{"id":4849,"date":"2022-06-03T08:02:15","date_gmt":"2022-06-03T06:02:15","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=4849"},"modified":"2023-05-12T21:38:17","modified_gmt":"2023-05-12T19:38:17","slug":"seguimiento-y-calculo-de-los-datos-de-rendimiento-de-los-cultivos-agricolas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/farm-crop-yield-data-monitoring-and-calculation-in-agriculture\/","title":{"rendered":"Monitoreo y C\u00e1lculo de Datos de Rendimiento de Cultivos en Agricultura"},"content":{"rendered":"

En agricultura, la cartograf\u00eda del rendimiento es un m\u00e9todo que utiliza datos de GPS para evaluar factores, como el rendimiento de la explotaci\u00f3n\/cultivo y los niveles de humedad en un campo concreto. Tambi\u00e9n puede denominarse control del rendimiento.<\/p>\r\n

Se cre\u00f3 en la d\u00e9cada de 1990 y utilizaba una mezcla de GPS y sensores tangibles, como veloc\u00edmetros, para controlar al mismo tiempo el rendimiento de las explotaciones, el rendimiento de los elevadores de grano y la velocidad de las cosechadoras.<\/p>\r\n

Mientras tanto, los monitores de rendimiento son un componente vital de muchas estrategias de gesti\u00f3n espec\u00edficas de cada lugar. Los mapas de rendimiento, tambi\u00e9n conocidos como resultados visuales y anal\u00edticos de los monitores de rendimiento, inspiran la investigaci\u00f3n innovadora y pueden ofrecer respuestas fiables a los experimentos realizados correctamente en las explotaciones.<\/p>\r\n

Los monitores de rendimiento (tambi\u00e9n conocidos como medidores de rendimiento) miden la cantidad de cosecha producida. La informaci\u00f3n que proporcionan los mapas de rendimiento permite determinar el impacto de insumos controlados como fertilizantes y cal, semillas y pesticidas, y t\u00e9cnicas art\u00edsticas como el laboreo, el riego y el drenaje.<\/p>\r\n

Cuando se utiliza junto con una cosechadora que tambi\u00e9n est\u00e1 equipada con un receptor de sistema de posicionamiento global con correcci\u00f3n diferencial (DGPS), un monitor de rendimiento es m\u00e1s eficaz.<\/p>\r\n

El sistema de datos del monitor de rendimiento registra simult\u00e1neamente datos de rendimiento, humedad del grano y posici\u00f3n. Estos son los datos fundamentales del rendimiento de los cultivos que se necesitan para elaborar mapas de rendimiento.<\/p>\r\n

Un mapa de rendimiento incluir\u00e1 una variedad de colores y tonos, y cada uno de ellos reflejar\u00e1 una gama diversa de productividad o producci\u00f3n del cultivo. Los mapas de rendimiento ayudan a obtener un conocimiento m\u00e1s excelente de la magnitud y la posici\u00f3n de la variabilidad del rendimiento dentro de un campo.<\/p>\r\n

Hay que investigar las cualidades del suelo y otros aspectos del campo, ya que existen patrones de variabilidad. \u201cLos mapas de rendimiento validan los recuerdos que deber\u00edas haber tenido\u201d es una frase que se ha repetido varias veces.<\/p>\r\n

\u00bfQu\u00e9 es el rendimiento en agricultura?<\/h2>\r\n

La cantidad de semillas o granos que pueden cosecharse en una determinada superficie se denomina rendimiento. Las unidades de medida m\u00e1s habituales son los kilos por hect\u00e1rea o las fanegas por acre.<\/p>\r\n

La utilizaci\u00f3n de un indicador como el rendimiento medio por acre ayuda a examinar la producci\u00f3n agr\u00edcola de un agricultor en un campo espec\u00edfico durante un periodo de tiempo determinado.<\/p>\r\n

