestión agrícola y la toma de decisiones.

Por lo tanto, el sistema podría funcionar como un gemelo digital, con transferencia de datos en tiempo real desde la maquinaria y los sensores de campo a GeoPard, una capacidad que ya se puede lograr con algunas tecnologías comerciales y datos satelitales. Sin embargo, las inquietudes de los agricultores sobre la compatibilidad tecnológica resaltan la necesidad de integrar fuentes de datos adicionales para una mayor aplicabilidad.

GeoPard impulsa la agricultura de precisión para MHP, el principal holding agropecuario de Ucrania.

Publicado en por dementievgeopard

Introducción

En una medida histórica para la agricultura en Ucrania, MHP, un importante productor de granos que supervisa una impresionante 350.000 hectáreas (casi 900 000 acres), se ha asociado con GeoPard. Esta colaboración representa un importante avance en la agricultura de precisión, al incorporar el sofisticado análisis geoespacial de GeoPard a las extensas operaciones agrícolas de MHP.

El compromiso de MHP con la innovación tecnológica en la agricultura de precisión.

La dedicación de MHP a la innovación tecnológica, especialmente en el ámbito de la agricultura de precisión, se ve claramente reflejada en su alianza con GeoPard Agriculture. Esta colaboración es fundamental para la estrategia de MHP de integrar tecnologías de vanguardia para lograr prácticas agrícolas más eficientes y sostenibles.

Pavlo Nesterenko, El responsable del Grupo de Servicios de Agricultura de Precisión de MHP profundiza en el carácter transformador de su colaboración con GeoPard Agriculture: “Trabajar con GeoPard ha supuesto un punto de inflexión. Ha cambiado nuestro enfoque, pasando de basarnos en la intuición a tomar decisiones fundamentadas en datos concretos. Gracias a la sofisticada tecnología de GeoPard, estamos implementando recomendaciones agronómicas precisas y específicas para cada parcela, adaptadas a sus necesidades particulares”.”

Este cambio de paradigma, facilitado por la integración con GeoPard Agriculture, ha permitido a MHP aprovechar todo el potencial del análisis de datos y el aprendizaje automático.

“Este cambio hacia una agricultura centrada en los datos es crucial para MHP, ya que nos permite mantenernos a la vanguardia del sector agrícola. Estamos estableciendo nuevos estándares en eficiencia, sostenibilidad y productividad, basados en la toma de decisiones cuantificables y basadas en datos numéricos”, concluye Nesterenko.

La adopción por parte de MHP de esta metodología avanzada basada en datos representa un avance significativo en las prácticas agrícolas, lo que subraya la creciente importancia de los datos empíricos y la precisión en la agricultura moderna. Este enfoque innovador posiciona a MHP como líder en el sector, estableciendo nuevos estándares de eficiencia y éxito agrícola.

El papel fundamental de GeoPard en la estrategia agrícola de MHP.

La integración de GeoPard Agriculture con MHP va más allá de proporcionar herramientas avanzadas; se trata de incorporar precisión y eficiencia basadas en datos geoespaciales en las prácticas agrícolas de MHP. Al colaborar estrechamente con los equipos de MHP, GeoPard garantiza una amplia gama de cálculo agronómico geoespacial sofisticado opciones para MHP, alineándose estrechamente con su marco operativo. Esta asociación se centra en medición de la agronomía aplicada, asegurando que las decisiones de MHP se basen en datos y se adapten con precisión a sus necesidades agrícolas. El flujo de datos sin interrupciones entre MHP, GeoPard y otras plataformas como John Deere y FieldView crea una ecosistema conectado, optimizando las operaciones agrícolas de MHP para el futuro.

Garantizar la precisión agronómica y el control de calidad.

En el ámbito de la agricultura de precisión, la herramienta de comparación de mapas RX vs. VRA de GeoPard Agriculture es una muestra de su compromiso con la precisión agronómica y el aseguramiento de la calidad. Esta herramienta resalta la eficacia de los algoritmos de GeoPard para identificar y corregir discrepancias en diversas operaciones agronómicas, como la siembra, la fertilización o la fumigación. Al identificar con precisión los problemas tanto a nivel de parcela como de máquina, GeoPard garantiza que cada operación agronómica cumpla con los más altos estándares de calidad y precisión.

Esta comparación de mapas no solo sirve para identificar diferencias entre las aplicaciones planificadas y las reales, sino que es un componente crucial en el proceso de garantía de calidad de las operaciones agronómicas. Al proporcionar una evaluación detallada y precisa de cada aspecto del manejo del campo, la tecnología de GeoPard garantiza que las prácticas operativas alcancen los resultados previstos, manteniendo el máximo nivel de eficiencia y precisión.

Análisis de cosecha

Para la cosecha, el sistema de GeoPard segmenta los conjuntos de datos de rendimiento por día y por máquina, clasificando los datos en masa húmeda, humedad y velocidad. Esto facilita un análisis detallado del rendimiento de cada cosechadora, proporcionando información valiosa sobre la eficiencia del proceso de cosecha.

 

Conjunto de datos de rendimiento combinado, recopilado por varias máquinas en días diferentes.

Conjunto de datos de rendimiento combinado, recopilado por varias máquinas en días diferentes.

Cálculos de precisión de aplicación en estado aplicado y en estado plantado

En operaciones como fumigación, siembra y fertilización, La tecnología de GeoPard segmenta los conjuntos de datos por día, máquina y tasa de aplicación. Luego compara las tasas objetivo con las tasas aplicadas reales y agrupa los resultados para determinar la precisión de la aplicación. Esta función es esencial para comprender y mejorar la precisión de estas tareas agrícolas cruciales.

Agrupación del mapa de prescripciones fácticas de As-Planted vs VRA

Un aspecto clave de esta tecnología es su capacidad para Combinar automáticamente los datos de maquinaria y de operaciones agronómicas. Esta integración automatizada de datos es fundamental para identificar con precisión las discrepancias entre las aplicaciones planificadas y las reales, tanto a nivel de subparcela como de máquina.

Mejoras operativas impulsadas por la tecnología de GeoPard.

La plataforma de GeoPard Agriculture es reconocida por su capacidad de traducir el conocimiento agronómico en cálculos precisos utilizando la Mapa de ecuaciones motor y un enfoque de datos multicapa. Esta sinergia técnica ha mejorado notablemente la calidad y la sostenibilidad de los cultivos, en particular del trigo, el maíz y el girasol.


Oleksii Leontyev, El director de proyectos de agricultura de precisión de MHP destaca la naturaleza dinámica de esta integración: “La implementación de la API de GeoPard en nuestros sistemas ha transformado nuestras operaciones agrícolas, permitiéndonos tomar decisiones basadas en datos en tiempo real mediante la conversión de cada operación agronómica ejecutada en cifras medibles, desde el nivel de la máquina hasta el nivel de la corporación”.”

GeoPard - MHP - Análisis de campo de 360°: Potencial del campo, cosecha, suelo y topografía GPS. GeoPard – MHP – Análisis de campo de 360°: Potencial de campo, Cosecha, suelo y topografía GPS

El director de tecnología de GeoPard habla sobre la colaboración.

