Los principales cambios en el sector agrícola se están produciendo en el contexto de la transformación digital. Esto no es sólo la introducción de nuevo software.
Internet de las cosas (Internet de las cosas, IoT)
Los sensores ayudan en tiempo realmedir las características del suelo, rastrear la precipitación, la temperatura, la humedad, el movimiento del equipo. Debido a esto, los agricultores tienen la oportunidad de recopilar una gran cantidad de datos, agregarlos en un sistema de información, analizarlos y tomar decisiones más informadas. Esto genera ahorros en recursos y dinero, lo cual es importante para un área de tan bajo margen como la agricultura. Antes del Internet de las cosas, esto no era posible.
Por ejemplo, puede instalar sensores en equipos ypara entender dónde está, qué camino toma, si se desvía de él, si está ocioso. Debido a esto, la economía agrícola optimiza el gasto en gasolina y evita los robos. Los sensores en el suelo y los sensores meteorológicos no tienen un efecto tan rápido, pero ayudan a controlar el crecimiento de las plantas, decidir cuándo fertilizar, regar los cultivos y tratarlos con pesticidas para obtener más rendimiento.
Mercado global para IoT en agriculturaestimado en $ 22 mil millones en 2021. Crecerá un 10 % anual, superando los 35.000 millones de dólares para 2026. Pero el desarrollo de IoT, incluso en la agricultura, está fuertemente influenciado por la calidad de la comunicación. A menudo, las tierras están alejadas de las torres de telefonía, por lo que es difícil obtener un flujo estable de información de los sensores. La nueva generación de 5G debería facilitar esta tarea. Pero la ocupación de frecuencias, el cese del suministro de equipos de telecomunicaciones importados y la falta de estaciones base rusas han impedido hasta ahora la distribución masiva de redes 5G en Rusia.
teledetección de la tierra
Los satélites y los drones pueden monitorear ysondear la tierra sin trabajo manual. Las imágenes satelitales le permiten evaluar la situación en los campos a grandes distancias, mientras que los drones son más adecuados para un monitoreo preciso y preciso. La principal ventaja de los métodos remotos es una gran cobertura y la capacidad de obtener rápidamente los datos necesarios. Con el sondeo en tierra, los costos de mano de obra son mucho más altos y todo el proceso lleva más tiempo.
Las imágenes satelitales están disponibles para tres principalesproveedores: la familia europea de satélites Sentinel, el programa estadounidense Landsat y Roskosmos. En Rusia, Sentinel se utiliza principalmente. La resolución de las imágenes de Sentinel-2 es de hasta 10 metros por píxel. Los drones tienen una resolución mucho mayor: hasta 2 cm por píxel, pero cada archivo puede pesar varios gigabytes, por lo que son difíciles de procesar. Por lo general, los satélites son suficientes para monitorear los cultivos.
Cómo ve el dron el campo
Combinar datos e información satelital consensores que están enterrados en el suelo a una profundidad de varios centímetros, es posible, por ejemplo, compilar un perfil de temperatura del suelo. Esto evitará que el agrónomo tenga que comprobar manualmente con un termómetro si la temperatura en el campo ha alcanzado los valores óptimos para la siembra. Los métodos remotos también tienen en cuenta las características de las secciones individuales dentro del mismo campo.
Sistemas de Información Geográfica (SIG)
Para los trabajadores de la agroindustria, es importante visualizar la información en forma de mapas. Hoy en día, SIG es la base y el corazón de los sistemas de información relacionados con la gestión de una empresa agrícola.
La explotación agrícola crea un diseño de un terreno digital,campos y tecnología. A veces se encuentran dispersos en varias regiones e incluso países. La información se almacena en el sistema de información y se muestra en forma de capas. Una capa es un atributo de un campo, por ejemplo, humedad, relieve, cambios de elevación, instalaciones de riego y drenaje, cultivos. Al cambiar entre diferentes atributos, la granja puede formarse una imagen general de lo que sucede en los campos.
En el GIS se puede ver como va la cosechacampaña, en qué zonas ya se ha recogido la cosecha, y dónde aún no se han iniciado los trabajos. Las agroempresas pueden ver qué campos han sido tratados con pesticidas y cuáles no, si han disminuido las precipitaciones, si han aparecido plagas. O rastrear visualmente el movimiento de los equipos, evaluar el kilometraje, el costo del combustible y los lubricantes, comprender las razones por las que se excede la norma.
“En GIS puedes ver cómo va la campaña de recolección”
Agricultura de precisión
La agricultura de precisión es un sistema de alta precisiónGestión de una empresa agrícola, que incluye diversas tecnologías: Internet de las cosas, SIG y teledetección de la Tierra. Se basa en la información recibida de proveedores y sensores.
La agricultura consiste en dividir el campo en parcelas.en función de sus características y, en consecuencia, siembra diferenciada, riego, tratamiento con pesticidas. Si un área del campo generalmente tiene una cosecha más rica, puede plantar más semillas allí. Y si el suelo en algún lugar es más pobre, aumente la cantidad de fertilizante. El objetivo final es cosechar más cultivos y ahorrar en todas las etapas.
En los enfoques clásicos de la agricultura, el campoprocesado en su conjunto. Mientras tanto, los parámetros agrofísicos y agroquímicos del suelo pueden diferir dentro de un mismo campo, especialmente cuando se trata de terrenos de varios miles de hectáreas. Las operaciones agrícolas, teniendo en cuenta tales características, pueden ahorrar entre un 15 y un 20 % de los recursos del sector agrícola.
Hoy en día, muchas explotaciones agrícolas realizantrabajos experimentales relacionados con la agricultura de precisión. Por lo general, asignan terrenos para proyectos piloto y utilizan el índice NDVI para dividirlo en parcelas. Se calcula a partir de imágenes de satélites y UAVs y permite conocer el estado de los cultivos en diferentes puntos del campo.
Inteligencia artificial y modelado matemático
El rango de aplicación de la IA y los modelos matemáticos enla agricultura es bastante amplia. Por ejemplo, te permiten predecir la cantidad de cosecha durante todo el ciclo de trabajo agrícola. Gracias a esto, los agricultores pueden estimar cuánto dinero ganarán al final de la temporada.
Otra dirección popular es la rotación de cultivos.Así se llama la práctica de cultivar diferentes tipos de cultivos en la misma tierra durante varias temporadas de cultivo. Cada cultivo se caracteriza por sus propios microorganismos en el sistema radicular, el equilibrio de elementos químicos que toma del suelo. Entonces, si plantas las mismas plantas en el campo durante varios años, la fertilidad del suelo disminuirá cada año. Es posible que la tierra tenga que ser retirada del uso agrícola para permitir su recuperación. Y si selecciona correctamente la secuencia de cultivos, no solo puede igualar el equilibrio de oligoelementos en el suelo, sino también mejorar su condición.
Una empresa agrícola puede construir una optimizaciónun modelo matemático que, teniendo en cuenta varios factores (cultivos predecesores, rendimientos de cultivos, etc.), da recomendaciones para futuras plantaciones. Modelos matemáticos similares también pueden maximizar las ganancias. Para ello, es necesario enriquecerlos con datos de precios y ventas.
“Los sensores ayudan a medir las características del suelo en tiempo real, rastrear la precipitación, la temperatura, la humedad, el movimiento de los vehículos”
Perspectivas y dificultades
El desarrollo tecnológico en la agricultura se ve obstaculizadomuchos factores: alta dependencia de las importaciones de la industria rusa en términos de base de elementos, fragmentación de datos y falta de protocolos uniformes para su transferencia, problemas de ciberseguridad (en el caso de IoT).
Además, el uso de la tecnología en la agriculturaPor el momento, son principalmente las grandes explotaciones agrícolas las que pueden permitirse hacer esto en la explotación, porque la introducción de este tipo de herramientas requiere inversiones no solo en la compra de hardware, sino también en la formación de personas. Las granjas pequeñas a menudo hacen poco para innovar y, en el mejor de los casos, conservan la información en papel. Cuanto más grande se vuelve una empresa, más pronunciada es su necesidad de optimizar los procesos internos y aumentar la productividad.
Limpiar el sistema de información.imposible hasta que este pedido esté en funcionamiento. Para tomar decisiones basadas en información, primero debe comprender sus procesos: comprender dónde obtener esta información, qué datos faltan, qué hacer para obtenerlos, cómo vencer la resistencia de los empleados que no quieren compartir conocimientos o ya están acostumbrados a trabajar en cierto modo. Por lo tanto, la transformación digital ocurre de arriba hacia abajo y comienza con la alta dirección.
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