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Introducción a la Agricultura por Ambientes
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Introducción a la Agricultura por Ambientes

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Presentación realizada por el Ing. Gustavo Ariel Sznaider, en la jornada INTA Agrofutura 2010

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Transcript

  • 1. Introducción a la Agricultura por Ambientes Gustavo Ariel Sznaider Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información Facultad de Agronomía, UBA GeoAgris
  • 2. Temario <ul><li>Heterogeneidad espacial y Agricultura por Ambientes </li></ul><ul><li>Detección de la heterogeneidad </li></ul><ul><li>Descripción de la heterogeneidad </li></ul><ul><li>Impacto sobre los modelos de decisión </li></ul><ul><li>Mejora de los modelos de decisión </li></ul>
  • 3. Heterogeneidad Espacial Medano Suelo hidromórfico Sin Restricciones
  • 4. Heterogeneidad de la Producción <ul><li>Heterogeneidad de la exportación </li></ul><ul><li>Heterogeneidad de la respuesta a insumos </li></ul>
  • 5. Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE 81 qq/ha 83 qq/ha 98 qq/ha 93 qq/ha DIFERENCIA MÁXIMA: 17 qq/ha Maíz 2008-2009 Vedia, Prov. Buenos Aires
  • 6. Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE
  • 7. Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE DIFERENCIA > 100 qq/ha
  • 8. Dentro del lote vs entre regiones del país 98 qq/ha 90 qq/ha 70 qq/ha 75 qq/ha Maíz 2007-2008
  • 9. DENTRO vs ENTRE LOTE vs ENTRE REGIONES Mayor Heterogeneidad dentro del lote que entre lotes de un mismo campo entre regiones del país
  • 10. Agricultura de Precisión <ul><li>Detectar heterogeneidad </li></ul><ul><li>Delimitar ambientes </li></ul><ul><li>Aplicar manejos diferenciales por ambiente (automáticamente) </li></ul>
  • 11. Agricultura por Ambientes Heterogeneidad del Terreno Heterogeneidad de la Producción Agricultura de Precisión Interés por la Agricultura Por Ambientes - márgenes económicos -sustentabilidad
  • 12. Modelo actual de la Agricultura por Ambientes
  • 13. Herramientas de Detección de Heterogeneidad 1. Medición del cultivo 2. Medición de las características del terreno Monitores de rendimiento Sensores espectrales remotos y terrestres Mediciones intensivas Topografía Electrocondutividad Mediciones puntuales Muestreo en grilla de nutrientes Mapas de Tosca Mapa de profunidad de napa
  • 14. Monitor de Rendimiento Fuerza = Masa * Aceleración Impacto Fuerza Masa ? = Fuerza / Aceleración Flujo = Masa / hora
  • 15. Validacion del Monitor
  • 16. Filtrado de errores <ul><li>Corrección de errores </li></ul><ul><li>ancho de labor </li></ul><ul><li>datos extremos </li></ul><ul><li>calibración </li></ul><ul><li>diferencias entre cosechadoras </li></ul>
  • 17. Validacion de Algoritmos Quitar 1000 datos al azar Datos de Rendimiento 1000 datos extraídos Datos de Rendimiento Remanente Filtrar Errores Datos de Rendimiento Remanentes y Filtrados Interpolar, Comparar y Estimar Diferencias Error Medio Absoluto Cuadrado medio del Error (RMSE)
  • 18. Herramientas de Análisis de la Heterogeneidad 2005 2006 2004 Delimitación Alto Potencial Bajo Potencial
  • 19. Técnicas de Delimitación de Ambientes A ojo Cluster Analysis Segmentación de imágenes Algoritmos de umbrales móviles Algoritmos evolutivos
  • 20. Herramientas de Análisis y Validación Estadísticas de Rendimiento por Ambiente Variabilidad interAnual Estabilidad/Riesgo Variabilidad interCultivos Variabilidad dentro de cada Ambiente Predictibilidad
  • 21. Variabilidad interanual
  • 22. Estabilidad / Riesgo en cada ambiente 14 % 75 % 40 qq 15 qq
  • 23. Heterogeneidad Espacial Pampa Arenosa
  • 24. Heterogeneidad Espacial Pampa Ondulada
  • 25. Heterogeneidad Espacial Pampa Serrana
  • 26. Heterogeneidad Espacial Consistencia (Amplificación) Interacción Topografía- Heladas-Sequías Interacción micro/macro topografía - clima
