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Challenges and
Opportunities of
Precision Agriculture A South American Perspective
Adrian Andrew Fay
Summary
Santa Elena de Inchauspe SCA 2
Some thoughts on PA
Overview of Operation
Brief comparison USA vs. South America
The precision Ag landscape
Our precision Ag initiative
Challenges
Santa Elena de Inchauspe SCA 3
Our story – or “quest,” has many similarities with some
presented yesterday:
John Reifsteck (Microsoft & Apple)
Larkin Martin (Growing pains)
Precision Ag can be Confusing, Difficult and “Risky”
Its not just ONE tool:
not even a suite of tools,
or even a complex system of tools,
but a whole new “ecosystem”
Santa Elena de Inchauspe SCA 4
Santa Elena de Inchauspe SCA 5
Who Pays for this ‘Ecosystem’:
Golden Rule:
“Those who have the gold make the rules”
“Those who have paid for their Precision Ag Ecosystem
own the knowledge & call the shots”
Because of complexity and perceived risk
Most farmers want a Precision Ag solution for Free!
In so doing they are:
Giving up Control
Passing it on to those with very big conflicts of interest
SANTA ELENA DE INCHAUSPE SCA
NOVIEMBRE 2011
History & Maps
5th Generation
1882: “La Margarita” (Pehuajo); 22,000
acres
1928: 21 Farms, ~10x area
~72k has in one place (EC, LM,
Trenque Lauquen)
History & Maps
1883
History & Maps
1904
History & Maps
1968
History & Maps
1984
History & Maps
2015
Vision & Mission
Excellence
Innovation
Flexibility
History
Based on the precept of maximizing bottom line per acre
Not ‘married’ to any one product:
Sheep - Cattle
Crops/Farming - Specialty crops
Wood/forestry -Llamas/Guanacos
Cattle Breeding (Hereford/Limousin)
Dairy -Horses (polo&carts)
Management
Engineering Key Eg. Gates, Windmills, Guanaco
Alfalfa pioneers
Infrastructure and Management
Today 4 k Sold & Donated
15K donated and rebought
10k (Inheritance Tax)
~1300 to Collaborators
55 k in 5 families
~10 k for Juan Andres Inchauspe
11000 head in 71-72
Company Structure
ASESORES
Jose Hernaiz
Jose Dillon
Ernesto
Fabricio PABLO
ESCRITORIO ESTRUCTURAAGRICULTURA +
PULVERIZACION
PLANTA DE
SILOS
Reservas +
Mantenimientos
Caminos
MAQUINARIA(RACION, MANTENIMIETO
PRADERAS)
(MANTENIMIENTO
CAMINOS/ TERREPLENES)
VC SECA
E INSEMINACIONPARICION TAMBO 1 TAMBO 2
RECRIAS
E
INVERNADA
GUACHERA
Bertoldi
Chalet Dario Perez Pavone J. Purvis J. Jose De Dios Mateo G.Cardozo
Christian
Cardozo
DanielBenitez J. Pellatti Gabriela
Gisella 1/2 día Marcelo Machioni Gonzalez A Purvis C. Bonello H. 14 Empleados 12 Empleados Gomez M. Fernandez J.
