{"id":48549,"date":"2022-01-07T05:37:14","date_gmt":"2022-01-07T05:37:14","guid":{"rendered":"https:\/\/ft.proditech.in\/?p=48549"},"modified":"2023-02-18T09:55:22","modified_gmt":"2023-02-18T09:55:22","slug":"la-agricultura-de-precision-no-es-lo-que-dicen-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/farmable.tech\/es\/la-agricultura-de-precision-no-es-lo-que-dicen-que-es\/","title":{"rendered":"La Agricultura de Precisi\u00f3n no es lo que dicen que es"},"content":{"rendered":"\t\t
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La agricultura de precisi\u00f3n es un trayecto. Lars Petter Blikom comparte su viaje a caballo entre dos mundos gemelos la agricultura y la tecnolog\u00eda.\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Art\u00edculo original escrito por Lars Petter Blikom (fundador de Farmable) publicado en ingl\u00e9s. Traducci\u00f3n al espa\u00f1ol por Elena Guill\u00e9n Alvarez.<\/i><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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C\u00e9sped cortado con precisi\u00f3n<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\nSoy productor. En los \u00faltimos 7 a\u00f1os he conocido a muchos compa\u00f1eros productores, tanto en mi pa\u00eds de origen, Noruega, como alrededor del mundo, y he desarrollado un profundo respeto por el papel que desempe\u00f1an los agricultores.\n\n<\/p>\n
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\n\nD\u00eda tras d\u00eda perfeccionan las habilidades para cultivar la tierra y obtener grandes cantidades de alimentos de alta calidad. Despu\u00e9s de miles de a\u00f1os, hay algo de precisi\u00f3n en lo que hacen los agricultores, pues no es f\u00e1cil producir alimentos.\n\n<\/p>\n
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\n\nY ahora la parte de la poblaci\u00f3n que consume los alimentos le dice al agricultor que se cambie a la \u201cagricultura de precisi\u00f3n\u201d.\n<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfQui\u00e9n habla por el agricultor?<\/h2><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mi experiencia en diferentes industrias, mi educaci\u00f3n en tecnolog\u00eda, y mis 17 a\u00f1os de experiencia profesional me han llevado a trav\u00e9s del auge del internet de las cosas, \u201cmachine learning\u201d, y todos los dem\u00e1s t\u00e9rminos de moda en las \u00faltimas d\u00e9cadas.\n<\/p>\n

\nY como el hijo mayor de los due\u00f1os de una finca de frutales, nac\u00ed con los cuestionables derechos de una vida como agricultor, y hace 7 a\u00f1os hab\u00eda llegado mi momento de convertirme en uno.\n<\/p>\n

\nEsto lo estoy escribiendo como agricultor principalmente, quiz\u00e1s con una trayectoria inusual en tecnolog\u00eda, pero un agricultor al fin y al cabo.\n<\/p>\nLa agricultura es una industria extremadamente grande. Algunas de las compa\u00f1\u00edas m\u00e1s grandes del mundo dependen de ella. Y toda la industria alimentaria tambi\u00e9n depende de la agricultura.\n<\/p>\n

\nComo ocurre con cualquier gran industria, todos los implicados habituales est\u00e1n presentes: los investigadores, los expertos, los financieros, los legisladores, los ejecutivos de las grandes corporaciones, los inversores…Todos se re\u00fanen en conferencias y seminarios e intercambian ponencias, art\u00edculos e ideas de negocio. Hablando y debatiendo temas importantes, como “\u00bfqu\u00e9 es la agricultura de precisi\u00f3n?”\n<\/p>\n

\nPero \u00bfqui\u00e9nes no asisten? \u00bfla voz de qui\u00e9n no est\u00e1 presente? La de los agricultores.\n<\/p>\n

\nLos agricultores no tienen tiempo de asistir a conferencias y charlar.\n<\/p>\n

\nHay un ecosistema entero de actores en esta industria, totalmente dependiente del agricultor como el creador de valor, y sin embargo, predomina un sorprendente desinter\u00e9s en conocer lo que el agricultor necesita, quiere y piensa.\n<\/p>\n

