La agricultura está experimentando una evolución tecnológica en los últimos años de manera exponencial, convirtiéndose en uno de los campos comerciales de mayor interés. Las nuevas empresas de agricultura de precisión han estado desarrollando tecnologías que permiten a los agricultores maximizar los rendimientos de su cultivo al controlar todas las variables posibles, como los niveles de humedad, estrés, presencia de plagas, las condiciones del suelo y los microclimas, todo esto a través de la automatización. Al proporcionar técnicas más precisas para cultivar, la agricultura de precisión permite a los agricultores aumentar la eficiencia y administrar los costos.

A continuación se muestran las compañías de teledetección más destacadas, clasificadas por la fuente principal de datos de teledetección que cada uno usa: satélites, drones, aviones y sensores terrestres, junto con los desafíos que conlleva cada fuente de datos.

 

SATÉLITE

Aunque los satélites son una fuente indispensable de datos, ofrecen una resolución espacial relativamente baja, lo que dificulta la realización de análisis a nivel de planta. Además que no vuelven a visitar los mismos lugares con la frecuencia suficiente para ofrecer datos diarios, lo que dificulta el uso de los datos para temporadas de cultivo cortas, la mayoría de los satélites tienen solo RGB, un espectro de color básico basado en los colores primarios de rojo, verde y azul. A su vez que también son muy susceptibles a la cobertura de nubes, se puede esperar uno o hasta más de dos meses sin obtener datos debido a la presencia de nubes en el área de interés.

Principales startups que dependen en gran medida de este tipo de datos son: Descartes Labs¸ Tecnologías CIBO, Geosys, Farmers Edge, Orbital Insight, Planet Labs, Astro Digital, Spaceknow.

DRONES

Los drones son fuentes de imágenes que ofrecen flexibilidad y una barrera de entrada relativamente baja. Los desafíos asociados con el uso de drones incluyen dificultades para cubrir miles de hectáreas, particularmente para grandes productores industriales y grandes extensiones de tierra. Además que también necesitan tener una red de operadores, sujetos a interrupciones climáticas y sujetos a regulaciones.

Principales startups que dependen en gran medida de este tipo de datos son: Ecosistema Parrot: Parrot, Mavrx, PrecisionHawk, TerrAvion, Slantrange, Ceres Imaging e IntelinAir.

 

MÚLTIPLES FUENTES

La integración de datos de múltiples fuentes es cada vez más fácil con el desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático más sofisticados, pero los desafíos persisten. Los datos son muy irregulares, fragmentados y algunas veces ruidosos. Los datos de detección remota están expuestos a los efectos ambientales del clima, las nubes, etc. y esto requiere una calibración de los datos.
La recopilación de datos no está estandarizada, por lo que es difícil integrar y administrar múltiples fuentes de datos de imágenes, no existen estándares de datos y las diferentes compañías utilizan una combinación de varias tecnologías para recopilarlos. Conectar datos con propiedades fisiológicas y biológicas internas de los cultivos a nivel de planta también es muy difícil, ya que esto requiere una enorme verificación del terreno.

Principales startups que dependen en gran medida de este tipo de datos son: Gamaya, Agrible, Taranis, Prospera y aWhere.

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