Benavidez R. Cabral Carlos Benitez Javier
Levron Juan
Total
1 1 4 1 4 2 2 3 3 23
2 15 14 29
Total 52
Adrián A. Fay
Roberto Canale
Directorio
Carlos Sastre
Escritorio Buenos Aires
Luis Piantanida
Bruno Piantanida
2
FERNANDO
Carlos Mayer
Adrían Fay
DIEGOANDRES / LUCAS
Midwest AgriBusiness Innovation NetworkPeer Group of 9 Farms
formed in 2010
Frontier Family Farm
The Mitchell Farm
Dollinger Family Farm
Midwest Ag Ventures Howell Farms
Fairholme Farms
Peterson Farms
Oak Hill FarmsWalnut Grove Farms
GPS
GIS
Yield Monitor
Soil Sensors
Remote Sensing
Variable Rate
PA technology used for Improving N Use
25
INVENTARIO DE SUELOS
CAPACIDAD DE USO SUFERFICIE %/TOTAL
I 2655 45,0
IIe 52 0,9
IIw 650 11,0
IIIw 513 8,7
IVw 426 7,2
IVws 89 1,5
VIws 656 11,1
VIw 293 5,0
VIIws 83 1,4
VIIw 29 0,5
Desp. Perman. 459 7,8
TOTAL 5905 100,0
CAPACIDAD DE USO DEL SUELO
VIws
11,11%
I
44,96%
IIe
0,88%
VIw
4,96%
VIIws
1,41%
VIIw
0,49%.Desp. Perman
7,77%
IIIw
8,69%
IVw
7,21%
IVws
1,51%
IIw
11,01%
AÑO ENE. FEB. MAR. ABR. MAYO JUNIO JULIO AGOS. SETI. OCTU. NOVI. DICI. TOTAL
Promedio 1919-2006 105,53 86,95 157,84 108,16 51,39 45,07 27,35 40,72 46,68 95,05 103,21 99,89 945,37
2007 108 121 165 113 9 9 3 0 117 35 60 73 813
2008 219 133 48 14 45 22 61 3 60 128 46,5 37 816,5
2009 45 66 27 61 33 0 44 1,5 129 36 150 199 791,5
2010 89 53 36 36 27 31 20 0 119 65 44 70 589,5
2011 158 57 69 82 42 18 46 6 75 109 147 809
LLUVIAS SANTA ELENA
0
50
100
150
200
250
ENE. FEB. MAR. ABR. MAYO JUNIO JULIO AGOS. SETI. OCTU. NOVI. DICI.
Promedio 1919-2006 2008 2009 2010 2011
USA vs. South America
Santa Elena de Inchauspe SCA 35
USA:
smaller 300 - 400 acre farms
Lot of Land rented
So. America:
Larger >2000 acre farms
Most Land owned
USA vs. South America
Santa Elena de Inchauspe SCA 36
USA ≅ So. America
USA vs. South America
Santa Elena de Inchauspe SCA 37
USA vs. South America
Santa Elena de Inchauspe SCA 38
So. America:
72 MM crop acres
~5 % (3.6 MM crop acre) – big farm corporations (Eg. El Tejar ADECO)
Rest divided in ~250-750 acre.
66% rented
Our precision Ag initiative
Santa Elena de Inchauspe SCA 39
Identification of zones of different potential
Measurements of fertility, diagnostics, decision making, P balance per zone.
Giving most potential to zones of higher productivity
Lowering imput costs in low productivity zones (10-15%), and at the same
time increasing yield with defensive and satble tech packages (~5%)
Concern is P in high production zones.
Determmining zones with water risk using freatimeters
Excellent contorol over planting, reducing variability, improved distribution,
success coefficients; because of access to DATA (speed, seed density, time of
day, etc).
Santa Elena De Inchauspe
Agricultura por ambientes
Agricultura De Precision vs. Tradicional
Lote 36
Lote 36 Alta Media Baja Tradicional
Hectáreas 42 37 36 115
Rinde/Real 9621 8441 8096 8741
Ingreso Total u$s 1751,02 u$s 1536,26 u$s 1473,47 u$s 1590,86
Indice Ingreso 1,10 0,97 0,93 1,00
