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12 potenciales usos para los SANTS en la agricultura

En Dakota del Sur, existen 82 billones de razones por las que el estado está interesado en los sistemas de aeronaves no tripuladas (SANTS). Durante los próximos 10 años, muchas de esas razones podrían traducirse en beneficios reales. La agricultura de precisión, según dicen los expertos, está llamada a hacerse con el mercado.

Aunque está tecnología parece tener mucho valor tanto para los agricultores como los negocios agrícolas, no hay pruebas que indiquen que se vaya a aplicar pronto.

“Uno de los principales obstáculos a la hora de adoptar el SANTS en la agricultura, es la falta de pruebas en relación al concepto y la metodología que se utilizaría por el SANTS para el control de cultivos y ganadería,” declara John Nowatzki, especialista de sistemas de maquinaría agrícola de la North Dakota State University. Con el lanzamiento de un proyecto en el University’s Carrington Research Extension Center (CREC) en 2014, los investigadores evaluaron la utilidad y la efectividad de los SANTS en la gestión de cultivos y ganadería.

“Actualmente, existen muchos productores, compañías de consultoría e industrias agrícolas de baja precisión en Dakota del Norte que están interesados en adoptar la tecnología SANTS,” argumenta. “Nuestra investigación proveerá la información y las herramientas necesarias para que dichas compañías utilicen con éxito la tecnología SANTS en la agricultura. La investigación también proporcionará conocimientos técnicos del SANTS aplicado a la agricultura.”

El Centro también espera desarrollar sistemas de apoyo a la hora de tomar decisiones que podrán ser utilizados y refinados por las industrias SANTS.

 

 

 

 

 

A continuación tenemos 12 objetivos y descubrimientos preliminares.

1 Identificar apariencias de plantas y poblaciones de plantas en el maíz, soja y girasol. Los investigadores midieron la aparición de plantas y la población dos veces (una semana después del plantado y 12 días después del plantado) en múltiples localizaciones del campo. Las imágenes de múltiples espectros recogidas por los SANTS durante el mismo periodo serán corregidas, calibradas y procesadas para detectar plantas del cultivo en los alrededores. La población de plantas será computada por cada metro de área cuadrada para generar un mapa de la localización de plantas.

Descubrimientos. Una cámara Sony NEX 5 en el Draganflyer X4-C, con una resolución espacial de 0,9 cm de imágenes de múltiples espectros, recogió información sobre los cultivos de maíz. Un software llamado Matlab fue utilizado para recoger dicha información.

“El índice de diferencia normalizada vegetativa (NDVI) recogido por el SANTS fue utilizado con éxito para predecir la fecha de la madurez fisiológica de una variedad de soja experimental,” comenta Mike Ostlie, CREC. “La población de plantas de maíz fue medida mediante el SANTS y contada a nivel de campo. Descubrimos una buena correlación cuando las plantas de maíz eran muy pequeñas.”

2 Identificar cualquier deficiencia de nitrógeno en el maíz y el trigo. Los investigadores utilizaron sensores ópticos para establecer el NDVI cuando el maíz estaba en las fases de crecimiento V-5 y V-8 en múltiples localizaciones de los campos. Los datos en formas de imágenes infrarrojas obtenidos mediante el SANTS los mismos días, serán corregidos, calibrados y procesados buscando deficiencias de nitrógeno.

Descubrimientos. Los valores NDVI generados por las imágenes fueron comparados con los datos reales obtenidos a nivel de campo para establecer la precisión y la capacidad de utilizar el sistema de sensores del SANTS para identificar valores NDVI que pueden ser utilizados para aplicarlos en los ratios variables de aplicación de nitrógeno durante la temporada. Los investigadores también recogieron datos NDVI del trigo en su fase de floración y lo compararon con los datos del SANTS.

“Comparamos los datos GreenSeeker con los datos obtenidos por el SANTS en relación al trigo,” declara Ostlie. “La deficiencia de nitrógeno se detectó de manera similar en ambas plataformas. Los valores fueron distintos en ambos sistemas de recolección de datos, pero las diferencias en relación a los tratamientos fueron similares.”

3 Conocer temprano la salud de la planta. Los investigadores utilizarán la diversidad de los estudios entre el trigo de primavera, la soja y el maíz realizados por el CREC para identificar tendencias al principio de la temporada que podrían tener impacto en el potencial rendimiento, en los valores de nutrientes y en el vigor de la planta.

Descubrimientos. Las imágenes de múltiple espectro se obtuvieron en la misma línea de tiempo en la que los investigadores recogieron datos a nivel de campo relacionados a los mismos parámetros medidos.

“Tanto los sensores Greenseeker como las imágenes aéreas pudieron predecir relativamente el trigo de primavera y el potencial de rendimiento del trigo duro mientras el cultivo todavía estaba verde,” apunta Ostlie.

