11. Nuevas Tecnologías para la Agricultura

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Nuevastecnologíasparalaagricultura

Dr KaiSonderJefeUnidadSIG

CIMMYTContribucionesdeJillCairns,ZamanAllahMainassara,LorenaGonzález,MariaTattaris,FrancelinoRodrigues,IvanOrtiz

Monasterio,JellevanLoon

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LaDefinicióndelaAgriculturadePrecisión:

Manejodeacuerdoalsitio

Tecnologíaespecificaalsitio(SST)

Aplicarladosisadecuadaenelsitioadecuadoaltiempoadecuado

AgriculturadeprecisiónUsatecnologíadeinformaciónparaqueelmanejodeacuerdoalsitioseaeconómicamenteviableenlaagriculturamecanizada.

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Objetivo:

ReducircostosdeproducciónMinimizarimpacto ambiental

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MERCER&HALL,1911THEEXPERIMENTALERROROFFIELDTRIALS.ErroresexperimentalesenestacionesdecampoyimpactosobreelcultivodeMangold/Chard Acelga(Betavulgaris subspecies cycla)

LosPioneros:Variabilidadenensayosygeoestadistica

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EDEN&MASKELL,1928THEINFLUENCEOFSOILHETEROGENEITYONTHEGROWTHANDYIELDOFSUCCESSIVECROPSEfectosdevariabilidaddesuelosobrecrecimientoyrendimiento (Mapaderendimiento)

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Examina laacidez detu sueloC.M.Linsley andF.C.BauerUniversityofIllinoisCircular346August,1929

Enunlote de16-hamide pHycarbonatos23muestras delasuperficie (5cmprofundidad)5subsuperficie (30cmprofundidad)5subsuelo (20inchdepth)Elmapa completado deacidez muestra donde ycuanto senecesita delimoSerecomienda planear otro muestreo despues de6años

IOWASTATEU

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LINSLEY&BAUER,1929EconomicsofVariableRateLime inIndianaVariacióndepHenelcampoyaplicacióndecaldeacuerdoamapasdelsuelo

IOWASTATEU

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JOHNSONETAL.1983Customprescribedtillage

MATTHEWS,1983.Continuous variation ofthequantityofinputstomatchtheneedsofsoiloracropinalocalizedregion

Elsiguiente paso:ladefinicion ensi deloque seconsideraagricultura deprecisionhoy endia ylosprimerosmoviemientos hacia lamaquinaria que :

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Fairchild,1988(Patente 1986)SoilTeq applicacion variadadefertilizantesegun unmapadigital

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Fairchild,1988(Patente 1986)SoilTeq aplicaciónvariadadefertilizantesegúnunmapadigital

Laprimeraverdaderaaplicacióndeagriculturadeprecisión

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Momentoclaveenlahistoriadelaagriculturadeprecisión:

UsodeGPSparaloscivilesdesdecomienzodelos90ymayorprecisióndesdeel2000.ConRTKyotrossistemasmejorandocontinuamente.

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Hoyendia hayampliagamadesistemasintegrados:

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• Maximizarelbeneficioencadaparcelaestudiadaatravésdelaumentodelaproduccióny/oreduciendodeloscostesdeproducción.

• Ahorrodirectoeninsumos:semillas,abonos,herbicidas,fungicidas,etc.• Mejorasenlagestiónambientalporlareducciónsignificativadeagroquímicosy

otrosrecursos.• Seguimiento,controlypuestaaldíadeuncuadernodecampoparael

seguimientodecadaparcela.• Losdatosregistradossobrelasaplicacionesrealizadasseutilizanasuvezpara

optimizaryplanificarfuturostrabajos.• Irrigacióndeprecisión

Técnicasdetratamientovariable

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• Reduccióndelasuperficiesolapada(traslapedeaplicaciones).• Incrementodelavelocidaddetrabajo.• Bajareltiempodemaniobra.• Posibilidaddetrabajarencondicionesdereducidavisibilidad:de

noche,connieblaopolvo.• Técnicasdetráficocontrolado(Controlderodada),aumentode

laproducciónpormenorcompactacióndelterreno .

Equiposdecontroldemaquinaria

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Usoparadeterminarperdidas

• Movimientodeherbicidas• Fuegos• Daños(Granizo,viento,heladas,etc.)• Rendimientosbajodeproductos

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IDAE,2010

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1.Delimitacióndelaszonasdemanejo.2.ProgramacióndelmuestroconGPS(encuadriculaoporzonas)3.MuestreodeSuelo.4.Análisisfísico-químicodelasmuestras.5.Determinacióndelrendimientoobjetivobasadoenexperienciasanteriores.6.Recomendacionesdemanejodeinsumossegúnzonas.

