ISSN-L: 0798-1015   •   eISSN: 2739-0071 (En línea)

Vol. 44 (Nº 03) Año 2023. Art. 7

Recibido/Received: 31/01/2023 • Aprobado/Approuved: 12/03/2023 • Publicado/Published: 15/03/2023
DOI: 10.48082/espacios-a23v44n03p07

Optimización financiera del uso de drones en cultivos extensivos: caso de estudio cultivo de arroz en el municipio de Trinidad, Casanare, Colombia

Financial optimization of the use of drones in extensive crops: case study of rice cultivation in the MUNICIPALITY of Trinidad, Casanare, Colombia

MALDONADO, Iván D. 1
REYES C., Diana M. 2

Resumen
Este documento muestra los beneficios financieros que se obtienen al utilizar drones para fumigación y control en agricultura de precisión, caso particular en cultivos de arroz en el municipio de Trinidad, departamento de Casanare, Colombia. Se analizan documentos que plantean las ventajas del uso de este tipo de tecnología y su relación con los costos operativos, de insumos y en mano de obra; además, muestra la disminución de tiempo en la fumigación comparado con los métodos tradicionales de fumigación manual.
Palabras clave: dron, optimización financiera, cultivos extensivos

Abstract
This document shows the financial benefits obtained by using drones for spraying and control in precision agriculture, particularly rice crops in the municipality of Trinidad, department of Casanare, Colombia. Documents have been analyzed to show the advantages of using this type of technology in relation with operating costs, inputs and labor; also, it shows the decrease in time of spraying, compared to traditional methods such as manual spraying.
Key words: drone, financial optimization, field crops

ARTÍCULO COMPLETO/FULL ARTICLE

Referencias

Alfonso Rodríguez, M. X. (2017). El uso de drones y su impacto en la responsabilidad social empresarial de la agricultura de precisión en Colombia. Universidad Militar Nueva Granada.

Amador de Ávila, L. C. (2018). Opciones estratégicas a partir del análisis de recursos y capacidades: Una herramienta gerencial. Universidad Tecnológica De Bolívar.

Barraza, J. A., Espinoza, E. J., Espinos, A. G., & Serracin, J. (2019). Agricultura de precisión con drones para control de enfermedades en la planta de arroz. Revista de Iniciación Científica, 5, 41-47. https://doi.org/10.33412/rev-ric.v5.0.2368

Best S, S., León G, L., Méndez, A., Flores, F., & Aguilera, H. (2014). Adopcion y Desarrollo de Tecnología en Agricultura de Precisión. Ministerio de Agricultura Chile.

Carla, L., Ly, T., Irene, L., & Siesquén, S. (2005). Técnicas e instrumentos de recolección de datos. Universidad Católica Los Ángeles De Chimbote. https://www.postgradoune.edu.pe/pdf/documentos-academicos/ciencias-de-la-educacion/23.pdf

Castillejo González, I. L. (2011). Evaluación de métodos basados en píxeles y objetos para la clasificación de usos de suelo con imágenes de satélite quickbird, para el seguimiento de medidas agroambientales y la optimización del uso de herbicidas con agricultura de precisión. Universidad de Córdoba.

Creswell, J. W., Shope, R., Clark, V. L. P., & Green, D. O. (2006). Spring 2006 How Interpretive Qualitative Research Extends Mixed Methods Research. En RESEARCH IN THE SCHOOLS Mid-South Educational Research Association (Vol. 13, Número 1).

DANE. (2016). Censo Nacional Arrocero. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/agropecuario/censo-nacional-arrocero

DANE. (2022, agosto 10). Encuesta Nacional de Arroz Mecanizado (ENAM). Boletín Técnico Primer Semestre, 5-8.

Dawodu de A. (2020). Drone Technology in Precision Agriculture: ¿Are There No Environmental Concerns? https://doi.org/10.7176/JEES/10-9-08

De Bernardi, L. A. (2017). Perfil del mercado de arroz (Oryza sativa). 5-12.

Di Leo, N. (2015). Drones: nueva dimensión de la teledetección agroambiental y nuevo paradigma para la agricultura de precisión. Agromensajes, 41, 7-17.

