{"id":9819,"date":"2023-12-18T10:11:35","date_gmt":"2023-12-18T13:11:35","guid":{"rendered":"https:\/\/ilsabrasil.com.br\/?p=9819"},"modified":"2023-12-18T10:11:35","modified_gmt":"2023-12-18T13:11:35","slug":"a-digitalizacao-da-agricultura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ilsabrasil.com.br\/es\/a-digitalizacao-da-agricultura\/","title":{"rendered":"La digitalizaci\u00f3n de la agricultura"},"content":{"rendered":"

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La agricultura es una actividad en constante desarrollo. Las mejoras, las tecnolog\u00edas y la capacitaci\u00f3n de los agricultores nos muestran que la agricultura siempre ha sido un campo de evoluci\u00f3n. Al contrario de lo que muchos imaginan, el agricultor es un investigador activo ya que es quien vive todo el proceso productivo. De esta manera podr\u00e1s entender la eficiencia de diferentes manejos ya que siempre est\u00e1s trabajando con la experimentaci\u00f3n, probando nuevas semillas, fertilizantes, pesticidas, diferentes tipos de manejo y el uso de tecnolog\u00edas propias de la llamada agricultura 4.0, mejor conocida como agricultura digital.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Para producir alimentos de manera sostenible y satisfacer las crecientes demandas de la poblaci\u00f3n, que se espera que crezca en m\u00e1s de 2 mil millones para 2050, la agricultura del futuro necesita aumentar la productividad, extrayendo el m\u00e1ximo valor de cada etapa del ciclo de producci\u00f3n. El proceso productivo debe integrar conocimientos agron\u00f3micos, grandes bases de datos agr\u00edcolas (Big Data), tecnolog\u00edas innovadoras de sensores, sat\u00e9lites, veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados, m\u00e1quinas y robots aut\u00f3nomos, software y plataformas en la nube (en general, la disponibilidad de recursos computacionales, especialmente de almacenamiento y procesamiento, que no requiere gesti\u00f3n activa directa por parte del usuario final) (BASSOI et al., 2019).<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Gracias al uso de las tecnolog\u00edas disponibles, es posible incrementar la producci\u00f3n por \u00e1rea sin aumentar el \u00e1rea plantada, evitando la apertura de \u00e1reas destinadas a la preservaci\u00f3n ambiental, utilizando insumos agr\u00edcolas en cantidades correctas y eficientes para la producci\u00f3n, evitando p\u00e9rdidas que puedan causar da\u00f1os a el medio ambiente y de esta manera abrimos cada vez m\u00e1s la visi\u00f3n de que la agricultura sostenible es una aliada de la agricultura 4.0.<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Para Bassoi et al. (2019) la automatizaci\u00f3n en las zonas rurales es una realidad. Ocurre en todas las etapas de los sistemas de producci\u00f3n (preparaci\u00f3n y siembra, cosecha, tratamientos culturales, procesamiento, etc.) con el objetivo de incrementar la productividad; optimizaci\u00f3n del uso del tiempo, insumos y capital; reducci\u00f3n de p\u00e9rdidas de producci\u00f3n; aumentar la calidad de los productos y mejorar la calidad de vida de los trabajadores rurales. Sin embargo, la introducci\u00f3n de nuevos conceptos de agricultura de precisi\u00f3n y herramientas de la era digital, con gran conectividad e integraci\u00f3n de sensores y datos, ha generado nuevas demandas tanto en t\u00e9rminos de nuevos dispositivos como de integraci\u00f3n de sistemas, nuevos m\u00e9todos y protocolos. Debido a la complejidad de los procesos de producci\u00f3n agr\u00edcola, que incluyen aspectos biol\u00f3gicos, ambientales y socioecon\u00f3micos, la automatizaci\u00f3n constituye una frontera con enormes oportunidades de avance.<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Con el objetivo de ampliar conocimientos en este texto abordaremos algunos temas que est\u00e1n relacionados con el avance de la agricultura, tales como: la agricultura de precisi\u00f3n, el uso de drones y la agricultura digital.<\/span><\/p>\n

