{"id":1303,"date":"2023-10-26T14:58:55","date_gmt":"2023-10-26T12:58:55","guid":{"rendered":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/?p=1303"},"modified":"2023-10-30T13:52:21","modified_gmt":"2023-10-30T12:52:21","slug":"primeros-resultados-de-millopreciso-el-proyecto-de-nuevas-tecnologias-para-mejorar-el-rendimiento-del-maiz-forrajero-en-galicia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/es\/campus-terra-es\/primeros-resultados-de-millopreciso-el-proyecto-de-nuevas-tecnologias-para-mejorar-el-rendimiento-del-maiz-forrajero-en-galicia.html","title":{"rendered":"Primeros resultados de Millopreciso: El proyecto de nuevas tecnolog\u00edas para mejorar el rendimiento del ma\u00edz forrajero en Galicia"},"content":{"rendered":"

Millopreciso<\/strong> present\u00f3 los primeros avances obtenidos en la campa\u00f1a de ensilaje de ma\u00edz que se hizo con la maquinaria de Marcos Otero SL en la Granxa Ladrela. La finalidad de este proyecto es crear mapas en los que se pueda ver cu\u00e1les son las zonas m\u00e1s productivas de las parcelas y as\u00ed optimizar la siembra del pr\u00f3ximo a\u00f1o, cambiando el sistema tradicional de aplicar una \u00fanica dosis en toda la parcela a emplear una dosis variable, en funci\u00f3n del rendimiento de cada \u00e1rea.<\/p>\n

El proyecto empez\u00f3 en el mes de octubre de 2022, por lo que s\u00f3lo tienen datos de la campa\u00f1a del a\u00f1o 2023. \u201cEstamos ante lo primer a\u00f1o de prueba de los diferentes dispositivos que instalamos en las cosechadoras\u201d, explica Javier Bueno Lema, profesor del Departamento de Ingenier\u00eda Agroforestal de la Escuela Polit\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda de la Universidad de Santiago de Compostela y miembro del grupo BioMODEM. En concreto, este profesional forma parte del \u00e1rea de mecanizaci\u00f3n que se centra en la agricultura, ganader\u00eda de precisi\u00f3n, automatizaci\u00f3n y rob\u00f3tica.<\/p>\n

Colocaci\u00f3n de sensores en la maquinaria<\/strong>
\nEn una primera etapa, el Grupo Operativo se dedic\u00f3 a instalar en los equipos de las cosechadoras los diferentes sensores: de humedad y materia seca por medida de la conductividad el\u00e9ctrica del forraje, y de rendimiento mediante un potenci\u00f3metro en los rollos de alimentaci\u00f3n. Una vez instalados \u201cera necesario hacer una calibraci\u00f3n\u201d, ya que deb\u00edan comprobar que las medidas que se estaban tomando se correspond\u00edan con las reales. \u201cSi no era as\u00ed, hab\u00eda que modificar los ajustes en el sistema inform\u00e1tico para que la precisi\u00f3n fuera la m\u00e1xima posible\u201d.<\/p>\n

\"\"

Sensores emprleados en las cosechadoras para la toma de datos<\/p><\/div>\n

Para llevar a cabo a calibraci\u00f3n tuvieron que trasladar hasta las fincas una b\u00e1scula port\u00e1til en la que se midieron todos los remolques de ma\u00edz forrajero. \u201cCon esto, pod\u00edamos comparar los datos reales con los que sal\u00edan de las medidas tomadas por los sensores de la m\u00e1quina. Tambi\u00e9n tomamos muestreos de ma\u00edz forrajero para hacer los an\u00e1lisis del contenido de materia seca\u201d, expone el profesor.<\/p>\n

Primer problema, la interoperabilidad de los datos<\/strong>
\nEn el parque de maquinaria con el que trabajaron poseen dos marcas: Claas para las cosechadoras y John Deere para los tractores. Esto llev\u00f3 a que surgiera el primer problema en el proyecto, la interoperabilidad de los datos que se obten\u00edan de una m\u00e1quina para ser empleados en la otra. Seg\u00fan Javier los fabricantes dieron pasos para la normalizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n, \u201cpero la realidad es que no pod\u00edamos emplear los datos de rendimiento obtenidos en la cosechadora directamente en los tractores\u201d. Asimismo, algunas de las m\u00e1quinas no dispon\u00edan de algunos de los sensores, como el receptor GPS para georeferenciar los datos de producci\u00f3n, \u201cpor lo que tuvimos que instal\u00e1rselos, ya que son necesarios\u201d.<\/p>\n

\"\"

Diferencias entre los datos en bruto y los datos ya limpios<\/p><\/div>\n

Para solucionar el problema de la interoperabilidad, equiparon la maquinaria con un doble sistema. \u201cLa cosechadora dispon\u00eda de su sistema Claas de documentaci\u00f3n, pero para poder subir el archivo al Centro de Operaciones de John Deere que utiliza Marcos Otero, montamos un puente que traduce la informaci\u00f3n del formato Claas al formato John Deere. Estos archivos se registran en un monitor John Deere adicional instalado en la cabina y desde all\u00ed son enviados telem\u00e1ticamente por medio de un modem a la aplicaci\u00f3n en la nube Centro de Operaciones\u201d, explica el profesor.<\/p>\n

Para manejar toda la informaci\u00f3n trabajan con un software llamado SMS que \u201cnos permite analizar en detalle todos los datos que contiene cada archivo de rendimiento\u201d. Asimismo, emplean una aplicaci\u00f3n en la nube (AgFiniti) que est\u00e1 sincronizada con el centro de operaciones. \u201cEn este caso era el de Marcos Otero SL, al que nos permitieron acceder y trabajar sobre una copia de la informaci\u00f3n, para as\u00ed no modificar los datos que ten\u00edan almacenados, ni interrumpir su labor diaria\u201d, aclara Javier.<\/p>\n

