Los productores de patatas pueden utilizar la IA para monitorear y predecir la nutrición de la papa en tiempo real
Las patatas son el principal cultivo de hortalizas en Canadá , con 1.500 millones de dólares en ingresos de patatas a nivel nacional en 2021. por Reem Abukmeil y Ahmad Al-Mallahi La… La entrada Los productores de patatas pueden utilizar la IA para monitorear y predecir la nutrición de la papa en tiempo real se publicó primero en Mundo Agropecuario BET.
Las patatas son el principal cultivo de hortalizas en Canadá , con 1.500 millones de dólares en ingresos de patatas a nivel nacional en 2021.
por Reem Abukmeil y Ahmad Al-Mallahi
La importancia agrícola de las patatas es particularmente destacada en provincias como New Brunswick, sede de McCain Foods Limited , el procesador de patatas más grande del mundo.
Los datos del Informe sobre la superficie cultivada de papa en Canadá de 2022, elaborado por United Potato Growers of Canada, revelan cambios significativos en cómo y dónde se cultivan las papas en Canadá .
En las provincias orientales, el informe encontró que ha habido una reducción en la superficie sembrada. Atribuye este fenómeno principalmente al aumento de los costos de combustible y fertilizantes; Como resultado, los productores de papa han estado buscando prácticas de manejo de nutrientes que optimicen la calidad y el rendimiento de los cultivos.
Nutrientes y rendimientos.
La planificación del manejo de nutrientes tiene suma importancia entre los productores de papa. Las deficiencias de nutrientes pueden limitar el rendimiento de los cultivos y alcanzar los objetivos de producción requiere gestión ambiental .
El uso de fertilizantes y otras enmiendas del suelo debe equilibrarse con la mitigación de los impactos ambientales. A medida que el panorama de la papa canadiense continúa evolucionando, el delicado equilibrio entre las ambiciones de producción y la protección ambiental sigue estando a la vanguardia de las consideraciones de la industria.
Proporcionar nutrición
En la producción de patatas, la aplicación de nutrientes se consigue convencionalmente principalmente mediante tratamientos del suelo con posible alimentación foliar de determinados nutrientes, lo que implica la aplicación de fertilizante directamente sobre las hojas de las plantas.
Las prácticas industriales predominantes a menudo implican la aplicación concentrada de fertilizantes durante las fases de plantación o aporque, particularmente en el Atlántico canadiense . Si bien este enfoque puede ser adecuado para ciertos nutrientes, presenta desafíos para los nutrientes necesarios en etapas posteriores del crecimiento de la papa .
Como resultado, la adopción de aplicaciones de fertilizantes durante la temporada se ha vuelto atractiva para los productores de papa, ya que sirve para asegurar una disponibilidad sostenida de nutrientes vitales para una absorción eficiente por parte de las plantas. La práctica de pruebas químicas de tejidos es una herramienta valiosa para evaluar el estado nutricional de las plantas durante la temporada de crecimiento .
Al analizar la composición química de los tejidos vegetales durante la temporada de crecimiento, los productores de papa pueden aprender cómo aplicar fertilizantes en la dosis, el momento y el lugar correctos.
El proceso de muestreo de tejidos para análisis químicos se caracteriza por una selección cuidadosa de tejidos vegetales específicos . El pecíolo de la cuarta hoja (el tallo que la une al tallo de la planta) desde arriba se identifica como ideal. Para una evaluación precisa, se requieren aproximadamente de 40 a 50 pecíolos recolectados en toda el área de muestra para un informe de resultados químicos.
Desafíos del análisis de tejidos
Un desafío al realizar análisis de tejidos radica en la selección precisa del pecíolo apropiado para el muestreo. Elegir el pecíolo incorrecto puede dar lugar a resultados engañosos, oscureciendo el verdadero estado nutricional de la planta.
Además, la precisión de los resultados de las pruebas de tejidos depende significativamente del intervalo entre la recolección de muestras y el análisis posterior. La posible degradación de las muestras con el tiempo puede hacer que los resultados sean menos representativos del verdadero estado nutricional en el momento del muestreo .
También existe una intensa necesidad de mano de obra para recolectar muestras de pecíolos; este tipo de pruebas requiere personal capacitado. Por lo tanto, es necesario adoptar otras técnicas rápidas y eficientes de análisis de rutina para identificar el estado nutricional .
Evaluaciones de espectroscopia
Los avances tecnológicos en sensores ópticos y sus rangos de longitud de onda han dado lugar a una amplia gama de aplicaciones de espectroscopia para evaluar la composición nutricional de las plantas mediante técnicas de aprendizaje automático.
Los instrumentos de espectroscopía han sido ampliamente investigados para evaluar los nutrientes en las plantas en función del contenido químico de las hojas, como en la cidra de dedos . Otro uso es evaluar los nutrientes en la vegetación degradada mediante espectros de infrarrojo cercano.
Sin embargo, no es práctico desplegar instrumentos espectrales sobre un pecíolo debido a su forma delgada. Eso significa que se requiere investigación para encontrar la correlación entre el contenido químico del pecíolo y los espectros de las hojas.
Mediciones en tiempo real
Nuestro proyecto de investigación utiliza un espectrofotómetro portátil para determinar rápidamente los valores de nutrientes del pecíolo en un campo de patatas .
Los datos espectrales de las hojas detectados se analizan mediante un algoritmo de aprendizaje automático, entrenado con datos históricos, para estimar los nutrientes del pecíolo con resultados casi en tiempo real. Este proceso se ve facilitado por la computación en la nube y el Internet de las cosas.
Este nuevo enfoque promete ser una herramienta valiosa para los agricultores, permitiéndoles aplicar eficientemente los fertilizantes necesarios en el momento oportuno, lo que eventualmente logrará un equilibrio entre las ambiciones de producción y la protección ambiental.
Este artículo se vuelve a publicar desde The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original .
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