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“Potencialidades de los Software
de Gestión Agropecuaria y Avances
Tecnológicos Con Cámaras
Montadas Sobre Drones”
Stanley Best S.
Director Programa
Agricultura de Precisión
INIA
F: 56 42 206761
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Actual Projected
Problemas Actuales
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Inefficient energy consumption for food
production
Science 327, 2010
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La tecnología va a influir en la forma de venta en el corto plazo !!
La visión actual se asocia con las exigencias del
consumidor
Los alimentos nutritivos (características funcionales)
Alto contenido de antioxidantes y otros fitonutrientes.
Alimentación saludable
Residuos químicos (reducción -> Eficacia - Eficiencia).?
Salud Microbiana
Buen Gusto
El gusto, la madurez, las características visuales, post
cosecha (piernas de la fruta), etc.
El camino en adelante será el uso de tecnología
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Agricultura Sostenible y Producción de Alimentos
• Alta productividad pero a la vez cuidando el medioambiente, los ecosistemas, la biodiversidad mediante elcontrol de uso de productos químicos
• Máximo aprovechamiento de limitada tierra arable, agua yenergía– Reducción al mínimo de las emisiones
• Producción estable bajo un clima inestable y variable.– El calentamiento global, inundaciones, sequía, aparición inusual de
plagas, etc..
• Alta calidad y seguridad de alimentos
• Beneficios para los agricultores.
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Mac
ro –
Mic
ro a
nál
isis
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Integración espacial de datos meteorológicos (MetBroker)• MetBroker proporciona a las aplicaciones un acceso consistente a las bases
de datos climáticas heterogéneas y cubre 22.000 estaciones meteorológicas de 25 DBs
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Desde un punto de vista micro (nivel predial) la discusión se ha centrado en eficiencia de producción
Utilizar la tecnología para lograr una
mayor eficiencia y sostenibilidad
Gestión homogénea de manejo es sostenible?
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Datos Informción Conocimiento Acción
Raw Sensor Data
Field DataGPS Data
Computer Vision
Mapas de la CE y definición de puntos de Monitoreo
Integrate and Contextualizing Data
Usere IntegratesKnowledge:
Information ApplicationAssociated with the
Experience
Temporal contextGeographic context
Predicción de campo
Saber cómo y cuándo implementar una recomendación.
3D Compaction and soil Maps Conocimiento Agronómico Riego Variable
TRASFORMACIÓN DE DATOS EN INFORMACIÓN PARA LA GESTION
Los Problemas en Agricultura están asociados a múltiples variables que actúan en forma dinámica con su ambiente para adaptarse a cada cambio existente acorde a patrones preestablecidos geneticamente.
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4th Paradigma de la investigación asociada a la ciencia centrada en los datos (patrones).
http://research.microsoft.com/en‐us/collaboration/fourthparadigm/contents.aspx
Mundo RealModelo
2. Ciencia Teórica
3. Ciencia Computacional
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• Utilización de datos antiguos– datos de rendimiento, datos de variedades, los datos de calidad, datos del suelo, datos
de mercado, …………
• Innovación en sensores (Sensor Web Enablement, SWE)– Para controlar eficazmente los hechos en los campos, el mercado, la demanda, la
logística, el procesamiento,….
– Recoger los conocimientos de los agricultores (conocimiento tácito).
• Integración y uso eficiente de datos– Plataforma común para el intercambio de datos ininterrumpido (estándar).
– Base de datos Agrícola en la nube
• Herramientas de análisis – Estadísticas, la minería de datos, extracción de conocimiento, manejo del riesgo
– Optimización basada en Big data
– Enriquecimiento común de las APIs utilizable
• Innovación en la Comunicación– La transferencia de conocimiento eficiente a los agricultores
• Ciencia al Servicio de los usuarios (mejora en servicios tecnológicos)
Que necesitamos para trabajar en la ciencia centrada en los datos en agricultura
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Recopilación de datos e innovación en sensoramiento
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DEFINICIÓN DE ZONAS DE MANEJO
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Generación de zonas de manejo homogénea Redefinir la gestión de los cultivos según las diferentes zonas
Una zona que posee características similares y que
merece un manejo y aplicación de insumos
homogéneos.
Vigor Maps
Soil TextureEm-38
Plano de zonas de Vigor
Segmentación por vigor de plantas
Soil Variability Maps
Un entorno es una zona que tiene
características similares y se merece estar
manejando con insumos homogéneos.
