Mapeo con drones para la alimentación animal
Azulda, una empresa mexicana ubicada en el estado norteño de Coahuila proporciona soluciones de alto valor a los productores locales utilizando drones RTK y sensores multiespectrales para la obtención de datos. La región de La Comarca Lagunera es líder en leche y productos lácteos, siendo el mayor productor de México. Además, Lala (la mayor empresa láctea mexicana) tiene su sede allí.
Revolución verde para la ganadería lechera
El cultivo del algodón, que antes era la principal actividad agrícola, se abandonó debido a los bajos precios en favor de la ganadería lechera. Los avances científicos y técnicos de la Revolución Verde y el capital -incluyendo fondos públicos y extranjeros- permitieron a la Lagunera desarrollar la infraestructura necesaria para convertirse en la principal región lechera de México1.Existe una clara necesidad de ofrecer a los productores soluciones para hacer más eficiente la producción de las grandes cantidades de alimento para el ganado que necesita la industria. Según un estudio reciente, en La Laguna se cosecharon alrededor de 35,290 mil hectáreas en el último año. Por ello, Azulda se está esforzando por usar los métodos cotidianos de la agricultura 4.0 y son los primeros en implementar técnicas de agricultura de precisión en esta zona.
Agricultura 4.0 es un término que suele asociarse a las próximas grandes tendencias a las que se enfrenta la industria agrícola. Esto incluye un mayor enfoque en la agricultura de precisión, el IoT (internet de las cosas), así como el uso de big data para tomar decisiones eficientes2. Estas nuevas tecnologías y tendencias se centran en el desarrollo de formas de alimentar al mundo de forma sostenible ante el cambio climático y el hecho de que la población humana alcance los 11.000 millones de habitantes en 2100.
Detalles del proyecto: cartografía con drones para la alimentación animal
| Área cubierta: | 26,5 ha (17. 9 ha primera misión + 8,6 ha segunda misión) |
| Número de imágenes: | 3691 imágenes |
| Dron: | DJI P4 Multiespectral + D-RTK 2 |
| Software: | Pix4Dfields |
| Especificaciones del computador: | CPU: Procesador AMD Ryzen 7 3700X de 8 núcleos GPU: NVIDIA GeForce GTX 1660 MEMORIA RAM: 32 GB |
| Tiempo de procesamiento | <10 minutos |
Verificación de la calidad de los cultivos
Azulda trabaja con una granja lechera Establo Santa María, ubicada en Francisco I. Madero. Tienen alrededor de 400 hectáreas y producen su propio alimento para el ganado: avena en invierno y maíz en primavera y verano. Debido a que la alimentación es uno de los elementos más importantes y críticos en una granja lechera, es crucial para los productores conocer la cantidad y calidad de los alimentos para animales.
Este proyecto tenía como objetivo verificar la calidad de la misma variedad de cultivo de avena en dos tipos de suelo diferentes con dos tratamientos distintos en la fase final. Esta información era muy importante para el productor y su equipo, ya que se estaban probando diferentes tipos de tratamientos en los cultivos para ver cuál de ellos daba mejores resultados.
El mapa se utilizó para indicar los valores medios de los índices de vegetación correlacionados con la biomasa y el contenido de clorofila, como el NDVI y el NDRE, en toda la parcela y cómo cambia entre los tratamientos. "Nuestro trabajo no habría sido posible sin PIX4Dfields. El rápido procesamiento y herramientas como la zonificación por la media aritmética de los índices de vegetación nos permitieron entregar un mapa de zonificación de alta calidad", señaló José Alfredo, gerente de Azulda.
Ventajas de utilizar Pix4Dfields
“Para nosotros lo que diferencia a Pix4D de otros proveedores es la velocidad de procesamiento, la calidad de los datos de salida, la biblioteca de índices y la capacidad de obtener correcciones radiométricas y solares de entrada con el DJI P4 Multispectral. No hemos considerado utilizar otro software de Ag, porque en términos de agricultura de precisión Pix4Dfields es lo mejor de lo mejor.” - José Alfredo Dávila González, Azulda
El agricultor estaba muy satisfecho con los resultados del proyecto. Con los datos adquiridos y el análisis de las imágenes, el agricultor pudo determinar que tratamiento era el más adecuado y qué parcela era la más productiva. La información adquirida, le permitió al agricultor tomar las decisiones correctas en la temporada de cultivo de primavera, he hiso que su producción sea más eficiente.
Referencias:
| ¹ "History of Grupo Industrial Lala, S.A. de C.V.", Back to top 2"Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet", Back to article |
