Las explotaciones agrarias generan gran cantidad de datos en tiempo real que podrían ser gestionados por Big Data para la mejora de la productividad de los cultivos.
Gracias a la popularización de smartphones entre los agricultores y a la proliferación de redes inalámbricas de conexión a internet en zonas rurales, han proliferado tecnologías de sensorización para monitorizar el riego de los cultivos. Gracias a estos sistemas se recopilan grandes cantidades de datos y por ello son un buen ejemplo de como aplicar el Big Data a la agricultura.
Con la gran cantidad de información recogida es posible, si se trata de una forma inteligente, mejorar de forma significativa los beneficios de los agricultores y aumentar el margen.
El Big Data dentro de este sector podría además de centrarse en la recogida de información de los sensores, recoger datos de condiciones meteorológicas, topografía de la finca, tipo de cultivo y sus necesidades, etc. Y con todos ellos crear un plan de riego eficiente o incluso conocer la cantidad de fertilizante óptima que se debe usar.
Datos
Debido a la, cada vez mayor, preocupación de los agricultores por la falta de agua (y en algunos casos el aumento del coste de la misma), les ha llevado a buscar ayudas en la tecnología. Gracias a la creación de sondas inteligentes que se instalan enterradas en los terrenos de cultivo y que permiten monitorizar el nivel de agua, se pueden ofrecer mediciones en tiempo real y ayudar a un sector especialmente sensible con los cambios meteorológicos.
Algunos agricultores ya han implantado esta tecnólogía y utilizan un pequeño número de sensores (principalmente debido al coste) para medir al instante los niveles de agua en el subsuelo. Toda esta información queda recogida en una base de datos que el agricultor puede consultar en cualquier momento tanto desde su ordenador, como desde su smartphone o tablet, evitando que el agricultor deba desplazarse a su finca.
Actualmente existen numerosas soluciones en este ámbito. Desde las que solo te muestran datos meteorológicos, hasta las que representan (en forma de mapas o gráficas de tiempo), cuándo, cómo y donde se debe regar, como el sistema de LegioAgro.
Pero esto no es todo, la recogida de datos a través de sondas enterradas se puede complementar con la información registrada a través de los cientos de sensores que los principales fabricantes de maquinaria agrícola llevan integrando en sus equipos desde hace una década. Toda esta información, debidamente gestionada, puede ayudar a la toma de futuras decisiones en aras de mejorar la productividad de los cultivos.
También se puede obtener información de grandes bases de datos abiertas de diversos gobiernos como el de Estados Unidos. Estas guardan mucha información, como datos climatológicos, composiciones de suelos e imágenes por satélites.
Todo esto se puede complementar con imágenes en tiempo real en alta definición captadas por la gran cantidad de drones que se están empezando a utilizar en este sector. Gracias a ellos los costes de fotografía son mucho inferiores a las realizadas con aviones tradicionales.
Gestión de la información
Los agricultores ven muy complicado la integración y utilización de estos datos, debido a las dificultades que supone la creación de la infraestructura necesaria para gestionar y analizar la información.
Por este motivo cada vez más y más empresas están desarrollando soluciones para este sector debido a que está surgiendo un nicho de mercado importante.
Las grandes empresas, como IBM o Intel, también encuentran mucha competencia en start-ups como LegioAgro u otras con origen en Silicon Valley.
La recopilación de datos es la parte más importante de esta modernización agrícola que está sucediendo. El desarrollo de estos sistemas precisos, simples y a un bajo coste, es una de las preocupaciones de muchas empresas del sector.
Pero toda esta recopilación de información no sirve de nada sin no sabemos utilizar los datos recogidos. Analizar los cultivos para conocer sus necesidades permite adaptar de una forma más precisa la estrategia a seguir.
"Si incrementamos nuestro conocimiento del olivar, podremos entender mejor qué factores afectan más directamente a la producción, determinar fechas óptimas de recolección, determinar los niveles nutricionales óptimos del cultivo y los tratamientos necesarios, y estimar la cosecha en cantidad y calidad" - Ramón Rivera.
La principal dificultad que se encuentra en este sector es la de predecir y anticiparse a diversos sucesos que comprometen los cultivos. Con una correcta gestión de todos los datos recogidos se pueden evitar problemas fatales para el sector como temporadas de grandes sequías.
Un último problema es la legislación, sobre todo en el aspecto de la privacidad de los datos recogidos. La norma debería proteger la privacidad de los datos que generamos, pero a la vez compartirlos para favorecer la evolución del sector agrícola.
Gracias a la popularización de smartphones entre los agricultores y a la proliferación de redes inalámbricas de conexión a internet en zonas rurales, han proliferado tecnologías de sensorización para monitorizar el riego de los cultivos. Gracias a estos sistemas se recopilan grandes cantidades de datos y por ello son un buen ejemplo de como aplicar el Big Data a la agricultura.
Con la gran cantidad de información recogida es posible, si se trata de una forma inteligente, mejorar de forma significativa los beneficios de los agricultores y aumentar el margen.
El Big Data dentro de este sector podría además de centrarse en la recogida de información de los sensores, recoger datos de condiciones meteorológicas, topografía de la finca, tipo de cultivo y sus necesidades, etc. Y con todos ellos crear un plan de riego eficiente o incluso conocer la cantidad de fertilizante óptima que se debe usar.
Datos
Debido a la, cada vez mayor, preocupación de los agricultores por la falta de agua (y en algunos casos el aumento del coste de la misma), les ha llevado a buscar ayudas en la tecnología. Gracias a la creación de sondas inteligentes que se instalan enterradas en los terrenos de cultivo y que permiten monitorizar el nivel de agua, se pueden ofrecer mediciones en tiempo real y ayudar a un sector especialmente sensible con los cambios meteorológicos.
Algunos agricultores ya han implantado esta tecnólogía y utilizan un pequeño número de sensores (principalmente debido al coste) para medir al instante los niveles de agua en el subsuelo. Toda esta información queda recogida en una base de datos que el agricultor puede consultar en cualquier momento tanto desde su ordenador, como desde su smartphone o tablet, evitando que el agricultor deba desplazarse a su finca.
Actualmente existen numerosas soluciones en este ámbito. Desde las que solo te muestran datos meteorológicos, hasta las que representan (en forma de mapas o gráficas de tiempo), cuándo, cómo y donde se debe regar, como el sistema de LegioAgro.
Pero esto no es todo, la recogida de datos a través de sondas enterradas se puede complementar con la información registrada a través de los cientos de sensores que los principales fabricantes de maquinaria agrícola llevan integrando en sus equipos desde hace una década. Toda esta información, debidamente gestionada, puede ayudar a la toma de futuras decisiones en aras de mejorar la productividad de los cultivos.
También se puede obtener información de grandes bases de datos abiertas de diversos gobiernos como el de Estados Unidos. Estas guardan mucha información, como datos climatológicos, composiciones de suelos e imágenes por satélites.
Todo esto se puede complementar con imágenes en tiempo real en alta definición captadas por la gran cantidad de drones que se están empezando a utilizar en este sector. Gracias a ellos los costes de fotografía son mucho inferiores a las realizadas con aviones tradicionales.
Gestión de la información
Los agricultores ven muy complicado la integración y utilización de estos datos, debido a las dificultades que supone la creación de la infraestructura necesaria para gestionar y analizar la información.
Por este motivo cada vez más y más empresas están desarrollando soluciones para este sector debido a que está surgiendo un nicho de mercado importante.
Las grandes empresas, como IBM o Intel, también encuentran mucha competencia en start-ups como LegioAgro u otras con origen en Silicon Valley.
La recopilación de datos es la parte más importante de esta modernización agrícola que está sucediendo. El desarrollo de estos sistemas precisos, simples y a un bajo coste, es una de las preocupaciones de muchas empresas del sector.
Pero toda esta recopilación de información no sirve de nada sin no sabemos utilizar los datos recogidos. Analizar los cultivos para conocer sus necesidades permite adaptar de una forma más precisa la estrategia a seguir.
"Si incrementamos nuestro conocimiento del olivar, podremos entender mejor qué factores afectan más directamente a la producción, determinar fechas óptimas de recolección, determinar los niveles nutricionales óptimos del cultivo y los tratamientos necesarios, y estimar la cosecha en cantidad y calidad" - Ramón Rivera.
La principal dificultad que se encuentra en este sector es la de predecir y anticiparse a diversos sucesos que comprometen los cultivos. Con una correcta gestión de todos los datos recogidos se pueden evitar problemas fatales para el sector como temporadas de grandes sequías.
Un último problema es la legislación, sobre todo en el aspecto de la privacidad de los datos recogidos. La norma debería proteger la privacidad de los datos que generamos, pero a la vez compartirlos para favorecer la evolución del sector agrícola.