4 Conocer los síntomas de las enfermedades. Parte del enfoque de un sistema a la hora de gestionar una enfermedad es conocer la incidencia y la severidad de la enfermedad en un campo para que los productores puedan gestionar mejor ese cultivo o campo en las próximas temporadas.

Los colaboradores del CREC identificarán un rango de severidades de enfermedad mediante pruebas de investigación. Los primeros cultivos y enfermedades a ser investigadas serán la sclerotinia (moho blanco) tanto en la soja como en los frijoles. También se investigará y cuantificará la septoria.

Descubrimientos. Las imágenes fueron recogidas de pruebas de enfermedades de cereal y legumbres. Los datos todavía no han sido analizados.

5 Buscar síntomas de daño por insectos. Los productores de cultivos necesitan monitorizar los cultivos buscando daños por insectos para determinar las necesidades y las cantidades de insecticidas que deben aplicar durante la temporada.

Descubrimientos. El daño por insectos y la investigación de identificación todavía está en curso.

6 Monitorizar infestaciones de maleza. Los productores de cultivos necesitan monitorizar los cultivos en búsqueda de infestaciones para determinar las necesidades, ubicaciones y cantidades de aplicaciones de herbicida necesarias durante la temporada.

Descubrimientos. “El GreenSeeker no facilitó mucha información sobre el control de maleza, y tampoco lo hizo el primer escaneado de las imágenes conseguidas mediante el SANTS,” comenta Ostlie. “Sin embargo, con las imágenes del SANTS, se puede hacer objetivo una cierta área en concreto. En este caso, analizamos el control de maleza entre las hileras de trigo y encontramos una buena correlación con el estimado visual de control de maleza. La maleza que crece en parches y que requiere medidas especiales de control, como pueden ser el cardo de Canadá y el algodoncillo común, puede ser mapeada para utilizarse durante las aplicaciones de herbicida u operaciones de labrado.”

7 Notar estrés hídrico en cultivos regados. Los productores que riegan sus cultivos necesitan monitorizar el estrés hídrico para gestionar el calendario de riegos.

Descubrimientos. El nuevo equipamiento de imágenes térmicas será utilizado para el monitorizado de estrés hídrico en 2015.

8 Notar el impacto de la labranza y de la rotación de cultivos. Los productores tienen que monitorizar el impacto de la labranza y de la rotación de cultivos en relación al crecimiento, vigor y retorno del cultivo para llevar a cabo la selección anual de cultivos para sus campos.

Descubrimientos. La investigación es continua. Los resultados todavía no están disponibles.

9 Determinar la actividad reproductiva de líderes de rebaños y animales bovinos hembra. El éxito reproductivo es crítica para una producción bobina rentable. La monitorización a tiempo real de la actividad reproductiva y del movimiento de los toros y vacas puede alertar a los productores sobre problemas de movilidad y de comportamiento reproductivo.

Descubrimientos. La investigación es continua. Los resultados todavía no están disponibles.

10 Tomar la temperatura de los animales y de las superficies de corrales de engorde de ganado en varias zonas. Los gestores de corrales de engorde deben monitorizar el calor de las superficies y relacionarlo con las temperaturas corporales reales de los animales para mitigar el estrés. Las pilas de abono pueden ser monitorizadas remotamente para determinar con mayor facilidad la necesidad de ventilación.

Descubrimientos. Los investigadores medirán la temperatura de la superficie de varios materiales de cama animal utilizando termómetros de campo. Se recogerán datos de imágenes térmicas utilizando SANTS para detectar la temperatura de superficie de los corrales de engorde de ganado. La investigación es continua. Los resultados todavía no están disponibles.

11 Detectar animales bovinos con enfermedades en los pastos. Los productores bovinos necesitan identificar los animales enfermos tan pronto como sea posible para tratarlos o aislar a los animales enfermos.

Descubrimientos. La investigación es continua. Los resultados todavía no están disponibles.

12 Identificar animales con disposiciones extremas. Los animales serán monitorizados tres veces al día para detectar comportamientos negativos. Se compararán las imágenes de espectros múltiples con los datos a nivel de campo para establecer la precisión y la habilidad del SANTS a la hora de identificar a los animales problemáticos. Este sistema de recolección de datos será utilizado tres veces durante el verano, época del apacentamiento de los animales.

Descubrimientos. La investigación es continua. Los resultados todavía no están disponibles.

“Esta industria todavía está en su más tierna infancia,” afirma Ostlie. “Se supone que ofrecerá una gran mejora en la rapidez de procesamiento y en la facilidad con la que se recogen y visualizan los datos. Todavía tenemos muchos datos que analizar de esta pasada temporada, pero seguiremos esforzándonos en la investigación durante el 2015 para ver que otra información puede ser cosechada por dicha nueva tecnología.”

12 potenciales usos para los SANTS en la agricultura обновлено: Febrero 10, 2016 автором: admin

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