Categoría: Teledetección

¡Bienvenidos a la sección "Teledetección en la Agricultura" de nuestro sitio web! Aquí les ofrecemos una guía completa sobre cómo esta tecnología está revolucionando la industria agrícola.

Esta tecnología consiste en utilizar sensores e imágenes para recopilar datos sobre la superficie terrestre sin contacto físico. En la agricultura, esta tecnología ha adquirido una importancia creciente al proporcionar información precisa y oportuna sobre la salud de los cultivos, la humedad del suelo y las estimaciones de rendimiento.

En nuestra sección “Teledetección en la Agricultura”, encontrará abundante información sobre los distintos tipos de sensores utilizados en la agricultura, como satélites, drones y sensores terrestres. También analizaremos sus diversas aplicaciones, incluyendo el mapeo de cultivos, la detección de enfermedades y la agricultura de precisión.

Nuestro equipo de expertos ha seleccionado cuidadosamente una colección de artículos, estudios de caso e investigaciones que destacan los beneficios y desafíos del uso de la tecnología de teledetección en la agricultura. También ofrecemos información sobre las últimas tendencias y avances en el sector, incluyendo nuevas tecnologías de sensores y técnicas de análisis de datos.

Guía y actualizaciones sobre teledetección

Si eres agricultor, investigador o profesional del sector, esta sección es el lugar ideal para aprender más sobre este campo apasionante y en constante evolución. Acompáñanos en este recorrido mientras exploramos cómo la tecnología de teledetección está transformando el futuro de la agricultura.

Integración de GeoPard con UP42

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GeoPard y UP42 Nos complace anunciar la alianza técnica entre las plataformas.

 

Los bloques analíticos GeoPard ya están disponibles en el mercado SIG de UP42 e incluyen las siguientes funcionalidades:

  • Constelaciones de satélites integradas: Pléyades, Pléyades NEO, LUGAR
  • Vegetación sustentada índices: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • La salida en formato COG (GeoTIFF optimizado para la nube)

 

Esta integración permitirá a los clientes de Up42 acceder a la monitorización avanzada de cultivos (sin limitarse solo a cultivos) mediante los algoritmos de procesamiento de imágenes satelitales GeoPard.

El bloque analítico GeoPard se utiliza para calcular el NDWI sobre una resolución de 30 cm de los objetos cercanos a la Tierra de las Pléyades.
El bloque analítico GeoPard se utiliza para calcular el NDWI sobre una resolución de 30 cm de los objetos cercanos a la Tierra de las Pléyades.

 

 

Dmitry Dementiev, CEO de GeoPard: “La alianza técnica con UP42 permite a los clientes de UP42 utilizar las innovadoras herramientas de análisis geoespacial de GeoPard, incluido el procesamiento de imágenes satelitales a gran escala y a una velocidad sin precedentes para conjuntos de datos tan enormes. Los resultados analíticos podrían utilizarse para la agricultura de precisión prescriptiva, la agricultura regenerativa/de carbono y el monitoreo de cultivos con alta resolución temporal y espacial”.
También pone de manifiesto la ambición de GeoPard de integrarse con las plataformas tecnológicas más avanzadas del mundo.”

 

Anteriormente, el equipo de GeoPard anunció integración con John Deere (el mayor productor de maquinaria y equipo agrícola) a través de la plataforma MyJohnDeere Operation Center (la plataforma agrícola digital más grande del mundo por hectáreas), y Planeta – una empresa de imágenes satelitales con la mayor cantidad de satélites.

 

Mapas de potencial de campo GeoPard vs. datos de rendimiento

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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.

Índices de vegetación y contenido en clorofila

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GeoPard amplía la familia de índices de vegetación vinculados a la clorofila compatibles con

  • Índice de contenido de clorofila del dosel (CCCI)
  • Índice de relación de absorción de clorofila modificado (MCARI)
  • Índice de Reflectancia de Absorción de Clorofila Transformada (TCARI)
  • relación MCARI/OSAVI
  • relación TCARI/OSAVI

Ayudan a comprender la etapa actual de desarrollo del cultivo, incluyendo

  • identificación de las áreas con demanda de nutrientes,
  • estimación de la eliminación de nitrógeno,
  • evaluación del rendimiento potencial,

Y estos conocimientos se utilizan para la creación de mapas precisos de aplicación de nitrógeno a tasa variable.

Leer más: ¿Cuál es el índice? Se recomienda su uso en la agricultura de precisión.

Leer más: Índices de vegetación GeoPard

Índices de vegetación y contenido en clorofilaÍndice de contenido de clorofila del dosel (CCCI) frente al índice de relación de absorción de clorofila modificado (MCARI) frente al índice de absorción de clorofila transformado en reflectancia (TCARI) frente a la relación MCARI/OSAVI

¿Qué son los índices de vegetación?

Los índices de vegetación son valores numéricos derivados de datos espectrales obtenidos mediante teledetección, como imágenes satelitales o aéreas, que permiten cuantificar la densidad, la salud y la distribución de la vegetación en la superficie terrestre.

Se utilizan habitualmente en teledetección, agricultura, monitoreo ambiental y aplicaciones de gestión de tierras para evaluar y monitorear el crecimiento, la productividad y la salud de la vegetación.

Estos índices se calculan utilizando los valores de reflectancia de diferentes longitudes de onda de luz, en particular en el rojo, el infrarrojo cercano (NIR) y, a veces, en otras bandas.

Las propiedades de reflectancia de la vegetación varían con las diferentes longitudes de onda de la luz, lo que permite diferenciar entre la vegetación y otros tipos de cobertura del suelo.

La vegetación suele presentar una fuerte absorción en la región roja y una alta reflectancia en la región del infrarrojo cercano debido a las características de la clorofila y la estructura celular.

Algunos índices de vegetación ampliamente utilizados incluyen:

  • Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)Es el índice de vegetación más popular y utilizado, calculado como (NIR – Rojo) / (NIR + Rojo). Los valores de NDVI oscilan entre -1 y 1, donde los valores más altos indican una vegetación más sana y densa.
  • Índice de Vegetación Mejorado (EVI)Este índice mejora el NDVI al reducir el ruido atmosférico y del suelo, además de corregir las señales de fondo del dosel vegetal. Utiliza bandas adicionales, como la azul, e incorpora coeficientes para minimizar estos efectos.
  • Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI): SAVI está diseñado para minimizar la influencia del brillo del suelo en el índice de vegetación. Introduce un factor de corrección del brillo del suelo, lo que permite evaluaciones de la vegetación más precisas en áreas con escasa o nula cobertura vegetal.
  • Índice de Vegetación Verde-Rojo (GRVI)GRVI es otro índice de relación simple que utiliza las bandas verde y roja para evaluar la salud de la vegetación. Se calcula como (Verde – Rojo) / (Verde + Rojo).

Estos índices, entre otros, son utilizados por investigadores, administradores de tierras y responsables políticos para tomar decisiones informadas sobre el uso de la tierra, la agricultura, la silvicultura, la gestión de los recursos naturales y el monitoreo ambiental.

Índice de Humedad Diferencial Normalizado

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El número de Índices de vegetación respaldados por GeoPard está en continuo crecimiento. El equipo de GeoPard presenta el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI). El índice determina el contenido de agua de la vegetación y el índice de agua de diferencia normalizada (NDWI). Es útil para encontrar los lugares con existentes estrés hídrico en las plantas.

Los valores bajos de NDMI indican las zonas donde las plantas están sufriendo estrés por falta de humedad.
Por otro lado, los valores más bajos del índice de diferencia normalizada del agua después del pico de vegetación resaltan los puntos que se están volviendo listo para la cosecha primero.

La diferencia en el contenido relativo de agua de la vegetación entre dos imágenes satelitales (constelación Sentinel-2 en este caso).

La diferencia en el contenido relativo de agua de la vegetación entre dos imágenes satelitales (constelación Sentinel-2 en este caso).

En las siguientes capturas de pantalla, podrá encontrar las zonas NDMI generadas a partir de las imágenes satelitales del 19 de junio (pico de vegetación) y del 6 de julio, así como el mapa de ecuaciones que representa la diferencia NDMI.

Índice de humedad de diferencia normalizada calculado sobre una imagen de Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI calculado sobre una imagen de Planet / Sentinel-2 / Landsat

¿Qué es el índice de humedad?

Es una medida o cálculo que se utiliza para evaluar el contenido o la disponibilidad de humedad en un área o región específica. Generalmente se deriva de diversos factores ambientales como la precipitación, la evapotranspiración, las propiedades del suelo y la cubierta vegetal.

Proporciona una indicación relativa de la humedad o sequedad de una zona, lo que ayuda a identificar posibles condiciones de estrés hídrico o sequía.

Es una herramienta valiosa para el seguimiento y la gestión de los recursos hídricos, la planificación agrícola y la comprensión de las condiciones ecológicas de una región determinada.

¿Qué es el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada?

El Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación derivado de datos de teledetección para evaluar y monitorear el contenido de humedad de la vegetación. Al igual que otros índices de vegetación, se calcula utilizando valores de reflectancia espectral obtenidos a partir de imágenes satelitales o aéreas.

Resulta especialmente útil para controlar el estrés hídrico de las plantas, evaluar las condiciones de sequía, estimar el riesgo de incendios y estudiar los impactos del cambio climático en la vegetación.

Se calcula utilizando las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR), que son sensibles al contenido de humedad en la vegetación. La fórmula para el NDMI es:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Los valores de NDWI suelen oscilar entre -1 y 1, donde los valores más altos indican mayor humedad en la vegetación y los valores más bajos indican menor humedad o estrés hídrico. Los valores negativos de NDWI pueden asociarse con áreas sin vegetación o con muy baja humedad.

¿Qué es NDWI?

