Agricultura impulsada por datos

Introduccion

La agricultura impulsada por datos es el sistema de utilizar “big data” para complementar la agricultura de precisión utilizando los datos agrícolas correctos, en el momento correcto y en los formatos correctos para poder tomar mejores decisiones. La manera en la que funciona es tomando datos de distintas fuentes, como pueden ser antecedentes del terreno, análisis realizados en la región o datos tomados directamente de la granja en la que se planea implementar, se hace uso de estos datos para poder predecir cuáles cultivos son los más recomendables de plantar en un futuro, al igual que saber si algún otro cultivo ya no será rentable de plantar. En la actualidad, los países ricos y desarrollados ya la han implementado en gran medida, mientras que los países más pobres apenas están comenzando a a saber sobre ella. Es muy importante utilizar este tipo de datos para mejorar nuestra eficiencia y tener un mejor control de nuestros cultivos.

Antecedentes

Debido al gran crecimiento de la población que ha habido durante los tiempos recientes, se han hecho estudios anunciando que llegará algún momento en el que la agricultura no logrará abastecer bien para toda la población. Debido a esta problemática se han desarrollado alternativas a la agricultura como la conocemos actualmente, principalmente la agricultura de precisión, que promete lograr un incremento en la producción de siembras y cosechas. Usando principalmente los datos obtenidos globalmente se pretende implementarlos para poder saber siempre cuál es el curso de acción más recomendable para los agricultores.

Objetivos

Basandose en datos estadisticos y de análisis consultados en distintas fuentes que contengan informacion sobre datos agricolas en es estado de Sonora, se tratara de responder concisamente, presentando graficas e informacion, una pregunta central sobre este campo:

  • ¿Cual cultivo es el mas producido en Mexico?

Adicional a esto se daran algunos datos como el rendimiento de los mejores cultivos y cuanta es el area cosechada de estos Asi obteniendo como resultado el obtener la informacion para poder conocer algunos de los productos que son conciderados como los que tienen una mayor produccion en el pais.

Teoría

Se propone que mediante el uso de diferentes drones no tripulados se haga estudios del terreno desde lo alto, pudiendo de esta forma observar a través de imágenes la geografía de las tierras, o las áreas en las que no hayan sido regadas.

Método

  • Tabla de produccion de cultivos en toneladas de los años 2017, 2018 y 2018 en Mexico
library(readr) #para leer datos
library(DT) # tablas interactivas
library(prettydoc) #documentos con mejor formato
library(ggplot2)
datosProduccion <- read.csv("datosAgricultura.csv")
datatable(datosProduccion)
  • Los 5 cultivos con mayor produccion en México

\[ \begin{array}{l|l|l|c} \text{} & \text{Cultivo} & \text{Produccion en toneladas}\\ \hline 1 & \text{Azucar, caña} & \text{173,130,575} \\ 2 & \text{Maíz} & \text{82,160,845} \\ 3 & \text{Naránja} & \text{14,104,463} \\ 4 & \text{Sorgo} & \text{13,737,154} \\ 5 & \text{Tomates} & \text{13,074,347} \\ \hline \end{array} \]

  • Tabla con los datos del redimiento de los cultivos mas producidos medido en hg/ha (hectogrampo por hectarea)
datosRendimiento <- read.csv("datosRendimiento.csv")
datatable(datosRendimiento)
  • Tabla con las hectareas cosechadas de los cultivos con mas produccion
datosHect <- read.csv("datosHectareas.csv")
datatable(datosHect)

Resultados y Discusión

Con los datos vistos anteriormente, podemos observar cuales son los 5 cultivos mayormente producidos en México, sin embargo, esta producción se puede aumentar mucho más si se implementa el uso de los datos dentro de la agricultura como ya hemos mencionado anteriormente así como conseguir un uso más económico y eficiente de los recursos naturales, la agricultura de precisión al ser bastante cara de implementar no ha logrado expandirse mucho, pero en los siguientes años con los avances tecnológicos que se habrán conseguido se logrará producir una cantidad de producto más extensa.

Conclusión

La agricultura en un futuro va a ser miles de veces mas eficiente al tener agricultura de precisión (Data-Driven Farming) la cual va a incrementar la productividad de la agricultura, conseguir un uso más economico y eficiente de los recursos, reducir riesgos y mejorar la resistencia de la agricultura, es cuestión de tiempo hasta que se consigan soluciónes para los problemas actuales que hay como por ejemplo el dinero que cuesta el poder implementarlo.

Bibliografías