{"id":65209,"date":"2019-11-14T10:55:14","date_gmt":"2019-11-14T15:55:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/?p=65209"},"modified":"2019-11-27T10:39:41","modified_gmt":"2019-11-27T15:39:41","slug":"the-future-of-satellites-in-precision-agriculture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/es\/agrochemicals\/the-future-of-satellites-in-precision-agriculture\/","title":{"rendered":"El futuro de los sat\u00e9lites en la agricultura de precisi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

La agricultura de precisi\u00f3n se ha introducido en la corriente principal. Queda por ver el alcance de su capacidad para influir en los insumos agr\u00edcolas. Sin embargo, est\u00e1 claro que la explosi\u00f3n de drones y otras tecnolog\u00edas inteligentes en el espacio agr\u00edcola seguir\u00e1 influyendo en la industria, y los fabricantes y distribuidores deben ajustar sus negocios para adaptarse a la revoluci\u00f3n que traer\u00e1 la tecnolog\u00eda.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

En medio del rumor sobre los drones y otras tecnolog\u00edas, es f\u00e1cil olvidar que una de las tecnolog\u00edas "m\u00e1s antiguas" sigue siendo bastante viable. La tecnolog\u00eda satelital ha existido durante d\u00e9cadas y contin\u00faa sirviendo bien a la industria agr\u00edcola.\u00a0<\/span>AgriBusiness Global<\/span><\/i>\u2122 entrevist\u00f3 a Alexander Sakal, CSO de Monitoreo de cultivos EOS<\/a>, para conocer sus pensamientos sobre el estado actual y futuro de la tecnolog\u00eda satelital y c\u00f3mo podr\u00eda afectar a la industria de insumos agr\u00edcolas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo han cambiado las im\u00e1genes \/ datos de sat\u00e9lite en los \u00faltimos a\u00f1os?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>
\n<\/span><\/h2>\n
\"Alexander

Alexander Sakal, CSO de EOS Crop Monitoring.<\/p><\/div>\n

Alexander Sakal: <\/strong>Los datos e im\u00e1genes satelitales no son algo tecnol\u00f3gicamente nuevo. De hecho, las primeras im\u00e1genes desde el espacio se tomaron en 1946, incluso antes de que se lanzaran los primeros sat\u00e9lites. El uso de datos para fines militares y civiles se hizo cada vez m\u00e1s grande y m\u00e1s avanzado a medida que los sat\u00e9lites comenzaron a capturarlo con varios sensores que detectan radiaci\u00f3n, emisi\u00f3n de luz, ondas de radio, etc. Esto permiti\u00f3 monitorear \u00e1reas inaccesibles del planeta, pero el problema era que esta informaci\u00f3n generalmente estaba clasificada o no estaba disponible para los usuarios habituales. T\u00e9cnicamente, la forma en que funcionan los sat\u00e9lites hoy en d\u00eda no es muy diferente de, digamos, hace 30 a\u00f1os. Sin embargo, la forma en que accedemos a los datos satelitales, los procesamos y nos beneficiamos de ellos es absolutamente diferente. El sector agr\u00edcola es un gran ejemplo de las ventajas que ofrece la monitorizaci\u00f3n por sat\u00e9lite para las empresas.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Las tendencias modernas hacen que los datos satelitales sean accesibles en todos los sentidos. La ley de Moore lleg\u00f3 al espacio, haciendo que el hardware sea m\u00e1s barato y m\u00e1s eficiente<\/span>,<\/span>\u00a0y abundante. Agencias como la NASA o la ESA hacen que las im\u00e1genes satelitales est\u00e9n disponibles p\u00fablicamente, mientras que el big data y las redes neuronales brindan herramientas poderosas para automatizar el an\u00e1lisis de datos. Todo esto atrae m\u00e1s inversiones en tecnolog\u00eda espacial y acelera a\u00fan m\u00e1s los cambios. Entonces<\/span>,<\/span>\u00a0s\u00ed, la observaci\u00f3n satelital ahora se convierte en un rico recurso para la toma de decisiones, y eso es lo que hacemos por el sector agr\u00edcola con EOS Crop Monitoring.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Su sistema incorpora im\u00e1genes de sat\u00e9lite, AI<\/span><\/b>,<\/span><\/b>\u00a0e informaci\u00f3n meteorol\u00f3gica junto con IA. \u00bfPuede hablar sobre c\u00f3mo trabajan juntos para ayudar a los productores a tomar decisiones (centr\u00e1ndose espec\u00edficamente en el impacto que tiene en los insumos agr\u00edcolas)?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> El monitoreo por sat\u00e9lite utiliza im\u00e1genes, datos de sensores y herramientas de pron\u00f3stico del tiempo. Sin embargo, prefiero el t\u00e9rmino "aprendizaje autom\u00e1tico" en lugar de IA. Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico nos permiten definir el tipo de cultivos, los l\u00edmites del campo en la actualidad y abren nuevas direcciones para desarrollar funcionalidades como la gu\u00eda de fertilizaci\u00f3n del suelo en futuras actualizaciones. Los insumos agr\u00edcolas dependen de cientos de factores y algunos son incluso imposibles de predecir. El monitoreo de cultivos por sat\u00e9lite ayuda a los agricultores a mantenerse informados sobre la temperatura y las condiciones clim\u00e1ticas en \u00e1reas seleccionadas durante la siembra hist\u00f3rica (actualmente disponible solo para la regi\u00f3n del Mar Negro)<\/span>,<\/span>\u00a0y los datos de cultivos muestran m\u00e9tricas promedio en el \u00e1rea. Con base en esta informaci\u00f3n, los especialistas en agricultura pueden hacer predicciones de rendimiento de cultivos relativamente precisas, y esto es lo que define la efectividad de la tecnolog\u00eda. Por ejemplo, los agricultores pueden detectar la correlaci\u00f3n entre factores para impulsar sus decisiones al administrar una granja o monitorear<\/span>En g<\/span>\u00a0campos para un progreso de crecimiento inexacto antes de que los problemas se vuelvan importantes.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Evidentemente, esta tecnolog\u00eda es capaz de generar vol\u00famenes de datos \u00fatiles. \u00bfC\u00f3mo se analizan y luego se utilizan esos datos? \u00bfQui\u00e9n hace el an\u00e1lisis y hace recomendaciones? \u00bfQui\u00e9n es el propietario de los datos?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> En este punto, el monitoreo por sat\u00e9lite en s\u00ed mismo no hace ninguna recomendaci\u00f3n independiente sobre la agricultura. Traduce los datos satelitales a <\/span>informaci\u00f3n agr\u00edcola<\/span>\u00a0para que un analista lo revise.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

T\u00e9cnicamente, no\u00a0<\/span>"<\/span>generar<\/span>"<\/span>\u00a0datos. Todos los datos provienen inicialmente de sat\u00e9lites. O m\u00e1s exactamente, de operadores de sat\u00e9lites como la ESA. Estos datos son p\u00fablicos y est\u00e1n abiertos para uso comercial;\u00a0<\/span>sin embargo, se necesita algo de tiempo para procesar y analizar la informaci\u00f3n sin procesar. A petici\u00f3n de un usuario, el sistema se conecta a bases de datos satelitales, recupera datos y los visualiza en paneles de interfaz de usuario en cuesti\u00f3n de segundos.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo cambiar\u00e1 \/ mejorar\u00e1 la tecnolog\u00eda en los pr\u00f3ximos a\u00f1os? \u00bfQu\u00e9 permitir\u00e1 a los productores hacer \/ saber sobre sus cultivos?\u00a0<\/span><\/b>que\u00a0<\/span><\/b>ellos no saben ahora?