{"id":39543,"date":"2024-09-27T09:59:41","date_gmt":"2024-09-27T13:59:41","guid":{"rendered":"https:\/\/smartcherry.cl\/?p=39543"},"modified":"2024-11-04T10:54:52","modified_gmt":"2024-11-04T14:54:52","slug":"conceptos-claves-de-agricultura-digital-y-algunas-aplicaciones-en-agroclimatologia-y-teledeteccion-en-el-cultivo-de-cerezo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartcherry.cl\/en\/agricultura-de-precision\/conceptos-claves-de-agricultura-digital-y-algunas-aplicaciones-en-agroclimatologia-y-teledeteccion-en-el-cultivo-de-cerezo\/","title":{"rendered":"Conceptos clave de agricultura digital y algunas aplicaciones en agroclimatolog\u00eda y teledetecci\u00f3n en el cultivo de cerezo"},"content":{"rendered":"

Carlos Tapia T., Ing. Agr\u00f3nomo, M. Sc. – Director T\u00e9cnico \u2013 Avium. – David Gonz\u00e1lez O., Ing. Agr\u00f3nomo. – Diego Humeres M., Ing. Agr\u00f3nomo. – Nicolas Mart\u00ednez G., Ing. Inform\u00e1tico.\u00a0Dpto. Riego Clima y Tecnolog\u00eda \u2013 Avium.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito agron\u00f3mico actual, circulan conceptos que generan confusi\u00f3n. T\u00e9rminos como\u202fagricultura de precisi\u00f3n<\/em>,\u202fagricultura digital<\/em>, y las fases numeradas de Agricultura 2.0, 3.0 y 4.0 han tomado protagonismo en las discusiones t\u00e9cnicas.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

La numeraci\u00f3n de agricultura 1.0 hace referencia a los inicios de la agricultura con la invenci\u00f3n del arado. A partir de la era industrial la numeraci\u00f3n es 2.0, con la aparici\u00f3n de las m\u00e1quinas a vapor. No hay que olvidar una especie de agricultura 2.5 que esta nomenclatura omite, en donde tendr\u00eda cabida la \u201crevoluci\u00f3n verde\u201d. <\/p>\n\n\n\n

En los a\u00f1os 80 \u2013 90\u2019s se comenz\u00f3 a utilizar el concepto \u201cagricultura de precisi\u00f3n\u201d, con un enfoque en el estudio de la variabilidad espacial y temporal. Es decir, como se comportan variables claves al moverse de una ubicaci\u00f3n a otra y de una fecha a otra. De esta manera, se hicieron populares los t\u00edpicos \u201cmapas\u201d con los que estamos familiarizados hoy en d\u00eda en el agro. Hasta este punto, hablamos de una \u201cagricultura 3.0\u201d.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Estamos aplicando agricultura de precisi\u00f3n por ejemplo, cuando utilizamos un sensor de inductancia electromagn\u00e9tica para mapear suelo previo a establecer un proyecto, mapas de NDVI, u otro tipo de mapeos que nos permitan identificar \u201czonas\u201d, aqu\u00ed est\u00e1 la clave, el identificar zonas en base a la variabilidad espacial que nos permita tomar decisiones, lo cual, en agricultura de precisi\u00f3n se conoce como \u201czonas de manejo\u201d. <\/p>\n\n\n\n

La \u201cagricultura 4.0\u201d surge durante los \u00faltimos a\u00f1os, junto a una explosi\u00f3n en fuentes de informaci\u00f3n que han dado el impulso a la tambi\u00e9n conocida como \u201cagricultura inteligente\u201d, esto engloba el uso de las estaciones meteorol\u00f3gicas, sondas de riego, teledetecci\u00f3n satelital, teledetecci\u00f3n a baja altitud, cosechadoras autom\u00e1ticas, drones agr\u00edcolas, software de gesti\u00f3n agr\u00edcola, crop scouting, inteligencia artificial, entre otras tecnolog\u00edas. <\/p>\n\n\n\n