Costo u$s 533,65 u$s 460,71 u$s 373,91 u$s 493,56
Indice Egreso 1,08 0,93 0,76 1,00
Margen Neto u$s 1217,37 u$s 1075,55 u$s 1099,56 u$s 1097,31
Indice Margen 1,11 0,98 1,00 1,00
Margen Neto ADP Margen Neto Trad. Dif $/has Beneficio total
u$s 1134,86 u$s 1097,31 u$s 37,56 u$s 4318,93
Agricultura De Precision vs. Tradicional
Lote 36 41 45
Margen Neto ADP $ 1.134,86 $ 1.041,71 $ 1.151,85
Margen Neto Trad. $ 1.097,31 1.033,66 $ 1.126,23
Dif $/ha $ 37,56 $ 8,04 $ 25,62
Beneficio total $ 4.318,93 $ 1.198,58 $ 2.459,31 $ 7.976,83
Rinde Real 8.741 8.367 8.911 $ 22,16 $/ha
28,41 kilos de MAP
14,77 Kilos de P
Real Profitability
Margen Ambientes Tradicional vs Variable
648 633661 680
550588
464
540
9845
198
140
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Promedio ALTA MEDIA BAJA
Ambiente
s$
u/h
a MARGEM Variable
MARGEM Tradicional
MARGEM dif
SE,PG. Crea 9 de Julio. 13-14
Margen Tradicional vs Variable, Diferencia
11
648
550
98 87
0
100
200
300
400
500
600
700
Variable Tradicional dif Ahorro > Rinde
s$u
/ha
Variable
Tradicional
dif
Ahorro
> Rinde
Real Profitability
The First Try: El Cabure, 2112 ac, 2004
El Cabure - only Zoning
Geaogro: 2010, 1482 ac
2011, 3087 ac
2012, 4446 ac
2013, 6113 ac
53
2014, 6428 ac
2015, 6700 ac
Zoning by GIS green index 10 crops
Prescription 3 zones
Water table depth
Summary of PA in SEI El Cabure:
Only zoning, no PA equipment installed in farm machinery except yield monitors
Folded 2007-09
Bad initial yield maps due to bad calibration
3 different operators with 3 different machines (even though payed by SEI)
Executive decisión to implement PA (winter 2009, launch 6 de Agosto 2010).
Selection Process:
Geoagro, capacitación GIS, Rodolfo & ed Di Polina
Summary of PA in SEI Productibvity Maps, validation, prescriptions,
Tomas Oesterheld – former general manager of 7500 ranch
Hired by Geoagro: DON’T LEAVE AGRONOMIST OUT!
Variable Rate Equipment Adquisitions
( Also part of the ecosystem and local)
Went for those with good post sale services
Quipment could not deal with >120 acres prescriptions (data problem)
3 dys with planter idle in the field because no one could solve the technical issue
of no dose change.
Summary of PA in SEI
Solid Urea Variable Rate Fertilizer
Excelent yield maps
Better Data management (nut still with cards)
Only able to do variable prescriptions on year 2 (2011)
Variable rate everything
Except hybrids
The Start of PA El primer motivo es la reposición y recuperación de los bajos
niveles de fósforo en los lotes agrícolas.(meta 15ppm de P).
Se contacto con la empresa que brinde los mapas de ambientes.
Visita al campo de los técnicos (15 de Agosto 2010).
Se validaron los mapas de lotes para sembrar 372 has de maíz y 300 de soja.
Análisis de suelo( textura, P, N, PH, S)
El contratista adquirió los equipos, se los instalaron el 12 de septiembre.
Se comienza a sembrar el maíz el 18 de septiembre.(previa regulación de la maquina lo cual nos llevo 2 días).