  • 27. Conclusiones <ul><li>Diferencia importante de rendimiento entre ambientes (intralote) </li></ul><ul><li>Herramientas que permiten </li></ul><ul><ul><li>Detectar, </li></ul></ul><ul><ul><li>Cuantificar </li></ul></ul><ul><ul><li>Determinar repetitividad de las diferencias / Predictibilidad </li></ul></ul><ul><li>Diferencias de estabilidad/riesgo entre ambientes </li></ul><ul><li>Implicancias de la Heterogeneidad sobre los modelos agronómicos y la toma de decisión </li></ul><ul><ul><li>Modelos de Fertilización </li></ul></ul><ul><ul><li>Densidad de Siembra </li></ul></ul><ul><ul><li>Genotipos </li></ul></ul><ul><ul><li>Manejo de plagas (hongos, maleza) </li></ul></ul>
  • 28. Modelo de Reposición Fertilizante a Aplicar = Extracción de Cosecha P en SOJA
  • 29. Modelo de Umbral Crítico
  • 30. Modelos de Balance Objetivo de Rendimiento Nfertilizante = NRequeridoPorCultivo – Ninicial - Nmineralizado – Nresiduos + Npérdidas
  • 31. Modelos de Respuesta Modelos de Simulación Textura , Profundidad (capacidad retención hídrica) Disponibilidad de H20 , N Rendimiento Cultivo
  • 32. Balance de Carbono
  • 33. BALANCE Carbono 2009/2010-MAIZ APORTE MINERALIZADO BALANCE
  • 34. Efecto del aumento de N Nitrógeno
  • 35. Efecto del N sobre la cant. de biomasa e Ind. Cosecha R. Alvarez,* H. S. Steinbach, S. M. Grigera, E. Cartier, G. Obregon, S. Torri, and R. García. 2004 Agronomy Journal La producción de biomasa responde al N más que el rendimiento TRIGO
  • 36. Efecto del N sobre la cantidad de biomasa e Índice de Cosecha
  • 37. Efecto del N sobre la cantidad de biomasa e Índice de Cosecha Nitrógeno
  • 38. Conclusiones <ul><li>Agricultura de Precisión </li></ul><ul><li>detectar ambientes intralote </li></ul><ul><li>cuantificar las diferencias de productividad </li></ul><ul><li>Importante Heterogeneidad Espacial </li></ul><ul><li>Diferencias entre ambientes de: </li></ul><ul><li>rendimientos alcanzables </li></ul><ul><li>estabilidad/riesgo </li></ul><ul><li>Implicancias sobre modelos </li></ul><ul><li>fertilización (exportación, respuesta) </li></ul><ul><li>densidad </li></ul><ul><ul><ul><li>plagas, malezas </li></ul></ul></ul><ul><li>Impacto Balance de Carbono </li></ul><ul><li>Oportunidad de Agricultura por Ambientes </li></ul><ul><li>mejora en los márgenes y sustentabilidad </li></ul>
  • 39. Herramientas para mejorar modelos de decisión Tecnología Agricultura de Precisión -Realizar manejos espacialmente variable de insumos (de forma automática) - Poner a prueba los modelos de decisión (Investigar)
  • 40. Ensayos en condiciones de producción Ejemplo 2007-2008 Trigo 1900 has. de aplicaciòn variable N
  • 41. Ensayos en condiciones de producción 30/10/2002 19/02/2006 22/02/2007
  • 42. Ensayos en condiciones de producción Índice de la Vegetación 30/10/2002 19/02/2006 22/02/2007 CLUSTER ANALISYS alto bajo potencial Intermedio
  • 43. Ensayos en condiciones de producción Lote: LC26 Rendimiento Posterior
  • 44. Ensayos en condiciones de producción
  • 45. Ensayos en condiciones de producción Resultados promedios de todos los lotes (sin heladas)
  • 46. Ensayos en condiciones de producción 90 25
  • 47. Ensayos en condiciones de producción 1.8 qq/ha 2.6 qq/ha 0.9 qq/ha 2.3 qq/ha
  • 48. Ensayos en condiciones de producción 0.06 qq/ha 0.06 qq/ha 0.32 qq/ha 0.05 qq/ha
  • 49. Ensayos en condiciones de producción Aumento Rendimiento Aplicación Variable Beneficio Económico Aplicación Variable U$S / ha
  • 50. Ensayos en condiciones de producción <ul><li>Importante heterogeneidad intralote. </li></ul><ul><li>Rendimientos Relataivos: </li></ul><ul><li>Ambiente bajo potencial: 82% </li></ul><ul><li>Ambiente intermedio: 98% </li></ul><ul><li>Ambiente alto potencial: 120% </li></ul>Beneficios de la aplicación variable de N: 40 u$s/ha ambiente bajo potencial 8 u$s/ha ambiente alto potencial Considerando solo el rendimiento (sin heladas). Podrían existir beneficios en la calidad del grano y balance de Carbono (que no han sido analizados).