Pero, con la gran cantidad de datos el siguiente desaf\u00edo es construir conocimiento. Para esto es clave el an\u00e1lisis de datos, la utilizaci\u00f3n de estad\u00edstica, modelamiento matem\u00e1tico, machine learning, entre otras metodolog\u00edas que nos permitan identificar tendencias, relaciones, elaborar modelos predictivos y desarrollar nuestras propias conclusiones para la toma de decisiones. <\/p>\n\n\n\n

Aplicaciones pr\u00e1cticas de agricultura inteligente en el cultivo de cerezo: Estaciones agrometeorol\u00f3gicas<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Uno de los factores claves que incidieron en la baja productiva de la temporada 2023-2024, identificado por el equipo t\u00e9cnico de Avium a trav\u00e9s de miner\u00eda de datos aplicada a variables agroclim\u00e1ticas en un gran n\u00famero de estaciones meteorol\u00f3gicas, segmentadas por zonas agroclim\u00e1ticas y asociadas a par\u00e1metros productivos en distintas combinaciones, fue el vuelo de abejas. (Equipo T\u00e9cnico Avium, 2024) (https:\/\/smartcherry.cl\/opinion-expertos\/avium-analisis-tecnico-de-la-temporada-2023-2024\/).\u00a0<\/a><\/p>\n\n\n\n

Con an\u00e1lisis de datos de estaciones agrometeorol\u00f3gicas, podemos visualizar temporadas pasadas de vuelo de abeja y compararlas con la actual, como en la figura 1.  <\/p>\n\n\n\n

Figura 1. Horas de vuelo de abejas (T>15 \u00b0C y Rad> 300 W\/m2), \u00faltimas 2 temporadas desde el 01 al 19 de septiembre, en 4 localidades VI y VII Regi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

\"\"
Fuente: Avium, 2024. Reporte fenol\u00f3gico semana 38, Tp. 2024-2025.\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

El factor vuelo de abejas, se relaciona directamente con el periodo efectivo de polinizaci\u00f3n. Los procesos de polinizaci\u00f3n y fecundaci\u00f3n dependen en gran medida de las condiciones ambientales. Durante septiembre\/octubre de la temporada 2023-2024 las condiciones no fueron favorables, especialmente cuando hacemos referencia al factor radiaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

De la misma manera es posible analizar y comparar par\u00e1metros temporada tras temporada de otras variables clave, como lo son las horas de fr\u00edo, grados d\u00eda, d\u00edas con heladas, \u00edndice de estr\u00e9s, entre otros. Contar con esta informaci\u00f3n actualizada y contrastada con un hist\u00f3rico permite leer temporadas, tomar decisiones y construir conocimiento de manera objetiva. <\/p>\n\n\n\n

Aplicaciones pr\u00e1cticas de agricultura de precisi\u00f3n en el cultivo de cerezo: Teledetecci\u00f3n<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Por lo general, en la pr\u00e1ctica se realiza teledetecci\u00f3n a gran altura a trav\u00e9s de sat\u00e9lites, y a baja altura por medio de drones, avionetas u otros veh\u00edculos a\u00e9reos, generalmente no tripulados. Para efectuar teledetecci\u00f3n se requiere de una plataforma (sat\u00e9lite, drone, etc) + sensor, esto permite realizar capturas a\u00e9reas; \u00e9stas deben estar georreferenciadas para posteriores procesamientos y an\u00e1lisis.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Los datos a analizar provienen de dos tipos de sensores: \u201cpasivos\u201d y \u201cactivos\u201d. <\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Sensores pasivos: capturan energ\u00eda reflejada (reflectancia o emisividad). Ejemplos: c\u00e1maras RGB, multiespectrales, t\u00e9rmicas \u00f3 hiperespectrales.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n
    • Sensores activos: emiten energ\u00eda y cuantifican el \u201crebote\u201d de esta. Ejemplo, sensores LiDAR, SAR (Radar de apertura sint\u00e9tica), entre otros.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Para construir el cl\u00e1sico \u00edndice NDVI (ecuaci\u00f3n 1), se requiere cuantificar la energ\u00eda reflejada (reflectancia) en longitudes de onda cercanas al color rojo (RED @660 nm) e infrarrojo cercano (NIR @850 nm). Para esto la plataforma utilizada debe contar con una c\u00e1mara multiespectral. En la ecuaci\u00f3n 1, se presenta el c\u00e1lculo de NDVI (\u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada), el cual var\u00eda de -1 a 1, y se relaciona con la expresi\u00f3n vegetativa. <\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

