Actas
Segundo Congreso Latinoamericano de

Agricultura de Precision

OrganizadoresISBN 978-987-88-9088-3

Comisión organizadoraPresidente: Ing. Agr. Dr. Gabriel Espósito (Universidad Nacional de Río Cuarto, Argentina)
Vicepresidente: Ing. Agr. MSc. Fernando Scaramuzza (INTA Manfredi)
Secretaria: Ing. Agr. Dra. Mónica Balzarini (Universidad Nacional de Córdoba, Argentina)
Tesorero: Ing. Agr. MSc. Cecilia Cerliani (Universidad Nacional de Río Cuarto, Argentina)
Pro Tesorero: Ing. Agr. Dra. Cecilia Bruno (Universidad Nacional de Córdoba, Argentina)

Vocales:Ing. Agr. Diego Villarroel (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. Dr. Sergio Abascal (Universidad Nacional de La Pampa, Argentina)
Ing. Agr. Rafael Naville (Universidad Nacional de Río Cuarto, Argentina)
Ing. Agr. Juan Pablo Vélez (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. Dr. Pablo Pacchioretti (Universidad Nacional de Córdoba, Argentina)
Ing. Agr. Dr. Mariano Córdoba (Universidad Nacional de Córdoba, Argentina)
Ing. Agr. MSc. Silvia Olivo (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. MSc. Diego Mathier (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. Sebastián Muñóz (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. Franca Gianini (UN Universidad Nacional de Córdoba, Argentina)

Colaboradores:
Sec. María Eugeni (INTA Manfredi, Argentina)
Lic. Mauro Bianco Gaido (INTA Manfredi, Argentina)
Tec. Lucas Cuevas (INTA Manfredi, Argentina)
Lic. Soledad Puechagut (INTA Manfredi)

Comisión científica

Presidente: Ing. Agr. MSc. Ricardo Melchiori (INTA Paraná, Argentina)
Vicepresidente: Ing. Agr. Dr. Rodrigo Ortega Blu (Universidad Santa María, Chile)

Comité:Ing. Agr. MSc. Alejandra Kemerer (INTA Paraná, Argentina)
Ing. Agr. MSc. Susana Albarenque (INTA Paraná, Argentina)
Ing. Agr. Dra. Mónica Balzarini (Universidad Nacional de Córdoba, Argentina)
Ing. Agr. Dr. Sergio Abascal (Universidad Nacional de La Pampa, Argentina)
Ing. Agr. Diego Villarroel (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. Dr. Rajiv Khosla (Colorado State University, EEUU)
Ing. Agr. Dr. Guillermo Balboa (Nebraska State University, EEUU)
Ing. Agr. Dr. José Paulo Molin (Universidad de San Pablo, Brasil)
Ing. Agr. Dr. Rodolfo Bongiovanni (INTA Manfredi, Argentina)
Ing. Agr. Dra. Cornelia Weltzien (Leibniz Institute for Agricultural Engineering, Alemania)
Ing. Agr. Dr. Telmo Carneiro Amado (Universidad Federal de Santa María, Brasil)
Ing. Agr. Dra. Adriana Gili (Universidad Nacional de La Pampa, Argentina)
Ing. Agr. Dr. Darío Aimar (Universidad Nacional de La Pampa, Argentina)
Esp. Carlos Ferrero (Universidad Nacional de La Pampa, Argentina)

II Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión“Gestionando la variabilidad para una producción sustentable”
19° Capacitación INTA Ag-Tech
Córdoba (Argentina), 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022

Bajo el lema “Gestionando la variabilidad para una producción sustentable” el Congreso Latinoamericano de
Agricultura de Precisión (CLAP2022) en el marco del 19° Capacitación INTA AgTech 2022, tuvo como objetivo
impulsar la investigación y desarrollo de tecnologías de precisión. El programa académico presentó losprincipales avances científicos para la gestión de la variabilidad espacial en la agricultura sustentable. El
encuentro permitió el intercambio entre asistentes, presentadores y representantes de instituciones yuniversidades y ofreció una experiencia única a nivel científico, académico, técnico y también cultural. En forma
complementaria, la capacitación INTA Ag Tech, se enfocó en la aplicación y uso de las AgTech en el lote ycuanto aportan a la nueva agricultura digital. El encuentro contó con disertaciones principales sobre: La
ambientación y la variabilidad espacio temporal de los Recursos Naturales, Experiencias e innovaciones en
mecanización y herramientas de Agricultura de Precisión en Argentina, Datos espacio-temporales en
Agricultura de Precisión: Conocimientos y Perspectivas, Tecnologías de detección, análisis y tratamiento
variable en protección de cultivos y sobre el Papel de la biota en el delineamiento de ambientes de producción.
Además, se realizaron diversas presentaciones orales y en paneles con asistencia de sus principales autores
El CLAPP 2022 se realizó en el tradicional punto de encuentro; la Estación Experimental INTA Manfredi,
institución pionera de la Agricultura de Precisión en Argentina que desde 1995 viene desarrollando estas
tecnologías e impulsando el desarrollo agroindustrial del país. Este evento fue organizado en forma conjunta
con las Estaciones Experimentales Agropecuarias, INTA Paraná e INTA Marcos Juárez y las Universidades
Nacionales de Río Cuarto, Córdoba y La Pampa con el marco de la Asociación Latinoamericana de Agricultura dePrecisión (ASLATAP), resaltando la continuidad en la realización de estos eventos científicos y la evolución delos mismo desde su inicio en Chile 2018. El marco de este evento, con más de 1000 asistentes, entre ellos,
investigadores latinoamericanos de Agricultura de Precisión, profesionales, productores y estudiantes de grado
y post grado de carreras afines a la temática que estuvieron presentes, demostró una vez más el interés y laimportancia de esta temática que de modo transversal es demandada y utilizada por empresas de diferentes
estratos productivos y de interés a la investigación.
El libro proyecta los resúmenes técnicos científicos de las 5 sesiones en que se organizó el CLAP2022, lasmismas estuvieron pensadas en los pasos que se transitan por el proceso productivo en cada toma dedecisiones. Las áreas temáticas fueron: I) Variabilidad de recursos naturales, II) Equipamientos para agriculturade precisión, III) Datos espaciales y IV) Economía y gestión de la variabilidad. En cada una de estas áreas,
investigadores nacionales e internacionales, referentes en las temáticas abordadas fueron los encargados dellevar adelante diferentes conferencias. El evento académico contó con más de 100 trabajos de investigación
que a continuación se relejan en el presente libro, donde el comité científico seleccionó 36 trabajos que fueronpresentados en forma oral presencial y virtual.

AREA TEMATICA 1. VARIABILIDAD DE LOS RECURSOS NATURALESEFICIENCIA EN EL USO DEL NITRÓGENO Y AGUA EN CAÑA DE AZUCAR POR ZONAS DE MANEJO

11FERNÁNDEZ, H; ACRECHE M; SPERANZA F. ...

RELACIÓN ENTRE POTENCIAL HÍDRICO, CONDUCTANCIA ESTOMÁTICA Y TEMPERATURA DE CANOPIAEN VIÑEDO
MONTOYA, M; DALMASSO, J; FERRARI, F; MUNAFÓ, M. ...

DELIMITACIÓN DE ZONAS DE PRODUCCIÓN HOMOGÉNEA EN CAÑA DE AZÚCAR Y RELACIÓN CONREGIONES AGROLÓGICASFANDOS, C; SORIA, F; SCANDALIARIS, P; CARRERAS BALDRÉS, J. ....

ZONIFICACIÓN DEL ÁREA CAÑERA SEGÚN PERÍODOS DE COSECHAPREDICCIÓN Y MODELIZACIÓN DE LA RESPUESTA EN RENDIMIENTO DE TRIGO Y MAÍZ Y NECESIDAD
DE NITRÓGENO EN FUNCIÓN DE VARIABLES CLIMÁTICAS PREVIAS A LA SIEMBRA....

ALTERNATIVAS DE MEDICIÓN DE LA MATERIA ORGÁNICA DEL SUELO PARA LA DEFINICIÓN DE ZONAS
DE MANEJO SITIO ESPECÍFICOMCDERMOT, T; VÁZQUEZ, J; MUÑOZ, M; REPOSO, G; MARTÍNEZ, M; ROJO, V; GUEÇAIMBURU, J.

....

CORRELAÇÃO ENTRE A CONDUTIVIDADE ELÉTRICA APARENTE E RESISTÊNCIA À PENETRAÇÃO EM
DIFERENTES TEORES DE ÁGUA NO SOLO
BOTTEGA, E; AMARAL, L; AMADO, T; SEVERO, T; PINTO, E; ASSMAN, J.

....

CUANTIFICACIÓN DE LA PÉRDIDA DE SUPERFICIE Y PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA EN SUELOS DEL SUR
DE LA PROVINCIA DE CÓRDOBAERCOLE, H; ALTOBELO, M; CAVANAGH, M; DALI, D.

....

APLICACIÓN DE TECNICAS DE TELEDETECCION EN LA INDENTIFICACION DE VARIABILIDADESFISICO-QUIMICAS EN PROYECTOS AGROFORESTALESUSO DE MUESTREOS SISTEMÁTICOS PARA ESTIMAR PRODUCCIÓN, CURVAS DE CALIBRE Y MEJORASEN EL MANEJO DE HUERTOS DE CIRUELO EUROPEO (PRUNUS DOMESTICA)
....

EVALUACIÓN Y VALIDACIÓN DEL SENSOR SOILOPTIX PARA CARACTERIZAR LA VARIABILIDADINTRALOTE EN SUELOS DE LA PROVINCIA DE ENTRE RÍOSRAMÍREZ, S; HILL, S; KEMERER, A; NOVELLI, L; MELCHIORI, R.

34
39
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53
54

....

RENDIMIENTOS DE MAÍZ A DISTINTAS DENSIDADES DE SIEMBRA Y SU RELACIÓN CON LA CALIDAD
DE SITIO A ESCALA DE LOTE EN EL VALLE DE LERMA.
VALDEZ NAVAL, G; ACIAR, L; CÁCERES DÍAZ, R; PATRESE RESINA, E; CANCINOS, E; LEDESMA, F.

29

49

BISONÓ, A; GONZALEZ, G. ....

ORTEGA, R; POBLETE, H; MARTÍNEZ, M; POBLETE, C.

20
24

FANDOS, C; SORIA, F; FORCINITI, J; CARRERAS BALDRÉS, J; SCANDALIARIS, P; ROMERO, E.....

PAUTASSO, J; BARBAGELATA, P; MELCHIORI, R.

16

....

59

AREA TEMATICA 2. EQUIPAMIENTOS PARA TECNOLOGÍAS DE PRECISIÓN
TRATAMIENTO INTELIGENTE DE MALAS HIERBAS A TRAVÉS DE ISOBUS
LOPEZ CORREA, J; ANDÚJAR, D.

61

....

AUTOMATED VIGOR ESTIMATION ON VINEYARDSPANTOJA, M; HONEYMAN LUCCHINI, A; GUTIERREZ, C; GUERRERO, D.

....

RESPUESTA DEL ACTUADOR HIDRONEUMÁTICO TWIN FORCE SOBRE CALIDAD DE SIEMBRA Y
RENDIMIENTO EN EL CULTIVO DE MAÍZ (ZEA MAÍZ L)
SCARAMUZZA, F; VILLARROEL, D; OLIVO M.

....

CAMPERO FERTILIZADORAS. APP UTILITARIA PARA REGULACIÓN DE FERTILIZADORAS PORPROYECCIÓN
D´AMICO, J; MICHELETO, M; EGGLY, G; CROCIONI, S.

....

DISEÑO DE UNA RED DE DRENAJE SUPERFICIAL EN UN HUERTO DE PALTOS UTILIZANDO UN
MODELO DIGITAL DE TERRENO Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICAALEGRIA AYALA, M. ....

USO DE PLATAFORMA WEB PARA LA GESTIÓN DE DATOSKEMERER, A; MELCHIORI, R.....

LOS DESAFÍOS DE LA ROBÓTICA EN LOS CULTIVOS INTENSIVOS PARA ALCANZAR LA AGRICULTURADIGITALPICCINI, E.....

SISTEMA AUTOMÁTICO DE MAPEO DE RENDIMIENTO COMO SOPORTE PARA IMPLEMENTAR LA
FRUTICULTURA DE PRECISIÓNPICCINI, E.....

LEVANTAMIENTO TOPOGRÁFICO UTILIZANDO RPAS EQUIPADO CON SENSOR RGB
LÓPEZ CANTEÑS, G; PÉREZ PAREDES, J.

....

AUTOMATIZACIÓN DE AIREACIÓN DE GRANOS PARA SILOS DE PRODUCTORES Y PEQUEÑOSACOPIOSDE LA TORRE, D; BARTOSIK, R.

....

MONITORING OF THE SPATIAL VARIABILITY OF SUGARCANE QUALITY FROM NIR SPECTROSCOPYCORRÊDO, L; MOLIN, J.

....

RESPUESTA DEL ACTUADOR HIDRONEUMÁTICO TWIN FORCE SOBRE EL RENDIMIENTO EN EL
CULTIVO DE MAÍZ (ZEA MAÍZ L)
SCARAMUZZA, F; VILLARROEL, D; OLIVO, S.

....

NUEVO MODELO ESPECTRAL PARA DETECCIÓN DE ANTRACNOSIS EN FRUTOS DE MANGO BASADO
EN ANÁLISIS HIPERESPECTRAL Y TÉCNICAS DE ANÁLISIS DISCRIMINANTEVELÁSQUEZ, C; PRIETO, F; BORRÁS, N; CUBERO, S; BLASCO, J. ....

RESPUESTA DE LOS SISTEMAS DE ACCIONAMIENTO ELÉCTRICOS Y MECÁNICOS EN DOSIFICADORES
MATERMACC SOBRE CALIDAD DE SIEMBRA Y RENDIMIENTO EN EL CULTIVO DE MAÍZ (ZEA MAÍZ L)
SCARAMUZZA F; VILLARROEL D; OLIVO S.

....

62
68
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105

DESEMPEÑO DE COSECHADORA CON SISTEMAS DE REGULACIÓN AUTOMÁTICOSTOURN, S ; VAZQUEZ, J; PLATZ, P;MERANI, V; MUR, M; LARRIEU, L; FERRO, D; GUILINO, F; PEREIRA, E;
GIAMBELLUCA, A. ....

110

USO DE PILOTO AUTOMÁTICO EN PLANTACIÓN DE CAÑA DE AZÚCAR (SACCHARUM OFFICINARUM)
RODRIGUEZ, R.

....

EVOLUCIÓN Y TENDENCIAS EN EL USO DE HERRAMIENTAS DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN EN EL
CULTIVO DE CAÑA DE AZÚCAR EN LA PROVINCIA DE TUCUMÁNRODRIGUEZ, R.

....

USING COMPUTER VISION AND RGB IMAGES TO QUANTIFY PLANT SPATIAL DISTRIBUTION IN CORN
VILA, S; TOLEDO, A; LOPEZ-CORREA, J; PERALTA-CUQUEJO, R; BALBOA, G.

....

USO DE IMÁGENES TERMOGRÁFICAS PARA ESTABLECER NIVELES DE ESTRÉS HÍDRICO EN
OLIVARES CON RIEGO POR GOTEOCAPRARO, F; VITA SERMAN, F; TOSETTI, S; BABELIS, G. ....

115
116
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119

DISPOSITIVO IOT DE BAJO COSTO PARA LA MEDICIÓN DE VARIABLES AGRO-HIDROLÓGICASLÓPEZ, E; PRODOLLIET, J; CONTINI, G; VIONNET, C; PAREDES, V; DUNGER, G; MAIZTEGUI, J; GIECCO, J;
BLUMENTHAL, M. ....

ODAPES: GIVING ACCESS TO IN THE DIGITAL TRANSFORMATION FOR ALL FARMERSRUBIN, M; ORTEGA, R.

....

ESTIMACIÓN DE LA EVOLUCIÓN EN LA ADOPCIÓN DE COMPONENTES DE AGRICULTURA DEPRECISIÓN EN LOS ÚLTIMOS 10 AÑOSVILLARROEL, D; SCARAMUZZA, F; MELCHIORI, R.

....

124
129
130

DESARROLLO DE APPS PARA ESTABLECIMIENTOS LECHEROS CLIMÁTICAMENTE INTELIGENTES(ELCI)
AIMAR, M; CARIDAD DEL R, J; MORA MORA, M; GARCÍA, C; LA MANNA, A; DEZA, C; CHARLÓN, V; MANCUSO,
W; COSTAMAGNA, D; GIMÉNEZ, G; MAEKAWA, M; MORETTO, M; FAVERIN, C; TIERI, M; GARCÍA, F;
135
SALVADOR, L; GODOY, J; TENTOR, G; OLIVO, A; CRAVERO, C; PÉREZ, G; NEGRI, L. ....

AREA TEMATICA 3 – ANÁLISIS DE DATOS ESPACIALES Y/O ECONOMETRÍA
NATURAL AND FERTILIZER-PLACEMENT INDUCED NUTRIENT VARIABILITY
FERNÁNDEZ, F.

137

....

ANÁLISE E INTERPOLAÇÃO DE DADOS ESPACIAIS DE PARÂMETROS QUÍMICOS DO SOLO E GERAÇÃO
DE MAPAS DE INTERPRETAÇÃO EM UM SISTEMA DE INTEGRAÇÃO LAVOURA PECUÁRIA FLORESTALAURENTI, N; RODRIGUES, J; GUIMARÃES, E; MACEDO PEZZOPANE, J; BERNARDI, A.

....

MINERÍA VERDE DE PRECISIÓN AUTOMATIZADA: CONVENIENCIA DE MANEJO POR AMBIENTESSEGÚN EL BALANCE DE NITRÓGENO SIMPLIFICADO PARA MAÍZ Y EXTRACCIÓN NUTRICIONAL DE
LOS CULTIVOS
CORIGLIANO, J; BONGIOVANNI, C.

....

OPTIMIZACIÓN DE DOSIS DE NITRÓGENO Y DENSIDAD DE PLANTAS EN EL SUDESTE DE CÓRDOBAVIDELA-MENSEGUE, H.; CAVIGLIA, O; SALAFIA, A; Y PIETRANTONIO, J.

....

META, NUEVO MÉTODO PARA LA COMPARACIÓN ESTADÍSTICA DE ZONAS EN AGRICULTURA DEPRECISIÓN
CÓRDOBA M; PACCIORETTI P; BALZARINI M. ....

ÍNDICE DE DIGITALIZAÇÃO DE SOJICULTORES BRASILEIROSDALBEM, D; AMADO, T; ALVES LEÃO, T; ACOSTA, J.

138

140
145
150
155

....

DETECCIÓN TEMPRANA DE ANTRACNOSIS EN ALMENDRO MEDIANTE PARÁMETROS ESPECTRALESDE CASTRO, A; TORRES SÁNCHEZ, J; PEÑA, J; LOVERA, M; JIMÉNEZ BRENES, F; ARQUERO, O; LÓPEZGRANADOS, F.
....

DETERMINACION DE LA EFICIENCIA EN EL USO DEL AGUA EN CULTIVOS EN AMBIENTES CONDIFERENCIA EN EL POTENCIAL DE HUMEDADFARRELL, M; KENT, F.

....

UTILIZACIÓN DE COMPONENTES PRINCIPALES ESPACIALES COMO INDICADORES DE AMBIENTACIÓN
PARA CULTIVO DE CEBADA EN LA REGIÓN SEMIÁRIDA PAMPEANAFERRERO, C; GILI, A; AIMAR, D; ABASCAL, S. ....

IMPACTO ECONÓMICO DE LA FECHA DE SIEMBRA VARIABLE EN MAÍZESPÓSITO, G; CERLIANI, C; FISSORE, M; NAVILLE, R

ZONIFICACIÓN DE LOTE Y ANÁLISIS DE DATOS DE MONITORES DE RENDIMIENTO CON FASTMAPPINGPACCIORETTI, P; CÓRDOBA, M; BALZARINI, M. ....

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL AJUSTE DE CURVAS DE RESPUESTA DESDE ENSAYOS DE TASAVARIABLE DE INSUMOSPACCIORETTI, P; GIANNINI-KURINA, F; BRUNO, C; CÓRDOBA, M; BULLOCK, D.

....

VARIACIÓN DEL EFECTO DE INSUMO DENTRO DEL LOTE. MODELOS DE REGRESIÓN CON
COEFICIENTES ESPACIALMENTE VARIABLESPACCIORETTI, P; GIANNINI-KURINA, F; CÓRDOBA, M; BULLOCK, D; BALZARINI, M. ....

COMPARACIÓN DE MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA EL MAPEO DE LA VARIABILIDADINTRALOTE....

USO DE ÍNDICES DE VEGETACIÓN MULTIESPECTRALES PARA EL FENOTIPADO DEL DESARROLLOFENOLÓGICO EN SOJA [GLICINE MAX (L.) MERRILL]PEIRONE, L; CICCONI, E; OGANDO, F; RASPA, F; OVANDO, G; VEGA, C.

162
163
167

....

SUAREZ, F; PACCIORETTI, P; CÓRDOBA, M; BALZARINI, M.

160

....

172
173
178
183
188

AREA TEMATICA 4 – GESTION DE LA VARIABILIDAD
MANEJO VARIABLE DE FÓSFORO EN TRIGO: AJUSTE DE LA DOSIS MEDIANTE EL MUESTREO DE
SUELO EN GRILLASAINZ ROZAS, H; ANGELINI, H; LARREA, G; AVILA, O; EYHERABIDE, M; PEREZ, M; REUSSI CALVO, N;
CARCIOCHI, W; CRESPO, C; BARBIERI, P; WYNGAARD, N.
....

RENDIMIENTO ALCANZABLE DE HÍBRIDOS DE MAÍZ DESTINADOS A LA ELABORACIÓN DE SILO DE
PLANTA ENTERA EN EL VALLE DE LERMA.
VALDEZ NAVAL, G; ALANÍS, A; CHÁVEZ, P; CARRIZO, M; SILVESTRE OLGUÍN, M; PEREYRA, R.....

EVALUACIÓN DE LA VARIABILIDAD DE LA FLORACIÓN EN CEREZOS (PRUNUS AVIUM) MEDIANTEÍNDICES VEGETACIONALES ESPECIALIZADOS, UTILIZANDO IMÁGENES MUTLIESPECTRALES.
HONEYMAN, A; RUBIO, A; SEGUEL, B ....

REFERTILIZACIÓN EN TRIGO BASADA EN EL MODELO N-INTA VS ZONAS DE MANEJO.
MELCHIORI, R; KEMERER, A; FACCENDINI, N; BRACCO, J.

....

193
194
195
201

MONITOREO SATELITAL DEL ESTATUS NITROGENADO EN MAÍ.
LAPAZ OLVEIRA, A; CASTRO-FRANCO, M; SAÍNZ ROZAS, H; CARCIOCHI, W; BALZARINI, M; ÁVILA, O;
LARREA, G; TOVAR HERNÁNDEZ, S; RODRÍGUEZ, M; REUSSI CALVO, N. ....

AN INTEGRATED APPROACH FOR THE ZONING AND CROP ROTATION PLANNING PROBLEM IN A
CONTEXT OF ORGANIC AGRICULTURE .
ALBORNOZ, V; ZAMORA, G. ....

EVALUACIÓN DE ÍNDICES DE VEGETACIÓN COMO DESCRIPTORES DE LA VARIABILIDAD INTRALOTE
DE RENDIMIENTO DE MAÍZ EN LA CUENCA DEL SALADO.
GARELLO, F; CICCHINO, M; MELANI, E.

....

RESPUESTA A DIFERENTES DENSIDADES DE SIEMBRA Y DOSIS DE FERTILIZACIÓN, Y EVALUACIÓN
DE LA SENSIBILIDAD DE DIFERENTES PARÁMETROS UTILIZADOS PARA LA AMBIENTACIÓN, EN UN
SUELO DE LA PLANICIE MEDANOSA DE LA REGIÓN SEMIÁRIDA PAMPEANA CENTRAL.
FERRERO, C; ABASCAL, S; AIMAR, D; GILI, A. ....

206
212
217

222

MONITOREO Y DIAGNÓSTICO DE NUTRICIÓN NITROGENADA EN RAIGRÁS.
MELCHIORI, R; HILL, S; MELCHIORI, A; PAUTASSO, J; MALTESE, N; KEMERER, A; VEIK, V; FACCENDINI, N;
BRACCO J.
....

OPTIMIZACIÓN DE LA RENTABILIDAD AGRÍCOLA POR SELECCIÓN DE SECTORES PRODUCTIVOSINTRALOTE.
MARTÍNEZ BOLOGNA, G; ESPÓSITO, G; MARTÍNEZ ALVAREZ, D; BONGIOVANNI, M; ODETTI, J.....

223
228

¿LAS HERRAMIENTAS DE TELEDETECCIÓN SATELITAL PERMITEN MONITOREAR LOSREQUERIMIENTOS DE NITRÓGENO EN MAÍZ?
LAPAZ OLVEIRA, A; CASTRO-FRANCO, M; SAÍNZ ROZAS, H; CARCIOCHI, W; BALZARINI, M; TOVARHERNÁNDEZ, S; ÁVILA, O; LARREA, G; RODRÍGUEZ, M; REUSSI CALVO, N. ....

ÉPOCA ÓPTIMA DE SIEMBRA DE SÉSAMO (SESAMUM INDICUM L.) VARIEDAD ESCOBA BLANCA, EN EL
DEPARTAMENTO DE GUAIR.
SILVERO ESPÍNOLA, M.

....

234
240

VARIABILIDAD INTRA-LOTE DE LA RESPUESTA A FERTILIZACIÓN Y DENSIDAD DE SIEMBRA A PARTIR
DE ENSAYO DE EXPERIMENTACIÓN PRECISA (OFPE).
GELICH, M; PACCIORETTI, P; GIANNINI-KURINA, F.

....

DESARROLLO DE TECNOLOGÍAS DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN EN ARROZ.
HILL, S; MELCHIORI, R; KEMERER, A.  ....

EXPERIENCIAS EN AGRICULTURA DE PRECISIÓN Y AJUSTES DE DOSIS DE INSUMOS EN MAÍZ EN
ZONAS DE ALTA PRODUCCIÓN EN EL SUDESTE DE CÓRDOBA.
LUCERO, M; NAVILLE, R; CERLIANI, C.....

ESTACIÓN MÓVIL DE BALANCE DE ENERGÍA PARA EVALUAR PRODUCTOS DE SATÉLITE YREANÁLISIS COMO ALTERNATIVA DE CÁLCULO DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN EN VID .
DALMASSO, J; MONTOYA, M; FERRARI, F; RIVAS, R; FACUNDO, C.....

DOSIS VARIABLE Y EFICIENCIA DE USO DE FOSFORO EN TRIGO EN EL CENTRO OESTE BONAERENS.
PEREZ, G; ESTELRRICH, C; MELION, D; ZANETTINI, J.

....

244
249
254
259
260

EVALUACIÓN DE DOS SISTEMAS DE RUEDAS TAPADORAS EN EL DESARROLLO VEGETATIVO Y
RENDIMIENTO EN MAÍZ Y GIRASOL.
LARRIEU, L; MERANI, V; FERRO, D; GUILINO, F; VAZQUEZ, J; GIAMBELLUCA, A; PEREIRA, E; TOURN, S;
PLATZ, O; MUR, M. ....

265

SISTEMA NEUMÁTICO DE CONTROL DE CARGA. INCIDENCIA SOBRE LA UNIFORMIDAD TEMPORAL YEL RENDIMIENTO DE CULTIVOS DE MAÍZ Y GIRASOL.
MUR, M; TOURN, S; PLATZ, P; LARRIEU, L; FERRO, D; GUILINO, F; VÁZQUEZ, J; GIAMBELLUCA, A; PEREIRA,
271
E; MERANI, V.
....

RELACIÓN ENTRE LA MATERIA ORGÁNICA Y RENDIMIENTO A ESCALA DE LOTE.
VÁZQUEZ, J.; MUÑOZ, M; VARGAS, L; FILIPINI, S; ZABALA, S.

....

COMBINACIÓN OPTIMIZADA DE POBLACIÓN DE PLANTAS Y FERTILIZACIÓN CON FÓSFORO YNITRÓGENO EN MAÍZ EN LAS LAJITAS (SALTA).
FLORES POZZI, L; MARINCIONI, GUSTAVO; PICCO, N.

....

DIAGNÓSTICO SITIO-ESPECIFICO DE NITRÓGENO EN TRIGO MEDIANTE IMÁGENES VISIBLESOBTENIDAS CON UN DRO.
ROMPANI, J; PAGANI, A.

....

INTEGRACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN PARA UNA PRODUCCIÓN
FRUTÍCOLA SUSTENTABLE: EL CASO DE LA ROSA SOFRUCO SA.
POBLETE, H; MARTÍNEZ, M; ORTEGA, R; POBLETE, C.

....

VARIABILIDAD ESPACIAL Y TEMPORAL DE LA PRODUCTIVIDAD DE DIFERENTES CULTIVOS ANTEVARIACIONES EDÁFICAS Y TOPOGRÁFICAS A NIVEL INTRA-LOTE EN EL CENTRO-OESTE
BONAERENSE.
PAGANI, A; GIRÓN, P; ROMPANI, J.

....

EVALUACIÓN DE MAPAS DE ALTIMETRÍA GENERADOS POR DIFERENTES MAQUINARIAS AGRÍCOLAS
COMO CAPA DE DATOS PARA LA PRESCRIPCIÓN DE FERTILIZACIÓN NITROGENADA VARIABLE EN
MAÍZ EN EL SUDESTE DE CÓRDOBA.
DI MENZA, S; STEFANI, E.

....

276
281
286
287

288

289

RENTABILIDAD ESTIMADA DEL MANEJO VARIABLE DE FÓSFORO BASADO EN UN MUESTREO DE
SUELO EN GRILLA.
PAGANI, A; ROMPANI, J.

....

CORRELACIÓN ENTRE LA VARIABILIDAD PRODUCTIVA INTRALOTE Y LOS INDICES: NDVI, EVI Y SAVI,PARA EL CULTIVO DE MAÍZ EN LOTES DEL SUR DE LA PROVINCIA DE CÓRDOBA.
SALEME, K; OHANIAN, I; NIETO, A; CERLIANI, C; DEGIOANNI, A.

....

ESTIMACIÓN DE ALTURA EN PARCELAS DE TRIGO CON LIDAR Y FOTOGRAMETRÍA 3D A BORDO DE
UAV.
DI LEO, N; LAGLEIZE, A; SKOBALSKI, J.

....

ANÁLISIS DE LAS BRECHAS DE RENDIMIENTOS DE MAÍCES EN EL SUR DE MARCOS JUÁREZ.
GARIS, A; MARINANGELI, A; PETTINARI, A; MUÑOZ, S; CONDE, M; LINGUA, A; LUQUE, S.

295
301
306
311

....

UTILIZACIÓN DE ÍNDICES MULTIESPECTRALES RELEVADAS MEDIANTE UN UAV PARA LA PREDICCIÓN 315
DE RENDIMIENTO, NÚMERO Y PESO DE GRANOS EN SOJA.
OGANDO, F; PEIRONE, L; CICCONI, M; RASPA, F; OVANDO, G, VEGA, C.

....

¿CÓMO AFECTA LA PROFUNDIDAD DEL SUELO AL ÍNDICE DE SUFICIENCIA DE NITRÓGENO EN LA
CEBADA Y EL TRIGO?
LOPEZ DE SABANDO, M; DIAZ-ZORITA, M.

....

IMPACTO SOBRE LOS RENDIMIENTOS DE SOJA DE LA ELECCIÓN DE GRUPO DE MADUREZ Y FECHADE SIEMBRA SEGÚN AMBIENTES.
LÓPEZ DE SABANDO, M; GUTIERREZ, J.

320
321

....

EFECTO DE LA VARIABILIDAD ESPACIO-TEMPORAL DE LA EMERGENCIA DE MAÍZ SOBRE EL
RENDIMIENTO Y SUS COMPONENTES.

326

ALBARENQUE, S; MAESTRINI, B; DAVIDSON, O; MELCHIORI, R; BASSSO, B.....

EFECTO DE LA EMERGENCIA DESUNIFORME Y LA DENSIDAD DE SIEMBRA EN EL CRECIMIENTO Y
RENDIMIENTO DE MAÍZ.

327

ALBARENQUE, S; BASSO, B ....

EVALUACIÓN DE DOS ÍNDICES ESPECTRALES QUE PERMITAN CUANTIFICAR LA VARIABILIDAD DEL
ESTADO NUTRICIONAL EN UN CULTIVO DE MAÍZ.
NAVILLE, R; LÓPEZ, M; MINOD, F; CERLIANI, C; ESPÓSITO, G.

....

MONITOREO DE LA VARIACIÓN ESPACIO-TEMPORAL EN LA HUMEDAD DE SUELO Y ESTATUS N EN
MAÍZ A ESCALA DE ESTABLECIMIENTO.
MALTESE, N; KEMERER, A; MELCHIORI, R; CARRILLO, W.....

328
332

AREA TEMATICA 5 – PRECISION EN EL CUIDADO DEL AMBIENT
MULTI-CLASS WEED DETECTION AND CLASSIFICATION SYSTEM FOR TOMATO (SOLANUMLYCOPERSICUL L.) USING NEURAL NETWORKS.
TOLEDO, A; LOPEZ CORREA, J; ANDÚJAR, D. ....

MAPEO DIGITAL DE LA DINÁMICA DE HERBICIDAS EN SUELOS.

338

GIANNINI-KURINA, F; HANG, S; BALZARINE, M. ....

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE APLICACIÓN DE HERBICIDA Y CONTROL DE MALEZAS CON DRON Y
CON EQUIPO PULVERIZADOR TERRESTRE EN EL CULTIVO DE SOJA.
BRUNORI, A; MUÑOZ, S; BELLUCCINI, P; BERGMAN, N; ANTONELLI ROSCH, F.

....

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE APLICACIÓN Y DEL CONTROL DE MALEZAS CON DRON Y CON
EQUIPO PULVERIZADOR TERRESTRE EN BARBECHO.
MUÑOZ, S; BRUNORI, A; BELLUCCINI, P; BERGMAN, N; ANTONELLI ROSCH, F.

....

NUTRITIONAL ANALYSIS OF NITROGEN, PHOSPHORUS, POTASSIUM, CALCIUM, MAGNESIUM, IRON,MANGANESE AND BORON IN “ROJO BRILLANTE” PERSIMMON LEAVES BY VIS/NIR REFLECTANCE
SPECTROSCOPY.
ACOSTA, M; RODRÍGUEZ, I; VISCONTI, F; MUNERA, S; DE PAZ, J; QUIÑONES, A; BLASCO, J. ....

DETECCIÓN DE CICATRICES DE INCENDIOS SOBRE CULTIVOS EN LA LLANURA TUCUMANAAPLICANDO TÉCNICAS DE PERCEPCIÓN REMOTA Y SIG.
SORIA, F; CARRERAS BALDRES, J; SCANDALIARIS, P; FANDOS, C.

....

NUEVAS TECNOLOGÍAS PARA MITIGAR ADVERSIDADES EN APLICACIONES DE FITOSANITARIOS ENZONAS PERIURBANAS.
LOIZAGA, U; HIDALGO, R; LEDDA, A; DOMÍNGUEZ, F.

337

....

MANEJO VARIABLE DEL MAÍZ PARA REDUCIR LA HUELLA DE CARBONO.
ETCHETO, A; BONGIOVANNI, R; ESPÓSITO, G. ....

343
345

346
347
349
351

CALIDAD DE TRABAJO DE UNA PULVERIZADORA NEUMÁTICA CON SISTEMA DE APLICACIÓNDIRIGIDA WEED-IT
PLATZ, P; MERANI, V; MUR, M; VAZQUEZ, J; LARRIEU, L; FERRO, D; GUILINO, F; PEREIRA, E; GIAMBELLUCA,
355
A; MIOLANO, G; TOURN, S. ....

MANEJO SELECTIVO DE HERBICIDAS Y FERTILIZANTES POR MICROAMBIENTES CON DRON EN CAÑADE AZÚCAR.
LOBO VALLEJO, E. ....

MONITOREO DE MALEZAS EN LOTE MEDIANTE TÉCNICAS DE DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE OBJETO.
GUAITA, N; BARRIONUEVO, N.

....

OPTIMIZACIÓN DEL USO DE HERBICIDAS MEDIANTE MAPAS DE TRATAMIENTO LOCALIZADOOBTENIDOS CON TECNOLOGÍA DRON.
DE CASTRO, A; HORNO, C; DORADO-GÓMEZ, J; PEÑA, P....

PRESCRIPCION SIMPLIFICADA PARA APLICACIONES SELECTIVAS SOBRE MALEZAS CON UAV RG.
FORBICE, A; DI LEO, N.

....

AJUSTE DE MODELOS PREDICTIVOS DE ESTIMACIÓN TEMPRANA DE RENDIMIENTO DE MANÍMEDIANTE NDVI.
CERLIANI, C; MORLA, F.

....

MODELOS DIGITALES DE ELEVACIÓN Y RENDIMIENTOS DE MAIZ: COMPARACIÓN ENTRE VANT YOTRAS FUENTES.
OREIRO F. A.; POSE M. N.; PUEYO R. I.; SANAHUJA M. E.; ZUBILLAGA M. M.

360
361
366
370
375
377

EFICIENCIA EN EL USO DEL NITRÓGENO Y AGUA EN
CAÑA DE AZUCAR POR ZONAS DE MANEJOFERNÁNDEZ, Hugo1, ACRECHE Martín M.2, SPERANZA Flavio1
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, EEA Yuto. Ruta Nac. 34, Km 1286, Yuto (4518),
Jujuy, Argentina.; 2Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, EEA Salta. Ruta Nac. 68, Km 172,
Cerrillos (4403) Salta, Argentina. CONICET, Argentina.
*fernandez.hugo@inta.gob.ar1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. El rendimiento en caña de azúcar se encuentra fuertemente asociado a la disponibilidad deagua y nitrógeno(N), las cuales presentan grandes variaciones espacio-temporales a nivel de lote,generando diferentes eficiencias de uso del N (EUN) y agua (EUA), que se traducen en un menor
aprovechamiento de los recursos disponibles y la imposibilidad de alcanzar rendimientos potenciales.
El objetivo de este trabajo fue evaluar la productividad, EUA y EUN en 2 zonas de manejo (ZM) de un
lote, delimitadas en base a imágenes satelitales y a muestreos de suelo. La zona 1(ZM1) presentó
textura franco-arenosa, menor NDVI, materia orgánica (MO) y capacidad hídrica de saturación (CHS);y la zona 2(ZM2) textura franco-arcillosa y mayor NDVI, MO y CHS. Durante dos campañas seanalizaron los efectos de las zonas y se evaluaron dosis crecientes de N (0; 58, 115 y 173 kg N ha-1)
sobre la productividad, EUA y EUN. La ZM2 registró mayores valores que ZM1 para las variables: MST(>10% y >24%); RC (>9% y >16%); EUN (>1,8% y >16,6%) y EUA (>7,13 % y >12,3%) para las
campañas 2015/16 y 2017/18, respectivamente. El aumento en la dosis de N incrementó la MST, el RC
y la EUA, y disminuyo la EUN, presentando todas las variables mayores valores en ZM2. Estos
resultados muestran que la implementación de diagnósticos y recomendaciones sobre las necesidadesde agua y de N en caña de azúcar según zonas de manejo podrían ser una estrategia promisoria pararealizar un uso más eficiente de estos recursos.

Palabras clave. Caña de azúcar; zonas de manejo; eficiencia en el uso de recursos; fertilización
nitrogenada.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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INTRODUCCIONEl cultivo de caña de azúcar presenta grandes variaciones espacio-temporales en el rendimiento (Vicini,2007), entre las causas se encuentran las variaciones en el contenido hídrico y de N del suelo. Paralograr un incremento en los rendimientos con bajo o nulo impacto ambiental, es necesario incrementar
la eficiencia en el uso de recursos, generando mayores beneficios económicos y sustentabilidad a laproducción (Ciampitti y Garcia, 2007). Con el fin de mejorar la eficiencia productiva y optimizar el uso
de recursos se ha impulsado en las últimas décadas el desarrollo de tecnologías y conocimientos para
manejar la variabilidad espacio-temporal a nivel de lote (Pierce y Nowak, 1999), entre las que podemos
mencionar a los sistemas de información geográfica (SIG), sistemas de posicionamiento global (GPS),sensores y controladores de aplicación. Estas herramientas contribuyen a integrar y a sintetizar grancantidad de información a distintas escalas y de diferente naturaleza, lo que permite identificar, conprecisión, la potencialidad de cada sitio o zona dentro de los lotes de producción. Conocer como varía
la EUA y EUN permitirá adecuar las prácticas de manejo y de realizar un uso más eficiente de losmismos, generando mayor retorno económico al productor y minimizando el impacto ambiental.

MATERIALES Y METODOSEl estudio se realizó en un lote ubicado en la localidad de El Tabacal, Salta, Argentina (23°16'34.7"S64°15'21.8"O), durante las campañas 2015/16 y 2017/18. Durante la campaña 2015/16 el estudio fue
no manipulativo y se analizó el efecto de la ZM sobre la productividad, EUN y EUA. En base a imágenes
satelitales y a muestreos de suelo in-situ, se delimitaron dos zonas de manejo (ZM1 y ZM2). En cadazona, se tomaron muestras de 10 sitios, se utilizó un diseño completamente aleatorizado con 10
repeticiones. Durante la campaña 2017/18 se realizó una exploración más intensiva de las zonas,
buscando mayor uniformidad en la respuesta de los atributos del rendimiento y de eficiencia. Para ello,
se analizaron diferentes niveles de fertilización con N en cada una de las ZM. Las dosis fueron 0, 58,
115 y 173 kg ha-1 de N aplicados como urea granulada entre las fases fenológicas de establecimientode la población inicial de tallos y macollaje. Se utilizó un diseño en franjas con tres pseudo-repeticiones
y arreglo factorial (dos zonas y cuatro dosis de N).

Delimitación de las zonas de manejo
Se obtuvieron las imágenes satelitales disponibles en el período marzo - junio de las campañas 20122018, correspondientes a la escena 231/76 (norte de la provincia de Salta), de los satélites Landsat 7
y 8, descargadas del Servicio geológico de Estados Unidos (USGS) y del catálogo de imágenes de lacomisión nacional de actividades espaciales (CONAE). Se seleccionaron imágenes libres de nubes defechas en las que el cultivo manifestó la máxima reflectancia. Con las bandas correspondientes alinfrarrojo cercano y rojo se calculó el NDVI (ecuación 1) para cada fecha. El procesamiento de los datos
se realizó mediante el programa QGis V.2.12 Lyon .Se utilizó la plataforma Google Earth para delimitar
y separar áreas no agrícolas del área útil de cultivos y esta información fue excluida del análisis. Los
datos de NDVI fueron clasificados de manera conjunta para generar las zonas de manejo con el
programa MZA, software basado en el análisis de cluster especialmente desarrollado para ladelimitación de ZM, que utiliza el algoritmo no supervisado fuzzy k-means. Se eligió el NDVI pararealizar la zonificación ya que este índice está directamente relacionado con el vigor y la productividad
del cultivo, y es útil para determinar la variabilidad dentro del lote y delimitar ZM. Una vez delimitadas
las ZM, y para corroborar la existencia de diferencias en parámetros edáficos entre las mismas, se las
caracterizó mediante un análisis físico-químico, donde se determinaron el contenido de N, fosforo ypotasio, la conductividad eléctrica, la textura, MO y el pH.
𝐼𝑅−𝑅

𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐼𝑅+𝑅

(1)

Donde: R= reflectancia en la banda infrarroja y R= reflectancia en la banda roja.
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Determinaciones en suelo y biomasa
En cada uno de los sitios de ambas ZM, se tomaron muestras de biomasa aérea y de suelo en cuatrofases fenológicas del cultivo (establecimiento de la población inicial, macollaje, gran crecimiento ymaduración). Se tomaron muestras de suelo a cuatro profundidades diferentes, hasta el metro deprofundidad (0-25; 25-50; 50-75; 75-100 cm). De cada muestra se calculó el contenido de humedad
gravimétrica, la densidad aparente y el contenido de N. Para las determinaciones de biomasa se realizó
un corte al ras del suelo en dos metros lineales (3,2 m2). Se determinaron el número de tallos (NT), BT
y MST y en la fase de maduración se determinó el RC. Posteriormente, el contenido de N de la biomasa
se determinó por el método de Kjeldahl. A partir de estos datos se calcularon la EUA y la EUN utilizando
las ecuaciones (2) y (3)𝑀𝑆𝑇
𝐸𝑈𝑁 = 𝑁𝑑
(2)
-1
Dónde:
EUN: eficiencia en el uso de nitrógeno (kg MST kg N )MST: materia seca aérea total (kg ha-1)
Nd: nitrógeno total disponible en el suelo (kg N ha-1)(3)

𝐸𝑈𝐴 = 𝑀𝑆𝑇/𝐴𝑈
EUA: eficiencia en el uso del agua (kg MST mm-1)
MST: materia seca aérea total (kg ha-1)
AU: agua utilizada por el cultivo (mm)Dónde:RESULTADOS Y DISCUSION
En base a las imágenes satelitales, y a los muestreos de suelo in-situ, se realizó la zonificación del lotedividiéndolo en 2 zonas (ZM1 y ZM2). La ZM1 franco-arenosa, de menor NDVI, MO y CHS que la ZM2,
franco-arcillosa y de mayor NDVI, MO y CHS (Tabla 1).Durante el ciclo agrícola 2015/16 no seencontraron diferencias significativas entre ZM y las variables de respuesta, aunque se observó cómotendencia valores superiores en la ZM2. Las condiciones climáticas imperantes en cada campaña
influyeron de manera notoria en los resultados. Durante 2015/16 se generaron mayores rendimientos
asociados a la mayor precipitación acumulada (24% más que la media histórica en los meses de mayor
demanda del cultivo) y su mejor distribución anual; mientras que en 2017/18, la cantidad acumulada(43% menor) y la distribución anual, fueron desfavorables para el crecimiento del cultivo. Aunque enmenor medida, la temperatura también resultó más favorable para el crecimiento y desarrollo del cultivo
durante la campaña 2015/16.
Tabla 1. Análisis físico-químico del suelo para las zonas 1 y 2.
Zona

1

2

Profundidad
(cm)

Arena
(%)

Limo
(%)

Arcilla
(%)

0-25
25-50
50-75
75-100
0-25
25-50
50-75
75-100

50
56
54
52
24
28
44
52

37
33
35
37
43
43
35
33

13
11
11
11
33
29
21
15

Capacidad
hídrica desaturación
(%)
32
26
26
27
50
38
37
32

Conductividad
eléctrica(mmhos cm-1 )Materiaorgánica(%)

Nitrógeno
total (%)

Relación
C/N

0,80
0,80
0,72
0,92
0,88
0,72
0,76
0,84

0,84
0,51
< 0,4
< 0,4
1,98
0,79
0,17
0,38

0,07
0,03
< 0,01< 0,01
0,11
0,05
0,02
0,02

7
11
10
9
5
11

Las variables MST, RC, EUN y EUA presentaron valores más altos en la ZM2 para ambas campañas.
Se observó que las características propias del suelo de la ZM2 generaron una mayor disponibilidad y
mejor distribución de agua y N en el suelo, lo que se tradujo en mayores MST y RC y por ende en
mayores EUN y EUA (Tabla 2).La diferencia entre ZM para las variables RC, EUN y EUA fueron de: 3,4
y 6,5 Mg ha-1 ;7,4 y 18,6 Mg ha-1; 3 y 26,7 kg MST kg N-1 y 2,3 y 5,9 kg MST mm-1, para las campañas
2015/16 y 2017/18, respectivamente. Estas diferencias entre zonas estarían asociadas a la variabilidad
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espacial del lote. Las propiedades físico-químicas de los suelos han sido reportadas como generadoras
de variabilidad en el rendimiento de caña de azúcar (Cerri y Magalhães, 2012; Souza et al, 2010;). Esto
debido a que modificaciones en la textura y la MO generan variaciones en la disponibilidad de agua ynutrientes que afectan el rendimiento (Landell, 2003; Sanches et. al., 2019). Resultados similares fueron
reportados por Thorburn et al. (2017), quienes encontraron mayores valores de EUN en suelos detextura fina que en suelos de textura gruesa. Los mismos autores encontraron que años con
precipitaciones relativamente altas y una buena distribución a lo largo del ciclo del cultivo, producen
una disminución de las diferencias de EUN entre estos dos tipos de suelo, es decir que la capacidad
de retención de agua del suelo y sus efectos resulta menos importante en años lluviosos que en años
secos. En años sin limitaciones hídricas el menor contenido de MO y N de la ZM1 se vería
contrabalanceado por la mayor tasa de mineralización en la misma, como posiblemente ocurrió en la
campaña 2015/16. Por otro lado, en años con limitaciones hídricas, como la campaña 2017/18, la tasa
de mineralización de un suelo arenoso no compensa el menor contenido de MO y N del mismo. Además,las características propias de un suelo arcilloso permitirían que los mismos sincronicen mejor la oferta
de N del suelo y la demanda del mismo por el cultivo, como pudo haber ocurrido en la ZM2.
Tabla 2. Análisis de las variables MST, RC, EUN y EUA en las zonas 1 y 2 durante las campañas 2015/2016 y 2017/2018.
Tratamiento

Zona
P valorCampaña 2015/2016

Campaña 2017/18

MST

RC

EUN

EUA

MST

RC

EUN

EUA

ZM1

30,8 a75,7 a140,7 a29,4 a19,4 a49,3 a100,4 a29,9 aZM2

34,2 a83,1 a143,2 a31,7 a25,9 b

67.9 b127,1 b35,8 b0,23290,22680,45200,95360,00020,00030,00930,0127

MST: materia seca total; RC: rendimiento cultural; EUA: eficiencia en el uso del agua; EUN: eficiencia en el uso del nitrógeno. Letras
diferentes representan diferencias significativas entre zonas para cada momento de muestreo con una probabilidad de 0,05.

No hubo interacción entre ZM y dosis de N. Se encontró una relación lineal y positiva entre el RC, MSTy EUA, frente al aumento de la dosis de N; mientras que para EUN el comportamiento fue el opuesto,
registrándose las mayores eficiencias con las menores dosis de N. resultados similares fueron
reportados por otros autores (Trivelin et al. 2002; Otto et al. 2009; Almeida Júnior et al. 2011; Chalco
Vera, 2012). La EUA es mayor en zonas de mayor productividad y se asocia positivamente con el N
disponible (Teixeira et al., 2014; Halvorson et al., 2004), debido al incremento en el aprovechamientode la radiación asociado a una mayor expansión foliar y retraso en la senescencia de las hojas (Lemairey Gastal, 2009), lo que genera una mayor capacidad fotosintética incrementando la proporción de aguatranspirada. Los valores promedio de EUN fueron 0,70; 0,43 y 0,35 Mg MST kg N-1 para las dosis de N
de 58, 115 y 173 kg N ha-1.Thorburn et al. (2017) reportaron valores similares de EUN que variaban
entre 0,25 y 3 Mg MST kgN-1. Esta reducción en la EUN con el aumento de la dosis de N estárelacionada con una sub-utilización del N aportado, ya sea debido a posibles pérdidas por lixiviación yvolatilización del N. Estos resultados demuestran la baja eficiencia con que la caña de azúcar utiliza el
N y que existe una interacción entre el N y el agua total disponible (a través de la textura y el contenido
de MO) que permite un aprovechamiento diferencial del mismo.

CONLUSIONES
La combinación de muestreos in situ con imágenes satelitales constituye una herramienta sencilla yeficaz para delimitar ZM en caña de azúcar.
Se debe considerar el efecto de las propiedades físico-químicas de los suelos para incrementar laeficiencia en el uso de recursos: zonas con mayores contenidos de arcillas (franco-arcillosos) y mayor
contenido de MO generaron mayores EUN y EUA que suelos arenosos y menor contenido de MO.
Existe interacción entre condiciones ambientales y ZM en la respuesta al uso del N y agua disponible
en el suelo: ciclos agrícolas secos permitirían una mejor respuesta relativa, en términos de eficiencia,
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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al uso de estos recursos en suelos de bajo contenido de MO y texturas gruesas, mientras que ciclos
agrícolas húmedos permitirían maximizar las respuestas en suelos de alto contenido de MO y texturas
finas.
El incremento de la dosis de N repercute en una mayor MST y RC, pero disminuye la EUN; sin embargo,
una mayor fertilización permite un mejor aprovechamiento del agua, generando una mayor EUA.
Los resultados de este trabajo permiten afirmar que sería posible diagramar estrategias de manejo dela fertilización nitrogenada y riego en caña de azúcar considerando zonas de manejo. Esto podría
permitir un incremento en la eficiencia en el uso de recursos que repercutiría en una mayor
productividad, rentabilidad y menor contaminación ambiental. Para ello se deben considerar, además,las condiciones climáticas presentes en cada campaña.
Se debe tener en cuenta que estas conclusiones son preliminares ya que son producto de un solo sitio
experimental y de 2 campañas, por lo que no cubre el rango de todas las condiciones posibles. En
busca de mejorar este aspecto se plantea seguir con una mayor cantidad de sitios experimentales que
contemplen un mayor número de condiciones edafo-climáticas.

AGRADECIMIENTOS
Agradecemos a la empresa SEABORD s.r.l, que facilito insumos y recursos humanos, además del sitio
experimental para la realización del experimento. Este trabajo fue realizado en el marco de una beca
de formación INTA Y con fondos de los proyectos PNAIyAV-1130023 y PNIND-1108064.

Referencias

Almeida Júnior A.B., Nascimento M.F.S., Silva F.B.V. y Gomes W.A. (2011) Soil fertility and uptake of nutrients by sugarcane
fertilized with filter cake. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 15(10): 1004-1013.
Cerri, D.G.P. y Magalhães, P.S.G., (2012). Correlation of physical and chemical attributes of soil with sugarcane yield. Pesquisa
Agropecuária Brasileira 47, 613-620.
Chalco Vera, J. (2012). Eficiencias De Absorción y uso del nitrógeno de la caña de azúcar en Tucumán. Informe final
Practicando agronómico optativo. Facultad de Agronomía y Zootecnia. Universidad nacional de Tucumán. 23.
Ciampitti I.A. y Garcia. F.O. (2007). Balance y eficiencia de uso de los nutrientes en sistemas agrícolas. IPNI Cono Sur.
International Plant Nutrition Institute. 13
Halvorson, A.D., Nielsen D.C.,y C.A. Reule. (2004). Nitrogen fertilization and rotation effects on no-tillage dryland wheat
production. Agronomy Journal, 96, 1196–1201.
Landell, M.G.A., Prado, H., Vasconcelos, A.C.M., Perecin, D., Rossetto, R., Bidoia, M.A.P., Silva, M.A0., Xavier, M.A. (2003).
Oxisol subsurface chemical attributes related to sugarcane productivity. Scientia Agricola 60: 741-745.
Lemaire, G. y Gastal, F.F. (2009). Chapter 8: Quantifying crop responses to nitrogen deficiency and avenues to improve nitrogenuse efficiency. In: Crop Physiology. Sadras, V.O., Calderini, D. (Eds). 171-211.
Otto, R., Franco, H. C. J., Faroni, C. E., Vitti, A. C., y Trivelin, P. C. O. (2009). Fitomassa de raízes e da parte aérea da cana deaçúcar relacionada à adubação nitrogenada de plantio. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 44, 398–405.
Pierce, F.J; Nowak, P. (1999). Aspects of precision agriculture. Advances in Agronomy, 67, 1 -85.
Sanches, G., Graziano Magalhães, P., Franco, H. (2019). Site-specific assessment of spatial and temporal variability ofsugarcane yield related to soil attributes. Geoderma. 334.
Souza, Z.M., Cerri, D.G.P., Colet, M.J., Rodrigues, L.H., Magalhães, P.S.G. y Mandoni, R.J., (2010). Análise dos atributos dosolo e produtividade da cultura de canadeaçúcar com o uso da geoestatística e árvore de decisão. Cien. Rural, 40, 840-847.
Teixeira, E.I., George, M., Herreman, T., Brown, H., Fletcher, A., Chakwizira, E. y Noble, A. (2014). The impact of water andnitrogen limitation on maize biomass and resourceuse efficiencies for radiation, water and nitrogen. Field Crops Research.
168, 109–118.
Thorburn, P.J. (2017). Prioritizing Crop Management to Increase Nitrogen Use Efficiency in Australian Sugarcane Crops.
Frontiers in Plant Science, 8, 1-16.
Trivelin, P.C.O., Vitti, A.C., Oliveira, M.W., Gava, G.J., y Sarries, G.A. (2002) Utilização de nitrogênio e produtividade da canade
açúcar (cana planta) em solo arenoso com incorporação de resíduos da cultura. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 26(3),636-646.
Vicini, L.E. (2007). Determinación de la variación de rendimiento cultural de caña de azúcar en Tucumán, Argentina,
posicionada con GPS. Actualización Técnica, 8,1-3.
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Relación entre potencial hídrico, conductancia
estomática y temperatura de canopia en viñedo
M.A. Montoya1,2; J. Dalmasso1, F.N. Ferrari1 y M.V. Munafó3
1

Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Estación Experimental Agropecuaria Mendoza,
Argentina. 2 Facultad de Ciencias Agrarias – UNCuyo. 3 Profesional independiente.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La utilización de sensores remotos para la gestión de cultivos es cada vez más difundida en
explotaciones agrícolas. Para optimizar el uso del agua, insumo indispensable, es necesario contar con
herramientas tecnológicas que permitan cuantificar la necesidad hídrica de los cultivos, controlar laeficiencia del riego y ayudar en el manejo del mismo. El estado hídrico se puede evaluar con una cámara
de presión (potencial) o con un porómetro (conductancia estomática); ambos métodos son apropiados
para hojas individuales, lentos y limitados. Otra metodología utilizada desde hace tiempo, consiste en
medir la temperatura de la canopia. El objetivo de este trabajo fue determinar la correlación de latemperatura de canopia de un viñedo con el potencial hídrico foliar y la conductancia estomática. En
una parcela de Malbec, conducida en espaldero alto, sin malla antigranizo, se aplicaron cuatro niveles
de riego (reposición del 100%, 50%, 25% y 0% de la demanda hídrica del cultivo) y se midió temperaturade canopia lateral, la conductancia estomática y el potencial hídrico foliar a medio día. Los resultados
registraron una correlación lineal significativa entre potencial y temperatura (p<0,0001; R2 0,57) y entre
conductancia y temperatura (p<0,0001; R2 0,15). Los datos de temperatura de canopia podrían sermapeados en grandes extensiones en poco tiempo (si la cámara fuera montada en un drone, por
ejemplo) y estos datos, rápidamente procesables, podrían ayudar en la toma de decisiones para el
manejo del riego en tiempo real y optimizar así el uso del agua.
Palabras clave: cámara de presión, estado hídrico, imágenes térmicas, porómetro, vid

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La utilización de sensores remotos para la gestión de cultivos está cada vez más difundida en
explotaciones agrícolas. El agua es un insumo indispensable para la producción agrícola en la provincia
de Mendoza. Es un recurso renovable, finito y escaso. Para optimizar el uso del agua, es necesariocontar con herramientas tecnológicas que permitan cuantificar las necesidades hídricas de los cultivos,
controlar la eficiencia del riego y ayudar en la toma de decisiones. La vid, a pesar de ser una planta
moderadamente tolerante a la sequía, puede reducir su crecimiento, producción y calidad cuando seencuentra bajo estrés hídrico (Ojeda et al., 2002).
En la vitivinicultura, la manera convencional de evaluar el estado hídrico de las plantas es por medio deuna cámara de presión (Acevedo-Opazo et al., 2008; Girona et al., 2006). Este dispositivo permite la
determinación del potencial hídrico en hojas individuales. Es un método lento y limitado en el número
de muestras diarias a evaluar, por lo tanto no permitiría detectar la variación espacial del estado hídricode un cultivo. Otra metodología, que puede ser utilizada para el mapeo de la variación espacial delestado hídrico de cultivos, consiste en el cálculo de índices de espectrales tales como NDVI y OSAVI,
a partir de imágenes satelitales. Pero estos índices sólo reflejan el resultado del efecto del estado
hídrico de los cultivos acumulado en el tiempo, tal como una respuesta a largo plazo (Baluja et al.,2012). La temperatura de canopia también es reconocida como una metodología adecuada para
determinar el estado hídrico de cultivos (Jackson et al., 1981; Costa et al., 2010). Cuando una plantatranspira, la temperatura foliar disminuye, pero cuando los estomas se cierran (por ejemplo, por falta
de agua), la temperatura foliar aumenta (Costa et al., 2010). Es por ello, que la temperatura foliar seutiliza para determinar el estado hídrico de las plantas (Jones et al., 2002). Una cámara térmica puede
ser montada en un drone (Poblete et al., 2017), avión o satélite, o bien pueden tomarse las fotografías
desde campo (de manera manual o automática, montando la cámara en un cuatriciclo o tractor, laterales
o cenitales). La temperatura de canopia ha sido significativamente relacionada con el potencial hídrico
y con la conductancia estomática (Baluja et al., 2012; Grant et al., 2007; Jones et al., 2002; Möller etal., 2007) y esta variable podría ser utilizada como herramienta para el monitoreo del estado hídrico yde riego a corto plazo (Costa et al., 2010; Jones et al., 1999).
El objetivo del presente trabajo fue determinar la correlación entre la temperatura de canopia con elpotencial hídrico foliar y la conductancia estomática.

