Challenges and Opportunities of Precision...

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


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”


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


USA:

smaller 300 - 400 acre farms

Lot of Land rented

So. America:

Larger >2000 acre farms

Most Land owned



USA ≅ So. America



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


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


$/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


$

Challenges


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


Thank you!

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