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Episodio 350 de Podcast Agricultura

Episodio 350: Importancia de los datos en la agricultura con Martha Montoya

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Platiqué con Martha Montoya, CEO de AgTools, sobre la importancia que tienen actualmente los datos en la agricultura, desde su obtención hasta su análisis; también hablamos sobre algunas de sus experiencias profesionales y sobre como creo su empresa. Y Tonatiuh Quiñones nos acompaña como co-host.

Los datos son fundamentales en el agro porque permiten a los agricultores tomar decisiones informadas sobre cómo cultivar. Los datos sobre el clima, el suelo, las plagas y las enfermedades, así como los datos sobre el rendimiento y la calidad de los cultivos, son esenciales para optimizar la producción agrícola y reducir los riesgos.

¿Cómo se analizan los datos obtenidos en la agricultura?

En la agricultura moderna, el análisis de datos juega un papel crucial para optimizar la producción y mejorar la sostenibilidad. Los agricultores y agrónomos recopilan datos a través de diversas tecnologías, como sensores en el campo, drones, imágenes satelitales y sistemas de información geográfica (SIG). Estos datos abarcan variables como humedad del suelo, temperatura, niveles de nutrientes, actividad de plagas y condiciones climáticas.

El primer paso consiste en la recolección de datos de manera precisa y en tiempo real. Esto se logra instalando sensores en el campo que pueden medir variables específicas continuamente. Por ejemplo, los sensores de humedad del suelo ayudan a determinar el momento óptimo para el riego, evitando el uso excesivo de agua.

Una vez recopilados, los datos se transmiten a una plataforma centralizada donde se almacenan y gestionan. En esta etapa, es esencial asegurarse de que los datos sean de alta calidad y estén libres de errores, lo cual a menudo implica procesos de limpieza y validación de datos.

El análisis de los datos se realiza mediante software especializado que puede incluir herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas herramientas analizan patrones y tendencias para hacer predicciones y recomendaciones. Por ejemplo, un modelo predictivo puede analizar datos históricos de temperatura y precipitación para prever riesgos de enfermedades en los cultivos.

Los agricultores utilizan estos análisis para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, al conocer la probabilidad de una plaga, pueden planificar tratamientos fitosanitarios de manera más eficiente, reduciendo costos y impacto ambiental.

Además, los datos de rendimiento de las cosechas se analizan para evaluar la eficacia de diferentes prácticas agrícolas, permitiendo ajustes que mejoren la productividad y sostenibilidad de las explotaciones.

Finalmente, la integración de estos datos en plataformas de gestión agrícola facilita la supervisión continua de los cultivos y la implementación rápida de ajustes basados en análisis de datos en tiempo real, optimizando así toda la cadena de producción agrícola.

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