      En agricultura de precisi\u00f3n una pr\u00e1ctica cl\u00e1sica es la identificaci\u00f3n de zonas homog\u00e9neas. La zonificaci\u00f3n se puede realizar a partir de la captura de datos georreferenciados. Todo lo que sea medible puede ser mapeado a escala espacial para estudiar su variabilidad, simplemente se requiere georreferenciarlo para su posterior an\u00e1lisis. <\/p>\n\n\n\n

      En el caso de la teledetecci\u00f3n, las im\u00e1genes deben estar georreferenciadas. \u00c9stas, a su vez, est\u00e1n compuestas de pixeles y cada pixel expresar\u00e1 un n\u00famero, el cual se corresponde con la reflectancia. En resumidas cuentas, es como si cada pixel de la imagen fuese una muestra.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

      En el \u00edndice NDVI se considera la banda NIR del espectro electromagn\u00e9tico, la cual es sensible a la expresi\u00f3n vegetativa, a mayor NIR, mayor expresi\u00f3n vegetativa.  <\/p>\n\n\n\n

      A continuaci\u00f3n, en la figura 2, se presenta un ejemplo pr\u00e1ctico de zonificaci\u00f3n a partir de im\u00e1genes satelitales de resoluci\u00f3n espacial de 10 m x 10 m, es decir 100 datos\/h\u00e1, en donde, se sometieron las im\u00e1genes a un algoritmo de clasificaci\u00f3n para segmentar valores de menor a mayor expresi\u00f3n vegetativa, representada por el \u00edndice NDVI.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

      En la zona de la izquierda predominan las plantas de menor expresi\u00f3n vegetativa, con participaci\u00f3n en @33% de la superficie, vs en la zona de la derecha las de mayor expresi\u00f3n vegetativa @38%.  <\/p>\n\n\n\n

      Figura 2. Zonificaci\u00f3n a partir de \u00edndice de vegetaci\u00f3n NDVI.  <\/p>\n\n\n\n

      \"\"
      Fuente: Avium, 2024. Procesamiento de im\u00e1genes interno.\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

      Es clave comprender que en este tipo de an\u00e1lisis relativos, el color verde no necesariamente es el mejor, y el rojo no necesariamente el peor. Es por esto que este tipo de an\u00e1lisis se debe complementar con una revisi\u00f3n t\u00e9cnica en terreno, con el objetivo de identificar la problem\u00e1tica y qu\u00e9 color o plantas tipo es realmente son el objetivo desde un punto de vista productivo.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

      Este tipo de an\u00e1lisis permite tomar decisiones en labores tales como podas o raleos diferenciados. Aplicaciones sitio-espec\u00edficas, manejo de humedad de suelo, fertilizaci\u00f3n, entre otras. <\/p>\n\n\n\n

      Al utilizar este tipo de herramientas para la zonificaci\u00f3n en el cultivo del cerezo, es clave considerar los siguientes 4 puntos: <\/p>\n\n\n\n

      1. Realizar el an\u00e1lisis en fechas clave:<\/strong> Se debe realizar el an\u00e1lisis en momentos en donde la expresi\u00f3n vegetativa se encuentre estable, esto ocurre una vez se detiene el crecimiento vegetativo, posterior al solsticio de verano, @21 diciembre. <\/p>\n\n\n\n

      2. Delimitar correctamente zonas a analizar: <\/strong>Se debe realizar un an\u00e1lisis \u201cceteris paribus<\/em>\u201d. Con esto se hace referencia a bloquear otras fuentes de variabilidad, como son la variedad, sistema de conducci\u00f3n, portainjerto, a\u00f1o de plantaci\u00f3n, entre otras, lo cual generar\u00e1 ruido a la hora de analizar las im\u00e1genes. <\/p>\n\n\n\n