Steps1. Contratación de la empresa-programa (Gis), adquisición de los Mapas de
productividad
2. Validación de los mapas, correlación de mapas.
3. Muestreos de suelos dirigidos por ambiente (diagnostico de fertilidad)
4. Análisis de fertilidad (fertilizante y dosis a emplear, momento de aplicación).
5. Paquete tecnológico para la siembra, fecha-densidad-variedad-fertilización
6. Siembra (calibración, verificación densidad semilla y fertilizante, reportes ).
7. Barra variable ( calibración, verificación, reportes)
8. Cosecha ( calibración , peso hectolítrico , humedad, rendimiento real seco, mapas de rindes).
9. Análisis de información, balance de nutrientes, verificación de ambientes.
Análisis Físico:Textura Por Ambiente Lote 36
59,2 62,277,4
12,6 14,6
10,428,2 23,212,2
0%
20%
40%
60%
80%
100%
ALTA MEDIA BAJA
Productividad
Limo %
Arcilla %
Arena %
Textura Por Ambiente Lote 45
66,5 63,7
38,7
12,8 13,7
18,9
20,7 22,742,3
0%
20%
40%
60%
80%
100%
ALTA MEDIA BAJA
Productividad
Limo %
Arcilla %
Arena %
Niveles de P (ppm) en lotes agrícolas
0
5
10
15
20
25
30
35
40
46
29
31
43
45B
36
30
47
38
35
45 3
25
40
41
37
49
42
27
30B
4LS
23
34
1,2
,3 26
36B
48
40O
6y7G
HI
Lotes
P p
pm
MIN
MAX
P ppm
71
72
BALANCE FOSFORO LOTE 47
-60
-94
22
-58 -54
9
-52-65
-44
-10
-50
-73
-37
15
-84
-34-15
-3
39
-23-8 -4
1229
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
96/7
97/8
97/8
98/9
99/0
99/0
00/0
1
01/0
2
02/0
3
03/0
4
04/0
5
04/0
5
05/0
6
06/0
7
06/0
7
07/0
8
08/0
9
09/1
0
10/1
1
10/1
1
11/1
2
12/1
3
13/1
4
13/1
4
CAMPAÑA
KIL
OS
PM
A/H
A
Kg PMA Lineal (Kg PMA)
Soil testing passes per zone
73
P levels
12,5
ppm P
22,5
ppm P
8,4
ppm P
17,2
ppm P
74
Nitrogen levels
10-0CT-2013
300
kilos N
110
Kilos N
220
kilos N
125
Kilos N
75
Zone Correlation
. Zone Hypothesis:
Sandy knolls
knolls.
½ knoll
Wet sweet water lowland
Wet salt water lowland
Lote 36 – Maíz 2010 2011
Rindes vs. Ambientes en mapa de Productividad
Mapa de Rendimiento Mapa de Productividad
Lote 45 – Maíz 2010 2011
Rindes vs. Ambientes en mapa de Productividad
6000
7000
8000
9000
10000
11000
Muy Alta
Alta Media a Alta
Media Media a Baja
Baja Muy Baja
Mapa de Rendimiento Mapa de Productividad
Traditional vs Variable
7000
7500
8000
8500
9000
9500
10000
Kil
os/h
a
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
s$u
/ha
RindeTrad.
Costo Trad.
RindeVariable
Costo Var.
RindeTrad. 9765 9383 8784 9464
Costo Trad. 652 652 652 652
RindeVariable 9799 9381 9069 9557
Costo Var. 611 530 471 566
Alta Media Baja Promedio
Planting
REPORTE DENSIDAD DE SIEMBRA
Detalle siembra y calidad de
aplicación
Detalle error siembra y calidad de
aplicación
REPORTE DE VELOCIDAD DE
SIEMBRA
REPORTE DE VELOCIDAD DE SIEMBRA
Harvest
REPORTE DE RINDES
REPORTE DE
VELOCIDAD
Rindes maíz 11-12
Rinde Maíz 11-12 amb-
lote
7996 7749
56766390
10071
7185 7205
5685 5992
9169
5892 54226843
5157 6024
8321
7253 7366
55446225
94408780
7530
7807
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
Lote 38 Lote 43 Lote 47 Lote 30 Lote 123 Lote 48
Kil
os /
ha
Alta Media Baja Promedio
Costos variables vs. Tradicional
Costos Variables vs. Tradicional
$13$11
$5
$(2)
$21 $22
$340
$360
$380
$400
$420
$440
$460
$480
Lote 38 Lote 43 Lote 47 Lote 30 Lote 123 Lote 48
$/h
a
$(5)
$-
$5
$10
$15
$20
$25
$/h
a
Adp Tradicional Dif
Ahorro en insumos por
lote
$1.082 $1.087
$554
$1.212
$2.155
$(334)$(500)
$-
$500
$1.000
$1.500
$2.000
$2.500
Lote 38 Lote 43 Lote 47 Lote 30 Lote 123 Lote 48
$
Challenges
Santa Elena de Inchauspe SCA 94
Blue talking to Red talking to
Green talking to White talking
to yellow
All data seamlessly collected
into one “Microsoft Office of
Ag”
Ecosystem continuity
InfoAg 2015
Santa Elena de Inchauspe SCA 95
Thank you!
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