El NDWI, o Índice de Diferencia Normalizada del Agua, es un índice de teledetección que se utiliza para cuantificar y evaluar el contenido de agua o las características relacionadas con el agua en la vegetación o los paisajes.

Se calcula analizando la reflectancia de las bandas de luz infrarroja cercana y verde obtenidas mediante imágenes satelitales o aéreas. Resulta especialmente útil para identificar masas de agua, monitorear cambios en la disponibilidad de agua y evaluar la salud de la vegetación.

Al comparar la absorción y la reflexión de diferentes longitudes de onda, proporciona información valiosa para aplicaciones como el monitoreo de la sequía, el análisis hidrológico y la gestión de ecosistemas.

Visualización del NDMI para determinar el índice de diferencia normalizada del agua

La visualización del NDMI implica procesar imágenes satelitales o aéreas, calcular los valores del NDMI y luego mostrar los resultados como un mapa o imagen codificada por colores. Estos son los pasos generales para visualizar el NDMI:

  • Adquiera imágenes satelitales o aéreas: Obtenga imágenes multiespectrales de una plataforma satelital o aérea, como Landsat, Sentinel o MODIS. Asegúrese de que las imágenes incluyan las bandas necesarias: infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda corta (SWIR).
  • Preprocese las imágenes: Según la fuente de datos, es posible que deba preprocesar las imágenes para corregir las distorsiones atmosféricas, geométricas y radiométricas. Convierta los valores digitales (DN) de la imagen a valores de reflectancia espectral.
  • Calcular NDMI: Para cada píxel de la imagen, utilice los valores de reflectancia NIR y SWIR para calcular el NDMI utilizando la fórmula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapeo de colores: Asigne una paleta de colores a los valores NDMI. Generalmente, se utiliza una escala de color continua, que va desde un color (por ejemplo, rojo) para valores NDMI bajos (que indican baja humedad) hasta otro color (por ejemplo, verde) para valores NDMI altos (que indican alta humedad). Puede utilizar software como QGIS, ArcGIS o bibliotecas de programación como Rasterio y Matplotlib de Python para crear un mapa de colores.
  • Visualiza el mapa NDMI: Visualice el mapa o la imagen del NDMI utilizando un software SIG, una biblioteca de programación o una plataforma en línea. Esto le permitirá analizar la distribución espacial del contenido de humedad de la vegetación e identificar áreas con estrés hídrico o alta humedad.
  • Interpretación y análisis: Utilice la visualización del NDWI para evaluar la salud de la vegetación, monitorear las condiciones de sequía o evaluar el riesgo de incendios. También puede comparar mapas del índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) de diferentes períodos para analizar los cambios en el contenido de humedad de la vegetación a lo largo del tiempo.

Recuerde que las distintas herramientas de software o bibliotecas de programación pueden tener flujos de trabajo ligeramente diferentes, pero el proceso general será similar. Además, puede superponer otras capas de datos, como el uso del suelo, la elevación o los límites administrativos, para mejorar su análisis y comprender mejor la relación entre el contenido de humedad de la vegetación y otros factores. 

Vigilancia automatizada de cultivos con intersección de capas de datos

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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.

Predicción del rendimiento de los cultivos con datos de teledetección en Agricultura de Precisión

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Para predecir el rendimiento de los cultivos, necesitamos comprender cuánta luz solar reciben las plantas y cuánta agua necesitan. El crecimiento de las plantas depende de estos dos factores, pero muchos otros factores afectan el crecimiento de las plantas, como la temperatura, la humedad y tipo de suelo.

La cantidad y la calidad de los cultivos producidos en el mundo son factores clave que afectan la seguridad alimentaria. Esto es especialmente importante en los países en desarrollo, donde la agricultura sigue siendo una parte fundamental de la economía.

Teledetección Los datos pueden utilizarse para estimar la cantidad de luz que reciben las plantas y, por lo tanto, predecir el rendimiento de los cultivos. Los datos de teledetección son una herramienta poderosa para estimar el rendimiento de los cultivos. Proporcionan información sobre los cultivos en crecimiento y su entorno, lo que permite estimar la producción agrícola.

Los datos de teledetección son una forma de análisis de datos en la agricultura que se puede utilizar para predecir el rendimiento antes de la cosecha. Este artículo explora todo lo que necesitas saber sobre los datos de teledetección.

¿Qué son los datos de rendimiento de los cultivos en la agricultura?

Los datos de rendimiento de los cultivos son información sobre la cantidad de cosecha producida por un agricultor o grupo de agricultores. Incluyen la cantidad de cosecha obtenida por hectárea. Esta cantidad se puede medir en toneladas, bushels o cualquier otra unidad de medida, según el cultivo.

Los datos de rendimiento agrícola son importantes para la agricultura, ya que ayudan a los agricultores a determinar cuánto deben sembrar la próxima temporada. Además, les permiten identificar posibles problemas en sus cultivos que requieran atención.

Los datos de rendimiento también pueden utilizarse para supervisar el progreso hacia los objetivos mundiales establecidos por los gobiernos, las organizaciones no gubernamentales y otras partes interesadas.

Además, los datos de rendimiento se utilizan para identificar las fortalezas y debilidades de las prácticas agrícolas y formular recomendaciones basadas en esta información. Los datos de rendimiento son útiles para tomar decisiones informadas sobre muchos aspectos de la agricultura, tales como:

Análisis de datos en la agricultura de precisión

Selección de semillas: Elegir variedades e híbridos basándose en datos de rendimiento puede ayudar a garantizar que los campos se siembren con las semillas más rentables disponibles.

Control de plagas: Al monitorear el crecimiento de las plantas, los datos de rendimiento pueden ayudar a los agricultores a determinar cuándo introducir control de plagas medidas. Esto puede reducir el uso de pesticidas y aumentar las ganancias.

Programación del riego: El uso de la información procedente de los sistemas de monitorización del rendimiento permite a los agricultores ajustar con precisión la programación del riego, lo que ayuda a ahorrar agua y dinero al tiempo que se mantienen altos rendimientos.

¿Qué son los datos de teledetección?

La teledetección es la ciencia que permite obtener información sobre un objeto o fenómeno sin contacto directo con él, de forma no intrusiva. Se utiliza en la agricultura para monitorear los cultivos, el suelo y las condiciones de humedad.

La teledetección utiliza emisiones de radiación electromagnética (REM), como las emitidas por ondas de radio, microondas, infrarrojos, luz visible y luz ultravioleta.

La teledetección de cultivos permite medir las condiciones de crecimiento a lo largo del tiempo. Además, proporciona información sobre el estado de los cultivos en momentos y lugares específicos. Esta información puede utilizarse para estimar el rendimiento de los cultivos y determinar el momento óptimo para la cosecha.

Los datos obtenidos mediante teledetección pueden utilizarse para medir los cambios en el uso del suelo, controlar el crecimiento de los cultivos y el rendimiento agrícola, detectar los niveles de humedad y salinidad del suelo, determinar los niveles de infestación de plagas, controlar los niveles de contaminación ambiental, etc.

Por ejemplo, si caminas por un campo y observas las plantas, estás recopilando datos sobre ellas. Si sobrevuelas la zona en helicóptero o avión y observas las plantas desde arriba, estás recopilando datos de teledetección.

Existen muchos tipos diferentes de técnicas y dispositivos de teledetección que se utilizan para recopilar estos datos: imágenes satelitales, fotografías aéreas, sistemas de radar, lidar, etc.

¿Qué es la predicción del rendimiento de los cultivos?

La predicción del rendimiento de los cultivos es el proceso de estimar el rendimiento potencial o esperado de un cultivo específico para un área y una temporada de cultivo determinadas.

Consiste en analizar diversos factores, como las condiciones climáticas, las características del suelo, la genética de los cultivos y las prácticas de manejo, para realizar predicciones fundamentadas sobre la cosecha probable.

Es importante tener en cuenta que las predicciones sobre el rendimiento de los cultivos están sujetas a incertidumbre debido a la complejidad de los sistemas agrícolas y a la influencia de factores impredecibles como plagas, enfermedades y fenómenos meteorológicos extremos.

Si bien los modelos de predicción proporcionan información valiosa, sirven como herramienta de apoyo a la toma de decisiones, en lugar de ofrecer una certeza absoluta.

¿Cómo funciona?

Las siguientes fuentes de datos se combinan para crear una ponderación variada en las cifras de proyección de rendimiento, en función de las circunstancias de la temporada de cultivo actual en diversas regiones.

Los científicos de datos de Farmers Edge combinan estas fuentes de datos con los avances más recientes en aprendizaje automático para actualizar las estimaciones de pronóstico de rendimiento cada vez que se ve afectado un componente importante del rendimiento.

1. Datos de pretemporada

Los datos previos a la siembra deben ser precisos para sentar las bases de la predicción del rendimiento de los cultivos. Esta información está disponible antes de la siembra y prepara el terreno para las primeras predicciones de rendimiento.

Datos como la ubicación del campo, los cultivos actuales y anteriores, las condiciones climáticas específicas del campo durante los meses previos a la siembra, la información y los datos de los análisis de suelo, y las tendencias climáticas regionales de la última década se combinan para ofrecer información sobre cómo comenzar la temporada con cifras de rendimiento precisas que se puedan anticipar.

2. Datos de la temporada

Los datos recopilados durante la temporada de cultivo permiten comprender las variables que afectan al rendimiento agrícola a lo largo de la temporada de crecimiento, una vez sentadas las bases.

Las estaciones meteorológicas Farmers Edge instaladas en las explotaciones agrícolas proporcionan datos centrados en el campo que mejoran estos conjuntos de datos al ofrecer valores esperados y previstos que se almacenan y luego se restablecen cuando llegan los datos cada día, lo que permite perfeccionar los modelos.