Plano de zonas de Riego
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Monitoreo (seguimiento) de Vigor de plantas y su asociación con diferentes variables productivas (el
rendimiento, etc.).Yield
NDVI –Septiember
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UAV Applications
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Aplicación de Análisis de Imagenes y consideraciones
necesarias de uso (ICAS)
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Información útil generada a partir del UAV
Desarrollando la agricultura del futuro
identificar diferenciar interactuar personalizarManejo Sitio Específico*
Problemas de Fertilidad
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Riego Variable
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Implantación de Sistemas de Monitoreo de
humedad del suelo en tiempo real
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Evapotranspiration Workshop April 5-7, 2011
200
400+
300
100
0
Latent Heat
(W/m2)
Instantaneous ET – southcentral Idaho
basalt
recent burn
Lake Walcott
North
Wood River Valley
Craters of the Moon
Thousand Springs
Twin Falls
Burley
Rn
G
H ET
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Riego
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MODELO DE ESTRÉS HÍDRICO ESPACIAL Y TEMPORAL
Variabilidad espacial de
suelo
Mapas de NDVI e IAF
Mapas de potencial xilemático (metrics)
TAW Suelo y localización de
sensores deHumedad del Suelo
SYSTEM DELIVERY
Necesidad espacial diaria
de riego estimadas en los próximos
días
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Computer
vision
technology
|
Acquire ProcessAnalyze Understand
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Calidad de uvas a vinificar
26
Mar-4-2011
Ferari Index
Evaluación enológica
Gestión de la Calidad de las Frutas
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Uso de la tecnología para entender la estacionalidad climática
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Cambios Estacionales del NDVI (índice verde)
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Topografia NDVI Maps Exposición Maps CE Maps (EM38)
Variety High Quality Medium Quality Low Quality
Cabernet Sauvignon 7,01% 10,81% 2,21%
Malbec 1,89% 5,63% 3,57%
Carmenere 4,97% 6,38% 1,03%
Asociación de variables del suelo y de la planta con las
características químicas de calidad de uvas
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Avances en la detección y control de malezas, plagas y enfermedades
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– Evaluación deficiente del tiempo y lugar de aplicación
Evaluación de objetivos de aplicación mediante tecnología UAV en combinación a reconocimiento multi
e hiperesoectral
Uso de equipamiento UAV para determinación de zonas de distinto grado de infestación.
Control de malezas
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• Reconocimiento de variedades resistentes mediante uso de Caracterización espectral "fingerprinting"
Control de malezas
Discriminación espacial de malezas mediante información espectral
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• q
a) Niveles de infestación considerados b) Firmas espectrales capturadas
c) Correlación de Niveles de infestación con firma espectrales. d) Discriminación de malezas-cultivo
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Applicaciones
Monitoreo de cultivos
Control de Calidad
Procesos de Automatización
Detección de anomalias
Otros.
Tecnología de Visión
Artificial
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Integración y uso eficiente de datos
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Perdida de una gran cantidad de información en cada temporada.
Registros inadecuados (archivos, papel). No hay gestión de la
información espacial. Pobre gestión de los recursos
Buenos Registros = Buenas Decisiones
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Principios de DiseñoHacerlo simple
• Útil por encima de todo
• Mas grande no es mejor
• Focalizarse en el valor para el cliente
• Reducir la complejidad de las soluciones en formatos visuales
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Superficie por clase
EJEMPLO PRÁCTICO DE PLATAFORMA
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Mapa (Abstracto)
Visual (Conocimiento Tácito)
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Usuarios de hoy
en día
Nacidos dentro de un
ecosistema tecnológicamente
enriquecido.
Un Negocio sin
estrategia móvil es
un negocio sin
estrategia futura
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Herramientas de análisis
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Futuro de Monitoreo y
Monitoreo de Cultivos
(Ejemplo Viñedos)
Mapas de Pre-Cosecha Automáticos
Mapas de Cosecha
Modelos Espaciales
de Patrones
Predictivos
Modificación mediante la gestión basada en el
monitoreo (alertas)/ predicción, todo en
una plataforma interactiva
Visión Integrada
Diagnostico de
Enologo y Viticultor
Riego
Teledetección
Calidad
Rendimiento
Suelo
Clima
Monitoreo Cercano
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H PC (GPGPU,
Cluster, GRID)
Scenario Simulation
Satellite RS
Modeling on Big Data for Scenario Simulation
Sensor
Network
Real Time Update
Cloud & Data Integration
Model
Calibration Comparison of Satellite LAI and Simulated LAI
0
1
2
3
4
5
0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360
DOY
LA
I
LAI_sat
LAI_sim
UAV
Agri.
Machines,
Applicatio
n records Yield, Soil,
etc. Weather
Crop Model
Decision
Making
Decision support by multiplatform data (Unv. Tokyo)
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46
Esquema Conceptual de “CLOP”
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Sistemas automatizados Agricolas?
Cosecha Mecánica Robotica AplicadaSistema de monitoreo Aut.
Diseño del Huerto Sistema de riego AutomatizadoUAV - Teledetección
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CONCLUSIONLa era de las nuevas convergencias tecnológicas
Nuevo paradigma tecnológico, económico y organizacional
• Tenemos que cambiar de la lógica homogeneizada a la lógica de la diversidad.
• Empoderamiento mutuo. Los avances en la tecnología de algunas áreas aceleran drásticamente otras.
• Las diferentes tecnologías deben estar "habilitadas" para trabajar unas con otras.
• Debe existir una "Combinación sinérgica" de dos o más tecnologías genéricas en la búsqueda de objetivos comunes.
• Es claro que las TIC integradas en la nube de Internet será la manera de acercar las diferentes tecnologías a alcance del usuario final pero, estos desarrollos deben integrar factores sociales y tecnológicos, con el fin de alcanzar el objetivo de la verdadera introducción.
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Gracias por su atención