En la agricultura actual, los mapas de cosecha son esenciales para conocer el rendimiento detallado de cada sector de un lote. Estos mapas se generan a partir de los monitores de cosechadoras, que miden el rendimiento de cada celda del lote mientras cosechan. Sin embargo, el desafío no está en la cantidad de datos que se obtienen, sino en su calidad y el tiempo necesario para procesarlos.
En Dymaxion, desarrollamos dentro de nuestra herramienta Optimus, una Plataforma de Limpieza de Mapas de Cosecha, que soluciona este desafío al automatizar la limpieza y validación de datos. Permite cargar archivos de diferentes maquinarias (John Deere, Case IH, Trimble, Climate FieldView), elimina redundancias, corrige inconsistencias y prepara los mapas para su análisis, todo sin intervención manual.
¿CÓMO MEJORA LA PRODUCTIVIDAD?
- Automatización y eficiencia: Gracias a la limpieza automática de datos, los productores reducen significativamente los tiempos de procesamiento y el trabajo manual, permitiendo un flujo de trabajo mucho más ágil.
- Datos confiables y estandarizados: Los mapas procesados son precisos y consistentes, lo que permite a los productores tomar decisiones informadas para optimizar la gestión del lote y mejorar los rendimientos.
- Trazabilidad y control: Cada acción realizada sobre los mapas queda registrada en un historial de versiones, asegurando la trazabilidad de los datos y permitiendo auditar el proceso de limpieza en cualquier momento.
- Interoperabilidad: Los mapas validados, en formato GeoPackage, están listos para ser integrados en flujos de trabajo GIS, análisis productivos o modelos agronómicos, facilitando la interacción con otros sistemas utilizados por los productores.
El desarrollo de la plataforma no se detiene. Seguimos trabajando para ampliar las capacidades de la herramienta con nuevas funcionalidades como:
- Compatibilidad con más sistemas de maquinaria: Ampliaremos la compatibilidad con más marcas y modelos de maquinaria, reduciendo aún más las barreras para los usuarios y permitiendo una integración fluida de datos.
- Modo avanzado de usuario: Implementaremos una opción para usuarios avanzados que permitirá personalizar estrategias de limpieza y calibración de acuerdo con las necesidades específicas de cada productor.
- Desarrollo de métricas de calidad: Crearemos métricas objetivas para evaluar la calidad de los mapas, tanto en los datos limpios como en los mapas interpolados, lo que facilitará la evaluación técnica y la comparación entre campañas, lotes y estrategias de limpieza.
- Mapas de siembra y aplicación: El objetivo es incorporar mapas de siembra y aplicación, brindando una visión integral de las acciones realizadas en el lote, desde la siembra hasta las aplicaciones de insumos. Esto permitirá a los productores tomar decisiones más informadas y mejorar el uso de recursos.
Con estos mapas, transformamos los datos crudos en información valiosa. Esto no solo mejora la productividad y eficiencia en la gestión de lotes, sino que también profesionaliza la toma de decisiones, llevando la agricultura a un nuevo nivel de precisión y sostenibilidad.
Por José Clavijo, Científico de Datos en Dymaxion y Vanesa Douna, Científica de Datos en Dymaxion.