Otros datos que se dan durante la temporada, como la aplicación de fertilizantes, también se tienen en cuenta, ya sea que esté planificada o no, para mejorar el diagnóstico de campo y ofrecer valores de rendimiento pronosticados.

3. Datos específicos del cultivo

La extensa red de agrónomos locales de Farmers Edge también puede proporcionar datos específicos sobre los cultivos durante la temporada de crecimiento.

Los agrónomos de Farmers Edge han identificado datos específicos de cada cultivo que influyen en el rendimiento durante la temporada de cultivo, incluyendo el contenido de agua durante las principales etapas de crecimiento o las horas por encima de las temperaturas cardinales para los cultivos durante los períodos clave que determinan el rendimiento, para los cinco cultivos principales en la predicción del rendimiento (maíz, canola, lentejas, soja y trigo).

4. Imágenes de cultivos y campos

Se utilizan imágenes satelitales de alta resolución para establecer valores de salud de los cultivos según el índice NDVI de forma rápida y precisa en los campos, lo que permite a los investigadores buscar resultados erróneos o problemas regionales relacionados con los cultivos que podrían afectar el rendimiento.

Estas tendencias regionales pueden utilizarse para determinar si las zonas se ajustan a las previsiones o si los factores ambientales han distorsionado los valores de predicción del rendimiento de los cultivos.

5. Datos de histograma

Los modelos de predicción de rendimiento de Farmers Edge utilizan grandes conjuntos de datos estadísticos para encontrar diferentes distribuciones en las imágenes de campo a lo largo del tiempo, lo que luego aporta claridad a una red neuronal convolucional que puede utilizar estas modificaciones para pronosticar el rendimiento en grandes áreas, como Estados Unidos o Canadá, a medida que las imágenes cambian con el tiempo.

¿Qué son los datos de teledetección en la agricultura?

No es sencillo prever la producción antes de que la cosechadora pase por el campo, pero el equipo de Farmers Edge está encantado de proporcionar a los productores predicciones de rendimiento agrícola basadas en estadísticas completas y precisas.

Cada fuente de datos tiene un peso en la predicción del rendimiento de los cultivos, que puede modificarse en función de los parámetros del modelo.

¿Cómo aumentar el rendimiento agrícola con tecnologías de precisión?

Los propietarios de explotaciones agrícolas llevan generaciones debatiendo y trabajando en cómo aumentar el rendimiento de sus cultivos. Algunos de los métodos descubiertos resultaron eficaces, mientras que otros no.

Además de la inestimable experiencia de las generaciones anteriores de agricultores, el sector agrícola ahora puede beneficiarse de los avances científicos y tecnológicos modernos.

Analicemos las formas más comunes en que los agricultores pueden aumentar los rendimientos y cómo se puede utilizar la experiencia previa y las nuevas tecnologías para incrementar la productividad agrícola.

1. Riego adecuado

Los agricultores que desean aumentar el rendimiento promedio de sus cultivos por hectárea necesitan un sistema de riego bien diseñado. Proporcionar la cantidad adecuada de agua a las plantas influye directamente en su desarrollo y, por consiguiente, en la productividad agrícola.

Los pronósticos meteorológicos son cruciales para un riego eficaz de las tierras de cultivo. Gracias a las tecnologías actuales, que incluyen programas y software personalizados para agricultores, ahora es posible realizar pronósticos meteorológicos hiperlocales.

Hace riego de precisión Esto es posible permitiendo a los agricultores prepararse con antelación y programar el riego de sus cultivos de la forma más precisa y eficiente posible.

2. Análisis del suelo y su calidad

Uno de los factores más importantes que afectan el rendimiento de los cultivos es la calidad o fertilidad del suelo. Además de la producción agrícola, la calidad del suelo influye en el costo de cultivo de una determinada planta, ya que algunas requieren proporciones específicas de elementos como partículas minerales, materia orgánica, agua y aire.

Los agricultores deben controlar periódicamente las condiciones del suelo en sus parcelas para lograr mayores rendimientos agrícolas. Rotación de cultivos Es una de las técnicas más efectivas para mantener el suelo sano, entre otras cosas.

La rotación de cultivos en una parcela específica evita el agotamiento del suelo e interrumpe los ciclos de los insectos, lo que resulta en una mayor producción agrícola y, como consecuencia, en un mayor rendimiento promedio por hectárea.

3. Calidad de las semillas

La calidad de las semillas que utilizan los agricultores para sembrar sus campos influye en la producción agrícola. Por ello, se recomienda a los agricultores sembrar únicamente semillas certificadas que hayan superado todos los controles de calidad necesarios en sus terrenos para aumentar el rendimiento agrícola.

Las semillas certificadas pueden ser más caras que las no certificadas, pero el resultado merecerá la pena, ya que la calidad de la semilla es uno de los elementos más importantes que afectan a la productividad de los cultivos.

Además, utilizar únicamente semillas de alta calidad es una de las maneras más responsables con el medio ambiente para aumentar la productividad de los cultivos. Un agricultor puede examinar la calidad de semillas específicas contactando con una empresa especializada y, si es necesario, realizando ensayos personalizados en una parcela concreta.

Además, es fundamental comprender que la calidad de las semillas no es permanente ni inmutable. Desde el momento en que se siembran, las semillas requieren protección. Una de las estrategias de tratamiento utilizadas para lograrlo es el recubrimiento de semillas.

Se trata de la técnica de recubrir los granos de semillas con materiales exteriores para mejorar sus propiedades (peso, tamaño) y/o proporcionarles sustancias químicas activas (micronutrientes, inoculantes microbianos, reguladores del crecimiento, etc.) para protegerlos de las enfermedades de las plantas y potenciar su crecimiento.

4. Aplicación inteligente de fertilizantes

Fertilizantes Los fertilizantes están diseñados para nutrir distintos tipos de suelo, potenciar el crecimiento de las plantas y aumentar las cosechas, pero su uso debe ser equilibrado y prudente. El uso excesivo de fertilizantes puede tener un impacto grave en la calidad del suelo y, por consiguiente, en la productividad agrícola.

Las distintas zonas de un campo pueden requerir diferentes niveles de fertilización, por lo que la mejor estrategia es utilizar fertilizantes de forma selectiva, según las necesidades de cada zona. Este enfoque preciso de fertilización mantiene la salud del suelo, lo que se traduce en mayores rendimientos promedio por hectárea.

A Software de monitoreo de cultivos es una de las opciones tecnológicas en este contexto. Incluye una herramienta de zonificación de terrenos que divide las tierras de cultivo en 2 a 7 zonas basándose en fotografías satelitales, identificando lugares que requieren más atención que otros.

Los agricultores suelen emplear tecnología de precisión como una de las formas más respetuosas con el medio ambiente para impulsarla.

5. Métodos de protección de cultivos

Los agricultores que desean aumentar el rendimiento de sus cultivos deben cuidar sus plantas durante todo su crecimiento y hasta el final de la temporada de cultivo. Según la situación, utilizan diversos productos para reducir el impacto de las malas hierbas, las plagas y las enfermedades en la productividad de los cultivos.

Los herbicidas, insecticidas, desecantes, reguladores del crecimiento vegetal, fungicidas, coadyuvantes y otros productos químicos son ejemplos comunes. La protección de cultivos se puede realizar de diversas maneras. El control de malezas y plagas, así como el control de enfermedades de las plantas, son dos de los más importantes.

6. Prevención y manejo de enfermedades de las plantas

Las infecciones en las plantas representan otro riesgo importante para el rendimiento agrícola de un agricultor. Los agricultores pueden utilizar diversos métodos de prevención y manejo de enfermedades, como elegir variedades resistentes o tolerantes a las enfermedades, tratar las semillas con fungicidas y aplicar pesticidas y otras sustancias similares a las plantas en desarrollo, según el tipo de plantas que se vayan a cultivar.

Los agricultores deben prestar especial atención al momento de utilizar estas u otras tácticas para maximizar su impacto. Es fundamental tener en cuenta que la protección oportuna de los cultivos es crucial para el rendimiento por hectárea: cuanto antes se detecte un problema, más rápido y fácil será resolverlo, y menor será la superficie afectada.

7. Control de malezas y plagas

Durante la temporada de cultivo, los principales desafíos para los agricultores son el control de malezas y el manejo de plagas. Una sola maleza, por ejemplo, puede producir más de 10 millones de semillas, las cuales, si no se controlan a tiempo, pueden reducir significativamente el rendimiento de un campo y causar problemas durante años. Los agricultores también deben adoptar un enfoque integral ante las infestaciones de plagas.

Los agricultores deben estar constantemente preparados para responder con prontitud a los problemas de infestación de plagas, ya que estas son organismos muy adaptables y de rápida reproducción que podrían poner en peligro la producción en determinadas tierras de cultivo.

La predicción del rendimiento de los cultivos es una preocupación fundamental para los agricultores, ya que afecta directamente a su margen de beneficio. Si un agricultor sabe cuánto rendimiento puede esperar de su tierra, puede planificar sus cultivos en consecuencia y aumentar su margen de beneficio. Por ello, es importante predecir con precisión el rendimiento agrícola antes de sembrar cualquier cultivo en un terreno determinado.

Predicción del rendimiento de los cultivos con las herramientas agrícolas de GeoPard

Ha sido un tema importante en agronomía desde la antigüedad. Es fundamental para la seguridad alimentaria, especialmente en épocas de sequía, inundaciones u otros desastres naturales.

Los agricultores también utilizan la predicción del rendimiento de los cultivos para tomar decisiones sobre cuándo sembrar y cosechar, basándose en el contenido de humedad del suelo, las plagas y otros factores como las condiciones climáticas y las necesidades de fertilizantes.

