En los 25 años transcurridos desde que se convirtió en una realidad comercial, las tecnologías habilitadoras de la agricultura de precisión han mejorado enormemente los procesos en la granja. En la ajetreada siembra tratamiento, y temporadas de cosecha, Las operaciones autoguiadas 24 horas al día, 7 días a la semana son ahora una práctica casi estándar en la mayoría de los distribuidores y en la mayoría de los agricultores.
Agricultura de precisión para agronomía, sin embargo, parece retrasarse. Imágenes, muestreo de suelo, y el uso de sensores para mejorar la toma de decisiones aún persiste en una tasa de adopción del 20% al 30% con una proporción de aplicaciones de tasa variable aún menor.
La precisión espacial ha mejorado de una muestra de suelo por 2½ acres a un tamaño de píxel de menos de una pulgada de las imágenes de drones. Pero los agricultores todavía tienen una cantidad muy pequeña de observaciones temporales en el año:un mapa de rendimiento y quizás algunas imágenes. Realizan un seguimiento del clima, pero no registran los efectos del clima durante la germinación, aparición, y borlas, ya que es posible que no tengan las herramientas.
Piensa fuera de la caja
Todavía, hay regiones que aumentan el número de observaciones durante la temporada de cosecha. A continuación se muestran tres ejemplos.
Chile. AgroBolt usa sensores en rociadores y drones para monitorear el dosel de los cultivos de árboles semanalmente. La tecnología pronostica los rendimientos y la calidad de los cultivos, mejora la eficiencia de los sistemas de riego, optimiza las aplicaciones de fertilizantes, y detecta plagas y enfermedades temprano para equilibrar la eficacia y la selectividad de los tratamientos.
Europa. VineScout está probando un robot equipado con sensores multiespectrales para operar pases semanales en viñedos para rastrear el vigor de la cosecha y la calidad de la uva desde principios de la primavera hasta cerca de la cosecha. Mejora las decisiones de riego y el control de enfermedades / plagas en la producción de cultivos orgánicos de vinos de alto valor. También rastrea la tolerancia de diferentes variedades de vino al clima cambiante.
Japón. Una universidad y empresas (por ejemplo, Topcon, Panasonic, e Iseki) han equipado a las trasplantadoras de arroz con sensores para rastrear la situación detallada durante el trasplante y luego el cultivo en crecimiento. Próximo, la tecnología compara cómo se puede relacionar la variabilidad posterior con las observaciones anteriores. Actualmente se gestionan ocho observaciones durante la temporada de crecimiento.
Problema de integración de Ag
Si bien estas ideas encontrarán su camino en cultivos de grandes acres como el maíz, soja, y trigo, La integración siempre ha sido un problema en la agricultura de precisión. ¿Por qué empresas de semillas competitivas, fabricantes de equipos, ¿O los distribuidores permiten a los agricultores y comerciantes integrar datos?
El problema es más profundo que el software y los formatos de datos. ¿Cómo se pueden integrar los datos relacionados con la preparación del suelo y la siembra? Fertilidad, semilla y rasgos, plan de proteccion, cosecha, y almacenamiento? ¿Quién puede reclamar el valor creado y con qué reglas? ¿Quién puede cobrar por el servicio?
La consolidación permite la integración. Los cuatro grandes están consolidando la cría, biotecnología química, biológicos, y ciencia de datos. ¿En qué medida esto también conducirá a la integración de los beneficios de la agricultura de precisión a nivel de finca?
La competencia entre los cuatro grandes puede finalmente hacer que esto suceda.
Esto va aún más lejos en China. Sinochem (empresa matriz de ChemChina, Syngenta, y Adama) también incluye SinoFert, Semilla de China, y MAP (Plataforma de Agricultura Moderna). Con 150 unidades locales ya operativas, Sinochem construirá 500 centros técnicos MAP y 1, 500 granjas de demostración en China en los próximos tres a cinco años. Contarán con equipos y robots avanzados para alquilar o como parte de un paquete de aplicación / servicio. ¿Cuándo se replicará este modelo en otros lugares y bajo qué marca?
En Brasil, Se ha creado una base de datos multimarca para integrar los datos generados por equipos y sensores de todos los fabricantes. La base de datos BDCA será administrada por ABIMAQ (Asociación Brasileña de la Industria de Maquinaria y Equipo). Liderado por siete empresas agroindustriales, se espera que esté disponible para los agricultores en 2020. Se espera que las empresas no brasileñas cumplan con el formato común cuando operen en el país.
También vale la pena mencionar dos ejemplos recientes de integración. La solución de agricultura digital Xarvio de BASF está colaborando con Nutrien Ag Solutions. Corteva y John Deere están invirtiendo en soluciones tecnológicas para ayudar a los agricultores africanos a mejorar la productividad y satisfacer las necesidades de los consumidores. Estas iniciativas positivas, se espera, conducirá a mejores resultados en términos de mayores rendimientos, menores costos de producción, calidad de producción, y mejor uso del capital y los recursos humanos. Por último, esto debería impulsar una implementación más rentable de la agricultura de precisión para y por los agricultores.
