Un “semáforo” de malezas en base a imágenes satelitales: nuevo desarrollo agtech en Argentina
Es una de las novedades que presentó xarvio en el Congreso de Aapresid. La plataforma se presentó en el mismo simposio, en 2019, y tres años después muestra un gran crecimiento en cantidad de usuarios y funcionalidades.
Cuesta creer que solo hayan pasado tres años de la llegada al mercado argentino de las primeras plataformas digitales de gestión agronómica. Será por la rápida adopción o la pandemia o ambos temas que el tiempo pasó muy rápido.
Para xarvio, la marca de soluciones digitales de Basf, “el Congreso de Aapresid es el lugar que nos vio nacer en el 2019 y donde se presentó un primer modelo de la plataforma con lo que sería un piloto asociado al manejo de enfermedades”, dice Hernán Mora, responsable comercial de xarvio, con Infocampo (Ver video).
Nuevamente, rescata Mora, nos encontramos en un congreso presencial, luego de tres años de “crecimiento vertiginoso y contando nuevamente las novedades que tenemos en la plataforma”.
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De acuerdo a los datos de la marca, la plataforma ya tiene 3.600 productores que trabajan con la herramientas y más de 1.000.000 hectáreas cubiertas. “Estas herramientas, a través de las ambientaciones, permiten obtener más provecho a los recursos que ofrece el ambiente”, reconoce Mora y define que xarvio hace un aporte 360° del lote.
— xarvio Argentina (@xarvioAR) August 11, 2022
“Actualmente, xarvio trabajo en dos líneas: una que hace a la interfaz del usuario y la otra es el aumento de las funcionalidades que vamos liberando una nueva cada quince días”, explica el directivo.
A partir de ahora, describe Mora, se pueden compartir los lotes por Google Maps, también se sumaron las notas de voz para el monitoreo y, finalmente, “la estrella que estamos testeando está asociado al mapa de malezas hecho por xarvio y aplicaciones selectivas de herbicidas”, sostiene.
Consiste concretamente en un semáforo que “pinta” en base a imágenes satelitales los lotes de rojo, amarillo o verde, dependiendo el nivel de infestación de malezas que tengan. Y además, gracias a herramientas de machine learning, el software puede determinar de qué especie se trata.
Gracias a eso, se pueden hacer prescripciones variables de aplicación de herbicidas, lo que hace más eficiente el manejo, con menor costo económico e impacto ambiental.