DIAN. (2018). Sistema de información SYGA IMPORTACIONES. https://importaciones.dian.gov.co/sigloxxi/comun/asp/COMEX.asp

Diaz Castro, J. (2020). Influencia de los recursos y capacidades en el rendimiento empresarial. En Universidad de Alcalá. Universidad de Alcalá.

Díaz García-Cervigón, J. J. (2015). Estudio de Índices de vegetación a partir de imágenes aéreas tomadas desde UAS/RPAS y aplicaciones de estos a la agricultura de precisión. Universidad Complutense De Madrid.

Doddamani, A., Kouser, S., & Ramya, V. (2020). Role of Drones in Modern Agricultural Applications. Current Journal of Applied Science and Technology, 216-224. https://doi.org/10.9734/cjast/2020/v39i4831224

Fedearroz. (2022). Estadísticas Arroceras - Fedearroz. https://www.fedearroz.com.co/es/fondo-nacional-del-arroz/investigaciones-economicas/estadisticas-arroceras/

Fong Reynoso, C., Edith Flores Valenzuela, K., Melina Cardoza Campos, L., & Reynoso, F. (2017). La teoría de recursos y capacidades: un análisis bibliométrico. Revista Electrónica Nova Scientia, 1-30.

García-Sánchez, A. J., García-Sánchez, F., & García-Haro, J. (2011). Wireless sensor network deployment for integrating video-surveillance and data-monitoring in precision agriculture over distributed crops. Computers and Electronics in Agriculture, 75(2), 288-303. https://doi.org/10.1016/j.compag.2010.12.005

Garzón, J. M., & Luque, F. (2018). Implementación de drones para incrementar la productividad en el agro colombiano. Colegio de Estudios Superiores de Administración –CESA.

González, A., Amarillo, G., Amarillo, M., & Sarmiento, F. (2015, noviembre 12). Drones Aplicados A La Agricultura De Precisión. Revista Especializada en Ingenieria, 1-16.

Guzmán García, M. P., Castilla Lozano, L. A., Morales Montaña, H., & Luque Leandro, J. (2018, noviembre 1). Adecuación y preparación de suelos. Fondo Nacional del Arroz FEDEARROZ , 2-30.

Honkavaara, E., Saari, H., Kaivosoja, J., Pölönen, I., Hakala, T., Litkey, P., Mäkynen, J., & Pesonen, L. (2013). Processing and assessment of spectrometric, stereoscopic imagery collected using a lightweight UAV spectral camera for precision agriculture. Remote Sensing, 5(10), 5006-5039. https://doi.org/10.3390/rs5105006

Katherin Acosta-Medina, J., Rocío Plata-Gómez, K., Esteban Puentes-Garzón, D., & Liliana Torres-Barreto, M. (2018). Influence of resources and capabilities in finance performance and business competitiveness: a literature review. https://orcid.org/0000-0001-6910-069X.

Kulback, M., Segen, J., Knie ́c, W., Klempous, R., Kluwak, K., Nikodem, J., Kulbacka, J., & Serester, A. (2018, junio 21). Surveyof Drones for Agriculture Automation fromPlanting to Harvest. IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems, 1-6.

Lindblom, J., Lundström, C., Ljung, M., & Jonsson, A. (2017). Promoting sustainable intensification in precision agriculture: review of decision support systems development and strategies. Precision Agriculture, 18(3), 309-331. https://doi.org/10.1007/s11119-016-9491-4

Luis, J. (2015). Análisis al Método de la Investigación. En Daena: International Journal of Good Conscience (Vol. 10, Número 1).

Macrae, I., Baker, T., & Thompson, A. (2021). Notes on UAS and Remote Sensing of Insect Damage. https://doi.org/10.1007/s12230-020-09816-x/Published

Marek Kulbacki, Jakub Segen, & Wojciech Knie ́. (2018). Surveyof Drones for Agriculture Automation fromPlanting to Harvest.

Mckinnon, T. (2016). Agricultural Drones: What Farmers Need to Know. Agricultural Intelligence. Drones-enabled, 1-9.

Medina, P. A., & Niño, J. C. (2017). Diseño de un modelo de agricultura de precisión utilizando drones y un sistema de captura, almacenamiento y análisis de datos que permita identificar a tiempo la generación de la pudrición del cogollo en cultivos de palma de aceite que se encuentran en los departamentos de Bolívar y Santander. Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas.