Materiales y Métodos
El sitio de ensayo se ubicó en la Estación Experimental Agropecuaria Mendoza del INTA (33º 00’ 16’’
S, 68º 51’ 43’’ W; 919 m.s.n.m.). La parcela de evaluación fue un cultivo de vid, cv. Malbec a pie franco,
implantado en el año 2012 y conducido en espaldero alto con un marco de plantación de 2,50 m x 1,50m, sin tela antigranizo y con riego por goteo. Para obtener variaciones en el estado hídrico y, con ello,la temperatura del cultivo, se realizaron cuatro niveles de riego (reposición del 100%, 50%, 25% y 0%
de la demanda hídrica del cultivo). Estas restricciones hídricas se realizaron entre los meses denoviembre y marzo de cada año, correspondiendo a los estadíos de Baggiolini de floración y madurez(Rodríguez et al., 2000). La determinación de potencial hídrico de hoja se realizó con una cámara depresión comercial (Scholander et al., 1964) y la conductancia estomática mediante un porómetro dehoja (SC-1, Decagon). Se registró la conductancia estomática y el potencial hídrico de 4 hojas por cadarepetición (que luego se promediaron) en 5 fechas de medición. En cada repetición se tomaron fotos
laterales de la canopia con una cámara térmica FLIR Vue Pro (banda espectral: 7,5 a 13,5 µm) para elregistro de temperatura media de canopia: estas fotografías fueron posteriormente procesadas con elMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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software Flir Tools ®.

Resultados y Discusión
Los resultados de las dos primeras temporadas de medición (2018-2019 y 2019-2020) mostraron una
correlación del 75% entre la temperatura de canopia y el potencial hídrico de hoja y se registró una
relación lineal estadísticamente significativa (p<0,0001) entre ambas variables (R2 0,57) (Figura 1).
Otros autores registraron correlaciones de R2 0,50 para temperatura aérea y potencial tallo (Baluja etal., 2012).

Figura 1. Potencial hídrico foliar (bar) en función de la temperatura de la hoja (°C). En el gráfico se indica la ecuación de la regresión
lineal y el ajuste (R2).

Para el caso de la conductancia estomática, la correlación con la temperatura también fue
estadísticamente significativa (p<0,0001), aunque el porcentaje de ajuste fue mucho menor, con un R2
0,15 (Figura 2). Baluja et al. (2012) registraron valores de correlación más altos para estas dos
variables, cercanos al 68%.

Figura 2. Conductancia estomática (mmol m-2 s-1) en función de la temperatura de la hoja (°C). En el gráfico se indica la ecuación dela regresión lineal y el ajuste (R2).

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Conclusiones
Los datos de temperatura de canopia fueron correlacionados estadísticamente con el estado hídrico delas plantas, los mismos podrían ser tomados en grandes extensiones en poco tiempo, si la cámara
fuera montada en un drone. Estos datos, rápidamente procesables, podrían ayudar a la toma dedecisiones para el manejo del riego en tiempo real y optimizar así el uso del agua. Se sugiere seguir
realizando mediciones, tanto en vid como en otros cultivos, para poder ajustar aún más el modelo deregresión para poder utilizar la herramienta de manera confiable en cada cultivo.

Agradecimientos
Los autores agradecen la colaboración de Claudia Lucero, Dante Gamboa y Mauricio Godoy en elmontaje y manejo del ensayo y en la toma de datos a campo.

Referencias

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511–522.
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Research (pp. 135–150). Dordrecht: Springer Netherlands.
Girona, J., Mata, M., del Campo, J., Arbonés, A., Bartra, E., & Marsal, J. (2006). The use of midday leaf water potential forscheduling deficit irrigation in vineyards. Irrigation Science, 24(2), p. 115-127.
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Jackson, R. D., Idso, S. B., Reginato, R. J., & Pinter Jr, P. J. (1981). Canopy temperature as a crop water stress indicator. Water
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Jones, H. G. (1999). Use of infrared thermometry for estimation of stomatal conductance as a possible aid to irrigation
scheduling. Agricultural and Forest Meteorology, 95(3), p. 139-149.
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Möller, M., Alchanatis, V., Cohen, Y., Meron, M., Tsipris, J., Naor, A., & Cohen, S. (2007). Use of thermal and visible imagery for
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Poblete, T., Ortega-Farías, S., Moreno, M. A., & Bardeen, M. (2017). Artificial neural network to predict vine water status spatial
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Ojeda, H., Andary, C., Kraeva, E., Carbonneau, A., & Deloire, A. (2002). Influence of pre- and post veraison water deficit on
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Enology and Viticulture, 53(4), p. 261-267.
Rodríguez, J., De la Iglesia, F. , & Ocvirk, M. (2000). Fenología de cultivares de vid (Vitis Vinífera L.) en Luján de Cuyo:(Mendoza, Argentina). Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, 32(2), p. 15-24.
Scholander, P. F., Hammel, H. T., Hemmingsen, E. A., & Bradstreet, E. D. (1964). Hydrostatic pressure and osmotic potential inleaves of mangroves and some other plants. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States ofAmerica, 52(1), 119.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Delimitación de zonas de producción homogénea en caña
de azúcar y relación con regiones agrológicas
1Carmina Fandos; 1-2Federico J. Soria; 1Pablo Scandaliaris

y 1-2Javier I. Carreras Baldrés
Sección Sensores Remotos y SIG - Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres. Las
Talitas, Tafí Viejo, Tucumán, Argentina; 2 Instituto de Estudios Geográficos “Guillermo Rohmeder” Universidad Nacional de Tucumán. San Miguel de Tucumán, Tucumán, Argentina.
1[carminaf; federicos; pablos; jcarreras]@eeaoc.org.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina.
Resumen. La zonificación de áreas agrícolas posibilita el tratamiento diferencial según las variables
que limitan el potencial productivo. Los objetivos fueron realizar la zonificación del área cañera
tucumana según niveles de producción y relacionarla con las regiones agrológicas. Se aplicó unanálisis multitemporal de imágenes categorizadas, empleando técnicas de SIG. Se tomaron comobase las clasificaciones de caña de azúcar según niveles de producción, entre 2011 y 2020. Las
capas contenían tres categorías, según el rendimiento cultural: bajo, medio y alto. Para el análisis, alos pixeles correspondientes al nivel bajo, medio y alto se les asignaron los valores 1, 10 y 100,
respectivamente. Para zonificar el área cañera, se consideraron tres zonas de producción: baja,
intermedia y alta; y la asignación de las clases a cada zona se realizó considerando el mayor valor,
según este se localizara en la unidad, decena o centena. Las clases sin predominio de valores fueron
asignadas priorizando el nivel de menor producción. Los mayores porcentajes de zonas de baja
producción se localizaron en la Llanura deprimida y Pedemonte; en contraste, la Llanurachacopampeana presentó los mayores porcentajes de zonas de mejor producción. El análisis espacial
reveló un predominio de zonas de producción baja en el centro de la Llanura deprimida y una
prevalencia de zonas de mayor producción en los sectores norte y sur, de las Llanuraschacopampeana y deprimida. El mapa temático contribuye a la identificación de zonas que requieren
manejos diferenciales y sirve de base para análisis que incluyan otro tipo de variables.
Palabras clave. Teledetección, SIG, zonificación.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La identificación de ambientes de diferente producción en las áreas agrícolas contribuye a lazonificación y gestión de prácticas que permiten el tratamiento diferencial de cada zona de acuerdo alas variables que limitan el potencial productivo. La zonificación de áreas agrícolas requiere de la
información de distintas campañas, la cual puede ser obtenida rápidamente mediante el uso de la
teledetección y los Sistemas de Información Geográfica (SIG).
La aplicación de metodologías de clasificación multiespectral en imágenes satelitales facilita laobtención de capas categorizadas surgidas de la agrupación de los pixeles que componen la imagen
en categorías temáticas. Dichas capas pueden ser empleadas para confeccionar mapas temáticos orealizar análisis multitemporales que permiten la detección de cambios (Chuvieco, 2008). Por otra
parte, los SIG agilizan la vinculación espacial de distintas fuentes de información, ya que permiten
integrar datos de diversas áreas de conocimiento con diferentes niveles de detalle. De allí que el uso
combinado de la teledetección y los SIG presente gran potencial para la zonificación del cultivo de la
caña de azúcar, tal como lo expresan Aguilar-Rivera et al. (2010).
El área cañera tucumana se concentra principalmente en las regiones del Pedemonte, Llanura
Deprimida y Llanura Chacopampeana (Zuccardi y Fadda, 1985). En cada una de ellas, lascaracterísticas climáticas, fisiográficas y edáficas son distintas, lo que genera diferentes condiciones yaptitudes para el cultivo de la caña de azúcar.
La Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres (EEAOC) dispone de mapas de niveles deproducción de caña de azúcar para diferentes zafras en la provincia de Tucumán.
Tomando como base las capas temáticas de niveles de producción para diferentes zafras cañeras,
los objetivos del trabajo fueron realizar la zonificación del área cañera tucumana según niveles deproducción, y relacionarla con las regiones agrológicas.

Materiales y Métodos
El área de estudio es la región cultivada con caña de azúcar en la provincia de Tucumán, que seconcentra principalmente en las regiones del Pedemonte, Llanura Deprimida y Llanura
Chacopampeana (Zuccardi y Fadda, 1985). La situación relativa del área de estudio se visualiza en la
Figura 1.

Figura 1. Situación relativa del área de estudio.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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El trabajo se realizó mediante un análisis multitemporal de imágenes categorizadas (Chuvieco, 2008),
empleando técnicas de SIG. Las coberturas temáticas utilizadas como base fueron las clasificaciones
de caña de azúcar según niveles de producción para la provincia de Tucumán, obtenidas entre 2011 y
2020. Dichas capas temáticas fueron generadas a partir de clasificaciones multiespectrales deimágenes satelitales Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI y Sentinel 2A y 2B MSI, obtenidas de los sitios
https://catalogos.conae.gov.ar/landsat8/y https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home, respectivamente.
La metodología empleada se indica en Soria et al., (2000).
Las capas temáticas base de caña de azúcar contenían tres categorías de niveles de producción,
según el rendimiento cultural: bajo (menor a 56 t/ha), medio (entre 56 y 75 t/ha) y alto (mayor a 76t/ha). Para el análisis, a los pixeles correspondientes al nivel bajo se les asignó el valor 1, al nivel
medio, el valor 10; y el valor 100 al nivel alto.
Como resultado de la sumatoria de capas temáticas se obtuvo una capa resumen con diferentes
valores, en los que la unidad corresponde al nivel bajo, la decena, al medio y la centena, al alto.
A fin de zonificar el área cañera, se optó por considerar tres zonas de producción: baja, intermedia yalta; y la asignación de las clases a cada zona se realizó considerando el número con mayor valor,
según este se localizara en la unidad, decena o centena. Ejemplo: las clases 1, 24 y 123 fueron
asignadas a la zona de producción baja; las clases 10, 21 y 231 a la zona de producción intermedia; ylas clases 100, 211 y 510 a la zona de producción alta. Las clases sin predominio de valores fueron
asignadas priorizando el nivel de menor producción.
Seguidamente, se superpuso la capa resumen de zonas de producción con la correspondiente a
regiones agrológicas de la provincia de Tucumán.
Los softwares utilizados para el trabajo fueron ERDAS Imagine, versión 8.4. y ARC GIS versión 9.0.

Resultados
La Figura 2 expone la superficie ocupada por cada zona de producción según regiones agrológicas
mientras que la Figura 3 muestra su disposición espacial.
240.000

3%

Alta

Superficie (ha)200.000

Baja

120.000
80.00040.000

3%
2%

58%

43%

55%

39%

55%
0

42%

Intermedia

160.000

Pedemonte

LlanuraLlanura Deprimida
Chacopampeana

Regiones agrológicas
Figura 2. Zonas de producción de caña de azúcar según regiones agrológicas. Tucumán.

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Figura 3. Distribución espacial de las zonas de producción de caña de azúcar según regiones agrológicas. Tucumán.

Conclusiones
La Llanura Deprimida concentró la mayor proporción de superficie cañera, seguida por la Llanura
Chacopampeana y el Pedemonte. Los mayores porcentajes de zonas de baja producción selocalizaron en la Llanura Deprimida y el Pedemonte; en contraste, la Llanura Chacopampeana
presentó los mayores porcentuales de zonas de mejor producción.
El análisis espacial reveló un predominio de zonas de producción baja en el centro de la Llanura
deprimida. Por otra parte, se destaca el predominio de zonas de mayor producción en los sectores
norte y sur, de las Llanuras Chacopampeana y Deprimida.
El mapa temático generado contribuye a la identificación de zonas que requieren manejos
diferenciales y sirve de base para análisis que incluyan otro tipo de variables.

Referencias
Aguilar-Rivera, N.; Galindo Mendoza, C.y Fortanelli Martínez, J. (2010). Zonificación productiva cañera en la Huasteca Potosina
México. Rev. Agronomía Tropical 60 (2): 139-154.
Chuvieco, E. (2008). Teledetección ambiental. La observación de la tierra desde el espacio (3 ed.). (Planeta, Ed.). España.
Soria, F.; Fandos, C y Scandaliaris, J.( 2000). Determinación por imágenes satelitales del área cultivada con citrus y granos, yproducción de caña de azúcar. Rev. Ind. y Agríc. de Tucumán 77 (1): 49-69.
Zuccardi, R. B. y Fadda, G. S. 1985. Bosquejo Agrológico de la Provincia de Tucumán. Miscelánea 86. 63 p. FAZ-UNT.
Tucumán. Argentina.
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Zonificación del área cañera según períodos de cosecha
1Carmina Fandos; 1-2Federico J. Soria; 3Jorge Forciniti, 1-2Javier I. Carreras Baldrés,
1Pablo Scandaliaris y 4-5Eduardo. R. Romero

Sección Sensores Remotos y SIG - Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres(EEAOC). Las Talitas, Tafí Viejo, Tucumán, Argentina. 2 Instituto de Estudios Geográficos “Guillermo
Rohmeder” - Universidad Nacional de Tucumán (UNT). San Miguel de Tucumán, Tucumán,
Argentina.3 Sección Agrometeorologia – EEAOC. Las Talitas, Tafí Viejo, Tucumán, Argentina.4
Sección Caña de Azúcar – EEAOC. Las Talitas, Tafí Viejo, Tucumán, Argentina.5 Cátedra deFisiología Vegetal – Facultad de Agronomía y Zootecnia (UNT). San Miguel de Tucumán, Tucumán,
Argentina
1[carminaf; federicos; jorgeforciniti; jcarreras; pablos; erromero]@eeaoc.org.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina.
Resumen. El monitoreo de las fechas y el modo en que se lleva a cabo la cosecha de caña de azúcar
permite priorizar zonas, lo que contribuye a optimizar la recolección y a la adecuada planificación ymanejo futuro del cañaveral. El objetivo fue zonificar el área cañera tucumana según periodos decosecha. Se aplicó un análisis multitemporal de imágenes categorizadas, empleando técnicas de SIG.
Las capas base fueron las coberturas de cosecha de caña de azúcar, según periodos, entre 2017 y
2021. A los pixeles correspondientes a los períodos inicial, intermedio, final y tardío se les asignaron
los valores 1, 10, 100 y 1000, respectivamente. Para zonificar el área cañera se consideraron los
cuatro períodos y la asignación de las clases a cada uno se realizó considerando el mayor valor,
según este se localizara en la unidad, decena, centena o unidad de mil. Las clases sin predominio devalores fueron asignadas a otro grupo denominado período variable. El 13% de la superficie cañera
correspondió al periodo inicial de cosecha, el 61% al intermedio, 8% al tardío, 1% al final y 17% alperíodo variable. En la parte inicial de la zafra, la recolección se focaliza mayormente en los sectoresoriental y sur del área cañera, mientras que en la etapa final se centraliza principalmente en lossectores norte y occidental. La información generada contribuye a la planificación de la cosecha ysirve de base para análisis posteriores que incluyan otras variables, entre ellas, la zonificación
productiva del área cañera.
Palabras clave. Teledetección, SIG, caña de azúcar.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
En la zafra de Tucumán pueden distinguirse cuatro etapas o períodos: inicial, intermedio, final y tardío(Romero et al., 2009). El período inicial se desarrolla entre los meses de mayo y junio; el intermedio,
desde julio a mediados de setiembre; el final transcurre entre mediados de setiembre y mediados deoctubre; y el tardío, desde mediados de octubre en adelante.
El monitoreo de las fechas y del modo de la cosecha de caña de azúcar permite priorizar zonas, lo
que contribuye a optimizar la recolección y a la adecuada planificación y manejo futuro del cañaveral.
Las tecnologías de información geográfica (TIG), han facilitado el seguimiento de las prácticas
agrícolas. En el ámbito de las TIG relacionadas con la cosecha de caña de azúcar, se destacan losestudios de Gers y Schmidt (2001), Markley et al. (2003), Lebourgueois et al. (2010) y Alves Aguiar(2011), en los que utilizando metodologías de clasificación multiespectral de imágenes satelitales yherramientas de SIG, distinguieron áreas cosechadas y no cosechadas.
La zonificación de las áreas agrícolas posibilita el tratamiento diferencial de cada zona de acuerdo alas variables que limitan el potencial productivo. Requiere de la información de distintas campañas, lacual puede ser obtenida rápidamente mediante el uso de las TIG.
La Estación Experimental Agroindustrial Obispo Colombres realiza anualmente el monitoreo de lacosecha de caña de azúcar en Tucumán aplicando metodologías de teledetección y SIG, lo que
permite la generación de capas temáticas geoposicionadas lo que facilita su análisis en conjunto.
El objetivo fue zonificar el área cañera de la provincia de Tucumán según periodos de cosecha.

Materiales y Métodos
El área de estudio es la región cultivada con caña de azúcar en la provincia de Tucumán. La situación
relativa del área de estudio se visualiza en la Figura 1.

Figura 1. Situación relativa del área de estudio.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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El trabajo se realizó mediante un análisis multitemporal de imágenes categorizadas (Chuvieco, 2008),
empleando técnicas de SIG. Las capas temáticas utilizadas como base fueron las coberturas deavance de cosecha de caña de azúcar para la provincia de Tucumán, obtenidas para los años 2017 a
2021. Dichas capas temáticas fueron generadas a partir de clasificaciones multiespectrales deimágenes satelitales Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI y Sentinel 2A y 2B MSI, obtenidas de los sitios
https://catalogos.conae.gov.ar/landsat8/y https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home, respectivamente.
Las capas base contenían cuatro categorías, según periodos de cosecha: inicial, intermedio, final ytardío. A los pixeles correspondientes al período inicial se les asignó el valor 1, mientras que a lospixeles de los periodos intermedio, final y tardío se les asignó el 10, 100 y 1000, respectivamente.
De la sumatoria de capas temáticas se obtuvo una capa resumen con diferentes valores, en los que launidad corresponde al periodo inicial, la decena al intermedio, la centena al final y la unidad de mil altardío.
Posteriormente se realizó la zonificación del área cañera según períodos de cosecha. La asignaciónde las clases a los cuatro períodos se realizó considerando el número con mayor valor, según este selocalizara en la unidad, decena, centena o unidad de mil. Ejemplos: las clases 41, 230 y 1120 fueron
asignadas al periodo intermedio ya que el máximo valor se ubicó en la decena. Las clases en las que
no predominaba ningún valor fueron asignadas a otro grupo que se denominó “período variable”
Los softwares utilizados para el trabajo fueron ERDAS Imagine, versión 8.4. y ARC GIS versión 9.0.

Resultados
La Figura 2 expone las clases detectadas, que indican las combinaciones de períodos de cosecha,
ordenadas según superficie y fragmentadas en dos grupos para facilitar su visualización (se excluyen
las clases con superficie inferior a 700 ha).

Figura 2. Clases correspondientes a combinaciones de periodos de cosecha. A: superficie mayor a 2.900 ha. B: superficie entre
2.800 ha y 700 ha. Tucumán.

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Al agrupar las clases en los diferentes periodos de cosecha se constató que el 13% de la superficie
cañera correspondía al periodo inicial de cosecha, el 61% al intermedio, 8% al tardío, 1% al final, y el
17% restante al período variable. La Figura 3 muestra el mapa temático resultante.

Figura 3. Disposición espacial de períodos de cosecha de caña de azúcar. Tucumán.

Conclusiones
El 13% de la superficie cañera correspondió al periodo inicial de cosecha, el 61% al intermedio, 8% altardío, 1% al final y 17% al período variable.
En la parte inicial de la zafra, la recolección se focaliza en los sectores oriental y sur del área cañera,mientras que en la etapa final se centraliza principalmente en los sectores norte y occidental.
La información generada contribuye a la planificación de la cosecha y a la identificación de losfactores que modifican su desarrollo, y sirve de base para análisis posteriores que incluyan lazonificación productiva del área cañera y otras variables de tipo ambiental, agronómica o económica.

Referencias
Alves Aguiar D.; Rudorff B. F. T.; Silva W. F.; Adami M. y Pupin Mello M. (2011). Remote Sensing Images in Support ofEnvironmental Protocol: Monitoring the Sugarcane Harvest in Sao Paulo State, Brazil. Remote Sens., doi:10.3390/rs3122682
Chuvieco, E. (2008). Teledetección ambiental. La observación de la tierra desde el espacio (3 ed.). (Planeta, Ed.). España.
Gers, C.J. y Schmidt, E.J. (2001). Using SPOT 4 satellite imagery to monitor areas harvested by small scale sugarcane farmers
at Umflozi. Proceedings of the South African Sugar Technologists’ Association, 45, pp. 158–164.
Lebourgeois, V.; Bèguè, A.; Degenne, P y Bappel, E. A. (2010). Improving sugarcane harvest and planting monitoring forsmallholders with geospatial technology: The Reunion Island experience. Internat. Sugar Journal 109, 1298 (2010) 109-119.
Markley, J., Raines, A. y Crossley, R. (2003). The development and integration of remote sensing, GIS and data processing tools
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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for effective harvest management. Proceedings of the Australian Society of Sugar Cane Technology, 25, p. 5.
Romero E. R.; Scandaliaris J.; Digonzelli P. A.; Tonatto M. J.; Fernández de Ulivarri J.; Giardina J. A.; Alonso L. G. P; Casen S.
D. y Leggio Neme M. F. (2009). Capítulo 13: Cosecha de la caña de azúcar. En: Manual del cañero. Romero, E. R.; P. A.
Digonzelli y J. Scandaliaris (eds.). EEAOC, Tucumán, Argentina. 131-143.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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“Predicción y modelización de la respuesta en rendimientode trigo y maíz y necesidad de nitrógeno en función devariables climáticas previas a la siembra”
Juan M. Pautasso12, Pedro A. Barbagelata12 y Ricardo M. Melchiori1.
pautasso.juan@inta.gob.ar; pedro.barbagelata@uner.edu.ar; melchiori.ricardo@inta.gob.ar.
EEA INTA Paraná; 2 FCA UNER. Oro Verde, Entre Ríos, Argentina.

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Los rendimientos de trigo y maíz presentan una importante variabilidad interanual. Parte deesa variabilidad está determinada por factores limitantes, siendo el factor agua el más importante enlos sistemas de secano, seguido por deficiencias de nutrientes. El nutriente que en mayor medidacondiciona el rendimiento es el nitrógeno (N). El desafío que tiene la agricultura moderna consiste enincrementar eficientemente los rendimientos minimizando los impactos ambientales. Es clave conocer
la demanda de N (determinada por el rendimiento) para el manejo racional de este nutriente: si se
aplican dosis que exceden la capacidad de asimilación del cultivo se incrementa el riesgo de pérdidas.
Una de las razones de la falta de adopción de recomendaciones de manejo de N en función delrendimiento radica en la incertidumbre sobre la determinación del rendimiento objetivo. Para estudiar
la variabilidad climática existen diversos índices que son de público acceso y cuentan con una base dedatos histórica, pero para la región no existen modelos predictivos de rendimiento para los cultivos detrigo y maíz, basados en los diferentes índices climáticos y/o variables hídricas que prevean posibles
escenarios de rendimientos para poder ajustar la necesidad de N cada año en cada ambiente. El
objetivo de este trabajo es presentar una propuesta que modeliza mediante funciones matemáticas
para la provincia de Entre Ríos los rendimientos de trigo y de maíz para cada año a partir de variables
edafoclimáticas previas a la siembra de los cultivos y la respuesta esperada al agregado de N.
Palabras clave. modelos mecanísticos, fertilización, variabilidad espacial, variabilidad temporal.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
El maíz y el trigo son cultivos de gran importancia a nivel mundial, ya sea como alimento humano yanimal o como fuente de productos industriales (Paliwal et al.; 2001). Argentina ha experimentado un
crecimiento en superficie (MAGyP; 2021), sustentado por la generación, transferencia y adopción detecnologías adecuadas a la diversidad de nuestros sistemas productivos (García Bernado, 2020).
El rendimiento de estos cultivos presenta una importante variabilidad interanual. Para explicar esta
variación en rendimiento, Robbinge (1993) diferencia entre rendimiento potencial, alcanzable y real;
donde el rendimiento potencial está determinado por factores definitorios (radiación, temperatura,
genética), el rendimiento alcanzable es el que puede obtenerse en condiciones de cantidades subóptimas de factores limitantes (agua y nutrientes) y el rendimiento real es aquel que se obtiene
actualmente y está determinado por factores reductores (plagas, enfermedades y malezas).
Ray et al. (2015) estudiaron a escala global la variabilidad climática y su efecto en los rendimientos,
informando que para Argentina alrededor del 40% de la variabilidad total del rendimiento de maíz y trigo
de un año a otro se explica por la variabilidad climática interanual. Por otro lado, la brecha que
corresponde a limitaciones por nutrientes para Argentina (Global Yield Gap and Water Productivity
Atlas; 2021) se estima que es del 69% en maíz y el 51% en el caso del trigo.
La agricultura de precisión (AP) presenta un gran desafío frente a esta variabilidad temporal, ya que elriesgo de aplicar acciones económica y ambientalmente inapropiadas se incrementa si los tratamientos
diferenciales se basan únicamente en información espacial, requiriendo además análisis científicos detratamientos que consideren tanto la variabilidad espacial como temporal (Whelan y McBratney; 2000).
El nutriente que en mayor medida condiciona el crecimiento y rendimiento del trigo y el maíz es elnitrógeno (N). El N debe proveerse en cantidades suficientes para asegurar un óptimo estado fisiológico
durante el período crítico en el que se define el rendimiento de los cultivos (Echeverría y Sainz Rozas;2015). El manejo de este nutriente se relaciona al rendimiento, determinando que mayores rendimientos
corresponden mayores necesidades de N (Echeverría et al.; 2014; Correndo et al.; 2021; García yReussi Calvo; 2014).
Siendo la disponibilidad hídrica el factor que mayormente limita la producción y en segundo lugar elnitrógeno (Maddonni et al., 2003; Echeverría et al., 2015), para lograr el máximo rendimiento posible
cada año se debe, en primer lugar, conocer y manejar las interacciones entre estos dos factores.
Se considera clave conocer la demanda de N para el manejo racional de este nutriente, dado que si se
aplican dosis que exceden la capacidad de asimilación del cultivo, se incrementan las pérdidas durante
el ciclo de los cultivos fertilizados y/o aumenta el riesgo de pérdidas por lavado y desnitrificación durante
el barbecho posterior si el N residual es alto (Meisinger y col.; 2008).
Existen distintas alternativas de diagnóstico para un correcto manejo de este nutriente en el cultivo detrigo y maíz, las que permiten formular recomendaciones ajustadas de fertilización de acuerdo anumerosos trabajos de calibraciones e interpretaciones (García y Reussi Calvo; 2014; Echeverría y col.;2014; Correndo et al; 2021; Ruiz y col.; 2018; Howard et al.; 2002). Actualmente se conoce la relación
entre la necesidad de N y el rendimiento objetivo del cultivo, tanto en maíz como en trigo (Sawyer y col.;2006; García y Reussi calvo; 2014), pero una de las razones de la falta de adopción del enfoque demanejo de N en función del rendimiento radica es la incertidumbre sobre cómo determinar o predecir
ese rendimiento objetivo (Sawyer y col.; 2006).
Poseer un modelo predictivo del rendimiento antes de la siembra permitiría optimizar la captación deMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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del N, minimizando los riesgos de pérdida, lo que contribuiría a la sostenibilidad de los agroecosistemas(Echeverría y Sainz Rozas; 2015).
Para estudiar la variabilidad climática existen diversos índices que son de público acceso (NOAA, 2021)
y cuentan con una base histórica que permite modelizar alguno de dichos índices con comportamientosdel clima. Si bien existen trabajos sobre la temática, como por ejemplo lo realizado por De la Casa yNasello (2011) que estudiaron capacidad predictiva del Niño-oscilación sur (ENSO) y de otros
indicadores climáticos sobre la precipitación; o Hurtado et al. (2003) que informaron efecto de loseventos de El Niño/Oscilación Sur (ENSO) en el rendimiento de maíz; no existen modelos predictivos
que prevean posibles escenarios de rendimientos para poder ajustar la necesidad de N cada año.
El objetivo de este trabajo es presentar para la costa oeste de la provincia de Entre Ríos un modelo deestimación de los rendimientos de trigo y de maíz alcanzables cada año a partir de variables hídricas
y/o índices climáticos previos a la siembra de los cultivos, y la respuesta esperada al agregado de N.

Materiales y métodos
Para el estudio de la variabilidad climática entre campañas se trabajó con datos de lluvias para cadacampaña a partir de pluviómetros distribuidos en el territorio provincial pertenecientes a instituciones
públicas y privadas; y los indicadores climáticos utilizados fueron tomados del “laboratorio de ciencias
físicas” de la NOAA (http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices/list/). Para el estudio de lavariabilidad de los rendimientos se trabajó en base a las estadísticas de la Bolsa de Cereales de Entre
Ríos y de ensayos realizados por el INTA. Para estimar las respuestas a la fertilización nitrogenada secontó con ensayos de fertilización del INTA, donde la necesidad de N para cada rendimiento se expresó
como nitrógeno disponible (ND), que suma N de nitratos del suelo de 0-20 cm en kg ha-1 más los kg por
hectárea del N del fertilizante.
Los datos se analizaron mediante correlaciones entre los indicadores y variables climáticas y losrendimientos de trigo y maíz y su respuesta al agregado de N. Se seleccionó el mejor modelo que
explique significativamente (p < 0,05) la variabilidad de rendimiento de los cultivos y su respuesta alagregado de N en función de la variabilidad climática; el criterio de selección del modelo fue el gradode bondad de ajuste (R2).

Resultados
Trigo: Modelización de la estimación del rendimiento y la respuesta al agregado de N:
La variabilidad interanual del rendimiento del trigo se explicó a partir de las lluvias ocurridas durante losmeses de febrero, marzo, abril y mayo de cada año (Figura 1A). Los rendimientos máximos para cadaaño se pueden estimar a partir de la siguiente ecuación: 12*mm acumulados-230 y los rendimientos
promedios: 1287+4*mm acumulados. Con lluvias acumuladas mayores a 440 mm el rendimiento
promedio se “estabiliza” en 3238 kg ha-1 y el rendimiento máximo en 5023 kg ha-1.
En la Figura 2A se muestra la relación entre la necesidad de N disponible y el nivel de rendimiento detrigo (0,03*rend trigo - 4,40). Las pendientes y los valores absolutos obtenidos son similares a losinformados por García y Reussi Calvo (2014).
La brecha entre los rendimientos promedios y los máximos son mínimas cuando el agua es muy
limitante. El efecto “agua” generó una variabilidad de los rendimientos de trigo entre 40% y 80% paralos rendimientos promedios y máximos rendimientos, respectivamente. Cuando la campaña sepresenta sin limitación por “agua”, la variabilidad entre un escenario de máximos rendimientos vsrendimientos promedios fue del 55%.
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Maíz: Modelización de la estimación del rendimiento y la respuesta al agregado de N:
La variabilidad interanual del rendimiento del maíz se explicó a partir del pronóstico de probabilidad deaño Niño realizado en agosto para el trimestre noviembre – diciembre – enero(https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/enso/current/?enso_tab=enso-cpc_plume)
cada año (Figura 1B). Los rendimientos máximos para cada año se pueden estimar a partir de lasiguiente ecuación: -26.301 x2 + 26.287 x + 6.741 y los rendimientos promedios: -5.684 x2 + 8.147 x +4.588.
A partir de ensayos de fertilización nitrogenada, en la Figura 2B (0,01*rend maíz - 11,65) se muestra la
relación entre N disponible y el rendimiento del cultivo de maíz.
La brecha entre los rendimientos promedios y los máximos son máximas en valores intermedios depronóstico de año Niño. Tomando los rendimientos más bajos en contraposición con los rendimientos
máximos, el efecto “año” generó una variabilidad de los rendimientos de maíz entre 71% y 74% paralos rendimientos promedios y máximos rendimientos, respectivamente. Para los años de altos
rendimientos (cuando los pronósticos ENSO predicen entre 40-60% NIÑO) la variabilidad entre
máximos rendimientos y los rendimientos promedios es del 82%.

Figura 1: Rendimientos en función de variables climáticas: A) Rendimiento de trigo en función de laslluvias acumuladas; B) Rendimiento de maíz en función del porcentaje de Niño.

Figura 2: Nitrógeno disponible en función del rendimiento: A) trigo; B) maíz.
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Conclusiones
La variabilidad interanual de rendimientos de los cultivos de trigo y maíz en Entre Ríos fue alta, siendo
los valores encontrados similares a los informados por la bibliografía. Se determinaron variablesclimáticas que predicen satisfactoriamente el rendimiento a lograr cada año, siendo un aporte
importante para poder tomar decisiones con menor grado de incertidumbre sobre el agregado de N defertilizantes. Las brechas de rendimientos encontradas podrían ser utilizadas para asignar losrendimientos a alcanzar cada año en diferentes zonas de productividad dentro de los lotes,
potencialidad que debe validarse aún y de esta manera ser un aporte para intentar “gestionar” lavariabilidad interanual para luego asignar la dosis de insumos como el N y manejar la variación espacial
de los rendimientos de trigo y maíz en cada lote.

Agradecimientos: Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el PE-E9-I177-001 del INTA.

Referencias

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Alternativas de medición de la materia orgánica del suelo para ladefinición de zonas de manejo sitio específico
McDermot, T. 1, J.M. Vázquez1, M. Muñoz 2, G. Reposo1, M. Martínez1, V. Rojo1, J.M.
Gueçaimburu1
Departamento de Tecnología, Universidad Nacional de Luján, Luján, Buenos Aires, Argentina. 2
Departamento de Ciencias Básicas, Universidad Nacional de Luján, Luján, Buenos Aires, Argentina.
1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La materia orgánica es considerada uno de los factores fundamentales de la fertilidad delos suelos. Su concentración es de gran utilidad para guiar la aplicación de insumos agrícolas para
mejorar la sustentabilidad del sistema. Por esto estimar la MO del suelo a partir de sensores que
miden la reflectancia en el espectro del visible e infrarrojo cercano, resulta de utilidad, dado su bajo
costo y alta densidad de datos con respecto al análisis tradicional. Al no contar con información sobre
el desempeño de estos sensores en suelos de textura más gruesas, el presente trabajo propone
comparar la capacidad de relevar la MO del suelo mediante sensores de reflectancia en tiempo realrespecto de los muestreos tradicionales, y evaluar la distribución espacial de la MO en suelos de la
Subregión Pampa Arenosa, a partir de la confección de mapas de MO que permitan realizar un
manejo sitio específico de la fertilidad. Los datos pertenecen a un predio ubicado en el Partido deBragado. Los valores de MO se obtuvieron por oxidación húmeda a partir de un muestreo tomado en
una grilla de puntos georreferenciados. Estos se correlacionaron con los estimados por un sensor
óptico de MO SmartFirmer, y se obtuvo como resultado un R de Pearson de 0,64 y un R2 de 0,41
pero, se encontró una exactitud del 70% al definir zonas de manejo sitio especifico a partir de laestimación de la materia orgánica por reflectancia
Palabras clave. agricultura de precisión , reflectancia, suelos arenosos.

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Introducción
El suelo es un recurso natural y un sistema muy complejo que permite el sostenimiento de lasactividades productivas; la materia orgánica (MO) es uno de los indicadores más ampliamente
utilizados para evaluar su calidad (Bünemann et al., 2018). En este sentido, mayores concentraciones
de MO del suelo se asocian con mayores rendimientos de los cultivos, siendo una concentración de
3,5% de MO el umbral máximo para los cultivos de trigo y maíz (Oldfield et al., 2019). Los mapas
precisos MO en el suelo permitirían a los productores ajustar la densidad de siembra, las dosis defertilización, herbicidas y otros insumos de producción agropecuaria (Kweon & Maxton, 2013). Sin
embargo, no alcanza con estimar su variabilidad espacial para manejar los suelos de manera eficientey mantener su productividad, sino que además se necesitan estimaciones precisas de su variabilidad
temporal (Córdoba & Balzarini, 2020), con métodos de generación de mapas sencillos, precisos yrápidos (Ladoni et al., 2010). Los mapas de suelo disponibles en la actualidad, difícilmente puedan
ser utilizados para tomar decisiones de manejo de suelos debido a una pobre resolución espacial,falta de consistencia y altos costos de actualización, siendo la medición de la reflectancia en el
espectro de la luz visible e infrarrojo cercano un método alternativo para relevar el contenido de MO
del suelo de forma sencilla, a bajo costo y con una alta densidad de datos (Stevens et al., 2013).
Vázquez et al. (2020), compararon en un suelo de textura franco limosa, el contenido de MO estimado
en el surco de siembra mediante un sensor de reflectancia y el medido en laboratorio por oxidación
húmeda para la misma profundidad, encontrando que el sensor subestima el contenido de MO con uncoeficiente de correlación de 0,48 y un coeficiente de determinación R2 de 0,24. Se estima que en losúltimos cinco años se han instalado estos sensores de reflectancia en más de 100 sembradoras enArgentina, pero aún no se cuenta con información sobre el desempeño de los mismos en suelos detextura más gruesas como los presentes en la Subregión Pampa Arenosa. El presente trabajo tienecomo objetivo comparar la capacidad de relevar la MO del suelo mediante sensores de reflectancia
en tiempo real respecto de los muestreos tradicionales, para evaluar la distribución espacial de MO ensuelos de la Subregión Pampa Arenosa.

Materiales y métodos
El relevamiento se llevó a cabo en un predio de 56 hectáreas (550 x 1030 m), en la localidad deBragado (35°07′00″S 60°30′00″O), en un paisaje de cordones arenosos ondulados de la Subregión
Pampa Arenosa (Salazar et al., 1980). El predio era manejado en siembra directa con una rotación
maíz, soja de primera, trigo y soja de segunda.
La MO del suelo fue estimada mediante sensores de reflectancia SmartFirmer de la empresa
Precision Planting. Estos fueron dispuestos en los abresurcos de una sembradora durante la
implantación de un cultivo de maíz. Los sensores trabajaron a la profundidad de siembra que fue deunos cinco centímetros, y midieron la reflectancia del suelo en longitudes de onda del rango delvisible e infrarrojo cercano, a partir de la radiación que emite el mismo sensor (Conway et al.,2019).La sembradora estaba equipada con un sensor cada cuatro surcos pero solo permitía exportar
el promedio de los 5 sensores, 5 veces por segundo. Todos los datos fueron georreferenciados con el
GPS del tractor que contaba con corrección diferencial.
Con posterioridad a la emergencia del cultivo, se realizó un muestreo en grilla. Para definir lasdimensiones de las celdas de la grilla, se adoptó el criterio de que la distancia entre las muestras sea
entre un tercio y un medio del rango de un semivariograma, generado a partir de información previa
sobre la variabilidad espacial del lote, como imágenes satelitales o mapas de rendimiento (Oliver,2010), aunque en este caso se tomó como referencia el semivariograma generado con los datos de
MO obtenidos con el sensor de reflectancia. El ajuste de la grilla a las dimensiones del lotemuestreado se llevó a cabo con la aplicación SoilSampler para dispositivos móviles, que es la mismaque se utilizó para localizar los puntos de muestreo en el terreno y georreferenciarlos. Para que laMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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localización de los puntos en el terreno resultara precisa, se utilizó un receptor GNSS de doble
frecuencia. Al mismo tiempo, los puntos de muestreo se registraron en archivos de formato rinex parasu corrección en postproceso. El contenido de MO de las muestras se determinó por el método deWalkley & Black (1934), de acuerdo con la norma IRAM-SAGyP 29571-3 (2011).
Se realizó un análisis estadístico descriptivo de la distribución de las dos variables y de su relación
mediante un modelo de regresión lineal simple con el software estadístico R.
Finalmente a partir de los valores de MO obtenidos por las dos metodologías se generaron sendos
mapas con la misma grilla de teselas de 35 metros y se clasificaron en dos clases de contenido de
MO del suelo, con el software QGIS. La elección del tamaño de la grilla se adoptó siguiendo el criteriode que para interpolación espacial la grilla de predicción no tenga un espaciamiento inferior a la mitaddel espaciamiento de los datos originales que para la grilla de muestreo era de 67 metros. El
contenido de MO del suelo se dividió en dos clases a partir del 3,5% señalado por Oldfield et al(2019), y para los datos del sensor óptico fue de 2,93%, que se obtiene a partir del anterior mediantela ecuación de regresión. Con los dos mapas se evaluó la exactitud de la predicción de la MO por
reflectancia, para la definición de zonas de manejo.

Resultados y discusión
Tanto la MO medida por oxidación húmeda como la estimada por reflectancia, no presentan grandes
diferencias entre sus medias y medianas, por lo que sus distribuciones no están sesgadas (Tabla 1).
Por otra parte, de la comparación de las medias, en principio se podría argumentar que la MO
reportada por el sensor subestima, a la MO de laboratorio. En cuanto al desvío estándar, la MOestimada por reflectancia reporta un rango mucho más acotado que el relevado por el laboratorio.
Esto último podría deberse en parte a que los datos de reflectancia descargados de la consola delsistema eran el promedio de las mediciones de los distintos sensores en el ancho de la sembradora.
Tabla 1. Valores obtenidos para los parámetros estadísticos descriptivos.
Variable
MO Laboratorio
MO Sensor

Media
3,26
2,90

Mediana3,33
2,91

Desvío estándar
0,80
0,15

Del análisis de la relación entre los valores de MO reportados por el sensor y los obtenidos enlaboratorio (Figura 1), surge que presentan un coeficiente de correlación R de Pearson de 0,64 y un
coeficiente de determinación R de 0,41, que casi duplican los encontrados para suelos de textura más
fina en la Región Pampeana (Vázquez et al., 2020). La mejor capacidad del modelo de explicar lavariabilidad de los datos de MO estimada por reflectancia en el suelo de textura gruesa, puede
deberse a la presencia de ambientes más contrastantes del paisaje de cordones arenosos onduladosde la Subregión Pampa Arenosa. En este sentido, el coeficiente de variación de los datos medidos enlaboratorio fue de 3,3% en los suelos de textura fina y de 24% en los de textura gruesa medidos eneste trabajo. Por otra parte, si bien existe una relación manifiesta entre los niveles de MO
determinados por los dos métodos, dentro del rango de valores de MO medidos se encuentra quepara los contenidos más bajos, el sensor de reflectancia tiende a sobrestimar los valores medidos enlaboratorio y por el contrario tiende a subestimar los valores más altos de laboratorio. Esto se explica
en parte por el hecho de que la pendiente del modelo de regresión lineal simple sea inferior a 1.

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Figura 1.Gráfico de dispersión, con el trazado de la recta de mejor ajuste.

Para evaluar la exactitud del sensor para la determinación de áreas de manejo, se compararon losmapas de zonas de alto y bajo contenido de MO generados a partir las dos metodologías evaluadas(Figura 2 y Tabla 2). En el mapa generado a partir de los datos medidos en laboratorio se identifican 3
zonas de bajo contenido de MO que en parte son encontradas en el mapa obtenido a partir del sensor
de reflectancia, aunque con diferencias en la los límites entre las dos clases de contenido de MO. Sin
embargo el mapa obtenido por reflectancia presenta zonas de bajo contenido de MO que no seregistran en el otro mapa, particularmente en la zona central del lote.

Figura 2. Mapas clasificados según el contenido de MO.
Tabla 2. Resultados obtenidos mediante el análisis geoestadístico.
Contenido de MO
Siempre bajo (blanco)
Siempre alto (negro)
No cambia (blanco y negro)
Cambia según el método (gris)Numero de pixeles
94
258
252
155

Área (m2)
11,5150
31,6050
43,12018,9875

Porcentaje (%)
19
51
70
30

De la coincidencia entre ambos mapas se determinó un valor de un 70% de exactitud del sensor. Lo
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cual contrasta con el R2 de 0,41. Es necesario desarrollar algoritmos de corrección que permitan
mejorar la exactitud del sensor para su uso en la definición de zonas de manejo.

Conclusiones
Los sensores de reflectancia que se están utilizando para estimar el contenido de MO del suelo en elsurco de siembra, presentan un mejor ajuste en suelos de textura gruesa en paisaje de cordones
arenosos ondulados de la Subregión Pampa Arenosa, respecto a otros suelos de la región
Pampeana. Su uso para definir zonas de manejo sitio especifico a partir del contenido de MO, mejora
la escala de los mapas de suelos disponibles en la actualidad, pero aún se debe investigar la forma
de mejorar su exactitud.

Referencias
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Correlação entre a condutividade elétrica aparente e
resistência à penetração em diferentes teores de água nosolo
Eduardo L. Bottega1*, Lucio de P. Amaral1#, Telmo J. C. Amado1, Filipe S. Severo2,
Ederson B. Pinto2, Johan Assman2
Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Colégio Politécnico, Programa de Pós-Graduação em
Agricultura de Precisão (PPGAP), Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil. 2Universidade Federal deSanta Maria (UFSM), Coordenadoria Acadêmica de Cachoeira do Sul, Cachoeira do Sul, Rio Grande
do Sul, Brasil.
Autor correspondente: eduardo.bottega@ufsm.br#: Autor apresentador

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Atualmente, com emprego de tecnologias geoespaciais no campo, tornou-se possível
mapear a variabilidade espacial de atributos que influenciam na produtividade das culturas, dentre
eles, a resistência do solo à penetração (RP). Entretanto, uma caracterização representativa exige aamostragem em vários pontos, o que pode elevar o custo de produção. Neste cenário, outras
variáveis do solo podem ser mapeadas de forma rápida e barata, a fim de se conhecer a variabilidade
espacial, é o caso da condutividade elétrica aparente (CEa), que, de acordo com alguns estudos, éinfluenciada por características físicas do solo. O presente trabalho objetivou estudar a correlação
entre a condutividade elétrica aparente do solo, mensurada em diferentes condições de umidade,com a resistência do solo à penetração. O trabalho foi conduzido em Cachoeira do Sul/RS/Brasil, emárea de pivô central, cultivada em sistema de plantio direto. Mensurou-se a CEa do solo em duas
condições de umidade. Mensurou-se a RP do solo nas camadas de 0-10, 10-20, 20-30 e 30-40 cm.
Foi quantificada a correlação entre a CEa e a RP a partir do cálculo do coeficiente de correlação dePearson. Foi modelada a variabilidade espacial da CEa e da RP a partir do ajuste desemivariogramas. A CEa apresentou variabilidade espacial na área de estudos, independente daumidade do solo no momento das mensurações. Foi detectada variabilidade espacial da RP do solo
nas camadas 0-10 cm, 20-30 cm e 30-40 cm. Correlação significativa foi observada entre a RP e a
CEa mensurada em condição de baixa umidade do solo.
Palabras clave. Agricultura de Precisão. Compactação do solo. Plantio Direto.

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INTRODUÇÃO
Melhorias do processo produtivo, sejam elas em ganhos de produtividade das culturas ou na
otimização do uso de insumos, passam, obrigatoriamente, por um adequado manejo do solo,
buscando garantir sua qualidade química, física e biológica. Quando emprega-se a expressão
“qualidade física do solo”, pode-se referir à capacidade física do solo em sustentar o pleno
desenvolvimento das plantas. Neste contexto, a resistência do solo à penetração (RP) se destaca,pois, indica o grau de compactação de um solo agrícola (EMBRAPA, 2007).
A compactação do solo é um fenômeno físico que tem sido associado à diminuição da produtividadede culturas (BEUTLER et al., 2004; ROQUE et al., 2008). Causada por tensões que surgem nainterface solo/pneu e solo/implemento, pela aplicação de cargas dinâmicas ao solo, por rodados e
implementos agrícolas durante o manejo (SILVA et al., 2003), ela se caracteriza pela aglutinação das
partículas primárias do solo, mudanças em propriedades físicas relacionadas ao volume de espaço
vazio do solo, redução do crescimento e da distribuição de raízes e suas consequências (STONE;GUIMARÃES; MOREIRA, 2002; SILVA et al., 2003).
Atualmente, com emprego de tecnologias geoespaciais no campo, tornou-se possível se conhecer avariabilidade espacial de atributos que influenciam na produtividade das culturas, dentre eles, a RP.
Um fator que pode comprometer a viabilidade financeira de se mapear a RP do solo é a necessidadede um levantamento detalhado, realizado mediante a mensuração da RP em uma grande quantidadede pontos amostrais distribuídos ao longo da área.
Acredita-se que, a partir do mapeamento da variabilidade espacial da condutividade elétrica aparente
do solo (CEa, mS m-1), seja possível definir zonas de manejo capazes de diferenciar os graus decompactação do solo em uma área de cultivo. Com base no exposto, o presente trabalho objetivou
estudar a correlação entre a condutividade elétrica aparente do solo, mensurada em diferentes
condições de umidade, com a resistência do solo à penetração.

MATERIAL E MÉTODOS
O trabalho foi realizado no município de Cachoeira do Sul, estado do Rio Grande do Sul, em umaárea comercial destinada ao cultivo de grãos em sistema de plantio direto, sob pivô central, com 25,8
hectares. O estudo foi realizado na entressafra na condição de resteva de trigo. O solo da região éclassificado como ARGISSOLO Vermelho (EMBRAPA, 2013). Foi estabelecida uma malha amostralcomposta por 95 pontos (Fig. 1), com espaçamento regular de 50 x 50 metros. Estes pontos serviramde base para coleta de dados de altitude em relação ao nível do mar, mensuração da resistência dosolo à penetração (RP, MPa) e retirada de amostras para caracterização da umidade (0-20 cm).

A

B

Figura 1. Polígono da área de estudos e pontos amostrais utilizados como base na mensuração da resistência do solo ápenetração (RP, MPa) e coleta de amostras de solo (A) para determinação da umidade (pontos circulados em vermelho) e modelo
digital de elevação do terreno (B).

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A condutividade elétrica aparente do solo (CEa, mS m-1) foi mensurada no dia 13/11/2018. O solo,
neste dia, apresentava baixa umidade (13,7 kg kg-1). No dia 17/11/2018 foi efetuada a segunda
mensuração, dois dias após uma chuva de 70 mm. Foi utilizado o equipamento Terram® da Falker
Automação Agrícola para medir a CEa. O Terram é um equipamento constituído por um chassi ondesão montados quatro discos igualmente espaçados em 0,25 metros, medindo assim a CEa até 0,25 mde profundidade. Lastro são adicionados ao chassi para garantir o corte da palhada e o contato dos
discos com o solo. Os discos internos atuam como eletrodos potenciais e os externos como eletrodosde corrente. A condutividade elétrica do solo é obtida a partir do inverso da resistividade elétrica dosolo mensurada pela diferença potencial entre a corrente emitida e aquela recebida.
A RP foi mensurada com uso do penetrógrafo Solo Star da empresa Falker, modelo PLG5500 Sistema automatizado para medição da compactação do solo. Os dados coletados foram gravados nosistema Fieldbox, de fabricação da mesma empresa.
A dependência espacial da CEa e da RP foi avaliada pelos ajustes de variogramas, pressupondo aestacionaridade da hipótese intrínseca, definida pela Equação 1.

ˆ(h) 2
1 N (h)
[
Z
(
xi
)

Z
(
xi

h
)]

2 N (h) i 1

(1)

Onde;
ˆ (h) = Semivariância em função da distância de separação (h) entre pares de pontos;
h = Distância de separação entre pares de pontos, em metros;
N(h) = Número de pares experimentais de observações Z(xi) e Z(xi + h) separados por uma distância h.
Os dados de CEa e de RP foram submetidos à análise estatística descritiva, calculando-se a média,valor mínimo, valor máximo, desvio padrão e coeficiente de variação, a fim de fazer a caracterização.
Dos 95 pontos amostrais, 38 foram selecionados para serem utilizados na análise de correlação dePearson. As análises estatísticas foram realizadas no software Statistica, versão 7.

RESULTADOS E DISCUSSÃONa Tabela 1 é apresentado o resumo estatístico para as leituras de CEa nas duas datas em que
foram realizadas. Maior valor médio e menor CV% foi obtido para leituras efetuadas no dia
17/11/2018, dois dias após chuva de 70 mm. Esse fato pode ser explicado pois a CEa depende em
larga escala da solução eletrolítica existente no solo ao invés das partículas sólidas do mesmo.
Portanto, o nível da condutividade elétrica de um solo é principalmente devido ao seu teor de água eao teor de sais dissolvidos nele (FREELAND, 1989).
Tabela 1. Resumo estatístico descritivo da condutividade elétrica aparente do solo (CEa, mS m-1) mensurada na área de estudos
em duas datas
Atributo do solo

Profundidade(cm)

Parâmetros estatísticos

13/11/2018(1)menor umidade

17/11/2018(2)maior umidade

Média
5,72
7,89
Mínimo3,444,79
CEa (mS m-1)
0 – 25Máximo10,70
12,29
Desvio Padrão
1,22
1,40
CV (%)
21,38
17,79
(1)
Umidade média do solo na área de estudos para leituras de CEa efetuadas em 13/11/2018: 13,7 kg kg -1. (2)Leituras realizadas dois dias
após chuva de 70 mm.

Os valores médios de RP do solo variaram entre 0,9 (0-10 cm) e 2,10 MPa (30-40 cm), indicando umatendência de aumento da RP em função do aumento da profundidade de mensuração (Tabela 2).
Estudos conduzidos por Cortez et al. (2014) indicam o aumento da RP em profundidade até à
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camada de 0,25-0,30 m, provavelmente devido a um conjunto de fatores, entre os quais maior
deposição de matéria orgânica e atividade biológica nas camadas superficiais que diminui adensidade do solo, além do intenso tráfego máquinas/implementos em área sem revolvimento dosolo, que favorece a distribuição de pressões resultantes do contanto solo-rodado, contribuindo para
formação de camadas compactadas e para o aumento da RP nas camadas subsuperficiais,
corroborando com os resultados observados neste estudo.
Tabela 2. Resumo estatístico descritivo da resistência do solo à penetração (RP, MPa), mensurada em 17 de novembro de 2018
Profundidade (cm)Média (Mpa)

MínimoMáximoDesvio Padrão

CV (%)

0-10

0,90

0,30

1,67

0,29

32,20

10-20

1,67

1,05

2,30

0,23

13,72

20-30

1,74

1,08

2,43

0,24

13,75

30-40

2,10

1,39

3,49

0,32

15,17

Não foi observada correlação da CEa com a RP, quando o solo apresentou maior umidade, ou seja,
dois dias após chuva de 70 mm, independente da profundidade mensurada (Tabela 3). Este fato podeindicar que, para detecção indireta de zonas compactadas, a partir da mensuração da CEa do solo, édesejável um baixo teor de água no solo. Correlação negativa e significativa foi observada para as
camadas mais subsuperficiais, estando o solo com menor teor de umidade. Em seus estudos,
Freeland (1989) destacou que o principal fator condutor de eletricidade pelo solo é a água presente
em seus poros. Portanto, em um solo com menor teor de água espera-se menor condução elétrica,
em especial, nas camadas mais densas, onde os espaços de poros são reduzidos. Neste estudo
observou-se que a correlação negativa significativa se deu justamente nas camadas de solo mais
subsuperficiais, ou seja, aquelas mais compactadas.
Tabela 3. Correlação de Pearson entre a condutividade elétrica aparente do solo (CEa, mS m-1) mensurada em duas condições deumidade e a resistência do solo á penetração (RP, MPa)

CEa 13/11/2018
CEa 17/11/2018
RP 0-10RP 10-20
RP 20-30
RP 30-40

CEa 13/11/2018
1,00
0,36*
-0,19
-0,19
-0,35*-0,35*

CEa 17/11/2018

RP 0-10RP 10-20

RP 20-30

RP 30-40

1,00
-0,01
-0,17
-0,19
0,08

1,00
0,50*
0,12
0,10

1,00
0,50*
0,18

1,00
0,62*

1,00

*Coeficiente de Pearson significativo a 5% de probabilidade

Os mapas temáticos representativos da variabilidade espacial da CEa e da RP são apresentados na
Figura 2. É possível observar maior relação do mapa da CEa medida em 13/11/2018 com os mapasde RP, em que locais de maior CEa correspondem a locais de menor RP, conforme já evidenciado na
análise de correlação de Pearson. Outro fato evidenciado nos mapas é que a RP, na área de estudo,não é uniforme. De acordo com Richart et al. (2005), a compactação depende de fatores externos
como o tipo, a intensidade e a frequência de carga aplicada, bem como de fatores internos do solo,
destacando a umidade, textura, estrutura, teor de carbono, densidade inicial e o histórico de tensões
aplicadas ao longo dos cultivos. Estes fatores influenciam não apenas a variabilidade espacial da RP,
mas também, sua magnitude em função das diferentes camadas de solo estudadas.

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A

C

B

D

E

Figura 2. Mapas temáticos representativos da variabilidade espacial da condutividade elétrica aparente do solo (CEa; mS m -1)
mensurada em 13/11/2018 (A) e em 17/11/2018 (B) e da resistência do solo á penetração (RP, MPa) nas camadas de 0-10 cm (C), 2030 cm (D) e 30-40 cm (E).

CONCLUSÃO
A CEa apresentou variabilidade espacial na área de estudos, independente da umidade do solo no
momento das mensurações. Foi detectada variabilidade espacial da RP do solo nas camadas 0-10cm, 20-30 cm e 30-40 cm. Correlação significativa foi observada entre a RP e a CEa mensurada em
condição de baixa umidade do solo, sendo negativa nas camadas subsuperficiais, mais compactadas.

REFERÊNCIAS
Beutler, A. N., Centurion, J. F., da Silva, A. P., Roque, C. G., Ferraz, M. V. (2004). Compactação do solo e intervalo hídrico ótimo
na produtividade de arroz de sequeiro. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 39(6), 575-580.
Cortez, J. W., Olszevski, N., Pimenta, W. A., Patrocínio Filho, A. P., Souza, E. B. de., Nagahama, H. de J. (2014). Avaliação daintensidade de tráfego de tratores em alguns atributos físicos de um Argissolo Amarelo. Revista Brasileira de Ciência doSolo, 38(3), 1000-1010.
Embrapa (2013) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. 3. ed. Brasília:Embrapa Informação Tecnológica, 353 p.
Embrapa (2007) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Sistemas de Produção: Cultivo do Milho. 3 ed. Nov./2007.
Sete
Lagoas:
Embrapa
Milhoe
Sorgo.
Disponívelem:
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/35250/1/Economia-producao.pdf. Acesso em 22 fev. 2022.
Freeland, R. S. (1989). Review of soil moisture sensing using soil electrical conductivity. Transaction of the ASAE, 32(6), 21902194.
Richart, A., Tavares Filho, J., Brito, O. R., Llanillo, R. F., Ferreira, R. (2005). Compactação do solo: causas e efeitos. Semina:Ciências Agrárias, 26(3), 321-344.
Roque, M. W., Matsura, E. E., Souza, Z. M. de, Bizari, D. R., Souza, A. L. de, (2008). Correlação linear e espacial entre a
resistência do solo ao penetrômetro e a produtividade do feijoeiro irrigado. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 32, 18271835.
Silva, R. B., Dias Junior, M. S., Silva, F. A. M., Fole, S. M. (2003). O tráfego de máquinas agrícolas e as propriedades físicas,
hídricas e mecânicas de um latossolo dos cerrados. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 27, 973-983.
Stone, L. F., Guimarães, C. M., Moreira, A. A. J. (2002). Compactação do solo na cultura do feijoeiro. I: efeitos nas propriedades
físico-hídricas do solo. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 6, 207-212.
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Cuantificación de la pérdida de superficie y productividadagrícola en suelos del sur de la provincia de Córdoba
Ercole Hilario; Altobelo María Florencia, Cavanagh Martin, Dali Diego.
hercole@silodata.com.ar Silodata - Río cuarto, Córdoba, Argentina; faltobelo@silodata.com.ar
Silodata - Río cuarto, Córdoba, Argentina; mcavanagh@silodata.com.ar Silodata - Río cuarto,
Córdoba, Argentina; ddali@silodata.com.ar Silodata – Río cuarto.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La degradación y pérdida de tierras agrícola es de gran importancia para los sistemas
productivos en la provincia de Córdoba y un tema principal dentro del estudio del impacto ambiental delSiglo XXI. En este contexto el objetivo del trabajo es cuantificar zonas que hayan perdido su aptitudagrícola o estén disminuyendo su productividad, dentro de un campo localizado en el sur de la provincia
de Córdoba. El análisis se realizó a partir de 15 años consecutivos de mapas de rendimientos
normalizados y el uso del software Qgis. Se detectaron 248 ha de aptitud agrícola que representan el
9,29% de la superficie productiva, en las que, debido al efecto de ascenso de napa freática, al menos
en alguna campaña no se logró cosechar cultivo. Además, a partir del cálculo de la pendiente de laregresión lineal de los rendimientos relativos de las ultimas 15 campañas, se delimitaron 249 ha
adicionales (9,33% de la superficie productiva) que han tenido como mínimo una pérdida deproductividad promedio del 1% anual. El total de hectáreas afectadas (497) perdieron en promedio 2.4%
del rendimiento relativo cada año. Creemos que el conocimiento y la cuantificación de dichas áreas nos
permiten generar preguntas para la toma de decisiones de diferentes índoles como ser; ¿Cómo
recuperar lo perdido? ¿Qué decisiones de manejo podemos llevar a cabo para evitar la pérdida deproductividad? ¿Qué indicadores medir para seguir la evolución de la perdida?
Palabras clave. Impacto ambiental, Degradación de los suelos, Mapas de rendimientos, Pérdida desuperficie agrícola, Agricultura de Precisión,

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Introducción
El incremento en la incorporación de tecnologías asociadas a la agricultura de precisión, permiten
cuantificar diferentes variables. Una variable de gran interés dentro del estudio del impacto ambiental,
es la pérdida de superficie agrícola y pérdida de productividad de la superficie asociada. La degradaciónde la tierra es un proceso en el que el valor del medio ambiente biofísico se ve afectado por una
combinación de procesos inducidos por el hombre. Sus implicancias en la perdida de tierras agrícola
son de principal importancia para el Siglo XXI, ya que se considera que un 40% de las tierras agrícolasdel mundo están gravemente degradadas.
Entre las causas que generan la pérdida de productividad del suelo del Centro-Sur de la provincia deCórdoba se encuentra el ascenso y afloramiento de la napa freática. La presencia de napas demasiado
cercanas a la superficie trae aparejada procesos de anoxia (con pérdida de plantas o reducción derendimientos), que sumados a los problemas físicos de suelo (la falta de piso para sembrar, realizar
labores intermedias y/o cosechar) y al ascenso de sales por capilaridad, provocan importantes pérdidas
económicas en los sistemas productivos.
En el presente trabajo, se evaluó la perdida de superficie agrícola y de productividad de los suelos, deun campo ubicado a 30Km al sur de la localidad de Ucacha, provincia de Córdoba. El establecimiento
agrícola cuenta con 3.700 ha de las cuales 2.668 ha son de aptitud agrícola. A partir de un análisis devariabilidad espacial y temporal se clasificaron en 7 ambientes; Alta producción, Producción promedio,
Baja producción, Muy baja producción, Influencia de Napa 1, Influencia de Napa 2, Bajo hidro halomórfico. (Figura 1). A su vez, cuenta con un sistema de riego en pívot que conforman 6 círculos deriego.

Figura 1. Plano y Mapa de ambiente del establecimiento agrícola

A lo largo de los años, con el análisis de los mapas de rendimiento, se observó que ambientes de altopotencial estaban siendo degradados hasta llegar a ser improductivos. Esto se convirtió en el puntapiéde la presente investigación.

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Pérdida de superficie agrícola.
El procesamiento de datos se basó en 15 años consecutivos (2003/04 a 2018/19) de mapas de rinde
normalizados con el software Qgis, e información obtenida de 3 freatímetros ubicados en el campo deestudio. Se observó que la tendencia de la napa freática en los últimos 8 años es la disminución de su
profundidad influenciando en diferentes aspectos de la producción agropecuaria (Gráfico 1).

Gráfico 1. Profundidad de Napa freática de 3 lotes diferentes.

La pérdida de la superficie agrícola, entendida como la suma de la superficie que al menos en una
campaña no fue cosechada, arrojó un valor de 248 ha en el período de estudio representando un 9,29%del área total. Cabe aclarar que las causas de la pérdida de superficie se asocian a la pérdida del cultivo
o la imposibilidad de siembra o cosecha por impedimento de tránsito, debido a la influencia de napa
con efecto negativo (< a 1 metro de profundidad) (Figura 3). La evolución de la pérdida de superficie
muestra un gran auge a partir de la campaña 2011/2012, con algunas oscilaciones debido a lavariabilidad de las precipitaciones anuales (Figura 4).

Gráfico 2. Evolución de superficie perdida.
Figura 2. Superficie total perdida en un período de 15 años.

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Pérdida de la productividad.
Los rendimientos relativos, obtenidos de los mapas de rinde a lo largo de 15 años, nos permiten evaluar
la tendencia de la productividad del resto de la superficie no perdida. Es decir, hay superficies queaumentaron su productividad y otras que la disminuyeron estando en peligro de ser improductivas alpasar los años.
Con fines prácticos se dividieron los mapas de rinde en pixeles de 25 m2. Luego se calculó la pendientede la regresión lineal de los rendimientos relativos de las ultimas 15 campañas por pixel. Este valor se
traduce como el promedio de cambio en la productividad anual. A modo de ejemplo un valor de -2,
significa que ese pixel perdió en promedio el 2% del rendimiento relativo cada año. Con el objetivo dedelimitar zonas que disminuyeron su productividad, se tomó un valor arbitrario de -1. Es decir, en dondela pérdida de rendimiento relativo fue mayor al 1% promedio por año, lo que es lo mismo decir, que fue
al menos del 15% a lo largo de los 15 años evaluados. Estas zonas suman una superficie de 249 ha,lo que representa el 9.33% del área total con aptitud agrícola del establecimiento (Figura 3). La suma
de la superficie perdida y la superficie con una disminución promedio anual de rendimiento relativos
mayores al 1% representan un 18,22% arrojando un valor de 497 ha (Grafico 3). Finalmente, el total delas hectáreas afectadas perdieron en promedio 2.4% del rendimiento relativo cada año (Gráfico 4). En
contra parte, la superficie no afectada, aumento en promedio 0.5% el rendimiento relativo por año.

Gráfico 3.Porcentaje de la superficie total con aptitud agrícola de la zona
afectada.

Figura 3. Superficie total afectada.

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Gráfico 4. Pérdida promedio anual de rendimiento relativo de la superficie afectada (498 ha) y no afectada(2170 ha).

Conclusiones
A partir del análisis de mapas de rendimiento obtenidos por 15 años consecutivos, pudimos cuantificarla pérdida de superficie agrícola y la pérdida de productividad de un campo asociado a bajos hidro halomórficos e influencia de napas. Los resultados arrojaron que 248 ha perdieron su aptitud agrícola por
el ascenso de la napa freática. Por otra parte, 249 ha adicionales han perdido al menos el 15% de su
productividad relativa en el periodo de estudio. Esto hace un total de 498 ha, que perdiendo en promedio
2.4% del rendimiento relativo por año. El resultado de este análisis es elpuntapiépara
poder
realizarse preguntas tales como ¿Cuánta superficie adicional se va perder? ¿Qué indicadores podemos
medir para poder seguir la evolución de la perdida de la productividad? ¿Cuánta superficie se puede
recuperar? ¿El riego agrava el problema? ¿Qué podemos hacer para que no avance? La identificaciónde las zonas afectadas nos permite realizar diagnósticos in-situ y poder dirigir las practicas de manejo
que mitiguen la problemática actual.

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APLICACIÓN DE TECNICAS DE TELEDETECCION EN LA INDENTIFICACION DE
VARIABILIDADES FISICO-QUIMICAS EN PROYECTOS AGROFORESTALES
Ing. Agr. Arturo Bisonó1, MSc. Gabriel Gonzalez2
1CEO, Agroprecisión Dominicana; 2 Asesor, Agroprecisión Dominicana

Trabajo presentado al Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022) 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
1. Resumen.
1.1 Problemática
Se ha considerado que la variabilidad espacial es el principal tipo de variabilidad que afecta a los suelosi,
por lo que en los últimos tiempos se ha trabajado intensamente en la adopción y adaptación demetodologías para estudiar dicha variabilidad, de modo que se pueda mejorar el manejo de este recursopara tener una mayor eficiencia y rentabilidad en la producción agropecuaria, así como prácticas másamigables con el medio ambiente.
Las metodologías tradicionales de muestreo del suelo tales como la de suelo dirigido, aleatorio simple
y estratificada, sistemática, conglomerado y anidado son algunos de los descritos en la literatura i. Sin
embargo, todos ellos tienen el inconveniente de estar fuertemente influenciados por el “azar” iv dondela única forma de acercarse a conocer la variabilidad espacial de los parámetros físicos y químicos es
aumentar la cantidad de muestras para promediar y de una manera muy optimista disminuir así elmargen de error de los resultados. Esto no sólo no asegura la calidad de los datos, sino que el monto
económico en muchos casos es imposible de costear.
Este estudio aborda los territorios de Barahona, Bahoruco, Independencia, Hondo Valle, Sabaneta,
Los Fríos y Las Cañitas sumando un área de 42,000 ha, ubicadas en la región sur de la República
Dominicana y una cantidad de 6438 unidades de producción con los cultivos combinados de café,
aguacate, mango y cacao.
1.2 Objetivos del estudio
Implementar una estrategia metodológica basada en técnicas de teledetección que permita representar
la variabilidad de suelos y factores ambientales modificadores para la determinación de zonas
homogéneas de manejo.
1.3 Resumen de los métodos
Dada la extensión de las áreas de estudio, la principal herramienta metodológica que se utilizó parasegmentar estas zonas de acuerdo a los criterios de suelo y vegetación, suelo y topografía, suelo y
clima, es la teledetección y fue mediante estas técnicas que se llevó el análisis a un nivel
geoestadistico que permitió establecer zonas de manejo homogéneo y especialmente optimizar latoma de muestras. Se recibieron por parte de la Unidad Técnica Ejecutora de Proyectos
Agroforestales (UTEPDA) del Gobierno Dominicano, un set de polígonos vectoriales en formato

kmz georreferenciados de las 6 zonas generales de los proyectos agroforestales que atiende esta
institución y 6438 polígonos de las unidades específicas de producción.
Estos archivos vectoriales se traspasaron a formato del tipo base de dato espacial, Shp, seorganizaron sus tablas de atributos eliminando campos que no representen importancia para elestudio y agregando aquellos que si la tienen y no hayan agregado inicialmente.
Métodos de análisis de variables influyentes en la formación o expresión de la variabilidad delos suelos:

Estudio topográfico, altimétrico y de pendientes:

Se utilizaron modelos digitales de elevación cuya resolución es de 12.5 metros por cada pixel de laplataforma Alos Palsar cuyo satélite ALOS fue lanzado en enero del 2006 por la Agencia Japonesa de
Exploración Aeroespacial y su nombre japonés es "DAICHI". El resultado de este parte del estudio fue
la delimitación de zonas homogéneas básicamente de acuerdo con criterios de altitud, exposición ypendientes.


Estudio de la Vegetación: vigor y estado de desarrollo:

Para esta etapa del estudio se utilizaron técnicas de teledetección basándose en imágenes
multiespectrales de la plataforma Sentinel 2A. Las misiones Sentinel incluyen satélites de radares ysatélites de imágenes multiespectrales para la vigilancia terrestre, oceánica y atmosférica de la tierra.
Empleando técnicas de procesamiento big data se realizó un estudio multitemporal del vigor de lavegetación mediante índices de vegetación para caracterizar su condición ya sea nativa o cultivos.
Estos indicadores son el índice de vegetación normalizado por diferencias o NDVI y el índicevegetacional ajustado al suelo o SAVI.
Además, se caracterizó la vegetación predominante de acuerdo con la variación temporal del índice deárea foliar o LAI y el factor de cobertura vegetal FCV que proporciona el grado de recubrimiento delsuelo por parte de la vegetación.


Estudio de la condicion agroclimática – Precipitaciones:

Mediante técnicas de teledetección y procesando información del tipo big data se realizó un estudio delperfil climático de cada una de las zonas generales de estudio. Como principal parámetro
medioambiental se realizó una caracterización multitemporal de la precipitación acumulada anual que
determinó la sectorización de las áreas homogéneas de manejo.
Etiquetado de fincas según variables evaluadas:

Una vez obtenidos los resultados de los puntos anteriores y conocidas las clases que determinarí an las
zonas homogéneas de manejo, se elaboró un análisis basado en el valor obtenido por variable paracada uno de los 6348 polí gonos que representan a las diferentes unidades de producción de los 6
territorios.
Selección de numero de calicatas y muestras de suelo.

Para la determinación del número de muestras que serí an necesarias obtener se realizó un análisis decomponentes principales. Principal Component Analysis (PCA) es un método estadí stico que permite
simplificar la complejidad de espacios muestrales con muchas dimensiones a la vez que conserva su
información. De esta forma se obtuvo un set de 32 puntos que mejor representaron el total decombinaciones que generaron las variables en las 6348 fincas.



Análisis de suelos:

Para los efectos de este estudio se realizó la toma de muestras según la metodologí a descrita en elpunto anterior y en cada uno de los puntos señalados se realizó una calicata para un análisis descriptivo
in situ. Se realizaron calicatas de un metro de profundidad con su debida descripcion edáfica, y análisis
de en laboratorio físico y químico.


Método de interpolación de resultados:

Dada la naturaleza del análisis geoestadí stico, el método de interpolación utilizado fue el de Kriging.
Kriging es un procedimiento geoestadí stico avanzado que genera una superficie estimada a partir deun conjunto de puntos dispersados con valores z que en este caso será el nivel del nutriente en el suelo.
Dada la envergadura de los resultados que en una hoja de cálculos acompañan a este informe se
mostrará a modo de ejemplo la manera como interpretar la recomendación.

1.4 Resultados cuantitativos
Esta estructura metodológica permitió generar áreas homogéneas de manejo representadas en un
formato de sistema de información geográfica (SIG) hacia las cuales dirigir los análisis de suelo
respectivos que finalmente determinarí an las decisiones de manejo. Esta metodologí a optimizó
notablemente el trabajo en terreno y sobre todo los análisis fí sicos, hí dricos y quí micos de suelo.
Tabla 1. Información contenida en la tabla de atributos de cada agricultor.
Campo

Observación

Variable

Columna

FMLC068

A

Id

Identificador de la finca

Rubro

Cultivo que posee

Café

B

Altitud

Localización respecto al nivel del mar

1057,5C

NombreIdentificación del propietario

Milagros del Rosario

F

Apellido

Identificación del propietario

AlcántaraG

Municipio

Municipio al que pertenece la finca

Padre Las Casas

J

Lugar

Nombre local del lugar

El Córvano

K

Proyecto

Identificación del territorio

Las Cañitas

L

Hectárea

Superficie de la finca expresada en hectáreas

0,165

R

Nitrógeno

Contenido de nitrógeno en mg/kg

2,35

X

FósforoContenido de fósforo en mg/kg

29,9

Y

Potasio

Contenido de potasio en mg/kg

0,19

Z

RNitrógeno

Recomendación de nitrógeno en Kg/ha

154,4

AA

RFósforo

Recomendación de fósforo en Kg/ha

0,0

AB

RPotasio

Recomendación de potasio en Kg/ha

152,6

AC

RTNitrógeno Recomendación total de nitrógeno en Kg

24,1

AE

RTFósforo

Recomendación total de fósforo en Kg

0,0

AF

RTPotasio

Recomendación total de potasio en Kg

25,2

AG

Palabras clave. Agroforestería, Teledetección, Kriging, calicata, Índices de vegetación.
ConclusionesEsta estructura metodológica permitió generar áreas homogéneas de manejo representadas en un
formato de sistema de información geográfica (SIG) hacia las cuales dirigir los análisis de suelo
respectivos que finalmente determinarían las decisiones de manejo.
Esta metodología optimizó notablemente el trabajo en terreno y sobre todo los análisis físicos,
hídricos y químicos de suelo.
Aunque los resultados han expuesto que la metodologia propuesta puede segmentar muy bien lavariabilidad de los parametros analizados, es necesario realizar posteriores investigaciones paravalidad el manejo sitio – especifico en proyectos agroforestales, utilizando esta metodologia.

Referencia.
i

Gregorich, E. G., & Carter, M. R. (2007). Soil sampling and methods of analysis. CRC press.

ii Dane, J. H., Topp, G. C., & Campbell, G. S. (2002). Methods of soil analysis physical methods (No. 631.41 S63/4).

Uso de muestreos sistemáticos para estimar producción,
curvas de calibre y mejoras en el manejo de huertos deCiruelo Europeo (Prunus domestica).
Rodrigo Ortega1, Hugo Poblete2, María M. Martínez1, y Consuelo Poblete2.
rodrigo.ortega@usm.cl
1

Universidad Santa María, Avenida Santa María 6400, Vitacura, Santiago, Chile. 2 La Rosa Sofruco
S.A., Coyancura 2283, Providencia, Santiago, Chile.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
El ciruelo europeo denominado popularmente en Chile ciruelo D’agen, ocupa actualmente una
superficie de 12.000 hectáreas, con una producción estimada de 85.000 totales de las cuales 15.000
toneladas se exportan en fresco, mientras las 70.000 toneladas restantes se utilizan para deshidratado.
El uso de muestreo del tipo sistemático, con una intensidad adecuada, permite estudiar la variabilidad
espacial de las variables de interés y estimar con mayor exactitud los parámetros de la población(promedio, desviación estándar). La estimación de rendimiento es compleja en ciruelo europeo, debido
a la gran cantidad de frutos por árbol y la dificultad de identificar los frutos dentro de la canopia.
En un cuartel de 15 ha de ciruelo europeo se estableció una grilla sistemática alineada de 0,65 ha, con
un total de 23 puntos de muestreo totales. En cada punto se determinaron propiedades del suelo comocompactación, fertilidad de suelos y actividad microbiológica. Durante la temporada de crecimiento,
semanalmente, se colectaron imágenes satelitales de 3 x 3 m de pixel para evaluar la evolución de lacanopia de los árboles. Previo a cosecha en cada punto de la grilla se cosechó toda la fruta de cadaárbol muestreado y se pesó. Además, se tomó una muestra aleatoria de la fruta cosechada para
determinar la distribución de calibre en cada punto y en el total del cuartel. A partir de los datos demuestreo se estimó el rendimiento del cuartel y a pesar de la elevada variabilidad de los calibres defruta (CV de 18-32%) y rendimientos por árbol (43%), se alcanzó un error de estimación < 6% encomparación al rendimiento real. Se desarrollaron distintos modelos de regresión para explicar elrendimiento del ciruelo en función de propiedades del suelo y canopia.

Palabras clave. Ciruelo D’agen, muestreo sistemático, actividad biológica, compactación, estimaciónde rendimiento, NDVI.

Evaluación y validación del sensor SoilOptix para
caracterizar la variabilidad intralote en suelos de laprovincia de Entre Ríos
Sabrina Ramírez1, Santiago Hill2, Alejandra Kemerer1,3, Leonardo Novelli1,3,4, y Ricardo
Melchiori3
Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Entre Ríos. Oro Verde, Entre Ríos,
Argentina; 2Asesor privado, San Salvador, Entre Ríos, Argentina; 3Instituto Nacional de Tecnología
Agropecuaria, Estación Experimental Agropecuaria Paraná. Oro Verde, Entre Ríos, Argentina;
4
CONICET1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Comprender la variabilidad espacial de los atributos químicos y físicos del suelo optimiza
la gestión de recursos como agua y nutrientes dentro de los sistemas agroproductivos. El mapeo desuelos con sensores proximales permite conocer la heterogeneidad del mismo a una escala espacial
detallada de manera eficiente y no invasiva. Una de las herramientas utilizadas para tal fin, son lossensores proximales pasivos basados en la emisión de rayos gamma como el SoilOptix,
equipamiento no validado aún en Argentina. El objetivo de este trabajo fue evaluar y validar el sensor
SoilOptix para caracterizar la variabilidad intra lote en suelos agrícolas de la provincia de Entre Ríos,para tres variables de suelo: potasio (K), conductividad eléctrica (CE) y pH. Se realizaron
relevamientos de suelo a escala intra lote utilizando SoilOptix en lotes agrícolas ubicados en las
localidades de Oro Verde y Jubileo, de la provincia de Entre Ríos. Para la validación de lasestimaciones del equipo, se llevaron a cabo muestreos de suelo adicionales independientes y seanalizaron medidas descriptivas, como así también la asociación existente entre las variables
estimadas por el sensor y los resultados de análisis de suelo, por medio de regresión lineal. Los
resultados mostraron que el mejor ajuste se logró para el contenido de potasio en el suelo, con un
R2=0.6. Esta evaluación preliminar sugiere la necesidad de mejorar las calibraciones.
Palabras clave. SoilOptix, variabilidad intralote, validación.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La agricultura de precisión es una estrategia de gestión que recopila, procesa y analiza datos
temporales, espaciales e individuales y los combina con otra información para respaldar las
decisiones de gestión de acuerdo con la variabilidad estimada, con la finalidad de mejorar la eficiencia
en el uso de los recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la
producción agrícola (ISPA, 2018). Comprender la variabilidad espacial de los atributos químicos yfísicos del suelo optimiza el uso de agua y nutrientes y, en consecuencia, la rentabilidad de loscultivos. El mapeo de suelos con varios tipos de sensores de suelo proximal brinda a los productores
una gran oportunidad para conocer la heterogeneidad del suelo a una escala espacial inferior al metrode una manera eficiente y menos invasiva (Huang et al, 2018). Una alternativa económica que se hasugerido podría ser la integración de varios sensores montados en plataformas en tiempo real (Kuang
et al. 2012; Adamchuk et al. 2011). La calidad de la estimación lograda a través de la fusión de datos
depende de una correcta selección de los sensores utilizados para estimar las propiedades de suelo(Mahmood et al. 2012). En este sentido, resulta fundamental conocer las prestaciones y bondades decada uno de ellos en ambientes con diferentes características.
Entre los sensores proximales, existen diversas opciones como las rastras de conductividad eléctrica(Veris, EM 38, Dual m), las que se han probado y extendido ampliamente su uso en sistemas
productivos de Argentina (Gambaudo et al., 2008; Pautasso et al., 2009, Paggi et al., 2013). Másrecientemente se han comenzado a difundir sensores pasivos como SoilOptix, basados en la emisiónde rayos gamma que miden la energía de los fotones emitidos por los isótopos radiactivos naturales
de potasio (40), uranio (238) y torio (232). Estos, tienen alta vida media, son abundantes en el medio
ambiente y producen rayos gamma de suficiente energía e intensidad para ser medidos. El sensor
SoilOptix se ha comenzado a utilizar en Argentina, pero no se conocen publicaciones donde se valide
la información de las estimaciones de propiedades del suelo por este instrumento. El objetivo de este
trabajo fue evaluar y validar las estimaciones del sensor SoilOptix utilizado para caracterizar lavariabilidad intralote en suelos agrícolas de la provincia de Entre Ríos, para tres variables de suelo:
concentración de potasio (K), conductividad eléctrica (CE) y pH.

Materiales y métodos
Durante octubre de 2020 se realizaron estudios de suelo a escala intra lote utilizando el sensor
proximal de emisión de rayos gamma SoilOptix en cinco lotes, ubicados en la localidad de Oro Verde(L1-CA; 31°49'32.48" S, 60°31'10.87" O) y en Jubileo (L2-U, L3-B, L4-C y L5-DM; 31°44'12.27" S,
58°38'19.93" O), provincia de Entre Ríos. Los lotes evaluados presentan suelos Argiudoles yPeludertes, en todos los casos bajo agricultura continua con una rotación trigo/soja/maíz en Oro
Verde y soja/arroz en Jubileo. Los relevamientos se realizaron cubriendo la superficie de los lotes contransectas distanciadas entre 15 y 20 m. En cada lote, se extrajeron muestras de suelo cada 6 a 10
ha para realizar determinaciones en laboratorio y la calibración del equipo, siguiendo procedimientos
estándar.
Adicionalmente al relevamiento con el sensor, se realizaron muestreos dirigidos para validar las
estimaciones de SoilOptix. En Oro Verde, se realizó un muestreo al azar tomándose 30 muestras
compuestas (0-20 cm de profundidad), en un radio de 10 m alrededor de cada punto
georreferenciado, mientras que en los lotes en Jubileo se tomaron 47 muestras, distribuidas en los 4
lotes evaluados (figura 1). Las muestras se analizaron en el laboratorio de la Aceitera General
Deheza S.A. (AGD). En este estudio las variables evaluadas fueron: potasio (K), pH y conductividad
eléctrica (CE). Para la validación se utilizaron los datos estimados por el sensor que se encontraban
en un entorno de 10 metros de diámetro alrededor del punto muestreado.
Los resultados obtenidos se procesaron con QGis, y se realizaron análisis de estadísticas descriptivas
y de regresión lineal entre los valores estimados por SoilOptix y los analizados en laboratorio
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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utilizando R versión 4.1.0 (R Core team, 2021) y Microsoft Excel (2007).

Figura 1. Ubicación de los sitios de relevamiento con el sensor SoilOptix, en Oro Verde (EEA INTA Paraná, L1-CA) y Jubileo (Lotes:
Urraca L2-U, Biguá L3-B, Colibrí L4-C y Don Miguel L5-DM) indicando en cada caso la ubicación de las muestras tomadas para lavalidación.

Resultados y discusión
Los valores medios de conductividad eléctrica estuvieron comprendidos entre 0.23 y 0.41 mS/cm. La
mayor variación de éstos se detectó en el lote ubicado en la localidad de Oro Verde observándose uncoeficiente de variación de 52.2%, estando los datos concentrados alrededor de la media (tabla 1). En
lo que respecta a los datos estimados por el sensor para esta variable, el rango medio osciló entre
0.12 y 0.42 mS/cm pero con un desvió estándar máximo de 0.1 mS/cm para los lotes de jubileo. Los
valores estimados en el lote de Oro Verde fueron muy inferiores a los determinados en laboratorio,
siendo el máximo cercano al valor medio (figura 2a). El análisis de regresión lineal (figura 2b) indica
que la relación entre estimado y medido es pobre, logrando un R2 de 0.35 y la ecuación depredicción 𝑦 = 0.589 𝑥 + 0.055.
Tabla 1. Medidas descriptivas para las variables concentración de potasio (K), conductividad eléctrica (CE) y pH, analizadas en los
5 lotes evaluados.

CE

pH

K

Lote

n

Sup (ha)

Media

CV*

Sk**

Media

CV

Sk

Media

CV

Sk

L1-CA

30

33

0.23

52.2

-0.12

6.55

8.1

-0.16

0.94

25.0

2.88

L2- U

8

22

0.41

29.7

-0.99

6.62

4.8

-0.74

0.38

23.7

2.37

L3-B

16

100

0.34

14.9

2.28

7.03

1.9

1.1

0.54

8.8

-0.55

L4-C

10

42

0.31

27.3

-0.91

6.99

2.6

-0.96

0.45

19.5

0.49

L5-DM

13

55

0.38

23.9

-0.95

7.11

2.7

-0.14

0.43

16.9

-0.75

*C.V: coeficiente de variación; ** Sk: sesgo

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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a

b

c

e

d

f

Figura 2. Mapa estimado por el sensor SoilOptix para la localidad de Oro Verde (L1-CA) (izquierda) y validación a través deregresión lineal simple incluyendo todos los datos evaluados (derecha) para a) conductividad eléctrica (CE), b) pH c) y potasio (K).

En cuanto al pH, los valores promedio se encontraron cercanos a la neutralidad (6.5 a 7.1) para todos
los lotes evaluados. Los coeficientes de variación fueron bajos, no se detectaron dispersiones demagnitud. Para los valores estimados por el sensor, también los coeficientes de variación fueron
bajos, de 2.7, 3.5, 1.8, 1.6 y 2% para los lotes L1-CA (figura 2c), L2-U, L3-B, L4-C y L5-DM,
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respectivamente. La estimación de pH realizada por el sensor difirió de los valores obtenidos
mediante el muestreo y análisis de suelo, (R2 = 0.03; figura 2d).
Por último, en cuanto al contenido de potasio en suelo, se evidenció que los lotes de la localidad deJubileo presentaron menor variabilidad en la concentración de este elemento y que la distribución delmismo fue levemente asimétrica. En los lotes L1-CA y L2-U, en cambio, los datos estuvieron ubicados
en torno a los valores mayores de K. Estimaciones realizadas por el sensor, reafirman que la mayor
variabilidad se observó en el lote de Oro Verde (figura 2e), mientras que para los lotes restantes elcoeficiente de variación se encontró por debajo de 9%. La validación determinó el mejor ajuste entre
todas las variables analizadas, con un R2=0.6 y una ecuación de predicción 𝑦 = 0.61 𝑥 + 0.26. Este
resultado podría deberse a que el potasio del suelo incluye el isotopo radiactivo K (40) que emite
rayos gamma de principio de funcionamiento del sensor SoilOptix.

Consideraciones finales
El sistema funciona de manera práctica y expeditiva para mapear variables de suelo. Esta evaluación
preliminar sugiere la necesidad de mejorar las calibraciones.
La validación determinó los mejores resultados para el contenido de K, variable relacionada con el
principio de funcionamiento del sensor.

Referencias
Adamchuk, V., Viscarra Rossel, R., Marx, D. & Samal, A. (2011) Using targeted sampling to process multivariate soil sensing
data. Geoderma, https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2011.04.004
Gambaudo, S., Fontanetto, H., Beccaría, G., Boretto, D., Albrecht, J. & Tron, L. (2008) Recuperación de suelos halomórficos
mediante agricultura de precisión. 8vo Curso Internacional de Agricultura de Precisión y 3er Expo de Máquinas Precisas (pp57-61). Manfredi, Ediciones INTA.
Huang, H., Adamchuk, V., Biswas, A., Ji, W. & Lauzon, S. (2018). Analysis of Soil Properties Predictability Using Different On the
Go Soil Mapping Systems. In Proceedings of the 14th International Conference on Precision Agriculture. Montréal. Canada
ISPA (2018) Precision Ag Definition. https://www.ispag.org/about/definition.
Kuang, B., Mahmood, H., Quraishi, M., Hoogmoed, W., Mouazen, A.& Van Henten, E. (2012). Chapter four - Sensing soil
properties in the laboratory, in situ, and on-line. Advances in Agronomy, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-394275-3.00003-1
Mahmood, H.S., Hoogmoed, W.B., & Henten, E.J. (2012). Sensor data fusion to predict multiple soil properties. Precision
Agriculture, 13, 628–645
Paggi, M., Peralta, N., Calandroni, M., Cabria, F., Costa, J. & Aparicio, V. (2013). Identificación de series de suelos mediante el
uso de sensores de conductividad eléctrica aparente en el sudeste bonaerense. Ciencia del suelo, 31(2), 175-188.
Pautasso, J., Albarenque, S., Schulz, G., Kemerer, A., Bedendo, D. & Melchiori, R. (2010). Delimitación de zonas de manejo
mediante variables de suelo y validación para maíz. 9no Curso Internacional de Agricultura de Precisión y 4ta Expo deMáquinas Precisas (pp 207-214). Manfredi, Ediciones INTA

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Rendimientos de maíz a distintas densidades desiembra y su relación con la calidad de sitio a escala delote en el Valle de Lerma.
Valdez Naval, G. *, Aciar, L.M. **, Cáceres Díaz, R. *, Patrese Resina, E.M. ***, Cancinos,
E.M.***., Ledesma, F*.

* Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Salta, Ruta 68,
Km. 172 (4303), Cerrillos, Salta, Argentina. valdeznaval.gabriela@inta.gob.ar. **. Universidad Nacional de Salta.
Facultad de Ciencias Naturales. Cátedra Manejo de suelos y topografía; Edafología. Sede Metán.
****Estudiantes de la carrera de Ingeniería Agronómica. Facultad de Ciencias Naturales. Universidad Nacionalde Salta.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
Los suelos del Valle de Lerma (Salta) presentan procesos de degradación que afectan la calidad edáfica
como consecuencia del excesivo laboreo en el cultivo de tabaco. En los últimos años se registró elcrecimiento de la superficie sembrada con maíz, producto de la intensificación pecuaria.
El rendimiento zonal de granos de maíz es de 5675 kg. ha-1 (MAGyP), resultando no uniformes a escalalote. Esta variabilidad de rendimientos refleja las interacciones de factores bióticos y abióticos, quepueden agruparse en zonas clasificadas como de diferente potencial productivo. Estas zonas permiten
establecer estrategias de manejo para hacer un uso eficiente de los recursos e insumos, para mejorar
el rendimiento alcanzable y la rentabilidad. El paso previo a la elección de estrategias es identificar y
caracterizar la variabilidad. En el Valle de Lerma hay escasos estudios que relacionen los rendimientos
de maíz con la calidad edáfica, para salvar esta deficiencia, en la Estación Experimental Agropecuaria
INTA Salta (24° 53´ 35,68´´ S – 65° 28´ 26,02´´ O), se realizó un ensayo con cuatro híbridos de maíz
sembrados a tres densidades de siembra (38.462; 57.693 y 76.924 plantas ha-1) en tres zonas dediferente productividad. Las zonas fueron identificadas mediante tratamiento digital de imágenes
satelitales (NDVI) y clasificadas como alta (AP), media (MP) y baja (BP) productividad. Se analizaron
diferentes atributos edáficos: morfología del perfil, perfil cultural (% estados delta, Δ), clases texturales(% arena, % limo y % arcilla), materia orgánica (MO), potasio intercambiable (K) y fósforo extractable(P) y en relación al cultivo se midió el rendimiento de granos. El ensayo fue un diseño en bloques
completamente aleatorizados (DBCA), con dos repeticiones por zona. El análisis estadístico consistió
en ANAVA y componentes principales empleando el programa Infostat. Como resultados se observaronen relación a la calidad edáfica entre zonas, diferentes secuencias de horizontes en el perfil: BP=ApBw-2C-3Bb-3Bcb -3Ckb, la zona MP=Ap-B-2Ck-3Ab-3Acb y en AP= Ap-Bw1-Bw2-BC, lo que indica laexistencia de una variabilidad de génesis de suelo. El perfil cultural mostró la presencia de estructuras
Δ en la siguiente proporción BP=83%, MP=50% y AP=73% en los primeros 30 cm. En cuanto a variables
físico-químicas se observaron diferencias significativas en el contenido de limo (p=0.023), arena(p=0.0001), arcilla (p=0.0054), altamente significativas (p<0.0001) para MO y K y, el P (p=0.1507) nofue estadísticamente significativo. Los rendimientos de maíz en función de densidades e híbridos se
relacionaron con la calidad edáfica. El rendimiento promedio de la zona BP=9477 kg. ha-1, MP= 9754
kg. ha-1 y AP=8383 kg. ha-1. Los rendimientos obtenidos no respondieron de la manera esperada a laclasificación de productividad de las zonas, como consecuencia del particular comportamiento de lasprecipitaciones registradas durante la campaña (eventos de menos de 35 mm distribuidos cada 12-15días). Los parámetros edáficos considerados resultaron acordes para caracterizar la variabilidad
espacial. Se sugiere como propuesta a futuro continuar analizando la variabilidad ambiental sumando
otros atributos edáficos, parámetros químicos ligados a la nutrición del cultivo y evaluación deeficiencias.
Palabras clave.
Maíz; zonas productivas a escala de lote; calidad edáfica; rendimiento.

Tratamiento Inteligente de Malas Hierbas a través de ISOBUS
1*Juan LOPEZ-CORREA1, Dionisio ANDUJAR1Centre for Automation and Robotics, CSIC-UPM, Arganda del Rey, 28500 Madrid, Spaind.andujar@csic.es

El número de tecnologías disponibles para la gestión de malas hierbas se ha visto ampliamente
incrementado en los últimos años gracias a la disponibilidad de sensores y métodos para la
detección y clasificación de malas hierbas en los cultivos. A ello se suma el desarrollo denuevos actuadores para el control preciso, nuevas herramientas de adquisición de imágenes yaumento de la capacidad computacional de procesadores informáticos. Esto está permitiendo la
reducción de insumos mediante aplicación diferenciada de productos químicos.
En la agricultura el principal problema asociado a los cultivos son las malas hierbas. El
tratamiento localizado ya sea de manera química o mecánica reduciría significativamente el
impacto de las tareas agrícolas de control. En el proyecto DACWEED desarrollan nuevos
sistemas tecnológicos con aplicaciones agronómicas que permitan minimizar el consumo deherbicidas y maximizar el rendimiento y calidad de las cosechas. El proyecto EIT-Food
DACWEED, es un proyecto europeo que integra la Inteligencia Artificial y aperos inteligentes
controlados por ISOBUS para la mejora en el control de malas hierbas. Así este proyecto integra
tres pilares básicos:
1. Un sistema de sensores para detectar la presencia y composición de estas en cada lugardel campo.
2. Un sistema de apoyo a la toma de decisiones.
3. Un implemento que puede ser controlado para la aplicación del tratamiento.
Las cámaras digitales como sensores y los algoritmos de Inteligencia Artificial han sido
mejorados, proporcionando nuevos métodos y herramientas. En este proyecto se han utilizado
tanto técnicas clásicas de aprendizaje de máquinas (SIFT, Kmeans, Bag of Features, SVM )como así también redes de aprendizaje profundo para la clasificación de malas hierbas en
campo. Para ello se han entrenado modelos de predicción de probabilidades basado en “DeepLearning” como son las redes neuronales de Detección de Objetos (RetinaNet, Faster, YOLO4)
pero en este caso la hemos utilizado para identificación de especies de malas hierbas
problemáticas, incluso para identificar el estado desarrollo que estás presentan. Con ello se
busca lograr un ajuste de dosis de herbicida no solo teniendo en cuenta la especie de mala hierba
sino también su estado de desarrollo. Sabiendo las especies de malas hierbas, sus estados dedesarrollo y plantas de cultivo que se encuentran en un metro cuadrado debajo del aspersor
pulverizador, un Sistema de Apoyo a las Decisiones puede decidir si es económicamente viablerociar ese metro cuadrado o no (basándose en la densidad y composición de las malas hierbas).
Este sistema, a bordo de un tractor, trasmitirá sus órdenes de manera estándar a un equipo detratamiento quimico o mecanico a través de señales de acuerdo al estándar ISOBUS. De esta
manera se desarrolla un sistema completo de detección, toma de decisiones y actuación entiempo real con una solución tecnológica de vanguardia y a un bajo coste que puede funcionar abordo de cualquier tractor comercial. De este modo se dará respuesta a la búsqueda de una
agricultura alternativa reduciendo el aporte de herbicidas. Con ello dar lugar a productos
agrícolas más seguros para el consumidor y el medio ambiente aportando una agricultura mássostenible.
Keywords: Artificial Intelligence, Weed Management, ISOBUS, DACWEED

Automated Vigor Estimation on Vineyards
Maria Pantoja1, Andrés Honeyman Lucchini2, Cecilia Gutierrez3 and David Guerrero1
Computer Science Department, California Polytechnic State University, San Luis Obispo, CA, USA.
mpanto01@calpoly.edu 2 Departamento de Agroindustria y Medio Ambiente, Instituto Profesional
INACAP, Santiago sur, Región Metropolitana, Chile. andres.honeyman@inacapmail.cl 3 Nucitech SPA
cguti@nucitech.cl
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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Estimating the balance or vigor in vines, as the pruning weight or the yield to pruning weight
relation (Ravaz Index), is a useful parameter that growers use to better understand the annual behaviorof the vineyard and to establish specific management instructions in labors like pruning, debriefing, or
budding. Traditionally growers obtain this parameter by first manually weighting the pruned canes during
the vineyard dormant season and later averaging the measurements. Subsequently, during the harvest,
collect the weight of the fruit for the vines evaluated in the first step and then correlate the two measures.
Since this is a very manual and time-consuming task, growers usually obtain this number by just taking
a couple of samples and extrapolating this value to the entire vineyard, losing all the internal variability
present in theirs fields. In this paper we develop a computer vision-based algorithm that is robust todifferences in trellis systems, varieties, and light conditions; to automatically estimate the pruning weightand consequently the variability of vigor inside the lot. The results will be used to improve the way local
growers plan the annual winter pruning, advancing in the transformation to precision agriculture andspecific site management. Our proposed solution doesn’t require to weight the canes, just takegeoreferenced photos of a significant number of plants, creating interpolation maps based in an
automatic estimated pruning weight. This estimated pruning weight is highly correlated with the vigor of
the vineyard and the expected harvest. Results show that we can obtain basically equivalentinterpolation maps between our method and the validation map obtained by manually weighting thepruning weight.

Palabras clave. Precision Agriculture, Machine Learning, Ravaz Index, Vigor Estimation

Introduction
Recent advances in agricultural management have dramatically improved agriculture around the world
with the incorporation of automated process of field data. These advances are partially due to the ability
to adapt to local factors that influence crop yield such as climate, growing region and soil type. As aresult, a wide range of plant densities and training/trellis systems are used by growers to optimize
harvest practices. In viticulture a primary consideration when selecting the proper trellis system is thevine vigor. Highly vigorous vines require larger trellising systems, more space or a de-vigoratingrootstock compared to low-vigor vines. Traditionally the vigor or also known as the vine balance value,is estimated using the RAVAZ Index [8], obtained by growers and researchers by manual weighing thepruning during the dormant state and correlating it to the harvest weight (around six months after
pruning). Since the pruning happens at specific times, for example in California is in February and Chilein July, growers can only get a first estimate of these values after the pruning months. Another problem
with this method is that it requires expensive manual labor, since to be effective many samples needs
to be taken in different areas in the vineyard to capture all variations naturally occurring on every
vineyard and therefore allow the management techniques to adapt to these variations.

Previous WorkOne of the main challenges being studied by the scientific community in viticulture is early yieldprediction. To obtain this value directly from images we need to do accurate segmentation of the vine.
Tree segmentation is particularly difficult since trees usually contain lots of texture, the pixels colors of
the background are like the foreground and usually grow in close groups, so it is difficult to differentiate
where one tree ends. There are several papers that study tree segmentation. In [3] it is presented asolution for tree segmentation from a complex scene. The proposed algorithm is mainly composed of apreliminary image segmentation, a trunk structure extraction, and a leaf regions identification process.
In [4], a trunk and branch segmentation method were developed using Kinect V2 sensor and deeplearning-based semantic segmentation. Kinect was used to acquire point cloud data of the tree canopies
in a commercial apple orchard. Depth and RGB information extracted from the point cloud data wereused to remove the background trees from the RGB image. Then trunk and branches of the tree thatshares the common appearance and features were segmented out using a convolutional neural network(SegNet) with an accuracy of 0.92. In [6], to obtain three-dimensional information of the apple branchobstacle, the binocular stereo vision localization method for apple branch obstacle is proposed. There
are also several research areas in agriculture that are using computer vision techniques in general toboost productivity of different crops, [1]. There are several papers discussing Deep Learning (DL)implementations in semantic segmentation [9] where every pixel in the image gets a category label
without differentiating between different objects of same category, and instance segmentation [2] wherea segmentation of each object in the image is created. In our specific problem we do need instancesegmentation since we take the images with only one tree on them. There are other implementations
that use LiDAR and Ultrasound to capture the depth maps so is easier to segment the canes, but wewanted to keep the technology needed simple so is easily adapted by farmer.

Methodology
In this study rather than using manual methods to estimate vigor that require intensive labor we use
algorithms based on computer vision. In our solution we will take images with a “regular” smart mobile
phone camera and then perform image segmentation to evaluate in-situ the weight of the canes fromthe segmentation.Our method has several advantages over the methods currently in use. First, it doesn’t
destroy or affect the plant in anyway, and second, results will be available immediately after taking thepicture. Since almost everybody has a smart phone with a camera and also a geoposition reciever inside
the same smart phone, growers will be able to take a picture of the vine and get immediate feedback
with the expected vigor for the plant without the need for expensive equipment. This will allow us tocreate specific vigor maps, that can be used to adapt the local conditions of their vineyards to specificmanagement and improve not only production but also the quality of the grapes harvested (Figure 1).

Figure 1. On-Site Vigor Estimation and Vigor Maps.

As it can be seen in Figure 2, when we capture the images with the phone, the background pixels containvery similar color pixels to the vine we are trying to segment, which makes the background subtractiondifficult. Initially, to make sure we have reliable results and to be able to do validation, we took two
pictures of each of the vines in the vineyards. One picture with a white background (Figure 3), and asecond picture without the background. We did also obtain the pruning weight of each of thephotographed vines manually.

Figure 2. Original Image taken on the Vineyard

In our proposed research we don’t use expensive equipment, our experience with farmers especiallythe smaller ones are that they don’t buy expensive or complicated software. We did talk to several local
farms to perform validation of our research on real commercial locations, and they are very enthusiastic
about the idea of being able to use their phones to obtain variability maps.

Figure 3. Vine Segmentation with artificial white background A) No Background B) With backgroundSegmentation with artificial background
These pictures with artificial background are clearly easier to segment since they have a big contrast
between the vine and the artificial background. Nevertheless, since the pictures are taken outside withvariable light conditions the solution was not as simple as just doing color segmentation, since weneeded to first erase some of the shadows, poles and different artifacts that produce inaccurate results.
After applying a histogram color correction to the original image, we then apply watershed [5]segmentation. Results can be seen on Figure 4, and with more details in Section Results.

Figure 4. Vine Segmentation with artificial white background A) Original B) Segmentation

The accuracy of these segmentation compared with the manual weight is high but there is an obvious
problem with this approach, it requires an artificial background which is at the very least inconvenient
since needs two people to get pictures. The results have high accuracy, the problem with this method isthat requires two people taking the images, one holding the artificial background and another taking
images. We do want to also make the creation of the maps as easy as possible to the grower so in thenext section we explore how to do the same but without the artificial background.

Segmentation without artificial background
Deep Learning solutions for image segmentation have been extensively studied in the past years, forapplications that range from skin cancer detection to autonomous cars. There are several well know
segmentation’s models that are open source and free to use. We tested Mask R-CNN [2], thesegmentation mask produced overestimated the cane weights significantly and was too rough of asegmentation to even be of any use.

Figure 5. A) Original B) Depth Map Calculated with Disparity or Depth Sensor C) Trimap

The problem is that tree branches are difficult to segment since background pixel color are very similar
to the foreground. We need a more accurate segmentation like the ones used for image matting and inparticular the solution proposed in [10], with the model composed of two parts. The first part is a deep
convolutional encoder-decoder network that takes an image and the corresponding trimap (image withjust three colors, background, foreground, and border) as inputs and predict the alpha matte of the image(Figure 5). The second part is a small convolutional network that refines the alpha matte predictions of
the first network to have more accurate alpha values and sharper edges.
To be able to use this solution for segmentation we need to obtain the trimaps of the vines. Since wehave a self-imposed limitation of only using smart phones to obtain the images, to create these trimaps
we will use the depth map sensors that comes with most smart phone’s cameras (for more info on thiswe have our full paper [11]). We set the phone resolution to 768*1024 pixels and take images in portrait
mode (saving the depth information automatically).

Results
To validate our proposed computer vision implementation, for every image of the vine taken on the fieldwith the smart phone, we collected GNSS location, and the manually obtained pruning weight. To obtain
this data we did follow the pruning crew in the vineyard taking images before they pruned it and collecting
and weighting the canes of each vine after pruning. We did use QGIS [7] software to create the pruning
weight interpolation (IDW included with QGIS) maps for the entire vineyard. These maps are key inprecision agriculture since they present a visualization of the data collected simplifying the identificationof different variability areas (in our case pruning weight). These maps can later be used by the production
manager or viticulturist to apply different management instructions for the distinct areas and to easily
compare different years production methods effects on the vineyard. In this project we first create theinterpolation map using the manual pruning weights, in Figure 6a. In this map we can see two very
different areas in the vineyard, the top right one (lower forecast production) and the rest (higher forecast
production); this difference may be due to soil variability. We want to make clear that in this project weare not giving or evaluating the reason for the difference in areas; we leave this part for a future project
where we will also take samples of soil and other data. The main goal of the project is to create the map
automatically and faster than the traditional (manual) way. Therefore, validation for our project consistof providing and equivalent map to the one shown in Figure 6 a) manual data, and as can be seen in
Figure 6c) the map created automatically by the algorithm is equivalent to 6 a). We provide also a second
map 6 b) which is created by giving just a visual score to each image, we wanted to make sure thevariability on the map can be obtained just by visual inspection, if not any computer vision algorithm will
be flawed but all three maps are equivalent which proves our approach is valid. Full data tables can befound in [11].

Figure 6 a) Pruning Weight Manual Evaluation b) Visual c) Automatic1

All the vineyard that we collected data from are commercial facilities and they have some inconsistencies
like pruning modifications due to specific vine problems (wood disease), sometimes they leave cordonsand sometimes they take out entire branches instead of just the new growth canes. These doesn’t mean
the segmentation is wrong, the differences are due to the automatic segmentation only measuring theweight of new growth while manually the pruning crew will sometimes take more than weight of the vine.
We collected this year data from other areas but due to COVID-19 restrictions we did miss some areas,
we are processing more data, we do expect that if the phone used to take the images is same, themethod will work fine on different farms, since we are robust to difference in lights and terrain. In the
future we will make sure it also works with different phones and the difference on camara sensors on
them.

Referencias

K. Divilov, T. Wiesner, P. Barba, L. Cadle-Davidson, and B.I. Reisch. “Computer Vision for High Throughput quantitative
phenotyping: A case study of grapevine downy mildew sporulation and leaf trichomes”. Phytopathology, 107(12):1549-1555,
2017
K. He, G. Gkioxari, P. Dollar, and R Grishick. Mask R_CNN. CoRR, abs/1703.06870,2017

W. Ji, X. Meng, Z. Quian, B. Xu, and D. Zhao. “Branch Location Method Based on the Skeleton Feature Extraction and Stereo
Matching for Apple Harvesting Robot”. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2018.
J. Kirchener. “Automatic Image-Based Determination of Prunning Mass as Determinant for Yield Potential in Grape Vine
Management”. Journal of Science Food Agriculture, 94, 2017
A. Kornilov and I Sefanov. “An Overview of WaterShed Algorithm Implementations” Jorunal of Imaging, 4:123, 10 2018
Y. Majeed, J Zhang, X Zhang, L. Fu, M. Markee, Q. Zhang, and M. Whiting. “Apple tree trunk and branch segmentation forautomatic trellis training using convolutional neural networks based semantic segmentation” IFAC-Papersonline, 51, 2018.
QGSIS Development Team. QGSIS Geographic Information System. Open Source Geoespatial Fundation, 2009
L. Ravaz, Sur la brunissure de la vigne. Les Comptes Rendus de L’Academie des sciences, 136:1276-1278, 1903
C Teng, Y Chen, W Hsu. “Tree Segmentation from an image”. Proceedings of the IAPR Conference on Machine Vision
Applications, 2005
N. Xu, B. Price, S. Cohen, and T Huang “Deep Learning Matting”, CoRR. Abs/173.03872,2017
M. Pantoja, A. Honeyman and D. Guerrero-Pantoja “Automated Vigor Estimation on Vineyards Using Machine Learning”.
CARLA High Performance Computer Conference Latin America , September 15-18, Cuenca, 2020.

Respuesta del actuador hidroneumático Twin Force sobre
calidad de siembra en el cultivo de maíz (Zea maíz L)
Fernando M Scaramuzza; Diego D Villarroel; Silvia M Olivo
INTA EEA Manfredi, Ruta 9 Km 636, Manfredi, Córdoba, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Una buena calidad de siembra es aquella donde la diferencia entre la cantidad de plantas
posibles de obtener y las emergidas es mínima, la separación (plano horizontal) y profundidad (planovertical) entre ellas es uniforme y el tiempo transcurrido para emerger es el mínimo. El objetivo deltrabajo fue evaluar el efecto de la velocidad y profundidad de siembra sobre la distribución espacial endiferentes planos y su impacto en el rendimiento final, con dos sistemas de estabilización de cuerpo desiembra directa, resorte (R)y twin force (TF) en la siembra de maíz. La siembra se realizó el 22 dediciembre de 2020 con una sembradora de siembra directa AGROMETAL con seis cuerpos
equipados con R y TF con una densidad de siembra de 65 mil plantas/ha. Se utilizó un diseño
completamente aleatorizado con arreglo factorial con tres repeticiones. Los factores fueron: tres
velocidades de avance, 6, 9 y 12 km/h y dos sistemas de estabilización de cuerpo de siembra, dos
niveles; R y TF. Se determinó la distancia entre plantas y su coeficiente de variación. Según norma
ISO 7256/1, cada individuo se clasificó de acuerdo a si está separado por distancias consideradas
como Aceptable (A), Dobles (D) o Falla (F). La mejor calidad de siembra para R y TF en el planohorizontal y vertical se logró a 6km/h, disminuyendo conforme se incrementó la velocidad de avance,
siendo esa caída más marcada en R que en TF.

Palabras clave. calidad de siembra; velocidad de avance; sistema de estabilización.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
En maíz (Zea mays, L.) el efecto de la desuniformidad de plantas sobre el rendimiento del cultivo estáasociado a la disponibilidad de recursos por planta (Vega y col., 2001). En este sentido, el éxito deuna buena siembra será aquella donde la diferencia entre la cantidad de plantas posibles de obtener ylas emergidas es mínima, la separación (plano horizontal) y profundidad (plano vertical) entre ellas es
uniforme y el tiempo transcurrido para emerger es el mínimo (Maroni y Gargicevich 2006). Vélez y col.
(2013) evaluando dos sistemas de copiado de terreno (resorte e hidroneumático) y dos profundidadesde siembra (3 y 6 cm) encontraron que el sistema hidroneumático en siembras a 6 cm de profundidad,
presento un mayor rendimiento y mejor calidad de siembra tanto en el plano horizontal como vertical;
sin embargo, se desconoce el impacto sobre la calidad de siembra y en consecuencia el rendimientoque se podría lograr a mayores velocidades de siembra (i.e. 9-12 km/h).
El objetivo del ensayo fue evaluar el efecto de la velocidad y profundidad de siembra sobre la
distribución espacial en diferentes planos y su impacto en el rendimiento final, con dos sistemas deestabilización de cuerpo de siembra directa, resorte y twin force, para un determinado material
genético de maíz, en secano y siembra de segunda.

Materiales y Métodos
La siembra se realizó el 22 de diciembre de 2020 y se utilizó una sembradora de siembra directa
AGROMETAL de 12 cuerpos a 52 cm de distancia con 6 cuerpos equipados con Resorte Tradicional(R) y 6 con actuadores hidroneumáticos Twin Force (TF). La sembradora se equipó con Tecnología Hi
Rate Plus, se utilizó un tractor New Holland T7 215 de 191 CV equipado con pantalla Intelview IV,
piloto automático y señal correctora Center Point. Se utilizó el híbrido P2089 VYHR con una
profundidad de siembra propuesta de 5 cm y una densidad de siembra de 3,4 semillas/metro o 65
semillas/ha. El cultivo se mantuvo fertilizado.

Diseño experimental y análisis de datos
Se utilizó un diseño completamente aleatorizado con arreglo factorial con tres repeticiones. Los
factores evaluados fueron: velocidad de avance, con tres niveles; 6, 9 y 12 km/h y sistema deestabilización de cuerpo de siembra, dos niveles; Resorte (R) y Twin Force (TF). Las variables
evaluadas se analizaron estadísticamente con el software Infostat y las comparaciones múltiples post
hoc fueron ajustadas, en el caso de haber sido necesario, mediante el método HSD de Tukey.
Fijándose un nivel de significancia de α = 0,05.

Distancia Entre Plantas y profundidad de siembra
En cada uno de los tratamientos evaluados, se cuantificó el número de semillas y su ubicación en 15
metros lineales de surco. Se evaluó la profundidad de siembra en 5 metros lineales de surco.

Determinaciones
Variables Explicativas por individuo
Distancia Entre Plantas (DEP): En función de las distancias que la separan de sus dos vecinas en lalínea de siembra y de los criterios de la norma ISO 7256/1, cada individuo se clasificó de acuerdo a siestá separado por distancias consideradas como Aceptable (A), o Dobles (D) o Falla (F).

Variables Explicativas por unidad de áreaCoeficiente de Variación de la separación entre plantas (CV): es igual al desvío estándar de esa
muestra dividido por la media y multiplicado por 100. En función a la norma ISO 7256/1 se calculó el
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

Página | 2Índice de Semillas aceptablemente sembradas (A): esta medida de uniformidad en la distribución desemillas considera como A a toda aquella semilla ubicada en el surco a una distancia comprendida
entre 0,5 Xref y 1,5 Xref, siendo la distancia de referencia (Xref) la DEP teórica entre semillas. Índice deDuplicaciones (D): Es el porcentaje de semillas ubicadas a distancias menores a las 0,5 Xref. Índice deFallas (F): Corresponde al porcentaje de semillas ubicadas a distancias superiores a las 1,5 Xref

Resultados y Discusión
Variables explicativas por individuo. Distancia Entre Plantas
Todos los tratamientos presentaron una DEP superior a la teórica (> 29 cm) y se detectó una
interacción (velocidad*sistema de estabilización) significativa (p= 0,04) para la variable DEP. Con
velocidades de siembra de 6 y 9 km/h los sistemas de estabilización R y TF no presentarondiferencias en DEP (31 cm) mientras que con velocidades de siembra de 12 km/h el sistema TF
presento menor DEP que el sistema de R (33 vs 34 cm).

Variables Explicativas por unidad de área.
Coeficiente de Variación
En el Grafico 1, se observa que el CV aumentó conforme la velocidad de siembra se incrementa,
presentando valores promedios para ambos sistemas de estabilización de CV de 29 y 37% para 6 y 9km/h respectivamente. Mientras que, a 12 km/h el sistema R presentó un CV mayor a TF (47 vs 43).

Grafico 1: Coeficiente de Variación (C.V.) de la trasmisión (%) de dos sistemas de estabilización de cuerpo. Twin Force: TF (barragris) y Resorte: R (barra blanca), para tres velocidades de siembra: 6, 9 y 12 km/h; a una densidad de siembra de 65 mil semillas/ha.
Letras distintas denotan diferencias significativas entre los sistemas de transmisión y densidades evaluadas (p<0.05) Ensayo
realizado en la EEA INTA Manfredi, campaña 20/21.

Índice de Semillas sembradas Aceptables, Fallas y Dobles
En las condiciones evaluadas, la mejor calidad de siembra (90%) para TF y R se logró a una
velocidad de 6 km/h (Gráfico 2a) con un porcentaje de fallas totales y dobles de 7 y 3%
respectivamente (Gráfico 2b)
Ahora bien, si se realiza la comparación en relación a la mejor calidad de siembra se observa que; a 9km/h la calidad de siembra para ambos sistemas estabilizadores disminuye en un 4%; mientras que, a
12km/h, la misma cae en un 11%, y R disminuye 18% (Gráfico 2a). Lo anterior se pudo asociar a que;para 12 km/h en los dos sistemas de estabilización el aumento de fallas fue más del doble; 21 y 16%
para R y TF respectivamente. A 9 km/h el porcentaje de fallas, para ambos sistemas fue de 9% y las
duplicaciones 5 y 3% para R y TF respectivamente (Gráfico 2b).
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Grafico 2: (a) Calidad de siembra expresada en porcentaje de aceptables (%) y (b) porcentaje fallas totales y duplicaciones de la
media de la distribución de plantas emergidas de dos sistemas de estabilización de cuerpo. TF: Twin Force (circulo blanco), R:
Resorte (cuadrado gris) para tres velocidades de siembra: 6, 9 y 12 km/h; a una densidad de siembra de 65 mil semillas/ha. Ensayo
realizado en la EEA Manfredi, campaña 20/21.

Profundidad de siembra
En el Grafico 3 se observa la frecuencia relativa expresada en porcentaje en función a los diferentes
intervalos de clases generados para los sistemas de estabilización R y TF para cada velocidad deavance.

Gráfico 3: Frecuencia relativa (%) en función al tamaño de clases de la profundidad de siembra (mm) para dos sistemas deestabilización de cuerpo. TF: Twin Force (barra gris), R: Resorte (barra blanca) y tres velocidades de siembra: 6, 9 y 12 km/h; a una
densidad de siembra de 65 mil semillas/ha. Ensayo realizado en la EEA Manfredi, campaña 20/21.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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A una velocidad de siembra de 6 km/h, en ambos sistemas de estabilización el 78% de las semillas
se encontraban a una profundidad óptima es decir entre 5 y 7 cm; a 12 km/h dichos porcentajes
disminuyeron pasando a 72 y 65% para el sistema TF y R respectivamente. A 9 km/h con R y TF el 64
y 70% de las semillas se encontraban entre 5 y 7 cm, sin embargo, en TF de ese 70% el 40% de lassemillas se encontraban entre 6,5-7 cm de profundidad, esto indicaría una mayor uniformidad en la
profundidad de siembra. A medida que la velocidad de siembra se incrementó, la performance delsistema de estabilización TF logró mayor uniformidad en la profundidad de siembra, generando una
siembra a un rango de profundidad más acotado, siendo este más notorio a 9 respecto de 12 km/h
(Grafico 3).

Conclusiones
Con respecto a la calidad de siembra en el plano horizontal:
 La mejor calidad de siembra R y TF se logró a 6 km/h con 90% de aceptables. Para ésta velocidad
las fallas totales fueron de 10%.
 A 9 km/h los valores aceptables de R y TF se encontraron en 85 y 87% respectivamente. Para esta
velocidad las fallas totales fueron de 15% para R y 13% para TF.
 A 12 km/h los valores aceptables de R y TF se encontraron en 74 y 80% respectivamente. Para esta
velocidad las fallas totales fueron de 26 y 21% respectivamente.
Con respecto a la calidad de siembra en el plano vertical, el porcentaje de semillas encontradas en la
profundidad óptima (5 y 7 cm) de siembra fue de: 78% de las semillas en R y TF para la velocidad de 6 km/h.
 64 y 70% de las semillas en R y TF para la velocidad de 9 km/h.
 65 y 72% de las semillas en R y TF para la velocidad de 12 km/h.

Agradecimientos
El presente trabajo pudo ser realizado gracias al aporte de la empresa Agrometal, New Holland y la
Cooperadora de la EEA INTA Manfredi. Se agradece la colaboración de los Ings. Agrs. Diego Mathier,
Marcos Bragachini, Santiago Tourn, Pablo Abatte y el apoyo técnico de Víctor Oscar y Claudio
Ovando.

Referencias

D'amico, J. P. (2012) Desuniformidad de distribución espacial: Caracterización de su impacto sobre el rendimiento de maíz
(Zea mays L.) (Doctoral dissertation, Universidad Nacional de La Plata) 39 p.
Iinternational standard for organization. ISO 7256/1. Sowing equipment - Test methods - Part 1: Single seed drills(precicion drills). Suiza: International Standard for Organization. 1984.
Maroni J.; Gargicevich A. (2006) Consideraciones para lograr una siembra de calidad: El caso Maíz. Programa decapacitación técnica y transferencia de Tecnología Argentina – Venezuela Modulo de Capacitación Siembra y
Sembradoras Pergamino.
Vega, C. R. C.; Andrade, F. H.; Sadras, V. O.; Uhart, S. A.; Valentinuz, O. R. (2001) Reproductive partition and set
efficiency in sunflowers, soybean and maize. Field Crop Res. 72: 163-175.
Vélez, J., Méndez, A.; Villarroel, D.; Scaramuzza, F.; Bragachini, M. (2013) Evaluación de sistema de copiado del terreno
con carga constante hidroneumático respecto al tradicional resorte convencional en paralelogramo de sembradora degrano grueso Argentina. Curso Internacional de Agricultura de Precisión. 12. 2013 07 17-19, 17 al 19 de julio de 2013.
Manfredi, Córdoba. AR.

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Campero Fertilizadoras. App utilitaria para regulación defertilizadoras por proyección
D´Amico, J.P.1; Micheleto, M.2; Eggly, G.2 Crocioni, S.
EEA-INTA Hilario Ascasubi. Buenos Aires. Argentina; 2Departamento de Ingeniería Electrónica yComputadoras Universidad Nacional del Sur. CONICET. Bahía Blanca. Buenos Aires. Argentina.

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
El uso de fertilizantes es creciente en la agricultura desde hace décadas. En Argentina, el uso deproductos nitrogenados sólidos aplicados con máquinas de proyección está generalizado. La grandifusión se sustenta en un aceptable equilibro entre el costo del producto, la capacidad de trabajo delas máquinas, y la eficiencia en el uso de los nutrientes por parte de los cultivos. Recientes estudios
muestran que la correcta calibración de los equipos puede reducir a la mitad la irregularidad dedistribución de fertilizantes granulados. Estas mejoras pueden llegar a generar un incremento en el
rendimiento del cultivo de hasta 8% en maíz y hasta 28% en trigo. El alto impacto en el resultado delproceso productivo requiere una mayor atención en la calidad de aplicación. Las acciones que
contribuyan a facilitar la adopción de buenas prácticas de fertilización contribuirán directamente a lasustentabilidad y competitividad del sector. En este contexto, la tecnología de los dispositivos móviles
es una gran base para el desarrollo de herramientas simples de apoyo para la agricultura. El
alistamiento y control de las fertilizadoras, es una tarea fundamental para el éxito de la labor que
requiere llevar adelante el procedimiento adecuado, realizar cálculos y comprobaciones con cierto nivel
de complejidad. A fin de promover la calibración y verificación de los equipos, brindando herramientas
para realizarla, se desarrolló una App que cuenta con tres utilidades principales. La primera permite
establecer la dosis efectiva de fertilización en base al registro del aforo de descarga de producto. La
herramienta brinda la posibilidad de realizar esta determinación en base a una distancia conocida; o untiempo conocido de descarga y a la velocidad de avance establecida. La segunda utilidad brinda lasherramientas para ajustar el ancho de labor siguiendo los criterios normalizados para la evaluación deestos equipos. Inicialmente determina con exactitud cuál es el perfil de distribución a partir del peso delmaterial recolectado en las bandejas. Luego permite realizar ajustes en el ancho de labor indicando la
dosis ajustada expresada en Kg/ha y el nivel de uniformidad de aplicación expresado en coeficiente devariación. Los resultados obtenidos se presentan en valores numéricos y en un gráfico. La tercera
utilidad es el cálculo de la cantidad de producto para cada aprovisionamiento de la máquina y la cantidad
total para realizar la aplicación en un área determinada. A medida que el usuario va completando lasetapas, los resultados generados se pueden compilar en un reporte sistematizado que se almacena en
el dispositivo. Para el desarrollo de esta aplicación se optó por un modelo hibrido, que combina
componentes nativos con tecnologías de desarrollo web, lo que permite que el código fuente de loscomponentes de las aplicaciones con interacciones gráficas y de las librerías de cálculo implementadas,
puedan reutilizarse para un amplio espectro de sistemas operativos e incluso permite a la aplicación
ser alojada en sitios web para que sea accesible vía online. Campero fertilizadoras está disponible en
GooglePlay

Palabras clave. Regulación de fertilizadoras. Fertilización. Calidad de aplicación de fertilizantes.

DISEÑO DE UNA RED DE DRENAJE SUPERFICIAL EN
UN HUERTO DE PALTOS UTILIZANDO UN MODELODIGITAL DE TERRENO Y SISTEMAS DE INFORMACIÓNGEOGRÁFICA
Mario Alegria Ayala1
1.- malegria@avoamerica.com Departamento Técnico, Avoamerica, Santiago, Región Metropolitana,Chile.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
Una de las causas principales del decaimiento en vigor, pérdida de rendimientos y afectación
fitosanitaria en huertos de palto (Persea americana Mill.) es la asfixia radicular generada por un mal
drenaje del suelo, un manejo inadecuado del riego o problemas de evacuación de las aguas lluvias.
Los drenajes y el riego son las herramientas más utilizadas de la civilización humana para habilitar
tierras, permitir el desarrollo de los cultivos e intensificar y diversificar la agricultura. El objetivo de este
trabajo fue diseñar una red de drenaje superficial en un huerto de paltos con problemas de drenaje enla zona de Bucalemu, Santo Domingo, Región de Valparaíso, Chile. Para el diseño de la red de drenaje
se utilizó como insumo un modelo digital de terreno (DTM) realizado con un vehículo aéreo no tripulado(UAV) emparejado a una antena RTK (Real Time Kinematic Positioning). La red de drenaje superficial
se simuló mediante el método de Dirección de flujo Determinístico de 8 nodos (D-8) con los softwares
SAGA GIS y QGIS. De las líneas simuladas, se seleccionaron aquellas que tuvieron superposición con
zonas anegadas o debilitadas en vigor. Las líneas de drenaje seleccionadas fueron rediseñadas en
QGIS con una geometría del tipo Random, disminuyendo tanto el número de quiebres de las líneas
como el número de plantas a eliminar en la ejecución de la red. Las líneas (zanjas) diseñadas fueron
cargadas al software Qfield para realizar el trazado en terreno y se ejecutaron mediante el método delPerfil, para minimizar el movimiento de suelo y evitar la construcción de badenes.
De una simulación de 54666 líneas de drenaje, se ejecutaron 117 en una superficie de 132 hectáreas,a una razón de 1 línea de drenaje por cada 1.13 hectáreas. El diseño de la red de drenaje superficial

con la metodología aplicada fue rápido, de bajo costo y una herramienta eficaz tanto para drenar el
exceso de aguas lluvias como para corregir los problemas de micro relieve acumulados desde laplantación a la fecha. Durante los fenómenos de precipitación registrados después de la realización delos drenajes, las zonas trabajadas no presentaron acumulación de agua, demostrando que el diseño
cumplió con su objetivo de eliminar los excesos de aguas lluvias.

Palabras clave. Modelo digital de terreno, Drenaje agrícola, Palto, Sistema de Información
Geográfico, Asfixia radicular, agricultura de precisión, SAGA, QGIS, Drenaje superficial.

Uso de plataforma Web para la gestión de datos
Kemerer, Alejandra1,2, Melchiori, Ricardo1;
INTA EEA Paraná, Ruta 11 Km 12,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 2Facultad de Ciencias
Agropecuarias, UNER, Ruta 11 Km 10,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La oferta de tecnologías de agricultura digital en el mercado global, también denominadas
4.0, se ha incrementado considerablemente en los últimos años. La falta de especialización para el uso
de tecnologías es una de las limitantes mencionada de manera reiterada entre los usuarios finales. Las
plataformas Web hoy permiten subsanar en gran parte este inconveniente. El objetivo del trabajo fue
evaluar la utilidad de la plataforma Web de Auravant para el monitoreo de los cultivos del campo
experimental de la EEA Paraná del INTA. En la plataforma se digitalizaron los lotes del campo de la
EEA Paraná del INTA y se está realizando el monitoreo de ensayos de manejos por ambientes,
evaluando la evolución de los cultivos a través de índices espectrales. Se presentan dos ensayos, unensayo en franjas para evaluar cultivares de soja tolerantes a carbonatos atravesando suelos condiferente Índice de Productividad Específico para Soja y áreas localizadas con presencia de carbonatos
y un ensayo de refertilización variable por ambientes en trigo utilizando la extensión N-INTA disponible
en la plataforma. Se utilizaron índices espectrales disponibles en la sección Estado del cultivo para
evaluar la evolución temporal y espacial de los mismos. Se ha demostrado la utilidad de la plataforma
Web para el seguimiento de la evolución de los cultivos y ensayos de campo. La misma es de uso
sencillo y práctico por lo que se comprueba es una herramienta adecuada para usuarios finales sin
adiestramiento en el manejo de datos espaciales.

Palabras clave.
Agricultura digital, imágenes satelitates, monitoreo de cultivos, manejo por ambientes.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La oferta de tecnologías de agricultura digital en el mercado global, también denominadas 4.0, se ha
incrementado considerablemente en los últimos años, con valores que rondan el 10 al 12% (Birner etal., 2021). Dichas tecnologías han puesto al alcance de los usuarios finales estrategias amigables parael manejo y gestión de la información (Eichler Inwood y Dale, 2019; Shepherd et al, 2020). La amplia
disponibilidad de plataformas Web ha permitido facilitar el acceso a imágenes satelitales que permiten
el monitoreo de la evolución de los cultivos, gestionar y aplicar prácticas de agricultura de precisión.
Este contexto favorable ha determinado que en Argentina el incremento en el uso de plataformas Web
superara el 35% entre los años 2013 y 2018 y que el 80% de los usuarios de agricultura de precisión
utilice imágenes satelitales (Melchiori et al., 2018).
La falta de especialización para la gestión de datos, entre ellos los satelitales, fue una de las limitantes
detectadas en encuestas (Melchiori et al., 2013, 2018), situación resuelta en gran medida por las
plataformas web. Las herramientas y su potencial crecen rápidamente y por tal motivo, desde laEstación Experimental Paraná del INTA se pretende mostrar las posibilidades de aplicación de las
plataformas Web para la gestión de datos en lotes de producción y el monitoreo y seguimiento de laevolución de lotes comerciales y experimentos con distintos cultivos. El objetivo del trabajo fue evaluar
utilidades de la plataforma Web de Auravant (https://auraview.auravant.com/) para el monitoreo dedistintas situaciones productivas en el campo experimental de la EEA Paraná del INTA.

Materiales y Métodos
Se digitalizaron todos los lotes del campo experimental y del campo anexo de la EEA Paraná del INTA
en la plataforma Web de Auravant (figura 1). Se realiza el monitoreo de cultivos comerciales y deensayos de manejos por ambientes evaluando la evolución de los cultivos a través de índicesespectrales.

Figura 1. Distribución de los lotes del Campo Principal y Campo Anexo de la EEA Paraná del INTA visualizados en el entorno de laPlataforma Web de Auravant

Manejo por ambientes en el cultivo de soja
En el lote 11-12 del campo anexo (-31.83033; -60.54758) se está llevando a cabo un ensayo en franjas
atravesando suelos con diferente Índice de Productividad Específico para Soja (IPESj). El IPESj es uníndice que representa en base a una escala porcentual la potencialidad productiva de los suelos acordea los requerimientos del cultivo (Tasi, 2009). Se conducen experimentos para evaluar la tolerancia dedistintos cultivares de soja a condiciones de suelo estresantes para el cultivo. El área evaluada abarca
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zonas localizadas con elevado pH y contenidos de carbonatos (figura 2). Se evalúan cultivares (cv1:
60E60 y cv2: y 62R63 del semillero Don Mario) seleccionados de ensayos anteriores por presentar
distinto grado de tolerancia a la presencia de carbonatos en el suelo. El ensayo se sembró el 6 dediciembre de 2021. Se utiliza el módulo Evolución del cultivo disponible en la plataforma para evaluar
los cambios en el cultivo a través de índices espectrales, así como también el monitoreo con imágenes
HD, disponibles a pedido en la plataforma.

Figura 2. Disposición de un ensayo en franjas para evaluar cultivares de soja en el lote 11-12 del Campo Anexo de la EEA Paranádel INTA. Visualización sobre el mapa de índices de productividad específicos para soja. Los círculos rojos indican el área conpresencia de carbonatos.

Manejo por ambientes en el cultivo de trigo
Mediante la extensión N-INTA disponible en la plataforma, que utiliza datos de NDVI de imágenes
satelitales, se realizó la prescripción variable de re fertilización nitrogenada para el cultivo de trigo en ellote 5C del campo principal, considerando un rendimiento máximo de 5000 kg/ha y una eficiencia de
uso del fertilizante del 50%. Las dosis prescriptas y su distribución se muestran en la figura 3, todo elprocedimiento se gestionó desde la plataforma en el módulo Mis Mapas. La re fertilización se realizó
en el estadio de primer nudo del cultivo, el 5 de agosto de 2021. Se realizó el seguimiento del cultivo
en diferentes fechas evaluando los cambios temporales en el NDVI y el valor medio del lote medianteel módulo Evolución del cultivo.

Figura 3. Ambientes y prescripción variable de N en trigo generada en base a la extensión N-INTA disponible en la plataforma. A laderecha se presentan fotografías de la fertilización variable.

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Resultados
Manejo por ambientes en el cultivo de soja
Los cultivares de soja han mostrado una evolución acorde a las condiciones ambientales de lacampaña. Se puede observar el incremento en biomasa y cobertura del cultivo visualizado en laplataforma en la sección Estado de cultivo, a través de índices espectrales. Tanto NDVI como MSAVI
muestran una evolución similar a través del tiempo, con valores mayores para el MSAVI respecto al
NDVI en todas las fechas (figura 4). Se puede visualizar claramente cómo las áreas con mayores
presencias de carbonatos presentan en todos los casos menor cobertura del cultivo.

Figura 4. Evolución temporal del valor medio para los índices NDVI y MSAVI disponible en el módulo Estado del cultivo de laplataforma (imagen superior izquierda). Las imágenes inferiores muestran la distribución de los índices NDVI y MSAVI para tres
fechas, 29 de diciembre de 2021 (a); 11 de enero (b) y 22 de enero de 2022 (c). La fotografía muestra el estado del cultivo en un
sector con presencia de carbonatos.

Manejo por ambientes en el cultivo de trigo
En la plataforma se pudo observar la evolución de los valores de NDVI para el cultivo de trigo previo ypost fertilización. En el mes de septiembre, los valores de NDVI alcanzaron el máximo, mostrando
escasa variabilidad a nivel intra-lote. El rendimiento del cultivo fue elevado, superando el máximo
esperado en una proporción extensa del área del lote (figura 5).

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Figura 5. Evolución del NDVI durante el ciclo de crecimiento del cultivo de trigo: la imagen superior izquierda muestra el valor
medio del lote, las figuras de la línea inferior representan la distribución espacial de los valores de NDVI. A la derecha se visualiza
el mapa de rendimiento del cultivo.

Conclusiones
Se ha demostrado la utilidad de la plataforma Web para el seguimiento de la evolución de los cultivos
y ensayos de campo. La misma es de uso sencillo y práctico por lo que se comprueba es una
herramienta adecuada para usuarios finales sin adiestramiento en el manejo de datos espaciales.

Agradecimientos
Este trabajo fue financiado con fondos del Proyecto I177 del INTA.

Referencias
Birner, R., Daum, T. & Pray, C. (2021) Who drives the digital revolution in agriculture? A review of supply-side trends, players andchallenges. Applied Economic Perspectives and Policy. DOI: 10.1002/aepp.1314
Eichler Inwood, S. & Dale, V. (2019) State of apps targeting management for sustainability of agricultural landscapes. A review.
Agronomy for Sustainable Development. https://doi.org/10.1007/s13593-018-0549-8
Melchiori, R., Albarenque, S. & Kemerer, A. (2013) Uso, adopción y limitaciones de la Agricultura de Precisión en Argentina. 12°
Curso de Agricultura de Precisión y Expo de Máquinas Precisas.
Melchiori, R., Albarenque, S. & Kemerer, A. (2018) Evolución y cambios en la adopción de la agricultura de precisión en Argentina.
En: 17° Curso Internacional de Agricultura de Precisión y Expo de Máquinas Precisas.
Shepherd, M., Turner, J., Small, B. & Wheeler, D. (2020) Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise ofthe ‘digital agriculture’ revolution. Journal of the Science of Food and Agriculture DOI 10.1002/jsfa.9346
Tasi, H. A. (2009) Aplicación de las cartas de suelos de Entre Ríos, Argentina, para evaluar índices de productividad específicospara los principales cultivos agrícolas. Tesis doctoral. Universidade Da Coruña. España. 592 p.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Los desafíos de la robótica en los cultivos intensivos para alcanzarla agricultura digital.
Edgardo Benitez Piccini
Grupo de Ingeniería en Biosistemas, INTA EEA Alto Valle, Guerrico, Río Negro, Argentina

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Si hacemos un repaso de la evolución de la tecnología utilizada en las producciones
agrícolas de las últimas décadas, podemos observar un claro desfasaje en el grado de avance de losdistintos tipos de cultivos, pero a la vez podemos observar ciertas particularidades desde el punto devista de la resolución de los problemas tecnológicos y en el grado de complejidad para tratar a cadacultivo. El presente trabajo toma diferentes casos para abarcar la diversidad de situaciones que plantea
la agricultura, para aportar una mirada sobre las posibilidades de incorporar los concepto de agriculturade precisión, agricultura digital y agricultura 4.0, en los cultivos que se han visto menos beneficiados
con estas tecnologías en el nuevo siglo. Por otra parte en el mismo período, la robótica y las áreas delconocimiento asociadas a ésta han mostrado significativos avances que parecieran indicar que esos
desfasajes tecnológicos se cerrarán de la mano de estas nuevas tecnologías. Pero si lo analizamos
con mayor detenimiento vemos que no implica que los cultivos más atrasados tecnológicamente podránsaltearse un paso en esta evolución del procesamiento de la información y el trabajo a campo, sino que
deberán darlos en simultaneo.
Palabras clave. Fruticultura de precisión, Fruticultura digital, Mecanización, Fruticultura arbórea

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Grados de evolución tecnológica en la agricultura
Si se hace un repaso de la evolución de la tecnología utilizada en las producciones agrícolas de lasúltimas décadas, podemos observar un claro desfasaje en el grado de avance para diferentes cultivos
pero a la vez ciertas particularidades desde el punto de vista de la resolución de los problemas
tecnológicos y el grado de complejidad para tratar cada tipo de cultivo. Esto genera desafíos desde elpunto de vista de la mecanización, la agricultura de precisión y la robótica. Tratando de abarcar esta
diversidad, se toman algunos casos representativos para luego detenernos en trabajos realizados en
fruticultura en Argentina, en la zona del Alto Valle de la Norpatagonia.

Cultivos extensivos
En términos de desarrollo tecnológico, en este tipo de cultivos se dio origen a la agricultura de precisión(AP) y actualmente los principales fabricantes de maquinara agrícola del mundo ya tienen sus modelosde concepto de tractores totalmente autónomos. Es el tipo de cultivos donde más se ha avanzado
dentro del sector agrícola. Hace años se utilizan pilotos automáticos, se digitaliza la información y se
automatizan tareas de manejo sitio-específico. Sin embargo la implementación de robots autónomos
podría encontrar más dificultades que su implementación en pequeños invernaderos debido en parte asu diferencia de tamaños, costos, mantenimiento y algunos desafíos que aun resta resolver respecto ala seguridad para quienes conviven en el mismo ambiente. A pesar de que la tecnología prácticamente
se encuentra disponible, la principal dificultad se podría deber a la falta de marcos legales y regulatorios(Lowenberg-DeBoer, 2021). Tecnológicamente hablando, continúa siendo el sector que dirige losúltimos avances en términos de agricultura 4.0 y agricultura digital.

Cultivos intensivos
Una de las principales diferencias entre los anteriores y este tipo de cultivos, es la estructura leñosa deplantas o arboles que los caracterizan, lo que les otorga un grado de complejidad mayor en el manejo.
Se deben extraer los frutos a mano en el caso de frutos para consumo en fresco o debería lograrse porsistemas robóticos muy avanzados. Y se debe contemplar la estructura para cualquier actividad comopor ejemplo desplazarse dentro del cultivo, la interferencia en las señales de comunicación o la
precisión del GPS. El riego también le otorga un factor de mayor complejidad a todo el sistema. Ya que
además de ser un sistema de canales que abarca toda la zona cultivable, si se quiere realizar riego por
sectores implica la instalación sistemas de bombeo y cañerías en todo el cultivo.

Viticultura
La viticultura de precisión se encuentra en desarrollo desde principios de este siglo en España, Australia
y otras partes del mundo, desde entonces se cuenta con sistemas de mapeo de rendimiento y se analiza
la variabilidad de los factores intervinientes y más recientemente el uso del índices extraidos deimágenes satelitales (Martinez-Casasnovas et al., 2012). La información que se puede extraer de éstas
y las imágenes aéreas de este cultivo, hace un aporte significativo para el manejo variable, pudiendo
optimizar el riego y la fertilización en función de esa variabilidad. Por otra parte, la maquinaria necesaria
para la mecanización de estos cultivos, requiere un nivel de complejidad mayor a las utilizadas en loscultivos extensivos. Los equipos que se utilizan actualmente para cosechar y transportar las uvas
conforman sistemas mecanizados que si bien el concepto fundamental es de similar complejidad a lascosechadoras utilizadas en los cultivos de granos, la disposición del cultivo y la necesidad de trabajar
en forma individual cada fila, le otorga un nivel de dificultad mayor. Algo similar ocurre con los sistemas
de dosificación variable utilizados.
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Horticultura
En Australia se encuentran algunos de los desarrollos más vanguardistas en términos de robótica parala agricultura. El Sydney Institute for Robotics and Intelligent Systems (SIRIS) es uno de los institutos
de investigación de robótica más grandes del mundo. Incorpora el Australian Centre for Field Robotics(ACFR) desde donde han surgido varias startups que comercializan robots y colaboran con los nuevos
desarrollos. A diferencia de las grandes maquinarias utilizadas en los cultivos extensivos, su enfoquese centra en el desarrollo de robots livianos, de bajo costo y fácil mantenimiento, lo que los hace muy
apropiados para la agricultura en general y para la horticultura en particular. Trabajan bajo los conceptos
de la AP y cuentan con diversos desarrollos que se enfocan en diferentes actividades que incluyen
algunas enfocadas a la fruticultura y la ganadería.

Fruticultura arbórea
Existen cultivos arbóreos como los cítricos, los olivos o los frutos secos, cuya cosecha puede sermecanizada ya que sus frutos no son tan sensibles a los golpes. En el caso de los frutales de pepita, lamayor dificultad es que son sensibles a los golpes y su principal destino comercial es como fruta fresca,
por lo que los trabajos mecanizados de cosecha requieren un trato que implique la menor cantidad degolpes. Incluso con las técnicas de cosecha manual utilizadas se presentan dificultades en este
aspecto. Actualmente la mayor parte de su cosecha se realiza de manera manual mediante el empleo
de escaleras y recolectores. Por otra parte las tareas culturales se realizan prácticamente sin tener encuenta la variabilidad. La pulverización se realiza de forma homogénea para todo el cuadro, el riego enla mayoría de los casos también y de manera similar la fertilización, la poda y el raleo. En los últimos
años han comenzado a implementarse manejos mecanizados, que reducen los tiempos y los costos detrabajo, pero en este caso los cultivos deben ser preparados de manera más uniforme. En cuanto a lacosecha se puede mencionar como uno de los casos que más se aproximó a resolver esta tarea demanera automática, al prototipo de cosechadora robótica de manzanas desarrollado por Abundant
Robotics, Inc. que logra identificar el 95% de la fruta y cosechar el 80% a una velocidad de una fruta
por segundo (Qin Zhang, 2018).
Por otra parte, bajo el concepto de AP en las últimas dos décadas se han estudiado gran diversidad deenfoques para determinar la variabilidad del cultivo, mediante la utilización de sensores tan diversos
como cámaras de visión terrestres y aéreas, imágenes satelitales, sensores LIDAR, sensores deconductividad del suelo, imágenes multiespectrales y sensores de radiación entre otros. En todos los
casos se trata de detectar la variabilidad de un aspecto particular del cultivo para generar mapas ysumar ese dato a los demás, detectar la causa de esa variabilidad y poder hacer un uso eficiente delos recursos. Sin embargo y aún si se contara con esos mapas que permitieran planificar estrategias
de manejo de dosificación variable, no se cuenta con técnicas ni maquinarias que permitan implementar
el manejo sitio-específico de manera generalizada en estos sistemas productivos. Qin Zhang (2018),
detalla que se podría mejorar la calidad y el rendimiento de los cultivos y al mismo tiempo reducir el
impacto ambiental, si se adaptan los métodos de la AP. Y que esto podría lograrse de forma automática
y al mismo tiempo automatizar las tareas del campo si se desarrolla la robótica de la mano de losavances de las técnicas de mecanización, observación y medición mediante sensores, teniendo en encuenta las particularidades estructurales del cultivo y su manejo.
Para avanzar en ese sentido, en la EEA Alto Valle del INTA se estudia la mecanización, la AP paracultivos intensivos y se desarrolló un sistema de mapeo de rendimiento automático (Benitez Piccini etal., 2021). El sistema se probó durante la cosecha manual con ayudas mecánicas sobre una plataforma
y carros de cosecha. Por otra parte se trabaja en vinculación con el Grupo de Investigación en Vehículosy Sistemas Inteligentes de la Universidad Nacional del Comahue en el estudio de diferentes técnicas
de reconocimiento del ambiente para detectar variabilidad y técnicas de la navegación autónoma deMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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vehículos. Se pueden mencionar el reconocimiento de variabilidad con sensores LIDAR para estimar
producción a partir del volumen foliar (Benitez Piccini et al., 2017), la evaluación de técnicas denavegación y construcción simultanea de mapas (SLAM) mediante visión estereo en entornos frutales(Raverta Capua et al., 2018) y reconocimiento objetos y patrones mediante el uso de una cámara devisión estereo (Sansoni et al., 2017), entre otros trabajos de geoposicionamiento y control denavegación que se llevan adelante. De este modo se apunta al desarrollo conjunto de la mecanización,la AP y la robótica para poder obtener mayor cantidad y calidad de información para mejorar la tomade decisiones y el manejo sitio-específico con mayor precisión. En la Figura 1 se muestran imágenes
representativas de estos trabajos.

b

d

c

f

e

g

a
Figura 1. En las imágenes se puede observar los diferentes tabajos y resultados obtenidos entre la EEA Alto Valle del INTA y el GIVSIde la UNCo. a) Plataforma cosechadora sobre la cual se realizaron todos trabajos. b) Monitor de sistema de mapeo de rendimiento
y geoposicionamiento. c) LIDAR y cámara de visión estereo utilizada en los ensayos. d) Reconocimiento de troncos por medio devisión estereo. e) Comparación de trayectoria estimada por técnicas de SLAM y GPS. f) Montaje de sensor LIDAR para escaneo deplantas. g) Reconstrucción 3D de planas para estimar la producción a partir de su volumen.

Conclusiones
En los cultivos extensivos la mecanización, la AP y actualmente la robótica evolucionaron cada una demanera ciertamente independiente y cada una alcanzó un determinado nivel de madurez antes delavance de la otra, como ocurre actualmente con la robótica que se está desarrollando luego de que la
AP ha sido ampliamente desarrollada e implementada en todo el mundo. En los cultivos intensivos, lostiempos de adaptación y adopción de nuevas tecnologías que puedan dejar atrás los métodos clásicosdel trabajo a campo, son muy extensos comparados al ritmo de avance de las tecnologías en otrasáreas. Esto sumado a las exigencias del mercado, impulsa a que este tipo de desarrollo tecnológico
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deba ser realizado paralelamente, pero no significa que bastará sólo con desarrollar la robótica paraalcanzar el nivel de manejo tecnológico que no se pudo lograra hasta el momento. Será necesario
estudiar y desarrollar tanto la mecanización de los cultivos y la agricultura de precisión de manera
simultanea a la robotización, porque es de la fusión de los tres campos que se logrará el manejo preciso
y la automatización de determinadas tareas. Lo que posibilitará al mismo tiempo alcanzar el nivel demanejo que se tiene en los cultivos extensivos y desarrollar la fruticultura 4.0 o la fruticultura digital.
Como se señaló en este trabajo, por un lado existen mayores complejidades para desarrollar y adaptar
las tecnologías, dependiendo del tipo de cultivos. Pero por otra parte el grado de maduración de estas
tecnologías en otros sectores productivos, permite disponer de una gran cantidad de herramientas,
técnicas y estudios que ahora sí posiblemente permitan acelerar el desarrollo tecnológico de los cultivos
frutales. Los trabajos experimentales realizados por el INTA y la UNCo, permiten estimar que es posible
generar desarrollos locales y adaptados a las necesidades propias del lugar. En regiones donde ladisponibilidad de estas nuevas tecnologías es más limitada, el desafío consistirá en poder dominarlaslo más rápidamente posible.

Agradecimientos
Los trabajos desarrollados localmente mencionados en esta publicación, se realizaron en el marco delProyecto de Desarrollo Tecnológico Social (PDTS) ”Sistemas de Asistencia al Productor y
Automatización de Máquinas para la Fruticultura de la Norpatagonia” (PDTS404) CIN-CONICET por el
Grupo de Investigación de Vehículos y Sistemas Inteligentes de la Universidad Nacional del Comahuey el Proyecto - PReT-PATNOR 1281205-P.5111-A.13953 del INTA: Promoción del desarrollo territorial
en el Alto Valle. Estudio y desarrollo de robótica y automatización en fruticultura de precisión,desarrollados en la EEA Alto Valle de INTA.

Referencias
Benitez Piccini, E., Magdalena, J. C., Figueroa, J. L. & Masson, F. R. (2017). Early yield prediction in pear based on canopy
LIDAR scanning. XVII Workshop on Information Processing and Control (RPIC), doi:10.23919/RPIC.2017.8214321
Benitez Piccini, E., Romitelli, M., Ángel Muñoz, Muñoz, M., Fernandez, D., Curetti, M., Fonovich, P., Cabezas, F., & Magdalena,
C. (2021). Yield maps in tree fruit production: an automatic system for implementing precision agriculture. Acta Horticulturae,
doi:10.17660/ActaHortic.2021.1303.59
Lowenberg-DeBoer, J., Behrendt, K., Ehlers, M.H., Dillon, C., Gabriel, A., Huang, I.Y., et al. (2021). Lessons to be learned in
adoption of autonomous equipment for field crops. Applied Economic Perspectives and Policy, doi:10.1002/aepp.13177
Martinez-Casasnovas, J. A., Agelet-Fernandez, J., Arno, J. & Ramos, M. C. (2012) Analysis of vineyard differential managementzones and relation to vine development, grape maturity and quality. Spanish Journal of Agricultural Research,doi:10.5424/sjar/2012102-370-11
Qin Zhang (2018). Tree fruit production automation. In Qin Zhang (Ed.), Automation in Tree Fruit Production: Principles andPractice (pp. 1–12). Washington: CAB International.
Raverta Capua, F., Sansoni, S. & Moreyra, M. L. (2018) Comparative analysis of Visual-SLAM algorithms applied to fruit
environments. Argentine Conference on Automatic Control (AADECA), doi:10.23919/AADECA.2018.8577360
Sansoni, S., Raverta Capua, F. & Moreyra, M. L. (2017) Estimación de la posición de una plataforma móvil en un ambiente
frutıć ola basado en la detección de troncos con visión estéreo. IX Jornadas Argentinas de Robótica - JAR2017. Facultad
Regional Córdoba de la Universidad Tecnológica Nacional, Córdoba, Argentina. 15 al 17 de Noviembre de 2017

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Sistema automático de mapeo de rendimiento comosoporte para implementar la fruticultura de precisión
Edgardo Benitez Piccini
Grupo de Ingeniería en Biosistemas, INTA EEA Alto Valle, Guerrico, Río Negro, Argentina

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. El avance en las técnicas de manejo y las tecnologías utilizadas para gestionar el campo en
los cultivos extensivos han evolucionado durante las últimas tres décadas. Para este desarrollo hansido fundamentales los mapas de rendimiento como referencia de la variabilidad de los cultivos. Un
desarrollo similar se ha logrado en el cultivo de la vid, en donde los mapas de rendimiento también
permitieron desarrollar y comparar la variabilidad de distintos factores y adaptar las tecnologías para
implementar la viticultura de precisión. Sin embargo, la diferencia tecnológica con los cultivos intensivos
arbóreos es grande. No disponer de mapas que reflejen de manera simple y funcional la variabilidad
del cultivo, no permite implementar por parte de los fruticultores las mismas técnicas de manejo sitioespecífico basadas en el concepto de la agricultura de precisión. Basándose en los acontecimientos
que dieron inicio a la agricultura de precisión, este trabajo propone un sistema de mapeo derendimientos para cultivos frutícolas, como una herramienta que permita reducir esa brecha tecnológica
e incorporar nuevas tecnologías para desarrollar la fruticultura de precisión. En el año 2014 se realizó
un primer mapa de rendimientos automático en un cultivo de pera Williams. Desde entonces se trabajó
en mejoras y la adaptación del sistema para obtener un modelo comercial y actualmente se cuenta con
un prototipo del mismo. El sistema de mapeo propuesto se basa en el geoposicionamiento de la fruta
cosechada, por lo tanto, puede adaptarse a diferentes métodos de cosecha manual o mecanizada.
Palabras clave. Agricultura de Precisión, Frutales de pepita, Pera Williams, Mecanización

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La agricultura de precisión (AP) cuenta con más de tres décadas de desarrollo en el mundo desde que
se incorporaron las primeras cosechadoras de grano con medidores de rendimiento y comenzó aestudiarse la variabilidad que presentaban los cultivos en diferentes sectores de las plantaciones. Luegode esos acontecimientos que marcaron el inicio, comenzó a estudiarse y adaptarse la tecnología enotro tipo de cultivos. En los intensivos y particularmente en frutales de pepita, el desafío es poder
recorrer ese camino, aunque debe tenerse en cuenta que existen diferentes grados de avance yadopción de las tecnologías y las técnicas de gestión bajo el concepto de AP dentro de este tipo decultivos. En el caso de la viticultura por ejemplo, en países como Australia y España estas tecnologías
comenzaron a incorporarse desde finales de los ‘90 y principios de la década siguiente. Desde entonces
se han realizado mapas de rendimiento y se los estudia y compara con mapas de variabilidad dediferentes factores como el vigor y los índices de NDVI obtenidos a partir de imágenes satelitales(Martinez-Casasnovas et al., 2012). Si bien se consideran fundamentales los mapas de rendimientopara la delimitación de zonas de manejo diferencial del cultivo, son de mucho interés los mapas
generados a partir de imágenes, debido a su facilidad de obtención, menor costo y la alta relación queen muchos casos existe entre el vigor del cultivo, relacionado al NDVI y la cantidad y calidad deproducción de uvas. Sin embargo, existen resultados controversiales sobre estos resultados entre losdiferentes estudios en viticultura. En la fruticultura arbórea esa relación es menos directa por las
características propias de cultivos con estructuras más grandes y leñosas en relación a la carga frutal.
De acuerdo a esto y a la evolución de la tecnología en los casos anteriores, se puede ver al mapeo derendimiento como el soporte para el estudio y la implementación de las prácticas de la AP, debido aque es una medición directa del resultado del manejo realizado sobre el cultivo. Diferentes autores
coinciden en que adaptar las técnicas de la AP para cultivos arbóreos mejoraría la calidad y elrendimiento de sus cultivos al mismo tiempo que reduciría el impacto ambiental de la actividad (Qin
Zhang, 2018) y como señala Alexandre Escolà, Coordinador del Grupo de Investigación en AgróTICa
y Agricultura de Precisión de la Universidad de Lleida, sería importante disponer de mapas derendimiento que reflejen la variabilidad de los cultivos para que el fruticultor pueda conocerla,cuantificarla y realizar un manejo diferenciado del riego, la fertilización o la poda, por ejemplo. De esta
manera podría realizar un manejo más eficiente y sostenible (Revista de Fruticultura, 2021).
En Argentina, la AP comenzó a estudiarse e incorporarse a la producción de cultivos extensivos desde
mediados de los ‘90. Según datos del INTA en el país se han incorporado desde el año 1998 hasta el
año 2016, 24879 monitores de siembra, 19158 banderilleros satelitales en pulverizadoras, 12610
monitores de rendimiento y 9035 guías automáticas en la maquinaria agrícola, citando sólo losdispositivos que cuentan con mayor adopción (Scaramuzza et al., 2017). En el presente trabajo se
propone el sistema de mapeo de rendimiento para cultivos intensivos, como alternativa para el estudioy la implementación de la fruticultura de precisión.

Sistema de mapeo de rendimiento para cultivos intensivos
En el año 2014 se realizó el primer mapa de rendimiento con registro automático de los datos mediante
un sistema desarrollado ad hoc, en un cuadro de pera Williams dentro del predio perteneciente a la
EEA Alto Valle del INTA. El sistema lleva a cabo el registro, mientras los operarios realizan la cosecha
en forma manual sobre una plataforma cosechadora y carros de cosecha tirados por tractor (Benitez
Piccini et al., 2021). Desde entonces se trabajó en mejoras del sistema, realizando mapas y estudiando
de la relación con otros mapas de variabilidad como el de nivelación de suelo, lo que afecta al riego yla influencia de otros factores relacionados con el crecimiento de las plantas. El análisis de los datos yla información que se obtiene de los mapas de rendimiento en este tipo de cultivos se estudió de manera
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simultánea (Fernandez et al., 2021). El trabajo actual se enfoca en la necesidad de mejorar la calidad
con la que se registran los datos a campo y el desarrollo de una versión que pueda ser utilizada por los
productores. Para ello se trabajó durante los últimos años en la fabricación de un prototipo comercial yjunto con la fábrica de maquinaria Pazima S.A. en la adaptación del sistema a sus plataformas decosecha que se muestra en la figura 1. En esta primera versión el sistema se instaló con una
configuración de dos balanzas, adaptadas a la plataforma cosechadora, para registrar el peso en las
dos alturas superiores del cultivo, a partir de 1,8 m. Por debajo de esa altura se podrá utilizar una
configuración de dos carros cosechadores tirados por tractor, los cuales cuentan con el mismo sistema
instalado, aunque está previsto que se puedan utilizar mayor cantidad de carros.

Figura 1. Plataforma cosechadora fabricada por la empresa Pazima S.A.

Esta versión cuenta con un monitor con pantalla táctil en el que pueden observarse los valores delpesaje, el estado del sistema y los datos del GPS. El sistema de rendimiento realiza el registro de losdatos del peso y su geoposicionamiento de manera automática, sin modificar el método de cosecha ni
el trabajo de los operarios, y almacena los datos para su posterior procesamiento. Actualmente se
trabaja para que en las próximas versiones pueda visualizarse el mapa en el momento de la cosecha.
En la figura 2 se muestra el monitor en su versión actual y un sector del primer mapa de rendimiento
con un filtrado de los datos para el reconocimiento de segmentos de la trayectoria de cosecha yreconocimiento de los valores finales de peso de los bins llenos de fruta y las coordenadas donde se
depositó cada uno. El análisis de los datos también fue realizado en forma automática por el softwarede posprocesamiento, que se desarrolla pensando en incorporarlo al monitor del sistema en el futuro.
Se pueden contemplar factores limitantes de la precisión en la medición, debido al método de cosecha
manual con ayudas mecánicas que se utiliza. Se debe tener en cuenta que el pesaje se realiza en
movimiento y con la dinámica de descarga de la fruta sobre las balanzas que imponen los operarios.
Por lo tanto, el sistema debe hacer un filtrado y la información se procesa para eliminar los datos
ruidosos. Parte de ese filtrado lo hace el software de análisis y otra parte el sistema de adquisición delas balanzas. Teniendo en cuenta todos estos factores y los métodos utilizados para minimizarlos, enlas pruebas con el sistema experimental fue posible alcanzar resoluciones espaciales menores a losdos metros lineales a lo largo del interfilar, sujeto a las condiciones mencionadas. Esto es suficientepara poder conocer la variabilidad dentro del cuadro con una buena resolución. Por el propio método
de cosecha y la imposibilidad de identificar de manera autónoma el árbol del cual se extrae la fruta, aún
no es posible generar datos individualizados de cada planta. Sin embargo, sí es posible obtener mapas
independientes en los tres niveles de altura con las limitaciones de resolución espacial mencionada.
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Esto permite analizar la carga frutal de las plantas a tres niveles de altura diferentes.

Figura 2. Monitor de rendimiento donde se visualiza toda la información referida a los datos que se registran durante la cosecha
como el peso, las coordenadas y el estado del sistema (izquierda), y mapa de rendimiento con identificación, en el
posprocesamiento, de segmentos de trayectoria y localización de los bins llenos representados con cuadrados amarillos (derecha).

Con respecto a las adaptaciones mecánicas del nuevo prototipo, se trabajó en el diseño del montaje
específico de las celdas de carga para la maquinaria utilizada, enfocándose en minimizar los factores
que inducen ruido en la medición del peso. Durante los ensayos en los trabajos previos realizados conel sistema experimental se utilizaron montajes estándar, lo que generaba vibraciones y movimientos
adicionales a los de la maquinaria por no estar diseñados para ese uso particular. El diseño que seutilizó en esta nueva versión, contempla la resistencia de los materiales y las particularidades que tieneel procedimiento de la cosecha realizado por los operarios y se espera que reduzca significativamente
el ruido de las mediciones que actualmente se elimina mediante el filtrado por software.

Conclusiones
De acuerdo a las experiencias anteriores, a la evolución de la tecnología en otro tipo de cultivos yobservando los estudios a través de los cuales se afianzaron las técnicas para implementar la AP, seevidencia la importancia del sistema de mapeo de rendimientos como referencia para evaluar lavariabilidad. Esto se debe principalmente a que es una medición directa del resultado del manejo
realizado sobre las plantaciones. El sistema de mapeo para frutales propuesto, demuestra que es
posible obtener esos mapas de manera automática y sin alterar el proceso de cosecha que se realiza
actualmente. Por otra parte, es un sistema que se ajusta fácilmente a las diferentes condiciones de lacosecha de cada productor. Si bien existen aspectos que mejorar desde el punto de vista de la precisiónde las mediciones y la resolución alcanzada, el método propuesto es suficiente para conocer lavariabilidad y poder identificar sectores con el fin de diseñar un manejo diferenciado, que permita
maximizar la producción, mejorando la calidad y reducir el impacto ambiental. Disponiendo de este tipo
de mapas en diversos cultivos frutales se podrá avanzar en ese sentido, por lo que señala la necesidad
de continuar con el desarrollo de estos de sistemas para avanzar en la implementación de la fruticulturade precisión.

Agradecimientos
El presente trabajo fue realizado en el marco del proyecto de INTA: Desarrollo y aplicación detecnologías de mecanización, precisión y digitalización de la Agricultura. 2019-PE-E9-I177001.P09.A005 y el Convenio 27369 de Asistencia Técnica y Transferencia de Tecnología entre elInstituto Nacional de Tecnología Agropecuaria y la fábrica de maquinaria Pazima S.A.

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Referencias

Benitez Piccini, E., Romitelli, M., Ángel Muñoz, Muñoz, M., Fernandez, D., Curetti, M., Fonovich, P., Cabezas, F., & Magdalena,
C. (2021). Yield maps in tree fruit production: an automatic system for implementing precision agriculture. Acta Horticulturae,
doi:10.17660/ActaHortic.2021.1303.59
Fernandez, D., Curetti, M., Benitez Piccini, E., Romitelli, M., Del Brio, D., Ocampo, S., Bramardi, S., & Magdalena C. (2021).
Yield maps in tree fruit production: analysis of spatial and temporal variability to establish homogeneous zones. Acta
Horticulturae, doi:10.17660/ActaHortic.2021.1303.60
Martinez-Casasnovas, J. A., Agelet-Fernandez, J., Arno, J. & Ramos, M. C. (2012) Analysis of vineyard differential managementzones and relation to vine development, grape maturity and quality. Spanish Journal of Agricultural Research,doi:10.5424/sjar/2012102-370-11
Qin Zhang (2018). Tree fruit production automation. In Qin Zhang (Ed.), Automation in Tree Fruit Production: Principles andPractice (pp. 1–12). Washington: CAB International.
Revista de Fruticultura, Redacción (2021). Fruticultura de Precisión: luces y sombras. Revista de Fruticultura, 79(1), 58-72.
Scaramuzza, F., Villarroel, D., & Vélez, J. P. (2017). Incremento de las herramientas de agricultura de precisión. Mayor
automatismo y precisión para la sustentabilidad del ambiente productivo. In M. Bragachini (Ed.) Curso internacional de
Agricultura y Ganadería de precisión Expo de Máquinas Precisas (pp 25-32). Manfredi: Ediciones INTA.

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LEVANTAMIENTO TOPOGRÁFICO UTILIZANDO RPAS
EQUIPADO CON SENSOR RGB
Gilberto de J. López Canteñs, Juan J. Pérez Paredes
Universidad Autónoma Chapingo, Posgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua. Carretera
México-Texcoco km 38.5, Chapingo, México, C. P. 56230, México. Email: alelopez10@hotmail.com.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
Durante la preparación del suelo para establecer un cultivo agrícola, una de las labores más detalladas
y que consumen bastante tiempo, es la nivelación de tierras, que implica el levantamiento topográfico,análisis de los datos y posteriormente, el proceso de nivelación. La obtención de datos topográficos dela parcela se ha realizado de forma manual o con maquinaria equipada, sin embargo, los Sistemas de
Aeronave Pilotada a Distancia pueden ser de utilidad, incrementando la productividad y la calidad delestudio de campo. Debido a lo anterior, y a la necesidad de contar con cartografía de alta resolución,
se realizó la evaluación de un dron para el levantamiento topográfico, a partir de imágenes RGB
georreferenciadas, incluyendo puntos de control en tierra. Para ello, se realizó en el campo experimental
de la Universidad Autónoma Chapingo, México, una misión de vuelo autónoma, a una altura de 20 m,
con una velocidad de avance horizontal de 1 m/s y con vientos no mayores a 5 km/h, cubriendo un áreade 2151 m2 (0.23 ha). Las imágenes RGB obtenidas con el RPAS, se corrigieron mediante puntos decontrol en tierra y, la nube densa de puntos generada se comparó con un levantamiento topográfico
GPS en postproceso, obteniendo errores absolutos y estándar de 0.020 y 0.024 m, respectivamente.
Palabras clave. Nivelación de tierras, levantamiento topográfico, posproceso, imágenes RGB

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Introducción
En la agricultura moderna, el manejo del agua de riego y de drenaje, es fundamental para garantizar lacosecha de un cultivo y por tanto, maximizar sus rendimientos.Durante la preparación del suelo, unade las labores que debe incluirse es la nivelación de la parcela tanto en el sentido de la pendiente
longitudinal como la transversal, garantizando de esta forma que el cultivo no se estrese por falta oexceso de humedad.
Tradicionalmente, el levantamiento topográfico para la nivelación, se realiza mediante el uso deestaciones totales y sistemas globales de navegación por satélite (GNSS), los cuales, permiten medir
puntos en el campo, de manera precisa, para reconstruir una superficie. Estos sistemas son eficientes
para medir áreas que no utilicen una gran cantidad de puntos, en los casos, en donde se necesite
reconstruir una superficie con una gran cantidad de puntos, se requerirá más tiempo en la medición ypor lo tanto tendrá un mayor costo (Tucci et al., 2019; Pedraza, 2019; Cucchiaro et al., 2020,).
Por otra parte, los sistemas de nivelación láser y GNSS-RTK aunque constituyen un importante avancetecnológico, requieren realizar un recorrido, por todo la parcela, tomando mediciones cadaaproximadamente 20 m, lo que implica tiempo y un costo adicional, que pudiera reducirse utilizando
datos aéreos.
En la actualidad, los Sistemas de Aeronave Pilotada a Distancia (RPAS), están transformando el campode la topografía, una alternativa para las mediciones y procesamientos de datos, mediante imágenes
aéreas georreferenciadas y técnicas fotogramétricas para obtener información topográfica (Pedraza,2019). Tucci et al, (2019) mencionan que el uso de RPAS, permite realizar muestreos rápidos y densos,de superficies complejas sin necesidad de acceder directamente a los sitios, disminuyendo los costos
operativos y asegurando modelos más precisos.
Debido a lo anterior, la presente investigación tiene como objetivo evaluar la precisión que se tiene alutilizar RPAS para el levantamiento topográfico, a partir de imágenes RGB georreferenciadas,
incluyendo puntos de control en tierra.

Materiales y métodos.
Parcela experimental
El estudio se realizó en el campo experimental “Tlapeaxco”, de la Universidad Autónoma Chapingo, en
Texcoco, Estado de México, Latitud Norte 19°28'59".56, Longitud Oeste -98°53'16".19, con una
superficie de 0.23 ha. El suelo de la parcela es franco arcilloso y se encontraba con dos pases de rastra
y libre de malezas.

Prototipo de RPAS
Se utilizó un prototipo de RPAS, tipo cuadricóptero, desarrollado en las instalaciones de la Universidad
Autónoma Chapingo, equipado con cámara RGB Hawkeye Firefly 8SE con el sensor Sony IMX117, quetiene resolución de 4608 x 3456 pixeles, tamaño de píxel de1.55 µm y distancia focal de 4 mm.

Levantamiento topográfico GNSSEl levantamiento topográfico se realizó con un sistema GNSS Trimble R8 en modo postproceso,
equipado con dos receptores y controladora TSC3. Para la corrección de las coordenadas de posición
y la altitud, se utilizaron los registros de la Red Geodésica Nacional Activa (RGNA) del Instituto Nacional
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de Estadística y Geografía (INEGI), específicamente la estación ICMX ubicada en las coordenadas 19°
24’ 20.30’’N, 99°10’ 15.06’’O, con una altitud geodésica de 2267.252 m. En la Figura 1 se muestra elprocedimiento seguido par la corrección de las coordenadas X, Y y Z medidas.

Figura 1. Diagrama de corrección de coordenadas en postproceso.

Con la estación GNSS se midieron 40 puntos en el área de estudio, de los cuales cinco se utilizaron
para la georreferenciación de los puntos de control en tierra (GCP) y los otros 35, corresponden al
muestreo aleatorio para la evaluación del procedimiento de levantamiento topográfico con RPAS.

Proceso fotogramétrico
Se realizó una inspección de campo, definiéndose una altura de vuelo de 20 m y una velocidad de vuelode 1 m/s. Para la planificación del vuelo automática, se utilizó la aplicación móvil Qground Contol,
ajustándose los parámetros de traslape de las fotografías, con un 80 % frontal y un 70 % lateral. Se
ajustaron los parámetros de la cámara que se utilizó en el RPAS, con ancho de 6.20 mm, largo de 4.65mm, y una distancia focal de 4 mm.

Procesamiento digital de las imágenes
Con las 32 fotografías georreferenciadas, obtenidas del vuelo de la Aeronave Pilotada a Distancia, serealizó el procesamiento fotogramétrico, utilizando el software PIX4D mapper versión 4.5.6. Con lasimágenes cargadas en el software, se procedió a orientarlas mediante la generación de puntos deenlace, se añadieron los puntos de control en tierra para corregir las coordenadas y se generó la nube
densa de puntos, finalmente, se generó la malla y textura. y el modelo digital de elevación. En la Figura
2, se muestra el procedimiento seguido para el procesamiento de las fotografías.

Evaluación
La evaluación del proceso fotogramétrico se realizó comparando la altura del modelo digital deelevación (MDE), obtenido con las fotografías aéreas, y el levantamiento topográfico GNSS corregido,
siguiendo los criterios, gráfico y estadístico. Para la evaluación gráfica se compararon las alturas
geodésicas, medidas con el sistema GNSS y con el prototipo de RPAS, realizándose una valoración
cualitativa del ajuste entre ambos conjuntos de datos. El segundo criterio de ajuste fue cuantitativo,para ello, se realizó un análisis de frecuencia de los errores absolutos y se calcularon los parámetros
estadísticos del error relativo, error estándar y error absoluto, que son un indicativo de la dispersión
entre los valores de altura geodésica obtenidos con el prototipo de RPAS.
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Figura 2. Proceso fotogramétrico.

Resultados y discusión
Se calcularon los valores residuales del modelo digital de elevación, es decir, la diferencia de la altura
geodesia obtenida con el GNSS y la medida en el MDE. En la Figura 3, se observa que los valores
residuales del modelo digital de elevación tienen una distribución aleatoria alrededor de 0, en los cuales,el 85 % de los valores, se encontraron entre -0.031 y 0.033 m, siendo los errores pequeños, lo que
permite aseverar que el MDE puede utilizarse para la estimación de la altura geodésica de superficies.
El 15 % de los errores absolutos entre 0.034 y 0.049 m, se deben a la presencia de canales de riego
en el área de estudio que influyó en el procesamiento de las imágenes. Además, el 37% del valor
residual es negativo, lo que indica que, la altura obtenida con el MDE fue superior a la medida.
0.06
0.05
0.04
Residuales (m)

0.03
0.02
0.01
0
-0.01
-0.02
-0.03
-0.05

2245.252245.312245.292245.32245.282245.282245.292245.352245.342245.282245.322245.262245.312245.32245.232245.282245.32245.272245.292245.292245.292245.312245.332245.322245.32245.32245.32245.32245.362245.32245.342245.352245.332245.332245.36-0.04

Altura geodésica del MDE (m)Figura 3. Residuales de la altura geodésica del MDE.

En la Figura 4, se observa que la altura geodésica del GNSS, en la mayoría de los casos (22 puntos),
es superior a la del MDE. Por lo que, el 63 % de los puntos obtenidos a través del MDE subestima lasMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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alturas geodésicas obtenidas mediante el levantamiento GNSS, resultado del procesamiento digital delas imágenes capturadas con el prototipo de RPAS.
Altura Geodésica (GPS)

Altura Geodesica (RPAS)

2245.36
Altura geodésica (m)2245.342245.322245.32245.282245.262245.242245.22

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Puntos de muestreo

Figura 4. Altura geodésica medida con el GPS y el modelo digital de elevación.

En los errores calculados de puntos de muestreo del levantamiento topográfico, el valor promedio totaldel error absoluto fue de 2 cm, el error estándar de 2.3 cm y el error relativo de 0.00089 %. Lo que
indica que la precisión es alta, muy similar a los valores que se obtienen con un sistema GNSS
trabajando en tiempo real, en la geodésica.

Conclusiones
Se obtuvo el procedimiento para realizar el levantamiento topográfico de una parcela, mediante el
prototipo de RPAS equipado con cámara RGB, con fines de nivelación de tierras.
Se minimizaron los errores en la altura geodésica, incorporando puntos de control en tierra para la
generación de la nube densa de puntos y el modelo digital de elevación.
A partir del análisis de los datos de levantamiento topográficos mediante el procesamiento de imágenes
del RPAS y el GNSS, se obtuvieron errores absolutos que fueron menores al 0.033 m en el 85% de losdatos, por lo que pudiera considerar como una alternativa para realizar los levantamientos topográficosde terrenos agrícolas.

Referencias
Cucchiaro, S., Fallu, D. J., Zhang, H., Walsh, K., Van Oost, K., Brown, A. G., & Tarolli, P. (2020). Multiplatform-Sfm and TLS data
fusion for monitoring agricultural terraces in complex topographic and landcover conditions. Remote Sens, 12(12), 1-29.
doi:10.3390/rs12121946
Pedraza, A. (2019). Análisis comparativo del levantamiento topográfico tradicional y el levantamiento topográfico con RPAS en
la Huaca Aznapuquio, Los Olivos-2019. Facultad de Ingeniería Escuela Académico Profesional de Ingeniería Civil.
https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/36819
Tucci, G., Gebbia, A., Conti, A., Fiorini, L., & Lubello, C. (2019). Monitoring and computation of the volumes of ofphotogrammetric surveying. Remote Sens, 11(12), 27. doi:10.3390/rs11121471

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Automatización de aireación de granos para silos deproductores y pequeños acopios
de la Torre D. A. (M. Sc.)1 & Bartosik R. E. (Ph. D.)2
IPADS Balcarce (INTA-CONICET), Estación Experimental Agropecuaria INTA Balcarce
RN. 226 Km. 73,5, Balcarce, Arg.
1- delatorre.diego@inta.gob.ar 2- bartosik.ricardo@inta.gob.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La automatización de la aireación es imprescindible para ser eficientes y eficaces en laconservación de los granos. La automatización minimiza las horas de uso del ventilador, el consumo
energético el tiempo de aireación (días en llegar a la temperatura deseada) y el riesgo de sobre-secado.
La oferta en el mercado local de controladores de aireación está orientada a equipos muy sofisticados y dealto costo, lo cual dificulta su incorporación en estructuras de acopios pequeñas y medianas. En elpresente trabajo se desarrolló un controlador de aireación simple, de bajo costo, robusto y eficiente y se lo
instaló en un silo de 500t de trigo en un campo productivo del SE Bonaerense (Arg). Se implementó una
estrategia de enfriado del grano en etapas, acompañando la evolución de la temperatura ambiente a
través del verano. En el primer ciclo de aireación el controlador se programó para encender el ventilador
con temperaturas inferiores a 20°C, mientras que en el segundo ciclo la temperatura de encendido se bajó
hasta los 10°C. Los resultados indicaron que se logró enfriar el trigo cosechado el 26 de diciembre de 2020
desde una temperatura máxima de 35°C hasta una temperatura máxima de 14°C el 1 de febrero de 2021,
luego de 130 hs de ventilación, y sin sobre-secar el grano.
Palabras clave. Poscosecha, eficiencia, insectos plaga de granos almacenados, pérdida ydesperdicio alimentos, automatización

Introducción
Mantener los granos secos y fríos durante el almacenamiento es fundamental para conservar su
calidad y evitar la perdía de alimentos causada por el desarrollo de hongos e insectos. Los granos
almacenados por debajo de 15°C tienen muy bajo riesgo de ser dañados por insectos plagas de losgranos almacenados (Fields, 2006).
Aireación es la técnica usada para bajar la temperatura de los granos con aire natural forzado. Para
ello debe implementarse una estrategia de uso de los ventiladores (condiciones de encendido yapagado) dependiendo de la época del año, la condición y el tipo de grano, entre otros factores. Unavez definida la estrategia se debe proceder a su implementación, lo que puede hacerse de forma
manual o automatizada.
La automatización de la aireación reduce el consumo energético, el tiempo de aireación y el riesgo desobre-secado asegurando el cumplimiento del objetivo: enfriar la mercadería a la menor temperatura
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posible (compatible con la condición climática) y en el menor tiempo posible.
La oferta en el mercado local de controladores de aireación está orientada a equipos muy sofisticados
y de alto costo, lo cual condiciona su incorporación en estructuras de acopios pequeñas y medianas.
Un estudio realizado recientemente en Argentina (Abadía et al., 2019) reveló que solo el 9% de lasplantas de acopio encuestadas cuenta con controladores de aireación. Esté nivel de adopción es aún
menor en plantas de acopio pequeñas (7.500 t), donde la adopción de este tipo de tecnologías es
prácticamente nula. Controladores robustos, fáciles de usar por personal no calificado y de bajo costo
permitirían una mayor adopción por parte de pequeños acopiadores y productores.
El objetivo de este trabajo fue desarrollar y evaluar un controlador de aireación simple y de bajo costo
para enfriar los granos almacenados.

Materiales y métodos
Desarrollo del controlador
Se desarrolló un controlador de aireación con las funciones requeridas: un termostato (Marca NOVUS
modelo N321), un contador de horas de funcionamiento (Marca AEA modelo ACH 8-6), un
seleccionador de banda horaria (GE, GLX Q 21 W 70) y un gabinete plástico impermeable. Todos loscomponentes se encuentran disponibles en el mercado local y son fácilmente ensamblados por un
electricista generalista.

Figura 1. Controlador de aireación utilizado en el ensayo. El detalle de componentes incluye un termostato (arriba a la izquierda)
un contador de horas de funcionamiento (abajo a la derecha) y un temporizador (arriba a la derecha).

El controlador se instaló en un silo de chapa ubicado en un establecimiento productivo en la zona deBalcarce (Sudeste de la provincia de Buenos Aires). El 13 de enero de 2021 se cosecho trigo con
10,3% de humead promedio y se llenaron 2 silos idénticos (Fig 2) de 10m diámetro y 5,7 m de altura ypiso cónico, de 500 t de capacidad. En el silo A) se instaló el controlador de aireación y el B) se
implementó un manejo manual de la aireación. Ambos silos contaban con termometría (3 cables porsilo) y un sistema de aireación con ventiladores axiales (Marca J&G, modelo HP10-2015) y conductosde distribución de aire (con ductos perforados de 50 cm de diámetro dispuestos en forma de “Y”). En
ambos silos se midió la velocidad del aire en 23 puntos del área de la boca del ventilador(anemómetro de vena caliente, Lutron, AM-4204) y se hizo un promedio ponderado de los datos deacuerdo a su ubicación (central, medio o periferia del área). Luego se estimó el caudal total de cadasilo calculando el producto de la velocidad promedio y el área de la boca de los ventiladores (0,18m2), para finalmente estimar el caudal especifico dividendo el caudal de cada silo por la cantidad degrano almacenado. De esta forma se estimó un caudal específico de 0,3 m3/min.t para el silo A y 0,4
m3/min.t para el silo B. Con dichos caudales se estimó, de acuerdo a lo propuesto en Abadía andBartosik, (2013), que el ciclo de aireación demandaría 63 hs de ventilación en el silo A y 43 hs en elsilo B.

Se midió la temperatura del grano con el sistema de termometría existente y se tomaron muestras con
un calador de camión en la puerta de inspección ubicada en el techo y en la boca de descarga a nivel
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del suelo de ambos silos. Luego se determinó el contenido de humedad de las muestras en ellaboratorio de Poscosecha de la EEA Balcarce (D&J GAC2100).

Figura 2. Silos A y B de 500 t utilizados en el ensayo.

Estrategia
En el silo A se implementó una estrategia de 3 etapas con límites de temperatura descendentes, dosprimeras etapas de enfriamiento progresivo y una tercera de mantenimiento.
En la primera etapa se programó el controlador para encender el ventilador con temperaturas
inferiores a 20°C, con el objetivo de) bajar rápidamente la alta temperatura inicial del grano. Para
definir el límite de temperatura de la primera etapa se tomó como guía la recomendación del Manualde Buenas Prácticas para esta locación (Abadía and Bartosik, 2013). Dicho límite permite un
funcionamiento intenso del ventilador de entre un 30% y un 40% del tiempo (aproximadamente 8horas diarias).
Una vez que se logró bajar la temperatura promedio por debajo del primer límite prescripto (20°C) sepasó a la segunda etapa, para la cuál se estableció un límite de 10°C. Finalmente, al alcanzarse el
segundo límite prescripto en la temperatura del grano, se inició la tercera etapa denominada demantenimiento con el objetivo de mantener la temperatura del grano fría y minimizar el
funcionamiento del ventilador. Para esta etapa se programó una temperatura de funcionamiento igualo inferior 5°C.
En el silo B se realizó un control manual de la aireación por parte de un operario del establecimiento.
En líneas generales el criterio seguido por el operario consistió en encender el ventilador al anochecer
y apagarlo a la mañana, variando el horario de encendido y apagado de acuerdo a su propia
valoración de las condiciones climáticas y su disponibilidad.

Monitoreo
Semanalmente se inspeccionaron ambos silos, se tomaron lecturas de termometría y muestras degrano. También se registraron las horas acumuladas de funcionamiento del ventilador del silo A.
Las muestras de grano se llevaron al laboratorio de Poscosecha de Granos de INTA Balcarce donde
se observó presencia de insectos y se midió el contenido de humedad.

Resultados y discusión
La primera etapa de aireación se extendió desde el 13 de enero hasta el 22 de febrero (Figura 4).
Durante este periodo el ventilador funcionó cada vez que la temperatura ambiente bajó de los 20°C lo
que se puede observar en la Figura 4 cada vez que la línea azul (temperatura ambiente) se posiciona
por debajo la línea punteada roja (límite de 20°C), graficado como barras verticales de azultranslúcido, mientras que las horas acumuladas de ventilación se observan en la línea gris. Durante elmonitoreo se detectó que entre el 15 y el 18 de enero el ventilador fue apagado manualmente por
error. En este periodo se acumularon un total de 410 hs de ventilación con un funcionamiento delventilador promedio del 43% del tiempo. A los 19 días de esta etapa, al sumar 130 hs de aireación, la
temperatura del trigo bajó de los 31°C promedio y 35°C máximo iniciales a 12°C promedio y 14°C
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máxima. A partir de ese momento la temperatura del grano se mantuvo estable por debajo de los
15°C, manteniendo el grano en condiciones de temperatura favorables para una adecuada
conservación (por debajo del límite para el desarrollo de insectos plagas). En el silo manejado deforma manual (B) recién se logró bajar la temperatura máxima del trigo por debajo de los 15°C el 19
de marzo (Figura 3.), esto es a 65 días del inicio de la aireación, implicando que parte de la masa degranos estuvo expuesta al potencial ataque de insectos durante todo el verano.

Figura 3. Evolución de la temperatura media y máxima del grano, durante todo el ensayo en el silo B (el sombreado azul destacalas temperaturas seguras para el almacenamiento).

Figura 4. Evolución de la temperatura media y máxima del grano, la temperatura ambiente, las horas acumuladas de ventilación yel límite de temperatura programado en el controlador en la primera etapa de aireación (el sombreado azul destaca las horas en lasque funciono el ventilador).

El 22 de febrero se decidió bajar el límite de temperatura en el controlador a 10°C, dando inicio a una
segunda etapa de aireación que se extendió hasta el 10 de mayo (Figura 5). En esta etapa elventilador funcionó mucho menos, acumulando alrededor de 126 hs de ventilación con una intensidad
de uso del ventilador de 7% del tiempo. Este escaso funcionamiento del ventilador se debió a que latemperatura ambiente en pocas ocasiones estuvo por debajo del límite de 10°C. Recién en el mes deMayo, al finalizar la segunda etapa, la temperatura ambiente bajó sustancialmente permitiendoacumular horas de ventilación y bajar la temperatura del trigo por debajo de 5°C.

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Figura 5. Evolución de la temperatura media y máxima del grano, la temperatura ambiente, las horas acumuladas de ventilación yel límite de temperatura seteado en el controlador en la segunda etapa de aireación (el sombreado azul destaca las horas en lasque funciono el ventilador).

A partir del 10 de mayo y con el trigo con una temperatura inferior a 5°C se ingresó en la tercera
etapa, denominada de mantenimiento (Figura 6). El objetivo de esta etapa fue mantener latemperatura cercana a 5°C y minimizar el uso el ventilador. Para ello se bajó la temperatura límite delcontrolador a 5°C logrando un funcionamiento muy esporádico del ventilador (33 hs en 29 días, 4,7%
del tiempo), evitado incurrir en un consumo de energía innecesario y minimizando el riesgo de sobresecado. En la Figura 6 se grafica la evolución de los parámetros medidos hasta principios de Junio,
sin embargo esta etapa se extendió en el tiempo, logrando mantener baja la temperatura del trigo
hasta diciembre.
El contenido de humead del trigo en el último muestreo (mayo) fue de 13% en el silo A y 12% en elsilo B, ambos superiores a la humedad inicial (10,3%) y por debajo de la humead de comercializacióndel trigo (14%), considerada también la humedad segura de almacenamiento para evitar el desarrollode hongos. Este dato confirma que la estrategia implementada fue adecuada y logro evitar el sobresecado del trigo (mercadería por debajo de la humedad de recibo comercial) que tendría comoconsecuencia la pérdida de kilos comercializable.
La intensidad de uso del ventilador en la primer etapa del 43% del tiempo también indica que el límite
de temperatura programado en el controlador fue el adecuado para esa locación y época del año, ya
que permitió en pocos días bajar la temperatura de la masa de granos por debajo del umbral deactividad de los insectos. Un límite de temperatura superior seguramente hubiese aumentado la
frecuencia de uso del ventilador logrando pasar el frente de enfriado en menor cantidad de días, perola temperatura del grano al final de la etapa hubiese sido mayor (con posible riesgo de actividad deinsectos), mayor consumo de energía eléctrica y riesgo de sobre-secar el trigo. La menor frecuencia
de funcionamiento del ventilador en la segunda etapa (7%) no represento un inconveniente, dado quela temperatura máxima y promedio del trigo siempre estuvo por debajo de 15°C. Al igual que en latercera etapa, donde el ventilador solo funcionó 4% del tiempo, el principal objetivo de la aireación fue
mantener uniforme la temperatura dentro del granel.

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Figura 6. Evolución de la temperatura media y máxima del grano, la temperatura ambiente, las horas acumuladas de ventilación yel límite de temperatura seteado en el controlador en la tercera etapa de aireación (el sombreado azul destaca las horas en las que
funciono el ventilador).

Conclusiones
El controlador de aireación desarrollado por INTA logró implementar una estrategia de aireación
exitosa, reduciendo la temperatura máxima del trigo desde 35°C iniciales a 14°C en solo 19 días deverano.
El controlador automático logró eliminar el riesgo de infestación de insectos de la mercadería
almacenada durante la época más cálida del año (verano).
El silo testigo con aireación manejada de forma manual recién logro bajar la temperatura en el mes demarzo luego de 65 días desde el llenado del silo, dejando el grano expuesto al ataque de insectos
durante todo el verano.
El silo automatizado no requirió un seguimiento diario del operario quien quedaría liberado pararealizar otras tareas.
Con la elección de una estrategia adecuada y su implementación automatizada, se minimizo el uso
del ventilador, evitando el consumo excesivo de energía eléctrica y minimizando el riesgo de sobresecar el trigo.

Agradecimientos
Los autores agradecen a El Mocerío S.A. por permitir realizar este ensayo en sus instalaciones. En
particular agradecemos la buena predisposición del administrador, Lucas Kelly y al personal decampo. Se agradece además la colaboración del Sr. Leandro Cambareri en la conducción del ensayo.

Referencias
Abadía, M. B. et al. (2019) ‘Is the argentine postharvest system ready to handle more and better grains?’, Journal of Stored
Products Research. Elsevier Ltd, 83, pp. 218–226. doi: 10.1016/j.jspr.2019.07.012.
Abadía, M. B. and Bartosik, R. E. (2013) Manual de buenas prácticas en poscosecha de granos. Ediciones. Edited by M. B.
Abadía and R. E. Bartosik. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Ediciones INTA.
Fields, P. (2006) ‘Alternatives to chemical control of stored-product insects on small farms in the tropics’, 9th International
Working Conference on Stored Product Protection, pp. 663–673.

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Monitoring of the spatial variability of sugarcane quality from
NIR spectroscopy
Lucas de Paula Corrêdo1,2, José Paulo Molin2
Agronomy Department, Federal University of Viçosa, Brazil; 2 Biosystems Engineering Department,‘Luiz de Queiroz’ College of Agriculture, University of Sao Paulo, Piracicaba, Brazil. *Present address.
1,*

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Site-specific assessment of profitability of sugarcane crops is not related only for biomassyield, but mainly of parameters related to product quality. There are different technologies for sugarcane
yield sensors. However, they are still inexistent for product quality. This research aimed to investigate
the potential of near-infrared spectroscopy (NIR) as a proximal sensor to predict and map the quality
parameters of sugarcane crops. The research was divided into three studies. In the first, the spatial
variability of quality attributes was evaluated in a commercial field, from manually collected samples. In
the second, we sought to evaluate the potential to predict quality from different levels of sample
preparation: without preparation (billets), defibrated cane, and raw juice. In the third study, a microspectrometer was embedded on the harvester elevator to collect NIR spectra in real time. In the threestudies, results obtained from laboratory analyses following standard methods for sugarcane quality
analysis were used to calibrate the models. In the first step, 350 samples collected in an industrial
laboratory were defibrated for analysis by NIR, and predict models based on partial least squares
regression (PLSR) were built. The models were used to predict 91 georeferenced samples of acommercial field. In the second study, 302 samples were collected under three preparation levels andanalyzed by a spectrometer. PLSR-based calibration models were built for 70% of the samples. The
models were validated for the rest of samples to assess the predictive potential comparatively. In thethird study, real-time NIR spectra were collected during harvest in three fields. Also, 66 georeferenced
samples were collected for laboratory analysis. Then, NIR measurements were taken from subsamples
of defibrated sugarcane on the bench. From the spectra of these, and those collected in real time,
calibration transfer (CT) models were built. The results allowed us to observe the existence of spatial
variability of quality attributes such as soluble solids content, and apparent sucrose, with a significant
correlation of 0.85 between maps interpolated from results obtained with NIR and conventional analysis.
It was possible to obtain quality results with mean squared error of prediction (RMSEP) below 1% for
most quality parameters from NIR analysis of defibrated cane and raw juice samples. Defibrated
samples showed the best predictive performance, with lower RMSEP value and higher coefficient ofdetermination (between 0.69 and 0.83). Finally, the use of the CT method allowed modeling someinterferences inherent to the process of data acquisition from an on-board sensor during harvesting, andto proceed with the correction of spectra obtained in real time by post-processing. The models allowed
the prediction of samples collected in real time with relative RMSE less than 0.51% and ratio ofinterquartile performance equal to or greater than the results obtained on the bench for prediction of
defibrillated samples on the bench. The procedure allowed obtaining maps of spatial variability ofsugarcane quality parameters from an on-board sensor. These informations should help guide sitespecific sugarcane field management based on quality, as well as enabling advances in obtaining sitespecific production profitability data.
Palabras clave. Proximal sensing; geostatistics; chemometrics; digital agricultureRespuesta del actuador hidroneumático Twin Force sobre el
rendimiento en el cultivo de maíz (Zea maíz L)
Fernando M Scaramuzza; Diego D Villarroel; Silvia M Olivo
INTA EEA Manfredi, Ruta 9 Km 636, Manfredi, Córdoba, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Una buena calidad de siembra es aquella donde la diferencia entre la cantidad de plantas
posibles de obtener y las emergidas es mínima, la separación (plano horizontal) y profundidad (planovertical) entre ellas es uniforme y el tiempo transcurrido para emerger es el mínimo. El objetivo deltrabajo fue evaluar el efecto de la velocidad y profundidad de siembra sobre el rendimiento final, condos sistemas de estabilización de cuerpo de siembra directa, Resorte (R) y Twin Force (TF) en lasiembra de maíz. La siembra se realizó el 22 de diciembre de 2020 con una sembradora de siembra
directa AGROMETAL con seis cuerpos equipados con R y TF con una densidad de siembra de 65 milplantas/ha. Se utilizó un diseño completamente aleatorizado con arreglo factorial con tres
repeticiones. Los factores fueron: tres velocidades de avance, 6, 9 y 12 km/h y dos sistemas deestabilización de cuerpo de siembra; R y TF. La cosecha se realizó el 8 de julio del 2021 y el cultivo
presentaba en promedio un 15% de humedad. Se utilizó una cosechadora Don Roque 125 equipada
con monitor de rendimiento Ag Leader. Los datos obtenidos se procesaron con GIS SMS Software,
los cuales luego fueron analizados utilizando planillas de cálculos Excel para su posterior análisis
estadístico a través del Software Infostat. Se detectó interacción (sistema de estabilización desiembra* velocidad de siembra) significativa p<0, 0001.El tratamiento 9-TF presentó el mayor
rendimiento seguido por 12-TF (13 vs 11 t/ha), mientras que en 6-TF y R esta variable presentó
valores similares (12,5 t/ha). Por su parte 9-R y 12 R alcanzaron los menores rendimientos, 11,5 y 12
t/ha respectivamente. Estos resultados mostrarían una mejor respuesta al rendimiento para el sistema
TF que para R. De acuerdo al análisis realizado para calidad de siembra (en función del % de
Aceptables), la variación en el rendimiento sería mejor explicada por la proporción de fallas y
duplicaciones que por el desvío estándar de los distanciamientos en la línea de siembra. Bajo una
condición normal de siembra de maíz de segunda en la zona centro de Córdoba, con una densidad
de siembra de 65 mil plantas/ha y sembrando a una velocidad promedio de 6 km/h se registró una
diferencia de rendimiento promedio de 136 kg/ha a favor del sistema de estabilización TF. Este
sistema logró mantener estable la calidad de siembra conforme se incrementó la velocidad desiembra de 6 a 9 km/h, manifestando una mayor diferencia en rendimiento respecto de R para lavelocidad de 9 km/h, siendo esta diferencia de 1540 kg/ha.

Palabras clave. rendimiento; velocidad de avance; sistema de estabilización.

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Nuevo modelo espectral para detección de antracnosis
en frutos de mango basado en análisis hiperespectral ytécnicas de análisis discriminante
Carlos Velásquez1,2, Flavio Prieto1, Nuria Aleixos Borrás2, Sergio Cubero3, José Blasco3
Universidad Nacional de Colombia, Carrera 45, Bogotá, Colombia

1

Departamento de Expresión Gráfica, Universidad Politècnica de València, Camí de Vera, s/n, 46022
Valencia, España

2

Centro de Agroingeniería. Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), CV-315, km 10.7,
46113 Moncada (Valencia) España

3

Trabajo presentado al

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30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. En la actualidad, la antracnosis es una de las enfermedades de mayor relevancia en cultivosde mango dada su alta incidencia y presencia en regiones productoras de clima tropical. Su detección
se realiza en estadios tardíos y por inspección visual humana, razón por la cual se estima que esta
enfermedad afecta al 40% de la producción de este fruto. Con el desarrollo de sistemas
computacionales más potentes y sistemas ópticos espectrales más asequibles, la inspección de lacalidad de la producción agrícola ha sufrido una revolución tecnológica. Estas tecnologías permiten
desarrollar novedosas soluciones no destructivas para la inspección y control de calidad de frutos. El
objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema para detectar tempranamente la antracnosis en frutos
de mango, mediante imagen hiperespectral VIS/NIR y análisis discriminante (AD). Se seleccionaron 60
frutos de mango Kent de una parcela comercial en Málaga (España) con una madurez fisiológica similar(tamaño y color) y sin lesiones visibles. La fruta se separó en dos grupos de frutos, control e inoculado,con 10 y 50 unidades respectivamente. Las frutas se desinfectaron y se almacenaron en cámara
controlada a 23 ºC por un periodo de 12 días. En todas las frutas se realizaron 6 lesiones con punzón
quirúrgico en la región ecuatorial de una cara del fruto, cubriéndose con agua destilada las del grupo
de control, mientras que las frutas del grupo inoculado se cubrieron con una suspensión de inoculo deColletotrichum gloeosporioides sp. en una concentración de 1x106 esporas/mml. Se capturaron
imágenes con una cámara hiperespectral con filtros sintonizables (LCTF) en el rango 450 – 980 nm
situada en una campana de inspección con luz controlada y difusa. Se capturaron imágenes de todaslas frutas durante 8 días desde el día 2 después de la inoculación. El registro de imágenes finalizó una
vez que el 90% de los frutos del grupo inoculado presentaron síntomas visibles y característicos deantracnosis. Se extrajeron un total de 252.801 firmas espectrales de las imágenes y se etiquetaron por
grupo y día de adquisición, resultando en 9 clases: 1 clase para el grupo de control y 8 para el grupo
inoculado. Con estas firmas y clases, se realizó un modelo de clasificación basado AD y el estadísticode Tukey (para la selección de variables). El modelo se entrenó con el 70% de las firmas obtenidas yel 30% restante se utilizó para validación externa. Se obtuvo un modelo con precisión= 0,909%, Kappa=
0,897, especificidad= 0,987 y sensibilidad= 0,953 para discriminar entre las 9 clases definidas. Con elestadístico de Tukey, se seleccionaron 19 longitudes de onda importantes, logrando una
precisión=0,798%, Kappa=0,772, especificidad=0,973 y sensibilidad=0,846, razón por la cual estemodelo reducido podría ser la base de un potencial sistema de detección de antracnosis en frutos demango con cámaras multiespectrales.
Palabras clave. Mangifera indica L, análisis de imagen, inspección automática, calidad de fruta

Respuesta de los sistemas de accionamiento eléctricos ymecánicos en dosificadores MaterMacc sobre calidad desiembra y rendimiento en el cultivo de maíz (Zea maíz L)
Fernando M Scaramuzza; Diego D Villarroel; Silvia M Olivo
INTA EEA Manfredi, Ruta 9 Km 636, Manfredi, Córdoba, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Actualmente, la siembra se encuentra realizada en un 60% por contratistas, quien para serrentable debe realizar la mayor superficie sin impactar negativamente la calidad de siembra. Reemplazode cajas mecánicas, sistemas de cadenas y engranajes para el comando del tren cinemático por
motores eléctricos permitiría mejorar la calidad de siembra. Los objetivos del ensayo fueron cuantificar
el efecto de la velocidad de siembra sobre la distribución espacial de la semilla y su impacto en el
rendimiento final del cultivo de maíz. La siembra se realizó con una sembradora de siembra directa
Crucianelli de 12 cuerpos a 52 cm de distancia entre cada uno equipada con dosificadores MaterMacc,
6 líneas con cajas mecánicas Garro y 6 líneas con motores eléctricos Bosch. Con diseño experimental
completamente aleatorizado con arreglo factorial y tres repeticiones. Variables: velocidad de avance (5,7 y 9 km/h); densidad de siembra (60 y 85 mil semillas/ha) y transmisión mecánica y eléctrica (ME yEL). La mejor calidad de siembra se logró con EL a 5 km/h con valores entre 95 y 93% para 60 y 85mil
semillas/ha respectivamente, no obstante, la respuesta lograda por esta misma transmisión a 7 y 9 km/h
se encuentra dentro de valores aceptables. ME, al incrementar la velocidad, se refleja una caída de lacalidad de siembra (% de aceptables) de 9,3 y 18,5% respecto a la mejor calidad de siembra de 60 y
85mil semillas/ha respectivamente. El sistema EL presento mejor comportamiento frente a las variables
ensayadas respecto a ME.
Palabras clave. Transmisión eléctrica, transmisión mecánica, velocidad de siembra, distancia entre
plantas.

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Introducción
En Argentina se siembran aproximadamente 37,5 millones de hectáreas de cultivos agrícolas extensivosde las cuales el 90% se realiza bajo el sistema de siembra directa (Rinaudo, M. 2019). Actualmente, lasiembra se encuentra realizada en un 60% por contratistas (FACMA 2021), quien para ser rentable debe
realizar la mayor cantidad de hectáreas en el menor tiempo posible, sin impactar negativamente en lacalidad de siembra.
Bragachini y col. (2002), evaluaron con una sembradora neumática la respuesta del rendimiento a lavelocidad de siembra y encontraron incrementos en el desvío estándar al pasar de 6 a 9 Km/h, con una
reducción del rendimiento de 660 Kg/ha. Bragachini y col. en 2012 demostraron que, a una profundidadde siembra de 6 cm, pasar de una velocidad de 6 a 9 km/h significó una reducción en el rendimiento demaíz de 9790 a 8420 kg/ha. Pero a una profundidad de 3 cm cayó de 7280 a 7080 kg/ha al comparar lamisma secuencia de velocidad de siembra.
El reemplazo de cajas mecánicas, sistemas de cadenas y engranajes para el comando del tren cinemático
por motores eléctricos permitiría mejorar la eficiencia de siembra. Por lo tanto, el objetivo de este ensayo
fueron cuantificar el efecto de la velocidad de siembra sobre la distribución espacial de la semilla y su
impacto en el rendimiento final del cultivo de maíz.

Materiales y Métodos
La siembra se realizó el 22 de diciembre de 2020 y se utilizó una sembradora de siembra directa
Crucianelli de 12 cuerpos a 52 cm de distancia entre líneas, equipada con dosificadores MaterMacc. Se
acondicionó con 6 líneas con cajas de levas variables Garro y 6 líneas con motores eléctricos Bosch. Se
utilizó un tractor NH T7 215 de 191 CV equipado con piloto automático y señal correctora Center Point.
El híbrido utilizado fue P2089 VYHR y la profundidad de siembra propuesta fue de 5 cm una densidad
teórica de siembra de 65 y 85 mil semillas/ha. El cultivo se mantuvo fertilizado.

Diseño experimental y análisis de datos
Diseño completamente aleatorizado con arreglo factorial con tres repeticiones. Factores evaluados:
velocidad de avance (5, 7 y 9 km/h); densidad de siembra (60 y 85 mil semillas/ha) y transmisión mecánica
y eléctrica (ME y EL). Se evaluó estadísticamente con Infostat y las comparaciones múltiples post hoc
fueron ajustadas mediante el método HSD de Tukey, con un nivel de significancia de α = 0,05.

Variables explicativas por individuo
Se cuantificó el número de semillas y su ubicación en 15 m lineales de surco. Este procedimiento serealizó cinco veces al azahar por repetición en cada tratamiento.
Distancia entre plantas (DEP): Distancia en centímetros que separan a una planta de sus vecinas más
próximas en la línea de siembra. En función de las distancias que la separan de sus dos vecinas en lalínea de siembra y de los criterios de la norma ISO 7256/1, cada individuo se clasificó de acuerdo a siestá separado por distancias consideradas como Aceptable (A), Dobles (D) o Falla (F).

Variables explicativas por unidad de áreaCoeficiente de Variación de la separación entre plantas (CV): El CV de una población determinada es
igual al desvío estándar de esa muestra dividido por la media y multiplicado por 100.
Distancia entre plantas teórica (DEP teórica): Distancia en centímetros promedio que separan a la planta
de sus vecinas más próximas en la línea de siembra, basado en la densidad teórica.
En función a la norma ISO 7256/1 se calculó el Índice de Semillas aceptablemente sembradas (A): ésteconsidera como A toda semilla ubicada en el surco a una distancia comprendida entre 0,5 Xref y 1,5 Xref,
siendo la distancia de referencia (Xref) la DEP teórica. Índice de Duplicaciones (D): es el porcentaje deMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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semillas ubicadas a distancias menores a las 0,5 Xref. Índice de Fallas (F): corresponde al porcentaje desemillas ubicadas a distancias superiores a las 1,5 Xref.

Determinación del rendimiento.
Se cosechó el 8 de julio de 2021 con una humedad de grano de 15%. Se utilizó una cosechadora Don
Roque 125 equipada con monitor de rendimiento Ag Leader. Los datos se procesaron con Software GIS
SMS y luego se analizaron con planillas de cálculos Excel y Software estadístico Infostat.

Resultados y Discusión
Variables explicativas por individuo. Distancia entre plantas
Todos los tratamientos presentaron DEP superior a la teórica (> 32 y 22,6 cm para 60 y 85 mil semillas/ha
respectivamente) Se detectó interacción triple (velocidad*transmisión*densidad) significativa (p= 0,00017)
para la DEP. Con 60 mil semillas/ha la DEP fue similar (34,8 cm) mientras que para 85 mil semillas/ha el
tratamiento ME 5 alcanzó una DEP significativamente mayor que el resto (28,9 vs 24,5 cm de DEP).

Variables explicativas por unidad de área. Coeficiente de variación
En el Gráfico 1 se observa que con 60 mil semillas/ha, incrementar la velocidad de siembra de 5 a 9 km/h,
provocó un aumento del CV de ME respecto a EL en un 21.4%. Sin embargo, con 85 mil semillas/ha,
incrementar la velocidad hasta 9 km/h, ME refleja un aumento del CV un 46.5% respecto a EL. Se
interpreta que para altas densidades el dosificador eléctrico presenta una respuesta significativamente
mejor en DEP, logrando una siembra más homogénea.

Grafico 1: Coeficiente de Variación de la trasmisión (%) de dosificadores de siembra. Comparación entre sistema eléctrico Bosch(EL) -en azul- y sistema mecánico de caja variable Garro (ME) –bordó-, para dos densidades de siembra (60 y 85 mil semillas/ha) ytres velocidades de avance (5, 7 y 9 km/h). Letras distintas denotan diferencias significativas entre los sistemas de transmisión ydensidades evaluadas. Ensayo realizado en la EEA Manfredi, campaña 20/21.

Porcentaje de semillas sembradas. Aceptables, fallas y dobles
Con 60 mil semillas/ha (Gráfico 2 izq), la mejor calidad de siembra (95%) la expresó EL a 5 km/h, mientras
que, ME reflejó una caída de calidad de siembra del 4,4% en relación a EL. Ahora bien, cuando lavelocidad se incrementa de 5 a 9 km/h, EL expresa una disminución de la calidad de siembra de 7,3%,
mientras que ME disminuye 9,5%, en relación a la mejor calidad de siembra (EL a 5 km/h).
La mejor calidad de siembra de EL a 5 km/h (Gráfico 2 izq) fue debido a un menor % de fallas y dobles(4,32 y 0,66%). A esta misma velocidad, ME presentó una diferencia superior en fallas de siembra de
2,5% en relación a EL (Gráfico 2 der). Sin embargo, cuando la velocidad fue de 5 a 9 km/h, EL demostró
un aumento de fallas de siembra de 5,1%, mientras que ME fue de 6,3% respecto de EL a 5km/h.

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Grafico 2: (izq) Calidad de siembra (%) y (der) porcentaje fallas totales y duplicaciones (%) de la media de la distribución de plantas
emergidas, de dos sistemas de transmisión de dosificadores de siembra, eléctrico Bosch (EL) y mecánico Garro (ME) para
velocidades de avance: 5, 7 y 9 km/h; a una densidad de 60 mil semillas/ha. Ensayo realizado en la EEA Manfredi, campaña 20/21.

Grafico 3: (izq) Calidad de siembra (%) y (der) porcentaje fallas totales y duplicaciones (%) de la media de la distribución de plantas
emergidas, de dos sistemas de transmisión de dosificadores de siembra, eléctrico Bosch (EL) y sistema mecánico Garro (ME) para
velocidades de avance: 5, 7 y 9 km/h; a una densidad de 85 mil semillas/ha. Ensayo realizado en la EEA Manfredi, campaña 20/21.

La mejor calidad de siembra (93%) la demostró EL a 5 km/h (Gráfico 3 izq) asociado a un menor % defallas y dobles (6,96 y 0,95%). A la misma velocidad, ME expresó una diferencia superior en fallas desiembra de 2,4% en relación a EL (Gráfico 3 der). Al incrementar la velocidad de 5 a 9 km/h, EL refleja un
aumento de fallas de 5,7%, mientras que ME 6,9%. En ME para 5 y 9 km/h, las duplicaciones (dobles)
mostraron similar comportamiento, alcanzando valores de 9 y 11% respectivamente.
Se pudo apreciar que la calidad de siembra fue similar entre EL y ME a 60 mil semillas/ha (Grafico 2 izq),
mientras que, para ambos tratamientos con 85 mil semillas/ha, la calidad de siembra incrementa de 78 a
86% para ME y EL respectivamente (Gráfico 3 izq). Esta diferencia de la calidad de siembra se ve reflejada
en una mayor proporción de fallas y duplicaciones (Gráfico 3izq) por parte de ME.

Respuesta del rendimiento
Para la variable rendimiento, se detectó interacción triple (velocidad*transmisión*densidad) significativa(p= 0,0001) sin embargo, para facilitar la interpretación de los resultados, se evaluaron las respuestas delrendimiento a las diferentes densidades utilizadas (60 y 85 mil semillas/ha).
Para 60 mil semillas/ha se detectó una interacción (velocidad*transmisión) significativa (p= 0,00001)(Grafico 4 izq). En promedio, el rendimiento fue de 12,5 y 11,5 t/ha para EL y ME respectivamente. En el
Grafico 4 izq. se observa que conforme la velocidad de avance incrementa, el rendimiento tiende a
disminuir. Por otro lado, para cada velocidad de siembra, la respuesta del rendimiento fue mayor en elsistema EL que en ME. En términos porcentuales, EL en relación a ME, superó en rendimiento en un 5,
3 y 20 % para las velocidades de avance 5, 7 y 9 km/h respectivamente.
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Grafico 4: Rendimiento de maíz (t/ha) de dos sistemas de transmisión de dosificadores de siembra, eléctrico Bosch (EL) y mecánico
Garro (ME), para velocidades de avance: 5, 7 y 9 km/h; a una densidad de 60 mil (izq) y 85 mil semillas/ha (der). Ensayo realizado enla EEA Manfredi, campaña 20/21. Letras distintas denotan diferencias significativas entre las variables.

Con una densidad de 85 mil semillas/ha se detectó una interacción (velocidad*transmisión) significativa(p= 0,00001) para el rendimiento (Grafico 4 der). En promedio, fue de 12,3 y 11,4 t/ha para EL y ME
respectivamente. En el Grafico 4 der. se observa que, para cada velocidad de siembra, la respuesta delrendimiento fue mayor en el sistema EL que en ME. En términos porcentuales, EL en relación a ME
superó en rendimiento en 17, 2 y 6 % para las velocidades de avance 5, 7 y 9 km/h respectivamente.
El menor rendimiento en el tratamiento 5-ME fue debido a errores imprevistos en el mapeo de rendimiento
en dos de sus repeticiones. No obstante, es importante destacar que independientemente de la velocidad
de siembra, todos los tratamientos con el sistema EL mantuvieron un rendimiento similar.

ConclusionesEl sistema EL presento mejor comportamiento frente a las variables ensayadas respecto a ME.
La mejor calidad de siembra se logró con EL a 5 km/h con valores entre 95 y 93% para 60 y 85mil
semillas/ha respectivamente, no obstante, la respuesta lograda por esta misma transmisión a 7 y
9 km/h se encuentra según bibliografía dentro de valores aceptables.
ME, al incrementar la velocidad, se refleja una caída de la calidad de siembra (% de aceptables)
de 9,3 y 18,5% respecto a la mejor calidad de siembra de 60 y 85mil semillas/ha respectivamente.
Los rendimientos promedios fueron 8% mayores para EL respecto a ME.

Referencias

BRAGACHINI, M; A. VON MARTINI; A. MÉNDEZ; F. PACIONI y M. ALFARO. 2002. Siembra de maíz, eficiencia de implantación
y su efecto sobre la producción de grano. Tercer Taller Internacional de Agricultura de Precisión del Cono Sur de América,
17-19 diciembre 2002, Carlos Paz, Córdoba, Argentina. 9 pp
BRAGACHINI M., MÉNDEZ A., SCARAMUZZA F., VÉLEZ J., D. VILLARROEL. 2012. Impacto de la velocidad y la profundidadde siembra sobre uniformidad en la emergencia y distribución de plantas en maíz. En: 1° Congreso de Valor Agregado en
Origen. 11º Curso de Agricultura Internacional de Precisión y Expo de Máquinas Precisas. Ediciones INTA. E.E.A. Manfredi,
Córdoba, Argentina. pp 28-34.
FACMA, 2021. 75% de las labores para la producción granaria del país son realizadas por el contratista rural. Disponible en:https://e.issuu.com/embed.html?d=edicion_n_65_agrocontratistas&u=agrocontratistas
INTERNATIONAL STANDARD FOR ORGANIZATION. ISO 7256/1. Sowing equipment - Test methods - Part 1: Single seed drills(precicion drills). Suiza: International Standard for Organization. 1984.
RINAUDO, M. 2019. Informe de evolución de Siembra Directa en Argentina. AAPRESID Campaña 208/19. Disponible en:https://www.aapresid.org.ar/blog/evolucion-de-siembra-directa-en-argentina-campana-2018-19/

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Desempeño de cosechadora con sistemas de regulación
automáticos
Tourn, S.2 ; Vazquez, J.M.1 Platz, P.2 ;Merani, V.H.1; Mur, M.1; Larrieu, L.1; Ferro, D.1;
Guilino, F.1; Pereira, E.1; Giambelluca, A.L.1
CISSAF FCAyF UNLP, La Plata, Buenos aires, Argentina. 2Mecanización Agrícola,
FCA Balcarce-UNMdP, Ruta 226 Km 73,5, Balcarce, Buenos Aires, Argentina.

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La automatización del control de velocidad de las cosechadoras se basa en mantener un
flujo de alimentación estable, liberando al operador. Los ajustes se realizan con una frecuencia mayor
y en situaciones en las que el operador no podría detectar las variaciones de la condición del cultivo.
Se puede definir si el ajuste automático se realiza para reducir las pérdidas o mejorar la calidad delgrano. Existe escasa información que comparen los sistemas automáticos de las cosechadoras
respecto al uso manual. El objetivo de este trabajo fue comparar el desempeño de las cosechadoras
en modo de trabajo automático y manual, en cuanto a pérdidas de cosecha y calidad de grano. Se
realizó la evaluación de una cosechadora John Deere 780 con el sistema ICA2, en un cultivo de trigo
de 4700 kg/ha, 50 km al sur de Tandil. Se fijaron 3 tratamientos, uso manual de la cosechadora(Manual7) y automático priorizando pérdidas (AutPer7) y priorizando calidad (AutCal7). Las pérdidas
de grano fueron fueron en promedio 3 veces menores cuando se utilizó la automatización. Además,
AutCal7 generó la mejor calidad de grano, clasificándose en grado 1, mientras que AutPer7 tuvo grado
2 y Manual7 grado 3, explicado por % de materias extrañas. En el balance económico entre pérdidas ycalidad de granos, el tratamiento AutCal7 fue el que menores pérdidas de ingreso bruto generó. Esto
demuestra una mayor eficiencia de los automatismos ICA2 de John Deere respecto al uso manual, pero
hay que seguir evaluando en otras condiciones y tipos de cultivos.
Palabras clave.
Cosecha ; Inteligencia Artificial; Trigo; perdidas de grano

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Introducción

Tradicionalmente una cosechadora se regula para minimizar las pérdidas de grano a un determinado
valor de índice de alimentación, suficientemente elevado para lograr una buena capacidad de trabajo.
Luego, para sostener ese nivel de pérdidas, se cosecha manteniendo el índice de alimentación
mediante el ajuste de la velocidad, de acuerdo a las fluctuaciones de rendimiento del cultivo. La
aparición de los sistemas automáticos de control de velocidad tienen por objetivo mantener un flujo oíndice de alimentación estable, liberando al operador de la cosechadora de esta tarea a lo largo de la
jornada de cosecha (Kutzbach, 2004). Además realizan los ajustes con una frecuencia mayor y ensituaciones en las que el operador no podría detectar las variaciones de la condición del cultivo. El
operador de la cosechadora debe definir si el ajuste automático de la velocidad se realiza para reducir
las pérdidas de grano o maximizar la capacidad de trabajo de la cosechadora manteniendo una altacarga del motor. Además el sistema requiere definir algunos parámetros operativos en la consola de lacosechadora como, la velocidad máxima admitida, la sensibilidad al modificar la velocidad, el porcentaje
de carga del motor con el que se desea trabajar. Aún en condiciones de cultivo en que los sistemas decontrol automático. En los últimos diez años se buscó automatizar los ajustes de las regulaciones delos sistemas de trilla y limpieza ante cambios del índice de alimentación u otros que se fueran
produciendo en el cultivo cosechado (Böttinger 2016). Así, fue necesario el desarrollo de sensores que
midieran de forma continua e instantánea, no solo las pérdidas de grano sino también la ocurrencia dedaño mecánico al grano o la presencia de material no grano llegando a la tolva de grano limpio. De estemodo ante cada ajuste automático que realiza la cosechadora releva inmediatamente si fue efectivo odebe ser corregido. Actualmente, las cosechadoras traen un modo de trabajo completamente
automático, que cuando es activado realiza los ajustes sin consultar al operador de la cosechadora,
aunque este puede retornar al modo manual en cuanto lo decida. Si bien un operador capacitado puede
considerar innecesario un sistema automático ya que tiene la experiencia, para a lo largo de una jornada
de cosecha, interpretar adecuadamente cuando hacer las regulaciones necesarias, los sistemas
automáticos permiten realizar los ajustes con mayor frecuencia (Wolfgang, 2019). Se estima que selogra un incremento del 20% de capacidad de trabajo (Mendieta, 2012). Estos sistemas además
permiten que operadores con poca experiencia logren optimizar el funcionamiento de la cosechadora
desde el primer día. El objetivo de este trabajo fue comparar el desempeño de las cosechadoras enmodo de trabajo automático y manual, en cuanto a pérdidas de cosecha y calidad de grano.

Materiales y métodos

Para evaluar el desempeño de los sistemas de automatización de cosecha, se realizó la evaluación deuna cosechadora John Deere 780 con el sistema ICA2, en un cultivo de trigo de 4700 kg/ha, 50 km al
sur de Tandil. El trabajo se realizó el 4 de enero de 2022.
La cosechadora estaba equipada con el sistema de ajuste integrado de cosechadora 2 (ICA2), por lo
que inicialmente se ejecutó la función de optimización mediante la cual la cosechadora comienza a
trabajar con las regulaciones por defecto para el cultivo seleccionado y va realizando ajustes para
mejorar la performance a partir de la información que releva de los sensores de pérdidas y calidad degrano. Al finalizar la optimización se realizan mediciones de pérdidas con la metodología del INTA
PRECOP (2011) para comprobar el desempeño de la cosechadora.

Tratamientos

Para evaluar el funcionamiento del sistema de regulación automático de la cosechadora se definieron
tres tratamientos:
 Control manual por parte del operador de la cosechadora con una velocidad ajustado por el
operador pero en torno a los 7 km/h (manual7).
 Control automático de la cosechadora:+ajuste automático de velocidad “HarvestSmart” (límite de 7 km/h) (AutPer7),+función “Automantenimiento” activada,+prioridad en la reducción de pérdidas de cosecha,
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Control automático de la cosechadora:+ajuste automático de velocidad “HarvestSmart” (límite de 7 km/h) (AutCal7),+función “Automantenimiento” activada,+prioridad en la calidad de grano.

Parámetros evaluados

Se realizaron evaluaciones de pérdidas por cosecha mediante la metodología del INTA PRECOP (2011)y se tomaron muestras de grano de la tolva de la cosechadora para evaluar calidad de grano. El índicede alimentación de la cosechadora se calculó a partir de los mapas de rendimiento del cultivo. Como elmonitor de rendimiento de la cosechadora registraba un dato por segundo y tenía un retardo de flujo
aproximado de 5 segundos, para el índice de alimentación se tomó un valor medio de todos los registrosde los 10 metros previos a las coordenadas donde se midieron las pérdidas de cosecha.

Diseño experimental y análisis estadístico

El diseño experimental fue completamente aleatorizado con 6 repeticiones por tratamiento.
Se realizó realizaron los test de normalidad y homocedasticidad y el análisis de varianza y test decomparaciones múltiples con los datos de índice de alimentación, pérdidas de cosecha y calidad degrano, además de un análisis de regresión con los datos de índice de alimentación y pérdidas decosecha. Todos los análisis se realizaron con el software R 4.1.1 y la interfaz gráfica RStudio 3.5.1.

Resultados y discusión
Las condiciones ambientales medidas durante las mediciones cómo humedad relativa, temperatura yvelocidad del viento tuvieron baja variación, 23° a 25°C de temperatura, 35 % a 40 % de humedad
relativa y 20 a 25 km/h de viento. La humedad del grano durante el periodo de ensayo se mantuvo entre
10,5 % y 11%.
En las mediciones de pérdidas por cosecha no se registraron pérdidas por cabezal o fueron
insignificantes y por ellos se muestran las pérdidas por cola que son las directamente afectadas por lossistemas automáticos de regulación.
Las pérdidas por cola presentaron valores por debajo de las tolerancias de pérdidas por cosecha en
trigo de 80 kg/ha (INTA PRECOP, 2011) distribuidas aproximadamente 50 % por cola y 50 % por
cabezal (Figura 1). Entre los tratamientos se encontraron diferencias significativas (p<0,05), así eltratamiento Manual7 registró los mayores niveles de pérdidas de granos y los menores AutPer7 y
AutCal7, que no se diferenciaron entre sí. Sin embargo, AutPer7 registró valores muy bajos y que logran
una eficiente de cosecha del 99.89 %.

Pérdidas de grano (kg/ha)

35

b

30
25
20
15

a

10
5
0

a
27,3
Manual7

9,04,0AutCal7

AutPer7

Usos de Cosechadora
Figura 1 Análisis de varianza de las perdidas por cola.

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En la figura 2 se presenta el comportamiento de las pérdidas de grano en función del índice dealimentación. Para que se pueda comparar velocidades máximas, se utilizaron los tratamientos de 7km/h (Manual7, AutCal7 y AutPer7). En esta figura se observa que partiendo de los índices dealimentación más bajos en torno a las 32 t/h, con la cosechadora trabajando en modo manual el índicede alimentación varía hasta un 26 % y en modo automático entre un 11 % y 18 %, lo que es
consecuencia de una menor capacidad de adecuación de la velocidad a las fluctuaciones delrendimiento en el modo manual. El hecho de que los valores mínimos de índice de alimentación seansimilares entre los modos de operación automático y manual, es compatible con el hecho de que conla función “HarvestSmart“ se define un límite superior de velocidad para evitar que el incremento develocidad en zonas de bajos rendimientos termine afectando a otros sistemas de la cosechadora comopor ejemplo la recolección.
50

Pérdidas por cola (kg/ha)

45

AutCal7

AutPer7

40
35

Manual730

25
20

R² = 0,6994

15

10

R² = 0,034

5

R² = 0,4367

0
30

32

34

36

38

40

42

44

46

Indice de Alimentación (Tn/h)
Figura 2. Comportamiento de las pérdidas por cola de trigo de la cosechadora en función del índice de alimentación paradiferentes usos de los automatismos de una cosechadora John Deere S780.

Cuando la cosechadora trabajo en modo manual, las pérdidas por cola llegan a 45 kg/ha y tienden aaumentar 7 kg/ha por cada t/h que aumenta el índice de alimentación. Por el contrario, cuando lacosechadora trabaja de modo automático, las pérdidas por cola no superan los 8 kg/ha cuando seprioriza la reducción de pérdidas, ni los 15 kg/ha cuando se prioriza la calidad de grano y en ambos
casos la relación entre el índice de alimentación y las pérdidas de cola es no significativa (p<0,05). Esto
es compatible con el hecho de que la cosechadora no solo contaba con el sistema de ajuste automático
de velocidad, sino también con el ajuste automático de las regulaciones de los sistemas de trilla ylimpieza. Por lo que cada vez que las variaciones del índice de alimentación afectan desfavorablementea las pérdidas por cola o la calidad de grano, la cosechadora modifica las regulaciones para revertir
estos cambios. Cuando la cosechadora trabaja de forma automática priorizando la calidad de grano, seregistra un reducido incremento de las pérdidas por cola pero estas nunca superan los 15 kg/ha que esdel 0,3 % del rendimiento.
Respecto a la calidad de grano, el análisis de grano quebrado y materias extrañas (relacionado al uso
de la máquina), muestran comportamientos diferenciales entre tratamientos (Tabla 1).

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Tabla 1 .a) Parámetros de calidad de trigo pan para cada tratamiento. b) Valores de pérdidas de granos de trigo, costos que
implican, grado de comercialización y los ingresos brutos y diferencia de ingresos entre tratamientos.
a)Tratamiento

Parámetros de calidad afectado por la cosechadora
Granos quebrados (%)

Materias Extrañas (%)

Grado

Manual7

0.05 a1.55 b3

AutCal7

0.14 a0.20 a1

AutPer7

0.26 a0.33 a2

b)Tratamiento

P. ColaKg/haCosto P.
Cola

Total
Costo

USD/haUSD

Grado

Bon/Desc

Ing. Bruto

Dif

USD/t

USD

USD

Pérdidaing.
Bruto
USD/haManual7

27.3

6

720

3

220.0

124.080

-1834

-21.2

AutCal7

9.0

2.0

240

1

223.3

125.9140-2.0

AutPer7

4.0

0.8

96

2

220.0

124.080-1.834-15.3

En la Tabla 1a, se observa que no hubo diferencias significativas en Granos Quebrados entre
tratamientos y en ningún caso se superó la tolerancia de 0,5% para salir de grado 1. En cambio, para
Materias Extrañas, los tratamientos que ajustaron por calidad, presentaron los menores valores,
AutCal7 logró el % más bajo de Materias Extrañas y el mejor grado (1) Las materias extrañas en el
tratamiento Manual7, hicieron que el grado caiga a 3, aplicándose descuentos a esa mercadería. Por
otro lado, Manual7 presentó los mayores niveles de pérdidas de ingreso bruto en el sistema, en total:
21,2 USD/ha respecto a 2.0 USD/ha para el mejor tratamiento que fue AutCal7, que se diferenció
fuertemente del resto debido a que fue el único grano que clasificó Grado 1 y las pérdidas de granofueron muy bajas (Tabla 1b).

Conclusiones
Para las condiciones del ensayo, la automatización de los sistemas de control de calidad y de pérdidas
de grano permitió aumentar la eficiencia del sistema, pero debería evaluarse en otras condiciones ytipos de cultivos.

Agradecimientos

El trabajo se realizó con aporte del PEi177 de INTA y de Rural Ceres-

Referencias

Böttinger, S. (2016). Mähdrescher. In: L. Frerichs (Ed), Jahrbuch Agrartechnik 2015. 27, 158-170.
INTA PRECOP (2011). Cosecha de Trgo con valor agregado en origen. Actualización técnica n° 68. INTA.
Kutzbach, H. D. (2004). Combine Harvesters. In: Matthies, H. J. & Meier. F. (Ed.), Yearbook Agricultural Engineering 2004.
Landwirtschaftsverlag, MuKnster
Mendieta, S. (2012). Más Lexion. Revista Agrotécnica, 9: 40-42.
Wolfgang, R. (2019). Jedes Korn zählt. VDI nachrichten e-paper. https://www.vdi-nachrichten.com/technik/automation/jedeskorn-zaehlt/

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Uso de Piloto automático en plantación de caña de azúcar(Saccharum Officinarum)
1Ing. Agr. Ricardo Rodriguez INTA FAMAILLA 2Ing. Agr. Roberto Manzano ZAFRA

S.A.

1

INTA Famaillá, ruta pcial. 301 km 32,5 Famailla, Tucumán. 2 Zafra S.A. Área comercial de Agriculturade Precisión, Lavalle 3005 San Miguel de Tucumán, Tucumán.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

ResumenUno de los cultivos regionales de mayor importancia económica en el NOA y NEA, es el cultivo de laCaña de Azúcar (Saccharum Officinarum), especialmente en la provincia de Tucumán, por la superficie
cultivada que ocupa y por la mano de obra genuina en materia de trabajo que genera de manera directa
e indirecta todo el año. Dicho cultivo y su manejo, cada año requieren de una mayor eficiencia y eficacia
en sus labores culturales y las mismas, se observan en aumento, por medio de la incorporación deInnovaciones Tecnológicas a través de herramientas como, la Agricultura de Precisión, por ejemplo,
actuando de manera notable en los diversos eslabones de la cadena de valor y en las más de 265.000
has cultivadas anualmente, mostrando a través de su utilización, un correcto uso de los recursos
disponibles, con una mirada sostenible y sustentable del sistema productivo. En cuanto a uno de estos
eslabones fundamentales de la cadena, es la Plantación. Es por ello, que el objetivo de esta
Experimentación, fue evaluar la equidistancia de los surcos (líneas/rayas) de plantación (promedio de
1,60mts entre sí), para ello, se utilizó el sistema de plantación convencional/manual (70% de lasuperficie total provincial), es decir, tractor con surcador simple (abre surcos) con y sin piloto automático
manteniendo constante las demás variables, previa preparación y rastrado del terreno de 2,5has en
Campo Monte Bello, localidad de Graneros, Tucumán. En cuanto al piloto automático, tractor, antena
correctora de señal RTK, fueron de la Marca proporcionada por Zafra S.A. Con respecto a los datos
obtenidos, por medio de la señal (telemetría) fueron analizados estadísticamente mediante el software
utilizado por el piloto automático y corroborado de manera manual con el uso de ruleta y análisis
estadístico de Excel, arrojando valores interesantes para con el uso de la tecnología de A.P., es decir,
con el uso de A.P. (piloto automático) el CV% fue de 5,7 vs el 15,2% de la manera convencional, conello, nos explica el porqué de los 61 surcos/ha alcanzados por el piloto automático vs los 58 surcos/ha
logrados con el sistema convencional con marcadores hidráulicos. Con estos resultados no solo se
demostraron el ingreso de 3 surcos/ha más, sino, el aumento de la productividad (en promedio de
3500kg/ha) y cualitativamente la importancia de la equidistancia entre surcos, que permite una mayor
circulación sin pisoteo y sin compactación de las labores culturales frecuente y anuales que requiere elcultivo, como así también la versatilidad de dicha herramienta para trabajar con otros implementos ytareas como cultivadores, abonadoras, rastras, pulverizadoras y cosechadoras.
Palabras clave. Piloto Automático Caña, AP Caña de Azúcar, Caña AP.

Evolución y Tendencias en el uso de herramientas deAgricultura de Precisión en el cultivo de Caña de Azúcar enla provincia de Tucumán.
Ing. Agr. Ricardo Rodriguez. EEA INTA Famaillá Tucumán.
Ruta provincial n° 301 km 32,5 Padilla, Famailla, Tucumán, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. En el contexto de la 4° Revolución Agroindustrial que estamos transitando mundialmente.
En Argentina, el uso de herramientas como agro-partes y/o agro-componentes vinculadas a laAgricultura de Precisión, nos posiciona a nivel mundial en los primeros puestos como usuarios de laInnovación Tecnológica, ello es un resultado, de las articulaciones público-privadas por regiones ycadenas de valores, teniendo el INTA un anclaje importante a nivel nacional, con participantes/
profesionales/ técnicos/ asesores por medio de su Proyecto “Desarrollo y aplicación de tecnologías demecanización, precisión y digitalización de la agricultura”, cumpliendo con los objetivos de la Institución
y del proyecto en especial, a través del uso de herramientas estratégicas, siendo un instrumento
fundamental en el medio productivo, para elaborar y contar con los diagnósticos precisos, que nos
permitan conocer las tendencias, evoluciones y demandas en el uso de la A.P. a nivel país. (Villarroel,
D. et.al. 2020), como así también a niveles regionales y locales. En cuanto al objetivo de este trabajo
en particular, está vinculado directamente al uso y tendencia de herramientas de Agricultura dePrecisión en el cultivo de Caña de Azúcar en la Provincia de Tucumán, en base a los datos obtenidos
y verificados en conjunto entre instituciones públicas y empresas privadas comerciales vinculadas a laA.P., los resultados muestran una tendencia ascendente en el corto plazo (período 2017-2021) por
ejemplo, en el uso de Pilotos automáticos (300), telemetría en cosechadoras y tractores (185), cortes
por sección en pulverizadoras (85), Monitores de rendimientos en cosechadoras de caña de azúcar(27) y una evolución muy pronunciada entre el 2019 y 2021 de estaciones meteorológicas en
pulverizadoras (8), mostrando incrementos paulatinos en el uso de otras herramientas de A.P. como,
dosis variable en abonadoras de fertilizantes sólidos (15), control selectivo de malezas (8), sensores
manuales de N en tiempo real (10) y el uso de drones (5) para la obtención de diversas capas deinformaciones y análisis. En cuanto a las tendencias de A.P. observadas, las mismas muestran que
vamos hacia la generación de sensores altamente entrenados, la automatización de las herramientas
precisas, la autorregulación y calibración de la maquinaría agrícola, la gestión de la información a travésde plataformas inteligentes, la trazabilidad, la segregación y BPA de la materia prima apuntando a
productos de alto valor, la telemetría para adquisición, diagnostico, toma de decisiones, atención alcliente y procesamientos de datos georreferenciados, esta última a nivel local y nacional con un salto
exponencial importante en muy pocos años, es decir, muy buenas fortalezas y oportunidades,
existiendo debilidades y amenazas de alto peso en la región, como la falta de conectividad y de Manode Obra especializada en el manejo de la Información, análisis e interpretación, prescripción volcada alsistema productivo de la Caña de Azúcar, que condicionan directamente la incorporación de la A.P. enla provincia.

Palabras clave. Tendencia AP caña de azúcar, Caña de Azúcar Tucumán, Adopción AP Tucumán.

Using Computer Vision and RGB images to quantify plant
spatial distribution in cornVila, S1; Toledo, A2; Lopez-Correa, J2; Peralta-Cuquejo, R1, Balboa, G3
National University of Río Cuarto, Córdoba, Argentina; 2Center for Automation and Robotics, CSICUPM, Arganda del Rey, 28500 Madrid, Spain; 3Department of Agronomy and Horticulture,
University of Nebraska-Lincoln, Nebraska, United States

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Abstract. The spatial and temporal uniformity of the plants in maize crop (Zea mays L.) is a key factor
in determining yield. Spatial non-uniformity can cause losses of the order of 80 to 100 kg ha-1 for eachcentimeter of increase in standard deviation above a threshold. The development of precise andautomated methods to characterize this non-uniformity at a specific site scale is essential. Computer
vision allows automatic detection of plants in crops through RGB images analysis. The use ofcomputational algorithms can allow the measurement of different crop traits. Until now, they have notbeen used to quantify the spatial uniformity at the specific site level with field validations of the groundtruth distances such as those proposed in this work. To achieve this objective, two maize trials were
implemented with three different planting densities: 4, 6 and 8 pl m-2 in Río Cuarto and La Aguada(Córdoba, Argentina) in the 2020 growing season. In the development stages V2 and V4, a survey was
carried out with an iPhone 6 video camera in a zenithal position of 200 consecutive plants per repetition.
The same day, the distance between each consecutive plant was measured using a tape measure(ground truth distances). At the Lab, the videos were processed to obtain the sequence of images of the
200 plants surveyed in the field per plot. Deep learning models were trained with the RetinaNet Object
Detection Network for plant detection. The distance between the centers of plants in each row was
automatically and digitally measured. Measurements made in the field (ground truth distances) werecompared with those obtained using the deep learning model. The error of the predictions was quantified
through the mean average precision (MAE) metrics. The MAE results show values in a range of 1.2 2.6 cm for the evaluated densities. The prediction error increased with the increase in planting density.
The present work shows promising results of automatic quantification of spatial uniformity in corn
through computer vision methods that could be used in site-specific management approaches toevaluate the quality of corn crop planting
Keywords. Retina Net, Planting Uniformity, Deep Learning, Digital Agriculture.

Uso de imágenes termográficas para establecer niveles de estrés
hídrico en olivares con riego por goteo
Flavio Capraro 1 – Facundo Vita Serman 2 – Santiago Tosetti 1 – German Babelis 3
Instituto de Automática INAUT (UNSJ – CONICET)
Av. Lib. Gral. San Martin 1112 (o), Ciudad Capital, San Juan, ARGENTINA
fcapraro@inaut.unsj.edu.ar ; stosetti@inaut.unsj.edu.ar
1

2

Instituto de Agricultura Sostenible del Oasis IASO (UNdeC)
9 de Julio 22, Chilecito, La Rioja, ARGENTINA
fvitaserman@undec.edu.ar

Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria – EEA San Juan
Calle 11 y Vidart, Pocito, San Juan, ARGENTINA
babelis.german@inta.gob.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen: En la provincia de San Juan, Argentina, se observa una transformación hacia olivares
intensivos y super intensivos que son altamente dependientes del riego, dado a su alto consumo deagua y la escasez de lluvias. Se requiere una adecuada programación del riego para evitar deficiencias
o exceso de agua que afecten a la producción y la detección oportuna de situaciones de estrés hídrico.
El Índice de Estrés Hídrico del Cultivo (CWSI) ha resultado ser una herramienta adecuada para conocer
y analizar el estado hídrico de los cultivos. El objetivo de este trabajo fue determinar la respuesta del
CWSI para diferentes condiciones de hídricas en un olivar intensivo (cv. Arbequina) con riego
presurizado por goteo. Para analizar la variabilidad del CWSI y el estado hídrico se realizaron siete
tratamientos de riego con aplicaciones del 120% (T120), 100% (T100), 90% (T90), 80% (T80), 70% (T70),
60% (T60) y 40% (T40) de la evapotranspiración del cultivo (ETc). Se tomaron imágenes termográficas ymultiespectrales en verano (27/12/2017 y 16/2/2018), a partir de estas imágenes se construyeron
mapas termográficos del cultivo (Tc) para obtener un mapa de CWSI georreferenciado de alta
resolución. Se correlacionaron los valores promedios de potencial hídrico xilemático de la hoja (Ψh), de
Tc y de CWSI, concluyéndose que el CWSI es un indicador sensible y adecuado para identificar niveles
de estrés en olivar. Mayores valores de Tc y CWSI se registraron en los tratamientos de riego deficitario
en comparación con plantas bien regadas. La alta resolución de los mapas permitieron clasificar losniveles del CWSI e identificar condiciones de estrés hídrico a nivel de árbol.

Palabras clave: Riego de Precisión, Estrés Hídrico, Termografía, Agricultura Digital, Olivos.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
En la provincia de San Juan, ubicada en el centro oeste de la Argentina, los sistemas agrícolas son
altamente dependientes del riego debido a la alta demanda de agua de los cultivos y al reducido aportede agua de lluvia (90 a 110mm anuales) (Vita Serman et al., 2021). Para afrontar esta situación, losproductores han tecnificado los sistemas de riego, incorporando equipos de riego presurizado por goteo.
Dentro de la gestión agricola, el objetivo de maximizar la homogeneidad y productividad en cada parcela
puede verse seriamente afectado por problemas en el manejo del riego. Esto se asocia con una
inadecuada aplicación de riego, tanto en la cantidad como en el momento adecuado. También pueden
sucederse daños en las tuberías de distribución de agua los cuales suelen ser difíciles de detectar.
En la actualidad se disponen de diversas herramientas digitales que proporcionan información sobre elestado hídrico y el crecimiento de los cultivos mediante el análisis de imágenes termográficas ymultiespectrales. Las herramientas permiten determinar y analizar la variabilidad espacial mediante el
cálculo de índices del cultivo que se representan en mapas donde se destacan determinados píxeles
relacionados con los parámetros de las coberturas vegetales (estrés hídrico, densidad, clorofila, etc.).
Un método utilizado para conocer el estado hídrico del cultivo es el Índice de Estrés Hídrico en el Cultivo(CWSI, Crop Water Stress Index) (Idso et al., 1981) el cual se determina en base a la medición de latemperatura del dosel vegetal (Tc), considerada como un indicador del estado hídrico de la planta. Las
investigaciones de (Gonzalez-Dugo et al., 2013) y (Ballester et al., 2018) reportan que la Tc y el CWSI
manifiestan una alta sensibilidad a las condiciones de estrés hídrico en frutales; mientras que los otrosíndices de vegetación presentan niveles de mediana a baja sensibilidad. El uso de Tc y CWSI permitiría
identificar zonas con estrés hídrico asociado a problemas en la aplicación del riego, mientras que el uso
de otros índices de vegetación permitiría identificar diferencias en el desarrollo del cultivo.
En el presente trabajo se analizó el CWSI en una parcela de olivo, en la que se aplicaron siete dosis deriego diferentes con el objetivo de verificar su sensibilidad a distintas condiciones de estrés hídrico.

Métodos y materiales
El ensayo a campo se realizó en un olivar comercial de “Arbequina”, en un marco de plantación intensivo
de 6 x 3 (555 árboles ha-1) (Figura 1) y localizado en Cañada Honda (32º 2’ 17” S; 68º 32’ 10” O; 620
m.s.n.m.), provincia de San Juan, en el noroeste de Argentina. La estructura del olivar se la puede
describir como un seto alto, con una altura promedio de los árboles de 4.4 m.

