SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 16
Integración de Drones
PARA FACILITAR EL MANE JO DE CAMPO
Y MAXIMIZAR L A PRODUCCION DE ARROZ
Las necesidades agricolas van
incrementando
Problema
• Las tendencias de rendimiento son insuficientes
para satisfacer la demanda del consumidor y
para duplicar la producción de cultivos para 2050
• Especialmente en un contexto donde la
variabilidad y el cambio climático puede causar
entre 32 y 60 por ciento de variabilidad de
rendimiento.
• El desafío del arroz frente al TLC en América
Latina establece:
a) Protección del rendimiento actual y el
aumento el rendimiento en el contexto del
cambio climático
b) Reducción de los costos de producción y
una diferencia hecha en términos de arroz
calidad
c) Adopción de un sistema de producción con
baja huella ambiental y aumento de agua
productividad
Integracion de tecnologia para apoyar en las decisions del
manejo eficaz de los campos, y recursos
• Monitoreo en tiempo del estado de los cultivos.
• Permite enfocarse en zonas que presentan
problemas.
• Perspectiva aérea del cultivo.
• Optimización de recursos.
• Determinación de las posibles causas que
generan un problema, ya sea, plagas, irrigación,
inadecuada nivelación, entre otras.
Solucion
Cámara
Multiespectral
Vehículo Aéreo no
Tripulado
(Drone)
Software
1 2 3
Drone 1Vehículo Aéreo no Tripulado
1. Se define el área y superficie a volar.
2. El drone realiza su vuelo.
3. Se realiza el procesamiento de las
imágenes multiespectrales en el
software el cual automáticamente,
nos brinda la información del NDVI,
NDRE y otros índices más.
Programa el vuelo
Usando una computadora, elije
radio para ser evaluado usando
imágenes satelitales en el
software
Facil de armar y
guardar
Incluye caja de transporte
Lanzando el drone
El drone vuela solo, para lanzar
solo hay que tirarlo al viento
Camara
• Va conectado al drone durante el vuelo
• El sistema está compuesto por dos elementos. Por una
parte se encuentra la cámara multiespectral que
inspecciona el terreno, y por otro lado, dispone de un
sensor solar que mide y registra durante el vuelo de
forma continua las condiciones de luz en las mismas
bandas del espectro que el sensor multiespectral. Los
datos lumínicos recogidos permiten confirmar los
valores de los datos espectrales identificados.. Esta
configuración permite obtener los valores instantáneos
para comparar la actividad solar y el estado del cultivo.
2Cámara Multiespectral
[ YOUR WEBSITE HERE ]
L O R E M I P S U M D O L O R
Software 3
1. Procesamiento de imágenes.
2. Generación de 6 índices
predeterminados.
3. Calculadora de índices.
4. Comparación.
5. Zonificación.
6. Prescripción
7. Procesamiento rápido: 1800
imágenes, 50 Ha en 5’
De postproceso
Aplicaciones del Software
Indices
Comparacion de Indices
Determinando las condiciones fisiologicas de la planta
Indice NDVI
Zonificacion
Diferenciación de aplicaciones
Determinación de rendimientos agrícolas en arroz
Comportamiento del lote en el tiempo

Más contenido relacionado

Similar a El Pelon Presentacion

223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx
223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx
223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx
WilliamManuelAuqui
 
Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...
Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...
Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...
Comunidad Practica Andes
 
Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012
Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012
Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012
Decision and Policy Analysis Program
 

Similar a El Pelon Presentacion (20)

Uso de Drones en América Latina: Caso de Estudio de Taguay S.A.
Uso de Drones en América Latina: Caso de Estudio de Taguay S.A.Uso de Drones en América Latina: Caso de Estudio de Taguay S.A.
Uso de Drones en América Latina: Caso de Estudio de Taguay S.A.
 
Usos de los datos de una estación meteorológica
Usos de los datos de una estación meteorológicaUsos de los datos de una estación meteorológica
Usos de los datos de una estación meteorológica
 
Ejemplo de publicación de un Articulo formato IEEE
Ejemplo de publicación de un Articulo formato IEEEEjemplo de publicación de un Articulo formato IEEE
Ejemplo de publicación de un Articulo formato IEEE
 
Resultados componente 2. Cierre de brecha productiva.
Resultados componente 2. Cierre de brecha productiva.Resultados componente 2. Cierre de brecha productiva.
Resultados componente 2. Cierre de brecha productiva.
 