  • 51. Ensayos en Franja Dosis A Dosis A Dosis B Dosis B
  • 52. Ensayos en Franja Maíz Dosis SolMix 0 150 200 290
  • 53. Ensayos en Franja
  • 54. Ensayos en Franja
  • 55. Conclusiones <ul><li>Agricultura de Precisión </li></ul><ul><li>detectar ambientes intralote </li></ul><ul><li>cuantificar las diferencias de productividad </li></ul><ul><li>Importante Heterogeneidad Espacial </li></ul><ul><li>Diferencias entre ambientes de: </li></ul><ul><li>rendimientos alcanzables </li></ul><ul><li>estabilidad/riesgo </li></ul><ul><li>Implicancias sobre modelos </li></ul><ul><li>fertilización (exportación, respuesta) </li></ul><ul><li>densidad </li></ul><ul><ul><ul><li>plagas, malezas </li></ul></ul></ul><ul><li>Oportunidad de Agricultura por Ambientes </li></ul><ul><li>mejora en los márgenes y sustentabilidad </li></ul><ul><li>Posibilidad de Poner a Prueba, Validar y mejorar los modelos </li></ul>
  • 56. GCL Gestión de Calidad de las Labores Agrícolas El primer paso en la introducción de la agricultura de precisión en su empresa
  • 57. Fundamentos Altos precios de insumos y productos Necesidad de eficiencia y efectividad en la aplicación/cosecha Datos generados por la maquinaria 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000
  • 58. Oportunidad de aprovechar datos 56061,-34.40689149,-61.56737713,91.560000,0,2,0.000000,x,1,0.000000,0,36.864000,0.000000,11.000000 56146,-34.40682842,-61.56729637,91.280000,0,2,0.000000,x,1,5.180000,86,36.864000,0.000000,11.000000 56153,-34.40687992,-61.56719924,91.110000,0,2,0.000000,x,1,5.930000,148,36.864000,0.000000,11.000000 56160,-34.40697445,-61.56714492,91.490000,0,2,0.000000,x,1,6.090000,159,36.864000,0.000000,11.000000 56166,-34.40706630,-61.56710715,91.790000,0,2,0.000000,x,1,6.280000,164,36.864000,0.000000,11.000000 56172,-34.40715920,-61.56706884,92.040000,0,2,0.000000,x,1,6.270000,162,40.960000,0.000000,11.000000 Procesar y Analizar INPUT OUTPUT
  • 59. Banda Horaria Trabajada
  • 60. Gestión de Calidad de labores – Servicio 24-48 hs.
  • 61. Velocidad/Flujo de Trabajo Monitor de Rinde Pérdidas de plataforma Velocidad máxima Pérdidas de cola Flujo máximo Inspección “inteligente” Índice de calidad Fn(velocidad, flujo)
  • 62. Datos de tránsito
  • 63. Trayectoria
  • 64. Superficie
  • 65. Superficie no aplicada
  • 66. Dosis configurada
  • 67. Dosis configurada
  • 68. Dosificación Subaplicación Sobreaplicación Fechas de aplicación 17% del area mal aplicada (5% tolerancia) ‏ Temperatura, Humedad, Velocidad Viento
  • 69. Informe lote x lote
  • 70. Análisis comparativo entre campañas
  • 71. Sistema GCL
  • 72. Etapas Calibración y Configuración Procesamiento datos => Evaluación Informe lote x lote Análisis de Campaña Control de Campo
  • 73. Planificación Reunión con todos los integrantes (contratistas, maquinistas, encargados) Definición conjunta de metas de calidad sub y sobre dosificación tolerable velocidad máxima flujo máximo Definición de premios (opcional) Verificación de logros
  • 74. Flujo de la información
  • 75. Flujo de la información Acceso On Line para administrador e inversores

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