Figura 1. Cuadro de olivo intensivo con riego por goteo (9 has) y zona de experimentación de 7 tratamientos de riego diferenciados

El ensayo de riego consistió en establecer siete regímenes de riego, con aplicaciones de 120% (T120),
100% (T100), 90% (T90), 80% (T80), 70% (T70), 60% (T60) y 40% (T40) de la evapotranspiración del cultivo
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(ETc), determinada por la expresión ETc = ET0 * Kc. La ET0 fue calculada con la metodología Penman–
Monteith modificada propuesta por FAO (Allen et al., 1998). El Kc fue el coeficiente de cultivo
estacionalmente constante (Kc = 0.55), teniendo en cuenta lo propuesto por (Villalobos et al., 2000).
La parcela experimental se localizó dentro del olivar comercial (Figura 1). El diseño experimental
utilizado fue el denominado “line-source desing” (Hanks et al., 1976). Este diseño creo un gradiente deagua secuencial y variable con los tratamientos. Se seleccionaron 7 hileras con 24 plantas cada una.
Se determinaron veintiocho parcelas experimentales que consistían en filas con 6 árboles.
Las imágenes se tomaron con una cámara termográfica Flir VueProR 640 y una cámara multiespectral
Micasense RedEdge montadas en un dron. Los vuelos se efectuaron los días 27/12/2017 y 16/2/2018,a la altitud de 40 m, solapamiento vertical y horizontal del 80%, con resolución de imagen de 3cm.
Para el cálculo del CWSI se siguió la metodología propuesta por Jones (1992), donde el CWSI se define
entre las temperaturas límites superiores e inferiores, Tdry y Twet, que representan una hoja en estado
de no transpiración y una hoja en estado completamente transpirando (Ecuación 1). CWSI toma valores
entre 0 y 1 indicando condiciones bien regadas o de déficit hídrico respectivamente.
CWSI =

Tc − Twet(1)

Tdry − TwetPara genera el mapa de CWSI se empleó la Ecuación 1. Las temperaturas de referencia Tdry y Twet
(Tabla 1) se determinaron por: Tdry= Taire + 5ºC, Twet fue estimada como el promedio del 5% de lospixeles más fríos dentro del mapa termográfico, y Tc se obtiene de cada pixel del mapa termográfico.
Tabla 1. Parámetros utilizados en el cálculo de CWSI para los días analizados
Dia
27/12/2017
16/02/2018

Hr [%]
36
37

Taire [ºC]
29,7
33,8

Tdry [ºC]
34,7
38,8

Twet [ºC]2832

El potencial hídrico del tallo o xilemático al mediodía (Ψh) se midió en dos árboles por repetición en las
fechas donde se realizaron las imágenes, siguiendo la metodología descrita en Vita Serman et al. (2021)

Resultados y discusión
En la Figura 2 se presentan los mapas termográficos utilizados para calcular el CWSI. Con la obtencióndel mapa de CWSI de alta resolución (Figura 3) fue posible identificar las zonas con estrés hídrico demanera efectiva. Los valores promedios de la Tc y del CWSI obtenidos en los diferentes tratamientos
de riego fueron calculados de los respectivos mapas y se indican en la Tabla 2. En la Figura 4 serepresentan relaciones entre el Ψh registrado para cada día versus los niveles de la Tc y el CWSI.

Figura 2. Mapa termográfico de alta resolución de la zona con vegetación para los días 27/12/2017 (izq) y 16/02/2018 (der).

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Figura 3. Mapas CWSI obtenidos a partir de imágenes termográficas de alta resolución en los días 27/12/2017 (izq) y 16/02/2018 (der).
Tabla 2. Valores promedio de temperatura de cultivo (Tc), CWSI y potencial hídrico del tallo (Ψh) registrados en 7 tratamientos deriego, en 2 días durante la campaña 2017/18, en un olivar Arbequina de alta densidad con riego por goteo, San Juan, Argentina.

Tratamientode riego
T40
T60
T70
T80
T90
T100
T120

Tc
[ºC]
34,7
31,8
34,2
33,5
31,6
30,4
33,0

Dia 27/12/2017
CWSI
0,83
0,53
0,80
0,74
0,41
0,29
0,60

Ψh
[Mpa]
-2,17
-1,98
-1,74
-1,86
-1,61
-1,66
-1,50

Tc
[ºC]
38.3
34,8
37,7
36,3
35,4
34,4
35,1

Dia 16/2/2018
CWSI
0,85
0,47
0,83
0,65
0,49
0,33
0,45

Ψh
[Mpa]
-3,33
-2,92
-2,52
-2,22
-2,29
-2,06
-1,69

Figura 4. Relación entre el potencial hídrico de tallo (Ψh) y la temperatura del cultivo y CWSI en los días 27/12/2017 y 16/02/2018.

Una de las principales ventajas de disponer de un mapa de la Tc o del CWSI es que los valores sepueden traducir como un indicador de estrés hídrico (Idso et al., 1981). Bajo este criterio, fue posible
generar un mapa clasificado del estrés hídrico (Figura 5) que presente la variabilidad en la parcela.

Figura 5. Clasificación del estado hídrico del olivar en base al CWSI para los días 27/12/2017 (izq) y 16/02/2018 (der). La clasificaciónde CWSI está dada por: <0,4 “sin estrés”; entre 0,4 a 0,6 “estrés bajo”, entre 0,6 a 0,8 “estrés medio”, y > 0,8 “estrés severo”

En la parcela donde el riego fue programado para cubrir la totalidad de la demanda hídrica del cultivo(T100) no ocurrió estrés hídrico registrándose para los días 27/12/2017 y 16/2/2018 los niveles más bajo
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de CWSI (0,29 y 0,33) y de Tc (30,4 ºC y 34,4 ºC). En el tratamiento con mayor déficit hídrico (T40) se
registraron los valores más elevados del CWSI (0,83 y 0,85) y de Tc (34,7 ºC y 38,3 ºC). Esto
corresponde a un incremento aproximado en CWSI de 0,52 y Tc de 4 ºC frente a los registros en T100.
La metodología sugerida por Jones (1992) para el cálculo del CWSI ha resultado adecuada. Los
resultados mostraron que el CWSI es sensible a los cambios del Ψh en similitud a los resultados
reportados en Berni et. al. (2009) donde el CWSI se calculó con modelos empíricos y utilizando
imágenes termográficas de 2m de resolución. En coincidencia con el análisis de González-Dugo et al.
(2013) el uso de imágenes termográficas de la alta resolución permitió calcular el CWSI a nivel de árbol.
En diversos estudios se observa que el análisis del CWSI se realiza en un día de la campaña (Berni etal., 2009; González-Dugo et al., 2013 y 2015; Ballester et. al., 2018) analizándose con ello lasensibilidad del CWSI en el periodo más sensible a las condiciones de estrés hídrico. En el presente
trabajo se analizó la sensibilidad del CWSI en dos días, al inicio y avanzado el verano; los resultadospresentados en la Tabla 2 y la Figura 4 indican que no es posible generalizar para toda la campaña larelación entre el Ψh frente a la Tc y el CWSI, ya que se observan diferencias entre los días analizados.

Conclusiones
Se ha presentado y analizado el cálculo del índice CWSI como herramienta para la detección de estrés
hídrico en un olivar mediante el análisis de imágenes termográficas. La alta resolución espacial de lasimágenes termográficas y multiespectrales, que fueron recopiladas con cámaras aerotransportadas en
un dron, permitieron identificar espacialmente los efectos térmicos generados por el estrés hídrico antediferentes condiciones de riego. El método presentado tiene aplicaciones en la detección del estrés
hídrico y la programación del riego en el contexto de la agricultura de precisión.
Los resultados obtenidos demostraron que las variaciones de temperatura en la cobertura vegetal (Tc)asociadas a las condiciones de estrés hídrico se logran detectar a nivel de árbol, registrándosediferencias de temperatura mayores para los tratamientos de riego deficitario (T70, T60 y T40) en
comparación con plantas bien regadas (T100), con diferencias de 2 ºC en plantas con estrés moderado
y entre 2,5 ºC a 4 ºC en plantas con estrés severo.

Referencias

Allen R. G., Pereira L. S., Raes D., Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements.
FAO Irrigation and Drainage Paper Vol 56. FAO, Rome, Italy.
Ballester C., Zarco-Tejada P. J., Nicolás E., Alarcón J. J., Fereres E., Intrigliolo D. S., Gonzalez-Dugo V. (2018). Evaluating theperformance of xanthophyll, chlorophyll and structure-sensitive spectral indices to detect water stress in five fruit tree species.
Precision Agric 19, 178–193.
Berni J., Zarco-Tejada P. J., Sepulcre-Cantó G., Fereres E., Villalobos F. (2009) Mapping canopy con-ductance and CWSI in olive
orchards using high resolution thermal remote sensing imagery. Remote Sensing of Environment, vol 113 (11), pp 2380-2388.
Gonzalez-Dugo V., Zarco-Tejada P., Nicolás E. (2013) Using high resolution UAV thermal imagery to assess the variability in thewater status of five fruit tree species within a commercial orchard. Precision Agric 14, 660–678.
Gonzalez-Dugo V., Goldhamer D., Zarco-Tejada P.J., Fereres E. (2015). Improving the precision of irrigation in a pistachio farmusing an unmanned airborne thermal system, Irrig Sci 33:43–52; DOI: 10.1007/s00271-014-0447-z
Hanks R.J., Sisson D.V., Hurst R.L., Hubbard K.G. (1980). Statistical analysis of results from irrigation experiments using the linesource sprinkler system. Soil Sci. Soc. Am. J. 44, 886–888.
Idso S. B., Jackson R. D., Pinter Jr P. J., Reginato R. J, Hatfield J. L. (1981). Normalizing the stress-degree-day parameter forenvironmental variability. Agricultural Meteorology. 24, pp 45-55.
Jones H. C. (1992). Crop water stress index (pp. 293–295), en: Plants and microclimate, 2nd ed.. Cambridge University Press.
Villalobos F. J., Orgaz F., Testi L., Fereres E. (2000) Measurement and modeling of evapotranspiration of olive (Olea europaea L.)
orchards. Eur. J. Agron. 13, 155–163.
Vita Serman, F., Orgaz, F., Starobinsky, G., Capraro, F. & Fereres, E. (2021). Water productivity and net profit of high-density olive
orchards in San Juan, Argentina. Agricultural Water Management 252: 106878.
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Dispositivo IoT de bajo costo para la medición de variables
agro-hidrológicas
Emiliano López1, Jorge Prodolliet1, Guillermo Contini2, Carlos Vionnet1,3, Victoria
Paredes1, German Dunger3,4, José Maiztegui4, Jorge Giecco3,4, Matias Blumenthal4
elopez@fich.unl.edu.ar, jprodo@fich.unl.edu.ar, gcontini@fich.unl.edu.ar, carlos.vionnet@gmail,com,

mvparedes@fich.unl.edu.ar, gdunger@fca.unl.edu.ar, josemaiztegui@gmail.com, matiasblumenthal@gmail.com

Centro de Estudios HidroAmbientales, Facultad de Ing. y Cs. Hídricas (FICH),
Universidad Nacional del Litoral (UNL), Santa Fe, Argentina.
2
Centro de Información Meteorológica, FICH, UNL, Santa Fe, Argentina.
3
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Santa Fe, Argentina.
4
Facultad de Cs. Agrarias, UNL, Esperanza, Argentina
1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
Hay una serie de parámetros agro-hidrológicos que tienen incidencia directa en la estimación de la
productividad de los cultivos. No obstante, su medición mediante el uso de instrumentos comerciales
presenta, en ocasiones, ciertas desventajas. Por un lado, su elevado costo y la escasez de repuestos.
Por otro, la escasa flexibilidad no permite adecuar el instrumento a las necesidades específicas delproductor agropecuario. Las plataformas de hardware de código abierto surgen como una alternativa
atractiva para el desarrollo de dispositivos flexibles y de bajo costo. En el presente trabajo se describe
el diseño y desarrollo de un dispositivo datalogger basado en plataformas de hardware de código
abierto utilizado para mediciones automáticas de niveles freáticos, humedad de suelo, crecimiento decultivos y parámetros meteorológicos para pruebas realizadas en laboratorio y en campo con
resultados alentadores.

Palabras clave.
Arduino, microcontroladores, estaciones de monitoreo, agricultura de precisión, hardware de código
abiertoMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
El registro periódico de variables de interés para el agro demanda una considerable inversión enequipamiento especializado. La dificultad de contar con un único equipo que registre la totalidad delas variables implicaría contar con varios dispositivos. Esto incrementa los costos y dificulta elmantenimiento e integración de los datos, lo que repercute en una adecuada cobertura espacial ytemporal de parámetros agro-hidrológicos.
En los últimos años, el rápido avance de las tecnologías electrónicas posibilitó el acceso a una nueva
variedad de componentes de bajo costo para el monitoreo y control. Estas tecnologías emergentes
permiten el acceso a microcontroladores y módulos programables que pueden ser fácilmente
acoplados, simplificando de esta manera el diseño de dispositivos de medición.
Resulta incuestionable el predominio de Arduino como plataforma de hardware de código abierto. Las
razones detrás de su popularidad no solo radican en su bajo costo, sino por ser un sistema de código
abierto y ser el centro de intercambio de experiencias de una gran comunidad de usuarios yprogramadores (Fisher 2012, Morais 2021).
Se han desarrollado una gran variedad de equipos basados en Arduino, estaciones climáticas y parael registro de la zona de ablación de glaciares (Neto 2019), sistemas de control de irrigación(Ramadan 2018), y dispositivos determinan la concentración de contaminantes en la atmósfera(Ferrer-Cid 2019). Publicaciones más recientes muestran que el uso de estas tecnologías continúa
expandiéndose (Fisher 2020, Rabault 2020, Morais 2021).
No obstante, a pesar de sus ventajas, uno de los principales obstáculos para el desarrollo de
instrumentos basados en esta tecnología es su elevado consumo energético, que se incrementa al
adicionarse módulos de comunicación inalámbrica. Una cualidad deseable de todo equipamiento
destinado al agro es poseer la autonomía suficiente por largos períodos de tiempo con nulo o escasomantenimiento.
En el presente trabajo se describe el desarrollo de dispositivos de bajo costo destinados ainterconectar diversos sensores, operando con un bajo consumo y alimentados mediante energía
solar. La plataforma, con sus módulos específicos, es capaz de registrar la profundidad de la napa
freática, el crecimiento de alfalfa, la humedad del suelo, la precipitación, y la temperatura ambiente,
entre otros parámetros de interés agro-hidrológico. En esta comunicación se exponen brevemente
trabajos preliminares de calibración y validación tanto en laboratorio como en campo.

Materiales y métodos
Los equipos desarrollados se componen por un datalogger de bajo consumo, sistema de alimentación
solar, sensores y dependiendo el caso, un módulo de comunicación.

Datalogger y sistema de alimentación
El datalogger constituye la placa principal, que para almacenamiento de datos utiliza un módulo detarjetas micro SD Catalex. La fecha y hora se registra mediante el reloj de tiempo real (RTC) DS3231
y el microcontrolador es un Arduino Pro Mini 5v 16MHz. La alimentación del RTC y SD se realiza
mediante un circuito electrónico que los desconecta cuando no son utilizados, con lo cual se reduceen parte el consumo energético. A su vez, el microcontrolador entra en modo sleep hasta el momento
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en que debe realizar alguna medición o la transmisión de los datos. Cada datalogger cuenta con una
pantalla Oled 0.96’ para monitorear los parámetros medidos y el voltaje de las baterías en tiempo real.
El datalogger fue montado sobre una placa de circuito impreso (PCB), tal como se observa en la Fig.
1.

Figura 1. De izq a der.: Datalogger sobre protoboard; montado en PCB; estructura para campo; frente con pantalla.

El sistema de alimentación está formado por baterías 18650 Li-ion recargables de 3.7v y 2600 mAh, yceldas solares de 6v y 200 mA. Dependiendo la necesidad energética del equipo, se utilizan dos otres baterías en serie, del mismo modo con las celdas solares. A la salida del panel se acondiciona latensión con un regulador de voltaje y con las baterías se utiliza un controlador de carga, de este modo
se asegura que cada batería reciba el voltaje necesario para su correcta recarga.

Equipos de medición
Al presente se han desarrollado cuatro tipo diferentes de equipos: estación meteorológica, humedadde suelo, freatígrafo y crecimiento de alfalfa. Además de los parámetros que mide cada equipo, seregistra la fecha y hora de la medición y el voltaje de las baterías. La estación meteorológica registra
humedad relativa (HR), temperatura ambiente, velocidad del viento y precipitación. El pluviómetro
utilizado es de tipo cangilón, de mecanizado comercial, para lo cual se agregó una interfaz electrónica
que envía un pulso al datalogger para contabilizar cada vuelco del cangilón. Este equipo guarda lalluvia acumulada durante un período preconfigurado, media hora por defecto. Para la velocidad deviento se utilizó un anemómetro analógico Adafruit, cuyo valor máximo de medición es 32.4 m/s. La
HR y temperatura ambiente se mide con el sensor DHT22, de uso muy difundido (Park 2018).
El equipo de humedad de suelo utiliza los sensores comerciales Hydra Probe II de Stevens y el 10HSde Decagon. Para el primer caso se programó una biblioteca que dialoga mediante el protocoloSDI-12, para el otro caso la salida es un voltaje, de lectura directa con una entrada analógica.
La altura de la alfalfa se registra mediante distanciómetros acústicos Maxbotix. A tal fin se montaron
cinco sensores sobre una estructura fija con sensores mirando el cultivo (Down-Looking). Cada
sensor registra una ráfaga de lecturas cada media hora.
El freatígrafo consta de un sensor de presión diferencial Honeywell, cuya sonda se sumerge a una
distancia conocida de modo que el registro almacena los centímetros de columna de agua por encimadel sensor (López 2019). En la Fig. 2 se observa cada uno de estos equipos.
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Figura 2. De izq. a der: estación de crecimiento alfalfa y humedad de suelo; estación meteorológica; freatígrafo.

Módulo de comunicación
El diseño modular del datalogger permite incorporar diferentes tecnologías de comunicación. A lafecha se ha probado con éxito, y sólo a escala de laboratorio, una transmisión bluetooth y conexión a
una red WSN (Wireless Sensor Network) de cinco nodos. Para este último caso se utilizó placas
Nordic NRFL24l01 de 2.4GHz. El diseño de las estaciones contempla casos el envío de datos a
Internet mediante un teléfono celular o bien a través de un punto de acceso a Internet cercano. Parael primer caso los datos se transfieren desde la estación al celular usando bluetooth y para elsegundo, se emplea un nodo gateway que recibe las mediciones y los retransmite hacia una base dedatos en la nube.

Resultados
Los dispositivos fueron evaluados en dos instancias, en laboratorio, contrastados con equipos
comerciales, y una vez superada la etapa de validación y calibración se instalaron en campo. Desdenoviembre de 2020 la totalidad de los equipos se encuentran instalados en un campo ubicado en el
centro de la Prov. de Santa Fe, cercano a la localidad de Humboldt. Los datos son descargados
periódicamente en forma manual.
Para el caso de la alfalfa, se realizaron medidas manuales de su altura y se tomaron muestras decortes periódicos, para luego calcular la biomasa. En la Fig. 3 se observan mediciones de algunos delos equipos.

Figura 3. Crecimiento de alfalfa en altura (izq.), profundidad de la napa freática (der.).

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Conclusiones
Es posible concluir, al menos preliminarmente, que las plataformas de hardware de código abierto
facilitan el desarrollo de dispositivos de bajo costo para el registro de variables agro-hidrológicas deinterés. La incorporación de sensores confiables y robustos posibilita el desarrollo de variados
equipos de medición de sumo valor para el agro. Su bajo costo, flexibilidad y libre acceso a las
especificaciones técnicas permite modificar y mejorar aquellos aspectos que originalmente dificultan
el funcionamiento de los instrumentos desplegados en campo. El funcionamiento de los prototipos fue
aceptable, superando etapas de evaluación en laboratorio y en campo con más de un año defuncionamiento ininterrumpido. Actualmente, se trabaja en forma asociada a una empresa deelectrónica para la fabricación y comercialización del freatígrafo.
Hay dos aspectos a mejorar en trabajos futuros, uno concerniente al desarrollo del equipamiento, paralo cual se espera incorporar tecnologías de transmisión inalámbrica y un sistema web en la nube que
colecte y visualice la información. Por otra parte, se trabaja con miras a calibrar modelos decrecimiento y rendimientos de cultivos sobre la base de la información recolectada en campo.

Agradecimientos
El presente trabajo fue posible gracias a los subsidios CAID 2019 50520190100249LI y Capital
Semilla 2020 ambos financiados por la Universidad Nacional del Litoral.

Referencias
Ferrer-Cid, P., Barcelo-Ordinas, J.M., Garcia-Vidal, J., Ripoll, A., Viana, M. (2019) A comparative study of calibration methods
for low-cost ozone sensors in iot platforms. IEEE Internet of Things Journal. doi:10.1109/JIOT.2019.2929594
Fisher, D. and Gould, P (2012). Open-Source Hardware Is a Low-Cost Alternative for Scientific Instrumentation andResearch, Modern Instrumentation. doi:10.4236/mi.2012.12002.
Fisher, D.K., Fletcher, R.S. and Anapalli, S.S. (2020) Evolving Open-Source Technologies Offer Options for Remote Sensing
and Monitoring in Agriculture. Advances in Internet of Things, doi:10.4236/ait.2020.101001
López, E., Vionnet, C., Contini, G. (2019) Dispositivo hardware libre para medir niveles freáticos y altura hidrométrica. XI
Congreso Argentino de AgroInformática - JAIIO 48 (pp. 233–236). ISSN 2525-0949,
Morais, R.; Mendes, J.; Silva, R.; Silva, N.; Sousa, J.; Peres, E. A Versatile (2021). Low-Power and Low-Cost IoT Device for
Field Data Gathering in Precision Agriculture Practices. Agriculture. doi:10.3390/agriculture11070619
Netto, G.T. Arigony-Neto, J. (2019) Open-source Automatic Weather Station and electronic Ablation Station for measuring theimpacts of climate change on glaciers. HardwareX. doi: https://doi.org/ 10.1016/j.ohx.2019.e00053
Park, JK., Kang, TG., Kim, BH. et al. (2018) Real-time Humidity Sensor Based on Microwave Resonator Coupled with
PEDOT:PSS Conducting Polymer Film. Sci Rep. doi:10.1038/s41598-017-18979-3
Rabault, J. Sutherland, G. Gundersen O., Jensen, A. Marchenko, A. Breivik, O. (2020) An open source, versatile, affordable
waves in ice instrument for scientific measurements in the Polar Regions, Cold Regions Science and Technology.
doi:10.1016/j.coldregions.2019.102955
Ramadan, K. Oates, M.J. Molina-Martinez, J. Ruiz-Canales, A. (2018) Design and implementation of a low cost photovoltaic
soil moisture monitoring station for irrigation scheduling with different frequency domain analysis probe structures,
Computers and Electronics in Agriculture, doi:10.1016/j.compag.2017.12.038.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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ODAPES: Giving Access to in the Digital Transformation for
All Farmers
Michael Rubin and Rodrigo Ortega
michael@aliacon.com.br; rodrigo.ortega@neoag.cl
Aliacon Consultoria e Tecnología Ltda. Rua Raul Pompeia,
375, São Paulo, SP, Brasil.
Neoag Agricultura de Precisión, Rinconada 9139, Vitacura, Santiago, Chile.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
Ninety four percent of the 540 million farmers worldwide are smallholders, who are typically not servedby commercial digital agriculture platforms. Along with their entire upstream value chain, about 1 billion
people are excluded from digital technologies. This deprives them of important tools in the fight against
climate change and poverty, such as weather alerts, risk reduction and increased fertilizers efficiency.
ODAPES is a social impact venture with the mission of Democratizing Digital Agriculture. We are aservice company, which provides companies in the agriculture value chain, such as chemicalcompanies, agronomic consultants, cooperatives, and distributors the possibility to create their own
Digital Agriculture App within a short time and for a 10x lower-than-traditional cost. Local agronomists
or other actors within the production chain, will be able to build their own app and enrich it with their
specific agronomic knowledge, which allows them to offer their services in the era of Digitization.
The ODAPES system is based on R-Shiny technology, an open-source framework which makes app
development quick and easy. We extended this technology to the realm of agronomic science by adding
are a total of 70’000 lines of code for algorithms such as interpolation, management zones, fertilizer
application and weather forecasting, among others. We also integrate the client’s own algorithms andDatabase, different third-party API’s and sources of free data such as global weather models andsatellite imagery.
We serve agronomic companies and communities of smallholder farmers in the countries of Brazil, Chile,
Nicaragua, Guatemala, Peru, and some African countries.

Palabras clave. Digital agriculture, open-source platform, agronomic algorithms, democratizing.

Estimación de la evolución en la adopción de componentes
de Agricultura de Precisión en los últimos 10 años.
Villarroel, Diego1; Scaramuzza, Fernando1; Melchiori, Ricardo2
INTA EEA Manfredi, Ruta 9 Km 636, Manfredi, Córdoba, Argentina. 2INTA EEA Paraná, Ruta 11 Km
12,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. El Proyecto Nacional de Agricultura de Precisión del INTA, hoy reformulado como Proyecto
Estructural "Desarrollo y aplicación de tecnologías de mecanización, precisión y digitalización de laAgricultura” realiza normalmente un relevamiento que data desde el año 1998, respecto a la evolución
de la adopción de tecnologías de presión en la maquinaria agrícola, el cual refleja un crecimiento
sostenido y exponencial, principalmente en los últimos 10 años. Estos datos fueron estimados a partirde consultas realizadas a diferentes empresas líderes de agricultura de precisión de Argentina en el
período 2018/19/20. Se analizaron tecnologías que se ven involucradas en actividades puntuales comocosecha, siembra, pulverización, fertilización y nuevas herramientas que son transversales a todas ellascomo los pilotos automáticos y la telemetría de la maquinaria. El objetivo fue estimar el crecimiento que
manifiesta la adopción de tecnologías de agricultura de precisión. Ante el crecimiento observado, laproyección prevé en general que la incorporación de tecnologías a la maquinaria agrícola se verá
reflejada en un incremento sostenido interanual.
Palabras clave. Adopción de tecnología, maquinaria agrícola, crecimiento, eficiencia.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
Durante la década del 90 la producción argentina de granos vivió una revolución de la mano de laincorporación de nuevas tecnologías que permitieron incrementar significativamente la competitividad delos productores argentinos, entre esos avances tecnológicos se destacaron la siembra directa, laincorporación de organismos genéticamente modificados como la soja RR y la disminución de los costos
de los fitosanitarios. Todas estas tecnologías permitieron dar un salto de importancia en la producción degranos, llegando hoy a más de 140 millones de toneladas, con una superficie de casi 40 millones dehectáreas sembradas.
El Proyecto Nacional de Agricultura de Precisión del INTA, hoy reformulado como Proyecto Estructural"Desarrollo y aplicación de tecnologías de mecanización, precisión y digitalización de la Agricultura”
realiza normalmente un relevamiento que data desde el año 1998, respecto a la evolución de la adopciónde tecnologías de presión en la maquinaria agrícola, el cual refleja un crecimiento sostenido yexponencial, principalmente en los últimos 10 años.

CosechaSegún cálculos del equipo de Mecanización Agrícola de INTA Manfredi en 2020, el país contaba con unparque de 24258 cosechadoras en general, con un promedio aproximado de 11 años de antigüedad. Se
estima que un poco más de 70% de ellas (parque activo), cuentan con la posibilidad de registrar elrendimiento georreferenciando la información, es decir que hacia fines de 2020 un poco más de 16140
monitores equipaban a las cosechadoras del campo argentino (Grafico 1). Es importante remarcar que,ese parque activo de cosechadoras correspondería a aproximadamente 17000 máquinas, responsables
de trillar más del 85% de la producción nacional. Esto permite suponer que el 95% de las cosechadoras
cuentan con monitor de rendimiento. También se observó que, hacia finales de 2019, aproximadamente
un 38% de las cosechadoras correspondía a máquinas de menos de 5 años de antigüedad, las cuales ya
cuentan con tecnologías de automatismo, autorregulación, robótica y telemetría total.

Gráfico 1: Estimación de la evolución anual de monitores de rendimiento en unidades acumuladas.

Los avances tecnológicos en el sistema de monitoreo de rendimiento de estos últimos años, hacen foco
en el entrenamiento de algoritmos de autoregulación inteligente, en la utilización de cámaras de alta
velocidad para detectar parámetros de calidad de cosecha y en la incorporación de celdas de carga en
lugares estratégicos para realizar la autocalibración del peso de los granos varias veces durante la jornada
de cosecha. Esto se traduce en mayor eficiencia en el uso del combustible, en un sistema de mapeo derendimiento calibrado y altamente confiable, pero también en un sistema de trilla separación y limpiezacorrectamente regulado impactando en una reducción considerable de las pérdidas de grano.

SiembraLa tecnificación en siembra ya viene marcando un cambio significativo en los últimos años con elMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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incremento en la incorporación de motores eléctricos para comandar sistemas de dosificación deinsumos, con una reducción en cantidad de piezas móviles como trenes cinemáticos, ruedas de mando,engranajes y cadenas, repercutiendo positivamente en la vida útil de los diferentes componentes que
conforman la sembradora. A su vez, al incorporar estos motores eléctricos, también se ha mejorado laeficiencia de la labor accionando de manera instantánea los sistemas de cortes cuerpo a cuerpo desiembra, caños de bajadas de diferentes diseños para mejorar la distribución de la semilla y sistemas
estabilizadores de carga para lograr una correcta uniformidad en la profundidad de la siembra.
Hacia finales de 2020 la venta de sembradoras reflejó una suba aproximada de 22% (en el tercer
trimestre), siendo ésta un 90% de industria nacional. Este crecimiento significativo de nuevos equipos desiembra marca una sostenida adopción de tecnologías de dosis variable (DV) (Grafico 2).

Gráfico 2: Estimación de la evolución anual de monitores de siembra y sistemas de dosis variable
en unidades acumuladas.

Actualmente, desde fábrica un gran número de sembradoras salen con la tecnología de DV incorporada,
incluso con tecnología de precisión de diferentes marcas. Las empresas mencionan una gran cantidad
de sembradoras ya existentes en el parque de maquinaria, que son adaptadas y/o modificadas para
incorporarles diferentes sistemas de DV. En este sentido, por ejemplo, la incorporación de sistemas decorte por tramo o cuerpo a cuerpo claramente creció más de 3 veces hacia fines de 2019 respecto a losnúmeros observados en 2015.

Pulverización
La pulverizadora, una de las máquinas más versátiles del sistema agrícola argentino cerró un 2020 con
récord de ventas, un 70% (3er trimestre) respecto al mismo período del año 2019, de las cuales el 70%
corresponde a industria nacional. En lo que corresponde a aplicación de fertilizantes, tanto líquido como
sólido, se ha incrementado de manera significativa la incorporación de sistemas de DV.
Las pulverizadoras desde el punto de vista de la aplicación de fitosanitarios están equipadas con una
tecnología completamente desarrollada y ampliamente adoptada (Grafico 3). En los últimos años haaumentado la incorporación de pilotos automáticos, incluyendo también nuevas computadoras deaplicación, estaciones meteorológicas, como así también electroválvulas que reaccionan a la variación
en la aplicación en fracciones de segundos y sistemas de modulación por pulso (PWM).

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Gráfico 3: Estimación de la evolución anual de banderilleros satelitales y sistemas
de corte en pulverizadoras en unidades acumuladas.

La pulverizadora es una de las maquinarias que realiza varias actividades durante el año, incluso sobrela misma superficie, por lo tanto, cada tecnología que se le incorpora suele amortizarse en el corto omediano plazo. Esta situación se ve reflejada en el aumento de la incorporación de tecnologías deaplicación selectiva (Grafico 4). Estos últimos años ha tenido un crecimiento promedio interanual que
ronda el 20% en las ventas de esta tecnología, que trae aparejado un manejo más consiente de laaplicación de fitosanitarios, disminuyendo notablemente el volumen de aplicaciones de agroquímicos, con
un manejo más sustentable. A su vez, en este rubro se proyecta un crecimiento en la oferta deincorporación de desarrollos nacionales, donde se observa una combinación de autonomía, automatismo,robótica e inteligencia artificial.

Gráfico 4: Estimación de la evolución anual de equipos de aplicación selectiva en unidades acumuladas.

Guía Automática
La incorporación de pilotos automáticos en la maquinaria agrícola, principalmente en tractores, unidades
autopropulsadas y cosechadoras ha tenido un constante crecimiento, observándose un incremento
promedio interanual del 20% en los últimos 5 años (Grafico 5). El uso de banderilleros satelitales fue
migrando a plataformas multifunción de guiado virtual con sistemas de piloto automático incorporado. La
eficiencia en siembra, la extensión de la jornada laboral sin perder precisión a lo largo del día, incluso en
horas de la noche, como así también la posibilidad de incrementar el ancho de labor en sembradoras,
pulverizadoras y plataformas de cosecha es posible mediante la incorporación de esta tecnología.

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Gráfico 5: Estimación de la evolución anual de pilotos automáticos en unidades acumuladas.

Telemetría
Esta es otra tecnología que creció fuertemente en los últimos años, detectando en 2019 un incremento
10 veces mayor a lo observado en el 2015 (Grafico 6).

Gráfico 6: Estimación de la evolución anual de sistemas de telemetría en maquinaria agrícola
en unidades acumuladas.

Es una tecnología ya incorporada a la maquinaria agrícola, pero también existen dispositivos que permiten
tomar la información para reproducirla en plataformas de gestión o en una app. Siembra, pulverización,
fertilización y cosecha son labores que actualmente se pueden seguir al instante a través de la telemetría.

Conclusión
Ante este escenario, la proyección prevé en general que la incorporación de tecnologías a la maquinariaagrícola se verá reflejada en un incremento sostenido en los rubros como siembra,
pulverización/fertilización y cosecha, sobresaliendo la incorporación de tecnologías que impactan
directamente en la eficiencia, como de pilotos automáticos, motores eléctricos en siembra, pulverización
selectiva, telemetría de la maquinaria en general, automatismo y robótica en cosecha.

Referencia
SCARAMUZZA, F; VILLARROEL, D.; VELEZ, J.P. 2017. Incremento de las herramientas de Agricultura de Precisión. Mayor
automatismo y precisión para la sustentabilidad del ambiente productivo. En: 16 Curso Internacional de Agricultura dePrecisión. Consultado en: https://inta.gob.ar/documentos/recopilacion-de-presentaciones-pertenecientes-al-libro-del-16ocurso-de-agricultura-de-precision
VILLARROEL, D.; SCARAMUZZA, F.; VELEZ, J.P. 2018. El progreso en la tecnificación del agro. En: 17 Curso Internacional de
Agricultura de Precisión. Recopilación de presentaciones técnicas
Datos estimados a partir de consultas a empresas líderes de agricultura de precisión de Argentina en el período 2018/19/20.

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Desarrollo de Apps para Establecimientos Lecheros
Climáticamente Inteligentes (ELCI)
Aimar M1, Caridad del R J2., Mora Mora M. G3, García C4, La Manna A5, Deza C1, Charlón
V6, Mancuso W6, Costamagna D6, Giménez G6, Maekawa M6, Moretto, M6, Faverin
C6., Tieri M. P6, García F1, Salvador L1, Godoy J1, Tentor G1, Olivo A1, Cravero
C1, Pérez G7, Negri L6.
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias, Argentina; 2Instituto
Dominicano de Investigaciones Agropecuarias y Forestales (IDIAF), República Dominicana; 3Instituto
Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria (INTA), Costa Rica; 4Cámara
Hondureña de la leche (CAHLE), Honduras; 5Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias(INIA), Uruguay; 6Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, INTA. Argentina; 7Ministerio de la
Producción del Gobierno de Santa Fe, Argentina.
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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Los sistemas ganaderos deben producir de manera sostenible, siendo cada vez mayores las exigenciasdel mercado en este sentido. La "agricultura climáticamente inteligente" es un enfoque querecientemente ha alcanzado gran relevancia, dados los desafíos de adaptación y mitigación al cambio
climático (CC) que enfrenta la humanidad. En este sentido todo desarrollo tecnológico que facilte el
trabajo en pos de ese objetivo es de importancia para el sector. En el Proyecto Fontagro RG-T3587(2020-2024)“AgTechpara
lecheríaclimáticamenteInteligente”(https://www.fontagro.org/new/proyectos/lecheria-climaticamente-inteligente/es) del que participan
organismos de Costa Rica, Uruguay, República Dominicana, Honduras y Argentina, se plantea eldesarrollo de apps para facilitar la implementación de las Buenas Prácticas (BP) como estrategia
tendiente a acercar los modelos productivos al concepto de “Establecimientos Lecheros ClimáticamenteInteligentes (ELCI)”. Entendiendo como tales aquellos establecimientos productores de leche que estén
realizando acciones tendientes a mejorar su productividad, lograr la adaptación y la mitigación al
Cambio Climático (CC). Para ello se trabajó en cinco ejes sobre los que un conjunto consensuado de
156 BP de las áreas pasturas y cultivos, ambiente, sanidad animal, reproducción animal, alimentación,
bienestar animal, ordeño e higiene, gestión socioeconómica y de inclemencias climáticas podrían
impactar y se las categorizó en 8 grupos. Los ejes trabajados son Productividad (P), Calidad de Leche(CL), Adaptación (A), Mitigación (M) y Balance (B) entendiendo como tal el diferencial entre la emisiónde gases con efecto invernadero y el secuestro de carbono. Este último aspecto se considera de suma
importancia, ya que incorpora en su concepto el secuestro de carbono considerado fundamental en un
ELCI. En la 1° categoría se agruparon las BP con muy alto impacto para lograr ELCI, las doce BP
incluidas en esta categorización son las de mayor relevancia para lograr ELCI dado que tienen impacto
en P, A, y M, siendo además las únicas que podrían mejorar el B. Nueve BP corresponden al áreaPasturas y cultivos anuales y tres corresponden al de ambiente. En la segunda categoría se incluyen
BP con alto impacto para lograr ELCI y con efecto directo en la CL y así sucesivamente con las otras
categorías siendo la octava la que contiene otras BP de relevancia en la producción de leche, pero sin
impacto en los 5 ejes planteados. De esta manera en la app se encontrará un listado de BP agrupadas
por categorías según su impacto en ELCI las que deberán ser relevadas para conocer la situación delos establecimientos con respecto a ELCI. También la categorización propuesta facilitará la gestión, al
permitir priorizar las BP, procurando empezar por las que no se cumplan de la 1° categoría: con muyalto impacto para lograr ELCI y así sucesivamente. De esta manera con esta app se estará facilitando
la gestión y la toma de decisiones en los establecimientos en pos del logro de ELCI y generará una
base de datos en la temática que ayudara a la mejora del sector del Latino América y el Caribe. Estas
apps serán de libre disponibilidad en Android, IOS y en la web.
Palabras clave. Leche, cambio climático, sostenibilidad

Natural and Fertilizer-Placement Induced Nutrient Variability
Fabián G. Fernández
Department of Soil, Water, and Climate, University of Minnesota, St Paul, Minnesota, USA

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. In production fields even with uniform applications of fertilizes, spatial distribution of nutrientscan be variable. Further, fertilizer placement in the soil may also cause non-uniform nutrient distribution,
making it difficult to determine whole-field fertility by traditional sampling strategies. Two studies wereconducted to determine spatial distribution across the field and with soil depth with the objective todevelop improved sampling procedures to correctly estimate soil N, P and K levels for corn and soybean
production. Study-1 evaluated N distribution with uniformly-applied N in conventional tillage. Study-2
determined P and K distribution after repeated applications of broadcast and sub-surface band fertilizer
in no-till and strip-till. Study-1 used a field divided into drained (open drainage tile) and undrained (closed
drainage tile) blocks where corn received uniform N applications and the sampling area encompassed
corn and soybean residue from the previous crop. Each sampling area was divided into 3 m2 plots where
10 soil cores were randomly collected and composited into one point sample. Additionally, individual
cores were collected every 15 cm along a transect across the area. Samples were analyzed for nitrate,
ammonium, and TIN (ammonium plus nitrate). Geostatistical analysis was used to calculate sample
semivarience. Exponential, Gaussian, or Spherical models were used for best fit. The number ofsamples needed in a composite to represent a given sampling area within a 10% error margin at a 95%
confidence level was calculated. For study-2, three farmer fields received in two fall seasons, ahead of
the next corn crop, various rates of P-K fertilizer blends either by broadcast in no-till and strip-till or deepbanded in strip-till 15 cm below the surface in the crop row (IR) using real-time kinematic (RTK) satellite
navigation. Every year soil P and K was measured at 10-cm increments to a 30-cm depth at 0, 19, 38,
and 57 cm from the IR. In study-1 previous crop, drainage, and their interaction significantly influenced
soil N fractions. The drained soils had less N than the undrained soil regardless of crop or N fraction
within the top 60 cm of the soil, and there was less variability for drained than undrained soils with corn
residue while the opposite occurred for soils with soybean residue. Across previous crop and drainage,a 47-core composite for nitrate and a 20-core composite for ammonium and TIN would be needed toestimate N levels in a 1-ha point sampling density. In study-2, soil-tests showed no need to adjust
fertilizer rate based on tillage or fertilizer placement. Broadcast applications increased surface P and K
levels, while subsurface banding reduced them in the surface and increased them at the point ofapplication, or deeper with the highest rate. At IR soil-surface K levels were greater likely because of K
leaching from standing crops after senescence. Where the fertilizer band or planting row is maintained
constant, a sampling ratio of 1:3 IR to between the crop rows (BR) seemed adequate to estimate soil
fertility across a wide range of P- and K-fertilizer rates and soil test levels.
Palabras clave. Horizontal and vertical nutrient distribution, composite soil simple density, broadcast
and banded fertilizer applications, nutrient distribution due to management.

Análise e interpolação de dados espaciais de parâmetros
químicos do solo e geração de mapas de interpretação em
um sistema de integração lavoura-pecuária-floresta
Nicolle Laurenti1; Josiane Rodrigues2; Edilson da Silva Guimarães3; José Ricardo
Macedo Pezzopane3, Alberto Carlos de Campos Bernardi3
Mestranda em Agricultura e Ambiente, Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal de São
Carlos (UFSCar), Araras, SP, Brasil;
1

Departamento de Tecnologia Agroindustrial e Socioeconomia Rural, Centro de Ciências Agrárias,
Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Araras, SP, Brasil;
2³ Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, SP, Brasil.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. A coleta e análise de amostras de solo georreferenciadas geram dados que, após ainterpolação, servem de base para a elaboração dos mapas de fertilidade do solo, úteis na interpretação
e subsídio para a aplicação localizada de insumos e a taxas variáveis. A interpolação dos dados egeração dos mapas pode ser realizada por diversas técnicas ou métodos, as quais criam mapas deprobabilidade, uma vez que essas superfícies são valores preditos e erros. Entre os métodos deinterpolação, está o inverso da distância ponderada (Inverse Distance Weight - IDW). O expoente
utilizado no processo de interpolação IDW atribui alguns efeitos, e sua escolha deve ser tomada em
virtude de métodos estatísticos como a validação cruzada (Cross validation), sendo ela amplamente
utilizada em situações em que o objetivo da modelagem é a predição. Um dos coeficientes que podeser utilizado no processo de validação cruzada é a raiz quadrada do erro médio (Root Mean Square
Error - RMSE), o qual é comumente usado para expressar a acurácia dos resultados numéricos. Para
realizar o processo de interpolação espacial, entretanto, faz-se necessário o uso de softwares, dentre
os quais pode-se citar os softwares R e QGis. Entretanto, apesar de serem reconhecidas inúmeras
vantagens da utilização destes softwares, sua utilização deve ser suportada por um conhecimento dastécnicas estatísticas envolvidas, para alcançar o máximo de benefícios destas ferramentas. O objetivo
do trabalho foi comparar o processo analise e interpolacao de dados e geracao de maps de parâmetros
químicos do solo pelos softwares R e QGis. A área de estudo compreende um sistema de Integração
Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF) da Embrapa Pecuária Sudeste, município de São Carlos, São Paulo,
Brasil, e as variáveis químicas analisadas foram: pHÁgua, pHCaCl2, matéria orgânica, P, K, Ca, Mg, CTC,
V% e sulfato nas profundidades de 0-0,2 e 0,2-0,4m. Os resultados indicaram que o software R érecomendado para o processamento de dados e geração de mapas, visto que permitiu detalhar os
processos estatísticos, quando comparado ao software QGis. A criação de um algoritmo no software R
permitiu: i) antes da geração do mapa de predição, a validação cruzada (com base no menor valor deRSME), o que levou à escolha do melhor valor para o expoente a ser utilizado na interpolação; ii)
permitiu a parametrizacao das escalas de interpretacao; iii) detalhamento e individualizacao da análise
geoestatística.
Apoio financeiro: Projeto Rural Sustentável - Cerrado, parceria do Banco Interamericano de
Desenvolvimento (BID), Governo do Reino Unido, e Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento(MAPA), Instituto Brasileiro de Desenvolvimento e Sustentabilidade (IABS), Rede ILPF e Embrapa
Processos BID BR-T1409, e 002-SP-377.
Área: Análise de dados espaciais e/ou Econometria.
Palavras-chave: Interpolação Espacial, Mapas de Predição, Software QGis, Software R, Validação
Cruzada.

Minería Verde de Precisión Automatizada: Conveniencia demanejo por ambientes según el balance de nitrógeno
simplificado para Maíz y Extracción nutricional de loscultivos
Ing. Agr. Corigliano José1, Ing. Agr. Mg. Scs. Bongiovanni Marcos1
Jcorigliano@ayv.unrc.edu.ar; mbongiovanni@ayv.unrc.edu.ar.
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Facultad de Agronomía y Veterinaria, Universidad Nacional de Río Cuarto. Río Cuarto, Córdoba,
Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
En los últimos 50 años la superficie agrícola en la Argentina se incrementó alrededor deun 50%, mientras que la producción de granos creció un 400% (Cruzate 2012). En promedio para una
campaña productiva la reposición nutricional cercana al 24,5 % (Casas 2017), estos resultados califican
al sistema productivo de “minería verde”.
El principal nutriente a tener en cuenta al momento de planificar el esquema defertilización del maíz, es el Nitrógeno, esto se debe a la alta demanda requerida para la
producción, el impacto económico que genera en el análisis productivo la utilización
eficiente del mismo (Espósito 2011).
Mediante el procesamiento de información y automatización de cálculos, a través de algoritmos
computacionales en QGIS, se logra estimar el impacto económico comparativo entre
realizar esquemas de fertilizaciones por ambientes, respecto de manejos homogéneos,
además, una vez completado el ciclo productivo, mediante otro algoritmo se logra obtenerla cuantificación de macro y micro nutrientes extraídos por diferentes cultivos
cosechados, brindando así precisión de las cantidades extraídas como soporte para la tomade decisión al momento de fertilizar, facilitando el manejo nutricional económico y físico
balanceado que permita una actividad productiva sostenible en el tiempo.
Palabras clave. Nutrientes, Micronutrientes, GIS, Nitrógeno, Automatización.
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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OBJETIVOS-Crear una herramienta que colabore con el proceso de planificación, asesoramiento y manejo
nutricional del profesional;-Facilitar la generación de información comparativa entre criterio de fertilización nitrogenada en maíz
por ambientes y homogéneos a través de un resultado económico;-Estimular la disminución de la brecha productiva potencial y real obtenida, mediante la generación deinformación propia de cada sitio;-Incentivar la realización de análisis exploratorios que permitan un diagnóstico de la condición química
del suelo más completo en sus diferentes ambientes;-Destinar tiempo técnico en el análisis e interpretación de las variables e información disponible deltécnico mediante la automatización de cálculos de nutrientes extraídos a partir de información
disponible;-Informar sobre los niveles extraídos de macro y micro nutrientes del suelo durante el proceso
productivo de los cultivos.

MATERIALES Y MÉTODOS
Un modelo es una representación simplificada de la realidad, capaz de dar respuestas a diferentes
preguntas. El principal foco de atención en los sistemas productivos de la región, está centralizado enlas tecnologías de insumos, siendo uno de los que mayor atención capta por su inmediata respuesta
en incrementos de rendimiento, la fertilización, principalmente la nitrogenada y fosforada, mientras que
el resto de los nutrientes se encuentran relegados, tanto en estudios y seguimientos, como en lafertilización que el productor realiza.
Con el software Quantum Gis (V3.16), se utilizará el proceso de modelador gráfico, pudiendo de esta
manera crear una ruta de acciones que se deberán realizar de manera automática para la obtención delos resultados deseados. Estas rutas que definimos, son las mismas que realizaríamos de manera
individual con la utilización de un sistema de información geográfico.
El primer paso a realizar, es la construcción lógica de la dinámica del modelo, definir las variables
dinámicas, las estáticas y las categorías necesarias en la construcción del mismo para la obtención delresultado deseado. Una vez estructurado el mismo, deberemos organizar la información geográfica
insumo (capas de rendimiento y capa de zonas de manejo) que poseemos, actualizamos las variables
dinámicas y ejecutamos el modelo, una vez obtenido el resultado, analizaremos el mismo para la
generación de las correspondientes conclusiones.
Una vez esquematizado el modelo, mediante el diseñador gráfico de QGis se puede dar inicio a laentrada de datos de las variables específicas de cada modelo, en un primer caso analizaremos la
extracción mineral de diferentes cultivos (Figura 1), y para el segundo se realizará un balance
simplificado de nitrógeno para el cultivo de maíz (Figura 2). Para cada uno de los modelos,
deberemos poseer información previa como insumo del modelo para la obtención de resultados, estos
datos deben obtenerse a campo mediante mediciones en cosecha (% humedad), valores de mercado
o muestreos a campo (% Materia Orgánica, Densidad Aparente, NO3 en el suelo, Factor demineralización del suelo, rendimientos esperados con y sin manejo por ambiente).
Para la generación de un plan de fertilización, existen diferentes metodologías y criterios, dependiendo
principalmente del tipo de nutriente a fertilizar. Mediante el método del balance simplificado deNitrógeno, se logran resultados muy buenos y de manera muy simple y rápida. El mismo se explica
mediante la siguiente ecuación de la Figura 3.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Figura 1: Esquema conceptual del modelo de extracción mineral de los cultivos.

Figura 2: Esquema conceptual del modelo de balance simplificado de nitrógeno para el cultivo de maíz.

Figura 3: Ecuación del balance simplificado de nitrógeno para los cultivos.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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RESULTADOS OBTENIDOS
Los primeros y más evidentes resultados son los modelos automatizados desarrollados, estos permiten
ampliar el abanico y gama de acciones a desarrollar con los Sistemas de Información Geográfica, sinnecesidad de recurrir a poseer habilidades de programación (calificadas como básicas por los
expertos). Es comprensible que una vez resuelto y creado el/los modelos, se generen nuevas
expectativas que permitan ampliar la frontera de aplicabilidad, logrando de este modo una nueva
posibilidad de ampliación del conocimiento, abriendo puertas a que cada usuario cree y adapte modelos
automatizados de procesos, o etapas de actividades laborares recurrentes, que permitan eficientizar su
tiempo.
Se lograron crear modelos que permiten automatizar el proceso de cálculo de cantidades de kg/ha demacro y micro nutrientes extraídos para los cultivos de Maíz, Trigo, Arroz, Cebada, Sorgo Granífero,
Soja, Girasol, Maní, Colza, Algodón (fibra), Algodón (semilla) Caña de azúcar, Remolacha
Azucarera, Tabaco y Alfalfa, asociando la variabilidad de rendimiento con la variabilidad de extracciónde nutrientes, mejorando así la precisión de la agricultura que realizamos (Figura 4).

Figura 4: Resultado obtenido luego de ejecutado el modelo de extracción mineral, para un cultivo de Maíz con un rendimiento
medido de 7092 kg/ha.

Se logró crear el modelo de balance de Nitrógeno para el cultivo de maíz de manera automatizada,permitiendo evaluar las posibles demandas nutricionales del cultivo según la oferta nutricional delambiente en el que se encuentra, según el rendimiento objetivo a lograr. Este, ofrece una comparaciónde eficiencia del uso de los insumos de modo simple sobre el manejo del cultivo por ambientes respecto
a un manejo homogéneo, a partir de un resultado económico comparativo (Figura 5).

Figura 5: Resultado obtenido luego de realizada la ejecución del modelo y calculados los datos de entrada.

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Conclusión- La generación de los modelos de extracción mineral para los cultivos y balance simplificado denitrógeno para el cultivo de maíz, permitieron una reducción de aproximada del tiempo total degeneración de la información en el orden de las 10.000 veces respecto a la realización de estos
procedimientos de manera manual. Permitiendo destinar el tiempo del técnico en el análisis de la
información producida para la generación de los posibles esquemas de fertilización, y no en la obtención
de la misma.
-Cabe destacar que, para generar un diagnóstico correcto, es necesaria la realización de relevamientos
completos, responsables, correctos y con una visión agronómica completa del sistema, ya que, ignorar
aspectos físicos, químicos y físico-químicos de los suelos puede desencadenar en resultados sesgados
y recomendaciones deficientes.
-No existen nutrientes más o menos importantes en un sistema agro productivo, solamente existen
nutrientes que limitan nuestra capacidad de producir, y nutrientes que no. Es de buen técnico asesor
identificarlos y corregir estas restricciones.

Referencias
Cruzate, G y Casas R. 2012. Extracción y balance de nutrientes en los suelos agrícolas de la Argentina. IAH. Vol 6. Junio
2012.
Cruzate, G y Casas R. 2017. Balance de nutrientes en los suelos agrícolas de la Argentina en la campaña 2015/16. IAH 28.
Diciembre 2017.
ESPOSITO, G. P. 2011. Análisis de la variabilidad espacio- temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo
econométrico mixto (MEME). Tesis para optar por el grado de Doctor en ciencias agropecuarias. Universidad Nacional de
Córdoba.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Optimización de dosis de nitrógeno y densidad deplantas en el sudeste de Córdoba
Videla-Mensegue1*, H., Caviglia, O.P.2, Salafia1, A. & Pietrantonio3, J.
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Marcos Juárez,Laboulaye, Córdoba, Argentina. 2 Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Entre
Ríos - CONICET, Ruta 11, Km. 10.5 (3101), Oro Verde, Entre Ríos, Argentina. 3Instituto Nacional deTecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Marcos Juárez, Bell Ville, Córdoba,
Argentina.
1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Para construir modelos de recomendación conjunta de fertilización con nitrógeno (N) y dedensidad de plantas, para un determinado rendimiento esperado de maíz, es clave la optimización deambos factores. El objetivo central fue determinar la cantidad de N requerido por planta (Npp) y elrendimiento por planta (RPP) para la combinación óptima de factores en el sudeste de Córdoba. Se
realizaron ocho ensayos (campaña 2020/21) con diferentes dosis de N y densidades de plantas. El
rendimiento promedio de los ensayos varió entre 7787 a 13530 kg ha-1. La densidad óptima de plantas
varió entre 40000 y 120000 pl ha-1, mientras que la disponibilidad óptima de N varió entre 120 y 300 kg
ha-1. El RPP promedio fue 156 g pl-1, mientras que la Npp promedio fue 3.51 g N pl-1 variando un 33%
y 59% entre sitios, respectivamente. En los sitios con antecesor soja el Npp fue 1.86 g N pl -1, mientras
que en los que tuvieron cultivo de invierno fue 5.17 g N pl-1. Los valores de RPP fueron menos variables
que los de Npp, lo que resulta promisorio para definir densidades de plantas a lograr para un
determinado rendimiento esperado. La Npp presentó alta variabilidad entre los sitios evaluados con
cierta relación con los cultivos antecesores. Los resultados obtenidos indican la necesidad de continuar
estudiando los factores que gobiernan la variación de la Npp para ser utilizado como guía para definir
dosis de fertilizante nitrogenado para la densidad de plantas decidida para un determinado rendimiento
esperado.
Palabras clave. densidad de plantas, nitrógeno, maíz.

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Introducción
La brecha de rendimiento de maíz temprano (diferencia entre el rendimiento alcanzable solo limitado
por agua y el obtenido en lotes de producción) en el sudeste de Córdoba es aproximadamente 39%(Beccari y Videla Mensegue, 2018). Recientemente, se ha reportado que las variables de manejo que
afectan de manera más importante el rendimiento de maíz temprano son la densidad de plantas y ladisponibilidad de nitrógeno (N) y azufre (Vitantonio-Mazzini et al., 2020). Por lo tanto, para reducir labrecha de rendimiento es necesario disponer de modelos que permitan optimizar la densidad de plantas
y la fertilización nitrogenada para los genotipos más difundidos en la zona. Los modelos de respuesta
a N suelen ser ajustados manteniendo constante la densidad de plantas y viceversa, sin embargo, sereconoce cada vez más la existencia de una combinación óptima de ambos factores que maximiza elrendimiento del cultivo para cada ambiente. En dicha combinación óptima es posible determinar lacantidad de N requerido por planta (Npp) y el rendimiento por planta (RPP), que pueden ser útiles paraconstruir modelos de recomendación de fertilización y de densidad para un determinado rendimiento
esperado en cada ambiente. Esto tendría un alto potencial para ser aplicado en el manejo zonas
homogéneas dentro de lotes de producción. Los objetivos de este trabajo fueron: a) evaluar la respuestadel rendimiento de maíz a cambios en la disponibilidad de N y la densidad de plantas en ambientes
contrastantes del sudeste de Córdoba, b) ajustar funciones polinomiales de respuesta combinada a ladisponibilidad de N y a la densidad de plantas, y c) determinar Npp y RPP para la combinación óptima
de disponibilidad de N y densidad de plantas.

Materiales y métodosÁrea de estudio
La región sudeste de Córdoba abarca una amplia variedad de ambientes con un gradiente deproductividad que se incrementa del sudeste hacia el centro-este de la provincia. En dicha transición
se observan cambios en el régimen de precipitaciones y tipos de suelos (desde Haplustoles típicos yénticos hacia Argiudoles típicos). En la campaña 2020-21 se realizaron ocho ensayos en campos deproductores cuyos detalles se presentan en Tabla 1.

Experimentos de campo
Los experimentos fueron realizados en macroparcelas divididas, con 2 repeticiones, en ambientes
contrastantes del sudeste de Córdoba. Los factores evaluados fueron: disponibilidad de N (principal) ydensidad de plantas (subparcela) resultando en un total de 16 tratamientos. Las disponibilidades N ydensidades de plantas difirieron entre sitios. La disponibilidad de N se calculó como la cantidad de N
disponible en el suelo a la siembra (0-60cm) más el N aportado por el fertilizante (urea). El rango dedisponibilidad evaluado estuvo entre 73 y 375 kg ha-1. La densidad de plantas, expresada como plantas
logradas, varió entre 39000 a 122000 pl ha-1. Las fechas de siembra fueron entre 01/09 a 10/10. La
distancia entre líneas en todos los sitios fue 0.525 m y la fertilización fosforada fue entre 100 a 150 kg
ha-1 con fósfato monoamónico.

Análisis de datos
El efecto fijo de la disponibilidad N y la densidad de plantas sobre el rendimiento para cada sitio fue
evaluado con ANAVA y las diferencias entre medias fueron comparadas mediante LSD de Fisher
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(α=0.05). La respuesta del rendimiento a la disponibilidad de N y densidad de plantas fue evaluada
ajustando una función cuadrática polinomial. El análisis de ANAVA y el ajuste de la función polinomial
fue realizado con el software estadístico Infostat (Di Rienzo et al., 2011). A partir de la función polinomial
se calculó la disponibilidad óptima agronómica (DOA) de N (DOAN) y la densidad de plantas óptima
agronómica (DOAP) para cada sitio. Los cálculos de optimización fueron realizados con Solver de Excel®.
Tabla 1. Antecesor, híbridos y parámetros de suelo de los sitios de evaluación.
Bell Ville
Antecesor
HíbridoMateria orgánica total (%)
Fósforo (ppm)

Santa Catalina A Santa Catalina B

Soja
AX 7761
2.42
13.9

Soja
Dk 72-10
2.76
26.0

Soja
Dk 72-10
2.23
25.0

El Carmen

San Pedro

La RamadaEa. Vieja A

Ea. Vieja B

Soja
Next 22.6
2.04
7.7

Trigo/Soja
Dk 72-70
25.9

Trigo/Soja
Dk 72-10
2.52
11.4

Avena cob.
Dk 72-70
11.6

Avena cob.
Dk 72-70
33.0

Resultados y discusión
Respuesta del rendimiento a la dosis de N y densidad de plantas
El rendimiento promedio de los ensayos varió entre 7787 a 13530 kg ha-1, con valores mínimos de 1697
y máximos de 17795 kg ha-1. La disponibilidad de N fue la variable con mayor impacto sobre el
rendimiento, con efecto significativo en los ocho sitios (p<0.0003, Tabla 2¡Error! No se encuentra elorigen de la referencia.). En cuatro de los ocho sitios hubo efecto significativo de la densidad deplantas (p<0.02), mientras que en solo tres sitios hubo interacción significativa disponibilidad de N xdensidad de plantas (p<0.05¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.).
Las superficies de respuesta del efecto combinado de la densidad de plantas y la disponibilidad de N
muestran diferencias notables entre sitios (Figura 1), aun cuando en varios sitios el genotipo utilizado
fue el mismo y el rendimiento máximo alcanzado fue similar. La densidad óptima agronómica deplantas(DOAP) varió ampliamente entre sitios, siendo la mínima 40.000 y la máxima 122.000 pl ha-1
(Tabla 2). La disponibilidad óptima agronómica de nitrógeno (DOAN) también varió en un amplio rango
entre 120 y 300 kg ha-1. El rendimiento en la DOA fue notablemente variable siendo 7682 kg ha-1 elmínimo y 18869 kg ha-1 el máximo. El rendimiento por planta (RPP) en la DOA promedio fue 156 g pl-1(± 51 g pl-1) variando un 33% entre los híbridos y sitios evaluados. El N disponible por planta (Npp)promedio fue 3.51 g N pl-1 (± 2.07 g N pl-1). La variabilidad en Npp (59%) fue mucho más amplia que lade RPP. La Npp estuvo asociada con cultivo el antecesor (p<0.01), en los sitios con antecesor soja la
Npp fue 1.86 g N pl-1, mientras que los que tuvieron cultivo de invierno la Npp fue 5.17 g N pl-1.
Tabla 2. Densidad óptima agronómica (DOA) de plantas (DOAP), Dosis óptima agronómica de N (DOAN), rendimiento en la DOA,
rendimiento por planta en la DOA (RPP), disponibilidad de N planta (Npp) en la DOA. Se presentan los valores de p para los factoresdensidad (D), nitrógeno (N) y NxD para cada sitio. ns: no significativo.
-1

DOAP (pl ha )-1

DOAN (kg ha )Rendimiento a DOA (kg ha-1)
RPP DOE (g/pl)
Npp (g/pl)
Densidad (D)Nitrógeno (N)
NxD

Bell Ville

El Carmen

San Pedro

La RamadaEa. Vieja A

Ea. Vieja B

122 000

Santa Catalina A Santa Catalina B
77 64171 93390 00040 00059 68790 00059 016

259

171

128

120

290

300

300

300

18 869155
2.12<0.0001<0.0001<0.0001

11 350146
2.20<0.0001<0.0001<0.0001

9 736
135
1.78
<0.02
<0.0001<0.0001

9 418
105
1.33
ns
<0.0001
ns

9 818
245
7.24
ns
<0.0001ns

13 294223
5.03
ns
0.0003
ns

9 952
111
3.33
<0.0001<0.0001
ns

7 682
130
5.08
ns
<0.0001
ns

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Figura 1. Superficies de respuesta mostrando el efecto de la dosis N y la densidad de plantas sobre el rendimiento en grano para
Santa Catalina A (A), Estancia Vieja A (B), Bell Ville (C), Santa Catalina B (D), Estancia Vieja B (E), San Pedro (F), El Carmen (G) y La
Ramada (H).

