Comprenda las definiciones de términos comúnmente utilizados en agricultura inteligente, incluida la agricultura 4.0, datos agrícolas, Internet de las cosas, agricultura como servicio, agricultura de precisión y más.
Imágenes aéreas de teledetección:Fotografías tomadas desde el aire, normalmente realizadas con drones, para ayudar a los agricultores a determinar el estado del campo.
Agricultura 4.0:Similar a la Industria 4.0, debido al surgimiento de tecnología inteligente en la agricultura, es un sistema de red interno y externo integrado para operaciones agrícolas.
Productos químicos agrícolas:Productos químicos utilizados en la agricultura, incluidos fertilizantes, herbicidas y pesticidas.
Datos agrícolas:Datos de actividades y condiciones de la finca. Los datos pueden incluir análisis de suelo, información nutricional, selección de semillas, población de plantas y datos de rendimiento.
Agrónomo: Persona que se especializa en agricultura.
Agronomía: La ciencia de la producción de cultivos extensivos y el manejo del suelo.
Algoritmo: Una fórmula matemática que se puede utilizar para controlar aplicaciones de tasa variable.
Inteligencia artificial: Las computadoras simulan comportamientos inteligentes, como la toma de decisiones. La IA puede referirse a cualquier cosa, desde programas informáticos que juegan al ajedrez hasta sistemas de reconocimiento de voz como Amazon Alexa, que se utilizan para interpretar y responder al habla.
Grandes datos:Información recopilada en una gran cantidad de conjuntos de datos diferentes a través de sensores y dispositivos de IoT.
Análisis de grandes datos: Examina una gran cantidad de conjuntos de datos diferentes (llamados big data) para revelar patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado y preferencias de los clientes que pueden usarse para la toma de decisiones.
Sistema de riego de eje central: Aplique una cantidad relativamente uniforme de agua al campo.
Agricultura como servicio: Conocido como FaaS, se refiere a la forma en que los agricultores utilizan las suscripciones o el pago por uso de tecnología y datos. Para granjas pequeñas y medianas, esto es ideal para la toma de decisiones basada en datos para aumentar la productividad y la eficiencia, incluidas soluciones de gestión agrícola, asistencia a la producción y acceso al mercado.
Datos geográficos:Información sobre ubicación espacial y elementos monitoreados, ya sea rendimiento, número de semillas u otros factores.
Georeferencia:Agrega datos geográficos a otras propiedades de campo que se generan en tiempo real o después de recopilar datos.
Sistema de Posicionamiento Global:Un sistema que utiliza señales de satélite para localizar y rastrear la posición del receptor/antena en la Tierra.
Mapa de cuadrícula:Se pueden obtener muestras de suelo o plantas para analizar información de ubicación predeterminada en el campo. Esta información se puede utilizar para evaluar los requisitos de fertilidad y determinar la ubicación aproximada de diferentes aplicaciones de fertilizantes.
Internet de las Cosas:El Internet de las cosas incluye miles de millones de dispositivos conectados a Internet mediante sensores o Wi-Fi. Cada dispositivo recopila datos y estos datos (denominados colectivamente big data) se intercambian y analizan.
Datos de la máquina:Información sobre cómo funciona el dispositivo. Esto puede incluir consumo de combustible, indicadores de estado de la máquina, códigos de diagnóstico y rendimiento del motor.
Aprendizaje automático:El aprendizaje automático es una subárea de la inteligencia artificial. El principio básico es que la máquina adquiere datos y aprende por sí misma.
Agricultura de Precisión: También conocida como Agricultura Inteligente o Agricultura de Precisión. Incluye una gama de tecnologías, incluida la teledetección, dispositivos IoT, robótica, análisis de big data e inteligencia artificial para crear un sistema integrado de gestión de la producción de cultivos en una ubicación específica para aumentar las ganancias, reducir los residuos y mantener la calidad ambiental.
Producción agrícola:Una serie de actividades agrícolas y los productos agrícolas resultantes se venderán en el mercado.
Teledetección: Escaneo de objetos por satélite o avión de gran altitud para obtener información sin contacto directo entre el sensor y el objeto.
Tractores de siembra en hileras:Tractor con ancho de banda de rodadura regulable que permite pasar el tractor por hileras de maíz, tomate u otros cultivos sin dañar las plantas.
Tractor autónomo:Un vehículo agrícola automático que ofrece un alto par a bajas velocidades.
Agricultura inteligente: Utilizando nuevas tecnologías para cambiar los métodos agrícolas durante siglos.
Mapa de suelos:Un mapa que muestra las diferencias en las propiedades del suelo, como textura, fertilidad, materia orgánica y pH de las tierras agrícolas.
Intensificación sostenible: El objetivo de la agricultura es aumentar la producción de las tierras agrícolas existentes y al mismo tiempo minimizar el daño al medio ambiente, conservar la biodiversidad y proteger la tierra para cultivos futuros.
Telemática: Integración de tecnologías de la información y las comunicaciones para enviar, almacenar y recibir información desde dispositivos de telecomunicaciones a objetos remotos a través de una red.
Productividad total de los factores: Medida de la productividad agrícola que considera toda la tierra, la mano de obra, el capital y los recursos materiales utilizados en la producción agrícola y los compara con la producción agrícola y ganadera total.
UAV: Un vehículo aéreo no tripulado, una aeronave que es conducida por una computadora remota o a bordo, generalmente llamada dron.
Riego variable:Una tecnología emergente utilizada junto con un sistema de riego central.
Datos meteorológicos: Información sobre precipitación, viento, temperatura y otras condiciones climáticas.
Mapa de rendimiento: Un mapa que muestra la diferencia en el rendimiento de los cultivos extensivos.