Dado que representa el resultado de todo el trabajo y los recursos invertidos por los agricultores en el crecimiento de las plantas de sus campos, se considera quiz\u00e1 el indicador m\u00e1s esencial de la competencia de cada agricultor.<\/p>\r\n

Los mapas de rendimiento pueden proporcionar un registro permanente y visible de los rendimientos cosechados. Por otro lado, la variabilidad del rendimiento de un solo a\u00f1o no ofrece informaci\u00f3n suficiente para identificar patrones de productividad a largo plazo.<\/p>\r\n

Durante el proceso de an\u00e1lisis, es necesario tener en cuenta variables como la fertilidad del suelo, la cantidad de precipitaciones y la presi\u00f3n de las malas hierbas.<\/p>\r\n

Aseg\u00farese de guardar los datos brutos de rendimiento de los cultivos utilizados para crear los mapas en al menos dos ubicaciones seguras diferentes.<\/p>\r\n

Aunque haya creado previamente un mapa, es posible que vuelva a necesitar los datos originales al implantar un nuevo software de gesti\u00f3n y toma de decisiones o al actualizar los sistemas inform\u00e1ticos.<\/p>\r\n

A medida que se pueda acceder a m\u00e1s a\u00f1os de datos, habr\u00e1 m\u00e1s confianza en la comprensi\u00f3n de los factores que producen la variabilidad, y el valor de los datos hist\u00f3ricos se disparar\u00e1.<\/p>\r\n

El examen de los registros de producci\u00f3n a largo plazo puede ayudar a evaluar la productividad y la viabilidad del suelo y la idoneidad de los m\u00e9todos culturales empleados para cultivar un producto.<\/p>\r\n

Aunque las variaciones en el tipo o la calidad del suelo suelen ser la causa de las variaciones de rendimiento dentro de un campo, los patrones clim\u00e1ticos suelen influir significativamente en la variabilidad.<\/p>\r\n

Los tres a cinco primeros a\u00f1os de recopilaci\u00f3n de datos de rendimiento deben considerarse de importancia limitada, ya que no se habr\u00e1 recopilado suficiente informaci\u00f3n para tener en cuenta la variabilidad del rendimiento causada por el clima.<\/p>\r\n

\u00bfC\u00f3mo se calcula el rendimiento de las explotaciones agr\u00edcolas?<\/h2>\r\n

Normalmente, los agricultores cuentan la cantidad de un cultivo espec\u00edfico que se ha recogido en una zona determinada antes de estimar el rendimiento del cultivo. Despu\u00e9s, se asigna un peso a la cosecha recolectada y, a partir de esa muestra, se calcula el rendimiento de toda la explotaci\u00f3n.<\/p>\r\n

Supongamos que un agricultor de trigo registra 30 cabezas por pie cuadrado, y cada cabeza incluye 24 semillas. Ahora bien, si suponen que 1.000 granos pesan 35 gramos, entonces el rendimiento aproximado utilizando el m\u00e9todo simple ser\u00eda 30 por 24 por 35 por 0,04356, lo que equivale a 1.097 kilogramos por acre.<\/p>\r\n

De nuevo, recuerde que esta estimaci\u00f3n se basa en el supuesto de que el peso de 1.000 granos es de 35 gramos. Adem\u00e1s, como una fanega de trigo pesa 27,215 kilogramos, calculamos que el rendimiento esperado ser\u00eda de 40 fanegas por acre (1097 dividido por 27,215).<\/p>\r\n

El t\u00e9rmino \u201crendimiento de la cosecha\u201d tambi\u00e9n puede referirse al n\u00famero de semillas producidas por la planta. Por ejemplo, si un grano de trigo diera lugar a otros tres granos de trigo, el rendimiento ser\u00eda de 1:3. \u201cProducci\u00f3n agr\u00edcola\u201d tambi\u00e9n se utiliza a veces indistintamente con \u201crendimiento de la explotaci\u00f3n\/cultivo\u201d.\u201d<\/p>\r\n

Nota: En una econom\u00eda global, estos datos son esenciales para determinar si los cultivos que se realizan ofrecer\u00e1n o no alimentos suficientes para el abastecimiento alimentario, la alimentaci\u00f3n animal y las fuentes de energ\u00eda de un Estado.<\/p>\r\n

Caracter\u00edsticas de los datos de rendimiento de explotaciones\/cultivos<\/h2>\r\n

A continuaci\u00f3n se analizan algunas de las caracter\u00edsticas m\u00e1s significativas de los datos sobre rendimiento agr\u00edcola.<\/p>\r\n

Los an\u00e1lisis m\u00e1s completos<\/strong><\/p>\r\n

Para realizar un an\u00e1lisis multicapa, primero hay que compilar numerosas capas de datos en un \u00fanico mapa y luego buscar conexiones entre las distintas capas de datos.<\/p>\r\n

Deber\u00eda ser posible producir zonas de productividad combinada utilizando \u00edndices de vegetaci\u00f3n derivados de im\u00e1genes por sat\u00e9lite, topograf\u00eda<\/a>, y los datos de los equipos, incluidos el rendimiento, las propiedades el\u00e9ctricas, los niveles de humedad y otros, as\u00ed como los resultados de los an\u00e1lisis agroqu\u00edmicos y Mapas 3D<\/a>.<\/p>\r\n

Visualizaci\u00f3n autom\u00e1tica<\/strong><\/p>\r\n

Para comprender mejor la variabilidad del campo y el desarrollo de zonas de gesti\u00f3n<\/a>, el bruto datos sobre el rendimiento de los cultivos<\/a> deber\u00eda haberse transformado en una imagen de gradiente uniformemente distribuido.<\/p>\r\n

Cada una de las caracter\u00edsticas del archivo de rendimiento puede verse en forma de gr\u00e1fico, incluida la humedad, la masa de rendimiento, el volumen de rendimiento (h\u00famedo y seco), la carga aerodin\u00e1mica, el consumo de combustible, etc.<\/p>\r\n

\"\u00bfC\u00f3mo<\/p>\r\n

Correcci\u00f3n de datos brutos<\/strong><\/p>\r\n

Es posible que se suavice un punto \u00fanico del campo (por ejemplo, trabajando sobre una parte de la cabecera combinada que sea inferior a toda su anchura). Deber\u00eda poder ajustar zonas y pol\u00edgonos aislados mientras produce datos de rendimiento de la explotaci\u00f3n basados en zonas.<\/p>\r\n

Construcci\u00f3n de mapas de prescripci\u00f3n<\/strong><\/p>\r\n

Los mapas de prescripci\u00f3n indican los aportes para zonas espec\u00edficas de un campo. Estos mapas se obtienen a partir de diversos datos espaciales, como las concentraciones de nutrientes en el suelo y los rendimientos hist\u00f3ricos.<\/p>\r\n

Observaciones finales<\/strong><\/p>\r\n

La variabilidad del rendimiento s\u00f3lo puede ilustrarse mediante mapas de rendimiento. Su precisi\u00f3n depende de los datos utilizados para crearlos. Para recopilar datos fiables, los monitores deben configurarse correctamente y revisarse con frecuencia.<\/p>\r\n

Para comprender los factores que contribuyen a la variabilidad, los datos de rendimiento de los cultivos procedentes de los mapas, junto con los de los an\u00e1lisis del suelo, explorando<\/a> y otras observaciones.<\/p>\r\n

Los agricultores disponen de la informaci\u00f3n necesaria para tomar mejores decisiones de gesti\u00f3n, que tienen un buen impacto en el medio ambiente y se traducen en un aumento de la producci\u00f3n y la rentabilidad. Este conocimiento puede conseguirse mediante una gesti\u00f3n de los cultivos espec\u00edfica para cada lugar.<\/p>\r\n