Agricultura de precisi\u00f3n\u00a0<\/b><\/h2>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La agricultura de precisi\u00f3n es una t\u00e9cnica de manejo que considera la variabilidad espacial y permite la aplicaci\u00f3n sitio espec\u00edfico de insumos, como fertilizantes, correctivos, pesticidas, semillas, agua y otros. Considerando tambi\u00e9n la variabilidad temporal, la agricultura de precisi\u00f3n permite un uso m\u00e1s racional de los insumos, en el momento, lugar y dosis correctos, con potenciales beneficios econ\u00f3micos y ambientales (EZENNE et al. 2019). Al ser la agricultura de precisi\u00f3n un sistema de manejo y gesti\u00f3n de la producci\u00f3n altamente dependiente de datos e informaci\u00f3n de campo (plantas, animales, suelo, clima, m\u00e1quinas, etc.), georreferenciada, digitalizada y de alto flujo, proporciona una base estructural y conceptual para conectar la agricultura. sistemas de producci\u00f3n al mundo digital, abriendo un canal para recopilar y compartir datos del campo (BASSOI et al., 2019).<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La agricultura de precisi\u00f3n puede entenderse como un ciclo que comienza con la recolecci\u00f3n de datos, el an\u00e1lisis e interpretaci\u00f3n de esta informaci\u00f3n, la generaci\u00f3n de recomendaciones, la aplicaci\u00f3n en campo y la evaluaci\u00f3n de resultados (GEEBERS; ADAMCHUK, 2010). De esta manera, la agricultura de precisi\u00f3n es una herramienta que ayuda a los productores en la toma de decisiones gerenciales en el manejo del cultivo, teniendo en cuenta la variabilidad espacial y temporal del cultivo para obtener el m\u00e1ximo retorno econ\u00f3mico y reducir el impacto ambiental (INAMASUET al., 2011). Es, por tanto, una cadena de conocimiento, en la que m\u00e1quinas, dispositivos, equipos y software son herramientas de recolecci\u00f3n de datos, que deben ser organizados e interpretados, generando informaci\u00f3n para apoyar la gesti\u00f3n (INAMASU; BERNARDI, 2014).<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La contribuci\u00f3n de las herramientas de agricultura de precisi\u00f3n a la sostenibilidad de los sistemas agr\u00edcolas va m\u00e1s all\u00e1 del mapeo de las necesidades de insumos, la producci\u00f3n y la extracci\u00f3n de nutrientes. Tambi\u00e9n pueden contribuir a la planificaci\u00f3n de la conservaci\u00f3n, como lo muestran Berry et al. (2003; 2005). Los autores demostraron la conservaci\u00f3n del suelo y del agua mediante el uso de tecnolog\u00edas espaciales integradas (GPS, teledetecci\u00f3n y Sistema de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica \u2013 sig), que ayudan en el an\u00e1lisis de las relaciones espaciales y temporales para una mejor comprensi\u00f3n del funcionamiento de estos sistemas. De esta manera, ser\u00eda posible seleccionar pr\u00e1cticas de manejo que maximicen el rendimiento y la calidad de los cultivos, concomitantemente con la optimizaci\u00f3n del uso de insumos y la reducci\u00f3n de las p\u00e9rdidas de suelo y agua de las \u00e1reas agr\u00edcolas (DELGADO; BERRY, 2008). Y esto se puede conseguir determinando la altimetr\u00eda, estableciendo caudales de agua y zonas con riesgo de erosi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La aplicaci\u00f3n de insumos a dosis variable ha sido la principal forma de utilizaci\u00f3n de herramientas de la agricultura de precisi\u00f3n en el manejo de cultivos (INAMASU; BERNARDI, 2014). La Figura 1 muestra un mapa de recomendaci\u00f3n de fertilizantes fosfatados establecido a partir de muestras de suelo georreferenciadas. Se observa que la aplicaci\u00f3n de fertilizantes sin considerar la variabilidad espacial puede generar impactos ambientales y econ\u00f3micos negativos y, por tanto, comprometer la sostenibilidad del sistema de producci\u00f3n agr\u00edcola (SANTOS et al., 2017; BERNARDI et al., 2016).<\/span><\/p>\n

\"Figura
Figura 1. Mapa de recomendaci\u00f3n de fertilizantes fosfatados. Fuente: Adaptado de Santos et al. (2017).<\/figcaption><\/figure>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La automatizaci\u00f3n es un sistema en el que los procesos operativos de la producci\u00f3n agr\u00edcola, ganadera y\/o forestal son monitoreados, controlados y ejecutados a trav\u00e9s de m\u00e1quinas y\/o dispositivos mec\u00e1nicos, electr\u00f3nicos o computacionales para incrementar la capacidad de trabajo humano (INAMASUET al., 2016). La agricultura de precisi\u00f3n tambi\u00e9n puede citarse como un caso de \u00e9xito en el uso de la automatizaci\u00f3n. Muchos dispositivos utilizados en la agricultura de precisi\u00f3n son equipos y m\u00e1quinas agr\u00edcolas con uso extensivo de sistemas electr\u00f3nicos y digitales (BASSOI et al., 2019)<\/span>.<\/span><\/p>\n

