Análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión

Con el lanzamiento del módulo de análisis basado en ecuaciones, el equipo de GeoPard ha dado un gran paso adelante al proporcionar a agricultores, agrónomos y analistas de datos espaciales información práctica para cada metro cuadrado. El módulo incluye un catálogo de más de 50 fórmulas de precisión GeoPard predefinidas que abarcan una amplia gama de análisis relacionados con la agricultura.

Las fórmulas de precisión se han desarrollado basándose en Investigación agronómica independiente plurianual universitaria e industrial. y han sido sometidos a pruebas rigurosas para garantizar su precisión y utilidad. Se pueden configurar fácilmente para ser ejecutado automáticamente Para cualquier sector, proporciona a los usuarios información valiosa y fiable que les ayuda a optimizar el rendimiento de sus cultivos y a reducir los costes de producción.

El módulo de análisis basado en ecuaciones es una función clave de la plataforma GeoPard, que proporciona a los usuarios una potente herramienta para comprender mejor sus operaciones y tomar decisiones basadas en datos sobre sus prácticas agrícolas. Gracias a su catálogo de fórmulas en constante crecimiento y a la posibilidad de personalizarlas para diferentes escenarios de campo, GeoPard puede satisfacer las necesidades específicas de cualquier explotación agrícola.

Eliminación de potasio basada en datos de rendimiento

Casos de uso (ver ejemplos a continuación):

• Captación de nitrógeno en números absolutos utilizando datos de rendimiento y proteínas
• Eficiencia en el uso del nitrógeno (NUE) y cálculos de exceso con capas de datos de rendimiento y proteínas
• Recomendaciones de cal basadas en datos de pH de muestras de suelo o escáneres de suelo
• Subcampo (zonas o nivel de píxeles) mapas de ROI)
• Recomendaciones de fertilización con micro y macronutrientes basadas en datos de muestreo de suelo, potencial de campo, topografía y rendimiento.
• Modelado del carbono
• Detección y alerta de cambios (calcular la diferencia entre imágenes de Sentinel-2, Landsat 8-9 o Planet).
• Modelización de la humedad del suelo y de los granos
• Cálculo del rendimiento en seco a partir de conjuntos de datos de rendimiento en húmedo.
• Cálculo de la diferencia entre el tratamiento objetivo y el tratamiento aplicado

Recomendaciones de potasio basadas en dos objetivos de rendimiento (zonas de productividad)

Fertilizantes: Guía de recomendaciones (Universidad Estatal de Dakota del Sur): Potasio / Maíz. Revisión y corrección: Jason Clark | Profesor adjunto y especialista en fertilidad del suelo de la Extensión de la SDSU.

Eficiencia de utilización del potasio en kg/ha

Eficiencia en el uso del nitrógeno en porcentaje. El cálculo se basa en las capas de datos de rendimiento, proteína y humedad del grano.

Nitrógeno: Tratamiento según dosis frente a aplicación inmediata

Diferencia de clorofila entre dos imágenes satelitales

Un usuario de GeoPard puede ajustar los existentes y crear los suyos. fórmulas privadas Basado en imágenes, suelo, rendimiento, topografía o cualquier otra capa de datos compatible con GeoPard. 

Ejemplos de la plantilla de ecuaciones GeoPard

El análisis basado en fórmulas ayuda a los agricultores, agrónomos y científicos de datos a automatizar sus flujos de trabajo y a tomar decisiones basadas en múltiples datos e investigaciones científicas para facilitar la implementación de una agricultura sostenible y de precisión.

¿Qué es el análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión? El uso de fórmulas de precisión

El análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión se refiere al uso de modelos matemáticos, ecuaciones, fórmulas de precisión y algoritmos para analizar datos agrícolas y obtener información que pueda ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones sobre la gestión de los cultivos.

Estos métodos analíticos incorporan diversos factores, como las condiciones climáticas, las propiedades del suelo, el crecimiento de los cultivos y las necesidades nutricionales, para optimizar las prácticas agrícolas y mejorar el rendimiento de los cultivos, al tiempo que se minimiza el desperdicio de recursos y el impacto ambiental.

Algunos de los componentes clave del análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión incluyen:

• Modelos de crecimiento de cultivos: Estos modelos describen la relación entre diversos factores, como el clima, las propiedades del suelo y las prácticas de manejo de cultivos, para predecir el crecimiento y el rendimiento de las cosechas. Algunos ejemplos de estos modelos son CERES (Crop Environment Resource Synthesis) y APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Estos modelos pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre las fechas de siembra, las variedades de cultivos y la programación del riego.
• Modelos de humedad del suelo: Estos modelos estiman el contenido de agua en el perfil del suelo basándose en factores como la precipitación, la evaporación y el consumo de agua de los cultivos. Pueden ayudar a los agricultores a optimizar las prácticas de riego, asegurando que el agua se aplique de manera eficiente y en el momento adecuado para maximizar el rendimiento de los cultivos.
• Modelos de manejo de nutrientes: Estos modelos predicen las necesidades nutricionales de los cultivos y ayudan a los agricultores a determinar las dosis y el momento óptimos para la aplicación de fertilizantes. Mediante estos modelos, los agricultores pueden garantizar que los cultivos reciban la cantidad adecuada de nutrientes, minimizando al mismo tiempo el riesgo de lixiviación de nutrientes y contaminación ambiental.
• Modelos de plagas y enfermedades: Estos modelos predicen la probabilidad de brotes de plagas y enfermedades basándose en factores como las condiciones climáticas, las etapas de crecimiento de los cultivos y las prácticas de manejo. Mediante estos modelos, los agricultores pueden tomar decisiones proactivas sobre el manejo de plagas y enfermedades, como ajustar las fechas de siembra o aplicar pesticidas en el momento adecuado.
• Modelos basados en teledetección: Estos modelos utilizan imágenes satelitales y otros datos de teledetección para monitorear la salud de los cultivos, detectar factores de estrés y estimar el rendimiento. Al integrar esta información con otras fuentes de datos, los agricultores pueden tomar mejores decisiones sobre el manejo de los cultivos y optimizar el uso de los recursos.

En resumen, el análisis basado en ecuaciones en la agricultura de precisión utiliza modelos matemáticos y algoritmos para analizar las complejas interacciones entre diversos factores que afectan el crecimiento y la gestión de los cultivos. Al aprovechar estos análisis, los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar las prácticas agrícolas, mejorar el rendimiento de los cultivos y minimizar el impacto ambiental.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo puede la agricultura de precisión ayudar a abordar los problemas de uso de recursos y contaminación en la agricultura?

Puede ayudar a abordar los problemas de uso de recursos y contaminación en la agricultura mediante la aplicación selectiva de recursos, una gestión eficiente de los mismos, un monitoreo mejorado y la adopción de prácticas de conservación. Al aplicar insumos como fertilizantes y pesticidas solo donde son necesarios, los agricultores pueden reducir el desperdicio y minimizar la contaminación.

La toma de decisiones basada en datos permite una gestión óptima de los recursos, mientras que el monitoreo en tiempo real posibilita intervenciones oportunas para prevenir incidentes de contaminación. Además, la implementación de prácticas de conservación promueve la agricultura sostenible y reduce el impacto ambiental.