Propuesta Servicios Climáticos región del SICA CAC/CIAT
Propuesta Servicios Climáticos región del SICA CAC/CIATPropuesta Servicios Climáticos región del SICA CAC/CIAT
Propuesta Servicios Climáticos región del SICA CAC/CIAT
 
La agricultura de precisión QUE ES.pdf
La agricultura de precisión QUE ES.pdfLa agricultura de precisión QUE ES.pdf
La agricultura de precisión QUE ES.pdf
 
TIF- DISEÑO INDUSTRIAL.pptx
TIF- DISEÑO INDUSTRIAL.pptxTIF- DISEÑO INDUSTRIAL.pptx
TIF- DISEÑO INDUSTRIAL.pptx
 
Cropwat teoría
Cropwat teoríaCropwat teoría
Cropwat teoría
 
223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx
223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx
223953325-Control-de-Operaciones-Mineras.pptx
 
Instalación de estaciónes meteorológicas Diego F. Alzate
Instalación de estaciónes meteorológicas   Diego F. AlzateInstalación de estaciónes meteorológicas   Diego F. Alzate
Instalación de estaciónes meteorológicas Diego F. Alzate
 
Presentación de la Red de Observación del SENAMHI PERU
Presentación de la Red de Observación del SENAMHI PERUPresentación de la Red de Observación del SENAMHI PERU
Presentación de la Red de Observación del SENAMHI PERU
 
Viticultura de precisión
Viticultura de precisiónViticultura de precisión
Viticultura de precisión
 
Componentes ag-precision
Componentes ag-precisionComponentes ag-precision
Componentes ag-precision
 
Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...
Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...
Pronósticos AgroClimáticos Participativos para la Gestión de Riesgos en la Ag...
 
TeSAC: Consolidando una red de estaciones meteorológicas comunitarias para la...
TeSAC: Consolidando una red de estaciones meteorológicas comunitarias para la...TeSAC: Consolidando una red de estaciones meteorológicas comunitarias para la...
TeSAC: Consolidando una red de estaciones meteorológicas comunitarias para la...
 
Ayudando a la estimación del rendimiento con imágenes satelitales (2016)
Ayudando a la estimación del rendimiento con imágenes satelitales (2016)Ayudando a la estimación del rendimiento con imágenes satelitales (2016)
Ayudando a la estimación del rendimiento con imágenes satelitales (2016)
 
Jchira expo colombia
Jchira expo colombiaJchira expo colombia
Jchira expo colombia
 
Navarro C, Modelacion Climática Cambio Climático & Agricultura
Navarro C,  Modelacion Climática Cambio Climático & AgriculturaNavarro C,  Modelacion Climática Cambio Climático & Agricultura
Navarro C, Modelacion Climática Cambio Climático & Agricultura
 
Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva
Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA NeivaKarolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva
Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva
 
Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012
Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012
Mer F - Especificaciones Tecnicas de Climate Analogues, Costa Rica Aug 2012
 

Último

PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...
PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...
PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...
angierangel29072017
 

Último (15)

PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...
PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...
PRESENTACION EN SST, plan de trabajo del sistema de seguridad y salud en el t...
 
Alexander Rubilar, Enzo Tapia - eCommerce Day Chile 2024
Alexander Rubilar, Enzo Tapia - eCommerce Day Chile 2024Alexander Rubilar, Enzo Tapia - eCommerce Day Chile 2024
Alexander Rubilar, Enzo Tapia - eCommerce Day Chile 2024
 
Enrique Amarista Graterol - eCommerce Day Chile 2024
Enrique Amarista Graterol - eCommerce Day Chile 2024Enrique Amarista Graterol - eCommerce Day Chile 2024
Enrique Amarista Graterol - eCommerce Day Chile 2024
 
Francisco Irarrazaval, Marcos Pueyrredon - eCommerce Day Chile 2024
Francisco Irarrazaval, Marcos Pueyrredon - eCommerce Day Chile 2024Francisco Irarrazaval, Marcos Pueyrredon - eCommerce Day Chile 2024
Francisco Irarrazaval, Marcos Pueyrredon - eCommerce Day Chile 2024
 
José Ignacio Calle, Nathalie Jacobs - eCommerce Day Chile 2024
José Ignacio Calle, Nathalie Jacobs - eCommerce Day Chile 2024José Ignacio Calle, Nathalie Jacobs - eCommerce Day Chile 2024
José Ignacio Calle, Nathalie Jacobs - eCommerce Day Chile 2024
 
Mercedes Tomas, Florencia Bianchini - eCommerce Day Chile 2024
Mercedes Tomas, Florencia Bianchini - eCommerce Day Chile 2024Mercedes Tomas, Florencia Bianchini - eCommerce Day Chile 2024
Mercedes Tomas, Florencia Bianchini - eCommerce Day Chile 2024
 
Presupuesto por Resultados de Seguridad Ciudadana .pptx
Presupuesto por Resultados de Seguridad Ciudadana .pptxPresupuesto por Resultados de Seguridad Ciudadana .pptx
Presupuesto por Resultados de Seguridad Ciudadana .pptx
 
Act#3.2_Investigación_Bibliográfica_Comunicación_Equipo.pdf
Act#3.2_Investigación_Bibliográfica_Comunicación_Equipo.pdfAct#3.2_Investigación_Bibliográfica_Comunicación_Equipo.pdf
Act#3.2_Investigación_Bibliográfica_Comunicación_Equipo.pdf
 