Para tomar decisiones más informadas y mejorar la eficiencia del crecimiento con datos de rendimiento agrícola, haga clic aquí Solicita una demostración ahora.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo aumentan los agricultores el rendimiento de sus cultivos?

Los agricultores aumentan el rendimiento de sus cultivos mediante el manejo del suelo, el riego eficiente, la rotación de cultivos y el control de plagas y malezas. Estas prácticas optimizan la fertilidad del suelo, la disponibilidad de agua y minimizan las plagas y enfermedades, lo que resulta en una mayor productividad de los cultivos.

2. ¿Cómo se calcula el rendimiento de los cultivos por hectárea/parcela?

Se puede medir mediante diversos métodos y factores. Un método común consiste en recolectar físicamente una muestra representativa del cultivo de una zona determinada y pesarla. Este peso se utiliza posteriormente para estimar el rendimiento total de todo el campo o la explotación agrícola.

Por ejemplo, si la muestra pesa 100 kilogramos y la superficie del campo es de 2 hectáreas, el rendimiento del cultivo por hectárea sería de 50 kilogramos.

Además, se pueden utilizar tecnologías avanzadas como la teledetección y las imágenes satelitales para evaluar la salud de los cultivos, los índices de vegetación y la biomasa, lo que proporciona información valiosa.

Al medirlo, también se tienen en cuenta otros factores como la calidad, el tamaño y el valor de mercado del grano. Por ejemplo, si la muestra pesa 100 kilogramos y la superficie del campo es de 2 hectáreas, el rendimiento por hectárea sería de 50 kilogramos.

3. ¿Cómo se estima el rendimiento de la cosecha antes de la recolección?

La estimación del rendimiento de los cultivos antes de la cosecha puede realizarse mediante una combinación de métodos.

Un enfoque consiste en utilizar modelos de crecimiento específicos para cada cultivo que tengan en cuenta factores como la fecha de siembra, las condiciones climáticas y la salud del cultivo para predecir el rendimiento potencial.

Otro método consiste en utilizar técnicas de teledetección, como imágenes satelitales o drones, para evaluar el vigor y la biomasa de los cultivos.

4. ¿Qué tipo de sistema agrícola produce granos más saludables?

Los sistemas de agricultura ecológica suelen asociarse con cereales más saludables. La agricultura ecológica evita el uso de pesticidas sintéticos, herbicidas y organismos genéticamente modificados (OGM). En su lugar, los agricultores ecológicos recurren a fertilizantes naturales, la rotación de cultivos y métodos de control biológico de plagas.

Estas prácticas contribuyen a la producción de cereales libres de residuos químicos, potencialmente con mayor contenido de nutrientes esenciales y con menores niveles de contaminación por pesticidas.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que los beneficios específicos para la salud que aportan los cereales pueden variar en función de factores como la calidad del suelo, la variedad del cultivo y las prácticas de manipulación posteriores a la cosecha.

5. ¿Cómo aumentan los pesticidas el rendimiento de los cultivos?

Los pesticidas pueden aumentar la producción agrícola al proteger las plantas de diversas plagas, enfermedades y malezas. Ayudan a controlar o eliminar insectos, hongos, bacterias y otros organismos dañinos que pueden perjudicar o destruir los cultivos.

Al reducir el impacto de las plagas, los pesticidas permiten que las plantas crezcan con más vigor, utilicen los nutrientes de manera eficiente y destinen más recursos al crecimiento productivo.

Sistema de monitoreo remoto de cultivos: ¿Cómo funciona?

Publicado en por dementievgeopard

Un sistema remoto de monitoreo de cultivos en agricultura de precisión se refiere al uso de diversas tecnologías y herramientas para monitorear y gestionar cultivos a distancia. Este enfoque aprovecha tecnologías de recolección, análisis y comunicación de datos para tomar decisiones informadas sobre la salud de los cultivos, el riego, la fertilización y la gestión general de la granja.

La agricultura no se queda atrás en el siglo XXI, donde todo se está digitalizando. Mientras lees este artículo, varios agricultores repartidos por todo el mundo ya están utilizando tecnología para realizar diversas tareas en sus campos, como monitorear la humedad de las plantas, las condiciones del suelo, la salud general, las temperaturas e incluso mucho más mediante el uso de sensores.

Al adoptar la tecnología, los agricultores están disfrutando de los beneficios de tener estadísticas precisas en comparación con los viejos tiempos en que utilizaban suposiciones e intuiciones para tomar decisiones. Esto les ayuda a tomar mejores decisiones que resultan en cosechas más abundantes.

¿Qué es un sistema de monitoreo de cultivos?

El monitoreo de cultivos se refiere al proceso de observar, evaluar y recopilar sistemáticamente datos sobre los cultivos a lo largo de su ciclo de crecimiento.

Implica la observación regular y sistemática de los cultivos para recopilar información sobre su salud, crecimiento y desarrollo.

Su objetivo es tomar decisiones informadas sobre las prácticas de manejo de cultivos, optimizar la utilización de recursos y maximizar los rendimientos. Típicamente implica las siguientes actividades:

  • Inspección visual
  • Observaciones Fenológicas
  • Monitoreo de Suelos
  • Monitoreo del clima
  • Monitorización basada en sensores
  • Análisis de datos

Al monitorear los cultivos, los agricultores pueden abordar problemas de manera proactiva, optimizar la asignación de recursos y tomar decisiones informadas para mejorar la salud general del cultivo, el rendimiento y la rentabilidad. Es un componente esencial de la agricultura de precisión, que permite a los agricultores practicar una gestión de cultivos específica y sostenible.

Sistema inteligente de monitoreo de cultivos: ¿Cómo funciona?

Su objetivo principal es garantizar que la agricultura sea más fácil y rentable en comparación con los métodos tradicionales. Desde la visualización de datos sobre los campos hasta los pronósticos meteorológicos, a continuación se presenta todo lo que podría desear saber sobre el monitoreo remoto de cultivos y temas relacionados.

Un sistema inteligente de monitoreo de cultivos incorpora varias tecnologías para recopilar, analizar y utilizar datos para una gestión eficiente de los cultivos. Aquí se detalla cómo funciona típicamente:

1. Despliegue de Sensores

El sistema comienza desplegando sensores en el campo. Estos sensores pueden medir parámetros como la humedad del suelo, la temperatura, la humedad, los niveles de nutrientes y la intensidad de la luz.

También pueden incluir sensores meteorológicos para capturar datos sobre la lluvia, la velocidad del viento y la radiación solar. Los sensores se colocan estratégicamente en todo el campo para recopilar datos representativos.

2. Recopilación de datos

Los sensores desplegados recopilan continuamente datos del campo. Esto se puede hacer utilizando conexiones cableadas o inalámbricas.

Los sensores inalámbricos se utilizan comúnmente porque brindan flexibilidad y facilidad de implementación. Los datos recopilados se envían a un sistema central para su posterior procesamiento y análisis.

3. Transmisión de datos

Los sensores inalámbricos transmiten los datos recopilados a un concentrador o puerta de enlace central. Esto se puede hacer utilizando diversas tecnologías de comunicación inalámbrica como redes celulares, Wi-Fi o sistemas de radio dedicados. La transmisión de datos puede ser en tiempo real o a intervalos regulares dependiendo de la configuración del sistema.

4. Almacenamiento y procesamiento de datos

Los datos recopilados se almacenan en una base de datos para su posterior análisis. Se aplican técnicas avanzadas de procesamiento de datos, incluidos algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos, a los datos para extraer conocimientos y patrones significativos. Este análisis ayuda a identificar correlaciones, tendencias y anomalías en las condiciones de los cultivos.

5. Soporte de Decisiones y Alertas

Basado en los datos analizados, el sistema proporciona apoyo a la toma de decisiones para agricultores o agrónomos. Genera alertas y notificaciones sobre eventos críticos, como niveles de humedad del suelo que caen por debajo de un umbral o la presencia de plagas o enfermedades.

Estas alertas se entregan a través de paneles basados en web, aplicaciones móviles o notificaciones por correo electrónico/SMS, lo que permite intervenciones oportunas.

6. Visualización e Informes

El sistema presenta los datos analizados de manera amigable para el usuario a través de visualizaciones e informes. A menudo se utilizan gráficos, tablas y mapas para transmitir información sobre la salud de los cultivos, los patrones de crecimiento y las condiciones ambientales. Esto ayuda a los agricultores a interpretar los datos fácilmente y a tomar decisiones informadas.

7. Automatización y Control

En algunos casos, puede integrarse con sistemas de riego automatizado, sistemas de fertirrigación o maquinaria.

Basado en los datos recopilados y el análisis, el sistema puede controlar automáticamente los cronogramas de riego, ajustar las tasas de aplicación de nutrientes o activar medidas de manejo de plagas.

Esta integración permite la toma de decisiones en tiempo real impulsada por datos y un control preciso sobre las prácticas de manejo de cultivos.

El objetivo final de un sistema inteligente de monitoreo de cultivos es optimizar la utilización de los recursos, mejorar la productividad de los cultivos y reducir los costos al proporcionar a los agricultores información precisa y oportuna para la toma de decisiones. Al aprovechar la tecnología, estos sistemas permiten prácticas de manejo de cultivos más eficientes y sostenibles en la agricultura moderna.

La importancia de un sistema de monitoreo remoto de cultivos

Entre las tareas más importantes que siempre se realizan para obtener buenos rendimientos se encuentra el monitoreo de cultivos. Dado que las plantas son monitoreadas constantemente, se asegura que crezcan en las mejores condiciones y, en caso de cualquier anomalía, se corrige a tiempo, reduciendo así el devastador impacto inminente.

Como agricultor o entusiasta de la agricultura, cabe señalar que actualmente es imprescindible esperar cosechas masivas mejores y de mayor calidad, ya que la mayoría de los inconvenientes se solucionan con suficiente antelación.