Agricultura digital\/ agricultura inteligente\/ granja inteligente<\/b><\/h2>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La literatura sobre agricultura inteligente (ai) o granja inteligente (sf) es reciente. Los r\u00e1pidos avances en Internet de las cosas (Internet de las cosas, IoT (VERDUM et al., 2016)) y la computaci\u00f3n en la nube est\u00e1n impulsando la agricultura inteligente (SUND-MAEKERET al., 2016) o la agricultura digital (BASSOI et al., 2019).<\/span>.<\/span> La base para el avance en este sector pasa por una combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de Internet y tecnolog\u00edas orientadas al uso de objetos inteligentes (BRETTELET al., 2014; LIAO et al., 2017).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Pero si la agricultura de precisi\u00f3n considera la variabilidad del campo, la agricultura inteligente va m\u00e1s all\u00e1, ya que establece acciones de gesti\u00f3n, no s\u00f3lo basadas en la ubicaci\u00f3n del campo, sino tambi\u00e9n en datos almacenados, reforzados por el contexto y situaci\u00f3n del cultivo, y a\u00fan potenciados. por datos recopilados en tiempo real (WOLFERT; S\u00d8RENSEN; GOENSE, 2014). De esta manera, existen interfaces y tecnolog\u00edas que se superponen y abarcan ideas como la agricultura de precisi\u00f3n y los sistemas de informaci\u00f3n de gesti\u00f3n en la agricultura, que se derivaron de la idea del sistema de informaci\u00f3n de gesti\u00f3n agr\u00edcola (Farm Management Integrated System, fmis). La fmis fue definida por S\u00f8rensen et al. (2010) como un sistema dise\u00f1ado para recolectar, procesar, almacenar y difundir datos en un formato estandarizado para realizar operaciones y funciones en propiedades rurales. La agricultura inteligente incorpora tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n en m\u00e1quinas, equipos y sensores de los sistemas de producci\u00f3n agr\u00edcola, y permite generar un gran volumen de datos e informaci\u00f3n con la progresiva inserci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n en el proceso (PIVOTO et al., 2017).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0El uso de herramientas agr\u00edcolas inteligentes es posible gracias a sensores desarrollados para su uso en agricultura. Seg\u00fan Lehmann et al. (2012), un sensor es un dispositivo electrot\u00e9cnico que responde a un est\u00edmulo f\u00edsico\/qu\u00edmico de una manera espec\u00edfica, y que puede transformarse en una cantidad f\u00edsica o una se\u00f1al, con fines de medici\u00f3n y\/o monitoreo por un instrumento (BASSOI et al., 2019)<\/span>.<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0La agricultura digital, debido al soporte computacional disponible para los usuarios, ha introducido un nuevo nivel de tecnolog\u00eda, que incluye rob\u00f3tica, teledetecci\u00f3n, geoprocesamiento, toma de decisiones y procesos estad\u00edsticos (BASSOI et al., 2019)<\/span>.<\/span> A esto se suma el surgimiento del IoT, que permite controlar objetos de forma remota a trav\u00e9s de una red, creando una integraci\u00f3n directa entre el mundo f\u00edsico y los sistemas basados en computadoras (LEHMANN et al., 2012). La aplicaci\u00f3n de conceptos de IoT en el \u00e1rea agr\u00edcola tiene un gran potencial de crecimiento, ya que tecnolog\u00edas como la Red de Sensores Inal\u00e1mbricos (RSSF) y la Identificaci\u00f3n por Radio Frecuencia (RFID) son cada vez m\u00e1s accesibles y de bajo costo. As\u00ed surgen las llamadas granjas inteligentes (KALOXYLOS et al., 2012), en las que el agricultor utiliza estas tecnolog\u00edas, asociadas a la localizaci\u00f3n m\u00f3vil y al seguimiento y seguimiento de objetos en tiempo real.<\/span><\/p>\n