Dzmitry Yablonski, El director de tecnología de GeoPard Agriculture reflexiona sobre la magnitud del proyecto: “Esta colaboración con MHP es una de las más importantes y técnicamente complejas en la historia de la agricultura de precisión. Comparto la visión de MHP de digitalizar todas las operaciones y automatizar la toma de decisiones agronómicas con un enfoque basado exclusivamente en datos. Nos sentimos honrados de contribuir al éxito del sector agropecuario a gran escala de Ucrania”.”

Integración del Centro de Operaciones de John Deere

La colaboración entre GeoPard Agriculture y MHP se destaca por la integración de GeoPard como el motor de análisis central con Centro de Operaciones de John Deere y la maquinaria de MHP. Esto sincronización bidireccional Permite el procesamiento eficiente y automatizado de conjuntos de datos completos, que abarcan datos de aplicación, siembra y cosecha. Esta integración desempeña un papel fundamental en la corrección de datos, el aumento de su exhaustividad y la aportación de información valiosa, lo que impulsa significativamente las prácticas de agricultura de precisión.

Panel de control de inteligencia empresarial Digital Agro 360° para la agricultura

El mapa de potencial de campo ofrece una visión integral de un terreno agrícola, mostrando zonas con diferentes potenciales de cultivo. Refleja las diferencias en la calidad del suelo y la salud general de los cultivos, haciendo hincapié en la topografía y la variabilidad espacial del campo. Este mapa es fundamental para demostrar cómo las herramientas analíticas de GeoPard pueden gestionar y optimizar eficazmente diversas condiciones agrícolas.

Gracias al panel de control de inteligencia empresarial Digital Agro 360°, MHP tiene una visibilidad sin precedentes de sus operaciones. Esta sólida plataforma le permite realizar un seguimiento de todos los datos recopilados de sus extensas actividades agrícolas, filtrados por máquina, cultivo o día.

El panel de control funciona como centro neurálgico de las operaciones de agricultura de precisión de MHP, presentando una visión unificada de los diversos flujos de datos provenientes de los campos. Permite un nivel de supervisión que simplifica conjuntos de datos complejos, transformándolos en información útil y capacitando a MHP para tomar decisiones estratégicas con rapidez. El panel de control de cosecha, por ejemplo, proporciona datos casi en tiempo real sobre el rendimiento, el contenido de humedad y el ritmo operativo de los equipos de cosecha por zona de productividad.

Panel de control de inteligencia empresarial Digital Agro 360° para la agricultura

Panel de control de inteligencia empresarial Digital Agro 360° para la agricultura

El camino a seguir: Integración de datos exhaustivos para la agricultura de precisión de ciclo completo.

De cara al futuro, MHP, en colaboración con GeoPard Agriculture, impulsa la digitalización y la gestión basada en datos en la producción agrícola mediante la agricultura de precisión, haciendo hincapié en la innovación y las prácticas sostenibles. Este enfoque vanguardista se fundamenta en la integración de capas de datos completas, que abarcan todas las operaciones agrícolas, la información de muestreo de suelos y análisis detallados.

MHP está aprovechando la tecnología de GeoPard para incorporar una amplia gama de datos en sus modelos agrícolas. Esto incluye información detallada de cada explotación agrícola, lo que da como resultado análisis avanzados como mapas de rentabilidad por subparcela y evaluaciones de la eficiencia de los insumos agrícolas. Este enfoque integral no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también garantiza prácticas agrícolas sostenibles.

Viktor Martseniuk, El director del Centro Científico y de Innovación de MHP explica la visión de la empresa: “En MHP, nuestro compromiso con la innovación en la agricultura va de la mano con nuestra dedicación a la sostenibilidad. Al integrar datos exhaustivos, como análisis de suelos y operaciones agrícolas, podemos tomar decisiones mejor fundamentadas que impactan positivamente tanto en nuestra productividad como en nuestra huella ambiental”.”

Esta estrategia integrada, que combina el enfoque innovador de MHP con el análisis avanzado de GeoPard, está destinada a redefinir la agricultura de precisión. Promete una mayor sostenibilidad a la vez que maximiza la rentabilidad económica, consolidando así a MHP y GeoPard Agriculture como líderes en el ámbito global de la agricultura de precisión.

Aplicación universal del motor de GeoPard

Dmitry Dementiev, El director ejecutivo de GeoPard Agriculture destaca la amplia aplicabilidad de su tecnología: “El motor de GeoPard está diseñado para brindar beneficios tangibles a cualquier explotación agrícola. Nuestra plataforma es versátil y adaptable, capaz de ofrecer análisis avanzados y soluciones de agricultura de precisión a una amplia gama de contextos agrícolas. Ya sea una pequeña explotación familiar o una gran agroempresa como MHP, GeoPard está preparada para generar un impacto significativo, impulsando la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad en el sector agrícola a nivel mundial”.”

Esta declaración de Dementiev subraya el compromiso de GeoPard de proporcionar soluciones universales en agricultura de precisión, que se adapten a las diversas necesidades y escalas agrícolas en todo el mundo.

Conclusión

La colaboración entre GeoPard Agriculture y MHP representa un avance significativo en el campo de la agricultura de precisión. Mediante el uso de análisis geoespaciales avanzados, esta alianza establece un nuevo referente en eficiencia y sostenibilidad agrícola, allanando el camino hacia un futuro basado en datos para las prácticas agrícolas. Esta colaboración entre GeoPard Agriculture y MHP combina tecnología de vanguardia con una amplia experiencia agrícola, estableciendo un nuevo estándar en agricultura de precisión y demostrando el potencial de las soluciones agrícolas basadas en tecnología.

Acerca de las empresas

MHPMHP es una de las empresas agroindustriales líderes de Ucrania, con una extensa superficie de más de 350 000 hectáreas. Reconocida por su producción de cereales, MHP integra prácticas y tecnologías agrícolas innovadoras, haciendo hincapié en una agricultura sostenible y eficiente. Su compromiso con la modernización de la agricultura se alinea con su objetivo de aumentar la productividad manteniendo la protección del medio ambiente.


GeoPardGeoPard Agriculture está a la vanguardia de la tecnología de agricultura de precisión. Especializada en análisis geoespacial, GeoPard ofrece soluciones que transforman datos agrícolas complejos en información útil para la toma de decisiones. Su tecnología se centra en optimizar diversos aspectos de la agricultura, desde el análisis del suelo hasta los mapas VRA, la teledetección y el análisis de datos de maquinaria agrícola, contribuyendo significativamente al avance de las prácticas agrícolas inteligentes.

Referencias:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler en Alemania

Publicado en por dementievgeopard

In der dynamischen Welt der modernen Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch dos Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) y Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, un führender Hersteller von Landmaschinen, dice un entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durante el sistema HarvestLab GrainSensing System, que contiene datos sobre proteínas, fue una nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik in Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

In diesem Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, un innovador John Deere-Händler en Alemania, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien óptima nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Es ist ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, als führender Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungiert als Bindeglied, das this Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische Prozesse, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

En este otoño, bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken trachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in jedem Aspekt ihrer Tätigkeit.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihre agronomischen Praktiken zu verbessern.

Zentral für ihre Strategie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, was zu durchschnittlichen Erträgen führte. Para que estas camas sean bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Asegúrese de configurar el sistema HarvestLab GrainSensing System para que la protección contra el rocío esté preparada para funcionar. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, was die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. En Zonen, in denen die NUE unter 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in denen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analyse. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA y GeoPard Agricultura

En enero de 2022, una alianza estratégica entre GeoPard y los Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, el innovador John Deere-Händler en Alemania, está disponible. Este Zusammenarbeit entstand aus un gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf wege innovador, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. In den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz óptima nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments en LVA, además: "La sinergia entre GeoPard y LVA es más que una sociedad de socios; es un compromiso, prácticas agronómicas angewandte por las fechas en que se realizan cambios revolucionarios. Este Zusammenarbeit ist darauf ausgerichtet, Landwirten verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der dereren Seite verarbeitet GeoPards Analyse-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Kombination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die Integración natural entre GeoPard y el centro de operaciones John Deere. Este Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

La integración es segura, las operaciones mencionadas en el Centro de operaciones de John Deere están documentadas, estas incluyen un GeoPard übertragen. Este sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Esta vinculación de reembolsos no es exclusiva de John Deere; El principio básico de la plataforma GeoPard es su compatibilidad con datos de máquinas modificados, y la vinculación a través de API se activa.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Esta indicación de fecha es el ajuste para la iniciación automatizada de la suite de análisis, como el análisis de las sustancias adhesivas y la seguridad, según los tiempos de la tierra y las manos relevantes.

Campo

En enero de 2023, la Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, comenzó con SSA en febrero, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Capturas de pantalla. Estas fechas entscheidende, der nahtlos y automatisiert vom John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, zeigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein und feuchter Masse, die während der Ernte erfasst wurden.

Fecha de Rohprotein: Ernte 2023-08-08                               
Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Ertragskalibrierung die analytische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha for Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikations regime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 y 2023-05-13. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Screenshots documentiert.

Stickstoffanwendung: 2023-02-23 SSA
Stickstoffanwendung: 2023-03-18 AHL
Stickstoffanwendung: 2023-04-06 AHL                          
Stickstoffanwendung: 2023-05-13 AHL

GeoPard juega en este proceso un rollo completo, indem es nahtlos diese Datensätze vom John Deere Operations Center abreviado. Esta eficaz fecha de vencimiento debe ser mostrada en el camino para una evaluación completa Analice der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) y der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) cuantifica la cantidad acumulada de Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, dargestellt in absolutan Zahlen como kg/ha. Este Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haven wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein Detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten fasst die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Todas las fechas estadísticas actuales se indican en términos absolutos, expresadas en kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretación: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Gesamtanwendung Stickstoff 2023

Stickstoffaufnahme

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge an Stickstoff an, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. Um NU genau zu berechnen, werden two kritische Komponenten berücksichtigt: (1) die Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, y (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung in absolun Werten angegeben, gemessen en kg/ha. Se muestra una imagen geográfica y estadística detalladas de la nueva versión del campo en una captura de pantalla beige.

Stickstoffaufnahme 2023
Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens

Stickstoffnutzungseffizienz

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Si se seleccionan los Stickstoffaufnahme (NU) y los Stickstoff (TAN) utilizados, el NUE-Wert nahe 100% es ideal. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, was den Ertrag optimiert.

Si deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstoffreserven aus früheren Jahren nutzen.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Este equilibrio se incluye en la tarjeta según la imagen mostrada, donde se encuentra el 50% NUE en color rojo y el sol en el 100% en color verde.

Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023

Stickstoffüberschuss

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst the Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) y der Stickstoffaufnahme (NU), die die die Pflanzen während einer Season verbrauchen, ausgedrückt in absolutan Werten als kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, vertidos sobre el campo, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Stickstoff-Überschuss 2023

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteindaten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. El sistema HarvestLab GrainSensing se envía a través del mensaje de Rohprotein, y una captura de pantalla completa, der seine Verbindung zur Ernte zeigt, es también una referencia.

Fecha de Rohprotein: Ernte 2023-08-08               
Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haven wir spezifische Schwellenwerte festgelegt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% y einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe “höher” und “niedriger”, um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Durante la combinación de Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualizated. Este umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

  1. Alto de producción como 7,9 t/ha con alto de proteína como 12,5%
  2. Ertrag alto como 7,9 t/ha con proteína niedriger como 12,5%
  3. Ertrag niedriger como 7,9 t/ha con proteína alta como 12,5%
  4. Ertrag niedriger como 7,9 t/ha con proteína niedriger como 12,5%
Ertrag frente a Proteinverteilung 2023

Schlussfolgerung

  1. Fecha: Durante la integración natural con el Centro de operaciones de John Deere, este GeoPard eine Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die die Grundlage für alle nachfolgenden Analysen bildet. La configuración de las fechas de los tatuajes en el sistema HarvestLab GrainSensing System y la información de los datos de los tatuajes es una consulta exhaustiva. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
  2. Stickstoffaufnahme (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
  3. Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
  4. Stickstoffüberschuss (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die die die Strategien für die variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

Über die Unternehmen

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 en Köln, Alemania, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet un Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association y muchos otros.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern in Europa.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den otros Standorten en Niedersachsen, Brandenburg y Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Eficiencia en el Uso del Nitrógeno. Caso de Uso de LVA – Concesionario John Deere de Alemania

Publicado en por dementievgeopard

En el dinámico mundo de la agricultura moderna, los agricultores se enfrentan a múltiples desafíos, entre ellos los impactos del cambio climático, el aumento de los costos de los fertilizantes y la imperiosa necesidad de adoptar prácticas ambientalmente sostenibles. Un aspecto fundamental de estos desafíos es la gestión del nitrógeno, un nutriente esencial que, si se gestiona de forma inadecuada, puede acarrear importantes consecuencias ambientales.

Sin embargo, en medio de estas complejidades, dos indicadores emergen como soluciones y factores clave: la Eficiencia en el Uso del Nitrógeno (EUN) y la Absorción de Nitrógeno (AN). La EUN y la AN ofrecen un nuevo paradigma en las prácticas agrícolas, transformando los desafíos en oportunidades para una agricultura sostenible y eficiente.

John Deere, fabricante líder de maquinaria agrícola, desempeña un papel fundamental para afrontar estos retos. Mediante su sistema HarvestLab GrainSensing, proporciona datos cruciales sobre la proteína bruta, lo que permite una comprensión más precisa de la dinámica del nitrógeno en los cultivos. Además, John Deere apoya la integración de tecnologías modernas para lograr una agricultura más sostenible.

En esta búsqueda, los concesionarios John Deere como LVA se presentan como aliados cruciales. LVA, un innovador concesionario John Deere en Alemania, trabaja en estrecha colaboración con los agricultores para integrar nuevas tecnologías e implementar estrategias agronómicas avanzadas. Su papel es fundamental para ayudar a los agricultores a desenvolverse en las complejidades de la agricultura moderna, garantizando que aprovechen al máximo las tecnologías disponibles para optimizar sus prácticas.

En la fértil tierra de Magdeburger Börde se encuentra la historia de Baumgärtel GbR, una explotación familiar con 30 años de tradición agrícola, donde el trigo es uno de los cultivos principales. En esta explotación, la gestión precisa del nitrógeno va más allá de optimizar el rendimiento de los cultivos: se trata de un compromiso con la agricultura sostenible frente a los desafíos ambientales globales.

GeoPard, como proveedor líder de software para la agricultura de precisión, actúa como nexo de unión entre John Deere, LVA y agricultores como los de Baumgärtel GbR. GeoPard simplifica la gestión de datos y automatiza los procesos analíticos, transformando los datos en información útil para la toma de decisiones. En este caso, su enfoque en la eficiencia del uso del nitrógeno ofrece a los agricultores una perspectiva que les permite analizar y mejorar sus prácticas, garantizando la sostenibilidad y la eficiencia en todos los aspectos de sus operaciones.

Gestión del nitrógeno en la granja Baumgärtel

La familia Baumgärtel, bajo el liderazgo de Friedrich Baumgärtel, aprovecha el potencial de la agricultura basada en datos para perfeccionar sus estrategias de fertilización e introducir nuevas técnicas, todo ello con el objetivo de mejorar sus prácticas agronómicas.

La gestión del nitrógeno es fundamental para su estrategia. El año 2023 trajo una primavera lluviosa y un comienzo de verano seco a Magdeburger Börde, lo que resultó en rendimientos promedio. Para afrontar estas condiciones, los Baumgärtel emplearon métodos específicos para cada parcela, ajustando con precisión sus aplicaciones de nitrógeno.

Además, emplearon el sistema HarvestLab GrainSensing para medir la proteína bruta en el grano cosechado. Posteriormente, utilizando GeoPard, se estimó el consumo de nitrógeno del cultivo, lo que permitió calcular la eficiencia del uso del nitrógeno (EUN) con alta precisión.

Para los Baumgärtel, la ENU se ha convertido en una métrica esencial. Permite identificar las áreas que necesitan ajustes en sus estrategias de aplicación de nitrógeno. En las zonas donde la ENU cae por debajo de 80%, planean reducir la aplicación de nitrógeno en la siguiente temporada. Por el contrario, las áreas donde la ENU supera los 100% requieren un análisis exhaustivo, un desafío que, según prevén, exigirá varias temporadas de observación y aprendizaje cuidadosos.

Cooperación entre LVA y GeoPard Agriculture

En 2022, GeoPard y LVA, empresa de maquinaria agrícola y concesionario innovador de John Deere en Alemania, forjaron una alianza estratégica. Esta colaboración surgió de una visión compartida: aprovechar los extensos datos de John Deere para obtener información útil sobre el terreno.

Desde entonces, la colaboración ha crecido, centrándose en métodos innovadores para mejorar las prácticas agrícolas mediante decisiones basadas en datos. En las siguientes secciones, destacaremos cómo los agricultores optimizan el uso del nitrógeno.

Michael Eckhardt, Jefe del Departamento de Agricultura de Precisión en LVA, Según se mencionó, “la sinergia entre GeoPard y LVA es más que una simple asociación comercial; es un compromiso para revolucionar las prácticas agronómicas aplicadas mediante decisiones basadas en datos.

Esta colaboración tiene como objetivo brindar a los agricultores información agronómica más precisa. LVA, con sus servicios agronómicos ampliados, aprovecha la potencia de los equipos John Deere, como el sistema HarvestLab GrainSensor, para recopilar datos cruciales.

Por otro lado, el motor analítico de GeoPard procesa estos datos, proporcionando información útil para la toma de decisiones. Juntos, esta colaboración conforma una alianza centrada en mejorar las prácticas de los agricultores (como la gestión del nitrógeno) mediante la combinación de lo mejor de la maquinaria y el software.’

Captura y preparación de datos

En el centro de esta evolución agrícola basada en datos se encuentra La perfecta integración entre GeoPard y el Centro de Operaciones de John Deere. Esta colaboración ejemplifica el papel fundamental de John Deere al proporcionar acceso a los datos a través de su API, una iniciativa que enriquece significativamente el flujo de datos recibidos de los campos agrícolas.

La integración garantiza que, en cuanto se documentan las operaciones en el Centro de Operaciones de John Deere, GeoPard las recopila rápidamente. Este proceso de recuperación inmediata de datos abarca la cosecha (con detalles como datos de proteína bruta y consumo de combustible) y aplicaciones como la fumigación, la fertilización, la siembra y el laboreo.

Esta conexión optimizada no es exclusiva de John Deere; el principio fundamental de la plataforma de GeoPard es su compatibilidad con diversos proveedores de datos de maquinaria, lo que facilita las conexiones a través de API.

Gracias a la perfecta integración de datos en el sistema de GeoPard, los agricultores disponen de análisis prácticamente en tiempo real. Esta rápida transferencia de datos es fundamental para la implementación de herramientas analíticas automatizadas, como el análisis de la eficiencia en el uso del nitrógeno, lo que garantiza que los agricultores tengan acceso inmediato a información útil y oportuna.

Campo

En 2023, Baumgärtel GbR se enfrentó al reto de optimizar el crecimiento en el campo. Para ello, se aplicó nitrógeno cuatro veces, comenzando con SSA en febrero, seguido de tres aplicaciones de AHL en primavera. Estas aplicaciones en el campo se ajustaron con precisión mediante un método específico para cada sitio. Además, el sistema HarvestLab GrainSensing desempeñó un papel crucial al revelar la distribución de proteína bruta en el grano cosechado.

Cosecha

Explore los detalles de la última cosecha, del 8 de agosto de 2023, a través de las siguientes capturas de pantalla. Este conjunto de datos crucial, obtenido automáticamente del Centro de Operaciones de John Deere por GeoPard, muestra el delicado equilibrio entre las capas de datos de proteína bruta y masa húmeda registradas durante la cosecha.

Datos de proteína bruta: Cosecha 2023-08-08
Datos de masa húmeda: Cosecha 2023-08-08

Si bien los datos de cosecha pueden presentar variaciones ocasionalmente, la implementación de Calibración de rendimiento Mejora significativamente la precisión analítica. Esto garantiza información fiable, incluso ante valores excepcionales como 19 t/ha para el trigo. La masa húmeda calibrada se muestra a continuación.

Datos de masa húmeda calibrados: Cosecha 2023-08-08

Operaciones de fertilización con productos nitrogenados aplicados

Durante la temporada de 2023, el cultivo de trigo recibió un tratamiento con un programa de aplicación de nitrógeno cuidadosamente planificado, que incluyó cuatro tratamientos distintos. Este programa consistió en una aplicación de productos SSA el 23 de febrero de 2023, seguida de tres aplicaciones de nitrógeno de primavera con AHL los días 18 de marzo, 6 de abril y 13 de mayo de 2023. Las cantidades exactas aplicadas en cada tratamiento se detallan en las capturas de pantalla adjuntas.

Aplicación de nitrógeno: 23/02/2023 SSA
Aplicación de nitrógeno: 18/03/2023 AHL
Aplicación de nitrógeno: 06/04/2023 AHL
Aplicación de nitrógeno: 13/05/2023 AHL

GeoPard desempeñó un papel crucial en este proceso al obtener sin problemas estos conjuntos de datos del Centro de Operaciones de John Deere. Esta eficiente recuperación de datos sentó las bases para un análisis exhaustivo de la Eficiencia en el Uso del Nitrógeno (EUN) y la Absorción de Nitrógeno (AN). Al analizar estos datos, transformamos la información bruta en conocimientos valiosos, lo que permite optimizar las operaciones y estrategias agronómicas.

Nitrógeno total aplicado

El Nitrógeno Total Aplicado (TAN) cuantifica la cantidad acumulada de nitrógeno aplicada al campo, expresada en números absolutos como kg/ha. Este indicador se obtiene sumando los productos nitrogenados aplicados durante toda la temporada de cultivo.

Para garantizar la máxima precisión en la evaluación, solo se utilizaron datos reales aplicados, excluyendo las cifras objetivo y planificadas. Este enfoque también tiene en cuenta los puntos con exceso o defecto de nitrógeno.

Profundizando en el análisis, hemos examinado cada metro cuadrado para brindar a los agricultores información detallada sobre la cantidad de nitrógeno aplicada por hectárea. El mapa a continuación consolida la información de las cuatro aplicaciones de nitrógeno, ofreciendo una visión unificada de la distribución del nitrógeno aplicado durante la temporada.

Todos los datos estadísticos presentados están expresados en términos absolutos, medidos en kg/ha. La representación mediante códigos de color facilita su interpretación: el rojo indica las zonas con menor aplicación de nitrógeno, mientras que el verde señala las regiones con mayor aplicación.

Nitrógeno total aplicado en 2023

Captación de nitrógeno

La absorción de nitrógeno (AN) representa la cantidad total de nitrógeno consumido por las plantas durante su ciclo de crecimiento. Para calcular con precisión la AN, se consideran dos componentes clave: (1) la medición de la proteína bruta, obtenida mediante el sistema HarvestLab GrainSensing, y (2) la masa total de la cosecha.

Para el trigo, la distribución de NU se presenta en términos absolutos, medidos en kg/ha. En la captura de pantalla adjunta se puede observar una representación geoespacial y estadística detallada de NU en todo el campo.

Absorción de nitrógeno 2023
Distribución estadística de la absorción de nitrógeno 2023
Distribución estadística de la absorción de nitrógeno 2023

Eficiencia en el uso del nitrógeno

La Eficiencia en el Uso del Nitrógeno (EUN) cuantifica la proporción de nitrógeno consumido con respecto al nitrógeno total aplicado, expresada en porcentajes. A partir de la Absorción de Nitrógeno (AN) y el Nitrógeno Total Aplicado (NTA) descritos anteriormente, una EUN cercana a 100% es ideal, lo que indica que las plantas han consumido casi todo el nitrógeno aplicado, optimizando así el rendimiento.

Sin embargo, los valores de NUE cercanos a 50% sugieren una aplicación excesiva con nitrógeno residual en el suelo, mientras que los valores superiores a 100% indican una aplicación insuficiente, con las plantas extrayendo nitrógeno de las reservas de años anteriores.

Ambos escenarios son indeseables: el primero conlleva el riesgo de una fertilización excesiva, mientras que el segundo agota el suelo. Este equilibrio se representa visualmente en el mapa a continuación, donde las áreas cercanas a 50% NUE están coloreadas en rojo y las cercanas a 100% en verde.

Eficiencia en el uso del nitrógeno 2023
Agrupación de la eficiencia en el uso del nitrógeno 2023
Agrupación de la eficiencia en el uso del nitrógeno 2023
Distribución de la eficiencia en el uso del nitrógeno 2023
Distribución de la eficiencia en el uso del nitrógeno 2023

Exceso de nitrógeno

El excedente de nitrógeno (EN) mide la diferencia entre el nitrógeno total aplicado (NTA) y la absorción de nitrógeno (AN) que las plantas consumen durante una temporada, expresada en términos absolutos como kg/ha. En esencia, indica la cantidad de nitrógeno que las plantas no utilizan, lo cual es fundamental para planificar la aplicación de nitrógeno en la siguiente temporada.

La distribución geoespacial y estadística de este nitrógeno no utilizado, esparcido por todo el campo, puede visualizarse en el mapa que se muestra a continuación.

Excedente de nitrógeno 2023

Comparación entre la masa de rendimiento y la proteína cruda

Comprender los datos de proteína bruta es fundamental para medir el rendimiento, ya que proporciona información valiosa sobre la calidad nutricional y el valor potencial de mercado del cultivo. El sistema HarvestLab GrainSensing se utiliza para medir la proteína bruta, y se adjunta una captura de pantalla que muestra su relación con el rendimiento a modo de referencia.

Datos de proteína bruta: Cosecha 2023-08-08
Datos de masa húmeda calibrados: Cosecha 2023-08-08

Para categorizar y comprender los datos, hemos establecido umbrales específicos: un umbral de proteína de 12,51 TP3T y un umbral de rendimiento de masa húmeda de 7,9 t/ha. Con base en estos umbrales, utilizamos los términos “superior” e “inferior” para indicar la relación entre los datos observados y estos estándares. Al comparar estas métricas, podemos obtener información valiosa para optimizar las prácticas agronómicas en las próximas temporadas.

Al combinar las métricas en un solo mapa, se visualiza la relación entre la proteína cruda y la masa húmeda. Esta representación integral identifica cuatro escenarios distintos:

  1. Mayor rendimiento de 7,9 t/ha con mayor contenido de proteína TP3T de 12,51.
  2. Mayor rendimiento de 7,9 t/ha con menor contenido de proteína TP3T de 12,51 t/ha.
  3. Menor rendimiento de 7,9 t/ha con mayor contenido de proteína TP3T de 12,51.
  4. Menor rendimiento de 7,9 t/ha con menor contenido de proteína TP3T de 12,51 t/ha.
Rendimiento frente a distribución de proteínas 2023

Conclusión

1. Datos: Gracias a su perfecta integración con el Centro de Operaciones de John Deere, GeoPard garantiza la captura de datos precisa y en tiempo real, sentando las bases para todos los análisis posteriores. La incorporación de datos reales medidos por el sistema HarvestLab GrainSensing y los datos reales de Applied Data es fundamental. Juntos, garantizan una precisión sin precedentes en los cálculos.
2. Absorción de nitrógeno (NU) y nitrógeno total aplicado (TAN)Estas dos métricas son fundamentales para los agricultores que buscan comprender el equilibrio y la dinámica del nitrógeno en sus campos. Juntas, ofrecen una visión completa del ciclo del nitrógeno a lo largo de una temporada.
3. Eficiencia en el uso del nitrógeno (NUE): La eficiencia en el uso del nitrógeno (EUN) es un indicador clave para evaluar la eficacia general de su aplicación en un campo. Al identificar áreas con diferentes valores de EUN, los agricultores pueden encontrar oportunidades para optimizar sus estrategias de aplicación de nitrógeno y mejorar las prácticas agronómicas en general.
4. Exceso de nitrógeno (EN): NS proporciona información clave que puede influir en las estrategias de aplicación de tasa variable (VRA) para la próxima temporada. Al abordar el nitrógeno no utilizado, los agricultores pueden tomar decisiones informadas para ajustar sus planes de aplicación.

Desde la perspectiva del agricultor, combinar la recopilación precisa de datos con análisis perspicaces supone un cambio radical. No se trata solo de lograr un equilibrio en la aplicación de nitrógeno, sino de comprender las complejidades del cultivo sostenible, garantizar los mejores rendimientos posibles y mantener la salud del suelo para las próximas temporadas.

Acerca de las empresas

GeoPard GeoPard es un proveedor líder de software para la agricultura de precisión. Fundada en 2019 en Colonia, Alemania, la empresa tiene presencia global. Ofrece una gama de soluciones que ayudan a los agricultores a optimizar sus operaciones y aumentar sus cosechas. Con un enfoque en la sostenibilidad y la economía regenerativa, GeoPard busca promover las prácticas de agricultura de precisión en todo el mundo.

Entre los socios de la empresa se encuentran marcas tan conocidas como John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, la Asociación de Soja de Iowa y muchas otras.

LVA, LVA, empresa de maquinaria agrícola con sede en Altenweddingen, es una compañía mediana con una larga trayectoria y sucursales en Sajonia-Anhalt, Brandeburgo y Baja Sajonia. Se especializa en ventas, exportación, alquiler, talleres y servicios de repuestos para maquinaria agrícola, así como en servicios agronómicos. LVA ha sido uno de los distribuidores de John Deere más exitosos de Europa durante más de 30 años.

El departamento agronómico de LVA ofrece servicios como consultoría en agricultura de precisión, escaneo de suelos y análisis de datos, así como la red RTK para la corrección del GPS.

Actualmente, la sede de Altenweddingen cuenta con 100 empleados y otros 220 compañeros en las demás sedes de Baja Sajonia, Brandeburgo y Sajonia-Anhalt. Entre ellos, hay unos 40 becarios.

Presentando los Mapas de Ganancias de GeoPard: Un Paso Adelante en la Agricultura de Precisión

Publicado en por dementievgeopard

El mapa de rentabilidad del ejemplo de la captura de pantalla tiene en cuenta los datos aplicados de fertilización, siembra, dos aplicaciones de protección de cultivos y cosecha. También se pueden añadir otros gastos al cálculo, como la preparación del terreno y otras actividades diversas.

La agricultura de precisión es un enfoque basado en datos que busca aumentar la eficiencia y la rentabilidad. GeoPard, proveedor líder de soluciones para la agricultura de precisión, está mejorando sus capacidades de análisis de datos con la introducción de Profit Maps.

Esta función ofrece una representación visual de la rentabilidad a nivel de subparcela, lo que permite tomar decisiones más informadas y asignar mejor los recursos. Podrá ver de un vistazo dónde sus parcelas generan ganancias y dónde los costos de los insumos y las modificaciones no son rentables.

Los mapas de rentabilidad se generan mediante la integración de diversas capas de datos, incluyendo datos de siembra, aplicación de productos fitosanitarios, uso de fertilizantes y cosecha. Esta información proviene directamente de la maquinaria agrícola y del Centro de Operaciones de John Deere.

GeoPard aplica una ecuación personalizada, que tiene en cuenta el coste de cada insumo, para calcular la rentabilidad a nivel de zona. Estos mapas de rentabilidad ofrecen una visión completa de la distribución de las ganancias entre las diferentes zonas del campo.

Una de las características clave de los mapas de rentabilidad de GeoPard es la capacidad de mostrar la distribución de las ganancias entre las distintas zonas de un campo. Este cálculo se realiza en dólares, euros o cualquier otra divisa y proporciona una indicación clara de las ganancias que obtiene un agricultor en cada área específica.

Al tener esta información a su alcance, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas sobre dónde y cómo utilizar sus insumos agrícolas.

Por ejemplo, podrían optar por invertir más en áreas con mayor rentabilidad o reconsiderar sus estrategias en zonas con menores rendimientos. Este nivel de detalle en el análisis de datos distingue a los Mapas de Rentabilidad de GeoPard.

Vladimir Klinkov, director general de GeoPard, destaca el potencial transformador de esta herramienta y afirma: “Estos mapas permiten a los agricultores tomar decisiones más informadas sobre la distribución de recursos y los costes en cada hectárea del terreno, y planificar su negocio de forma más eficaz”.”

La aplicación práctica de Profit Maps ya se está demostrando en escenarios reales. Eurasia Group Kazakhstan, distribuidor oficial de John Deere, ha estado utilizando esta función para optimizar sus operaciones.

Evgeniy Chesnokov, director de gestión agrícola de Eurasia Group Kazakhstan LLP, comparte su experiencia: “Con la ayuda del Mapa de Rentabilidad de GeoPard Agriculture, pudimos comprender mejor la rentabilidad de los campos de nuestros socios.

Esto permitió a nuestros agricultores tomar decisiones más estratégicas sobre la asignación de recursos, lo que en última instancia aumentó la eficiencia operativa y mejoró los indicadores de rentabilidad.”

Los mapas de rentabilidad de GeoPard representan un avance significativo en la agricultura de precisión, ya que brindan a los agricultores la información necesaria para optimizar sus operaciones y maximizar la rentabilidad. A medida que el sector continúa evolucionando, herramientas como estas desempeñarán un papel cada vez más importante en la configuración del futuro de la agricultura.

Para obtener más información sobre el desarrollo y la aplicación de mapas de rentabilidad en la agricultura de precisión, puede consultar estos recursos: Universidad Estatal de Kansas, ASPEXIT, Revista Chilena de Investigación Agrícola, USDA, y ResearchGate.

Manténganse atentos para más novedades, ya que GeoPard continúa innovando y ampliando los límites de lo posible en la agricultura de precisión.

Acerca de las empresas:

GeoPard es un proveedor líder de software para agricultura de precisión. La empresa fue fundada en 2019 en Colonia, Alemania, y tiene presencia global. Ofrece una gama de soluciones que ayudan a los agricultores a optimizar sus operaciones y aumentar sus cosechas.

Con un enfoque en la sostenibilidad y la economía regenerativa, GeoPard tiene como objetivo promover prácticas de agricultura de precisión en todo el mundo.

Entre los socios de la empresa se encuentran marcas tan conocidas como John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth y muchas otras.

Eurasia Group Kazajistán es la oficina de representación en Kazajistán de la empresa suiza Eurasia Group AG, distribuidor oficial de John Deere en la República de Kazajistán y Kirguistán desde 2002. La empresa ofrece soluciones para la agricultura de fabricantes líderes mundiales como JCB, Väderstad, GRIMME y Lindsay, abarcando todos los ámbitos de la agricultura y la horticultura.

Eurasia Group Kazakhstan presta gran atención en toda su actividad a las tecnologías de la agricultura de precisión, completando su línea de maquinaria con productos de digitalización agrícola.

Eurasia Group Kazakhstan cuenta con una extensa red regional: 14 oficinas regionales en Kazajstán y una en Kirguistán, más de 550 empleados, de los cuales casi la mitad son empleados de servicio posventa, y su propio departamento de gestión agrícola y digitalización.

A lo largo de los años, se han suministrado a Kazajstán más de 13 000 equipos y se han digitalizado 4,4 millones de hectáreas de terreno. Este año, la empresa celebra su 25 aniversario.

Mapas de potencial de campo GeoPard vs. datos de rendimiento

Publicado en por dementievgeopard

Los mapas de potencial de campo de GeoPard a menudo parecen... exactamente como rendimiento datos.

Los creamos usando análisis multicapa de información histórica, topografía y análisis del suelo desnudo.

El proceso de tal Los mapas de rendimiento sintéticos son automáticos. (y patentado) y cualquier campo del mundo tarda aproximadamente 1 minuto en generarlo.

 

Mapas de potencial de campo GeoPard vs. datos de rendimiento

Puede utilizarse como base para:

¿Qué son los mapas de potencial de campo?

Los mapas de potencial de campo, también conocidos como mapas de potencial de rendimiento o mapas de potencial de productividad, son representaciones visuales de la variabilidad espacial del rendimiento o la productividad potencial de un cultivo dentro de un campo. Estos mapas se crean analizando diversos factores que influyen en el crecimiento del cultivo, como las propiedades del suelo, la topografía y los datos históricos de rendimiento.

Estos mapas pueden utilizarse en la agricultura de precisión para orientar las decisiones de gestión, como la aplicación de fertilizantes a dosis variables, el riego y otros insumos, así como para identificar áreas que requieren atención o prácticas de gestión específicas.

Algunos factores clave que se suelen tener en cuenta al crear mapas de potencial de campo incluyen:

  1. Propiedades del suelo: Las características del suelo, como la textura, la estructura, el contenido de materia orgánica y la disponibilidad de nutrientes, influyen significativamente en el potencial de rendimiento de los cultivos. Al mapear las propiedades del suelo en un campo, los agricultores pueden identificar áreas con alto o bajo potencial de productividad.
  2. TopografíaFactores como la altitud, la pendiente y la orientación pueden influir en el crecimiento de los cultivos y su potencial de rendimiento. Por ejemplo, las zonas bajas pueden ser propensas al encharcamiento o tener un mayor riesgo de heladas, mientras que las pendientes pronunciadas pueden ser más susceptibles a la erosión. La elaboración de mapas de estas características topográficas puede ayudar a los agricultores a comprender cómo afectan al potencial de productividad y a ajustar sus prácticas de manejo en consecuencia.
  3. Datos históricos de rendimiento: Al analizar los datos históricos de rendimiento de años o temporadas anteriores, los agricultores pueden identificar tendencias y patrones de productividad en sus campos. Esta información se puede utilizar para crear mapas que resalten las áreas con un potencial de rendimiento consistentemente alto o bajo.
  4. Datos de teledetección: Las imágenes satelitales, la fotografía aérea y otros datos de teledetección pueden utilizarse para evaluar la salud, el vigor y la etapa de crecimiento de los cultivos. Esta información permite crear mapas que reflejan la variabilidad espacial del potencial de productividad de los cultivos.
  5. Datos climáticos: Variables climáticas como la temperatura, las precipitaciones y la radiación solar también pueden influir en el crecimiento y el rendimiento de los cultivos. Al incorporar datos climáticos en estos mapas, los agricultores pueden comprender mejor cómo los factores ambientales afectan la productividad de sus campos.

Son herramientas valiosas en la agricultura de precisión, ya que ayudan a los agricultores a visualizar la variabilidad espacial del potencial de productividad dentro de sus campos. Al utilizar estos mapas para guiar las decisiones de gestión, los agricultores pueden optimizar el uso de los recursos, mejorar el rendimiento general de los cultivos y reducir el impacto ambiental de sus actividades agrícolas.

Diferencia entre mapas de potencial de campo y datos de rendimiento

Los mapas de potencial de campo y los datos de rendimiento se utilizan en la agricultura de precisión para ayudar a los agricultores a comprender la variabilidad espacial de sus campos y tomar decisiones de gestión mejor fundamentadas. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre ambos:

Fuentes de datos:

Estos mapas se crean integrando datos de diversas fuentes, como propiedades del suelo, topografía, datos históricos de rendimiento, datos de teledetección y datos climáticos. Sin embargo, estos datos se recopilan mediante monitores de rendimiento instalados en la maquinaria de cosecha, que registran el rendimiento del cultivo a medida que se recolecta.

Aspecto temporal:

Estos mapas representan una estimación de la productividad potencial de un campo, que generalmente es estática o cambia lentamente con el tiempo, salvo cambios significativos en las propiedades del suelo u otros factores influyentes. Sin embargo, los datos de rendimiento son específicos de una temporada de cultivo determinada o de varias temporadas y pueden variar significativamente de un año a otro en función de factores como las condiciones climáticas, la presión de las plagas y las prácticas de manejo.

En resumen, los mapas de potencial de campo y los datos de rendimiento son herramientas complementarias en la agricultura de precisión. Estos mapas proporcionan una estimación de la productividad potencial de un campo, lo que ayuda a los agricultores a identificar áreas que pueden requerir prácticas de manejo diferentes. Los datos de rendimiento, por otro lado, documentan la producción real del cultivo y pueden utilizarse para evaluar la eficacia de las prácticas de manejo y fundamentar la toma de decisiones futuras.

Para comparar las zonas de potencial de campo con la cosecha que produjeron, abra el Informe de rendimiento automatizado: muestra el rendimiento junto al mapa de zonas, compara cada zona con el promedio del campo y calcula el precio de cada paso de la tasa.

Vigilancia automatizada de cultivos con intersección de capas de datos

Publicado en por dementievgeopard

En GeoPard tenemos un módulo para crear zonas de exploración de datos de cultivo Automáticamente mediante una configuración flexible de la lógica empresarial y agronómica.

Permite controlar una gran cantidad de campos y realizar exploraciones sólo en caso de emergencia.

La lógica empresarial/agronómica podría ser flexible. En este ejemplo, las tareas se crean en las zonas en las que, según las últimas imágenes por satélite, hay zonas de alto potencial de campo histórico y vegetación baja.

Un ejemplo de otro caso de uso: Zona de bajo rendimiento (del archivo de rendimiento) Intersectada con zonas de bajo pH - para ajustar los niveles de fertilidad de la cal.

 

Zonas de exploración automatizada de datos de cultivos con la intersección de capas de datos
Zonas de alta productividad histórica del campo intersectadas con la última imagen Planet Zonas de baja vegetación -> Las tareas de exploración se crean automáticamente en GeoPard

Para las empresas de comercio de cultivos y los modeladores de datos, la intersección entre las zonas históricamente más estables y las de alto rendimiento podría ser un buen indicador para extrapolar las predicciones de rendimiento.

Si usted es agricultor, agrónomo o especialista en agricultura de precisión, conoce la importancia de la exploración de los datos de los cultivos. Es esencial para controlar la salud de los cultivos e identificar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas graves.

Sin embargo, la exploración tradicional de los cultivos puede requerir mucho tiempo y trabajo. Ahí es donde entran en juego las tareas de exploración automatizadas.

GeoPard es un revolucionario software automatizado de agricultura de precisión que utiliza algoritmos avanzados e imágenes de satélite para supervisar automáticamente sus cultivos. Con GeoPard, puede configurar fácilmente tareas de exploración automatizadas que le alertarán de cualquier problema potencial, como plagas, enfermedades o deficiencias de nutrientes.

Una de las principales ventajas de utilizar tareas automatizadas de exploración es la capacidad de identificar con rapidez y precisión problemas en sus cultivos. GeoPard utiliza algoritmos avanzados para analizar las imágenes de satélite de sus campos, detectando incluso los cambios más pequeños en sus cultivos.

Esto significa que puede identificar rápidamente cualquier problema potencial y tomar medidas para resolverlo antes de que se agrave.

Otra ventaja de las tareas de exploración automatizadas es la posibilidad de supervisar los cultivos con regularidad. Con la supervisión tradicional, puede resultar difícil visitar periódicamente los campos y detectar posibles problemas.

Pero con GeoPard, puede configurar tareas automatizadas que controlarán sus cultivos diaria o semanalmente, ofreciéndole una visión más completa de su estado de salud.

Las tareas automatizadas de exploración de GeoPard también son personalizables, lo que le permite adaptarlas a sus necesidades específicas. Usted puede configurar tareas para monitorear problemas específicos, como plagas o enfermedades, o configurar tareas para monitorear áreas específicas de su campo. Esto significa que puede obtener la información que necesita para tomar decisiones informadas sobre sus cultivos.

Además de sus tareas automatizadas de exploración, GeoPard también ofrece una serie de otras características que pueden ayudarle a gestionar sus operaciones de agricultura de precisión. Puede utilizar GeoPard para planificar la siembra y la fertilización, supervisar los niveles de humedad del suelo y realizar un seguimiento del rendimiento.

En general, las tareas automatizadas de exploración de GeoPard son una poderosa herramienta para agricultores, agrónomos y especialistas en agricultura de precisión. Con GeoPard, puede supervisar rápida y fácilmente sus cultivos e identificar posibles problemas, lo que le ayudará a tomar mejores decisiones sobre sus operaciones.

¿Qué es la prospección de cultivos?

La exploración de cultivos es una práctica agrícola que consiste en inspeccionar y supervisar sistemáticamente los cultivos para evaluar su salud, crecimiento y posibles problemas. Suele implicar recorrer físicamente los campos o utilizar tecnología como drones o sensores para recopilar datos.

Los exploradores de cultivos observan y recogen información sobre factores como infestaciones de plagas, brotes de enfermedades, deficiencias de nutrientes y presión de las malas hierbas.

Estos datos ayudan a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre la gestión de los cultivos, como la aplicación de tratamientos específicos, el ajuste de las aplicaciones de fertilizantes o la aplicación de estrategias de control de plagas. Desempeña un papel crucial para maximizar el rendimiento de los cultivos y garantizar su salud general.

¿Qué es la exploración automatizada de datos de cultivos?

La exploración automatizada de cultivos se refiere a la aplicación de tecnologías de vanguardia, como la robótica, los vehículos aéreos no tripulados (UAV), diversos sensores y la inteligencia artificial (IA), para observar y evaluar la salud y el desarrollo de los cultivos en un entorno agrícola.

El objetivo es mejorar la eficacia, reducir los gastos y agilizar la gestión de los cultivos automatizando las tareas que tradicionalmente realizaban los exploradores humanos.

El proceso de exploración automatizada de datos sobre cultivos consta de varias etapas, como:

  • Recopilación de datos: Los vehículos aéreos no tripulados o los robots terrestres equipados con una serie de sensores (por ejemplo, cámaras, sensores multiespectrales, LIDAR) adquieren información sobre las condiciones de los cultivos, que abarca la salud de las plantas, la aparición de plagas y enfermedades, las propiedades del suelo y las concentraciones de nutrientes.
  • Análisis de datos: Los datos recopilados se procesan y examinan posteriormente mediante algoritmos de IA y aprendizaje automático para detectar patrones, irregularidades y tendencias relacionadas con la salud y el desarrollo de los cultivos.
  • Tomar decisiones: Los resultados del análisis de datos pueden utilizarse para tomar decisiones informadas sobre la gestión de los cultivos, incluida la optimización del riego, la fertilización, la gestión de plagas y otras intervenciones.
  • Pasar a la acción: Los agricultores pueden aplicar medidas específicas basadas en los conocimientos adquiridos gracias a la supervisión automatizada de los cultivos para resolver problemas concretos en el campo, como aplicar pesticidas o nutrientes únicamente cuando sea necesario, minimizando los residuos y el impacto ambiental.

Al proporcionar a los agricultores datos precisos en tiempo real, puede mejorar significativamente la productividad y la sostenibilidad agrícolas, permitiendo una mejor toma de decisiones y la aplicación de técnicas de gestión más precisas.

¿Cómo identificar la zona de exploración?

La determinación de las zonas de exploración de datos sobre cultivos implica dividir un campo agrícola en secciones más pequeñas y manejables en función de aspectos como la composición del suelo, el terreno, los resultados históricos de los cultivos u otros factores pertinentes.

El objetivo es establecer zonas uniformes que representen condiciones similares, lo que permitirá centrar mejor la exploración, la observación y las prácticas de gestión. He aquí un método paso a paso para determinar la zona de exploración de cultivos:

  • Recopilar información histórica: Recopile datos sobre rendimientos de cultivos anteriores, resultados de análisis del suelo, aparición de plagas y enfermedades, y cualquier otra información significativa para el campo. Estos datos pueden ayudar a reconocer zonas con condiciones o rendimientos comparables.
  • Examinar la composición del suelo y el terreno: Investigue los tipos de suelo y el terreno de su campo para comprender las variaciones naturales. Las diferentes composiciones del suelo y niveles de elevación pueden influir en el crecimiento de los cultivos, la absorción de nutrientes y la accesibilidad del agua, lo que a su vez afecta a la salud de los cultivos.
  • Utilizar la tecnología de teledetección: Utilice imágenes por satélite o de drones para obtener detalles adicionales sobre las condiciones del campo, como los índices de vegetación, los niveles de humedad del suelo y las variaciones de temperatura. Esta información puede ayudar a afinar las zonas de exploración al proporcionar una visión más completa del campo.
  • Aplicar técnicas de agricultura de precisión: Utilice software de agricultura de precisión para procesar y analizar los datos recopilados. Estas herramientas pueden ayudar a identificar patrones y establecer áreas de exploración basadas en datos, teniendo en cuenta factores como la salud de los cultivos, la variabilidad del suelo y el terreno.
  • Establecer zonas de exploración: Basándose en el análisis de los datos, segmente el campo en zonas más pequeñas y uniformes que presenten rasgos similares. Estas zonas deben tener un tamaño manejable y adaptarse a los requisitos específicos de su explotación.
  • Actualícelo y ajústelo periódicamente: A medida que cambien las circunstancias y se disponga de nuevos datos, reevalúe y modifique las zonas de exploración para asegurarse de que siguen siendo pertinentes y precisas. Esto puede implicar la actualización de las zonas en función de los nuevos datos de rendimiento, la aparición de plagas y enfermedades u otros factores que influyan en el rendimiento del cultivo.

Por lo tanto, mediante la localización y creación de zonas de exploración de cultivos, los agricultores pueden concentrar sus esfuerzos de supervisión de forma más eficaz y aplicar prácticas de gestión específicas, lo que se traduce en un mejor uso de los recursos y una mejora de la salud de los cultivos.

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