El muestreo es una herramienta de predicción fiable que no solo se utiliza en la agricultura. Los encuestadores que predicen los resultados de las elecciones o las agencias de salud que planifican la próxima ola de Covid utilizan muestras de la población actual para tomar decisiones sobre el futuro. Los productores que toman muestras de árboles para evaluar la salud de sus fincas utilizan los mismos principios generales.
En todos estos casos, cuanto mejores sean sus técnicas de muestreo, más precisos serán sus datos y mejores serán sus decisiones.
Ya sea que esté rastreando las plagas y las enfermedades en evolución, el crecimiento y la productividad de los árboles o el riego y la salud del suelo, necesitará datos que reflejen adecuadamente el estado de sus cultivos.
Revisando el muestreo tradicional
El muestreo implica el envío de exploradores para medir las diferentes características de los árboles de su arboleda. Al recolectar muestras de árboles que representan una sección transversal de los árboles de la arboleda, los productores pueden obtener datos suficientes para reflejar la salud de la arboleda sin tener que revisar cada uno de los árboles. Esto se hace con frecuencia comprobando un determinado porcentaje de árboles seleccionados al azar, con la esperanza de obtener muestras que ofrezcan una representación justa.
Desde una perspectiva científica, el muestreo aleatorio puede ser útil cuando no hay suficientes datos sobre qué árboles representan mejor a toda la arboleda. Sin embargo, este método de muestreo implica misiones de exploración costosas y lentas, en las que los exploradores suelen viajar decenas de kilómetros hasta bosques lejanos y estar a la altura de 100 árboles por día.
¿Qué es el muestreo inteligente?
El muestreo inteligente es una versión del muestreo regular, que permite a los exploradores recopilar mejores datos y/o medir menos árboles. Con el muestreo regular, los exploradores se basan en una selección aleatoria de árboles para representar el conjunto, mientras que con el muestreo inteligente, los exploradores eligen sus muestras en función de la distribución de parámetros específicos del árbol. Con muestras que reflejen la salud, la edad, la altura, el tipo de riego y el tamaño de la copa de los árboles de la arboleda, los datos pueden reflejar mejor la realidad sobre el terreno.
¿Por qué elegir Smart Sampling?
En el muestreo, el momento oportuno es clave: los agricultores deben poder detectar las enfermedades en sus etapas iniciales para poder erradicar los problemas a tiempo y evitar infectar a otros árboles. Supongamos que en una arboleda de 10 000 árboles, la mitad de los árboles están sanos y la otra mitad está infectada por la CIPO. Al utilizar los métodos de muestreo tradicionales, los exploradores tendrían que tomar muestras aleatorias de aproximadamente 100 árboles para recopilar datos sólidos. Sin embargo, con un muestreo inteligente, los exploradores podían recolectar tan solo dos muestras para asegurarse de que ambos grupos estuvieran representados. Con tan solo 10 o 20 muestras, obtendrían los mismos datos sólidos que obtendrían con 100 muestras seleccionadas al azar.
El muestreo inteligente crea una situación en la que todos ganan, ya que produce datos más confiables y requiere menos tiempo, dinero y mano de obra que el muestreo regular.
Cómo hacer un muestreo inteligente:
Antes de iniciar el proceso, determine las unidades de medida que piensa utilizar: ¿medirá una arboleda o varias? Defina los parámetros más importantes para su muestreo, como la edad, la altura, el estado de salud, etc.
- Divida los árboles en contenedores. Por ejemplo, divida los árboles por edad (en años): 0-4, 5-10, 11-15, etc. O cree un sistema más complejo que incluya parámetros superpuestos, como contenedores de árboles de 5 a 10 años con un volumen inferior a 25 m^3.
- Determine el porcentaje de árboles en cada contenedor. Esto es la distribución de parámetros del árbol. Para asegurarse de que ha elegido rangos de rangos precisos, calcule la desviación estándar de los valores de los parámetros y asegúrese de que los valores resultantes sean lo suficientemente homogéneos. (Hay algunas métricas que puede usar, como estándar por clase, puntuación de homogeneidad, e información mutua normalizada entre compartimentos adyacentes.)
- Elija un porcentaje de árboles de cada contenedor para muestrear. Por ejemplo, si el 10% de los árboles tienen entre 0 y 4 años y el 90% tienen entre 5 y 10 años, y desea tomar muestras de 100 árboles, seleccione 90 árboles para muestrear del grupo de 5 a 10 años y 10 árboles para muestrear del grupo de 0 a 4 años.
- Con esos números, elija muestras aleatorias de cada contenedor.
Llevando el muestreo inteligente al siguiente nivel
Los agricultores pueden mejorar aún más sus prácticas inteligentes de muestreo mediante imágenes de alta resolución, una técnica que les permite, desde cualquier dispositivo digital, ver los árboles infectados o débiles susceptibles a enfermedades y los parámetros de los árboles, como el tamaño, el volumen y la altura de la copa.
Las imágenes de alta resolución son cruciales para las granjas a gran escala. Uno de nuestros clientes tiene millones de árboles en miles de hectáreas, con 10 000 árboles por arboleda. Mediante el muestreo tradicional, los productores tuvieron que medir al menos 100 000 árboles. Sin embargo, con las imágenes de alta resolución por árbol, la aplicación móvil y la base de datos personalizable de SeeTree, la empresa agrícola solo tuvo que tomar muestras de 2000 árboles. Esto representa una reducción del 98% en el muestreo.
Cada base de datos de SeeTree se puede adaptar para almacenar una variedad de parámetros tanto a nivel de árbol como de arboleda, incluida la edad del árbol, el tipo de portainjertos y el subproducto. Luego, nuestros productores pueden integrar cada uno de estos parámetros, incluidos los lugares en los que se superponen, en un sofisticado protocolo de muestreo inteligente.
Avanzar a través de mejores métodos de muestreo
No es fácil cambiar al muestreo inteligente. Requiere desarraigar los viejos hábitos y plantar otros nuevos en su lugar. Sin embargo, el muestreo puede tener mucho en juego. Por ejemplo, algo tan simple como una predicción incorrecta del rendimiento puede provocar una insuficiencia de mano de obra o un desperdicio de recursos. Por eso, el muestreo inteligente, con costos más bajos, resultados más rápidos y datos más confiables, puede ser justo lo que necesita para escalar y mejorar sus resultados.