Los resultados obtenidos demuestran que, para cada ambiente, hubo una combinación dedisponibilidad de N y densidad de plantas que permitió maximizar el rendimiento. Sin embargo, para
ambientes con rendimientos máximos similares (e.g. Santa Catalina B y El Carmen con ca. 9000 kg ha1de rendimiento máximo o Estancia Vieja A y San Pedro ca. 10000 kg ha-1 de rendimiento máximo) las
combinaciones de disponibilidad de N y de densidad de plantas para alcanzarlos resultaron muy
diferentes. Por lo tanto, no puede afirmarse que existe una combinación de ambos factores para un
determinado nivel de rendimiento, sino que las combinaciones óptimas parecen estar influenciadas por
otros factores del ambiente entre los cuales podrían mencionarse la disponibilidad de agua durante el
ciclo del cultivo, la capacidad de mineralización de N de los suelos y la ocurrencia/éxito de control deadversidades, entre otros.
La obtención de un valor relativamente estable entre ambientes de RPP, con una variabilidad de 33%
entre los ambientes y genotipos evaluados, resulta compatible con los resultados de Andrade et al.
(1999), quienes reportan un número de granos por planta óptimo que permite maximizar el rendimiento
por unidad de área para cualquier nivel de rendimiento considerado. Debido a que el RPP se compone
por el número de granos por planta y por el peso de los granos, la variabilidad observada en nuestro
trabajo en el RPP podría atribuirse a las variaciones en el peso de los granos y en menor medida a losdiferentes genotipos utilizados. Estos resultados sugieren la posibilidad de utilizar el valor de RPP
obtenido de 156 g pl-1 para recomendar un rango de densidades para un rendimiento esperado en un
ambiente dado. Así, para un rendimiento esperado de 6000 kg ha-1, se podría recomendar una densidad
lograda de ca. 38000 pl ha-1, mientras que para un rendimiento de 10000 kg ha-1 se podría recomendar
una densidad lograda de ca. 64000 pl ha-1.
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La recomendación de la dosis de N para el rendimiento esperado en base al Npp encontrado debe
realizarse con mucha precaución, en primer lugar porque la variación en Npp fue casi el doble de laencontrada para RPP, en segundo lugar porque la evidencia de que las variaciones en Npp son
afectadas por el cultivo antecesor aún es insuficiente para realizar recomendaciones y en tercer lugar
porque se ha establecido que la cantidad de N por planta requerido para alcanzar el máximo estatus
nitrogenado varía según la densidad de plantas (Maltese et al., 2020), siendo más alto el valor de Npppara las densidades de plantas más bajas.
Resulta, en consecuencia, necesario aumentar el número de experimentos, la diversificación deambientes y la respuesta de genotipos con caracteres de plasticidad contrastantes para mejorar losconocimientos de los factores que gobiernan la variabilidad del Npp. Asimismo, se considera necesario:i) evaluar los modelos generados a partir de la fuente de datos de este trabajo con datos independientes
de las otras campañas agrícolas, ii) incluir aspectos económicos en la definición de dosis y densidadóptima y iii) evaluar la sensibilidad de los modelos generados a cambios en el rendimiento obtenido en
relación al esperado.

Conclusiones
Se obtuvieron modelos polinomiales de respuesta combinada a la disponibilidad de N y a la densidad
de plantas que permitieron obtener valores de Npp y RPP para el rendimiento máximo. Los valores de
RPP fueron menos variables que los de Npp, lo que resulta promisorio para definir densidades deplantas a lograr para un determinado rendimiento esperado. La Npp presentó alta variabilidad entre lossitios evaluados con cierta relación con los cultivos antecesores. Los resultados obtenidos indican lanecesidad de continuar estudiando los factores que gobiernan la variación de la Npp para ser utilizado
como guía para definir dosis de fertilizante nitrogenado para la densidad de plantas decidida para un
determinado rendimiento esperado.

Agradecimientos

Los autores de este trabajo quieren agradecer la colaboración de los productores y técnicos Mariano
De Vergara, Pablo Chicco, Ricardo Carletti, Nicolás Marín Moreno, Pablo Cassol, flia. Prado y Pablo
Cagnolo, Juan Silveyra, Ernesto Rasmussen, Carlos Ocampo, y Karen Orihuela por la colaboraciónpara realizar los ensayos. También a los proyectos de INTA (2019-PE-E1-I011-001, 2019-PE-E2-I042001 y 2019-PD-E2-I044-001) y PICT 2018-03584.

Referencias

Andrade, F.H., Vega, C., Uhart, S., Cirilo, A., Cantarero, M. & Valentinuz, O., 1999. Kernel number determination in maize. Crop
Sci. 39 (2), 453–459.
Beccari, A., & Videla Mensegue, H., 2018. Brecha de rendimiento de maíz temprano y tardío en la región sudeste de córdoba
49–53. Actualización Técnica de Maíz, INTA Marcos Juárez.
Di Rienzo, J.A., Casanoves, F., Balzarini, M.G., Gonzalez, L., Tablada, M., & Robledo, C.W., 2011. InfoStat.
Maltese, N.E., Maddonni, G.A., Melchiori, R.J.M., Ferreyra, J.M. & Caviglia, O.P., 2020. Crop nitrogen status of early-and latesown maize at different plant densities. Field Crops Res. 258, 107965.
Vitantonio-Mazzini, L.N., Borrás, L., Garibaldi, L.A., Pérez, D.H., Gallo, S., & Gambin, B.L., 2020. Management options for
reducing maize yield gaps in contrasting sowing dates. Field Crops Research 251. doi.org: 10.1016/j.fcr.2020.107779.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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META, nuevo método para la comparación estadística dezonas en agricultura de precisión
Córdoba M., Paccioretti P., Balzarini M.
Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Ciencias Agropecuarias. Unidad de Fitopatología yModelización Agrícola (UFyMA), INTA – CONICET. Córdoba, Argentina.

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La evaluación del proceso de delimitación de zonas de manejo (ZM) requiere de lacomparación estadística de medias de zonas para rendimiento y otras variables georreferenciadas
medidas intensivamente. Los modelos lineales con correlación espacial pueden usarse para comparar
medias, pero su demanda computacional es alta en escenarios de muchos datos. Además, laespecificación del modelo de correlación espacial requiere conocimientos estadísticos que dificultan su
uso. En este trabajo desarrollamos un método, denominado META, que permite la comparación de dos
conjuntos de datos espaciales sin necesidad de estimar correlación. META comprende tres pasos: 1)
muestreo aleatorio de pares de celdas desde una grilla regular con varios datos por celda; las celdasdel par provienen una desde cada zona a comparar, 2) ajuste de un modelo de ANOVA con efecto
aleatorio de celda y estimación de medias ajustadas para cada zona, y 3) metaanálisis del cociente demedias, obtenido en cada ANOVA, con estimación del efecto global de ZM por intervalo de confianza.
El protocolo propuesto se implementó en una base de datos de un lote agrícola zonificado con variablesde suelo y rendimientos medidas intensivamente. La comparación de medias de rendimientos obtenidos
luego de la zonificación mostró diferencias estadísticas entre las ZM. Cuando la comparación se realizó
sobre los mismos datos luego de eliminar el efecto de ZM, el método no mostró diferencias
significativas. META, permite su implementación rápida en bases de datos de gran dimensión y puede
utilizarse también para comparar franjas que reciben tratamientos variables en ensayos sin
repeticiones.
Palabras clave. Modelos Lineales Mixtos, Autocorrelación espacial, Metaanálisis, Comparación demedias.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La delimitación de zonas homogéneas dentro del lote es un paso importante en la evolución del manejo
uniforme del lote al manejo sitio-específico del mismo en agricultura de precisión (AP). En este proceso
es importante determinar el número óptimo de zonas potenciales de manejo (ZM) que describe
suficientemente bien la variabilidad espacial de múltiples variables medidas para la ambientación. La
obtención de zonas espacialmente estructuradas y con diferencias agronómicas significativas, tanto enlas variables usadas para la zonificación como en futuros rendimientos, orienta el manejo diferencial.
La determinación del número de zonas suele realizarse de manera utilizando el conocimiento “experto”.
Otra estrategia consiste en utilizar índices estadísticos como el coeficiente de partición y entropía de laclasificación (FPI, del inglés fuzziness performance index y NCE, del inglés normalized classification
entropy) o los índices de Xie-Beni (Xie and Beni, 1991) o Fukuyama-Sugeno (Fukuyama, 1989) solos
o combinados (Córdoba et al., 2016). La determinación de diferencias estadísticamente significativas
entre las ZM también orienta la selección del número de zonas en que será dividido el lote. Sin embargo,
la comparación estadística de medias de zona debe realizarse comprendiendo que gran parte de la
información disponible en el conjunto de datos geoposicionados no es independiente y por tanto es
necesario realizar la comparación bajo modelos/métodos que incluyan la correlación espacial. Las
alternativas geoestadísticas incluyen la comparación de la varianza dentro de las zonas en relación conla varianza total del lote, ambas estimadas vía kriging, y la construcción de intervalos de confianza parala diferencia de media usando esta varianza kriging corregida por correlación espacial (Fridgen et al.,
2000; Taylor et al., 2007). El uso de Modelos Lineales Mixtos (West et al., 2014) donde se especifica
un modelo de correlación espacial en los errores también ha permitido evaluar zonas en escenarios decientos de datos, pero su estimación se complica computacionales con miles de datos. En este trabajo
se presenta un nuevo método de análisis para comprar medias de zonas dentro del lote que está basado
en muestreos aleatorios repetidos, el ajuste de ANOVA más simples y el metaanálisis de los resultados
obtenidos a través de los muestreos. La aplicación del protocolo propuesto se ilustra y valida en una
base de datos de un lote bajo AP en el cual se evalúan las diferencias en rendimiento entre las ZM.

Materiales y Métodos
Datos
La base de datos corresponde a un lote agrícola ubicado en la pampa subhúmeda con una superficiede 98 ha. Los datos usados fueron provistos gentilmente por el Dr. Gabriel Espósito de la Cátedra de
Cereales de la Universidad Nacional de Rio Cuarto. Se recopilaron datos de mapas de rendimiento decultivo de soja (2009, 2011 y 2013), valores de NDVI correspondiente al año 2017 y datos de elevacióndel terreno. Para cada variable se realizó una interpolación espacial utilizando una grilla común de
10×10m. Posteriormente con los datos de la grilla se procedió a realizar una delimitación de ZM
utilizando el algoritmo KM-sPC (Córdoba et al., 2013) incorporado en el software FASTMAPPING(Paccioretti et al., 2020). Los resultados de la clasificación fueron suavizados mediante un filtro de la
mediana para disminuir el nivel de fragmentación de la clasificación, generando zonas más compactas.
Para evaluar las diferencias entre las ZM se utilizaron datos de un mapa de rendimiento de soja que nofue usado en la zonificación. Los datos del monitor de rendimiento fueron previamente procesados paraeliminar datos extremos siguiendo el protocolo de Vega et al. (2019).

Protocolo propuesto para la comparación de zonas: META
La implementación de META involucra las siguientes etapas:
I.

Utilizando como input la base de datos del mapa soja se generó una grilla regular de dimensión
10×10 m. Este valor puede redefinirse en función a la densidad de puntos georreferenciados dela capa de información que será usada para comparar las zonas. La grilla se superpone a losMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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II.
III.

IV.

datos puntuales del mapa de rendimiento para asociar a cada sitio georreferenciado un
identificador de celda (ID). Es deseable que la dimensión de la celda permita alojar al menos
cuatro puntos de datos.
Se eliminan celdas vacías o que tengan un número de puntos menores al establecido por el
usuario (por defecto 4 puntos), también aquellas que involucren sitios que tengan asignado másde una ZM.
Considerando el número disponible de celdas y en función al número de repeticiones que seránrequeridas para cada ANOVA (Rep=15) se determina la cantidad de ANOVA que pueden ser
ajustados. El número 15 para la cantidad de pares muestrales que conforman cada muestra
obtenida por muestreo aleatorio permite trabajar con potencia mayor al 75% para detectar
diferencias del 10% de la media entre zonas. Luego de seleccionar en forma aleatoria las celdas(15 en cada zona) se ajusta un ANOVA heterocedástico con efecto fijo de zona y efecto aleatorio
de celda. Para cada ANOVA se obtienen las medias de zonas y el o los cocientes de medias dezona para la variable de validación (en nuestro caso rendimiento de soja). La aleatoriedad delmuestreo rompe dependencias espaciales entre celdas y el efecto aleatorio de celda permite
inducir correlaciones entre puntos de la misma celda.
El procedimiento muestreo aleatorio-ANOVA se repita 15 veces. Esta información es usadacomo input de un metaanálisis del efecto global del cociente de medias. Si el intervalo deconfianza del cociente de medias es 1, se inferirá la igualdad estadística entre zonas.
La evaluación del método propuesto fue realizada en dos escenarios, con y sin diferencias en
rendimiento entres las ZM. Para ello el metaanálisis se llevó a cabo utilizando como variable
respuesta el rendimiento medido (Rto) y el rendimiento que surge de un modelo que elimina elefecto de la zona (Rto_h), i.e a cada dato de rendimiento se le descontó la media de zona. Losanálisis fueron realizados en el software R (R Core Team, 2021).

Resultados
En la Figura 1 se presenta el mapa con las zonas delimitadas en el lote bajo estudio. Los valores
promedio de la variable Rto para las zonas 1 (zona más alta), 2 (altitud intermedia) y 3 (bajo) fueron de3792, 4157 y 4444 kg ha-1, respectivamente. Para la variable Rto_h el rendimiento promedio en las
zonas 1 y 3 fue de 4175 kg ha-1 y para la zona 2 fue 4152 kg ha-1, es decir que luego del ajuste de losdatos de rendimiento eliminando el efecto zona los rendimientos medios de cada zona fueron
prácticamente los mismos.

Figura 1. Mapa de las zonas potenciales de manejo delimitadas a partir de variables de rendimiento, topografía y NDVI.

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En la Figura 2 se presenta el forest plot resultante del metaanálisis. La columna “Modelo” identifica cadauno de los resultados de los ANOVA individuales que se incluyeron en el metaanálisis. Los siguientes
bloques corresponden a información de las dos zonas comparadas. Para cada una de ellas se incluye
el tamaña de la muestra (𝑛) con la que se ajustó cada ANOVA (15 repeticiones), la media y el desvío
estándar (DE) ajustados. La columna “Cociente de Medias” permite visualizar las relaciones entre lasmedias de zona en cada Modelo mediante un intervalo de confianza para el cociente de medias. Los
valores se centran en el valor uno, lo que implicaría “no efecto”, es decir las medias comparadas noson estadísticamente diferentes. El rombo representa el efecto global inferido desde el metaanálisis. El
centro es el valor del efecto global y el ancho representa el intervalo de confianza a través de losModelos. La columna CM contiene la estimación del cociente de medias, IC (95%) representa losvalores del intervalo de confianza para las estimaciones de los CM y Pond representa la ponderación opeso que se le asigna a cada modelo en el resultado global (cuanto más estrecho sea el intervalo deconfianza, mayor será el peso del ANOVA al que hace referencia). En el caso de ilustración, se
comparan los rendimientos del alto (Zona 1) y del bajo (Zona 3) del lote y se observa que, en todos losanálisis individuales, el CM se sitúa a la izquierda de la línea vertical o por debajo de 1, indicando quelas medias de la Zona 1 fueron menores a la Zona 3. En algunos ANOVA estas diferencias no fueron
significativas como puede observarse en los modelos 6 y 14 donde los IC contienen el uno. Sin
embargo, el efecto global muestra una diferencia estadísticamente significativa entre ambas zonas. El
CM global es 0.86, es decir la Zona 1 tiene un rendimiento promedio del cultivo de soja que equivale a
un 86% del cosechado en Zona 3. El IC 95% sugiere que el alto rendiría menos que el bajo (entre un
84 y un 88% del rendimiento del bajo)

Figura 2. Forest plot resultante del metaanálisis utilizado para evaluar las diferencias entre zonas de manejo. Se presenta el
tamaño de la muestra(n), media y desvío estándar de cada zona, así como el cociente de medias (CM) su intervalo de confianza ypeso asignado de cada Modelo al resultado global (Pond.) del análisis.

En la Tabla 1 se presentan los cocientes de las medias de cada comparación de pares de ZM, losintervalos de confianza de las estimaciones de estos cocientes de medias y la significancia estadísticade cada comparación. Para la variable Rto se observaron diferencias significativas entre todas las ZM.
Las mayores diferencias se encontraron entre la zona 1 vs. 3 (14%), seguido por la 1 vs. 2 (8%) y 2 vs.
3 (7%). Para la variable Rto_h no se observaron diferencias significativas (𝑝 > 0.05) entre ninguna delas ZM. Este resultado muestra que el protocolo propuesto permite detectar diferencias y que no detectadiferencias cuando la zonificación no impacta en la variable de análisis.
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Tabla 1. Cocientes entre medias de zonas de manejo (ZM), intervalos de confianza y p-valor para valores de rendimiento con efectozona (Rto) y valores de rendimiento sin efecto zona (Rto_h).
Variable
Rto
Rto_h

Comparación entre
ZPM
1 vs. 2
1 vs. 3
2 vs. 3
1 vs. 2
1 vs. 3
2 vs. 3

Cociente entre
Medias
0.92
0.86
0.93
1.02
1.00
0.98

Intervalo de Confianza (95 %)p-valor[0.90; 0.94][0.84; 0.88][0.91; 0.95][0.99; 1.04][0.98; 1.02][0.97; 1.00]<0.0001<0.0001<0.00010.14810.78750.2466

Conclusiones
El método propuesto para la comparación de medias de datos georreferenciados fue implementado
rápidamente en una base de datos de más de 35000 datos. Detectó diferencias entre zonas y no generó
falsos positivos cuando no existían diferencias. Puede utilizarse no solo para la comparación de mediasde ZM sino también para la evaluación de tratamientos en ensayos realizados en franjas o sectores dellote de gran dimensión.

Referencias
Córdoba, M., C. Bruno, J. Costa, and M. Balzarini. 2013. Subfield management class delineation using cluster analysis fromspatial principal components of soil variables. Comput. Electron. Agric. 97: 6–14. doi: 10.1016/j.compag.2013.05.009.
Córdoba, M.A., C.I. Bruno, J.L. Costa, N.R. Peralta, and M.G. Balzarini. 2016. Protocol for multivariate homogeneous zone
delineation in precision agriculture. Biosyst. Eng. 143. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.12.008.
Fridgen, J., N. Kitchen, and K.A. Sudduth. 2000. Variability of soil and landscape attributes within sub-field management zones.
In: P.C. Robert, R.H. Rust, W.E.L., editor, Precision Agriculture: Proc. 5th Int. Conf. on Precision Agriculture, ASA.
Madison, WI. p. 16
Fukuyama, Y. 1989. A new method of choosing the number of clusters for the fuzzy c-mean method. 5th Fuzzy Syst. Symp. p.
247–250
Paccioretti, P., M. Córdoba, and M. Balzarini. 2020. FastMapping: Software to create field maps and identify managementzones in precision agriculture. Comput. Electron. Agric. 175: 105556. doi: 10.1016/j.compag.2020.105556.
R Core Team. 2021. R: A Language and Environment for Statistical Computing. https://www.r-project.org/.
Taylor, J.A., A.B. McBratney, and B.M. Whelan. 2007. Establishing Management Classes for Broadacre Agricultural Production.
Agron. J. 99: 1366–1376. doi: 10.2134/agronj2007.0070.
Vega, A., M. Córdoba, M. Castro-Franco, and M. Balzarini. 2019. Protocol for automating error removal from yield maps. Precis.
Agric.: 1–15.
West, B.T., K.B. Welch, and A.T. Galecki. 2014. Linear mixed models: a practical guide using statistical software. CRC Press.
Xie, X.L., and G. Beni. 1991. A validity measure for fuzzy clustering. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 13(8): 841–847.
doi: 10.1109/34.85677.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

Página | 5Índice de Digitalização de Sojicultores Brasileiros
Délis Moletta Dalbem¹, Telmo Jorge Amado², Thalia Alves Leão Glória³, José Alan Acosta 4¹Universidade Federal de Santa Maria, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil;delisdalbem7@gmail.com²Departamento de Ciência do Solo da Universidade Federal Santa Maria, 97105-900, Santa Maria, RS, Brasil;
proftelmoamado@gmail.com³Drakkar Solos Consultoria, Santa Maria, 97105-330, RS, Brasil; thalia@drakkar.com.br
4

Drakkar Solos Consultoria, Santa Maria, 97105-330, RS, Brasil; alan@drakkar.com.br

Trabalho apresentado a
Segundo Congresso Latino-Americano de Agricultura de Precisão
(CLAP2022)
31 de março e 1º de abril de 2022 Manfredi , Córdoba, Argentina

Resumo
Com o crescente aumento populacional e a demanda por alimentos, torna-se cada vez maior anecessidade de aumentar a produção agrícola em um mesmo espaço produtivo ou com aumentos
pouco expressivos de áreas cultivadas. Para isso, surge a indispensabilidade de utilizar novas
tecnologias para ampliar a produtividade nas áreas já cultivadas. Dessa forma, o surgimento dastécnicas de Agricultura de Precisão e novas tecnologias digitais tem contribuído expressivamentepara tornar os sistemas produtivos mais eficientes. Em contrapartida, junto com a tormenta deinovações também se aumentaram as assincronias existentes entre as tecnologias existentes e grau
de preparo dos produtores rurais. Essa discrepância resulta em mal uso das tecnologias econsequentemente baixa aderência, uma vez que altos investimentos resultam em baixos retornos.
Sendo assim, este trabalho objetivou desenvolver uma plataforma digital que visa diagnosticar o nível
de tecnologia e digitalização dos produtores de soja de todo Brasil, visando indicar caminhos sólidos
rumo a adoção de tecnologias dentro das propriedades agrícolas. Logo, o produtor rural tem em mãosas orientações que respeitem a sua realidade dentro do cenário produtivo e que indiquem caminhos
com menores riscos de insucesso.
Palavras chave
Digitalização; Tecnologias; Agricultura; Soja; Plataforma Digital;

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Manfredi , Argentina, 30 a 31 de março e 1º de abril de 2022.

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Introdução
A agricultura tem passado por intensos desafios, principalmente relacionado ao aumento de produção
agrícola sem ampliar significativamente a área plantada, com isso torna-se premente o uso cada vez
mais intenso de novas tecnologias para permitir os ganhos de produtividade de forma sustentável.
Nesse contexto, as técnicas e metodologias de Agricultura de Precisão (AP) têm colaborado parasistemas produtivos mais eficientes. Além disso, um novo fator de produção, segundo Massruhá et al(2020), trata-se da transformação digital, uma nova abordagem em que tecnologias de informação ecomunicação desempenham um papel chave na transformação estratégica, da estrutura, da cultura e
dos processos das organizações, utilizando o alcance e o poder da internet. Segundo Prins (2020),a
Covid-19 está direcionando a transformação de dados agrícolas em três aspectos: 1) aumento dadigitalização; 2) aumento da colaboração digital; e 3) visibilidade, principalmente devido às disrupções
na cadeia de valor, que tornam o planejamento uma ferramenta fundamental no processo desuprimento de produtos agrícolas. Algumas tecnologias apontadas como críticas na transformação
digital são: computação em nuvem, internet das coisas, mídias sociais, mobilidade, Big Data e ciência
de dados, inteligência artificial, robótica, conectividade ubíqua, aprendizado de máquina, gêmeos
digitais (digital twins, em inglês) e automação (Massruhá et al, 2020). Atualmente, os produtores
rurais têm recebido o que os especialistas chamam de "tormenta de inovações" (Markestrat, 2020), na
sua maioria, oferecendo ganhos de produtividade, eficiência no uso de insumos ou redução decustos. Entretanto, essas inovações combinadas com uma série de camadas de informações,tornam-se tecnologicamente inviáveis quando instaladas em momento inoportuno, acabando por
serem rejeitadas, mal executadas ou caindo no desuso pela falta de eficiência ou retorno inicialmente
previsto. Isto ocorre devido a falta de um processo decisório seletivo adequado alinhado com o nível
tecnológico e o grau de informação que os produtores têm sobre tecnologias de Agricultura 4.0,
levando a altos investimentos com baixo ou nenhum ganho de produtividade, eficiência ou redução decustos. Portanto, existe uma assincronia entre soluções tecnológicas muito avançadas como o uso dedrones, robótica, sensoriamento de cultivos, plataformas digitais e o grau de preparo dos produtores
rurais em absorver e incorporar essas inovações na rotina diária de suas atividades. Para isso, oobjetivo deste trabalho foi desenvolver uma ferramenta de diagnóstico do índice de digitalização dos
sojicultores brasileiros, e assim orientá-los para o caminho de transformação digital de suas fazendas.

Metodología
Com o objetivo de realizar um diagnóstico do nível de digitalização dos sojicultores brasileiros foi
desenvolvida a ferramenta chamada de Índice de Digitalização e Tecnologias (IDT). Este é uma
ferramenta web que por meio de um formulário o respondente tem suas respostas convertidas em
escala numérica pela escala Likert. A pesquisa está sendo realizada no Brasil para produtores desoja. Até o momento foram realizados 241 diagnósticos distribuídos nos estados de Bahia, Maranhão,Santa Catarina, São Paulo, Goiás, Rondônia, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Tocantins, Rio
Grande do Sul, Distrito Federal, Minas Gerais, Piauí e Roraima.

Resultados
A amostra representa produtores de soja das diferentes regiões do país, no qual o perfil dos
respondentes, em sua maioria, apresentam-se caracterizados por extensão de terra até 500 hectares(44%), sem sistemas de irrigação (84,6%) e produtores de sementes (87,9%), conforme Tabela 1.
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Tabela 1 . Detalhamento do perfil dos respondentes do IDT.
Área da Propriedade
0 a 500 hectares
500 a 1000 hectares

Possui Irrigação?

1000 a 3000 hectares

Acima de 3000 hectares
16,20%

44,40%

17,80%

21,80%

Sem Irrigação

Sim, <50% da áreaSim, > 50% da área84,60%

11,60%

3,70%

Sim

Não

87,90%

12,10%É produtor de sementes?

Analisando inicialmente o acesso a internet e o uso de smartphone por parte dos respondentes,
podemos observar na Figura 1 que a internet já atinge 75,1% dos respondentes, e destes, 75,5%
utilizam smartphone para a gestão da fazenda, além de reservar mais de 5 horas semanais paranavegação na internet (72,6%).

Figura 1 . Dados de acesso a internet, uso de smartphone e tempo de navegação na internet dos respondentes do IDT.

Segundo Broto (2021), o controle da taxa de aumento da produção é o principal indicador agrícola e
58,9 % dos produtores brasileiros respondentes ainda não possuem um registro digital daprodutividade conforme Figura 2. O registro de produtividade média ou rendimento médio é a medida
do desempenho econômico de determinada cultura agrícola (CONAB, 2017) e compõe uma
informação estratégica do Big Data de fazendas. Tratando-se de dados, 39,4% dos respondentes não
possui uma backup de dados digitais da propriedade e 43,6% não possuem armazenamento dedados na nuvem (Figura 2), demonstrando a limitação de processos de composição de Big Data eciência de dados.

Figura 2 . Dados de registro digital de produtividade, backup e armazenamento de dados na nuvem respondentes do IDT.

Se tratando do uso de tecnologias 4.0, podemos observar na Figura 3 a comparação entre uso das
tecnologias disponíveis no mercado para os produtores de soja. Analisando a alocação temporal das
tecnologias, o mapa de produtividade foi a tecnologia pioneira de AP que segundo Manfio et. al (2019)
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é a principal ferramenta para a compreensão da variabilidade da unidade de massa ou de gestão apartir de técnicas de informação. Ainda, podemos observar que 41,10% dos respondentes não
possuem a tecnologia e 12% possuem, mas não utilizam. Posteriormente a amostragem
georreferenciada e mapas de fertilidade do solo são adotadas por 64,70% dos respondentes. A
tecnologia de piloto automático, por sua vez, é utilizada por 71,80% dos respondentes, e isso se deveao monitoramento operacional dos veículos agrícolas. O sistema Real Time Kinematic (RTK) é um
método relativo de posicionamento em tempo real (Alves,2021) com alta acurácia, porém ainda noprocesso de aceitação visto que 66,40% não possuem essa tecnologia. As taxas variadas são oprincípio básico do manejo de agricultura de precisão, e nesse sentido ainda há desafios na utilização
dessa tecnologia, onde 32,40% dos respondentes ainda não possuem taxa variada de fertilizantes,
64,70% não possuem taxa variada de sementes e 66,40% não possuem taxa variada de defensivos.
Essas tecnologias são as principais responsáveis pela redução de uso de insumos, aumento de
produtividade e otimização dos recursos naturais. A crescente transformação digital da agricultura
impulsiona a demanda por soluções que integrem informações de gestão da propriedade, daprodução e da comercialização e que estejam disponíveis para acesso ao agricultor (Bolfe et. al,2020). Nesse sentido podemos verificar que a adoção e utilização de softwares ainda é baixa dentre
os respondentes, em que apenas 37,8% utilizam software de gestão financeira, 16,60% software degestão de pessoas e 19,50% software de gestão de máquinas.

Figura 3 . Mensuração do uso de tecnologia 4.0 dos respondentes do IDT.

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Conclusões
Os dados do trabalho permitem uma visão numérica demonstrando que a ausência de conhecimento
por parte dos produtores e colaboradores das fazendas, restringe o uso efetivo das tecnologias
disponíveis, que por muitas vezes o produtor possui e não utiliza. Como o avanço do número derespondentes pretende-se que aumente a acurácia do números e que avaliações estaduais eregionais possam ser realizadas para orientação de produtores, instituições e consultores dos pontos
a serem melhorados dentro da transformação digital do Agro.

Agradecimentos
Agradecemos a Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Projeto Aquarius e Agência Brasileirade Desenvolvimento Industrial (ABDI) pelo apoio e trabalho colaborativo para o desenvolvimento doÍndice de Digitalização e Tecnologias - IDT.

Referências
Alves, I. S. L.(2021). Sistema GNSS-RTK de baixo custo em veículos aéreos não tripulados para aplicações na agricultura.
Dissertação Pós Graduação em Engenharia Agrícola. Universidade Federal de Viçosa, 2021.
Bolfe et. al (2020). Agricultura Digital no Brasil: Tendências, desafios e oportunidades.
Embrapa Informática Agropecuária, 2020.
Broto (2021). Confira os 6 principais indicadores agrícolas para acompanhar em sua fazenda.
Disponível em: https://blog.broto.com.br/principais-indicadores-agricolas/. Acesso em: 20 fev. 2022.
Conab, 2017. A produtividade da soja: análise e perspectivas.
Compêndio de estudos Conab, V.10, 2017
Prins, R. (2020). 3 ways COVID-19 is pushing Ag data transformation. 2020.
Disponível em: https://www.precisionag.com/digital-farming/3-ways-covid-19-is-pushing-ag-data-transformation/. Acesso
em: 22 fev. 2022.
Manfio E. S., Santi A. L., Cocco L. B., et. al, (2019). Utilização de ferramentas de agricultura de precisão na definição dezonas de manejo. 5º Congresso Sul-Americano de Agricultura de Precisão e Máquinas precisas (pp 90-98).
Massruhá S. M. F. S, Leite M. A. A., Junior A. L., Evangelista, S. R. M.(2020). A transformação digital no campo rumo àagricultura sustentável e inteligente.
Agricultura Digital: Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação nas Cadeias Produtivas, 21-45, 2020.
Markestrat (2020). Digital Transformation inAgribusiness: Challenges and Opportunities within the Value Chain.
Markestrat Agrobusiness, Analytical Report - Public Access Document, 2020.

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Manfredi , Argentina, 30 a 31 de março e 1º de abril de 2022.

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Detección temprana de antracnosis en almendro
mediante parámetros espectrales
Ana I de Castro1, Jorge Torres Sánchez2, José M. Peña3, María Lovera4, Fco. ManuelJiménez Brenes2, Octavio Arquero4, Francisca López Granados2
Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria, CSIC, Madrid (España).2Grupo
Imaping, Instituto de Agricultura Sostenible-CSIC, Avda. Menéndez Pidal, s/n, 14004-Córdoba(España). 3Grupo tec4AGRO, Instituto de Ciencias Agrarias, CSIC, Madrid (España). 4Instituto deInvestigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA), Centro Alameda del Obispo, Córdoba(España)1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
El almendro es un cultivo típicamente mediterráneo y representa en España el segundo cultivo frutal enextensión después del olivar. Sin embargo, los rendimientos medios obtenidos son notoriamente
inferiores a los de otros países con mayores producciones debidas principalmente a la selección decondiciones óptimas de cultivo, la tecnificación de las plantaciones y el control de la sanidad vegetal.
Buscando mejorar los rendimientos obtenidos, el almendro está experimentando un amplio proceso detransformación hacia nuevas plantaciones intensivas, con elevado grado de tecnificación y en regadío,y de expansión a zonas no tradicionales que están propiciando la aparición y/o mayor incidencia deenfermedades, en especial de la antracnosis causada por Colletotrichum spp, que puede provocar
pérdidas de cosecha de hasta el 70%. Dado el carácter emergente de esta enfermedad existen
importantes lagunas en su conocimiento y resulta necesario avanzar en el desarrollo de métodos
rápidos y eficientes de detección, siendo la teledetección con información hiperespectral y las técnicas
de inteligencia artificial muy adecuadas en la identificación de individuos infectados, incluso antes de lapresencia de síntomas.
En este trabajo se muestra el potencial de la información hiperespectral en la detección, en condiciones
de campo, de almendros con síntomas de antracnosis en estados iniciales de desarrollo y de almendros
infectados y visualmente asintomáticos. Para ello, se utilizó un espectro-radiómetro de campo ASD
FieldSpec HandHeld2 (Analytical Spectral Devices Inc., Co. USA), que adquiere información en el rango
325 - 1075 nm con una resolución de 1 nm, para tomar datos de árboles: a) infectados asintomáticos,b) infectados sintomáticos con diferentes niveles de desarrollo de la enfermedad, y c) sanos, en una
parcela situada en Villamanrique de la Condesa (Sevilla, Andalucía, España). El análisis de los datos
se llevó a cabo mediante un análisis de varianza y comparación de medias de Tukey (p<0,05) y técnicas
de aprendizaje automático (machine learning), concretamente el modelo de redes neuronales
Perceptrón Multicapa (MLP), de tipología back-propagation que utiliza información de los errores
generados para calcular los pesos asociados a cada conexión y minimizar los errores cuadráticos de la
red. Para los análisis se utilizaron los programas JMP 14.3 (SAS Institute Inc., Cary, NC) y SPSS 28(IBM® SPSS® Statistics, NY, USA).

Los resultados probaron la posibilidad de discriminar almendros infectados por antracnosis en estados
iniciales de la enfermedad, almendros asintomáticos y árboles sanos, e identificaron las bandas
espectrales óptimas para permiten llevar a cabo la discriminación, permitiendo así escalar este objetivo
hacia la utilización de plataformas aéreas con sensores multi y/o hiperespectrales. Esta metodología
proporcionaría una herramienta útil para la identificación de los árboles infectados antes de que lossíntomas sean visibles al ojo humano, permitiendo la aplicación de técnicas de control localizadas y
mitigar así el desarrollo en el árbol y el avance geográfico de la enfermedad.
Palabras clave. enfermedades emergentes, análisis hiperespectral, teledetección, aprendizaje
automático, redes neuronales

DETERMINACION DE LA EFICIENCIA EN EL USO DELAGUA EN CULTIVOS EN AMBIENTES CON DIFERENCIA
EN EL POTENCIAL DE HUMEDAD
Ing. Agr. M. Sc. Mauricio Farrell1,2; Ing. Agr. M. Sc. Federico Kent 1,3
EEA Anguil INTA “G Covas” 2Facultad Agronomia UNLPAM 3AER Anguil EEA Anguil INTA “ G.
Covas” Anguil, Argentina

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La demanda creciente en el mundo por alimentos y bioenergía ha promovido undesplazamiento de la agricultura hacia sitios menos productivos, provocando una reducción constantede los periodos de captación y reposición hídrica. El uso de balances hídricos permite analizar lasofertas y demandas, exigiendo un conocimiento de todas las variables hídricas que lo integran. La
parcela experimental se ubicó al NE de la Provincia de La Pampa durante las campañas agrícolas 201213, 2013-14 y 2014-15 con una rotación de maíz (Zea mays), girasol (Heliantus annus) y sorgo(Sorghun bicolor). En el sitio se delimitaron distintos ambientes en función del potencial de humedad(PH) a partir de datos morfo-hidrológico derivados de un modelo digital de elevaciones. En el mapa dePH quedaron definidos 3 ambientes, clasificados como ambiente 1 de PH bajo, ambiente 2 con un PH
medio y ambiente 3 con PH alto. En cada ambiente se estableció una transecta de 26 puntos demuestreo donde se obtuvo el contenido de agua útil del suelo (AUS) hasta los 140 cm en intervaloscada 20 cm en los momentos de estado de barbecho, emergencia-crecimiento, floración-llenado degranos y senescencia de los cultivos. Se estimaron las ofertas y demandas diarias de agua mediante
un balance hidrológico a través de a través de la confección de la serie de evapotranspiración ajustada
al cultivo (ETaj). A continuación, se determinó el consumo de agua por parte del cultivo a partir del cualse determinó la eficiencia del uso del agua (EUA de los cultivos en cada ambiente. Los valores de AUS
acumulados, en los estadios emergencia-crecimiento, fueron mayores para el ambiente 3 en las tres
campañas evaluadas respecto a los otros ambientes. En la medida que el cultivo avanza con la
extracción de agua, y sumado a nulas precipitaciones, en los ambientes 1 y 2 se produce un mayor(p<0.05) descenso de los contenidos de AUS respecto al ambiente 3. En este último ambiente, demenor altimetría, los mayores contenidos de AUS son atribuidos al aporte de la napa freática que seencuentro a 50 cm de profundidad. La EUA para el maíz varió entre 8 y 9.8 kg mm-1 sin diferencias(p>0.05) entre ambientes. En girasol, la EUA vario entre 5.9 y 7.3 kg mm-1. En este caso el ambiente 2
mostrò diferencias significativas (p<0,05) respecto al ambiente 1 y 3. En cuanto al cultivo de sorgo, la
EUA variò entre 13,5, 17,9 y 12.7 kg mm-1 para los ambientes 1, 2 y 3 respectivamente mostrando
diferencias significativas entre ellos (p< 0.05). Se pretendió con este trabajo contribuir a la mejora en la
determinación de la dinámica hídrica, lo que aportara resultados precisos en tiempo y forma a la tomade decisiones referido al manejo aplicado a diferentes cultivos en la Región Subhúmeda y Semiárida
Pampeana.
Palabras clave: Potencial de humedad, cultivos, evapotranspiración, dinámica hídrica.

UTILIZACIÓN DE COMPONENTES PRINCIPALESESPACIALES COMO INDICADORES DE
AMBIENTACIÓN PARA CULTIVO DE CEBADA EN LA
REGIÓN SEMIÁRIDA PAMPEANA
Ferrero C, Gili A, Aimar D, Abascal S.
Facultad de Agronomía, UNLPam. Ruta 35 - Km. 334 CC 300,
Santa Rosa, La Pampa, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La utilización de índices espectrales es una práctica difundida para la ambientación de lotes
y recomendación de fertilización de cultivos. El análisis multivariado suele ser muy útil para estimar elgrado de asociación entre variables. La posibilidad de utilizar componentes principales espaciales(MULTISPATI-PCA) como herramientas para la ambientación podría ser de gran potencial cuando
existen interacciones entre variables que definen el rendimiento de un cultivo. El objetivo del trabajo fue
utilizar combinación de variables a partir de MULTISPATI-PCA para ambientar un lote cultivado con
cebada. Se usó el análisis para estudiar en forma conjunta todas las variables. Los resultados muestranque las componentes obtenidas de la combinación de NDVI y NDRE en diferentes estadíos del cultivo,
la cota del terreno y los rendimientos pueden ser utilizados como indicadores de un lote para manejo
por ambientes. Con las dos primeras componentes se explica 80% de la variabilidad. Observando elbiplot se detecta que las variables rendimiento junto con los el NDVI y el NDRE obtenidos en septiembre
están estrechamente correlacionadas y junto con la variable elevación definen las CP1. Esta última
variable tiene una relación inversa con la componente, es decir, valores más altos de la componente seasocian con rindes y valores de los índices más bajos. La comparación de los valores medios de la CP1
permitió evaluar las estrategias de manejo utilizadas.
Palabras clave. NDVI, NDRE, Análisis multivariado, Componentes principales, Ambientación

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Introducción
Los índices espectrales son ampliamente utilizados en la agricultura para recomendaciones defertilización y estimadores de rendimientos de los cultivos. Uno de los más utilizados es el NDVI, sinembargo este se torna impreciso cuando los cultivos acumulan gran cantidad de clorofila. NDRE es uníndice espectral que se construye a partir del Infrarrojo Cercano (NIR) y una banda que utiliza un
estrecho rango espectral entre el Rojo visible y el NIR, y resulta más sensible que NDVI en
determinados períodos de crecimiento del cultivo.
𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑𝑔𝑒

𝑁𝐷𝑅𝐸 = 𝐼𝑅+𝑅𝑒𝑑𝑔𝑒(1)

donde IR=reflectancia en la banda infrarroja y Redge=reflectancia en la banda de borde rojo.
Los métodos de análisis multivariado apuntan a identificar y resumir las principales estructuras en bases
de datos conteniendo observaciones para varias variables. Dos objetivos principales son relevantes en
el análisis de datos espaciales multivariados: resumir las estructuras de covariación e identificar
patrones espaciales en la variabilidad multivariada. El método PCA-MULTISPATI simultáneamenteconsidera la estructura multivariada y la información espacial a través del cálculo del índice de Moranentre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos (Gili et al. 2011).La posibilidad de utilizar
componentes principales como herramientas para la ambientación podría ser de gran potencial cuando
existen interacciones entre variables que definen el rendimiento de un cultivo. El objetivo del trabajo fue
utilizar combinación de variables a partir de componentes principales para ambientar un lote cultivado
con cebada.

Materiales y métodos
El ensayo se realizó en un lote de la planicie medanosa de la región semiárida pampeana central(RSPC) en el establecimiento “La Julia” (-63.650618290067 -36.1672477297), ubicado sobre la ruta
provincial N° 10, a 15 km al oeste de la localidad de Miguel Cané, La Pampa.
El suelo es de textura arenosa franca a franca arenosa. El análisis de suelo realizado con un muestreo
dirigido, arrojó en la loma 51 kg.ha-1 de fósforo de 0-20 cm y 32 kg.ha-1 de Nitrógeno de 0-60 cm. En laparte baja del lote los valores fueron 25,7 kg.ha-1 de fósforo de 0-20 y 50 kg.ha-1 de Nitrógeno de 0-60
cm. Cada muestra de suelo está compuesta de 15 submuestras en un radio de 10 metros del punto demuestreo. Las muestras fueron tomadas con un calador SAMPLER 2000.
La Cebada Variedad Traveller Original, se sembró el 8 de junio de 2021, con antecesor girasol, ladensidad de siembra fue de 107 kg.ha-1. La siembra se realizó con una sembradora fabimag de 40
lineas a 17,5 cm, con un sistema de dosis variable de fertilizante marca Control Agro CAS 5100 T, conel cual se varió la densidad de fertilizante fosforado (Monoamónico) al momento de la siembra,
aplicando 60 kg.ha-1 de MAP en las partes bajas del lote y 30 kg.ha-1 de MAP en la parte alta, además
se aplicó una franja de 100 metros de ancho con densidad fija cruzando los dos ambientes con 100
kg.ha-1 de MAP. Previo a la siembra se incorporó la urea con un incorporador marca Chalero, con equipode dosis variable marca Agrotax modelo AG fusión con el cual se aplicó 165 kg.ha -1 de urea en laspartes bajas del lote y 115 en las partes altas.
Los índices espectrales NDVI y NDRE se determinaron en dos fechas diferentes 22/08/2021 y
16/09/2021 en concordancia con diferentes estados fenológicos del cultivo de cebada. Las bandas paralos cálculos de los índices se extrajeron de la página LandViewer, la descarga se realizó a nivel de lotey se utilizaron bandas del satélite Sentinel 2A L2A. Una vez calculados los índices con el programa libre
QGis 3.16 Hannover, los mismos fueron transformados a puntos con la herramienta Raster Values toMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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Points de SAGA. Se confeccionó una grilla de 20 x 20 metros, y mediante la herramienta selección por
localización se confeccionó la tabla de atributos de todos los valores con la que se realizaron losanálisis. Los valores de elevación (cota del terreno) y masa de rendimiento se obtuvieron del mapeador
de la cosechadora, John Deere STS 9660, con piloto automático y señal corregida. El mapa se descargóde la plataforma digital FieldView en formato dat, se abrió con el programa SMS, y se transformó aformato shapefile (shp) para luego ser trabajado con QGis.
Se usó el análisis MULTISPATI-PCA, Las componentes principales se construyeron a partir de lacombinación de NDVI y NDRE en diferentes momentos del cultivo (22/08 y 19/09) , la cota del terreno
y los rendimientos. Una vez aplicado este método se obtuvieron las variables sintéticas (CP1 y CP2)
que serán utilizadas para ver su distribución en el espacio y para contrastar si existen diferencias entre
las distintas dosis de fertilizantes usadas. Este análisis se realizó bajo un modelo de lineal mixto
considerando las correlaciones espaciales entre las observaciones vía un modelo esférico
(Schabenberger y Pierce, 2002). Luego se realizaron pruebas de diferencias de medias LSD de Fisher.
Se usó el programa R (R Development Core Team, 2021) y las librerías ade4 (Chessel et al., 2004) ,spdep (Bivand et al., 2012) , nlme (Pinheiro et al., 2021) y emmeans (Russell, 2022).

Resultados y Discusión
Con las dos primeras componentes del análisis MULTISPATI - PCA se explicó el 80% de la variabilidad.
La representación en el plano fue mayor al 70% para todas las variables, la correlación de cada variable
con las componentes se encuentran en la Tabla 1. Observando el biplot se detecta que las variables
rendimiento junto con el NDVI y el NDRE obtenidos en septiembre están estrechamente
correlacionadas y junto con la variable elevación definen las CP1 (Figura 1a). A la vez se observa que
esta última variable presenta una relación positiva con la CP1 y el resto de las variables una relación
inversa. Esto indica que valores más altos de la CP1 se asocian con valores altos de elevación y bajos
de los rindes y los índices. La CP 2 presenta una alta correlación con los índices NDVI y NDRE
obtenidos en un estadío más temprano del cultivo (agosto).
En la Figura 1 b), los sitios más oscuros son los que tienen valor más alto en la CP1 lo que se relaciona
con mayor elevación, y los puntos con color más claro, se relaciona con menor valor de la componente
es decir más rinde y mayor valor de los índices.
Al observar las medias de los valores de la CP1 se detecta que para la misma dosis de N no se
detectaron diferencias entre la dosis de P utilizada (Tabla 1. Los tratamientos con menores medias son
los que presentaron mayor rinde y mayores valores de NDVI y NDRE, diferenciándose de los sitios con
mayor altimetría (menor potencial).
Tabla 1. Comparación de los valores medios de la CP 1 en los distintos estrategias de fertilización

Fertilización

30P_115N

100P_115N

60P_165N

100P_165N

CP12.70 a1.25a-0.45b

-1.26 bMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Figura 1. a) Biplot de la CP 1 y 2 obtenidas del análisis MULTISPATI-PCA. b)Representación espacial de la CP1 (a).NDVI1609: NDVI
para la fecha 16/09, NDRE1609: NDRE obtenido para la fecha 16/09. NDVI 2208: NDVI para la fecha 22/08, NDRE2208: NDRE
obtenido para la fecha 22/08.

Conclusión
Se puede concluir que la combinación de índices de verdor, elevación y rendimiento de cultivos explican
un alto porcentaje de la variabilidad y permiten comparar los resultados de las distintas estrategias demanejo aplicadas.
Puede resultar una alternativa confiable y precisa para la realización de recomendaciones agronómicas.

Agradecimientos
A la empresa cereales Quemú por la colaboración en el trabajo.
Referencias
Gili, A. A., Buschiazzo, D.E., Balzarini, M. G. 2011.Análisis de datos de suelo: restricciones espaciales en el análisis decomponentes principales. XVI Reunión Científica del grupo Argentino de Biometría. Salta, Salta, Argentina 12-14 deoctubre de 2011.
Bivand, Roger S. and Wong, David W. S. (2018) Comparing implementations of global and local indicators of spatial association
TEST, 27(3), 716-748. URL https://doi.org/10.1007/s11749-018-0599-x
Chessel D, Dufour A, Thioulouse J (2004). “The ade4 Package - I: One-Table Methods.” _RNews_, *4*(1), 5-10. <URL:
https://cran.r-project.org/doc/Rnews/>.
Pinheiro J, Bates D, DebRoy S, Sarkar D, R Core Team (2021). _nlme: Linear and Nonlinear Mixed Effects Models_. R package
version 3.1-153, <URL:https://CRAN.R-project.org/package=nlme>.
R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna,
Austria. URL https://www.R-project.org/.
Russell V. Lenth (2022). emmeans: Estimated Marginal Means, aka Least-Squares Means. R package version 1.7.2.
https://CRAN.R-project.org/package=emmeans
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Impacto económico de la fecha de siembra variable en maíz
Espósito, Gabriel1; Cerliani, Ceclia1, Fissore, Matías1 y Rafael Naville1
1

gesposito@ayv.unrc.edu.ar. Facultad de Agronomía y Veterinaria de la Universidad Nacional de Río
CuartoTrabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen
El cultivo de maíz en el Sur de Córdoba (Argentina) presenta una ventana de siembra entre fines deseptiembre a fin de diciembre. La selección de la fecha correcta se basa en la oferta climática en la cualse desarrollará el periodo crítico del cultivo (alrededor de la floración). La variabilidad ambiental
registrada en esta región como consecuencia del relieve regional indica la presencia de al menos dos
zonas de manejo (ZM), loma (L) y bajo (B) con menor y mayor oferta hídrica. Por estas características
resulta pertinente evaluar el impacto de la fecha de siembra variable sobre el rendimiento y el resultado
económico del maíz. Durante la campaña 2019/20 se realizaron dos ensayos en los que se probó una
siembra variable entre ZM (temprana en el bajo y tardía en la loma) respecto de las siembras uniformes
tardías o tempranas. Se utilizó un diseño en franjas y cuatro repeticiones espaciales por tratamiento.
Los resultados indican que el rendimiento de la siembra variable fue entre un 5 y un 6% superior a launiforme tardía y temprana, respectivamente y entre el 12 y 25% en el ensayo dos para las mismas
comparaciones. En términos económicos las diferencias fueron entre 91 y 313 USD/ha a favor de lasiembra variable sobre las uniformes según ensayo y ZM. Se concluye que en ambientes contrastantes
es conveniente económica y productivamente variar la fecha de siembra de maíz según zonas demanejo intralote.
Palabras clave: Siembra tardía, siembra temprana, zonas de manejo.

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Introducción
El cultivo de maíz presenta una marcada respuesta a cambios en la fecha de siembra comoconsecuencia de exponer al periodo crítico del mismo a diferentes condiciones ambientales (Andrade
et al., 1996)
En el sur de Córdoba (Argentina) el periodo de siembra comienza hacia finales del mes deseptiembre y finaliza hacia fines de diciembre, con un lapso sin sembrar entre el 20 de octubre y el 30
de noviembre para evitar la floración en enero y una elevada presión del Mal de Río Cuarto Virus(Espósito et al., 2015). La conveniencia de una u otra fecha de siembra se asocia a la oferta ambiental
alrededor de la floración y la variabilidad en la oferta ambiental incide en la mejor fecha de siembra paracada sitio específico (Espósito, 2013).
En virtud de la variabilidad ambiental presente en los suelos del Sur de Córdoba, generalmenteasociada a un paisaje ondulado, cabe pensar que se debería modificar la fecha de siembra entre
ambientes en la medida que las operaciones de siembra y cosecha sean factibles. Por ello, se propone
evaluar el impacto económico de modificar la fecha de siembra entre ambientes presentes dentro delotes comerciales de producción.

Materiales y Métodos
Durante la campaña 2019/20 se realizaron dos experimentos en cercanías a las localidades deChaján y Elena, ambas del Dpto. Río Cuarto (Córdoba, Argentina). En ambos sitios se identificaron ydelimitaron zonas de manejo (ZM) asociadas a su posición en el relieve entre Lomas y Bajos, para ello
se emplearon mapas digitales de elevación generados mediante el método Thin plate spline de SAGA
GIS.
En ambos ensayos se sembró maíz en dos fechas de siembra Temprano y Tardío en franjas
atravesando ambientes en forma uniforme y variable en la cual la siembra temprana fue en la posición
de bajo mientras que la tardía en la zona de loma, de esta forma los tratamientos fueron 1- uniforme
temprano (UTE), 2- uniforme tardío (UTA) y 3- variable (VAR), en forma factorial con la ZM, bajo (B) yloma (L), se recolectaron cuatro repeticiones por tratamientos en forma de bloques completos.
Una vez obtenidos los rendimientos de cada tratamiento se procedió a establecer los márgenes
económicos de cada uno, cabe considerar que los costos directos de implantación del cultivo fueron losmismo para cada tratamiento puesto que la densidad (65000 semillas/ha), la fertilización de arranque(80 kg/ha de NPKSZn-12/16/0/10/1) y la refertilización (60 kg/ha de N) fueron las mismas en cadaensayo y en cada FS, además los controles químicos fueron los mismos entre FS y similares entre
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ensayos. Por esta razón, el único efecto cuantificable en los márgenes fueron los rendimientos
obtenidos. No se consideraron variaciones entre el precio de venta de maíz por FS, empleando el valor
de 160 USD/ha. Se asumió una proporcionalidad del 50% entre ZM a los efectos de eliminar esta
característica del paisaje.
Al momento de la cosecha se recolectaron los granos de maíz mediante máquina cosechadora
con monitor de rendimiento y posicionamiento mediante GPS. El mapa de rendimiento obtenido fue
procesado mediante los protocolos de limpieza de mapas descriptos por Balboa (2014). Los resultados
fueron procesados mediante ANAVA empleando el paquete INFOSTAT (Di Renzo, 2018).

Resultados y Propuesta de manejo
Los resultados encontrados indican efectos significativos entre FS y ZM en el ensayo 1, mientras
que en el ensayo 2 se detectó interacción significativa entre la FS y la ZM. Estos resultados reflejan elefecto de la diferencia productiva entre las ZM sobre los resultados encontrados, en el ensayo 1 el bajo
produjo un 7,2% más que la loma (11055 vs 10315 kg/ha, respectivamente), mientras que en el ensayo
2 la diferencia entre las ZM fue del 32,7% (10062 vs 7581 kg/ha, B y L, respectivamente). No obstante,
en ambos experimentos la FS variable fue la que maximizó la producción de maíz por encima de la FS
uniforme, tardía o temprana, entre éstas últimas en el ensayo 1 no se detectaron diferencias entre las
FS uniforme tardía o temprana, mientras que en el ensayo 2 la FS uniforme tardía superó a la temprana(Figura 1).
El efecto interactivo detectado entre la FS y la ZM en el ensayo 2 se explica porque la diferencia
entre el bajo y la loma se incrementa desde la siembra variable sobre la uniforme tardía y temprana arazón del 15, 26 y 45%, respectivamente, es decir que la siembra temprana en L en este ensayo
deprime el rendimiento muy significativamente.

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1200011085 a10518 b10453 b9830 a

10000

Rendimiento (kg/ha)

8761 b7873 c8000

Ensayo 1

6000

Ensayo 2
4000

2000

0

VARIABLE

U. TARDIOU. TEMPRANO

Figura 1: Rendimiento de granos de maíz en ensayos de fecha de siembra. VARIABLE (temprano en bajo, B y tardío en loma, L), U.
TARDIO y U. TEMPRANO (franjas de siembra tardía y temprana entre B y L)

Resultado económico
Se determinó para cada ensayo un valor de costos directos que considere o no el valor dealquiler de la tierra, el mismo se estableció de acuerdo a los costos directos de la condición de mercadode Río Cuarto puesto en chacra, los mismos ascendieron a 787 y 473 USD/ha, respectivamente parala situación con y sin alquiler. El valor de alquiler fue el aportado por las empresas donde se realizaron
las experiencias.
En la Tabla 1 se pueden apreciar los márgenes económicos de cada tratamiento, donde la FS
variable generó un aumento del MB de 91 y 101 USD/ha en el ensayo 1, respecto de la uniforme tardío
y temprano, respectivamente, mientras que en el ensayo 2 las mismas fueron de 171 y 313 USD/ha enlas mismas comparaciones. En términos porcentuales estas diferencias explican el 11 y 66% deaumento del MB, según tratamiento y sitio. El mayor impacto del ensayo 2 respecto del 1 se puede
explicar por la mayor diferencia entre ZM del ensayo 2.

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Tabla 1: Resultados económicos de tratamientos de fechas de siembra en maíz. VARIABLE (temprano en bajo, B y tardío en loma,L), U. TARDIO y U. TEMPRANO (franjas de siembra tardía y temprana entre B y L)

VARIABLE
EnsayoUNIFORMEUNIFORMETARDIOTEMPRANO

1

2

1

2

1

2

IB (USD/ha)

1774

1573

1683

1402

1673

1260

CD (USD/ha)

473/787

473/787

473/787

473/787

473/787

473/787

MB (USD/ha)

1301/987

1100/786

1210/896

929/615

1200/886

787/473

IB, Ingreso bruto. CD, Costos directos y MB, Margen bruto. En CD y MB, números
separados por barra indican valores sin y con alquiler del campo, respectivamente.

Conclusiones
En ambientes contrastantes en la oferta hídrica de maíz como las diferencias entre loma y bajo
en el paisaje del sur de Córdoba la modificación de la fecha de siembra entre ZM permitió incrementar
el rendimiento medio de maíz y el MB del cultivo. La magnitud de la diferencia productivo entre zonas
explica la mayor o menor conveniencia económica de variar la fecha de siembra entre ZM.

Referencias

Andrade, F. H., Cirilo, A., Uhart, S. A. y Otegui, M. 1996. Ecofisiología del cultivo de maíz. Balcarce, Dekalb Press. CRBAS/FACUN Mar del Plata. 292 p.
Balboa, G. 2014. Validación de un modelo econométrico mixto espacial para la dosificación de nitrógeno a nivel sitio específico
maíz en la Provincia de Córdoba. Tesis Magister en Ciencias Agropecuarias. Universidad Nacional de Río Cuarto.
https://www.produccionvegetalunrc.org/ampliar2.php?id=140.
Espósito, G.; G. Balboa; C. Cerliani; R. Balboa y C. Castillo. 2015. Rendimiento potencial de maíz. En: El cultivo de maíz en san
Luis. Ed. Juan Cruz Colazo Jorge Alberto Garay y Hugo Veneciano. Ediciones INTA Centro Regional La Pampa - San Luis.
INTA Anguil. Argentina. ISSN 0327-425X.: 32-52.
Espósito, G. 2013. Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo
econométrico mixto espacial (MEME). Tesis Doctoral en Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Río Cuarto.
https://www.produccionvegetalunrc.org/ampliar2.php?id=197

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Zonificación de lote y análisis de datos de monitores derendimiento con FastMapping
Paccioretti P.1, Córdoba M.1, Balzarini M.1
Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba – CONICET. Córdoba
Capital, Argentina.

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. FastMapping es una aplicación web interactiva, de código libre, con una interfaz amigable
que hemos desarrollado en lenguaje R. La primera versión del software incluyó procedimientos para lainterpolación espacial que permiten ajustar y seleccionar automáticamente variogramas para mapear
la variación espacial de una variable de interés. En posteriores versiones se agregaron herramientas
para la depuración de bases de datos espaciales y para la zonificación uni y multivariada. Estos
procedimientos utilizan protocolos diseñados específicamente para el análisis de bases de datos
provenientes de agricultura de precisión utilizando técnicas estadísticas que contemplan la espacialidad
de los datos. El código de FASTMAPPING fue reescrito para permitir su instalación y ejecución en una
computadora personal sin necesidad de contar con conexión a internet. En su versión actual seagregaron herramientas para la validación de zonas de manejo a partir de capas de información
espacializada, también se incluyeron nuevas facilidades para la carga de archivos por parte del usuario
y más herramientas de visualización y análisis. FASTMAPPING permite ahora cargar archivos enformatos espaciales de tipo vectorial, como así también descargar resultados en formatos tipo ráster ovectorial. La validación de zonas se puede hacer desde las variables usadas para la zonificación pero
también desde un nuevo archivo de datos espacializados. En esta presentación se ilustra el uso de
FASTMAPPING para la delimitación de zonas de manejo a partir de múltiples capas de variables y su
posterior validación con datos de monitores de rendimientos no usados en la zonificación. A
FastMapping se puede acceder de manera gratuita desde cualquier navegador web conectado ainternet mediante el enlace http://fastmapping.psi.unc.edu.ar. En esa página también se encuentras las
instrucciones para ejecutar FastMapping de manera local en la computadora personal del usuario.
Palabras clave. Software, Aplicación Web, datos georreferenciados, agricultura de precisión

Métodos estadísticos para el ajuste de curvas de respuesta
desde ensayos de tasa variable de insumos
Paccioretti P.1, Giannini-Kurina, F.1, Bruno, C.1, Córdoba M.1, Bullock, D.S.2,
Balzarini M.1
Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba – CONICET. Córdoba
Capital, Argentina. 2Universidad de Illinois, Illinois, Chicago, Estados Unidos.