Ministerio de Agricultura. (2016). Apoyo directo a sectores productivos. https://www.minagricultura.gov.co/Paginas/Apoyo-directo-a-sectores-productivos.aspx

Ministerio de Agricultura. (2022). CONSTRUYENDO CAPACIDADES EMPRESARIALES RURALES, CONFIANZA Y OPORTUNIDAD – EL CAMPO EMPRENDE. https://www.minagricultura.gov.co/Paginas/CONSTRUYENDO-CAPACIDADES-EMPRESARIALES-RURALES,-CONFIANZA-Y-OPORTUNIDAD-%E2%80%93--EL-CAMPO-EMPRENDE.aspx

Naji, I. (2019). The Drones’ Impact On Precision Agriculture [University of Texas at EL Paso]. Rcuperado de https://digitalcommons.utep.edu/open_etd

Natu, A. S., & Kulkarni, S. C. (2016). International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication Adoption and Utilization of Drones for Advanced Precision Farming: A Review. http://www.ijritcc.org

Navia Zamora, J. R. (2019). Optimización del proceso de fumigación agrícola mediante la utilización de los drones. Universidad Técnica Estatal De Quevedo.

Pérez Iglesias, H., Delgado Rodríguez, I., & García Batista, R. (2018, abril). MAIN DISEASES THAT AFFECT THE CULTIVA-TION OF RICE IN ECUADOR AND ALTERNATIVES FOR ITS CONTROL. https://aes.ucf.edu.cu/index.php/aes.

Poonam, A., & Khanam, R. (2020). Unmanned aerial vehicle (UAV) and its application in Indian Agriculture: A perspective. https://www.researchgate.net/publication/353015555

Primicerio, J., di Gennaro, S. F., Fiorillo, E., Genesio, L., Lugato, E., Matese, A., & Vaccari, F. P. (2012). A flexible unmanned aerial vehicle for precision agriculture. Precision Agriculture, 13(4), 517-523. https://doi.org/10.1007/s11119-012-9257-6

Seelan, S. K., Laguette, S., Casady, G. M., & Seielstad, G. A. (2003). Remote sensing applications for precision agriculture: A learning community approach. Remote Sensing of Environment, 88(1-2), 157-169. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.04.007

Segura Castillo, E. A. (2021). Estudio de factibilidad del uso de drones para la fumigación en el cultivo de arroz en Daule. Universidad De Guayaquil.

Sender Uribe, Juan Diego, Gómez Chuchón, & Santiago Rolfi. (2017). Impacto del uso de drones para fumigación de cultivosde arándanos en el departamento de La Libertad – Perú.

Tavernise, W. J. (2019). Los cuatro vectores en la búsqueda de la competitividad de las pymes : estrategias competitivas, valor diferencial, recursos y capacidades. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/

Tellaeche, A., BurgosArtizzu, X. P., Pajares, G., Ribeiro, A., & Fernández-Quintanilla, C. (2008). A new vision-based approach to differential spraying in precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 60(2), 144-155. https://doi.org/10.1016/J.COMPAG.2007.07.008

Weber Markus. (2019). Drones para la agricultura: desde la detección hasta el diagnóstico. Innovacion Agricola.

Yacuzzi Enrique. (2005). El estudio de caso como metodología de investigación: teoría, mecanismos causales, validación. Universidad del CEMA, 6-18.

Zambrano Velasco, B. A., & Miranda Guatumillo, M. A. (2020). Recursos y capacidades que inciden en la competitividad en el mercado de la corporación gruppo Salinas”. Universidad de Guayaquil .

Zhang, C., & Kovacs, J. M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: A review. En Precision Agriculture (Vol. 13, Número 6, pp. 693-712). https://doi.org/10.1007/s11119-012-9274-5

1. Candidato a Magister en administración con énfasis en gerencia de proyectos, Ingeniero Electrónico, profesor ocasional, Escuela de Ingeniería Electronica, Facultad de Ingeniería, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, ivan.maldonado02@uptc.edu.co

2. Maestría en relaciones internacionales , Administradora de empresas, profesor ocasional, Facultad Seccional sogamoso, Escuela de Administración de empresas, Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia