Realidad o ficción: dimensionar el valor y la validación de los datos en campo

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By Franco Weiseer July 20, 2018 13:14

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Realidad o ficción: dimensionar el valor y la validación de los datos en campo

Por Matthew Usher – Precision Farming Dealer.

 

El científico de suelos Josh McGrath y el ingeniero de precisión Joe Luck analizan los beneficios prácticos y los obstáculos logísticos para recopilar y comparar información en campo.

Hay pocos entornos empresariales tan impredecibles como un campo agrícola. Muchas variables pueden afectar el rendimiento en cada temporada.

A pesar de las muchas herramientas de alta tecnología que los agricultores tienen para guardar información y usarla para predecir y ajustar resultados futuros, las preguntas siguen en pie:

¿Cómo se comparan los datos recopilados de la investigación en campo con muestras de parcelas pequeñas? ¿Qué estándares deberían usarse para evaluar esa información? ¿Cómo se debe extender a agricultores, distribuidores y proveedores?

 

Joshua McGrath, especialista en extensión de la Universidad de Kentucky en Manejo de Suelos Agrícolas, y Joe Luck, profesor asociado de Ingeniería en Biología de Sistemas de la Universidad de Nebraska (Lincoln), se sentaron a discutir estos desafíos en la Conferencia de Tecnología de Equipos Agrícolas 2018 (AETC) en Louisville a principios de este año. Aquí hay un extracto de la discusión y puede leer más de su conversación aquí (link del artículo original – en inglés).

Joshua McGrath: un amigo de la industria me llamó hace un par de semanas y pasamos horas hablando de investigación. Haces una pequeña investigación de parcelas, y teóricamente estás tomando datos de cosechadoras muy precisas de 2 hileras para medir rendimiento, y luego revisas la variabilidad. Entonces tienes 6 repeticiones del tratamiento A, y usas esa variabilidad. Eso es la precisión medida, una desviación estándar de la respuesta de rendimiento promedio, donde la respuesta de rendimiento promedio es de 150 bushels más o menos 20 bushels, ¿verdad?

“Asumes que estas parcelas representan la variabilidad en campo, pero obtienes un número completamente diferente. Estás convergiendo el rendimiento de una parcela en un campo grande. Y todo se reduce a una cuestión de confianza. ¿Cuál es el nivel de confianza en los distintos roles? La pregunta es ‘¿Qué necesitamos?’

“Estás hablando de una investigación en campo y está escalado, por lo que tenemos la capacidad de medir en terreno, de gestionar a una escala muy fina, pero ¿tenemos siquiera las recomendaciones agronómicas para usar esta tecnología? Luego está la pregunta: “¿Cómo evaluamos ese desempeño?” Tiene que ser a través de pruebas de escala de producción en campo. ¿Y cuál es nuestro estándar para esa información? ¿Quién maneja esa información? ¿Quién interpreta esa información? Porque he visto personas interpretar datos, y lo miro y digo, ‘Eso no es lo que veo’ o ‘No lo haría de esa manera’. Mira las comparaciones que la gente está haciendo y listo ‘. No estás comparando manzanas con manzanas. “Creo que alguien tiene que intervenir y ser el árbitro imparcial de esa investigación en la granja”.

Joe Luck: “Miras los sistemas. Generamos estos como conjuntos de datos aplicados y las personas tienen expectativas bastante altas de lo que debería ser. Si aplico fertilizante seco en un campo y me queda un poco en el tanque, podría simplemente dar un par de pasadas más. Pero eso no se graba en ningún lado. Se graba, pero no se suma en los cálculos. Esa área del campo ha sido afectada. De hecho, hemos hablado con productores que están comenzando a ver errores de datos de rendimiento en sus mapas de prescripción “.

McGrath: “Supuestamente todos podemos compartir todos estos datos, pero ¿cómo gestionamos su calidad? Todos compartimos datos. Tenemos estos metadatos y muchas compañías están vendiendo sistemas de recomendación basados en todos los datos que están recolectando de sus productores. Están trayendo toda esta información y están viendo estas grandes tendencias, diciendo, ‘Bueno, esto es la cantidad de potasio que necesito, ¿verdad?’ Pero ¿cómo manejas la calidad de esos datos, especialmente desde el punto de vista de la maquinaria? , porque nuevamente, el rendimiento es básicamente de lo que estamos hablando. No tenemos buenos datos de rendimiento que no sean de alta resolución. ¿Qué necesitamos medir?

Luck: “Eso es correcto. Hablamos sobre la competencia y el análisis de los datos, por lo que cuando hacemos nuestros estudios de investigación agrícola, cualquiera de los estudios, tomamos la ruta de retorno neto marginal para incorporar el costo del producto, la respuesta, el rendimiento, etc. Los niveles de confianza que analizas es un factor importante basado en el que se toma la decisión “.

McGrath: “¿Qué necesito medir? Puedo medir esto y me dice que necesito aplicar eso. No sé qué medir, y no sé cómo convertir esa medida a la aplicación. Suponemos que se sabe mucho de esto, y simplemente no es así”.

 

Visita el Articulo Original en:

https://www.precisionfarmingdealer.com/articles/3487-fact-or-fiction-sizing-up-the-value-validation-of-field-data?utm_source=omail&utm_medium=email&utm_campaign=deu&utm_content=pfd&ajs_uid=4802E5481578D9Y&oly_enc_id=4802E5481578D9Y&ajs_trait_oebid=5124I4699801B6O

(Traducido por Franco Weisser – Titan Machinery)

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