Primerospasos

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EM38sensor•Mide conductividaddesuelos

• Elsensordetecta corrientes electricasinducidas enlaprofundidadenrespuesta auncampomagneticoexterno que cambia• ProfundidadMax0.75cm(horizontal)

• Identifica variacion depropiedadesdelsuelo,especialmente salinidad ycontenidodehumedad

EM38sensordesuelo

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Midiendo variabilidad delsuelousando elEM38

Kiboko, DanMakumbi’s field

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Variabilidad enKiboko

Que implica esto?

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EM38Conductividadeléctrica

Mapadezonasdesuelo

Ensayosdefertilizantes

MapasrendimientosRespuestasafertilización

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EspectroscopiaderayosGammaParamapearvariabilidaddelsuelo

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CombinaciónEM38yRayosGamma

Precision AgronomicsAustralia

BasadoenemisionesderayosGammadeisotopos radioactivosnaturalesdepotasio,uranioytorio.EstassemidenconunespectrómetroderayosGamma.

Unaalternativaparasuelosconbajaconductividadeléctrica(arenososysubsuelopedregoso)paradistinguirymapearcambiosdetipodesuelos

VehículoconEM38atrásyespectrómetrorayosGammaalfrente

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EM38muestrapocavariabilidadmidiendoconductividadeléctrica

RayosGammaemisiones torio

RayosGammaEmisionespotasio

Azul=piedrahastalasuperficieRojo=40cmarenasobrepiedra

Caféoscuro=arenaprofundaVerde= piedraoarenasobrearcilla

Precision AgronomicsAustralia

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Mapeoderendimiento

Mapeodeganancias

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IDAE,2010

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Lotz,1997

Cambiohibridomaíz

Problemamecánico

Problemadrenaje

Compactacióndefila

Antiguobosque

Áreabajahúmeda

RiachueloCompactaciónfilafinal

Cambiotiposuelo

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• Cambiodefechadesiembra• Cambiodehibrido/variedad• Cambiodeaplicacióndeagroquímicos• Fallasdemaquinaria• Distribuciónmaladeesquilmos• Compactación

• Patronesdedrenaje• Loteformadoporsub lotesconhistoria

diferente• Patronesdetraficoviejos• Aplicacionesdeestiércolhistóricos• Tuberíasubterránea,líneasdeteléfono

Compactaciónprevia

• Cambiosdetopografía• Derivadeherbicidas• Efectosdesombraenlasorillas• Infestacióndeinsectosporcamposvecinos• Aplicacióndeestiércolvariable• Efectosdecanales

• Cambiosentipodesuelos• Infestacióndemalezas• Cambiosdefertilidaddelsuelo• Cultivosanteriores• Infestacióndeenfermedades• Efectosdeherbicidasresiduales• Cambiosenmateriaorgánica• Dañosporanimales• Áreashúmedas

Problemasdeinterpretacióndemapasderendimiento

Adaptadodewww.ext.vt.edu

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Aguera VegayPerez Ruiz,2013

MapaRendimientoTrigo

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Aguera VegayPerez Ruiz,2013

MapaBeneficioEconómicoTrigo

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Mapasdeingresossegúnpreciosdelcultivo

Algodón 1USDpor libra Algodón 0.75USDpor libra

CottonIncorporated,UGAVellidis etal.,

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Seriedetiempodemapasderendimiento

Crema:rendimiento inestableRojo:rendimientoestabledebajodelpromedioVerde:rendimientoestablepromedioAzul:rendimiento estableencimadelpromedio www.precisionagriculture.com.au

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Fig.1:Mapaderendimientonormalizadodemaízexpresadoenporcentaje,elvalordeíndice 100%(colorverderango92/107)representaunrendimientode120qq/ha.

Fig.2:Mapaderendimientonormalizadodetrigoexpresadoenporcentaje,elvalordeíndice 100%(colorverderango94/105) representaunrendimientode54qq/ha.

Fig.3:Mapaintegradoquesurgedepromediarlosmapasdeíndice demaízytrigoanteriores.SitioB:102%SitioA:110%SitioC:90%(respectodel100%)

INTAManfredi

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CottonIncorporated,UGAVellidis etal.,

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Mapaderendimientodealgodón

CottonIncorporated,UGAVellidis etal.,

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Maízzonasdeaplicacióndedosisvariabledenitrógeno

Rojo 170kgNpor haAmarillo200kgNpor haVerde220kgNpor ha

CottonIncorporated,UGAVellidis etal.,

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Maízzonasdedensidadvariabledesiembra

Crema54,000plantasporhaVerde65,000plantasporhaVerde75,000plantasporha

Rendimiento 9.4tpor haCostos bajaron 60USDpor ha

CottonIncorporated,UGAVellidis etal.,

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Dronesypercepcion remota

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Ebee RTK

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Plataformaaéreadepercepciónremotaparafenotipeodealtorendimiento(HighThroughputPhenotyping)

• AB1100helium filledblimp.• Tethered.• L8.0m,W3.1m.• Payloadapprox 6kg• Maxflightheight300m.• Maxwindspeed13m/s.

