Agricultura de precisión para la corrección de ambientes con elevado valor de sodio intercambiable

En los últimos años la suba de los precios de los principales granos, y sobre todo de la soja, junto con el aumento del valor del capital tierra, ha despertado en los productores del mundo y del Uruguay la necesidad de producir cada vez más eficientemente, y obtener la mayor producción posible por superficie. Al mismo tiempo, tanto la preocupación por la sustentabilidad de los sistemas productivos, como por la contaminación ambiental impulsa a los empresarios rurales a buscar tecnologías, que maximicen la eficiencia de uso de los insumos en general, preservando el medio ambiente La agricultura por ambientes o de precisión parece ofrecer soluciones a esta problemática. El manejo de cultivos diferenciando por las características del ambiente de producción, tiene como objetivos reducir costos, aumentar la productividad y hacer un uso más eficiente de los insumos (Bongiovanni, 2004). Mediante el conocimiento de la forma en que varían los rendimientos y el modo en que se relacionan con características intra-chacra, sería posible modificar el actual manejo uniforme de los cultivos hacia uno que considere los requerimientos específicos de cada sitio del campo. Así se realizaría lo necesario en el lugar y momento correctos, en la forma adecuada, lográndose mejorar los beneficios económicos y/o reducir el impacto en el ambiente (Plant, 2001). En este marco el manejo de nutrientes y limitantes químicas de suelo toma un papel prioritario al ser los fertilizantes y enmiendas los principales costos de producción agrícolas, y por los potenciales riesgos de contaminación asociados a ellos. Una de las limitantes de la producción de cultivos es la presencia de sodio (Na) en cantidades relativamente altas. Excepto en el cultivo de arroz, el Na es considerado un nutriente beneficioso para los cultivos, dentro de ciertos rangos. Hay especies adaptadas a la presencia de Na. Sin embargo, la mayoría de los cultivos de secano presentan cierto grado de susceptibilidad a este elemento. Muchos trabajos muestran la efectividad de la aplicación de yeso para disminuir los efectos del problema de Na en el complejo de intercambio de cationes de los suelos Costa y Godz (1999). En Uruguay existen escasos estudios que relacionen el nivel del sodio en el suelo con el rendimiento de los cultivos. Dada la superficie ocupada por este elemento en algunos de los suelos predominantes en la zona agrícola de Uruguay se planteó este trabajo, con el objetivo de realizar una caracterización y diferenciación de ambientes, y evaluar el impacto de la aplicación sitio-especifica de yeso agrícola en los ambientes afectados por sodicidad. Las hipótesis planteadas en este trabajo experimental fueron: Hipótesis 1: la utilización de herramientas de agricultura de precisión (ejemplo, análisis de imágenes satelitales; monitores de rendimiento; relevamiento plani-altimétrico; sensores remotos montados en aviones no tripulados (Unmanned Aerial Vehicle o UAV), entre otros permite diferenciar ambientes en base a su potencial de productividad. Hipótesis 2: la aplicación de yeso agrícola en ambientes de bajo potencial, donde existen suelos con elevados niveles de Na intercambiable, pueden ser mejorados en su condición química (reducción del PSI). El objetivo de este trabajo fue reducir los niveles de Na intercambiable en el suelo mediante la aplicación de yeso.

Análisis de componentes principales con datos georreferenciados : una aplicación en agricultura de precisión

La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.

Planificación de trayectorias bi-objetivo en robótica aérea para agricultura de precisión

Este trabajo presenta las experiencias y resultados obtenidos al aplicar tecnicas de planificacion de trayectorias para vehıculos aereos no tripulados con el objetivo doble de tomar imagenes aereas de alta resolucion para realizar mosaicos de cultivos asi como recoger los datos recopilados por motas o sistemas sensoriales inalambricos con capacidad de crear y gestionar redes. Dichas redes son utilizadas para la monitorizacion y evaluacion de tendencias en variables como la temperatura o humedad.

Sistema Topcon 350: guiado hacia la agricultura de precisión

En este artículo presentamos las características técnicas principales, el procedimiento de calibración y uso, así como las sensaciones que tuvimos al probar el sistema de guiado 350 de Topcon durante una jornada de campo el 20 de diciembre de 2012 en Yuncos de Henares (Guadalajara)

Flota de vehículos aéreos para fotografía de alta resolución en aplicaciones de agricultura de precisión. Proyecto RHEA.

El proyecto RHEA se basa en la cooperación entre vehículos autónomos de tierra y aire con el objetivo de realizar ciertas tareas asociadas al ámbito de la agricultura de precisión. En concreto, la eliminación selectiva de malas hierbas a partir de su identificación basada en fotografía aérea de alta resolución y baja altura. El objetivo del presente trabajo es el de describir la flota de vehículos aéreos encargados de la adquisición de las imágenes, tanto desde el punto de vista de las unidades específicamente desarrolladas para este proyecto como de la aplicación software desarrollada para tal efecto.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados.

