- \r\n
- El \u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada, o NDVI, eval\u00faa el grado de verdor de la vegetaci\u00f3n y puede servir como indicador para evaluar la salud de los cultivos en todo el campo.<\/li>\r\n
- El NBR se utiliza tanto para evaluar la extensi\u00f3n del incendio como para monitorear los incendios en curso.<\/li>\r\n
- ARVI monitoriza la concentraci\u00f3n de part\u00edculas y permite a los usuarios identificar las regiones afectadas por la contaminaci\u00f3n o incluso por actividades como la agricultura de tala y quema.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
A trav\u00e9s de aplicaciones m\u00f3viles, los agricultores pueden obtener mapas de granjas<\/a> que ilustra la variaci\u00f3n dentro de la propia explotaci\u00f3n agr\u00edcola en cuanto a la salud de los cultivos e informaci\u00f3n de asesoramiento espec\u00edfica para cada explotaci\u00f3n.<\/p>\r\n
La integraci\u00f3n de datos satelitales con otras fuentes de datos, como informaci\u00f3n meteorol\u00f3gica, sensores in situ y registros agr\u00edcolas (uso de fertilizantes, fechas de siembra, etc.), seguida de un procesamiento mediante algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, puede proporcionar informaci\u00f3n a\u00fan m\u00e1s precisa para los agricultores locales.<\/p>\r\n
Varias empresas nuevas ofrecen tecnolog\u00edas de agricultura de precisi\u00f3n. Estas incluyen soluciones para el uso de fertilizantes, as\u00ed como la predicci\u00f3n de rendimientos basada en im\u00e1genes satelitales.<\/p>\r\n
Los sat\u00e9lites tambi\u00e9n pueden proporcionar informaci\u00f3n de geoposicionamiento. Los sistemas de navegaci\u00f3n por sat\u00e9lite, como el GPS, ayudan a recopilar datos georreferenciados y a identificar ubicaciones precisas sobre el terreno.<\/p>\r\n
Es necesario para la disposici\u00f3n precisa de semillas, herbicidas y pesticidas, as\u00ed como para la gesti\u00f3n del uso sostenible del agua y la asistencia en las pr\u00e1cticas agr\u00edcolas generales.<\/p>\r\n
El uso conjunto de sat\u00e9lites y sistemas de navegaci\u00f3n ayuda a caracterizar la variabilidad del suelo y los cultivos de las explotaciones agr\u00edcolas, lo que permite emplear m\u00e9todos de cultivo m\u00e1s intensivos y eficientes.<\/p>\r\n
3. Uso de veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (VANT) en la agricultura de precisi\u00f3n.<\/h3>\r\n
Combinados con otras formas de tecnolog\u00eda (m\u00faltiples sensores y tecnolog\u00eda de tasa variable), los drones se utilizan en sucesivas etapas del ciclo de crecimiento de los cultivos. Abarca desde el evaluaci\u00f3n del suelo<\/a> desde la siembra de semillas o la fumigaci\u00f3n de cultivos hasta la determinaci\u00f3n del momento \u00f3ptimo de cosecha.<\/p>\r\n
Tienen dos aplicaciones principales: detectar y reducir la cantidad de trabajo necesario. Los drones equipados con c\u00e1maras y otros sensores permiten realizar vigilancia a\u00e9rea en tiempo real y ofrecen una perspectiva inigualable de la explotaci\u00f3n agr\u00edcola.<\/p>\r\n
Las cargas \u00fatiles que se pueden acoplar a los drones, similares a los sistemas de pulverizaci\u00f3n, podr\u00edan reducir la mano de obra necesaria para tareas agr\u00edcolas espec\u00edficas, como explorando<\/a> y aplicando herbicidas, fertilizantes e insecticidas.<\/p>\r\n
4. Uso de sensores e internet de las cosas (IoT)\u00a0<\/h3>\r\n
Los agricultores pueden basar sus decisiones en los datos recopilados por sensores instalados en el terreno, que monitorizan las caracter\u00edsticas de sus campos y cultivos con mayor precisi\u00f3n.<\/p>\r\n
Las tecnolog\u00edas de agricultura de precisi\u00f3n, como los sensores, se utilizan en aplicaciones como la siembra y la fumigaci\u00f3n de precisi\u00f3n, la monitorizaci\u00f3n de plagas y del suelo, el riego inteligente, la monitorizaci\u00f3n de los rendimientos, la monitorizaci\u00f3n del clima y la monitorizaci\u00f3n del medio ambiente.<\/p>\r\n
La comunicaci\u00f3n entre dispositivos debe regirse por un conjunto de reglas para que los sensores instalados puedan comunicarse entre s\u00ed y transmitir datos. El t\u00e9rmino \u201cprotocolo de red\u201d se refiere a este conjunto de directrices predefinidas.<\/p>\r\n
Debido a que las distintas redes inal\u00e1mbricas suelen tener alcances y capacidades de transmisi\u00f3n de datos variables, son m\u00e1s adecuadas para m\u00faltiples aplicaciones.<\/p>\r\n
La tecnolog\u00eda conocida como redes de \u00e1rea amplia de baja potencia (LPWAN, por sus siglas en ingl\u00e9s) est\u00e1 ganando popularidad para su uso en aplicaciones de Internet de las cosas en la agricultura.<\/p>\r\n
Las redes LPWAN son ideales para situaciones en las que los dispositivos inteligentes se comunican a distancia, pero necesitan transferir una cantidad limitada de datos. Algunas tecnolog\u00edas de red LPWAN incluyen LoRaWAN y NB-IoT, por ejemplo.
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<\/p>\r\nAdem\u00e1s de tener una amplia cobertura (hasta 20 kil\u00f3metros), estos sensores tambi\u00e9n ofrecen una alta eficiencia energ\u00e9tica. Como resultado, las bater\u00edas que los alimentan pueden durar hasta 15 a\u00f1os.<\/p>\r\n
Al no depender de 4G ni GPS, LoRaWAN se ha popularizado en tecnolog\u00edas y aplicaciones de agricultura de precisi\u00f3n, ofreciendo una transferencia de datos fiable adem\u00e1s de geolocalizaci\u00f3n. Esto indica que es m\u00e1s adecuada para su uso en lugares remotos con menor cobertura 4G.<\/p>\r\n
Tecnolog\u00edas adicionales de agricultura de precisi\u00f3n<\/h2>\r\n
La agricultura de precisi\u00f3n se ve favorecida por avances tecnol\u00f3gicos como: tecnolog\u00eda de tasa variable (VRT)<\/a>, robots agr\u00edcolas y automatizaci\u00f3n.<\/p>\r\n
Sin embargo, los peque\u00f1os agricultores parecen incapaces de implementar estas pr\u00e1cticas debido a los altos costos que implican, la falta de modelos de negocio aceptables y la necesidad de ciertos niveles de conocimientos t\u00e9cnicos.<\/p>\r\n
1. Rob\u00f3tica y automatizaci\u00f3n agr\u00edcola<\/h3>\r\n
Los agricultores de todo el mundo est\u00e1n recurriendo a la rob\u00f3tica en multitud de tipos, como robots deshierbadores, tractores aut\u00f3nomos, monitoreo de cultivos<\/a> Los robots, incluidos los robots de cosecha, se utilizan para reducir el n\u00famero de viajes necesarios para la supervisi\u00f3n de las explotaciones agr\u00edcolas, minimizar los da\u00f1os y las p\u00e9rdidas de cultivos, aumentar el rendimiento agr\u00edcola y reducir el consumo de combustible.<\/p>\r\n
El creciente coste de las tecnolog\u00edas de agricultura de precisi\u00f3n, como los robots, es el principal obst\u00e1culo para su uso generalizado en los pa\u00edses subdesarrollados.<\/p>\r\n
Por ejemplo, en 2017 se preve\u00eda que la exploraci\u00f3n agr\u00edcola rob\u00f3tica tendr\u00eda un coste inicial superior a 14.000 TW y un coste operativo anualizado de 14.000 TW por hect\u00e1rea. El precio de otros robots m\u00f3viles dise\u00f1ados para tareas ligeras como deshierbar y podar podr\u00eda pasar r\u00e1pidamente de 14.000 TW a 14.000 TW.<\/p>\r\n
Sin embargo, para que los robots sean una opci\u00f3n m\u00e1s viable econ\u00f3micamente, se est\u00e1n investigando diversos modelos de negocio.<\/p>\r\n
Por ejemplo, el modelo de negocio de una empresa puede incluir ARaaS, que se refiere a "Robots Agr\u00edcolas como Servicio". Al compensar a los agricultores por el uso de robots agr\u00edcolas, este concepto ofrece a los peque\u00f1os agricultores una opci\u00f3n monetaria conveniente y segura.<\/p>\r\n
2. Tecnolog\u00eda de tasa variable (VRT)<\/h3>\r\n
Rara vez existe uniformidad en los factores que determinan el rendimiento de los cultivos en un campo. Adem\u00e1s, la aplicaci\u00f3n constante de insumos no garantiza la m\u00e1xima producci\u00f3n ni la m\u00e1xima rentabilidad.<\/p>\r\n
Para maximizar la eficiencia de los insumos y, por consiguiente, el rendimiento y el crecimiento de las ganancias en cada parcela, la tecnolog\u00eda de tasa variable (VRT) consiste en personalizar y variar considerablemente las dosis de insumos, como fertilizantes, productos qu\u00edmicos y semillas, en los lugares adecuados de la parcela. Esto se hace para maximizar el potencial del \u00e1rea en su conjunto.<\/p>\r\n
Para el reparto, veh\u00edculos como drones, tractores y otros robots agr\u00edcolas est\u00e1n equipados con dispositivos que pueden funcionar a velocidades variables (por ejemplo, pulverizadores y esparcidores).<\/p>\r\n
Las peque\u00f1as explotaciones agr\u00edcolas a menudo no pueden justificar la compra de este tipo de equipos debido a su coste prohibitivo (que se estima entre 150.000 y 250.000 TW), as\u00ed como a la complejidad que supone para los agricultores comprenderlos y utilizarlos.<\/p>\r\n
GeoPard es una de las empresas de tecnolog\u00eda de agricultura de precisi\u00f3n aut\u00f3noma que puede gestionar cualquier dato de una explotaci\u00f3n agr\u00edcola georreferenciada. Ayudamos a las empresas del sector agr\u00edcola a implementar soluciones de agricultura de precisi\u00f3n y, al mismo tiempo, a optimizar la eficiencia de sus operaciones.<\/p>\r\n
Adem\u00e1s, los productores y los consultores agr\u00edcolas pueden obtener agricultura de precisi\u00f3n<\/a> Tecnolog\u00edas de nuestra empresa. API, soluciones de marca blanca y widgets son algunos de los servicios que ofrecemos a grandes empresas agroindustriales. Gracias a ello, pueden implementar sus soluciones en tan solo unas pocas semanas.<\/p>\r\n
\r\nPreguntas frecuentes<\/h2>\r\n
\r\n1. \u00bfCu\u00e1l de las siguientes es la raz\u00f3n m\u00e1s probable por la que la mayor\u00eda de los peque\u00f1os agricultores evitan la tecnolog\u00eda agr\u00edcola de precisi\u00f3n?<\/strong><\/p>\r\n
