[en] Conventional agronomical practices are based on the consideration that the agricultural land presents homogeneous characteristics, without considering the variability of the different parameters involved in the land formation. The fact of considering the spatial variability makes it possible to optimize the practices from applying the correct inputs in the right place, at the right time and with the exact dosage. Modern technology has allowed the emergence of pneumatic precision seed drills that along with direct seeding have provided greater efficiency to the sowing process and better environmental care. A specific problem that arise with precision seeding is the evaluation of seeders performance, particularly as regards plant spacing uniformity. Numerous investigations realize the relationship established between plant population and its growth, and the influence that this has on crop yield. This thesis deals with the study and measurement of the main variables that affect seed distribution in the furrow. The first objective of this work was to find a model that by measuring related variables, allowed inferring statistical data of the location of the seed. The second objective was to develop a system, implemented in reconfigurable logic to single chip system (System on Chip), which collect and provide georeferenced data for the implementation of inference models and the developing of a planting map. In order to achieve the objectives, laboratory and field experiments were designed to measure the significant variables of the sowing process. This allowed establishing relationships between the drill speed, the dispenser speed, the vibration energy of sowing train and statistical of seed distribution in the furrow. Due to the employment of software-hardware co-design techniques the physical system was designed, implemented in an FPGA (Field Programmable Gate Array), which measures and processes the necessary information for implementing the mentioned inference model.

[es] Las prácticas agronómicas convencionales se basan en considerar que los terrenos agrícolas presentan características homogéneas, no considerando la variabilidad de los distintos parámetros que intervienen en la conformación de los mismos. El hecho de considerar la variabilidad espacial hace posible optimizar las prácticas a partir de aplicar los insumos correctos en el lugar apropiado, en el momento oportuno y con la dosificación exacta. La tecnología actual ha permitido la aparición de sembradoras neumáticas de precisión que, junto a la siembra directa, han otorgado mayor eficiencia al proceso de siembra y un mejor cuidado del medio ambiente. Una particular problemática que aparece junto a la siembra de precisión, es la evaluación del trabajo que las sembradoras hacen, particularmente en lo que se refiere a la uniformidad de la distancia entre plantas. Numerosas investigaciones dan cuenta de la relación que se establece entre la población de plantas y su crecimiento, y la influencia que sobre el rendimiento del cultivo, esto trae aparejado. La presente tesis doctoral trata del estudio y medición de las principales variables que inciden en la disposición de la semilla en el surco. El primer objetivo del trabajo fue hallar un modelo que, midiendo las variables referidas, permitiera inferir datos estadísticos de la localización de la semilla. El segundo objetivo fue desarrollar un sistema, implementado en lógica reconfigurable sobre un sólo circuito integrado (System on Chip), que recolecte y suministre los datos georreferenciados para la aplicación del modelo de inferencia y confección de un mapa de siembra. Para el logro de los objetivos se diseñaron experimentos en laboratorio y en campo para medir las variables significativas del proceso de siembra. Esto permitió establecer relaciones entre velocidad de la sembradora, velocidad del dosificador, energía de vibración del tren de siembra y estadísticos de la disposición de la semilla en el surco. Aplicando técnicas de codiseño software-hardware se diseñó el sistema físico, implementado en un FPGA (Field Programmable Gate Array), que mide y procesa la información necesaria para la aplicación del modelo de inferencia mencionado.