      3. Realizar an\u00e1lisis t\u00e9cnico en terreno de las im\u00e1genes:<\/strong> Las im\u00e1genes se deben acompa\u00f1ar de un an\u00e1lisis en terreno, identificando la ra\u00edz de la problem\u00e1tica y evaluando si las diferencias de expresi\u00f3n vegetativas califican desde un punto de vista t\u00e9cnico-operacional para realizar manejos sitio espec\u00edficos que contribuyan a tener un cuartel homog\u00e9neo y equilibrado, de acuerdo a su potencial productivo. Los manejos definidos deben ser sencillos de ejecutar e impactantes de lo contrario no se justifica realizarlos. <\/p>\n\n\n\n

      4. Monitoreo de evoluci\u00f3n en la expresi\u00f3n vegetativa: <\/strong>Se puede realizar seguimiento de la evoluci\u00f3n de esta variabilidad temporada tras temporada a trav\u00e9s de las mismas t\u00e9cnicas de teledetecci\u00f3n (NDVI), como al mismo tiempo con otra variables auxiliares clave medidas de forma dirigida a cada zona, como por ejemplo, an\u00e1lisis de fertilidad de yemas, conteo de centros frutales, reservas, longitud de brotes anuales, etc. <\/p>\n\n\n\n

      Con anterioridad se describi\u00f3 tan solo una aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de im\u00e1genes multiespectrales, sin embargo, no es el \u00fanico tipo de im\u00e1genes utilizadas en teledetecci\u00f3n. Por ejemplo, algunas otras aplicaciones a partir de im\u00e1genes RGB se pueden realizar conteo de plantas, c\u00e1lculo de geometr\u00edas (volumen de copa); con im\u00e1genes t\u00e9rmicas se pueden estimar umbrales de estr\u00e9s en base a temperaturas de planta; con im\u00e1genes hiperespectrales se puede conocer la firma espectral de diferentes especies o incluso variedades; con el uso de sensores activos, tipo LiDAR, se puede topografiar o incluso conocer profundidades de cuerpos de agua con sensores LiDAR batim\u00e9trico multihaz.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

      Impresiones generales<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

      Las tecnolog\u00edas emergentes en el agro est\u00e1n revolucionando la forma en que tomamos decisiones, sin embargo, nunca hay que perder de vista la forma en la que se capturan estos datos. Sensores en mal estado, estaciones meteorol\u00f3gicas o sondas de humedad mal ubicadas, falta de mantenimiento, son algunos de los factores que nos puede llevar a obtener datos err\u00f3neos, que al utilizarlos a ciegas nos pueden jugar una mala pasada y llevarnos a tomar malas decisiones. El uso correcto de tecnolog\u00edas permite realizar una toma de decisiones basadas en datos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

      El reto no es solo la obtenci\u00f3n de grandes cantidades de datos, sino convertir estos en informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones. Herramientas basadas en la anal\u00edtica de datos juegan un rol clave en este proceso, ayudando a identificar tendencias y patrones que, de otro modo, pasar\u00edan desapercibidos. Con la integraci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas, se vislumbra un futuro m\u00e1s sostenible y productivo para la producci\u00f3n de cerezas y el sector agr\u00edcola. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      \u00a1No te pierdas el interesante art\u00edculo t\u00e9cnico preparado por Avium!<\/p>","protected":false},"author":239,"featured_media":39552,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[314,27],"tags":[120,413],"category_proveedor":[],"pais":[],"class_list":["post-39543","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agricultura-de-precision","category-opinion-expertos","tag-avium","tag-agricultura-de-precision"],"acf":[],"yoast_head":"\nConceptos clave de agricultura digital y algunas aplicaciones en agroclimatolog\u00eda y teledetecci\u00f3n en el cultivo de cerezo - Smartcherry<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Conoce m\u00e1s sobre agricultura de precisi\u00f3n y que Agricultura 2.0, 3.0 y 4.0 han tomado protagonismo en las discusiones t\u00e9cnicas.\u00a0\u00a0\" \/>\n<meta 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