\nPodr\u00eda continuar hablando durante mucho tiempo sobre el desequilibrio de poder en la industria agr\u00edcola, c\u00f3mo incluso los mayores productores no son m\u00e1s grandes que un mosquito en comparaci\u00f3n con sus proveedores y sus clientes. O podr\u00eda hablar de c\u00f3mo el valor creado termina en las manos de quienes tienen la mejor posici\u00f3n de negociaci\u00f3n, nunca en las del agricultor. Pero este no es el tema de hoy.\n<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Definiendo la agricultura de precisi\u00f3n<\/h2><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Naturalmente, \u201cagricultura de precisi\u00f3n\u201d est\u00e1 definida por estos diferentes actores que he mencionado anteriormente, en Wikipedia se puede leer algo de lo que dicen:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  • Los \u00edndices de vegetaci\u00f3n (NDVI) de los sat\u00e9lites nos dir\u00e1n que nuestras plantas d\u00e9biles son… Lo adivinaste: d\u00e9biles.<\/li>\n
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  • C\u00e1maras con reconocimiento de imagen nos dir\u00e1n qu\u00e9 tipo de maleza tenemos en los campos\u2026 como si no lo supi\u00e9ramos ya.<\/li>\n
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  • Los sensores IoT nos dir\u00e1n cu\u00e1ndo cosechar para una madurez \u00f3ptima … olvidando detalles como la log\u00edstica, la gesti\u00f3n de la fuerza laboral, el clima y algunas otras cosas que tambi\u00e9n afectan al momento de la cosecha.<\/li>\n<\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    \nNo pienses que estoy en contra de estos conceptos. Soy un t\u00e9cnico, creo en el poder del reconocimiento de im\u00e1genes, s\u00e9 que las c\u00e1maras multiespectrales desde el cielo pueden ver cosas que nuestros ojos no pueden observar, tambi\u00e9n que los sensores nos van a dar una mejor base para tomar decisiones. El problema radica en que el desarrollo est\u00e1 impulsado por la tecnolog\u00eda: alguien observa algo nuevo y brillante y concluye \u201cimplementemos esto en la agricultura\u201d.\n<\/p>\n

    \nLa mejor manera de orientar el desarrollo es dejar que lo gu\u00eden las necesidades del usuario. Sin embargo, olvidan preguntarles a los agricultores qu\u00e9 es lo que ellos necesitan.\n<\/p>\n

    \nEsta desconexi\u00f3n entre las necesidades de los agricultores y las nuevas tecnolog\u00edas hace que sean muy dif\u00edcil de adoptar.\n<\/p>\n

    \nLas im\u00e1genes del NDVI son un buen ejemplo, est\u00e1n f\u00e1cilmente disponibles, puedo obtenerlas para mi explotaci\u00f3n a un buen precio. Lo que obtengo es un mapa de calor amarillo \/ verde \/ rojo que indica \u00e1reas con baja a alta densidad de biomasa. Es interesante, puedo salir al campo y comparar el mapa de calor con la vida real, ver si encaja. \u00bfPero entonces, qu\u00e9? No conf\u00edo en \u00e9l lo suficiente como para crear zonas con diferentes tasas de aplicaci\u00f3n basadas en \u00e9l.\n<\/p>\n

    \nPara mis fincas no tengo el equipo para hacer aplicaciones de tasa variable de todos modos. E incluso si lo hiciera, \u00bfc\u00f3mo ajusto las proporciones? \u00bfcu\u00e1l es la tasa de aplicaci\u00f3n de pulverizaci\u00f3n correcta para un \u00e1rea amarilla en el mapa de calor? Simplemente no hay suficiente conocimiento disponible en mi ecosistema para saltar a esto todav\u00eda.\n<\/p>\n

    \nEs como los d\u00edas iniciales de internet- \u00bfrecuerdas todo el trabajo con los m\u00f3dems de acceso telef\u00f3nico manipulando manualmente la configuraci\u00f3n del protocolo hasta que funcionara? Es lo mismo. Adem\u00e1s en la agricultura no se sabe hasta tres meses despu\u00e9s si funcion\u00f3 o no. Y si no fue as\u00ed, puedes probar algo diferente la pr\u00f3xima temporada: es el ciclo de aprendizaje m\u00e1s lento de todos. No puedes permitirte experimentar mucho cuando hay un a\u00f1o entre cada iteraci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    La Agricultura de Precisi\u00f3n es un trayecto<\/h2><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Un trayecto que toda la industria agr\u00edcola lleva recorriendo desde hace miles de a\u00f1os, y seguir\u00e1 siendo as\u00ed siempre y cuando la gente siga consumiendo alimentos.\n<\/p>\n

    \n\u201cPrecisi\u00f3n\u201d es una palabra que describe diligencia, exactitud y conocimiento en el trabajo de los agricultores y su toma de decisiones. No permitir\u00e9 que ning\u00fan experto externo se atribuya este t\u00e9rmino y lo convierta en sin\u00f3nimo de drones, sat\u00e9lites y aprendizaje autom\u00e1tico. La precisi\u00f3n se logra mediante el mejor juicio de los agricultores en el campo. Y los agricultores siempre utilizar\u00e1n las mejores herramientas disponibles para formar su juicio.\n<\/p>\n

    \nA finales de 1800 lleg\u00f3 el primer tractor. A principios de 1900 obtuvimos fertilizantes granulados. En las primeras d\u00e9cadas del 2000 tal vez tengamos c\u00e1maras multiespectrales. No es gran cosa. Por encima de todo, la producci\u00f3n de alimentos contin\u00faa. Como de costumbre.\n<\/p>\n

    \nEn el pr\u00f3ximo art\u00edculo de esta serie, discutiremos qu\u00e9 problemas debe resolver la llamada \u201cagricultura de precisi\u00f3n\u201d. \u00bfQu\u00e9 necesita el agricultor que haga? Y creo que tambi\u00e9n tenemos que desmentir un par de mitos.\n<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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