M\u00e1s de 1.000 datos por hect\u00e1rea obtenidos por las cosechadoras<\/p><\/blockquote>\n

El sistema genera mucha informaci\u00f3n, por eso son necesarios programas de limpieza para que los datos sean lo m\u00e1s precisos posible. Una cosechadora con un cabezal de 6 metros de ancho que trabaja a una velocidad de 6 km\/h, en cada segundo registra el dato de producci\u00f3n correspondiente la una superficie de 10 m2, por lo que obtiene 1.000 datos de rendimiento por ha.<\/p>\n

\u201cEs muy importante tener toda la informaci\u00f3n ordenada, porque son demasiados datos\u201d, puntualiza el profesor y a\u00f1ade que \u201cde normal, se trabaja con varios clientes\u201d. Desde el proyecto recomiendan que las empresas creen una base de datos organizada por clientes, explotaciones, parcelas y dentro de esta \u00faltima se registre cada operaci\u00f3n en funci\u00f3n del a\u00f1o, tipo de operaci\u00f3n y de producto. \u201cEn este \u00faltimo punto, se introducir\u00e1n todos los archivos generados en los sensores\u201d.
\n\"\"
\nLimpieza de los datos en bruto<\/strong>
\nOtro de los problemas que se encontraron en el estudio es que nos archivos en bruto siempre aparecen errores, \u201cda igual la m\u00e1quina y el procedimiento de trabajo. Siempre hay alg\u00fan fallo, por eso es necesario limpiar la informaci\u00f3n para lograr una mayor precisi\u00f3n\u201d. Destaca que estos sistemas generan m\u00e1s errores que otros que trabajan con cereales.<\/p>\n

En este caso, en Granxa Ladrela trabajaron en 7 parcelas que suman un total de 24 ha. Obtuvieron un peso total de 853 t que pesaron en 72 remolques. Las producciones medias en forraje verde de las distintas parcelas anduvieron entre las 36 y las 43 t\/ha, con un contenido medio en materia seca del 34,5 %. \u201cSin embargo, en alg\u00fan archivo vimos algunos datos disparados que alcanzaban hasta las 380 t de materia seca\/ha, que eso es imposible. Por esto, ten\u00edamos que depurar los datos, porque estos fallos aparecen siempre, pero si queremos tomar buenas decisiones hay que eliminarlos\u201d, comenta el profesor.<\/p>\n

La limpieza de los datos se hizo en base a un protocolo que eliminaba los datos con un contenido de humedad muy bajo y los que se apartaban en m\u00e1s de una desviaci\u00f3n t\u00edpica del promedio.<\/p>\n

Aplicando esto, \u201clos datos ya cambiaban\u201d. Al reducir la dispersi\u00f3n de los datos las medias de producci\u00f3n, por lo general, no variaban mucho y el contenido en materia seca se reduc\u00eda un poco. \u201cAunque estas cifras medias no ten\u00edan una gran variaci\u00f3n, el mapa resultante s\u00ed que resultaba afectado. Vimos como hab\u00eda zonas que estaban marcadas en verde (producci\u00f3n alta) que pasaron a rojo (producci\u00f3n baja) o viceversa\u201d, aclara Javier.<\/p>\n

El profesor concluye afirmando que este \u201ces un primer estudio\u201d y s\u00f3lo centrado en una campa\u00f1a. Aun as\u00ed, afirma que \u201cla obtenci\u00f3n de esta informaci\u00f3n tiene un coste reducido, porque los sensores son accesibles. S\u00f3lo es necesario analizar toda la informaci\u00f3n y sacar buenas conclusiones para optimizar los rendimientos de las fincas\u201d.<\/p>\n

Aplicaci\u00f3n de las nuevas tecnolog\u00edas en las empresas<\/strong>
\n\"\"
\nDesde el 2018, en Marcos Otero SL estuvieron recogiendo datos sobre el tipo de semilla que emplearon, la colocaci\u00f3n en el terreno, la aplicaci\u00f3n de fitosanitarios, etc. En cuanto a recolecci\u00f3n \u201clo que hac\u00edamos hasta ahora era una valoraci\u00f3n visual sobre el terreno y si ten\u00edamos b\u00e1scula pes\u00e1bamos los remolques que sal\u00edan de la finca para saber las cantidades\u201d, explica Marcos Otero, jefe de la firma. Asimismo, apunta que con los resultados obtenidos en Millopreciso podr\u00e1n hacer un estudio m\u00e1s preciso ya que el mapa otorga muchos m\u00e1s datos. \u201cDe este modo podremos elaborar una percepci\u00f3n de la siembra m\u00e1s fiable, acertar m\u00e1s en la aplicaci\u00f3n de fitosanitarios y abonos y por lo tanto obtener un mayor aprovechamiento del terreno y rendimiento de los insumos\u201d.<\/p>\n

Mayor rendimiento de las fincas y abaratamiento de los costes, dos factores importantes que destacan en Granxa Ladrela<\/p><\/blockquote>\n

Por su parte, el ganadero Francisco L\u00f3pez, destaca que \u201ces importante el proyecto Millopreciso para conseguir mayor rendimiento de sus fincas y abaratar los costes\u201d. Con toda la informaci\u00f3n, seg\u00fan explica, puede tener un amplio conocimiento sobre la situaci\u00f3n de sus parcelas y de la cosecha que obtiene en cada campa\u00f1a.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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