¿Qué datos pueden ayudar a los agricultores y empresas agrícolas a aumentar sus ganancias?

El conocimiento es poder. Como regla general, el hombre más exitoso en la vida es aquel que tiene la mejor información. (Benjamin Disraeli - político)

¿En qué esferas de la agricultura puede influir la disponibilidad de cierta información? Una posibilidad de prever, ahorrar tiempo y recursos y como resultado de esto, ahorrar dinero. Veamos más de cerca qué tipo de información puede ayudar a la cadena de valor de la agricultura a reducir gastos y acelerar procesos.

Límites precisos del campo.

Tener límites de campo precisos y actualizados es el primer paso hacia el uso exitoso y efectivo de las llamadas tecnologías de agricultura digital, ya que estos datos allanan el camino para todos los tipos de mediciones y estimaciones precisas sobre los campos, permitiendo efectivamente tomar medidas sobre los datos.

Estos datos permiten a los agricultores evaluar correctamente la cantidad de semillas, fertilizantes y tiempo que se empleará en el cultivo y la cosecha de un campo determinado. Esta información también permite una mejor estimación de la cosecha en cada uno de los campos, lo que proporciona información muy valiosa para los agricultores, ya que les permite planificar sus ganancias o la cantidad de ganado al que se destinará esta cosecha.

Para las compañías de seguros, estos datos dan la posibilidad de realizar todos los cálculos relacionados con los riesgos de seguro para los agricultores sin necesidad de ir en persona al lugar y realizar un análisis manual allí, como las tendencias históricas de acumulación de biomasa y la identificación de incidentes en el plazo, así como para la validación de reclamos durante la cosecha.

Evaluación de cultivos en crecimiento.

Esta información es importante para los agricultores, la historia de los cultivos, es decir, el cambio de cultivos para evitar la degradación del suelo y su productividad, es especialmente importante para la rotación de cultivos, ya que afecta las tendencias de acumulación de materia orgánica del suelo con el tiempo y, por consiguiente, las necesidades de fertilizantes nitrogenados de cada campo.

Esto también puede ser útil para las compañías de seguros para calcular rápidamente el posible precio de la cosecha y evaluar correctamente los riesgos de seguro, así como para otros tipos de compañías en la cadena de valor de la agricultura, permitiéndoles definir correctamente su estructura de cuota de mercado regional basada en los tipos de cultivos presentes en cada región. Los gobiernos también pueden utilizar esta información para tener un conocimiento general de lo que conforma su producto interno bruto, por lo que pueden predecir la exportación o importación de productos agrícolas basados en el cultivo de cada campo y su rendimiento esperado en comparación con las estaciones anteriores.

Zonas de productividad.

Para los agricultores y los proveedores de datos de agricultores como las compañías FMS, las zonas de productividad ayudarán a localizar las áreas de campo o campos que requieren atención y permitirán una mayor comprensión de la heterogeneidad presente en cada campo, ya que proporcionan los valores medios históricos de los datos de índice de vegetación en forma de zonas dentro de los campos. Varios tipos de operaciones agrícolas pueden beneficiarse de una comprensión profunda de la heterogeneidad histórica del campo, como la fertilización y la siembra.
Esta información puede mejorar en gran medida la toma de decisiones sobre dónde aplicar recursos en cada campo para un desarrollo de cultivos efectivo, creando el potencial para aumentar los rendimientos sin aumentar los costos de entrada del campo.

Detección de malezas.

Con el aumento de los costos de todos los principales insumos agrícolas a lo largo de los años, es muy importante asegurarse de que no se desperdicien los recursos asignados en el campo. Parte de ese esfuerzo es el uso de pesticidas para prevenir que las malas hierbas compitan por los recursos con el cultivo, pero también es necesaria una utilización eficiente de esos insumos, ya que no todas las áreas dentro de un campo tendrán la presencia de plantas invasoras.

En ese sentido, la capacidad de detectar con precisión qué áreas dentro de un campo determinado requieren realmente el uso de pesticidas puede llevar a grandes ahorros de costos, hasta un 70% basado en la literatura de agricultura de precisión.

Serie de tiempo de datos de vegetación.

La serie temporal de datos de vegetación proporciona información similar a las zonas de productividad, pero en forma de gráficos con valores promedio para cada banda Sentinel 2 e índice de vegetación para cada cultivo a lo largo de los años, lo que permite la identificación de anomalías y patrones en el desarrollo de los cultivos, así como para el análisis comparativo del desarrollo de diferentes ensayos de campo con el tiempo.

Índices de vegetación.

Los índices de vegetación (IV) son ecuaciones que combinan los valores de reflectancia superficial de dos o más bandas del espectro electromagnético para evaluar alguna propiedad de la vegetación. Aunque no son capaces de cuantificar directamente ningún componente de la vegetación, varios IV tienen una gran correlación con las variables de campo (por ejemplo, NDVI x biomasa verde), lo que permite inferir valores absolutos de un componente específico de la vegetación para definir las pautas para las operaciones de campo.

Por lo tanto, la capacidad de acceder a datos históricos de índices de vegetación para un cultivo específico es muy valiosa, ya que nos permite tener una imagen muy clara del estado actual y pasado del cultivo a lo largo de las temporadas para respaldar varios tipos de decisiones agronómicas.