Desde seguimiento de cultivos es uno de los requisitos fundamentales para una buena cosecha, se necesita recibir entrenamiento especial. El entrenamiento especial no significa que se necesite tener un título de maestría o licenciatura, solo se necesita entender cómo coordinar, monitorear e incluso sopesar los resultados obtenidos. A través de esto, podrás tomar mejores decisiones basadas en un diagnóstico preciso y, posteriormente, obtener los mejores rendimientos de calidad.

Al optar por monitorear sus cultivos, debe saber que, además de la prevención de infestaciones y la propagación de plagas, enfermedades e incluso malezas, estas siempre están bajo control, por lo que no habrá efectos devastadores que reduzcan el rendimiento e incluso la calidad de los productos finales.

¿Eres consciente de que los cultivos están siempre expuestos a extrañas amenazas anualmente debido a mutaciones y transformaciones en los componentes biológicos de las plagas, por lo que elegir un método similar para tratarlas significa que te equivocas y necesitas cambiar de táctica cada vez?

Por esa razón, el monitoreo de cultivos es percibido como una tarea seria que necesita más responsabilidad y que no debe ser degradada.

Cuando se monitorean cultivos de frutales como peras e incluso manzanos, al utilizar un Programa de Manejo Integrado de Plagas, es aconsejable no solo rastrear los cambios en los árboles sino también revisar el clima en el área que los afecta.

Esto te permite tener una lista de posibles plagas que puedan representar una amenaza para el crecimiento de los árboles. El uso de un monitoreo visual sistemático del bloque frutal funcionará siempre que quieras reducir el costo y tu tiempo desde la temporada de siembra hasta la temporada de cosecha.

Clima y plagas

La parte cuestionable al analizar la influencia del clima es simplemente que algunas plagas pueden alimentarse de él y luego ser tóxicas para los cultivos tan rápido. Básicamente, en la agricultura, muchos agricultores siempre carecen de conciencia, por lo que notan cuando ya es demasiado tarde y sus cultivos ya están masivamente infestados de plagas.

La mejor parte de esto es que las plagas siempre reaccionan de manera predecible al clima, por lo tanto, se puede diseñar una estrategia perfecta para evitar otro ataque de plagas y también para prevenirlas en el futuro.

A pesar de que la monitorización se realiza con más frecuencia, los agricultores de frutas y verduras siempre se enteran de la presencia de plagas o cualquier amenaza un poco tarde. Esto demuestra la importancia de monitorizar los factores climáticos que eventualmente resultan ser signos tempranos de la aparición y la infestación de plagas.

Monitoreo de cultivos en bloque

Se pueden utilizar muchas formas para monitorear cultivos, y una de ellas es a través del monitoreo visual utilizando bloques que le permiten analizar árboles que tienen características similares basándose en su variedad, edad e incluso condición física.

La idea detrás del monitoreo visual es tener bloques que actúen como señales y que puedan ser estudiados como si fueran una unidad y no por separado, ya que es una forma utilizada por varios agricultores en todo el mundo y que los expertos en horticultura siempre tienen tiempo limitado para revisar cada uno de los bloques dispuestos en el campo.

importancia de un sistema de monitoreo remoto de cultivos

Se debe prestar atención a la hora de seleccionar el bloque más apropiado. Esto se debe a que el bloque que se elija debe tener todo el historial de las plagas para que se pueda aplicar el mejor tratamiento y prevención para proteger el crecimiento de otros árboles.

No tienes que tener equipo grande, herramientas e incluso métodos complejos para monitorear tus cultivos. Una de las mejores maneras es simplemente hacer un examen visual meticuloso y extenso que te permita notar los diferentes tipos de plagas presente en los árboles.

Esto se puede completar siempre usando una lente común, sin embargo, los expertos siempre usarán equipos más complejos como un microscopio binocular. Esto les permite contar e incluso identificar ácaros y trips.

Temperatura de los cultivos

Para medir con precisión la temperatura al monitorear cultivos, se puede optar por usar un termómetro simple después de obtener información básica. Además de eso, también puedes optar por usar un termómetro de máximas y mínimas, que es muy común entre los proveedores rurales, y registrar información adicional.

También vale la pena señalar que se debe colocar el termómetro en el huerto y asegurarse de que no esté expuesto a la luz solar directa. También puede agregar un registrador de datos para registrar información meteorológica más precisa.

Para registradores de datos, también puede optar por utilizar aquellos que tienen el potencial de medir la temperatura, la lluvia, la humedad e incluso la humedad de las hojas.

Para que puedas apartar los árboles que no serán estudiados con los que estarán en los bloques que actuarán como indicadores, para que puedas diferenciarlos, simplemente necesitas marcarlos con pintura acrílica o incluso cinta adhesiva.

La aplicación de un Manejo Integrado de Plagas avala la selección y marcado de flores, botones y frutos al azar para monitorear cada uno de los árboles.

Después de aproximadamente una o dos semanas de duración, en el momento en que el fruto se está desarrollando, los agricultores deben dedicar de diez a veinte minutos por cada hectárea a gestionar estrictamente los frutos, flores y capullos marcados, buscando cualquier señal que pueda mostrar la presencia de una o incluso más plagas en el cultivo.

Cada vez que se detecta una plaga en los cultivos, es necesario registrarla de forma rápida y detallada en el registro hecho exactamente para este tipo de datos.

Conclusión

Todo nuestro equipo experto de agrónomos son profesionales en una variedad de ramas de la agricultura y también son capaces de brindar servicios de monitoreo combinando visitas de campo con evaluaciones cuantitativas y cualitativas y un sistema de monitoreo remoto de cultivos agrícolas.

Todos estos sistemas innovadores son evaluaciones que se centran en una amplia gama de actividades que monitorean cuidadosamente el desarrollo de los cultivos, recopilando datos e información relacionados con el área.

Estos datos son analizados cuidadosamente por nuestro equipo profesional y luego se anotan en un informe final que les permite mencionar y evaluar factores importantes y factores que son capaces de afectar la productividad de los cultivos.

Basándose en estos resultados, GeoPard puede proporcionarle una estimación del tiempo de cosecha y también del rendimiento de los cultivos. Esto permite a los clientes monitorear sus cultivos sin problemas a través de imágenes satelitales recientes. Capas de datos de peso en un lugar determinado sin utilizar una instalación determinada.

Tipos de Teledetección en Agricultura

Publicado en por dementievgeopard

Recientemente se ha observado un aumento en la utilización de sistemas de tecnología avanzada, como la teledetección, en la agricultura. Las prácticas agrícolas actuales son significativamente más eficaces, coherentes y optimizadas en comparación con las prácticas agrarias convencionales.

El uso de métodos avanzados, como por ejemplo la estimación del rendimiento de los cultivos en todos los aspectos del proceso de cultivo, puede producir un rendimiento ideal y una mejor cosecha.

Para garantizar un mayor rendimiento, los agricultores deben asegurar la mejor salud de sus cultivos. Si bien el uso de sistemas tradicionales restringía lala observación de regiones más extensas, ya que se contaba con que los agricultores visitaran físicamente todas las partes del terreno.

La innovación más reciente ha proporcionado diversas maneras en que los agricultores pueden, sin mucho esfuerzo, controlar la calidad de los cultivos en regiones más extensas.

¿Qué es la teledetección?

DefinirLa teledetección es un campo de estudio y tecnología que consiste en recopilar información sobre la superficie terrestre u otros objetos a distancia. Utiliza diversos dispositivos y sensores, como satélites, aviones y drones, para obtener datos sin contacto físico con el objetivo.

En pocas palabras, consiste en inspeccionar un terreno con equipos avanzados desde grandes distancias. La inspección incluye las características físicas del terreno.

El proceso funciona estimando la radiación producida y reflejada por el terreno, lo que ayuda a obtener una imagen del mismo y facilita a los especialistas la evaluación de partes específicas del terreno.

Estas ondas electromagnéticas incluyen la luz visible, la radiación infrarroja y la radiación de microondas. Al analizar las características de la radiación, los científicos pueden obtener información valiosa sobre las características y los procesos de la Tierra.

Tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas disciplinas, como la monitorización ambiental, la agricultura, la planificación urbana y la gestión de desastres. Permite observar y estudiar grandes áreas de la superficie terrestre, a las que sería difícil o imposible acceder directamente.

¿Para qué se utiliza la teledetección?

Para aumentar desarrollo de cultivos Para aumentar el rendimiento en un mercado difícil, los productores tienden a aprovechar la tecnología más reciente disponible. Para garantizar el máximo rendimiento, los agricultores necesitan que las cosechas se mantengan en óptimas condiciones.

Observar la abundancia de las cosechas en una vasta región se simplifica considerablemente con la utilización de la teledetección en la agricultura.

Los datos recopilados durante el proceso respaldan la agricultura de precisión, lo que permite a los agricultores obtener mayores rendimientos de sus cosechas. Algunas aplicaciones comunes de teledetección incluyen:

  • Cartografía de la cobertura y el uso del suelo: Permite identificar y clasificar diferentes tipos de cobertura terrestre, como bosques, cultivos, cuerpos de agua y áreas urbanas. Esta información ayuda a monitorear los cambios en el uso del suelo, evaluar la deforestación, gestionar los recursos naturales y planificar el desarrollo urbano.
  • Monitoreo ambiental: Permite la observación y el análisis de parámetros ambientales como la salud de la vegetación, la calidad del agua, la contaminación atmosférica y los indicadores del cambio climático. Además, facilita el seguimiento y la comprensión de fenómenos naturales como incendios forestales, sequías y el deshielo de los casquetes polares.
  • Agricultura y gestión de cultivos: La teledetección agrícola permite evaluar la salud de los cultivos, estimar sus rendimientos e identificar zonas afectadas por plagas o enfermedades. Esta información ayuda a los agricultores a tomar decisiones fundamentadas sobre riego, fertilización y control de plagas, lo que se traduce en una mayor productividad agrícola y una mejor gestión de los recursos.
  • Gestión de desastres: Desempeña un papel crucial en las labores de respuesta y recuperación ante desastres. Ayuda a determinar la extensión de desastres naturales como huracanes, inundaciones y terremotos, lo que permite una asignación eficiente de recursos y la distribución de ayuda. También facilita la evaluación de los daños posteriores al desastre y la planificación de las actividades de reconstrucción.
  • Geología y exploración minera: Sus técnicas, como la imagen hiperespectral y el radar, permiten detectar y caracterizar rasgos geológicos y depósitos minerales. Esta información sirve de base para la cartografía geológica, la exploración minera y la evaluación de recursos.