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> La tecnolog\u00eda de monitoreo de cultivos por sat\u00e9lite no est\u00e1 destinada a ense\u00f1ar a los agricultores a hacer su trabajo. M\u00e1s bien, ayuda a comprender qu\u00e9 lugar agr\u00edcola requiere m\u00e1s atenci\u00f3n en un momento dado. Para ilustrar hacia d\u00f3nde se dirige nuestra industria, puedo contarles un poco sobre nuestra soluci\u00f3n. En este punto, en EOS Crop Monitoring trabajamos en la entrega de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de etapas de crecimiento de cultivos, sistema de notificaci\u00f3n con consejos agr\u00edcolas, desarrollo de base de datos de tipos de vegetaci\u00f3n, optimizaci\u00f3n de redes neuronales y otras funcionalidades. En otro punto, me gustar\u00eda mencionar <\/span>manejo de fertilizantes<\/span>\u00a0la optimizaci\u00f3n y la detecci\u00f3n del nivel de humedad del suelo como algo que actualmente no est\u00e1 entre nuestras prioridades inmediatas, sino lo que nos gustar\u00eda tener en los pr\u00f3ximos meses.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A medida que la tecnolog\u00eda contin\u00fae evolucionando, \u00bfc\u00f3mo afectar\u00e1 a los insumos agr\u00edcolas?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Nuevamente, todo depende del propietario del campo y de otros factores.<\/span>;<\/span> sin embargo, ya se pudo notar que estos datos le permiten reducir significativamente los gastos de exploraci\u00f3n, lo cual es especialmente beneficioso para los propietarios m\u00e1s grandes. Y sabemos que la aplicaci\u00f3n de fertilizantes diferenciados, por ejemplo, combinada con el monitoreo satelital puede ahorrar hasta 30% en gastos de fertilizaci\u00f3n mientras genera la misma cantidad de cultivo. Entonces, ya podemos ver los efectos positivos de la innovaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 \u00e1reas del mundo han adoptado esta tecnolog\u00eda y qu\u00e9 tipo de retorno obtienen de su inversi\u00f3n?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> No es ning\u00fan secreto que en la industria de producci\u00f3n de alimentos, Am\u00e9rica del Norte ocupa las posiciones de liderazgo en t\u00e9rminos de adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda. Seg\u00fan nuestra informaci\u00f3n, m\u00e1s de 30% de agricultores estadounidenses utilizan datos de im\u00e1genes satelitales, mientras que 60<\/span>% a\u00a0<\/span>90% est\u00e1 aplicando monitores de rendimiento y otras soluciones de agricultura de precisi\u00f3n en general. En este sentido, los pa\u00edses europeos, asi\u00e1ticos y sudamericanos se est\u00e1n quedando atr\u00e1s, pero estoy seguro de que se pondr\u00e1n al d\u00eda en cuesti\u00f3n de a\u00f1os. Actualmente, estamos bien representados en pa\u00edses de Europa del Este y Asia Central. El mercado aqu\u00ed muestra un gran compromiso con la innovaci\u00f3n. Otra regi\u00f3n prometedora para el monitoreo de cultivos por sat\u00e9lite es \u00c1frica, donde los agricultores se saltan etapas evolutivas enteras en t\u00e9rminos de su agricultura para adoptar modelos y tecnolog\u00eda innovadores. Con respecto al ROI, no puede ser espec\u00edfico sobre la rentabilidad de la teledetecci\u00f3n y el monitoreo satelital hasta que tomen una decisi\u00f3n que genere un resultado positivo. A veces no hay nada<\/span>,<\/span>\u00a0mientras que en otros casos puede identificar un problema<\/span>,<\/span>\u00a0ahorrando de miles a millones de d\u00f3lares.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los mayores desaf\u00edos para una mayor adopci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

