Tecnología agrícola: cómo los Sistemas de Información Geográfica pueden ayudarlo a ganar la granja

Tecnología agrícola desde la ubicación

Los agricultores de hoy utilizan tecnología agrícola sofisticada porque pueden ahorrar tiempo y dinero.

Debido a que los cultivos se basan en la ubicación, esto hace que los Sistemas de Información Geográfica (SIG) sean una herramienta EXTREMADAMENTE relevante para los agricultores.

Por ejemplo, los agricultores utilizan GPS de precisión en el campo para ahorrar fertilizante. Además, los satélites y los drones recopilan información sobre la vegetación, la topografía y el clima del cielo.

Todos estos datos pueden incluirse en mapas agrícolas para una mejor toma de decisiones. Veamos algunos otros ejemplos de tecnología agrícola.

1 . Datos de la máquina: agricultura de precisión

Los agricultores utilizan la agricultura de precisión porque pueden reducir la cantidad de fertilizante que se aplica al campo.

Los agricultores no solo ahorran dinero en fertilizantes, sino que también evitan que el medio ambiente se aplique en exceso. Esto se debe a que gran parte del exceso de fertilizante tiende a terminar en arroyos y ríos por la escorrentía.

La agricultura de precisión aplica fertilizantes solo donde es necesario. Es específico del sitio.

Los sensores de una máquina recopilan información sobre los cultivos. Además, el GPS te da la posición exacta en el campo. La agricultura de precisión luego aplica una tasa variable de fertilizante a los sitios deficientes en nutrientes.

El agricultor que utiliza la agricultura de precisión puede ahorrar en cualquier lugar en el estadio de béisbol de 2 a 15 dólares por acre. Con el tiempo, esto supone una inversión increíble.

2 . Datos del cielo: satélites y drones

¿Qué necesitan los cultivos para crecer? Aparte de la luz solar y los nutrientes, las plantas necesitan la cantidad adecuada de agua. Demasiada agua (inundaciones) o poca (sequía) afecta el crecimiento de los cultivos.

La tecnología satelital como Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) recolecta energía de microondas en tiempo real de la superficie de la Tierra. Esto puede pronosticar mejor la producción de cultivos y monitorear la sequía y las inundaciones.

Los satélites Landsat analizan el verdor de la vegetación utilizando índices como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) . Tenemos una estimación local y global de la productividad de los cultivos para todo el planeta a partir de una larga lista de satélites que orbitan la Tierra.

¿Qué pueden recolectar los drones en un campo?

• Estimaciones de altura, recuento y biomasa de plantas
• Presencia de enfermedades y malezas.
• Sanidad vegetal y nutrientes de campo
• Elevación 3D y datos volumétricos

En lugar de que los trabajadores exploren los campos, los drones pueden cubrir más terreno. Los drones pueden inspeccionar la salud de los cultivos desde el cielo y dónde se está produciendo el estrés de las plantas. Los agricultores pueden tomar decisiones prácticas sobre la aplicación de nitrógeno y el seguimiento de los rendimientos. Los agricultores pueden utilizar sensores de riego de precisión porque saben dónde más se necesitan. Pueden combatir la propagación de plagas identificando áreas críticas de intervención.

Un pequeño dron puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones MUY poderosas.

3 . Datos en línea: mapeo en tiempo real

El Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas (NASS) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) desarrolló la aplicación de mapeo CropScape, donde los agricultores pueden obtener estimaciones de la superficie cultivada de los tipos de cultivos.

En la aplicación, los agricultores pueden ver qué cultivos están creciendo, dónde y cuánto . Además, el gobierno también ha utilizado CropScape en cuestiones como la seguridad alimentaria, el cambio de cobertura de la tierra y el control de pesticidas.

A escala mundial, la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación AgroMap desglosa los cultivos alimentarios primarios con su base de datos espacial global de estadísticas de uso de la tierra agrícola.

Para la planificación a gran escala, las herramientas en línea como la resistencia de las plantas definen áreas de cultivo climáticas adecuadas para diferentes tipos de cultivos. Asimismo, el Canadian Land Inventory fue el primer conjunto de datos SIG elaborado. Su propósito era clasificar el potencial variable para la producción agrícola en Canadá.

Modelado: combinación de conjuntos de datos

Los investigadores están combinando diversos insumos para modelar y comprender mejor la producción de cultivos.

El Modelo de Asimilación de Cultivos (CAM) y Suelo-Agua-Aire-Planta (SWAP) en GRASS GIS sirven como herramientas de monitoreo de la productividad de los cultivos al simular los procesos del suelo, el agua y los cultivos.

La duración del período de crecimiento (LGP) es cuando los cultivos satisfacen todas las demandas de evapotranspiración de las precipitaciones y la capacidad de retención de humedad del suelo. Cada tipo de cultivo tiene requisitos de humedad específicos que dificultan el cálculo de LGP.

La Calculadora de Impacto de la Erosión-Productividad (EPIC) modela el rendimiento de los cultivos y los requisitos de riego para el cambio climático. Mientras que el modelo de fuente agrícola no puntual (AGNPS) predice los efectos de la agricultura en la calidad del agua.

… Y el Versatile Soil Moisture Budget (VSMB) simula las condiciones de humedad del suelo de las áreas de tierras de cultivo teniendo en cuenta la evapotranspiración, la lluvia, la escorrentía y otros factores.

Los sistemas de información geográfica ayudan en el apoyo a la toma de decisiones. La Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de los bosques (REDD) de IDRISI determina el costo de oportunidad de los ingresos agrícolas potenciales versus la deforestación.

El aspecto y el microclima pueden ubicar áreas potenciales que se pueden cosechar, como las laderas orientadas al sur de los Alpes suizos. Las laderas orientadas al sur se protegen de los vientos fríos y secos, lo que es fundamental para el crecimiento exitoso de los cultivos.

Satisfacer la demanda futura de alimentos

¿Cómo podemos satisfacer las necesidades de una población en crecimiento y cada vez más próspera? La tecnología agrícola está ayudando a diagnosticar la seguridad alimentaria como en este Story Map de Feeding the World.

¿Podemos aprender de imágenes y datos históricos? Los datos del satélite Landsat proporcionan una vista única de las tierras agrícolas históricas. Cuando traza las tendencias históricas del uso de la tierra a lo largo del tiempo, ¿hay suficiente tierra cultivable para atender a una población en crecimiento?

Los mapas sirven para crear conciencia sobre el hambre en el mundo y los lugares que lo necesitan, como el Mapa del hambre de la FAO y el Análisis de la seguridad alimentaria del Programa Mundial de Alimentos .

En general, los datos de recopilación de datos por satélite, móviles y SIG están salvaguardando a las poblaciones que padecen inseguridad alimentaria al establecer las causas subyacentes.

Conclusión – Tecnología agrícola

Agricultura de precisión, satélites, drones, mapas web y modelos sofisticados: esta lista representa algunas de las tecnologías agrícolas que los agricultores e investigadores utilizan en la actualidad.

El agricultor de hoy en día necesita comprender mucho más que solo qué sembrar: suelos, malezas, nutrientes, clima, insectos, enfermedades, maquinaria y clima.

Estas tendencias emergentes brindan la inteligencia de ubicación que los agricultores necesitan para hacer el trabajo más rápido y con más conocimiento.

¿Cuáles son algunas de las otras tendencias de crecimiento de la tecnología agrícola que conoce?

Fuente: traducido de https://gisgeography.com/farming-agriculture-technology/