AGRICULTURA DE PRECISIÓN

En todos los proyectos agrícolas, implantaremos las soluciones más adecuadas en agricultura de precisión, que nos permitirán poner la tecnología de la información al servicio de la gestión, y poder monitorizar los datos de forma que se puedan extraer las mejores conclusiones y así tomar las decisiones más adecuadas.

La agricultura de precisión, hace uso de las TIC para la gestión de los cultivos obteniendo una gran cantidad de variables agronómicas que permitan un análisis más preciso de la situación del cultivo con el fin de optimizar al máximo los recursos, ahorrar costes, dosificar con gran precisión las aplicaciones de insumos (agua, fertilizantes, fitosanitarios…), sacar el máximo rendimiento y contribuir a la sostenibilidad de los sistemas agrícolas.

Las tecnologías más utilizadas son las siguientes:

Maquinaria de conducción autónoma guiada por GPS
La maquinaria guiada mediante GPS es capaz de cubrir una parcela según un plan preestablecido por el agricultor. El conductor, una vez en la parcela, sólo tiene que vigilar la telemetría del proceso para que todo vaya según lo planificado.
Imágenes de satélite y de drones
Las imágenes de satélite y de drones, son imágenes captadas por cámaras multiespectrales y térmicas especiales que sacan fotografías aéreas de los cultivos en espectros no visibles para el ojo humano.
Con los datos obtenidos de estas cámaras podemos conocer, por ejemplo, el estrés hídrico, el vigor de un cultivo, necesidades nutricionales, enfermedades,…,  y a partir de ahí tomar las decisiones pertinentes.
Sensorización en parcela
Mediante la instalación de estaciones meteorológicas específicas según nuestras necesidades.
Sensores de humedad ambiental, temperatura ambiental, humedad y temperatura a distintos niveles de profundidad del suelo, pluviometría, dirección y velocidad del viento, radiación solar, humectación foliar, dendrómetros… un sin fin de parámetros que se pueden medir y almacenar en memorias, o conectados en la nube, que se vuelcan y sirven para estudiar estados del cultivo y su relación con variables agronómicas del cultivo, plagas, etc.
Mapeo de suelo
Un suelo es mucho más complejo y cambiante de lo que parece y podemos tener mucha diferencia a 20 metros de distancia.
Otra de las capas de información que podemos conseguir mediante una maquinaria específica son mapas de suelo, que nos dan información continua de toda la parcela con parámetros como pH, conductividad eléctrica, textura (suelos arcillosos, arenosos, francos…), macronutrientes principales (NPK).
Big Data
La computación en la nube, el análisis de Gigabytes e incluso Terabytes de datos. Todos estos datos que recogemos de los diferentes sensores, imágenes, cuadernos de campo.

Toda, absolutamente toda la información es útil, y sobre todo si es mucha la cantidad, ya que se pueden generar cuadros de mandos que junto a algoritmos estadísticos más y menos complejos, son capaces de sacar patrones de comportamiento que nos ayudan a tomar decisiones acertadas en cuanto a: momento y dosis de aplicación de fertilizantes y fitosanitarios, predicciones de cosecha, predicción de heladas, necesidades de riego en tiempo real e incluso accionamiento del riego automático en función de todos estos análisis.

En todos los proyectos agrícolas, implantaremos las soluciones más adecuadas en agricultura de precisión, que nos permitirán poner la tecnología de la información al servicio de cada proyecto para mejorar la gestión, utilizando sensores, satélites, datos en tiempo real, monitorización, big data, teledetección, drones, GPS, software SIG, imágenes multiespectrales, mapeo de suelos, índices agrónomicos, …

Esta agricultura hace uso de las TIC para la gestión de los cultivos obteniendo una gran cantidad de variables agronómicas que permitan un análisis más preciso de la situación del cultivo con el fin de optimizar al máximo los recursos, ahorrar costes, dosificar con gran precisión las aplicaciones de insumos (agua, fertilizantes, fitosanitarios…), sacar el máximo rendimiento y contribuir a la sostenibilidad de los sistemas agrícolas.

Las tecnologías más utilizadas son las siguientes:

Maquinaria de conducción autónoma guiada por GPS
La maquinaria guiada mediante GPS es capaz de cubrir una parcela según un plan preestablecido por el agricultor. El conductor, una vez en la parcela, sólo tiene que vigilar la telemetría del proceso para que todo vaya según lo planificado.
Imágenes de satélite y de drones
Las imágenes de satélite y de drones, son imágenes captadas por cámaras multiespectrales y térmicas especiales que sacan fotografías aéreas de los cultivos en espectros no visibles para el ojo humano.
Con los datos obtenidos de estas cámaras podemos conocer, por ejemplo, el estrés hídrico, el vigor de un cultivo, necesidades nutricionales, enfermedades,…,  y a partir de ahí tomar las decisiones pertinentes.
Sensorización en parcela
Mediante la instalación de estaciones meteorológicas específicas según nuestras necesidades.
Sensores de humedad ambiental, temperatura ambiental, humedad y temperatura a distintos niveles de profundidad del suelo, pluviometría, dirección y velocidad del viento, radiación solar, humectación foliar, dendrómetros… un sin fin de parámetros que se pueden medir y almacenar en memorias, o conectados en la nube, que se vuelcan y sirven para estudiar estados del cultivo y su relación con variables agronómicas del cultivo, plagas, etc.
Mapeo de suelo
Un suelo es mucho más complejo y cambiante de lo que parece y podemos tener mucha diferencia a 20 metros de distancia.
Otra de las capas de información que podemos conseguir mediante una maquinaria específica son mapas de suelo, que nos dan información continua de toda la parcela con parámetros como pH, conductividad eléctrica, textura (suelos arcillosos, arenosos, francos…), macronutrientes principales (NPK).
Big Data
La computación en la nube, el análisis de Gigabytes e incluso Terabytes de datos. Todos estos datos que recogemos de los diferentes sensores, imágenes, cuadernos de campo.

Toda, absolutamente toda la información es útil, y sobre todo si es mucha la cantidad, ya que se pueden generar cuadros de mandos que junto a algoritmos estadísticos más y menos complejos, son capaces de sacar patrones de comportamiento que nos ayudan a tomar decisiones acertadas en cuanto a: momento y dosis de aplicación de fertilizantes y fitosanitarios, predicciones de cosecha, predicción de heladas, necesidades de riego en tiempo real e incluso accionamiento del riego automático en función de todos estos análisis.