• Astec Falcon8,8-rotarUAV.• Remotecontrolled.• 650gpayload.• Maxflightheightapprox 130m.• Maxwindspeed10m/s.

• Airelectronics Skywalker• Autonomous flying

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Imagenes Multispectrales

NIR

Rojo

Verde

2mtamañoparcela,100maltura

3-bandasimagen colores falsos

0.5mtamañoparcela,60maltura

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Imágenestermales

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Alternativas delarga escala

3000pesospor hora

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• Áreadeinterés:400ha• Tiempovuelo:90min• Cantidaddeimágenes:970• Áreaporimagen:208mx165m• Resolución:16cm

CameraMulti-spectralEjemplovueloa300maltura

2030m

1990m

17500pixels

24600pixels

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GREENSEEKER

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GREENSAT

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Aplicacionesdeprecisióndeinsumos

Irrigacióndeprecisión

Manejodeprecisión

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VariableRate Tecnology (VRT)Tecnologíadedosisvariable

Fritzmeier Umwelttechnik

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(A)Depositofertilizante,(B)Maquinatractor,(C)Fertikit concajadecontrolysensordenitrógeno,(D)2WTmachineprototypetoolbar frame,(E)Pua,(F)ruedasderinalto(90cmdiámetro),(G)ruedascontrolprofundidadyparatransporte

VanLoon,2015

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IDAE,2010

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Weed Seeker Trimble

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PrecisionAgronomics, Australia

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•TKPrecision (2cm)•Estacion base•SensordeAngulo dellantaparaTrueTracking•Precisionhuella sobre huella

PrecisionMobileDripIrrigation(PMDI)Irrigacióndegoteodeprecisión

• Altaeficiencia95%• Ruedaseca

Irrigacióndeprecisión

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Pivotesconsensoresópticosparairrigaciónvariable

DavidHerring, NASA

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Percepciónremotaparaevaluacióndeeficienciariego

Camerastermales

cornerstonemapping.com

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ManejodeprecisiónControlderodada

http://pubs.ext.vt.edu/442/442-501/442-501.html

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IDEA,2010

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Dondeseestaaplicandolaagriculturadeprecisión?

• Australia• EstadosUnidosdeAmérica• Argentina• Brasil• Europa• Canadá

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UsuariosdeaplicacióndefertilizantesendosisvariableenArgentina

www.agriculturadeprecision.org

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UsuariosdediferentestecnologíasdeAPenArgentina

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CambioclimáticoenMéxico

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Sonder, 2014

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Cambiotemperaturaminima FebreroSonoraentre2050syhoyRCP8.5

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Sonder, 2014

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January-April average min. temperature C°7.58.08.59.09.510.010.511.011.5

Whe

at y

ield

Yaq

ui V

alle

y (T

on/H

a)

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

6.5

7.0

7.5

2010 2011

2006 2007

2002

2008

2000

2004

2005

2003

2001

2012

2009

2013y= 11.55 - 0.65X

r2=0.75

Adaptacion alcambio climatico:Variedades nuevasmuestran su valoren Sonora

10Cincrease=700kgloweryield

DatacompiledbyH.-J.BraunandI.OrtizMonasterio CIMMYT

Temperaturaminima promedioEnero-Abril

Rend

imientotrigoVa

lledelYaq

ui(t/ha)

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January-April average min. temperature C°7.58.08.59.09.510.010.511.011.5

Whe

at y

ield

Yaq

ui V

alle

y (T

on/H

a)

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

6.5

7.0

7.5

2010 2011

2006 2007

2002

2008

2000

2004

2005

2003

2001

2012

2009

2013y= 11.55 - 0.65X

r2=0.75

10C increase = 700 kg lower yield

2014

Adaptacion alcambio climatico:Variedades nuevasmuestran su valoren Sonora

DatacompiledbyH.-J.BraunandI.OrtizMonasterio CIMMYT

Temperaturaminima promedioEnero-Abril

Rend

imientotrigoVa

lledelYaq

ui(t/ha)

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Sonder, 2015

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Conclusiones

• APvalelapenaperoinversióninicialalta• Cuestióndeescala• Suberendimientos,bajacostosdeoperaciónyinsumos• Bajaimpactosambientalesnegativos• Sistemaintegradonecesarioperosepuedeadaptarpasoporpaso• Capacitaciónnecesariaparaaplicaciónopagarporservicios

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