Drones<\/b><\/h3>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Una de las tecnolog\u00edas utilizadas en la agricultura de precisi\u00f3n son los drones o tambi\u00e9n conocidos como UAV (Veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados) <\/span>(GON\u00c7ALVES; CAVICHIOLI, 2021).<\/span> Inicialmente desarrollados por industrias militares, los drones adquirieron nuevas tareas en otros espacios, como la agricultura. (MESQUITA, ARIOSTO, 2014).<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Los drones existen en varios modelos, desde los m\u00e1s simples hasta los m\u00e1s complejos, desde los que realizan diversas funciones hasta los que se utilizan para el ocio. Los drones tienen tres tipos de variedad, que pueden ser: drones de ala fija, drones multirotor y drones monorotor. (SENAR, 2018). Ellos <\/span>Son capaces de mostrarnos im\u00e1genes que dif\u00edcilmente podr\u00edamos ver porque cuentan con c\u00e1maras de alta calidad, recogiendo im\u00e1genes de alta definici\u00f3n en lugares concretos y de dif\u00edcil acceso. Las c\u00e1maras de drones se dividen en dos tipos, siendo las c\u00e1maras RGB y NIR y las c\u00e1maras multiespectrales. (DRONES E INGENIER\u00cdA, 2020).<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Con la modernizaci\u00f3n en el campo, los drones est\u00e1n cada vez m\u00e1s disponibles, ya sea para peque\u00f1os o grandes productores. Seg\u00fan Bruna Eduarda Meinen Feil (2018), las ventajas del uso de drones en la agricultura son: reducir el tiempo dedicado a monitorear el \u00e1rea cultivada, mapear \u00e1reas de dif\u00edcil acceso, descubrir adversidades en la agricultura (como plagas, enfermedades y exceso o escasez). de riego), midiendo la concentraci\u00f3n de agua y nutrientes en el suelo, costo reducido e im\u00e1genes de alta calidad (GON\u00c7ALVES; CAVICHIOLI, 2021). Sus desventajas son: restricciones de vuelo con l\u00edmites de altura, radio de operaci\u00f3n y ubicaciones inapropiadas como aeropuertos, documentaci\u00f3n requerida para pilotar los drones y en algunos drones multirrotor, el corto tiempo de operaci\u00f3n en el aire (MEINEN FEIL, 2018).<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0En apenas unos a\u00f1os, los drones se han modernizado en toda su composici\u00f3n y as\u00ed han pasado a beneficiar a sectores que hasta entonces no contaban con mucha tecnolog\u00eda, como el sector agr\u00edcola. Actualmente, son m\u00e1s accesibles para los productores que pueden comprar equipos o alquilarlos, aumentando as\u00ed la productividad de los cultivos. (GIRALDELI, 2019). Seg\u00fan Bastos (2015), estas son las actividades que realizan los drones en el campo que merecen ser destacadas: El an\u00e1lisis de cultivos es quiz\u00e1s el principal uso de los drones en la agricultura, detectan plagas o enfermedades, malas plantaciones, exceso o escasez de riego y control de cultivos. an\u00e1lisis, a trav\u00e9s de un software que captura im\u00e1genes.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0El dron flota bajo el cultivo capturando im\u00e1genes que se organizan cronol\u00f3gicamente en un software, lo que permite comprobar el desarrollo del cultivo. (BASTOS, 2015). A trav\u00e9s de im\u00e1genes capturadas por drones durante su vuelo y el uso de software, es posible realizar mediciones en campo. Con las im\u00e1genes captadas por drones es posible delimitar \u00e1reas, seleccionar las mejores ubicaciones para realizar siembras e incluso demarcar fuentes de agua y r\u00edos para su preservaci\u00f3n (figura 2) (GIRALDELI, 2019).<\/span><\/p>\n

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Figura 2 \u2013 Dron agr\u00edcola utilizado para fumigar cultivos. Fuente: Adaptado de aegro, 2022.<\/figcaption><\/figure>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Con la alta tecnolog\u00eda en drones, su precisi\u00f3n se ha vuelto excelente para fumigar en lugares espec\u00edficos, reduciendo el costo de productos qu\u00edmicos, fumigando solo las \u00e1reas necesitadas, reduciendo el costo de insumos hasta en 50% (GIRALDELI, 2019). <\/span>Conozca las obligaciones y normas para el uso de drones en agricultura.<\/span><\/a><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Tambi\u00e9n seg\u00fan Ana L\u00edgia Giraldeli (2019), con el uso de drones en la agricultura tambi\u00e9n es posible:<\/span><\/p>\n