Tecnología satelital ha contribuido con el desarrollo agrícola gracias a la predicción de condiciones climáticas y la vigilancia remota.
Cuando se lanzó el primer satélite en 1957, no muchos sabían qué impacto iba a tener en la agricultura. Cultivar plantas puede ser difícil, pero gracias a la NASA, el proceso se ha simplificado. Durante este medio siglo se han desarrollado diversas herramientas agrícolas y muchas empresas en colaboración con la NASA han perfeccionado las tecnologías agrícolas. Hoy en día, la agricultura es una de las industrias que se benefician más de la tecnología de los satélites.
Uno de los ejemplos de cómo los satélites ayudan a la agricultura es la predicción del tiempo. Sabiendo de antemano las próximas condiciones climáticas, los agricultores pueden prepararse para ellas y mantener sus cosechas vivas. Pero lo que es aún más importante para la agricultura, es la posibilidad de vigilar la salud de los cultivos. Con los datos de los satélites es posible identificar las condiciones del suelo y de los cultivos, controlar el crecimiento, calcular el NDVI usando la fórmula (NDVI formula) especial y evaluar las necesidades de riego y de aplicación de fertilizantes. Una serie de productos derivados de la NASA permite incluso predecir el rendimiento de las cosechas, gracias a las actualizaciones diarias sobre la vegetación de los cultivos. La NASA también ayudó a desarrollar algoritmos para clasificar los tipos de tierra en base a imágenes de satélite. Esto dio lugar al programa comercial, que ahora se utiliza con imágenes de drones, para evaluar los tipos, las etapas de crecimiento y la salud de los cultivos en los campos y a partir de estos datos predecir el rendimiento anual de los cultivos. Aparte de la monitorización, la tecnología de satélites ayuda a calcular las rutas óptimas para los tractores autónomos.
La IA y la transformación digital en la agricultura
El cambio técnico que ha producido la IA es quizás el cambio más importante en la historia de la agricultura. Los agricultores siempre han tenido que reaccionar a los cambios en el clima, en su entorno físico y en el mercado, ya sea comprando semillas o vendiendo la cosecha. Sin embargo, siempre había acontecimientos imprevistos que impedían tomar decisiones: sequías, inundaciones, crisis económicas, brotes de plagas, etc. El software de gestión agrícola basado en la IA ayuda a los agricultores a estar más preparados para estos acontecimientos y a optimizar su funcionamiento con un nivel de detalle que nunca había sido posible.
De hecho, este tipo de software fue uno de los desarrollos pioneros que impulsaron el enorme crecimiento de la industria AgTech que hemos visto en la última década. Los programas de gestión y "asistentes virtuales" agrícolas han sido desarrollados para una amplia gama de sistemas de producción agrícola, desde la agrosilvicultura hasta la lechería. Además, las capacidades de la IA se están ampliando más allá de las operaciones agrícolas para incluir la gestión de la cadena de suministro, la comercialización y la gestión del riesgo de los precios.
La transformación digital de la agricultura no solo permite cultivar de forma más eficiente, sino también es primordial para su futuro sostenible y regenerativo. Aunque el futuro de la agricultura es regenerativo, es digital al mismo tiempo. Los agricultores que implementan prácticas regenerativas tienen la mayor necesidad de tomar decisiones basadas en datos.
El impacto de la observación remota
La observación remota es una fuente de los datos preciosos para la agricultura que ayudan a superar las condiciones ambientales y mantener la salud de los cultivos.
Los parámetros medibles por la observación remota, como la geometría, la estructura del dosel arbóreo, la fenología y otros, se vinculan directamente o se modelan en algunos casos para obtener rasgos como la altura del dosel, el índice de área verde, la humedad del suelo y el rendimiento de los cultivos mediante sensores que trabajan con diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético.
Las imágenes de satélite de alta resolución identifican las variaciones en el suelo y en los cultivos que se usan en las aplicaciones de agricultura de precisión. Mejoran las prácticas agrícolas a nivel de subcampo y optimizan los insumos agrícolas.
Esta tecnología se utiliza para predecir las producciones de los cultivos bajo condiciones específicas como la disponibilidad de agua o la cobertura de nubes. Cuando se recopilan muchos datos, los investigadores pueden incluso evaluar el rendimiento de los cultivos. Además, con la ayuda de imágenes de satélites, es posible estimar el índice de vegetación de una zona específica que a su vez permite evaluar la dinámica de crecimiento y controlar la salud de las plantas.https://nmas1.org/news/2021/05/19/espacio-agricultura
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