Por qué los agricultores deberían preocuparse por los datos limpios de rendimiento
¿Por qué los agricultores deberían preocuparse por los datos limpios de rendimiento?
Esta es una pregunta que muchos agricultores se hacen y Devon Liss tiene una respuesta lista. El gerente de desarrollo de productos de Trimble ha estado inmerso en el mundo de la tecnología agrícola durante 14 años, con un enfoque claro de encontrar nuevas formas de ayudar a los agricultores a cultivar acres rentables, con la menor cantidad posible de problemas tecnológicos.
Según Liss, los datos de rendimiento limpios juegan un papel importante en la maximización de la productividad y la rentabilidad de la granja. Sí, hay muchos otros factores en juego, pero sin datos de rendimiento limpios, los agricultores terminarán tomando decisiones basadas en mapas de rendimiento inexactos, como intentar llegar a su destino con direcciones incorrectas.
Los datos de rendimiento se vuelven especialmente importantes cuando los agricultores intentan tener una idea clara de la variabilidad de sus campos. Armados con ese conocimiento, pueden tomar medidas para mejorar la rentabilidad de cada zona de productividad diferente. Para una zona de muy baja producción sin solución económica, puede significar dejar esos acres fuera de producción. Para otra zona, podría significar reducir los insumos que, en última instancia, no mejorarán los rendimientos.
Pero para tomar buenas decisiones, los agricultores necesitan buenos datos de rendimiento para obtener una imagen clara y precisa de lo que realmente sucedió con ese cultivo.
“Los datos de rendimiento son nuestra mejor boleta de calificaciones por lo que hicimos en un campo en un año en particular. Resume todo lo que sucedió y muestra lo que obtuvimos en cuanto a cultivo”, dice Liss. “Pero todos sabemos que los datos de rendimiento directamente del monitor son un conjunto de datos imperfecto. Los datos que salen del monitor pueden tener mala calidad por varias razones:es posible que tengamos patrones en zig-zag debido al retraso en el flujo de grano, retrasos en el paso inicial y final al final de cada fila, combinaciones superpuestas o no calibradas correctamente. de cualquier manera, sabemos que los datos de rendimiento tienen un potencial muy alto, pero posiblemente una calidad deficiente”.
El problema
Como saben los agricultores, la precisión de los datos de rendimiento depende en gran medida del cuidado con el que el operador de la cosechadora registra los datos en su pantalla. La mayoría de las pantallas requieren que los operadores hagan 'calibraciones', es decir, medir la cantidad real de grano cosechado en un área del campo (normalmente pesando el grano con una balanza) y luego ingresando ese peso en el monitor de rendimiento. Estas calibraciones deben realizarse durante la cosecha, para cada cultivo y a medida que cambian las condiciones del cultivo, como el nivel de humedad o la variedad de semillas.
Si los agricultores tienen que omitir este paso debido a limitaciones de tiempo, la calidad de los datos de rendimiento se vuelve sospechosa, especialmente cuando se utiliza más de una cosechadora sin calibrar para cosechar un solo campo. ¿El resultado? Montones de datos sin sentido que no coinciden con la realidad sobre el terreno.
Otros impactos significativos en los resultados de los datos de rendimiento están relacionados con imprecisiones que son una función del proceso de recopilación de datos. Algunos de estos problemas incluyen:
- Retraso de la señal que hace que las ubicaciones del punto de rendimiento se desplacen desde donde se cosechó el cultivo
- Estado de encabezado de cosechadora incorrecto o inexacto en algunos puntos que no tienen en cuenta que el encabezado está activado
- Combinar la superposición de áreas previamente cosechadas
- Inexactitudes del GPS y del sensor que crean datos inexactos
La solución
Según Liss, algunos agricultores están limpiando manualmente sus datos de rendimiento. Este proceso funciona para algunos, pero es torpe y requiere mucho tiempo. Otros recurren a las nuevas herramientas de limpieza de datos de rendimiento que están saliendo al mercado.
A continuación, incluimos una lista de verificación que los agricultores pueden usar para ayudar a evaluar qué tipo de herramienta de limpieza de datos de rendimiento se adapta mejor a sus operaciones agrícolas. En general, su herramienta de limpieza de rendimiento debería:
- Trabaje en todos los datos de rendimiento que ingresan al software Trimble Ag de todos los principales monitores de rendimiento
- Elimine automáticamente problemas de datos relacionados con retrasos en el flujo de granos, errores GIS, errores de sensores y superposiciones
- Facilite la corrección de datos de bajo rendimiento causados por la cosecha con varias cosechadoras
- Proporciona una forma de corregir los valores de los datos de rendimiento utilizando las cantidades de cosecha reales recopiladas de los boletos de báscula u otras fuentes
- Proporcione los siguientes resultados para cada conjunto de rendimiento:
- Rendimiento calibrado:incluye todas las correcciones y ajustes realizados en la capa de rendimiento sin procesar, en unidades de cosecha
- Rendimiento normalizado:coloca todo el rendimiento en una escala de 100, donde 100 representa el 100 % del rendimiento promedio de cada campo. Esto facilita la comparación del rendimiento de un año a otro, incluso cuando se cultivaron diferentes cultivos.
Según Liss, si bien cada agricultor tendrá su propia forma preferida de administrar los datos de rendimiento, el objetivo final es, cuanto más limpio, mejor, para usted y su resultado final.
Obtenga más hoy sobre cómo aprovechar las soluciones de agricultura de precisión de Trimble Ag para conectar su granja en esta temporada de cultivo.