Expo Construir 2024 agenda-workshops (2).pdf
Expo Construir 2024 agenda-workshops (2).pdfExpo Construir 2024 agenda-workshops (2).pdf
Expo Construir 2024 agenda-workshops (2).pdf
 
Suiwen He - eCommerce Day Chile 2024
Suiwen He  -  eCommerce  Day  Chile 2024Suiwen He  -  eCommerce  Day  Chile 2024
Suiwen He - eCommerce Day Chile 2024
 
Felipe González - eCommerce Day Chile 2024
Felipe González - eCommerce Day Chile 2024Felipe González - eCommerce Day Chile 2024
Felipe González - eCommerce Day Chile 2024
 
Pablo Scasso - eCommerce Day Chile 2024
Pablo Scasso -  eCommerce Day Chile 2024Pablo Scasso -  eCommerce Day Chile 2024
Pablo Scasso - eCommerce Day Chile 2024
 
Modelos comunicacionales. Antonella Castrataro.pdf
Modelos comunicacionales. Antonella Castrataro.pdfModelos comunicacionales. Antonella Castrataro.pdf
Modelos comunicacionales. Antonella Castrataro.pdf
 
Nicolás von Graevenitz, Rodrigo Guajardo, Fabián Müller, Alberto Banano Pardo...
Nicolás von Graevenitz, Rodrigo Guajardo, Fabián Müller, Alberto Banano Pardo...Nicolás von Graevenitz, Rodrigo Guajardo, Fabián Müller, Alberto Banano Pardo...
Nicolás von Graevenitz, Rodrigo Guajardo, Fabián Müller, Alberto Banano Pardo...
 
Sebastián Iturriaga - eCommerce Day Chile 2024
Sebastián Iturriaga - eCommerce Day Chile 2024Sebastián Iturriaga - eCommerce Day Chile 2024
Sebastián Iturriaga - eCommerce Day Chile 2024
 

El Pelon Presentacion

  • 1. Integración de Drones PARA FACILITAR EL MANE JO DE CAMPO Y MAXIMIZAR L A PRODUCCION DE ARROZ
  • 2. Las necesidades agricolas van incrementando Problema • Las tendencias de rendimiento son insuficientes para satisfacer la demanda del consumidor y para duplicar la producción de cultivos para 2050 • Especialmente en un contexto donde la variabilidad y el cambio climático puede causar entre 32 y 60 por ciento de variabilidad de rendimiento. • El desafío del arroz frente al TLC en América Latina establece: a) Protección del rendimiento actual y el aumento el rendimiento en el contexto del cambio climático b) Reducción de los costos de producción y una diferencia hecha en términos de arroz calidad c) Adopción de un sistema de producción con baja huella ambiental y aumento de agua productividad
  • 3. Integracion de tecnologia para apoyar en las decisions del manejo eficaz de los campos, y recursos • Monitoreo en tiempo del estado de los cultivos. • Permite enfocarse en zonas que presentan problemas. • Perspectiva aérea del cultivo. • Optimización de recursos. • Determinación de las posibles causas que generan un problema, ya sea, plagas, irrigación, inadecuada nivelación, entre otras. Solucion
  • 5. Drone 1Vehículo Aéreo no Tripulado 1. Se define el área y superficie a volar. 2. El drone realiza su vuelo. 3. Se realiza el procesamiento de las imágenes multiespectrales en el software el cual automáticamente, nos brinda la información del NDVI, NDRE y otros índices más.
  • 6. Programa el vuelo Usando una computadora, elije radio para ser evaluado usando imágenes satelitales en el software Facil de armar y guardar Incluye caja de transporte Lanzando el drone El drone vuela solo, para lanzar solo hay que tirarlo al viento
  • 7. Camara • Va conectado al drone durante el vuelo • El sistema está compuesto por dos elementos. Por una parte se encuentra la cámara multiespectral que inspecciona el terreno, y por otro lado, dispone de un sensor solar que mide y registra durante el vuelo de forma continua las condiciones de luz en las mismas bandas del espectro que el sensor multiespectral. Los datos lumínicos recogidos permiten confirmar los valores de los datos espectrales identificados.. Esta configuración permite obtener los valores instantáneos para comparar la actividad solar y el estado del cultivo. 2Cámara Multiespectral
  • 8. [ YOUR WEBSITE HERE ] L O R E M I P S U M D O L O R Software 3 1. Procesamiento de imágenes. 2. Generación de 6 índices predeterminados. 3. Calculadora de índices. 4. Comparación. 5. Zonificación. 6. Prescripción 7. Procesamiento rápido: 1800 imágenes, 50 Ha en 5’ De postproceso
  • 12. Determinando las condiciones fisiologicas de la planta Indice NDVI
  • 15. Determinación de rendimientos agrícolas en arroz
  • 16. Comportamiento del lote en el tiempo