Existen una serie fases relacionadas con el proceso de producción agraria en las que las Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD) ayudan de manera decidida a darle forma al nuevo paradigma de la agricultura inteligente.
Hemos visto que la agricultura inteligente o smart agro permite sobrepasar ampliamente los ámbitos de la explotación y producción agraria, conectándolos con el resto de los agentes de la cadena de suministro agroalimentaria.
Ahora es el momento de revisar 4 fases o tipos de actividades relacionadas con el proceso de producción en el sector agrario.
Hablamos de la preparación del terreno, las actividades de siembra, el conjunto de actividades relacionadas con el mantenimiento del cultivo (fertilización, riego y control de plagas) y la recolección del producto:
La preparación del terreno
La fase previa a la siembra de los cultivos requiere de una preparación óptima del terreno para mejorar el rendimiento de las parcelas.
El análisis y el mapeo del terreno constituyen una de las tareas principales para decidir qué cultivo es más apropiado, así como establecer los planes de producción que mejoren el rendimiento y la calidad de las cosechas.
La agricultura inteligente permite optimizar dicho proceso mediante:
- La utilización de sensores IoT para la recolección de datos sobre las condiciones de los suelos (niveles de acidez, salinidad, nutrientes y otros elementos).
- Tecnologías de captación de imágenes por satélite y sistemas de información geográfica (SIG).
La combinación de datos e información recogidos a través de estas tecnologías facilitan la obtención de mapas de terreno de mayor calidad, sirviendo de apoyo a los agricultores en la toma de decisiones relativas a la planificación de la cosecha.
Existen también soluciones en el mercado para la optimización del uso de la maquinaria agrícola, basadas en sensores de localización y sistemas de navegación por satélite aplicadas a las tareas de arado, siembra o fertilización.
Los sistemas de autoguiado de tractores mediante GPS y balizas de posicionamiento que permiten a la máquina calcular trayectorias eficientes y más adecuadas en el proceso de labrado, lo que repercute en ahorro de tiempo y de combustible.
Es previsible que, en el futuro, la optimización de las tareas de labranza venga de la mano de la Inteligencia Artificial y la robótica mediante la introducción de maquinaria agrícola autónoma como, por ejemplo, tractores que pueden conducirse de forma remota (a través de realidad aumentada) o de forma automática.
Estos vehículos, además, pueden incorporar sensores para recoger datos del terreno o datos climáticos que permiten recomendar la realización de tareas según determinadas condiciones.
A modo de resumen terminamos con la siguiente lista de aplicaciones de THD:
Tecnologías y herramientas
- Teledetección por satélite y Sistemas de Información Geográfica (SIG) para el mapeo de terrenos y análisis de suelos.
- IoT y sensórica para la captación de datos del terreno y climáticos.
- Sistemas de autoguiado basados en SIG y GPS para las actuaciones en campo de tractores.
- Inteligencia Artificial para la conducción autónoma o remota y maquinaria agrícola robotizada
En nuestra próxima entrega continuaremos con los distintos usos de tecnologías clave asociados a los procesos de la agricultura, la ganadería y la industria agroalimentaria.
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