San Tonino SA. Angelo Calcaterra

Cultivo de papa

Cómo predecir el cultivo de papa: Angelo Calcaterra comparte datos clave

La previsibilidad del rendimiento como un factor vital para el manejo del cultivo de papas

Angelo Calcaterra, productor papero con gran experiencia en el rubro y dueño de San Tonino S.A. en Pareditas, Mendoza, Provincia de Buenos Aires, Argentina, comparte información acerca de las posibles variaciones que puede presentar la plata de la papa a gran escala en cualquier campo en un momento dado, como información vital para los productores ¿Nos acompañan?

¿Cómo conseguir predecir el cultivo de papa?

Los productores de los cultivos de papa deben poder planificar y evaluar cada una de las variaciones que se presentan en sus lotes, en donde crecen y se desarrollan las plantas de papa a una escala industrial para abastecer el mercado local e internacional. 
Lo pueden hacer gracias al trabajo tecnológico y científico de universidades y otras entidades que los abastecen con datos, información y conocimiento técnico.  
“Un claro ejemplo de ello es el trabajo de la Universidad de Harper Adams financiado por AHDB“, señala Angelo Calcaterra en este sentido. 
Su herramienta de inteligencia artificial, la innovadora Deep Learning, brinda imágenes de los cultivos obtenidas con drones. Esto permite calcular la cantidad de tallos y mapear qué ocurre con ellos y en dónde están ubicados con una precisión única. 
La tecnología puede determinar la ubicación de objetos y se usa para la visión artificial de vehículos autónomos (robots agrícolas). 
“Los agrónomos y productores paperos necesitan conocer al detalle la población de tallos para manejar los cultivos y predecir lo que implicará en el cuidado y la guìa de los tubérculos“, explica Angelo Calcaterra
En los últimos años se desarrollaron técnicas mayormente basadas en inteligencia artificial orientadas a solucionar la problemática de cuál es la mejor forma de estimar las diferencias en la densidad de tallos en un campo de papa cultivado completamente, un lote a su capacidad máxima“, relata Angelo Calcaterra.
Al analizar los datos acerca de la vegetación usando las longitudes de onda azules, rojas y verdes obtenidas por el dron, se descubrió que las puntas de las plantas de papas se pueden contar y utilizar para saber la cantidad exacta de tallos. 

Es por eso que Deep Learning se utilizó para proyectar un modelo de estimación del número de tallos en donde basarse para realizar un mapa con la densidad de tallos de un campo y así, poder predecir el cultivo de papa. 
Esto facilita la decisión del manejo de la cosecha. “Por ejemplo, se puede dedicar más tiempo a aumentar el volumen de los tubérculos de una zona frondosa en tallos“, puntualiza Angelo Calcaterra. Una información invaluable a la hora de proyectar y cosechar a medida. 
Es un modelo probado, que permite manipular el cultivo en cuanto a la distribución del riego, la planificación por tamaño y las decisiones vinculadas a los tiempos de cosecha.
En todo esto se basa normalmente una serie de muestreos que terminan arrojando un dato muy certero en cuanto al rendimiento del campo. Impresionante.

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