La raz\u00f3n m\u00e1s probable por la que la mayor\u00eda de los peque\u00f1os agricultores evitan la tecnolog\u00eda de agricultura de precisi\u00f3n es el alto costo inicial asociado con su adopci\u00f3n e implementaci\u00f3n. Los peque\u00f1os agricultores suelen tener recursos financieros limitados y pueden percibir la agricultura de precisi\u00f3n como demasiado cara e inaccesible.<\/p>\r\n
Adem\u00e1s, el acceso limitado al conocimiento t\u00e9cnico, la falta de infraestructura y la insuficiencia de servicios de capacitaci\u00f3n y apoyo tambi\u00e9n pueden disuadir a los peque\u00f1os agricultores de adoptar la tecnolog\u00eda agr\u00edcola de precisi\u00f3n.<\/p>\r\n
2. \u00bfC\u00f3mo beneficia al agricultor el uso de la tecnolog\u00eda GPS de esta manera?<\/strong><\/p>\r\n
El uso de la tecnolog\u00eda GPS en la agricultura de precisi\u00f3n beneficia a los agricultores al proporcionar mapas precisos de los campos, permitir la aplicaci\u00f3n dirigida de insumos, optimizar las operaciones agr\u00edcolas y facilitar la toma de decisiones basada en datos.<\/p>\r\n
La cartograf\u00eda precisa de los campos ayuda a los agricultores a comprender las variaciones dentro de sus parcelas, optimizando la asignaci\u00f3n de recursos. La aplicaci\u00f3n dirigida de insumos reduce el desperdicio y los costos. La maquinaria guiada por GPS mejora la eficiencia operativa, ahorrando tiempo y mano de obra. La recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos permiten tomar decisiones informadas para mejorar la productividad y la rentabilidad.<\/p>\r\n
\n \nEl seguimiento de los cultivos es una herramienta fundamental que permite a los agricultores detectar zonas problem\u00e1ticas y mitigar el riesgo de p\u00e9rdidas de rendimiento. <\/h2>\n \t
Supervise f\u00e1cilmente el desarrollo de sus cultivos gracias a las im\u00e1genes satelitales m\u00e1s recientes. A\u00f1ada los l\u00edmites de su campo al sistema y acceda al archivo completo de im\u00e1genes satelitales en una sola pantalla.<\/p> \t\t\t \t
- \n \t\t\t\t
- Evaluaci\u00f3n de las condiciones de desarrollo de los cultivos.<\/li>\n \t\t\t
- Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en la vegetaci\u00f3n pr\u00e1cticamente en tiempo real.<\/li>\n \t\t\t
- Explorar zonas con diferentes niveles de desarrollo de los cultivos.<\/li>\n \t\t\t
- Vista a trav\u00e9s de las nubes.<\/li>\n \t\t\t\t <\/ul> \t\t\t
Traduzca los conocimientos obtenidos mediante im\u00e1genes satelitales para el monitoreo de cultivos en acciones de trabajo de campo y benef\u00edciese de la toma de decisiones basadas en datos: <\/p> \t\t\t \t
- \n \t\t\t\t
- Detectar las diferencias en la vegetaci\u00f3n de los cultivos entre las im\u00e1genes m\u00e1s recientes e inspeccionar las \u00e1reas espec\u00edficas para la toma de muestras de tejido.<\/li>\n \t\t\t
- Cree mapas de aplicaci\u00f3n de dosis variable para la protecci\u00f3n de cultivos y la fertilizaci\u00f3n durante la temporada de cultivo, bas\u00e1ndose en evaluaciones de campo casi en tiempo real, y recopile el informe de ejecuci\u00f3n.<\/li>\n \t\t\t
- Se\u00f1alice las zonas del terreno da\u00f1adas tras un desastre meteorol\u00f3gico, una enfermedad o una plaga, y env\u00ede informes a la compa\u00f1\u00eda de seguros.<\/li>\n \t\t\t\t <\/ul> \t\t <\/div>\n\tM\u00e1s informaci\u00f3n<\/a>\n <\/div>\n