Variabilidad en la distribución de semillas de maíz : una revisión

p.101-121

Variabilidad en la distribución de semillas de trigo de una sembradora en tres regímenes de labranza, impacto en el establecimiento y desarrollo del cultivo

p.123-132

Caracterización de las principales cadenas agroalimentarias en Argentina y Brasil

Cada día es mayor la demanda de alimentos a nivel mundial y menor su oferta debido a múltiples razones, por eso que es de gran importancia encontrar las mejores prácticas para que la cadena de suministro de productos alimenticios sea más eficiente y productiva, no sólo con el fin de llegar a la mayor población posible, sino también de mejorar los rendimientos de cada uno de los participantes de la misma. Este proyecto busca analizar las tres principales cadenas agroalimentarias de Argentina y Brasil, con el fin de determinar su desempeño actual, su grado de madurez y su productividad; para lograr esto, primero se va a levantar la información pertinente al tema, luego se identificarán las mejores prácticas en la cadena de suministro para los tres productos más importantes de la canasta básica de ambos países, posteriormente se analizará el desempeño de las agrocadenas y por último se determinará la madurez y productividad de las mismas. La metodología utilizada en este documento se basa principalmente en la búsqueda de información en fuentes gubernamentales y oficiales de cada país para obtener información verídica, confiable y actualizada. Estas fuentes nos aportarán la información que junto con un análisis propio permitirá cumplir los objetivos del proyecto. El resultado de estos datos es de gran importancia, ya que con la investigación realizada se podrán identificar las buenas prácticas para enriquecer el análisis o identificar las malas prácticas y así, proponer modelos que permitan el manejo eficiente de las agrocadenas buscando su desarrollo y perdurabilidad.

Red GNSS de InlandGEO en la Comunidad de Madrid: Aplicaciones en Tiempo Real

Se exponen aquí los desarrollos llevados a cabo para instalar y hacer operativa una red de Estaciones Permanentes GNSS, en la Comunidad de Madrid, con el fin de generalizar la disponibilidad pública, en todo el ámbito geográfico de la CAM, de las correcciones diferenciales de GNSS, contribuir a la densificación del Marco de Referencia ETRS89, y disponer de una Red GPS de altas prestaciones (GPS, GLONASS y la paulatina entrada GALILEO) con una idónea geometría, para proyectos de investigación en el marco de la CAM, tanto en Postproceso como en Tiempo Real. Se comentan aquí los pasos realizados para su instalación y entrada en operación, el cálculo preciso de sus coordenadas con el software BERNESE, análisis de precisiones y el desarrollo de un test de calidad a fin de comprobación las soluciones que da la red en tiempo real, comprobación de las soluciones en postproceso y comprobación del alcance de precisión del sistema. Crear un entorno de precisión sobre nuevas aplicaciones de Redes GPS de TOPCON en Agricultura de Precisión, Control de Maquinaria y posicionamiento de equipos topográficos para empresas, organismos y particulares de la CAM.

Planificación y supervisión de flotas de robots autónomos en tareas agrícolas

El control seguro y efectivo de las malas hierbas según los principios establecidos por la Agricultura de Precisión requiere una tecnología específica, avanzada y de coste asumible dentro de los márgenes de beneficio. El uso de plataformas móviles autónomas tanto terrestres como aéreas equipadas con sistemas de percepción innovadores, sistemas inteligentes de toma de decisión y herramientas que permitan la aplicación precisa de los tratamientos herbicidas, reduce el coste asociado a la operación así como los potenciales daños ambientales y el riesgo para los agricultores. Varios son los grupos internacionales de investigación dedicados al desarrollo de tecnologías basadas en sistemas robóticos capaces de optimizar las operaciones complejas implicadas en este tipo de tratamientos de precisión. El desarrollo de sistemas autónomos de ayuda al tratamiento preciso, tanto de cultivos extensivos (malas hierbas) como de leñosos, es el objetivo principal del proyecto RHEA (Robot Fleets for Highly Effective Agriculture and Forestry Management), financiado por el 7º Programa Marco de la CE y dirigido a minimizar los insumos (agroquímicos, combustible, etc.) a la vez que garantizar la calidad y seguridad del producto así como cubrir totalmente el campo independientemente del tamaño que éste tenga. RHEA propone utilizar una flota de robots pequeños/medianos tanto aéreos como terrestres para la inspección/monitorización y posterior aplicación de fitosanitarios, lo que presenta múltiples ventajas frente al tratamiento basado en la habitual máquina de mayores dimensiones y más tradicional. Entre otras, una flota de robots de tamaño pequeño/mediano reduce el impacto sobre la compactación del suelo e interactúa de un modo más seguro con los operarios, ya que la detección e interacción se puede distribuir en varios sistemas de detección y gestión de fallos como los propuestos en la presente tesis. El trabajo de investigación presentado en esta tesis se ha desarrollado dentro de este proyecto europeo y está relacionado con el diseño, desarrollo y evaluación del nivel más alto de la arquitectura RHEA, en otras palabras, con los tres aspectos fundamentales para conseguir que los robots de la flota ejecuten el trabajo eficientemente y sin intervención humana, es decir, con la planificación, la supervisión y la gestión completa e integrada de las tareas de inspección y tratamiento...