Las técnicas de teledetección siguen evolucionando gracias a los avances en la tecnología de sensores, los algoritmos de procesamiento de imágenes y los métodos de análisis de datos.

Gracias a la creciente disponibilidad de imágenes satelitales de alta resolución y a la integración de datos de teledetección con sistemas de información geográfica (SIG), sus aplicaciones y potencial se están expandiendo, contribuyendo a una mejor comprensión de nuestro planeta y facilitando procesos de toma de decisiones informados.

¿Cómo funciona la teledetección?

Funciona capturando y analizando la radiación electromagnética emitida o reflejada por objetos o superficies terrestres a distancia. A continuación, se ofrece una explicación simplificada de cómo funciona la teledetección:

¿Cómo funciona la teledetección?

  • Fuente de energía: Comienza con una fuente de energía, que puede ser natural (por ejemplo, la luz solar) o artificial (por ejemplo, sensores activos como el radar). Esta fuente de energía emite radiación electromagnética hacia la superficie terrestre.
  • Interacción con el objetivo: La energía emitida interactúa con los objetos o superficies objetivo. Parte de la energía se absorbe, parte se refleja y parte puede transmitirse a través del objetivo. La interacción depende de las propiedades del objetivo, como su composición, textura y contenido de humedad.
  • Detección por sensorLos sensores, generalmente ubicados en satélites, aeronaves o drones, detectan la energía reflejada o emitida por el objetivo. Estos sensores pueden captar una amplia gama de longitudes de onda, incluyendo la visible, la infrarroja y las microondas.
  • Adquisición de datos: Los sensores recogen datos en forma de imágenes digitales o mediciones. Los datos adquiridos pueden incluir la intensidad de la energía reflejada o emitida en diferentes longitudes de onda.
  • Transmisión y almacenamiento de datos: Una vez recopilados, los datos se transmiten a estaciones terrestres o se almacenan a bordo de la plataforma de sensores. Posteriormente, se procesan y se ponen a disposición para su posterior análisis.
  • Procesamiento y análisis de datos: Los datos de teledetección se procesan mediante algoritmos y técnicas especializadas. Esto incluye correcciones para la interferencia atmosférica, las distorsiones geométricas y la calibración radiométrica. Posteriormente, los datos procesados se analizan para extraer información relevante sobre la superficie terrestre.
  • Interpretación y aplicación: Los datos analizados son interpretados por expertos, como científicos, geógrafos o agrónomos. Estos identifican y clasifican objetos, elaboran mapas de los tipos de cobertura del suelo, monitorean los cambios y extraen información relevante para diversas aplicaciones.
  • Visualización y comunicación: Los resultados finales suelen visualizarse mediante mapas, imágenes u otras representaciones gráficas. Estas representaciones visuales facilitan la comprensión e interpretación de la información por parte de los responsables de la toma de decisiones, los científicos y el público en general.

Es importante destacar que puede utilizar técnicas de detección tanto pasivas como activas. Los sensores pasivos detectan la energía natural (por ejemplo, la luz solar) que se refleja o emite desde la superficie terrestre. Los sensores activos, por otro lado, emiten su propia energía (por ejemplo, pulsos de radar) y miden la energía que se refleja.

¿Cómo funciona en la agricultura?

El proceso de teledetección en la agricultura funciona mediante la recopilación de información por parte de diferentes dispositivos durante un período de tiempo. Los datos recopilados se pueden utilizar para analizar distintos aspectos del cultivo y su rendimiento.

Este análisis se utiliza para realizar cambios en los cultivos y asegurar la máxima producción. El proceso permite llevar a cabo diversos análisis e implementar las medidas necesarias. Las amenazas más comunes para los agricultores son las plagas y las malas hierbas en los cultivos.

En la agricultura, puede ayudar a detectar estos problemas precozmente y alertar a los agricultores para que tomen las medidas necesarias para garantizar la salud de los cultivos. Para llevar a cabo este proceso en diferentes áreas de terreno, que varían en tamaño y tipo de cosechas, se utilizan diversos dispositivos y sensores.

Tipos de Teledetección en Agricultura

En agricultura, las técnicas de teledetección abarcan diversos métodos para recopilar y analizar datos sobre cultivos y paisajes agrícolas. A continuación, se presentan algunos tipos comunes de teledetección utilizados en la agricultura:

1. Detección óptica: Los sensores ópticos capturan la radiación electromagnética en las regiones visible, infrarroja cercana (NIR) e infrarroja térmica (TIR) del espectro electromagnético. Proporcionan información valiosa sobre la salud de los cultivos, los índices de vegetación y la cobertura del suelo. Los datos de detección óptica se suelen obtener mediante imágenes satelitales o fotografía aérea.

2. Detección multiespectral: Los sensores multiespectrales capturan datos en varias bandas discretas del espectro electromagnético. Permiten analizar longitudes de onda específicas relevantes para la salud de la vegetación y el monitoreo de cultivos. Los datos multiespectrales se utilizan comúnmente para calcular índices de vegetación como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y el EVI (Índice de Vegetación Mejorado) para evaluar el estado de los cultivos.

3. Detección hiperespectral: Los sensores hiperespectrales capturan datos en cientos de bandas espectrales estrechas y contiguas a lo largo del espectro electromagnético. Esta alta resolución espectral permite un análisis detallado y la identificación de materiales y características de la vegetación específicos. Los datos hiperespectrales son valiosos para la detección de enfermedades, la evaluación de nutrientes y la clasificación detallada de cultivos.

4. Detección térmica: Los sensores térmicos capturan datos en la región infrarroja del espectro electromagnético. Miden la radiación emitida por los objetos, incluidos los cultivos y el suelo, que está relacionada con su temperatura. La detección térmica es útil para evaluar el estrés hídrico, detectar la eficiencia del riego y monitorear la salud de los cultivos en función de las variaciones de temperatura.

5. Detección por radar: Los sensores de radar utilizan radiación de microondas para penetrar la nubosidad, la vegetación y el suelo, lo que permite la adquisición de datos independientemente de las condiciones meteorológicas. Estos sensores miden la señal retrodispersada, que proporciona información sobre la estructura y el contenido de humedad de los cultivos y el terreno. Los datos de radar son valiosos para cartografiar la topografía, controlar la humedad del suelo y evaluar las etapas de crecimiento de los cultivos.

6. Detección LiDARLos sensores LiDAR (detección y medición de luz) emiten pulsos láser y miden el tiempo que tarda la luz reflejada en regresar. Los datos LiDAR proporcionan información tridimensional de alta precisión sobre la altura de los cultivos, la estructura del dosel y la elevación del terreno. Son útiles para aplicaciones de agricultura de precisión, como la estimación de la altura de los cultivos, el modelado del terreno y la caracterización del dosel.

7. Vehículos aéreos no tripulados (VANT)Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) equipados con diversos sensores, como cámaras RGB, sensores multiespectrales o sensores térmicos, permiten la recopilación de datos flexibles y de alta resolución a escala local. Los UAV proporcionan información detallada y oportuna para el monitoreo de cultivos, la detección de enfermedades y las prácticas de agricultura de precisión.

Estos diferentes tipos de técnicas de teledetección ofrecen fuentes de datos y capacidades complementarias, lo que permite una comprensión integral de los sistemas agrícolas.

Al integrar y analizar datos de múltiples fuentes, los agricultores, agrónomos e investigadores pueden obtener información valiosa sobre la salud de los cultivos, su crecimiento, el estado nutricional, la gestión del agua y otros factores esenciales que contribuyen a una gestión agrícola eficaz.

Tipos de sensores

Se utilizan sensores de diversos tipos de forma conjunta para recopilar distintos tipos de información en áreas de tamaño variable. Los sensores se clasifican fundamentalmente según su tipo logístico. Existen sensores satelitales, sensores aéreos y sensores terrestres.

Estos sensores se pueden clasificar en diferentes categorías, como los sensores de suelo, y existen diversas configuraciones. Hay sensores de suelo portátiles, sensores de suelo montados en vehículos, como los que se instalan en tractores, y sensores de suelo independientes que suelen montarse en postes y árboles grandes.

Sensores terrestres Se utilizan habitualmente para comprobar los niveles de nutrientes, la humedad del suelo y las condiciones climáticas. Gracias a estos datos, se pueden realizar numerosos ajustes en el uso de fertilizantes y riego para mantener un alto rendimiento.

La siguiente categoría de sensores son los sensores aéreos. Gracias a la disponibilidad de drones, los sensores aéreos se han vuelto bastante asequibles y accesibles.

Estos sensores aéreos Puede tomar fotografías de alta resolución del terreno, así como recopilar otros datos de sensores mientras sobrevuela los cultivos a baja altitud durante períodos de tiempo más prolongados. Los datos recopilados a través de estos sensores pueden ayudar a detectar malezas, estimar el rendimiento y realizar otros análisis detallados, como medir la salinidad del suelo y el contenido de clorofila.

