¿Qué es el análisis predictivo en la Agricultura? Aquí conoce más

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¿Sería genial conocer la etapa de crecimiento de la cosecha mientras tomas tu café de la mañana, antes de conducir 20km al campo para tomar una decisión de fertirrigación (aplicación simultanea de agua y fertilizantes)? O bien, saber que campos de valores de prueba de suelos han cambiado más cuando los presupuestos son ajustados y solo se puede muestrear la mitad del campo.

Actualmente, una de las tecnologías más interesantes que se utiliza en la agricultura, y que se está transformando y desarrollando de manera amplia, es el uso del análisis predictivo. Pero, ¿en qué consiste este término? En este artículo te explicamos mejor

El análisis predictivo puede estar compuesto por diversas habilidades estadísticas, desde modelado, aprendizaje automático y la minería de datos, estos son utilizados para la agricultura y permiten analizar lo que ha sucedido en el campo, así como lo que está ocurriendo actualmente y lo que sucederá.

El análisis predictivo funciona para tomar decisiones acerca de datos e información para mejorar las oportunidades agronómicas, tales como el calendario de aplicaciones, decisiones de productos, cantidades de productos y rentabilidad en la toma de decisiones.

Además, requiere de buenos datos para alcanzar el éxito, si los datos están incompletos o incorrectos, brindarán información que no se analizará del todo. Los datos de sensores en campo, la recopilación de datos de entrada en cada nivel y las funciones económicas seguirán siendo esenciales para el análisis predictivo.

La información que se obtiene, ayuda a que los productores tomen decisiones agronómicas desafiantes y así pueden tomar tiempo para llegar al campo todos los días de manera más rápida y fácil. De igual forma, les brinda la oportunidad de tomar una decisión rápida de la información digital.

Obtener ganancias en la baja de los precios de las materias primas, es primordial para la rentabilidad, tanto a corto como a largo plazo. Decidir sobre el tiempo de una aplicación de entrada, por ejemplo, podría significar la diferencia entre la rentabilidad en esa aplicación.

El futuro es brillante para la tecnología en la agricultura, y las curvas de aprendizaje que han llegado en los últimos 10 años han sido asombrosas. Estamos en un momento emocionante para mejorar continuamente la industria y dejar un impacto en el mundo en los próximos años.

Fuente: México InfoAgro