\u00bfC\u00f3mo se pueden superar esos desaf\u00edos?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Creo que el factor confianza se basa principalmente en las ventajas, la complejidad, la adaptabilidad y la imagen de una determinada soluci\u00f3n. Trabajando en la funcionalidad, teniendo en cuenta la simplicidad y compatibilidad tanto a nivel de software como de hardware, mientras llevamos a cabo un marco de comunicaci\u00f3n orientado al usuario, podemos hacer milagros. La mejor manera que veo para lidiar con los problemas tecnol\u00f3gicos es la mejora del algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico y la adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda espacial adicional.<\/span>,<\/span>\u00a0<\/span>como los modelos de sat\u00e9lite m\u00e1s nuevos. Y en cuanto a la conectividad a Internet, sin duda es un problema global que se resolver\u00e1 por s\u00ed solo en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hay muchas partes del mundo que no son particularmente sofisticadas en lo que respecta a la tecnolog\u00eda disponible para los productores m\u00e1s ricos (y posiblemente el mayor beneficio se puede obtener all\u00ed). \u00bfExiste alguna forma de que los pa\u00edses \/ productores m\u00e1s pobres utilicen estas tecnolog\u00edas para ayudar a estos agricultores?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Lo \u00fanico que necesita para implementar el monitoreo satelital es una conexi\u00f3n a Internet y, como mencion\u00e9, existen limitaciones de este lado. De lo contrario, la tecnolog\u00eda es bastante asequible. Por ejemplo, el precio de nuestra soluci\u00f3n es $99 por 1<\/span>,<\/span>000 hect\u00e1reas de monitoreo, lo que es alrededor de $0.10 por hect\u00e1rea. Creemos que es una inversi\u00f3n muy rentable que ser\u00e1 bastante asequible incluso para los agricultores desfavorecidos. Adem\u00e1s, para el sat\u00e9lite no importa qu\u00e9 regi\u00f3n monitorear. Si el campo se encuentra a cielo abierto, se puede monitorear y analizar.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 m\u00e1s deben saber los lectores sobre esta tecnolog\u00eda?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Aunque esta tecnolog\u00eda fue dise\u00f1ada principalmente como una soluci\u00f3n para los agricultores, no se limita a los beneficios agr\u00edcolas. Las compa\u00f1\u00edas de seguros pueden aprovechar su funcionalidad. Por ejemplo, la capacidad de evaluar las condiciones del campo de antemano, medir el potencial de la tierra en funci\u00f3n de los registros de siembra de los \u00faltimos a\u00f1os (ya sea que la tierra est\u00e9 agotada o no), examinar los registros meteorol\u00f3gicos para confirmar o retractar un evento asegurado, etc. En el caso de los bancos, las im\u00e1genes satelitales se pueden utilizar para estimar los insumos de los cultivos en funci\u00f3n de los datos de a\u00f1os anteriores para garantizar decisiones de pr\u00e9stamos responsables o revisar los riesgos de la vegetaci\u00f3n seg\u00fan el NDVI y otros \u00edndices. Los comerciantes y distribuidores de maquinaria agr\u00edcola pueden evaluar el tama\u00f1o del mercado y estimar los niveles de demanda en regiones espec\u00edficas. E incluso las empresas de software pueden utilizar los datos satelitales para sus nuevas empresas.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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COMO:<\/strong> Cuando se trata de adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas geoespaciales<\/span>,<\/span>\u00a0Nuestro mayor desaf\u00edo es la falta de confianza entre los agricultores, ya que a menudo parecen reacios a seguir adelante con el proceso de aprendizaje. Quieren ver cifras concretas antes de que puedas convencerlos. Tambi\u00e9n existe la creencia com\u00fan de que la tecnolog\u00eda satelital es demasiado cara y su uso no es rentable. En el aspecto t\u00e9cnico, el monitoreo por sat\u00e9lite a veces encuentra anomal\u00edas en los datos causadas por efectos atmosf\u00e9ricos o interferencias de se\u00f1al y errores en los c\u00e1lculos de la red neuronal.<\/span>,<\/span>\u00a0lo que lo hace menos preciso que, digamos, monitoreo de drones<\/a>. Otra cosa es la cobertura de Internet.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n