Page 14 - Revista Tecnoagro No. 171. Hortalizas. Noviembre 2023.

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Monitoreo en Tiempo Real
El Poder de la Observación en Tiempo Real
El monitoreo en tiempo real con IA en la agricultura de hortalizas implica el uso de sensores, cámaras, drones y otros
dispositivos para recopilar datos continuamente a medida que las plantas crecen. Estos datos se procesan y analizan en
tiempo real utilizando algoritmos de IA para tomar decisiones informadas y oportunas. Veamos cómo la IA está
transformando el monitoreo de cultivos de hortalizas en diferentes áreas:
Detección de Enfermedades y Plagas
Uno de los mayores desafíos en la agricultura de hortalizas es la lucha contra enfermedades y plagas. La IA se ha convertido
en una herramienta valiosa para identificar signos tempranos de problemas:
1. Análisis de imágenes: Las cámaras y drones equipados con IA pueden tomar imágenes de las plantas y detectar
cambios sutiles en el color, la forma y la salud de las hojas, lo que indica la presencia de enfermedades o plagas.
2. Monitoreo de insectos: Los sensores de trampas y las cámaras infrarrojas pueden identificar la presencia de insectos
dañinos en tiempo real, permitiendo una respuesta rápida y dirigida.
3. Alertas automatizadas: Cuando se detecta una amenaza, los sistemas de IA pueden enviar alertas a los agricultores, lo
que les permite tomar medidas inmediatas para evitar la propagación y minimizar los daños.

Optimización del Riego y la Nutrición Predicción de Rendimientos y Calidad
El uso eficiente del agua y los nutrientes es esencial en la La IA también puede predecir los rendimientos y la calidad
producción de hortalizas. La IA puede ayudar en este aspecto de los cultivos de hortalizas:
de las siguientes maneras: 1. Análisis de datos históricos: Utilizando datos históricos
1. Sensores de humedad del suelo: Los sensores en el y datos en tiempo real, los algoritmos de IA pueden prever
suelo monitorean la humedad y envían datos a un sistema de los rendimientos y la calidad de la cosecha, ayudando a los
IA que calcula la cantidad exacta de agua que se necesita y agricultores a planificar la logística de la cosecha y la
cuándo aplicarla. comercialización.
2. Análisis foliares: Las cámaras y los espectrómetros de luz 2. Control de la calidad: La IA puede evaluar la calidad de
cercana infrarroja (NIR) pueden evaluar la salud de las plantas los productos en tiempo real a medida que se cosechan,
y determinar si necesitan nutrientes adicionales. separando automáticamente los productos defectuosos de
3. Control de nutrientes: Los sistemas de riego y fertilización los que cumplen con los estándares.
automatizados, impulsados por la IA, ajustan la entrega de 3. Sensores inteligentes: Los sensores en el campo
agua y nutrientes según las necesidades específicas de cada recopilan datos sobre la humedad del suelo, la calidad del
área del campo. aire, la temperatura y otros factores ambientales. La IA
analiza estos datos en tiempo real y permite a los
agricultores tomar medidas preventivas en caso de
problemas.
1. Detección de enfermedades y plagas: Los algoritmos de
IA pueden identificar signos tempranos de enfermedades o
infestaciones de plagas en las plantas, lo que permite una
respuesta rápida y la minimización de pérdidas.
2. Irrigación precisa: La IA ayuda a optimizar la cantidad de
agua utilizada para el riego al ajustarla según las
necesidades de las plantas, lo que conserva recursos
hídricos y reduce los costos.
Gestión de Cultivos y Sistemas
1. Planificación de la rotación de cultivos: La IA analiza los
datos históricos de rendimiento y las condiciones del suelo
para recomendar estrategias de rotación de cultivos que
maximizan la fertilidad del suelo y reducen la erosión.
2. Fertilización personalizada: Los sistemas de IA pueden
determinar las necesidades nutricionales específicas de
cada área del campo y aplicar fertilizantes de manera
precisa, reduciendo el exceso de nutrientes y la
contaminación.