Si bien se han vuelto accesibles y asequibles, siguen siendo inoperables con vientos fuertes y tiempo nublado, lo cual es una desventaja de su uso.

La más lejana de todas las plataformas de sensores para imágenes es la sensor satelital. El uso de satélites para cualquier tipo de imágenes se ha reservado tradicionalmente para gobiernos y fuerzas armadas. En la agricultura, el uso de imágenes satelitales permite cubrir una vasta extensión de terreno y facilita el seguimiento del estado de los cultivos.

Tras un desastre natural, puede ayudar a calcular las pérdidas y estimar el rendimiento de los cultivos. Si bien el uso de datos de sensores satelitales tiene muchas ventajas, también presenta varias limitaciones. Para empezar, es costoso, e incluso sin considerar el costo, las imágenes deben solicitarse para un momento específico, generalmente con meses de anticipación.

Todo esto podría resultar en vano si hay nubosidad en la zona solicitada a la hora indicada. Gobiernos de todo el mundo han comenzado a poner las imágenes satelitales a disposición del público, lo que podría simplificar mucho el proceso en el futuro.

Funcionamiento del sensor

Al identificar los colores en un campo de cultivo, los sensores transmiten información útil para determinar el estado de salud de las plantas. Analizando el color de la planta mediante datos precisos proporcionados por los sensores, se pueden medir los niveles de clorofila, lo que permite al agricultor detectar cualquier deficiencia nutricional o problema de salud.

Los datos simples se pueden extraer mediante sensores de color comunes, pero para obtener información compleja se utilizan sensores infrarrojos y de onda corta.

Funcionamiento de los sensores en la agricultura

La reflexión de la luz en las hojas cambia en el espectro infrarrojo si la hoja está dañada internamente; esto también puede indicar una deficiencia de agua. Uno de los modelos más fiables en la teledetección agrícola es el índice de vegetación de diferencia normalizada o NDVI..

Mediante sensores infrarrojos y de borde rojo, el modelo NDVI puede identificar fácilmente los cultivos dañados, lo que proporciona a los agricultores más tiempo de reacción para tomar medidas efectivas y salvar las cosechas.

Estos sensores también pueden utilizarse para comprobar la salud del suelo y medir su salinidad. Los suelos con exceso de sales tienden a brillar más en el rango infrarrojo, lo que puede ayudar a identificar los suelos que necesitan más riego y tratamiento.

El uso de sensores térmicos puede ayudar a optimizar el sistema de riego. El calor emitido por cualquier fuente se muestra como un tono más claro en el rango infrarrojo.

Tras el riego, un agricultor puede enviar un sensor infrarrojo de larga frecuencia (LWIR) aéreo sobre sus campos para comprobar qué zonas irradian calor debido a sistemas de agua deficientes, de modo que se puedan solucionar los problemas del sistema de riego.

Los sensores satelitales ofrecen una amplia gama de funciones. Gracias a su capacidad para sortear las inclemencias del tiempo, son ideales para la monitorización hortícola. Además de los sensores de radar y microondas, el GPS de los satélites proporciona información de ubicación precisa, fundamental para las nuevas innovaciones agrícolas, como la maquinaria agrícola autónoma y los vehículos agrícolas sin conductor.

Función y ventajas de la teledetección y los SIG en la agricultura.

Desempeña un papel fundamental en la agricultura al proporcionar información y perspectivas valiosas que contribuyen a mejorar la gestión de los cultivos, aumentar la productividad y fomentar prácticas agrícolas sostenibles. A continuación, se presentan algunas de las principales maneras en que la teledetección es importante en la agricultura:

Estimación de la superficie cultivada

Uno de los usos cruciales de la teledetección en la horticultura es la evaluación de la zona de cultivo. Los datos de sensores aéreos y satelitales proporcionan un análisis preciso de las áreas plantadas y ayudan a evaluar los riesgos en caso de desastre o catástrofe.

Función y ventajas de la teledetección y los SIG en la agricultura.

evaluación de la salud de los cultivos

Permite a los agricultores y agrónomos monitorear la salud y el vigor de los cultivos en grandes extensiones. Mediante el análisis de imágenes satelitales o aéreas, pueden detectar señales tempranas de estrés, deficiencias de nutrientes, brotes de enfermedades o plagas. Este sistema de alerta temprana posibilita intervenciones oportunas y tratamientos específicos, reduciendo las pérdidas de cosechas y optimizando la asignación de recursos.

Estimación y pronóstico del rendimiento

Los datos, combinados con modelos estadísticos, pueden ayudar a estimar y predecir el rendimiento de los cultivos. Al analizar los índices de vegetación y monitorear factores como la cobertura vegetal y la biomasa, los agricultores pueden anticipar posibles variaciones en el rendimiento y tomar decisiones informadas sobre la cosecha, el almacenamiento y la comercialización de sus productos.

Identificación de enfermedades de los cultivos

La teledetección SIG en la agricultura facilita la detección de contaminaciones y plagas en cultivos de grandes extensiones, incluso en etapas tempranas. Esto brinda a los productores la oportunidad de implementar medidas preventivas para proteger las cosechas de grandes pérdidas. Esto es posible gracias a las imágenes y el análisis satelitales.

Propiedades del suelo

Quizás el elemento principal para asegurar una buena cosecha sea el soporte adecuado del suelo. Influye directamente en la cosecha. Cualquier progreso en gestión agrícola o el sistema agrícola provocan cambios en el suelo, que a su vez influyen en la capacidad productiva del suelo.

Mediante la detección remota se pueden identificar características como la salinidad del suelo, el pH, el nivel de materia orgánica y la textura del suelo, y analizar esos datos para llevar a cabo cualquier tratamiento significativo del suelo.

La elaboración de mapas de humedad del suelo proporciona una evaluación precisa del contenido de agua en el suelo, lo que puede ser útil para llevar a cabo cualquier mejora en la estructura del sistema de riego.

Gestión del riego

El agua es un recurso fundamental en la agricultura y desempeña un papel crucial en la optimización de su uso. Al evaluar los niveles de humedad de la vegetación y las tasas de evapotranspiración, ayuda a los agricultores a determinar las necesidades hídricas precisas de sus cultivos.

Esta información les permite implementar estrategias de riego eficientes, reduciendo el desperdicio de agua y asegurando que los cultivos reciban la humedad adecuada para un crecimiento óptimo.

Impacto de las inundaciones

Mediante sensores satelitales y los datos recopilados a través de sensores terrestres, se puede obtener muchísima información precisa para realizar una evaluación exacta de las pérdidas.

En caso de inundaciones provocadas por lluvias excesivas, las zonas con sistemas de drenaje deficientes corren el riesgo de encharcarse, lo que ocasiona pérdidas importantes en las cosechas y el rendimiento de los cultivos.

La evaluación de pérdidas puede ayudar a planificar con mayor detalle el control de daños y las contramedidas para mantener las pérdidas al mínimo..

Modelado NATCAT

La teledetección en la agricultura puede ayudar a evaluar los riesgos actuales y a pronosticar los riesgos de catástrofes naturales. Esto se logra utilizando la información transmitida por los sensores y el comportamiento de los riesgos habituales.

TEsto requiere la elaboración de mapas de riesgos y el cálculo de peligros mediante la estimación de riesgos, lo cual se realiza mediante modelos de desastres simulados por PC.

Los mapas de teledetección, elaborados con la ayuda de información histórica y datos actuales recopilados por diversos sensores, ayudan a identificar áreas con alta probabilidad de inundación y con altos índices de riesgo.

Esto facilita la agricultura, ya que en las regiones con mayores índices de riesgo no se siembra y se aplican tratamientos para una mejor protección contra inundaciones durante la siguiente temporada.

Análisis de imágenes de drones para la evaluación de daños en cultivos

El análisis de imágenes de drones se utiliza para evaluar los daños en los cultivos causados por granizo, el conteo de árboles y las invasiones de plagas. La precisión de las imágenes de drones depende de la resolución espacial de entrada, la cual puede aumentarse según sea necesario.

Gestión de nutrientes

Puede ayudar a evaluar las deficiencias de nutrientes y a gestionar las prácticas de fertilización. Mediante el análisis de los patrones de reflectancia espectral, los agricultores pueden identificar zonas del campo con distintos niveles de nutrientes.

Esto permite una aplicación precisa de fertilizantes, minimizando el uso excesivo y la posible contaminación ambiental, al tiempo que maximiza la absorción de nutrientes por parte de los cultivos y la productividad.

Evaluación del impacto ambiental

Proporciona un medio para evaluar el impacto ambiental de las prácticas agrícolas. Ayuda a monitorear la erosión del suelo, evaluar la eficacia de las medidas de conservación e identificar áreas de posible contaminación, como la escorrentía excesiva de fertilizantes o la deriva de pesticidas.

Esta información respalda la implementación de prácticas agrícolas sostenibles, minimizando los efectos ambientales negativos y promoviendo la sostenibilidad agrícola a largo plazo.

Gracias al poder de las tecnologías de teledetección, los agricultores y profesionales del sector agrícola pueden tomar decisiones más informadas, optimizar la asignación de recursos e implementar prácticas sostenibles. Esto se traduce en una mayor productividad, una menor huella ambiental y una mayor seguridad alimentaria, beneficiando en última instancia tanto a los agricultores como a los consumidores.

Tecnologías basadas en sensores de densidad en la agricultura de precisión

Publicado en por dementievgeopard

GeoPard mejora continuamente sus capacidades para procesar diversos tipos de conjuntos de datos de campo. Nuestro núcleo analítico admite conjuntos de datos de sensores de alta densidad para facilitar la investigación y la recopilación de información relevante sobre el terreno.

