Desde el año 2020, se ha registrado una aceleración en la adopción de estas herramientas gracias al desarrollo de nuevas aplicaciones. En la actualidad, su uso se extiende a procesos de siembra, pulverización y fertilización.
La gestión agronómica ha experimentado una transformación mediante la implementación de la fertilización variable basada en el mapeo de suelos por zonas. Este proceso permite que los datos recolectados se almacenen y se transformen en mapas productivos, los cuales facilitan la toma de decisiones futuras, específicamente en lo referente a la fertilización.
Tecnologías y sensores para la precisión edáfica
Para lograr una identificación precisa de la heterogeneidad del suelo, se utilizan sensores de última generación y técnicas de interpretación avanzada. Entre los más difundidos se encuentran los sensores de inducción electromagnética, que ofrecen lecturas de la conductividad eléctrica aparente (CEa), un indicador fundamental para estimar la textura, la humedad y la salinidad del suelo. Estos dispositivos permiten trabajar grandes extensiones con una inversión moderada.
Asimismo, se emplean sensores de reflectancia próxima, como los espectrorradiómetros portátiles, que permiten analizar de forma no destructiva indicadores como el carbono, el nitrógeno y la materia orgánica.
Impacto en la sostenibilidad y la producción
La aplicación de estas técnicas permite suministrar los insumos únicamente donde y cuando son realmente necesarios. Este enfoque no solo mejora la rentabilidad del cultivo, sino que también reduce los desperdicios y eleva la sustentabilidad de las explotaciones agrícolas.
Además, el uso de un enfoque geopedológico-geoestadístico para la creación de mapas de fertilidad híbridos auxilia a los productores campesinos en la toma de decisiones sobre las superficies específicas donde se requiere la aplicación de nutrientes para sus cultivos.
Productores de Córdoba y Buenos Aires están colaborando en un proyecto innovador para optimizar la agricultura de precisión. La iniciativa, basada en el concepto de “ambientes regionales”, busca integrar datos de diferentes establecimientos para reducir las brechas de rendimiento y mejorar la toma de decisiones en el campo.
De la escala del lote a una visión integrada
Según Malcom Azcurra, asesor del CREA Melo Serrano, el objetivo es comprender las diferencias de rendimiento incluso en suelos similares. “Si en un ambiente logramos 120 qq/ha de maíz y otro productor, en un ambiente muy parecido, obtiene 90, queremos entender qué explica esa diferencia y cómo capturar esos 30 qq”, explicó.
La mayoría de los productores involucrados ya utilizan mapas de rendimiento y aplicaciones variables para ajustar insumos como la densidad de siembra y la fertilización. Ahora, buscan crear una base de datos colectiva para analizar información a mayor escala.
“La idea es hablar un mismo idioma entre distintos campos. Estamos unificando criterios para identificar los ambientes, nombrarlos de la misma manera y poder analizar con mayor claridad qué factores están detrás de las diferencias de rendimiento”, detalló Azcurra. La colaboración permitirá comparar datos de múltiples campos, generando información más valiosa para la toma de decisiones.
Brechas de rendimiento significativas
El proyecto, que involucra a referentes de cada establecimiento y al CREA Henderson Daireaux, se ha enfocado en caracterizar 20.000 hectáreas, identificando 13 ambientes diferentes según las características del suelo.
Uno de los hallazgos más relevantes ha sido la identificación de importantes brechas de rendimiento entre ambientes. En suelos con Thapto, las diferencias en maíz y trigo alcanzan hasta el 30%, mientras que en soja, en suelos más limitados, se registran brechas del 100%, con rendimientos nulos en algunos sectores.
Hacia un análisis más preciso
El análisis de niveles de nitratos en suelos similares ha permitido ajustar los criterios de fertilización en tiempo real, impulsando a los productores a realizar nuevas mediciones y optimizar el uso de nitrógeno. Esto ha tenido un impacto directo en los costos y en los resultados de los cultivos, permitiendo evitar aplicaciones innecesarias o maximizar el rendimiento donde era necesario.
El grupo planea avanzar hacia un análisis por píxeles, con resoluciones de 10 por 10 metros, e integrar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar patrones, validar modelos productivos y predecir resultados con mayor precisión. La clave, según Azcurra, será integrar múltiples fuentes de información, como mapas de suelo, datos climáticos e históricos, y registros productivos.
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