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Agricultura inteligente con Big Data

No solo las ciudades van a transformarse en Smart Cities, la Agricultura Inteligente con Big Data también será una realidad gracias a Internet de las Cosas. La enorme cantidad de datos capturados por diversas tecnologías es extremadamente difícil de calibrar, anotar y agregar y presenta un gran desafío para los científicos del campo que intentan comprender la dinámica entre el rendimiento de los cultivos, los genotipos y los factores ambientales, y para los agrónomos y agricultores que monitorean los cultivos en condiciones agrícolas fluctuantes.

Investigadores del Norwich Research Park han lanzado un nuevo sistema para organizar grandes conjuntos de datos sobre el clima y los cultivos. CropSight es un sistema de administración de información escalable y de código abierto que se puede usar para mantener y recopilar información importante sobre el rendimiento de los cultivos y el microclima.

El nuevo sistema desarrollado por investigadores del Instituto Earlham, el Centro John Innes y la Universidad de East Anglia (UEA) proporciona monitoreo ambiental y de crecimiento de cultivos casi en tiempo real.

Es accesible tanto localmente en el campo mediante dispositivos inteligentes como a través de computadoras en el laboratorio y la oficina. El sistema ya se ha aplicado a experimentos de campo de precultivo de trigo harinero desde 2016 y aceleración de mejoramiento desde 2017.

El Dr. Simon Griffiths, del Centro John Innes, dice: «Creemos que el sistema CropSight podría tener un impacto significativo en el fenotipado de plantas escalables, lo que llevará a un descubrimiento genético más eficiente, el mejoramiento de cultivos y, en última instancia, los beneficios para el usuario final».

Las características clave del sistema incluyen: la recolección automatizada de datos y la gestión de la información, el monitoreo de experimentos biológicos a través de dispositivos de detección en red y la sincronización diaria de datos e imágenes de crecimiento de cultivos.

El Dr. Ji Zhou, del Instituto Earlham, dice: “ Al conectar las lecturas ambientales con el conjunto de datos de crecimiento de cultivos utilizando tecnologías basadas en IoT, hemos demostrado cómo se puede aplicar IoT en la investigación de cultivos y en las prácticas agrícolas. Además, con el desarrollo de la infraestructura nacional de IoT, CropSight se puede ampliar a una escala aún mayor y en múltiples ubicaciones, lo que puede ayudar a los profesionales agrícolas a tomar decisiones rápidas en las tierras cultivables de un país «.

 

Agricultura con Big Data, hipertexto y servidor de consulta a través de IoT

CropSight es un preprocesador de hipertexto PHP y una plataforma de servidor de consulta estructurada que proporciona una recopilación de datos, almacenamiento y gestión de información automatizados a través de sensores IoT distribuidos y estaciones de trabajo de fenotipado. Proporciona una solución de dos componentes para monitorear experimentos biológicos a través de dispositivos de detección en red, con interfaces diseñadas específicamente para la distribución de fenotipos de plantas y la gestión centralizada de datos. La transferencia de datos y la anotación se realizan automáticamente a través de una API RESTful accesible al protocolo de transferencia de hipertexto instalada tanto en el lado del dispositivo como en el servidor del sistema CropSight, que sincroniza las imágenes representativas diarias de crecimiento de cultivos para la evaluación visual de cultivos y las lecturas de microclima cada hora para los estudios de GxE.

Agricultura Inteligente con Big Data
Un diagrama de despliegue del sistema CropSight en experimentos biológicos. (A) CropSight facilita que los usuarios interactúen con dispositivos de fenotipado de interiores o interiores distribuidos utilizando conexiones cableadas (es decir, cables Ethernet) o inalámbricas (por ejemplo, una red WiFi). El cliente CropSight que se ejecuta en estaciones de trabajo distribuidas admite el control remoto y la administración de datos integrada. (B) Los usuarios pueden conectarse, monitorear y administrar experimentos a través del servidor CropSight centralizado casi en tiempo real. A través de redes dedicadas, el servidor back-end de CropSight recopila e integra conjuntos de datos de fenotipado de imágenes y sensores a gran escala en una base de datos SQL. Crédito: GigaScience

Agricultura de Código Abierto escalable

Como un sistema de administración de información escalable y de código abierto, CropSight se puede usar para mantener y recopilar datos de microclima y rendimiento de cultivos importantes capturados por sensores IoT e instalaciones de fenotipado distribuido. Proporciona monitoreo ambiental y de crecimiento de cultivos casi en tiempo real, además de la comparación de experimentos históricos y actuales a través de un sistema de servidor integrado listo para la nube. CropSight, accesible tanto a nivel local en el campo a través de dispositivos inteligentes como a distancia en una oficina con una computadora personal, se ha aplicado a los experimentos de campo de precultivo de trigo de pan desde 2016 y aceleración de la reproducción desde 2017. Creemos que el sistema CropSight podría tener un impacto significativo en Fenotipado de plantas escalable y gestión de cultivos al estilo de IoT para permitir prácticas agrícolas inteligentes en un futuro próximo.

Más detalles en la revista GigaScience. Documento completo: CropSight: A scalable and open-source information management system for distributed plant phenotyping and IoT-based crop management (CropSight: un sistema de gestión de información escalable y de código abierto para el fenotipado de plantas distribuidas y la gestión de cultivos basada en IoT) https://doi.org/10.1093/gigascience/giz009

Fuente: Norwich Research Park