Datos superficiales brutos del campo agrícola
datos superficiales procesados del campo agrícola
campo con datos de agricultura superficial

Un usuario tiene acceso a capacidades para importar, visualizar, analizar e investigar datos georreferenciados de alta densidad. Estas operaciones son compatibles a través de las interfaces de usuario web/móvil y API.

Las capacidades analíticas abarcan:

  1. Formatos de datos compatibles: puntos y polígonos.
  2. Procesamiento de datos de sensores para corregir los datos y construir una superficie continua para el límite de un campo.
  3. Personalización de esquemas de color para establecer códigos de color y clasificación preferidos.
  4. Generación de zonas de gestión y posterior creación de la aplicación de tasa variable.
  5. Utilizando como parte de multicapas y capas cruzadas analítica

Un ejemplo de datos de conductividad eléctrica recopilados por nuestros socios. Tecnologías basadas en sensores de densidad en la agricultura de precisión.Un ejemplo de datos de conductividad eléctrica recopilados por nuestros socios.

Para los consultores agrícolas, agrónomos y productores, esto significa que se puede almacenar, analizar y utilizar una mayor cantidad de datos recopilados en el campo en las operaciones diarias, todo ello en una única solución y fácilmente disponible para su exploración.

Para las empresas locales de sensores, GeoPard es una excelente herramienta que permite analizar los datos recopilados por dichas empresas y proporciona información contextual: histórico y satélite actual análisis, perfil de campo topográfico basado en teledetección y datos de maquinaria. 

Un ejemplo de dicha colaboración exitosa es la integración de GeoPard con FarmVU – empresa de sensores de humedad del suelo. 

¿Qué es un sensor de densidad?

Un sensor de densidad es un dispositivo electrónico que se utiliza para medir la densidad de una sustancia, es decir, la cantidad de masa por unidad de volumen. Funciona detectando cambios en la presión o la frecuencia de una onda que atraviesa la sustancia.

Se utilizan en diversos sectores, como el de la alimentación y las bebidas, el farmacéutico y el de petróleo y gas, para garantizar un control de calidad constante de los productos.

Por ejemplo, en la industria alimentaria, se pueden utilizar para medir la densidad de productos líquidos como zumos, jarabes y salsas, para garantizar que cumplan con estándares específicos de sabor y textura.

En la industria del petróleo y el gas, se utilizan para medir la densidad de fluidos como el petróleo, el gas y el agua, con el fin de determinar su composición y asegurar una extracción eficiente. Esta información es fundamental para determinar el volumen y el valor del material extraído.

Función del sensor de densidad en la agricultura

Estos sensores desempeñan un papel fundamental en la agricultura al proporcionar información valiosa sobre la calidad del suelo y la salud de los cultivos. Miden la densidad del suelo o de los tejidos vegetales, lo que permite determinar los niveles de nutrientes, el contenido de humedad y otros factores importantes que influyen en el crecimiento y el rendimiento de las plantas.

Una aplicación de los sensores de densidad en la agricultura es el análisis del suelo. Al medir la densidad del suelo, los agricultores pueden determinar su textura y estructura, lo que les ayuda a tomar decisiones sobre la fertilización, el riego y otras prácticas de manejo del suelo.

Por ejemplo, los suelos arenosos tienen menor densidad que los suelos arcillosos, lo que significa que drenan más rápidamente y pueden requerir un riego más frecuente.

También se pueden usar para medir la densidad de los tejidos vegetales, como hojas o tallos. Esta información puede ayudar a los agricultores a identificar deficiencias de nutrientes u otros problemas que puedan estar afectando el crecimiento de las plantas. Por ejemplo, las plantas con bajos niveles de nitrógeno tendrán una menor densidad foliar que las plantas sanas.

Otra aplicación de los sensores de densidad en la agricultura es la agricultura de precisión. Al utilizarlos montados en tractores o drones, los agricultores pueden crear mapas detallados de sus campos que muestran variaciones en la densidad del suelo, el contenido de humedad y otros factores.

Esta información puede utilizarse para crear mapas de prescripción que guíen la aplicación precisa de fertilizantes, pesticidas y otros insumos. Esto puede ayudar a reducir el desperdicio, mejorar el rendimiento de los cultivos y proteger el medio ambiente.

Detección de Nubes y Sombras en Agricultura

Publicado en por dementievgeopard

La detección de nubes y sombras es una de las tareas más importantes en las soluciones analíticas de teledetección.

Si la imagen satelital completa está limpia (90%), aún existe una probabilidad de 10% de que su campo se encuentre bajo nubes o zonas de sombra. Lo contrario también es cierto: muchos sistemas no procesan imágenes con nubes por encima de 70%, aunque los 30% restantes pueden ayudar al agrónomo o al agricultor a tomar la decisión correcta durante la temporada.

En GeoPard, resolvemos este problema con la ayuda de varios algoritmos de aprendizaje automático que funcionan con una precisión muy alta.

La determinación de las nubes y sus sombras

 

Definimos una máscara de nubes y una máscara de sombras a nivel de toda la imagen, y para cada par campo-imagen, consideramos qué porcentaje del campo está cubierto por nubes o sombras de las nubes.

En el análisis automático, solo utilizamos imágenes completamente libres de nubes para un campo específico, lo que permite al usuario tomar decisiones con confianza basándose en análisis de varios años.

El usuario de GeoPard tiene la oportunidad de visualizar e incluso ejecutar los análisis por sí mismo, incluso en imágenes parcialmente nubosas.

Defina una máscara de nube y una máscara de sombra.

 

Esto puede resultar muy útil, por ejemplo, durante la temporada de aplicación de herbicidas de tasa variable, basándose en la última imagen satelital, donde el 101% del área del campo está cubierta por nubes. Esto significa que, para el 90% restante del área del campo, la decisión se basará en datos verificados.

Además, los usuarios de GeoPard pueden comprobar fácilmente las imágenes de origen a nivel regional en la vista de infrarrojo cercano, lo que ayuda a distinguir el terreno despejado de las nubes y las sombras (véase la imagen adjunta).

En la interfaz de usuario, el filtro de nube se encuentra en el menú superior del módulo "Monitoreo satelital" (ver capturas de pantalla adjuntas).

Geopard detectó que el campo está parcialmente ubicado bajo nubes y sombras.

 

Tenga en cuenta que las empresas de agricultura digital aún pueden tener dificultades con la detección precisa de nubes y sombras. En la captura de pantalla adjunta, una de estas empresas crea un mapa de fertilización en realidad virtual basado en datos de nubes y sombras. Por lo tanto, un mapa incorrecto conlleva decisiones agronómicas erróneas y, en última instancia, resultados desfavorables.

GeoPard detecta nubes y sombras con gran precisión y no basa la decisión sobre la tasa variable en la presencia de nubes. Siempre puede visualizar las imágenes originales desde diferentes ángulos e índices y alejar la imagen para ver el entorno.

Se creó un mapa de fertilizantes en realidad virtual basado en datos de nubes y sombras.

 

No todas las soluciones son iguales, ¡elige las mejores opciones disponibles en el mercado!

 

diferentes índices espectrales

¿Qué es la detección de nubes en la agricultura de precisión?

La detección de nubes en la agricultura de precisión se refiere al proceso de identificar y monitorear la nubosidad en áreas agrícolas mediante tecnologías de teledetección. Las nubes pueden afectar significativamente las prácticas agrícolas y la productividad de los cultivos, por lo que su detección y análisis son cruciales para una gestión agrícola eficaz.

Este método utiliza diversos sensores, como satélites, drones o instrumentos terrestres, para capturar imágenes de campos agrícolas. Estos sensores registran datos en forma de luz visible e infrarroja, que pueden analizarse para determinar la presencia y las características de las nubes.

Su principal objetivo en la agricultura de precisión es evaluar la distribución espacial y temporal de las nubes sobre las zonas agrícolas.

Esta información ayuda a los agricultores y agrónomos a tomar decisiones fundamentadas sobre riego, fertilización, control de plagas y otras prácticas agrícolas. Al comprender los patrones de nubosidad, los agricultores pueden optimizar la asignación de recursos y minimizar el riesgo de daños en los cultivos o reducción del rendimiento.

Los algoritmos de detección de nubes analizan las imágenes capturadas para diferenciar entre píxeles que corresponden a nubes y píxeles que no corresponden a nubes.

Estos algoritmos utilizan diversas técnicas, como la umbralización, el análisis espectral y el aprendizaje automático, para identificar y clasificar con precisión las formaciones nubosas.

El resultado de los algoritmos suele incluir el porcentaje de cobertura nubosa, la clasificación del tipo de nube y los patrones de movimiento de las nubes.

Una vez detectadas las nubes y determinadas sus características, los agricultores pueden utilizar esta información para implementar técnicas de agricultura de precisión.

Por ejemplo, si se detecta una nube sobre una zona específica de un campo, los agricultores pueden retrasar el riego o la aplicación de pesticidas en esa región hasta que la nube pase. Al sincronizar las actividades agrícolas con el movimiento de las nubes, los agricultores pueden optimizar el uso de los recursos y minimizar los insumos innecesarios.

Resulta especialmente beneficioso en regiones con alta nubosidad o donde los patrones climáticos cambian rápidamente. Al monitorear continuamente la nubosidad, los agricultores pueden adaptar sus prácticas agrícolas en tiempo real, realizando ajustes según las condiciones climáticas actuales.

En resumen, la detección de nubes en la agricultura de precisión desempeña un papel crucial en la optimización de las prácticas agrícolas y la gestión de recursos. Al identificar y monitorear con precisión la nubosidad, los agricultores pueden tomar decisiones informadas para mejorar la productividad de los cultivos, reducir el desperdicio de insumos y mitigar los riesgos asociados con las condiciones climáticas cambiantes.

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