Segmentación automática de texturas en imágenes agrícolas

El control de malas hierbas en grandes extensiones de terreno resulta costoso y a veces contaminante desde el punto de vista medioambiental. El avance en los últimos años de los sistemas de control y automatización en agricultura ha favorecido la aparición del concepto de Agricultura de Precisión (AP), para intervenir o actuar sobre el cultivo, en el momento adecuado y en el lugar preciso. La presente tesis se ha desarrollado en el marco de dos proyectos de investigación a nivel nacional y uno europeo. Este último dentro del VII programa Marco de la Unión Europea, cuyo principal objetivo era implementar técnicas de AP de forma más eficiente mediante flotas de robots. En todos ellos, que han involucrado robots, éstos están equipados con sus correspondientes sistemas de Visión Artificial con el fin de identificar la existencia de determinadas texturas de interés con fines de tratamientos específicos o navegación segura de los vehículos, evitando obstáculos u otros elementos existentes en el campo de trabajo. Para la consecución de los objetivos mencionados resulta necesario el análisis de las imágenes procedentes de los campos de cultivo. Estas imágenes están constituidas por diferentes elementos que en su conjunto contienen diferentes tipos de estructuras, tales como: a) plantas verdes alineadas en forma de surcos o dispersas según se trate de cultivo o malas hierbas; b) suelo que constituye el sustrato; c) cielo u otros componentes añadidos. Todos ellos constituyen lo que desde el punto de vista del tratamiento de imágenes se conoce como texturas...

Guía de buenas prácticas para el análisis de la variabilidad espacial del rendimiento en lotes de producción agrícola.

En los últimos años se han difundido, en la región productora de granos de la Provincia de Córdoba, la utilización de tecnologías de agricultura de precisión (monitores de rendimiento, GPS, sensores geofísicos) que permiten medir y en consecuencia, manejar diferenciadamente la variabilidad espacial intralote, tanto de los rendimientos como de propiedades del sitio (suelo, terreno, nutrientes). Los mapas de rendimiento y de suelo a escala de lote (intralote) proveen indicadores de riesgos asociados con la producción y constituyen herramientas claves para implementar el manejo sitio-específico en agricultura de precisión. Estos mapas deben ser realizados desde los datos que producen las nuevas maquinarias. La identificación de zonas homogéneas, surge como una necesidad para el manejo de la variabilidad espacial del rendimiento; éstas se interpretan como conjuntos de sitios con una misma combinación de factores limitantes de la producción y por tanto con una misma demanda para maximizar la producción. La delimitación de zonas homogéneas se realiza utilizando los datos georreferenciados de rendimiento y/o de sitio, pero el óptimo uso de la información espacial disponible, demanda nuevos desarrollos estadístico-computacionales. Las dependencias espaciales de los rendimientos y de las propiedades del sitio son actualmente abordadas con modelos geoestadísticos clásicos, con métodos multivariados y con modelos estadísticos contemporáneos como los modelos mixtos de covarianza espacial. Cuando los datos de suelo se obtienen por sitio en varios años, la zonificación podría depender también de la variabilidad temporal de las mediciones. La variabilidad temporal en las propiedades de sitio impacta en las zonificaciones y consecuentemente en las predicciones de rendimientos. Nuestro grupo de investigación en Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, ha desarrollado algoritmos computacionales para el análisis de la variabilidad espacial de los rendimientos intralote, contemplando simultáneamente la correlación espacial y la variabilidad temporal. A través del software de desarrollo nacional InfoStat y su interfase con el software R, se han implementado diversas técnicas para el análisis exploratorio de datos georeferenciados y el análisis de la variabilidad espacial así como para la delimitación de zonas homogéneas y funciones para la predicción del rendimiento utilizando variables regionalizadas de sitio como predictoras. InfoStat es utilizado en ámbitos estatales y privados (INTA, Universidades, Semilleros y Empresas de gestión de la producción agrícola). Numerosos grupos de técnicos, docentes y/o investigadores demandan capacitación y asesoramiento en el uso de nuevas aplicaciones y análisis que se pueden realizar con este software. La posibilidad de publicar nueva documentación para apoyar el análisis estadístico de información proveniente de lotes en producción de cultivos de grano es importante para la región central y sur de la Provincia de Córdoba, donde están ya instaladas las capacidades para captura intensiva de datos desde nuevas maquinarias precisas. El objetivo de la presente propuesta es difundir, a través de la edición de un libro, con ejemplos ilustrativos del paso a paso del análisis estadístico para el estudio de variabilidad espacial del rendimiento intralote.

Desarrollo de un sistema para supervisión de pastoreo

59 p.

Diseño e implementación de un sistema de detección de malezas en cultivos Cundiboyacenses

74 p.