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Numerosos ensayos en campos de productores son llevados a cabo para evaluar la
respuesta del cultivo ante cambios de dosis de insumos agrícolas. Estos ensayos son impulsados desdelas tecnologías de precisión que facilitan la variación de dosis de insumos de manera automática y sinlabores extras por parte del productor. A su vez, estos ensayos son cosechados con monitores derendimiento generando grandes bases de datos georreferenciados asociados a las parcelas del ensayo.
Diferentes métodos estadísticos han sido usados para estimar la respuesta del cultivo en estos ensayos
conducidos en campos de productores con tecnología de precisión y cada uno de éstos presenta
particularidades. En este trabajo se comparan, desde aspectos cuantitativos y cualitativos, tres métodos
estadísticos para el ajuste de curvas de respuesta desde ensayos con datos espacializados: 1) modelo
de regresión lineal para datos correlacionados espacialmente (RL) estimado por el método de máxima
verosimilitud restringida (REML), 2) regresión Bayesiana con efecto aleatorio de sitio estimado por elmétodo aproximación integral de Laplace anidada (INLA) y 3) regresión por aprendizaje automático
mediante el método bosques aleatorios (RF) con kriging sobre los residuos. La comparación se realizó
en ocho lotes bajo agricultura de precisión que incluían ensayos de dosificación variable. En cada lotese calibraron los modelos de regresión con los tres métodos y se evaluaron los ajustes mediantevalidación cruzada. La regresión bayesiana estimada vía INLA produjo los mejores resultados
cuantitativos en términos de capacidad predictiva del modelo ajustado.
Palabras clave. Aprendizaje automático, modelos bayesianos jerárquicos, regresión lineal, ensayos
en campos de productores

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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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Introducción
La tecnología de precisión ha facilitado la instalación de ensayos de dosificación variable de insumosen campos de productores. En la experimentación en campos de productores (OFPE, del inglés onfarm precisión experimentation) que usan aplicadores de dosificación variable los productores pueden
variar la dosificación de insumos en distintos sitios del lote de manera precisa y automática (Panten
et al. 2010; Piepho et al. 2011). Distintos tratamientos, generalmente equivalentes a distintas dosis deinsumos, son asignados aleatoriamente a parcelas de manera automática, lo que permite no sólo
implementar diseños experimentales efectivos sino también proveer resultados específicos para cadalote. En este sentido, la agricultura de precisión (AP) ha posibilitado el desarrollo de nuevas estrategias
para la experimentación agronómica que son usadas para ayudar a los productores a tomar decisiones
de manejo (Alesso et al. 2019). Las investigaciones en campos de productores motivan el uso de AP
permitiendo la adopción de nuevas técnicas agronómicas (Kyveryga 2019) como el manejo sitioespecífico de la fertilización (Panten et al. 2010). Este tipo de investigación está remplazando a losensayos agronómicos tradicionales, donde se trabajaba con pocas parcelas pequeñas y pocas
covariables de sitio. Las nuevas maquinarias de AP permiten la asignación de tratamientos sobre
numerosas parcelas de mayor tamaño a un costo mucho más bajo que los ensayos tradicionales. Al
estar automatizada la asignación de los tratamientos, no existe una demanda de trabajo extra en las
operaciones de siembra, fertilización ni cosecha. Tanto los ensayos como las parcelas de los ensayos
pueden ser más grandes y los tratamientos pueden repetirse más veces dentro del lote.
En los últimos años la experimentación agronómica en campos de productores está siendoextensamente aplicada (Kyveryga 2019; Trevisan et al. 2020) dado que aumenta el interés de los
productores en la adopción de AP. Los datos recolectados luego de conducir un ensayo de dosificación
variable son usados para estimar una función de productividad del rendimiento en función de losinsumos agropecuarios, como nitrógeno y/o densidad de siembra (Bullock et al. 2019, 2020). La
información espacial sobre la respuesta del cultivo es crucial en AP. Dada la distribución espacial delas parcelas georreferenciadas dentro del lote, la estimación de la magnitud de los efectos de losinsumos en el rendimiento del cultivo puede verse limitada por un modelado incompleto de la correlación
espacial subyacente.
Los objetivos claves en el análisis de datos de ensayos de dosificación variable conducidos en campos
de productores, son estimar la función de productividad o de respuesta al insumo que manifiesta elcultivo sembrado y explorar su relación sitio-específica para relacionarla con covariables de sitio,
identificar limitantes del rendimiento y prescribir futuros manejos del lote. Los ensayos OFPE permiten
desarrollar conocimiento científico acerca de dosis óptimas de insumos para tratar cada lote con losmejores beneficios económicos y ambientales. Numerosas investigaciones han estudiado lavariabilidad espacial del rendimiento a escala de lote, pero menos tratan la predicción de patrones
espaciales de rendimiento intralote (Maestrini y Basso 2018). El modelado estadístico para datos deensayos de dosificación variable puede incluir múltiples variables de sitio correlacionadas
espacialmente con el rendimiento. Usualmente, se ajustan funciones de regresión que contienen
coeficientes que relacionan el rendimiento con los insumos, pero también pueden incluirse covariablesde sitios y las interacciones entre éstas y los niveles de insumos. La correlación espacial es considerada
en los términos de error con modelos de correlación para los errores o a través de la inclusión de uno
o más términos aleatorios que explican la autocorrelación espacial subyacente y la variabilidad residual
que no se debe a esta autocorrelación. Para estimar estos modelos de regresión del rendimiento en
función de tratamientos (dosis de uno o más insumos agropecuarios) y otras covariables de sitio,
pueden utilizarse diferentes aproximaciones estadísticas ya sea de naturaleza frecuentista (West et al.
2014) como Bayesiana (Blangiardo y Cameletti 2015) e incluso algoritmos de aprendizaje automático
(Efron y Hastie 2016). El objetivo de este trabajo es comparar el desempeño estadístico de estos
distintos tipos de modelos de regresión para la estimación de la función de productividad y la prediccióndel rendimiento sitio-en OFPE.
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Materiales y métodos
Datos
Se analizaron cuatro OFPE realizados en Estados Unidos cultivados con maíz y cuatro ensayos en
cultivo de trigo conducidos por el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) en Argentina.
En los OFPE de maíz usando tecnologías de precisión se aplicó tanto dosificación variable defertilizante nitrogenado (N) como de densidad de siembra (S). Para los ensayos en trigo, lostratamientos fueron dosificación variable de fertilizante nitrogenado (N). Todos los ensayos fueron
conducidos bajo un diseño en bloques completos al azar, con diferentes dimensiones de parcelas ycantidad de repeticiones. Cada parcela contiene entre 100 a 200 valores de rendimiento. Los datos derendimiento de cada parcela fueron pre-procesados para eliminar valores atípicos globales y valores
atípicos espaciales siguiendo el protocolo propuesto por Vega et al. (2019). Los OFPE tenían una omás de las siguientes covariables de sitio: elevación (ELV), profundidad del suelo (PS) y
electroconductividad aparente medida en superficie y en profundidad. Para todas las covariables desitio se calcularon correlaciones con el rendimiento, utilizando el coeficiente de correlación de Pearson
y prueba t modificada para datos espaciales. Se calibraron modelos para el rendimiento de parcela en
función de la dosis de insumo recibida y de aquellas covariables de sitio correlacionadas conrendimiento (utilizando un nivel de significación de 0,15).

Modelos estadísticos ajustados
El rendimiento en grano fue modelado en función de la dosificación variable de insumos y de lascovariables de sitio correlacionadas usando tres métodos: 1) modelo de regresión lineal para datos
correlacionados espacialmente (RL) estimado vía máxima verosimilitud restringida (REML) (West et al.
2014), 2) regresión Bayesiana con efecto aleatorio de sitio estimado por el método aproximación integral
de Laplace anidada (INLA) y 3) regresión por aprendizaje automático mediante el método bosquesaleatorios (RF) con kriging sobre los residuos. Cada tipo de modelo fue ajustado con y sin covariablesde sitio. Como referencia a cada estrategia de modelado además de los modelos que contemplan lacorrelación espacial, se ajustaron los modelos análogos asumiendo errores independientes. Para
comparar modelos de RL con y sin correlación espacial en el término del error se utilizó AIC. Para todos
los modelos ajustados, se evaluó la disminución del error de predicción entre modelo con y sincorrelación espacial.

Criterios de comparación
Las tres estrategias de modelado (RL, RB y RF), ajustadas con y sin covariables de sitio y a su vez,
contemplando o no la correlación espacial de los datos, fueron comparadas en función de las siguientes
métricas de desempeño cuantitativo: 1) promedio de varianza explicada (AVE, del inglés averagevariance explained) (Yigini et al. 2018), índice que cuantifica la fracción de la variación de la variable
respuesta que es explicada por el modelo ajustado, 2) coeficiente de correlación de Pearson (r) entre
los valores observados promedios de parcela y predichos de rendimiento para la parcela, 3) error depredicción (EP), calculado por validación cruzada con 10 grupos de entrenamiento y validación (k-fold
con k=10). Para cada tipo de modelo, la incertidumbre en los valores predichos fue obtenida por
bootstrap. La amplitud del intervalo predicción fue expresada como porcentaje del valor predicho porparcela. Otra medida de incertidumbre de predicción calculada fue el porcentaje de veces que el valor
de rendimiento de la parcela estuvo incluido dentro del intervalo de predicción bootstrap del 95%.

Resultados y discusión
En la mayoría de los ensayos se observaron mejore ajustes (menores valores del criterio de informaciónde Akaike, AIC) en modelos que contemplaban la correlación espacial comparados con los modelosque no la contemplaban. Los modelos RL que incluían correlación espacial mostraron una caída del EP
mayor al 10% con respecto a aquellos modelos que no contemplaban la correlación espacial.
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Los valores de los criterios utilizados para comparar los modelos que contemplan correlación espacial
de los datos se muestran en la Tabla 1. Según el AVE y el coeficiente de correlación de Pearson entre
los valores observados y los predichos de los modelos, la bondad de ajuste de los modelos espaciales
RB y RF fue mayor que la del modelo RL. Sin embargo, los errores de predicción global no variaron
mucho entre modelos, todos ellos produjeron bajo error de predicción (<5% del rendimiento). Sólo en
un lote (Ensayo 1), el error de predicción fue mayor al 5%, pero menor al 15%, de la media delrendimiento. La mediana de los valores de EP sugiere que el modelo RB produjo los menores erroresde predicción. Para todos los ensayos conducidos en maíz, se observó un incremento de la capacidad
predictiva del modelo RB comparado con RL en función de la correlación entre los valores observados
y predichos. Para campos sembrados con trigo, a pesar de que el mayor valor de AVE se obtuvo paraRB, el modelo RL obtuvo una mejor capacidad predictiva (menor error de predicción). El modelo RB
mostró valores de AVE y coeficiente de correlación entre valores observados y predichos mayores que
los otros modelos (Tabla 1).
Tabla 1: Capacidad predictiva de modelo de regresión lineal espacial (RL), regresión espacial Bayesiana (RB) y modelo debosques aleatorios (RF).

Cultivo

Maíz

Trigo

Media††MediaModelo deregresión

Sin covariables de sitio
AVEr

Con covariables de sitio
AVErPrecisión

Amplitud%%

RL

0,32 a0,60 a0,39 a0,65 a

36a

6,6 a

RB

0,45 a0,70 a0,46 a0,72 a

69b

6,7 a

RF

0,46 a0,69 a0,43 a0,70 a89b18,1 b

RL

0,67 b0,86 b0,72 b0,89 b

50a

8,1 a

RB

0,76 b0,93 b0,75 b0,90 b

69b

7,7 a

RF

0,72 b0,91 b0,68 b0,87 b99c

23,2 b

RL

0,50

0,72

0,55

0,77

43,0

7,3

RB

0,61

0,81

0,60

0,81

82,5

7,2

RF

0,60

0,80

0,56

0,79

94,0

20,6

general entre ocho ensayos; AVE: Promedio de varianza del rendimiento explicada, r: correlación entre valores
observados y predichos. PE: error de predicción promedio expresado como porcentaje de la media de rendimiento obtenido
por validación cruzada Por columna, letras diferentes indican diferencias estadísticas significativas a un nivel de significanciadel 5%.

Conclusión
El modelo de regresión bayesianos que contemplan la espacialidad a través de la incorporación de unefecto aleatorio de sitio fue el de mejor desempeño cuantitativo para la estimación de función deproductividad desde OFPE. La incorporación en el modelo de covariables de no produjo una mejora
significativa en los lotes analizados.

Agradecimientos
Esta investigación fue subsidiada por Proyecto Agrícola Coordinado del Programa de Seguridad
Alimentaria USDA-NIFA-AFRI, titulado “Using Precision Technology in On-farm Field Trials to Enable
Data-Intensive Fertilizer Management”, (Número 2016-68004-24769), y también un subsidio para la
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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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innovación en la conservación del USDA-NRCS del Programa de ensayos en campos de productores,
titulado “Improving the Economic and Ecological Sustainability of US Crop Production through On-Farm
Precision Experimentation” (número de subsidio NR213A7500013G021).

Referencias
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Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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Variación del efecto de insumo dentro del lote. Modelos deregresión con coeficientes espacialmente variables.
Paccioretti P.1, Giannini-Kurina, F.1, Córdoba M.1, Bullock, D.S.2, Balzarini M.1
Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba – CONICET. Córdoba
Capital, Argentina.

1

Universidad de Illinois, Illinois, Chicago, Estados Unidos.

2

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. El estudio de la respuesta del cultivo a tasas variables de insumos en la experimentación
en campo de productores con tecnología precisas (OFPE) provee información para el manejo intralote.
Sin embargo, los datos OFPE son frecuentemente analizados con modelos de regresión lineal que
estiman una respuesta global del cultivo ante cambios de insumos, pero no una respuesta sitioespecífica. El objetivo de este trabajo fue explorar el uso de modelos Bayesianos para estimar la
respuesta del cultivo en distintos sitios del lote y mapear la variabilidad espacial del efecto de un insumo.
Se ajustó un modelo de regresión Bayesiano con efecto de sitio y coeficientes aleatorios en un lote demaíz donde se llevó a cabo un ensayo de tasa variable de fertilización nitrogenada con urea y densidad
de siembra. Se desarrolló un código en R-INLA para ajustar el modelo de regresión bayesiana con
coeficientes variables. El modelo ajustado permitió mapear la respuesta sitio-específica del cultivo
proveyendo información que mejor se adapta al concepto de agricultura de precisión que el modelo deregresión de efectos fijos.
Palabras clave. Ensayos de tasa variable, Modelo jerárquico Bayesiano, Coeficientes aleatorios,
Efecto sitio-específico, Manejo variable de insumos

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
Favorecidos por nuevas tecnologías de agricultura de precisión, los ensayos en campos de productores(OFPE del inglés, on-farm precisión experimentation) son cada vez más frecuentes. Un tipo de OFPE
de los más difundidos en cultivos extensivos es el que se lleva a cabo con la finalidad de estudiar la
respuesta del cultivo ante cambios de dosis de insumos, como pueden ser fertilizantes y/o semillas(Bullock et al. 2020). Las nuevas tecnologías permiten recolectar más y más cantidad de observaciones
dentro del lote agrícola y asocian cada dato a su posición en el terreno (georreferencia). Los datos
espaciales, demandan análisis estadísticos que no sólo tengan en cuenta factores de diseño, sinotambién la correlación espacial (grado de parecido entre observaciones según su distancia en elterreno) en los mismos datos (Piepho et al. 2011).
La estimación de efectos de tratamientos, usualmente dosis de insumos suministrados en distintos sitiosdel lote, que contempla la correlación espacial generada por la presencia de variabilidad espacial enlos datos representa un desafío estadístico-computacional. Los objetivos de análisis, en ensayos detasas variables conducidos con tecnologías precisas, son la obtención de estimaciones de efectos detratamiento globales (para todo el lote) pero también la estimación de efectos sitio-específicos los cuales
son a la vez cruciales para mejorar las predicciones espaciales y prescribir manejos futuros.
Los modelos lineales mixtos han sido ampliamente utilizados para estimar la respuesta global del cultivo
para datos de ensayos de AP. Pero este método no es eficiente computacionalmente para estimar la
respuesta sitio-específica en grandes bases de datos. Con estos modelos la correlación espacial
subyacente es tenida en cuenta al momento de realizar el ajuste del modelo, pero no al momento derealizar las predicciones.
Alternativamente, se pueden usar modelos de regresión Bayesianos estimados mediante
aproximaciones anidadas integradas de Laplace (INLA) que incluyen, además de los efectos globales,efectos aleatorios de sitio que permiten mejorar las predicciones sitio específicas. La regresión
Bayesiana espacial, es un modelo jerárquico Bayesiano que incluye varias variables distribuidas
espacialmente (Franco-Villoria et al. 2019). La adición de un efecto aleatorio de sitio permite laobtención de una distribución completa del efecto del insumo sobre los rendimientos de cada. La
desviación estándar de esta distribución es una medida directa de la incertidumbre de predicción. El
algoritmo utilizado por el paquete INLA del software R (Lindgren y Rue 2015) está optimizado
computacionalmente para estimar modelos jerárquicos Bayesianos. Cuando los efectos del tratamiento
pueden depender de otras covariables como por ejemplo el sitio o la ubicación espacial de la aplicación,se pueden extender estos modelos con el agregado de efectos aleatorios sobre los coeficientes deregresión. En contextos de ensayos conducidos con tecnologías de AP, el efecto de sitio puede serutilizado como un efecto modificador del efecto del tratamiento. INLA también puede ser usado como
método para estimar estos modelos con coeficientes variables de manera computacionalmente
eficiente. El objetivo de este trabajo es explorar las aproximaciones estadísticas Bayesianas para
estimar la variabilidad espacial intra-lote de la respuesta del cultivo ante cambios de insumos agrícolas
en ensayos conducidos con tecnologías de AP en campos de productores.

Materiales y Métodos
Se analizaron datos de un ensayo de dosificación variable de densidad de siembra y dosis de fertilizante
nitrogenado realizados en un lote de maíz de USA. El ensayo se realizó en un diseño en bloques donde
se evaluaron seis densidades de siembra y seis dosis de fertilización (36 tratamientos). La base dedatos de rendimiento previo a la depuración contó con 53317 observaciones. Previo al análisis, y paracada parcela, se realizó una depuración de la base de datos (Vega et al. 2019). Se eliminaron valores
que estuvieron por fuera de la media de cada parcela ± 3 DE y se eliminaron datos diferentes a su
vecindario según el Índice de Moran Local y Moran Plot (Anselin 1995). Previo a la depuración, lacantidad promedio de observaciones por parcela fue de 148, mientras que luego del proceso deMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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depuración, la cantidad de observaciones por parcela fue 118 en promedio. Luego de la depuración, labase de datos resultante contó con 42497 observaciones.

Ajuste del modelo Bayesiano de la función de productividad
Con la base de datos depurada se realizó el ajuste de modelo Bayesiano, primero para estudiar la
respuesta del cultivo a cambios de insumo. El modelo incluyó un efecto aleatorio de sitio:
𝑌𝑖 ∼ 𝑁(𝜂𝑖 , 𝜎𝑒2 )[1]𝑝𝜂𝑖 = 𝛽0 + ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝛽𝑗 + 𝜉(𝑠𝑖 )𝑗=1

𝜉(𝑠𝑖 )~N(0, 𝛴𝑛×𝑛 )donde 𝑌𝑖 es el rendimiento de la parcela 𝑖; 𝛽0 es la ordenada al origen; 𝛽𝑗 es el coeficiente de regresión
asociado con la dosis de insumo j para el sitio i, 𝑥𝑖𝑗 ; los términos de la regresión incluyeron los efectosde primer y segundo orden de cada insumo, y los efectos de las interacciones entre densidad desiembra y dosis de fertilizante de primer y segundo orden; 𝜉(𝑠𝑖 ) es el efecto aleatorio de sitio que seasume una realización de un proceso gaussiano latente 𝜉(𝑠𝑖 )~MVN(0, Σ), siendo Σ la matriz de varianzay covarianza de los efectos de sitio definidos por la función de covariación espacial de Matérn (Matérn1986), estimada mediante aproximación por integral de Laplace anidada (INLA). La estimación de la
inversa de Σ (matriz de precision) se resolvió por SPDE (suavizado mediante el método de ecuaciones
diferenciales estocástica) usando R-INLA. Luego se ajustó el mismo modelo, pero con coeficientes
variables como sigue:
𝑌𝑖 ∼ 𝑁(𝜂𝑖 , 𝜎𝑒2 )[2]𝑝𝜂𝑖 = 𝛽0 + ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝛽𝑗 (𝑧𝑖 ) + 𝜉(𝑠𝑖 )𝑗=1

𝜉(𝑠𝑖 )~N(0, 𝛴𝑛×𝑛 )donde 𝛽𝑗 (𝑧𝑖𝑗 ) es el coeficiente de regresión aleatorio, que puede ser considerado como un proceso
estocástico que actúa sobre el espacio y el resto de los términos se definen como en [1].
Con el modelo ajustado se realizaron predicciones sitio-específicas del rendimiento para una dosis defertilizante y densidad de siembra promedio. Utilizando el modelo de coeficientes aleatorios espaciales,
se realizaron mapas de la respuesta sitio-específica de densidad de siembra y dosis de fertilización.

Resultados
Se observó interacción significativa entre densidad de siembra y dosis de fertilización nitrogenada. En
densidades bajas de siembra (próximas a 65.000 semillas ha-1) no se observó una respuesta cuadrática
para la dosis de fertilizante, a medida que la densidad de siembra fue aumentando, la respuesta
cuadrática fue más notoria (Figura 1). Los efectos de sitio sumados a la variación de los coeficientes
de regresión permitieron obtener un mapa de respuesta sitio-especifica. La respuesta sitio-especifica acambios en urea fue mas variable que la respuesta a cambios en densidad de siembra. Los mapas derespuestas son comparables ya que las variables fueron estandarizadas.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Figura 1 Respuesta del cultivo (t ha-1) a cambios de dosis de fertilizante para diferentes densidades de siembra.

Figura 2 respuesta sitio-específica a) a la densidad de siembra y b) a la fertilización nitrogenada, c) efecto de sitio predicho, d)rendimiento predicho para una densidad de siembra y dosis de fertilizante fija.

Conclusiones
Los modelos Bayesianos de coeficientes variables, no usados previamente en AP, constituyen una
herramienta estadística potente para analizar ensayos de dosis variable. El ajuste de este modelo adatos de un ensayo de dosis variable permitió capturar la respuesta sitio-específica del cultivo a cambio
de dosis de insumo y obtener mapas de respuesta espacializada. Así, el modelo bayesiano de
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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coeficientes aleatorios permitió mapear la respuesta esperada del cultivo para una densidad de siembra
y dosis de fertilizante fija de manera sitio-específica. Futuros trabajos son necesarios para explorar
diferentes distribuciones a priori en el ajuste de estos modelos bayesianos para evitar el sobreajuste.

Agradecimientos
Esta investigación fue subsidiada por Proyecto Agrícola Coordinado del Programa de Seguridad
Alimentaria USDA-NIFA-AFRI, titulado “Using Precision Technology in On-farm Field Trials to Enable
Data-Intensive Fertilizer Management”, (Número 2016-68004-24769), y también un subsidio para lainnovación en la conservación del USDA-NRCS del Programa de ensayos en campos de productores,
titulado “Improving the Economic and Ecological Sustainability of US Crop Production through On-Farm
Precision Experimentation” (número de subsidio NR213A7500013G021).

Referencias
Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial
https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

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93–115.

Bullock, D. S., Mieno, T., & Hwang, J. (2020). The value of conducting on-farm field trials using precision agriculture technology:
a theory and simulations. Precision Agriculture, 21(5), 1027–1044. https://doi.org/10.1007/s11119-019-09706-1
Franco-Villoria, M., Ventrucci, M., & Rue, H. (2019). A unified view on Bayesian varying coefficient models. Electronic Journalof Statistics, 13(2). https://doi.org/10.1214/19-EJS1653
Lindgren, F., & Rue, H. (2015). Bayesian Spatial Modelling with R - INLA. Journal of Statistical Software, 63(19).
https://doi.org/10.18637/jss.v063.i19
Matérn, B. (1986). Spatial variation, vol. 36. Lecture Notes in Statistics, 2.
Piepho, H. P., Richter, C., Spilke, J., Hartung, K., Kunick, A., & Thöle, H. (2011). Statistical aspects of on-farm experimentation.
Crop and Pasture Science, 62(9), 721–735. https://doi.org/10.1071/CP11175
Vega, A., Córdoba, M., Castro-Franco, M., & Balzarini, M. (2019). Protocol for automating error removal from yield maps.
Precision Agriculture, 20(5), 1030–1044. https://doi.org/10.1007/s11119-018-09632-8

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Comparación de métodos de aprendizaje automático parael mapeo de la variabilidad intralote
Suarez F.1, Paccioretti P.1, Córdoba M.1, Balzarini M.1
1Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba – CONICET. Córdoba Capital, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Para la implementación de prácticas de manejo diferencial de lotes agrícolas es clave elconocimiento de la variabilidad espacial de los rendimientos en el lote. Para el mapeo espacial delrendimiento se usan técnicas geoestadísticas de interpolación, entre ellas el método kriging ordinario(KG), es el de mayor difusión. Sin embargo, KG presenta ciertas limitaciones para procesar bases dedatos de gran dimensión y requiere del cumplimento de supuestos estadísticos poco flexibles. Comoalternativa se están empleado métodos de aprendizaje automático (ML) computacionalmente más
eficientes y que no requieren de supuestos distribucionales. No obstante, los métodos de ML más
usuales no tienen en cuenta, de manera directa, la autocorrelación espacial de los datos. El objetivo deeste trabajo fue comparar el desempeño predictivo de cuatro métodos de ML basados en árboles;
Random Forest (RF), Quantile Random Forest (QRF), Generalized Boosted Regression Models (GBM)y Extreme Gradient Boosting (XGB) con el método geoestadístico KG para el procesamiento de mapasde rendimiento. Se utilizaron 1050 mapas de rendimiento de los principales cultivos agrícolas de laregión pampeana argentina. Para incorporar la información espacial en los algoritmos de ML se
calcularon como covariables, datos de rendimiento observado en sitios cercanos y las distancias entreéstos y el sitio para el cual se predice el rendimiento. Los métodos de ML probados demostraron tener
un mejor desempeño que KG, siendo los de menor error de predicción los algoritmos RF y QRF con
una reducción del error respecto a KG del 8 y el 7%, respectivamente.
Palabras clave. Interpolación espacial, Árboles de regresión, Kriging Ordinario.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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Introducción
El mapeo de la variabilidad espacial del rendimiento de cultivos agrícolas es un punto crucial para la
implementación de prácticas de manejo sitio-específico. Diversas técnicas de interpolación en un
dominio espacial continuo han sido propuestas para el mapeo del rendimiento intralote. Este
procedimiento consiste en estimar el valor de la variable de interés en un punto no observado a partir
de datos circundantes. Para esto se tiene en cuenta la autocorrelación espacial positiva, característicaque determina que las observaciones medidas en sitios más cercanos sean más parecidas entre sí
respecto a aquellas que están más distantes.
La técnica llamada kriging ordinario (KG), es un método de interpolación espacial geoestadístico
ampliamente utilizado en la agricultura de precisión para el mapeo de datos georreferenciados. KG
intenta expresar las tendencias sugeridas por los datos y puede adaptarse a un conjunto de datos
especificando un modelo de semivariograma adecuado para modelar la autocorrelación espacial
subyacente en los datos y usarla para empoderar la predicción. Sin embargo, el ajuste delsemivariograma no es una tarea trivial y consume alto tiempo de cómputo en bases de datos grandes
como las derivadas desde monitores de rendimiento. Además, KG requiere del cumplimento desupuestos estadísticos poco flexibles, entre ellos, la distribución normal de la variable respuesta y
estacionariedad del proceso espacial que genera los datos recolectados (Córdoba & Balzarini, 2021).
En los últimos años han surgido herramientas predictivas basadas en algoritmos de aprendizaje
automático (machine learning, ML). Las técnicas de ML se refieren a una clase de algoritmos no lineales
basados en datos que se emplean principalmente con fines de extracción de información yreconocimiento de patrones mediante la implementación de modelos de regresión y clasificación. Con
estas técnicas, además, es posible contemplar las correlaciones entre variables cuando se
implementan modelos de regresión múltiple (Wadoux et al., 2020). Dentro de los algoritmos de ML losde mayor uso para implementar modelos predictivos son aquellos basados en árboles de regresión,
entre ellos se destaca el método de bosques aleatorios (Random Forest, RF) (Breiman, 2001). Sin
embargo, estos métodos de ML no tienen en cuenta, de manera directa, la naturaleza espacial(autocorrelación) de los datos en el análisis. Recientemente Córdoba y Balzarini (2021) utilizaron una
variante de RF, denominada bosques de regresión cuantílica (Quantile Regression Forest, QRF)
(Meinshausen et al., 2006) como método de base en la implementación de un algoritmo de interpolación
espacial que incorpora la autocorrelación espacial presente en datos geoposicionados. Otros algoritmos
como Generalized Boosted Regression Models (GBM) (Ridgeway, 1999) y Extreme Gradient Boosting(XGB) (Chen & Guestrin, 2016) han mostrado una alta capacidad predictiva en el mapeo de variablesde suelo y ambiente a escala regional (Wadoux et al., 2020) pero sus versiones que contemplan laestructura de correlación espacial no han sido evaluadas para el mapeo del rendimiento de cultivos
agrícolas a escala de lote. El objetivo del presente trabajo fue comparar el desempeño predictivo decuatro métodos de ML basados en árboles; RF, QRF, GBM y XGB con el método geoestadístico KG
para el mapeo de la variabilidad intralote.

Materiales y Métodos
Los ajustes se realizaron sobre 1050 mapas de rendimiento, depurados según protocolo propuesto por
Vega et al., 2019. Los datos provinieron de diversos cultivos agrícolas sembrados de manera extensiva.
Según el cultivo cosechado los archivos de los monitores de rendimiento usados se clasifican en: soja
(48%), maíz (24%), trigo (13%), cebada (9%) y girasol (6%). La cantidad de observaciones promediode las bases de datos fue de 9847 y los lotes tenían una superficie media de 50 ha. Para incorporar la
información espacial en los algoritmos ML se calcularon como covariables datos de rendimiento
observado en los 𝑛 sitios más cercanos y las distancias de éstos a los sitios puntuales donde se realiza
la predicción. Se utilizó la función near.obs del paquete meteo (Kilibarda et al., 2014) del software R (RMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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Core Team, 2021) para calcular las covariables espaciales. La predicción espacial para el valor derendimiento (𝑌) se realizó mediante la siguiente ecuación:
𝑌̂(𝑆0 ) = 𝑋(𝑆1 ) + 𝑑1 + 𝑋(𝑆2 ) + 𝑑2 + 𝑋(𝑆3 ) + 𝑑3 + ⋯ + 𝑋(𝑆𝑛 ) + 𝑑𝑛

(1)

donde 𝑌̂(𝑆0 ) es el valor de rendimiento predicho en la celda 𝑆0 de la grilla de predicción, 𝑋(𝑆𝑛 ) son las
observaciones de rendimiento de los 𝑛 sitios más cercanos y 𝑑𝑛 son las distancias de las 𝑛observaciones más cercanas al sitio objetivo. Los valores de 𝑛 evaluados fueron fijados entre 2 y 30
observaciones.
Los métodos RF y QRF se entrenaron con el paquete ranger (Wright et al., 2017) utilizando comohiperparámetro mtry (número de covariables utilizadas para construir cada uno de los árboles deregresión) igual a un tercio de las covariables, y por otro lado se fijó el hiperparámetro ntree (número
de árboles) en 200. GBM fue ajustado utilizando el paquete gbm (Greenwell et al., 2019) y para XGB
se utilizó la función train del paquete caret (Max Kuhn, 2021). En estos métodos los hiperparámetros
utilizados fueron los que se encuentran por defecto en las funciones.
Para la implementación de KG se ajustaron modelos de semivariogramas experimentales y teóricos(esférico, exponencial y gaussiano), mediante la función autofitVariogram del paquete automap(Hiemstra et al., 2009), la cual permite seleccionar el modelo que presenta una menor suma decuadrados residual. La interpolación con KG se realizó en un contexto local y al igual que en losalgoritmos de ML se probaron distintos vecindarios variando el número de vecinos (𝑛= entre 2 y 30).
Para evaluar el desempeño de los métodos comparados, para cada uno de los valores de 𝑛, se realizó
una validación cruzada del tipo k-fold (Hastie et al., 2009) con 𝑘 = 10. Esta validación se implementó
en cada una de las 1050 bases de datos. Las métricas resumen para la evaluación de la capacidad
predictiva fueron: raíz del error cuadrático medio relativo a la media observada (nRMSE), coeficientede determinación (R2) y coeficiente de correlación de concordancia de Lin (CCC). Todos los análisis sellevaron a cabo con el software R (R Core Team, 2021).

Resultados
Los rendimientos promedios de las bases de datos fueron de 3.97 tn ha-1, 2.96 tn ha-1, 8.95 tn ha-1, 2.62
tn ha-1 y 3.79 tn ha-1, para cebada, girasol, maíz, soja y trigo, respectivamente. En cuanto a lavariabilidad promedio del rendimiento dentro del lote, en maíz se obtuvo un valor de CV del 33%,
cercano al del resto de los cultivos, cebada (32%), soja (31%), girasol (28%) y trigo (26%). En la Tabla
1 se presentan los valores promedio de nRMSE de cada método y la diferencia relativa que presentaron
con KG como método de referencia. Para todos los cultivos la nRMSE fue menor para RF, seguido por
QRF, XGB, GBM y KG. Este comportamiento se observó independientemente del valor de 𝑛 utilizado(Figura 1). Comparando los métodos de aprendizaje automático con el KG se observó que el error depredicción se redujo en un 8% al usar RF, 7% con QRF, 4% con XGB y 2% con GBM. En cuanto a lacantidad de mapas en los que un método presentó mejor desempeño predictivo, se observó que RF
obtuvo el menor nRMSE en el 85% de los mapas, seguido por QRF y KG (7% cada uno), GBM y XGB(1%).
Tabla 1. Errores de predicción relativo a la media observada (nRMSE, %) de cinco métodos de interpolación espacial: Random
Forest (RF), Quantile Regression Forest (QRF), Generalized Boosted Regression Models (GBM), Extreme Gradient Boosting (XGB)y Kriging ordinario (KG)
Cultivo
CebadaGirasol
Maíz
Soja
Trigo

RF
13.4
12.7
14.8
14.4
10.7

QRF
13.6
12.9
14.9
14.6
10.9

nRMSE
XGB
14.1
13.4
15.5
15.2
11.2

GBM
14.3
13.7
15.8
15.4
11.6

KG
14.7
13.9
15.8
15.9
12.1

RF-KG
-8
-8
-6
-9
-11

Diferencias relativas de nRMSE
QRF-KG XGB -KG
GBM-KG
-7
-4
-3
-7
-3
-1
-5
-2
0
-8
-4
-2
-10
-7
-4

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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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En cuanto a la evaluación del valor del número de vecinos a usar (𝑛), se observó que para todos losmétodos de interpolación los valores de nRMSE permanecieron casi constantes a partir del uso de 5 o
6 sitios vecinos (𝑛) (Figura 1). Los valores de 𝑛 que con mayor frecuencia presentaron menor nRMSE
fueron de entre 4 y 6 para RF, QRF, XGB y KG y de 15 para GBM. En el 80% de los mapas el 𝑛 óptimo
fue menor a 11 para los métodos RF y QRF.

Figura 1. Errores de predicción relativo a la media observada (nRMSE, %) de cinco métodos de interpolación: Random Forest (RF),
Quantile Regression Forest (QRF), Generalized Boosted Regression Models (GBM), Extreme Gradient Boosting (XGB) y Kriging
ordinario (KG), según el número de vecinos (n) usados como covariables.

En la Figura 2 se presentan los valores de rendimiento de una base de datos de cultivo de trigo (n =5601) y los mapas de predicción del rendimiento intralote para los cinco métodos de interpolación
espacial evaluados. Se observa que el patrón espacial del rendimiento fue similar en todos los métodos.
KG permite también obtener un mapa la varianza o incertidumbre de predicción que suele ser usado
para acompañar al mapeo con una medida de incertidumbre. QRF es el único, entre los métodos de
ML comparados, que también permite obtener este tipo de mapa, lo que se puede considerar como una
ventaja con respecto a RF que no produce medidas de incertidumbre.
a)

b)

c)

d)

e)

f)

Figura 2. Datos de rendimiento de trigo (a) y mapas de predicción obtenidos con cinco métodos de interpolación especial:
Random Forest (b), Quantile Regression Forest (c), Generalized Boosted Regression Models (d), Extreme Gradient Boosting (e) yKriging ordinario (f).

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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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Conclusiones
Los métodos de ML en su versión espacial tuvieron un mejor desempeño que KG. Los algoritmos RF y
QRF fueron los que presentaron un menor error de predicción, con una reducción del error entre el 5 y
11% respecto KG. El método QRF tiene además la ventaja de derivar un mapa de incertidumbre depredicción para valorar la calidad de predicción en cada sitio del mapa de rendimiento generado. Estos
métodos facilitan la automatización del procesamiento de datos proveniente de monitores derendimiento.

Referencias
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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.

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Uso de índices de vegetación multiespectrales para elfenotipado del desarrollo fenológico en soja [Glicine max(L.) Merrill]
Peirone, L.S. 1-4-5, Cicconi, E.2, Ogando, F.1-4, Raspa, F.A.4, Ovando, G.3, Vega, C.R.C.4
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); 2Asesor Privado; 3Facultadde Ciencias Agropecuarias, UNC; 4EEA INTA Manfredi; 5UNVM

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. El desarrollo genético de cultivares adaptados es clave como parte de las estrategias para
maximizar la eficiencia en el uso de los recursos ambientales en una región. Sin embargo, el fenotipado
de materiales genéticos a campo presenta complejidad por su alto costo en recursos y tiempo. El
objetivo de este trabajo fue evaluar cambios en la reflectancia multiespectral de canopeos de soja
mediante sensoramiento remoto y a través de cuatro índices de vegetación (IV). Se evaluaron cuatro
genotipos de longitud de ciclo contrastante (GM III al VI) en un experimento a campo conducido en
secano durante la campaña 2020-21. Todos los IV, y en particular, GRVI y NDRE mostraron capacidad
discriminante de los genotipos evaluados. El índice NDRE mostró la máxima capacidad para detectar
cambios en la reflectancia durante el estadío fenológico R6 cuando inicia la fase rápida del llenado degranos en soja. Los resultados obtenidos indican que es posible caracterizar materiales genéticos por
su duración de fases mediante índices de vegetación. Dicha herramienta puede incrementar laeficiencia del fenotipado de alto caudal en soja.
Palabras clave. Genotipos, fenología, sensoramiento remoto, NDVI, GNDVI, NDRE, GRVI, TDVI

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
Actualmente, el manejo agronómico de sistemas de cultivo debe enfocarse a maximizar la eficiencia en
el uso de los recursos, aún en el contexto de anomalías climáticas que promueven condiciones deestrés abiótico (van Oort et al., 2017; Andrade, 2020). El desarrollo de cultivares más adaptados a
través de la mejora genética es clave para dicho propósito, en particular para regiones con altavariabilidad climática (i.e. subhúmedas y semi-áridas). En soja, por ejemplo, cambios en los patronesde desarrollo (i.e. fenología) han explicado una parte importante de la mejora genética para laadaptación del cultivo e incremento del rendimiento (Slafer et al., 2015; de Felipe et al., 2016). Sin
embargo, el fenotipado a campo de altas cantidades de materiales genéticos es una fuerte limitante enel mejoramiento (Araus and Kefauver, 2018) debido, entre otros aspectos, al alto costo en términos detiempo y recursos en la medición de caracteres asociados con la adaptación (i.e. fenología) y elrendimiento. Nuevas tecnologías, como la del uso de sensores proximales o remotos montados endrones que permiten el seguimiento de la reflectancia de los cultivos a través de imágenes
multiespectrales, pueden contribuir para el fenotipado de alto caudal. La reflectancia de los cultivos es
la base de la construcción de distintos índices de vegetación que pueden asociarse con variables como
el desarrollo, crecimiento y estado fisiológico de los cultivos (Xue and Su, 2017). El objetivo de este
trabajo fue evaluar distintos índices de vegetación multiespectrales (IV) en su habilidad para discriminar
genotipos de soja con fenología contrastante.

Materiales y métodos
El experimento a campo fue conducido en condiciones de secano en Manfredi (31°49'S, 63°46'O),
Córdoba (Ar) durante la campaña agrícola 2020-2021. El tipo de suelo fue un Haplustol éntico, serie
Oncativo, con capacidad de almacenaje de agua útil de 313 mm (2 m). Cuatro genotipos de soja dediferentes grupos de madurez (GM III al VI) fueron sembrados el 26/octubre/2020 con una densidad
poblacional objetivo de 35 plantas m-2. Se usó semilla curada con fungicidas e inoculada con
Bradyrhizobium japonicum. El cultivo se mantuvo libre de plagas, enfermedades y malezas. El diseño
experimental fue de bloques completos al azar con tres repeticiones. Cada unidad experimental
consistió en seis surcos de 10 m de longitud distanciados a 0.52 m.

Determinaciones


Fenología: se utilizó la clave de Fehr et al., (1971) para relevar los estadíos de desarrollo de
emergencia del cultivo (E), R3 (inicio del desarrollo de vainas), R6 (tamaño máximo de semilla envaina e inicio de la senescencia foliar) y R7 (inicio de madurez fisiológica).
Fotografías aéreas: imágenes multiespectrales fueron relevadas durante el ciclo del cultivo
mediante un vehículo aéreo no tripulado (drone modelo Phantom 4 con cámara sequoia
multiespectral). Los vuelos fueron realizados durante el período entre el 04/01/2021 y 30/03/2021.
Índices de vegetación: se calcularon cuatro índices multiespectrales (Tabla 1) a partir de lecturasde reflectancia de canopeo en el rango de longitudes de onda de bandas rojo (R), borde rojo (RE),verde (G) e infrarrojo cercano (IR)
Tabla 1. Fórmulas de cálculo matemático de índices de vegetación multiespectrales

Nombre del índice de vegetación
Normalized Difference NIR/Red Normalized Difference Vegetation
Index

Abreviatura

FórmulaNDVI(NIR-R)/(NIR+R)

Green Normalized Difference Vegetation Index
Normalized Difference 790/720 Normalized difference red edge
index

GNDVI

(NIR-G)/(NIR+G)

NDRE(NIR-RE)/(NIR+RE)

Simple Ratio NIR/G Green Ratio Vegetation Index

GRVI

NIR/G

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Resultados y discusión
En este estudio, se realizó una siembra temprana para maximizar las diferencias en los patrones dedesarrollo fenológico de cuatro cultivares que difieren en su respuesta fotoperiódica (i.e. grupos demadurez). La duración de cada una de las tres etapas evaluadas (Tabla 2) fue siempre mínima en el
genotipo del GM III y máxima en el GM VI.
Mediante seis vuelos de relevamiento de imágenes multiespectrales fue posible caracterizar
adecuadamente la variabilidad temporal de todos los IV. Los índices TDVI y GNDVI exhibieron una
menor variabilidad temporal en comparación a los IV restantes (Figura 1). A diferencia de estudios
previos que valoraron la reflectancia de los canopeos en etapas tardías cuando los IV ya disminuyen
marcadamente (Lindsey et al., 2020), en este trabajo se evaluó la capacidad de los IV para detectar
cambios en la reflectancia en etapas reproductivas más tempranas. El índice NDRE mostró mayor
habilidad (Tabla 3) que los restantes para detectar tempranamente el momento de inicio de lasenescencia foliar que ocurre alrededor del estadío fenológico R6 cuando inicia la fase rápida delllenado de granos en soja. Por el contrario, el índice NDVI exhibió la menor capacidad para discriminar
genotipos en R6. En línea con estos resultados, Lindsey et al., (2020) encontraron que NDVI puede
detectar diferencias entre cultivares cuando su valor es reducido en 85% respecto al observado en elestadío R5 (cuando casi se alcanza la altura final del cultivo).
Tabla 2. Duración de etapas de desarrollo (en días desde la emergencia del cultivo) en cuatro genotipos de soja de distinta
longitud de ciclo (GM III al VI). E-R3, duración a estadío R3 (vaina de 0.5 cm), E-R6, duración a estadío R6 (tamaño máximo desemilla en vaina) y E-R7, duración a estadío R7 (madurez fisiológica). Experimentos sembrados el 26/10/2020 en secano, en
Manfredi, Córdoba.

1

Genotipo

E-R3

DM3312DM4612DM53i53
CZ6505

60 d
68 c
79 b
97 a

Genotipo (G)1

***

E-R6
(días)

E-R7

95 d
104 c
119 b
129 a

116 d
130 c
136 b
150 a

***

***

Letras distintas indican diferencias significativas entre genotipos a p-value < 0.0001

Todos los IV, aunque en diferente magnitud, mostraron capacidad discriminante de los genotipos
evaluados, particularmente durante las etapas más tardías de desarrollo. Los índices GRVI y NDRE
exhibieron mayor capacidad discriminante de genotipos durante todo el ciclo. Los GM más cortos
exhibieron IV tempranos y máximos menores que los GM más largos (Figura 1; p<0.0001),
probablemente debido a su menor crecimiento foliar resultante de un ciclo de crecimiento más corto(Tabla 2). Aunque en este estudio, el objetivo se centró en el fenotipado de la variación genotípica enel desarrollo, los cambios en la reflectancia de los canopeos capturados por los IV también reflejarían
procesos relacionados con diferencias en la captura de la radiación solar (i.e. velocidad de avance ysenescencia de la cobertura vegetal; Ma et al., 2001; Craft et al., 2019; Yuan et al., 2021) y otros
asociados con la condición hídrica de los canopeos.

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Tabla 3. Valores estimados y desvío standard de cuatro índices de vegetación (IV) para el día de ocurrencia del estadío fenológico
de R6 (tamaño máximo de semilla en vaina e inicio de la senescencia foliar) en cuatro genotipos de soja de distinta longitud deciclo (GM III al VI). Pearson (R6-IV) indica el valor del coeficiente de correlación de Pearson estimado para el valor de IV y el día deR6 (estimado como días desde la emergencia; Tabla 2). Experimentos sembrados el 26/10/2020 en secano, en Manfredi, Córdoba.

Genotipo
DM3312DM4612DM53i53
CZ6505Pearson (R6-IV)

NDVI
0.861 (0.008)
0.851 (0.048)
0.859 (0.015)
0.845 (0.076)

GNDVI
0.845 (0.007)
0.836 (0.029)
0.836 (0.017)
0.840 (0.016)

GRVI
12.406 (0.442)
12.023 (1.735)
11.897 (1.485)
12.050 (1.358)

NDRE
0.192 (0.008)
0.191 (0.021)
0.178 (0.026)
0.177 (0.027)

-0.66

-0.41

-0.69

-0.95

Figura 1. Evolución temporal de índices de vegetación (A-D) calculados en cuatro genotipos de soja cultivados en secano en
Manfredi, Córdoba, Argentina. DDE indica días desde la emergencia del cultivo. DDE 30 corresponde al día 05/12/2020. Triángulos
en D indican el día de ocurrencia del estadío R6 en cada genotipo (, GMIII; , GMIV; GM V;  GM VI).

Conclusiones
En soja, la variación genética en caracteres asociados con la fenología y el desarrollo es uno de losaspectos claves y más relevantes para la mejora de la adaptación de los cultivos en múltiples
ambientes. En este estudio, se evaluó la capacidad discriminante de cuatro índices de vegetación
multiespectrales para detectar la variación genotípica en los patrones de desarrollo. Los índices GRVIy NDRE exhibieron la mayor capacidad discriminante de genotipos durante todo el ciclo. Y NDRE fue
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el IV que mejor correlación exhibió con el momento de ocurrencia del estadío R6. Los resultados
obtenidos constituyen un primer paso para ajustar técnicas de fenotipado de alto caudal que, haciendo
uso de tecnologías basadas en el sensoramiento remoto, pueden incrementar significativamente lavelocidad y eficiencia de selección por caracteres de desarrollo. Puesto que en soja, la duración deetapas de desarrollo varía fuertemente debido a la interacción entre el genotipo, la fecha de siembra yla condición hídrica, nuevos estudios utilizando dichas fuentes de variación deberían realizarse paravalidar la potencia discriminante de los índices evaluados.

Agradecimientos
Este trabajo fue financiado mediante los siguientes proyectos: INTA 2019-PE-E1-I011-001.
Intensificación Sustentable de la Agricultura en la Región Pampeana; INTA 2019-PD-E3-I060-001.
Adaptación de los cultivos al cambio climático: Bases ecofisiológicas para el manejo y la mejora
genética; PROCISUR-BID. Bases fisiológicas y genéticas de las respuestas de trigo y soja a limitantes
bióticas y abióticas: estudios orientados a la identificación de caracteres de tolerancia o adaptación deutilidad en el mejoramiento genético y la selección de genotipos adaptados en el Cono Sur.

Referencias

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Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Manejo variable de fósforo en trigo: ajuste de la dosis
mediante el muestreo de suelo en grilla
Sainz Rozas, HR1; Angelini, HP1; Larrea GE1; Avila, O1; Eyherabide, M1; Perez Marino,
T2; Reussi Calvo, N1; Carciochi, WD1; Crespo, C1; Barbieri, P1; Wyngaard, N1.
Grupo de Recursos Naturales y Gestión Ambiental, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria,
Unidad Integrada Balcarce. Ruta 226 km 73,5 (7620), Balcarce, Argentina. 2Establecimiento
Agropecuario “El Bonete”, Ruta 227 Km 30 (7635), Lobería. Argentina

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. En el sudeste bonaerense la rotación tradicional incluye cereales y oleaginosas y,ocasionalmente, el cultivo de papa. Este último se realiza bajo riego y por lo general mediante pivote
central, aumentando la variabilidad espacial del fósforo (P) extractable (P-Bray) dentro del lote, por laselevadas dosis aplicadas. El objetivo de este trabajo fue cuantificar y caracterizar la variabilidad
espacial de P-Bray y generar recomendaciones variables de P para un cultivo de trigo. En un lote de
100 ha del partido de Lobería con una rotación de papa (2017/18), trigo (2018/19), maíz (2019/20) ygirasol 2020/21 con un pivote de 63 ha (37°52'28.31"S, 58°41'18.96"O), se realizó en la campaña
2021 un muestreo en grilla georreferenciado con una densidad de una muestra compuesta por ha (020 cm), con 8 submuestras tomadas en cruz desde el centro de cada celda, cubriendo un radio de 25
m. En cada muestra compuesta se determinó la concentración de P-Bray y, a partir de los datos
puntuales, se utilizó el proceso de interpolación Kriging Ordinario para generar una capa continua. El
mapa se realizó fijando 5 rangos de P-Bray: 0-10, 11-15, 16-20, 21-25 y > 25 mg kg-1, que ocuparon el
11,1; 20,2; 9,5; 10,2 y 49,0%, respectivamente. El rango más alto fue coincidente con la zona que
ocupó el pivote. Las dosis prescriptas de fosfato monoamónico (MAP; 11-52-0) de acuerdo al criteriode reconstrucción y mantenimiento fueron de 132, 114, 68, 22 y 0 kg ha-1 respectivo a los rangos
mencionados de P-Bray. A su vez, se aplicó una dosis fija de 130 kg ha-1 de MAP del ancho de lafertilizadora que atravesó todos los rangos de P-Bray (franja de suficiencia). Al estadio de hoja
bandera se analizó el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), tomado de la imagen
satelital Sentinel-2, y se verificó que tanto la franja como el resto del lote presentaron valores
superiores a 0,9. Este resultado sugiere que el P no limitó el crecimiento del cultivo en los diferentes
rangos de P-Bray. A partir de los resultados de P-Bray del lote, probablemente el valor promedio seríade aproximadamente 23 mg kg-1. Este valor sugiere no aplicar P o aplicar una dosis deaproximadamente la mitad de la reposición (40-50 kg ha-1 de MAP). Esta dosis es limitante en zonas
con valores de P-Bray menores a 15 mg kg-1 (32% del lote) y excesiva en zonas con valores
superiores a 25 mg kg-1 (49% del lote). Si bien el muestreo en grillas es más costoso que el muestreo
por ambiente (24 vs 2 u$s ha-1), en muchos casos donde hay variabilidad natural (por relieve) yantrópica, permite una mejor caracterización del P-Bray. Además, no es necesario repetirlo todos los
años, ya que en el caso de contar con mapas de rendimiento se puede ajustar la dosis en los cultivos
siguientes mediante balances simplificados de P. Este manejo permite disminuir la variabilidad
espacial del P-Bray, cuestión que genera muchos problemas a la hora de obtener un valor
representativo del lote.
Palabras clave. Fertilización, Variabilidad espacial de P-Bray, Dosis variable, Franja de suficiencia,
Trigo.

Rendimiento alcanzable de híbridos de maíz
destinados a la elaboración de silo de planta entera enel Valle de Lerma.
Valdez Valdez, Gabriela1, Alanís Ana Karina2, Chávez Patricia Gabriela2, Carrizo ManuelJavier2, Silvestre Olguín Marina del Diego2, Pereyra Rosario2
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Salta,
Ruta 68, Km. 172 (4303), Cerrillos, Salta, Argentina; 2Estudiantes de la carrera de Ingeniería
Agronómica. Ciencias Agrarias. U.N.Sa.

1

Trabajo presentado al
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30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. El Valle de Lerma, ubicado en la provincia de Salta, caracterizado por la producción deleche, en los últimos años, experimentó un fuerte proceso de intensificación de la actividad pecuaria: laterminación de animales en corral y la producción intensiva de cerdos y pollos lo cual repercutió en una
mayor demanda de alimentos en cantidad y calidad. Coincidentemente, se observó el incremento de lasuperficie sembrada con maíz (MAGyP, 2021), ya que las características del cultivo permiten satisfacer
los requisitos en la demanda de alimentos. En tal sentido el maíz se siembra con doble propósito: granoy forraje. Se desconocen el rendimiento silero alcanzable por los híbridos, sembrados en ambientes dedistinta productividad a escala de lote y a distintas densidades poblacionales, y la calidad de materialpara silo que se obtiene. El ensayo se realizó en Estación Experimental Agropecuaria INTA Salta,
Cerrillos (24° 53´ 35,68´´ S; 65° 28´ 26,02´´ O), durante la campaña 2021. Se evaluaron tres híbridos
sembrados para la producción de granos, los cuales se sembraron en un DBCA, en tres densidades desiembra (38462, 57693 y 76924 plantas ha-1) y en tres ambientes diferentes definidos por la serie desuelo, propiedades inherentes del perfil y la calidad de sitio. La humedad de corte osciló entre 62 y
78%, adecuadas para la elaboración de silo de planta entera. El incremento de la producción de materia
seca respondió significativamente al cambio de densidad (p<0,0149), detectándose diferencias
promedio de 3.74 t ha-1 y 1.06 t ha-1 al cambiar a la segunda y tercera densidad respectivamente. El
efecto del ambiente no fue significativo para la producción de materia seca, aunque dentro de cadaambiente se observó una tendencia diferencial en el comportamiento de los híbridos, que estarían en
relación con la plasticidad de los mismos. Otro factor positivo para la producción de materia seca es laduración del ciclo, aumentando en los ciclos más largos. En cuanto a la calidad, el aporte promedio delas espigas a la MST fue del 51 %, y, entre los distintos ambientes y densidades osciló entre 36-62 %(no significativa). Se podría concluir que la producción de MST de los híbridos evaluados responde a ladensidad poblacional, y no así a ambientes, por lo cual se seguirá experimentando.

Palabras clave. Maíz, rendimiento, silaje, Materia Seca Total, Valle de Lerma.

Evaluación de la variabilidad de la floración en cerezos(Prunus avium) mediante índices vegetacionales
especializados, utilizando imágenes mutliespectrales
Andrés Honeyman L.1 Andy Rubio M.

Bastian Seguel M.

Departamento de Agroindustria y Medio Ambiente, Instituto Profesional INACAP, Santiago sur,
Región Metropolitana, Chile. andres.honeyman@inacapmail.cl

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Ante la necesidad de determinar tempranamente la variabilidad de los parámetros
productivos y conocer con mayor precisión los manejos necesarios para lograr el máximo rendimiento
y calidad en huertos de cerezo de exportación, se estableció un área de estudio de 15 hectáreas (5cuarteles con variedades Bing, Lapins y Santina), en la VI Región de O´Higgins, Chile. El objetivo deeste estudio fue la validación del índice vegetacional de floración mejorado EBI, como alternativa para
evaluar la variabilidad de la floración en huertos de cereza. Utilizando imágenes satelitales y de drones,
combinado con mediciones de parámetros productivos en terreno como número de centros frutales por
planta y flores por centro frutal, se establecieron correlaciones entre el vigor vegetativo y el índice defloración, además de la estimación de flores por planta. La variabilidad encontrada de parámetros
productivos fue alta e inversamente proporcional entre ellos. Se encontró una buena correlación entreel índice de floración de la temporada actual con el NDVI de la temporada anterior. El índice de floración
mejorado EBI es capaz de distinguir correctamente las flores, de otros elementos del huerto, por lo que
es posible establecerlo como una confiable estimación de la cantidad total de flores presentes en un
huerto de cerezo y por ende en una estimación temprana de la productividad potencial de ese huerto.
Palabras clave. Centros frutales, conteo de dardos, índice de floración, teledetección.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La producción y exportación de cerezas en Chile ha experimentado un crecimiento sin precedentes enlos últimos 10 años, constituyéndose en el frutal más plantado, con aproximadamente 45.000 hectáreas
en 2020. Se estima que al 2024 Chile superaría las 60.000 ha. plantadas y los 70 millones de cajas
exportadas. El fuerte desarrollo de las exportaciones de cereza ha generado también una importantenecesidad de desarrollar herramientas tecnológicas de evaluación fenológica del huerto, que permitan
tomar decisiones respecto a labores clave para el cultivo y su productividad, como son la evaluación deestructuras productivas o centro frutales y la evaluación de la cantidad de floración que,consecuentemente, se manifiesta cada temporada. Reconociendo estos parámetros se establecen
manejos tan relevantes para la futura productividad y calidad, como la poda o el raleo de frutos.
El uso de índices vegetacionales especializados para la evaluación de la floración de frutales de carozo,
es algo que se está comenzando a utilizar, basándose en el hecho de que, por un lado estos frutales
florecen antes de brotar, por lo que exhiben su volumen floral sin interferencia de la masa foliar y porotro, que la reflectancia de la luz por parte de las flores, es alta en casi todas las bandas utilizadas
normalmente en el establecimiento de dichos índices (Horton, 2017; Fang, 2016). De hecho, Chen etal. (2019) desarrolló un índice de floración que, utilizando las bandas visibles del espectro, reconoció
los niveles de floración de huertos de almendros, pudiendo seguir el desarrollo de esta etapa fenológica
y establecer áreas específicas de variabilidad de este parámetro.
Por otra parte, Xian et al (2014) utilizando algoritmos de clasificación no supervisada, evaluó el nivel deflores de un huerto de manzanos mediante imágenes multiespectrales, lo que le permitió reconocer elnivel de floración para establecer necesidades de raleo, así como también estimaciones de cosecha.

ObjetivosRecolectar datos georreferenciados en terreno del número de dardos, flores y frutos de un
huerto de cerezos.
Correlacionar índices de floración obtenidos, a partir de imágenes satelitales multiespectrales
en período de plena flor con los datos obtenidos en terreno.
Correlacionar datos obtenidos a partir de una fotografía multiespectral de un dron en plena flor
con los datos de terreno.
Establecer métodos tecnológicos para determinar áreas de manejo diferenciado de prácticas depoda y raleo de cerezos.

Área de estudioEl estudio de llevo a cabo en dependencias de Agrícola El Molino, San Vicente de Tagua Tagua, Chile(UTM: 6194715 m N 308864 m E 19H ). Se realizaron muestreos en 5 cuarteles de distintas variedades,
cuartel 1 Lapins, cuartel 2 Santina y Lapins, cuartel 3, 4 y 5 Bing, totalizando 18, 4 hectáreas. Todoslos cuarteles están formados en eje central con densidad de plantación de 800 pl/ha y riego por goteo

MétodoEstablecimiento de puntos de muestreo
Se establecieron 33 puntos de muestreo entre los cinco cuarteles del área de estudio, basados en elíndice de vegetación normalizada (NDVI), para asegurar que los puntos de muestreo representen todaslas realidades de expresión vegetativa observada satelitalmente.

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Parámetros evaluados en terreno
Los parámetros a evaluar en los puntos de muestreos fueron; número de centros frutales por árbol
(medido como dardos + ramillas por árbol), número de flores por centro frutal, número de flores totales
por árbol y número de frutos cuajados por árbol.

Imágenes multiespectrales
Se obtuvieron imágenes satelitales desde la plataforma Sentinel-2 del día 30 de Septiembre, fecha enla que el huerto se encontraba entre 80 y 100% de flor en todos los cuarteles en estudio. Por otra parteel día 26 de septiembre se realizó un vuelo de dron con cámara multiespectral Sentera Double 4K (NDVI+ NDRE), a 80 y 120 mt de altura, portada en dron DJI

Índices multiespectrales de floración
Para la evaluación multiespectral de la floración del área de estudio, se utilizaron; el índice de diferencia
normalizado de vegetación (NDVI), índice de diferencia normalizado del rojo límite (NDRE) e índice defloración mejorado (EBI)(Ecuación 1)
𝐸𝐵𝐼 = 𝑉

𝐴+𝑉+𝑅

(1)

∗(𝑅−𝐴+1)

𝐴

Donde: A=reflectancia en banda azul, V=reflectancia en banda verde y R=reflectancia en banda roja.

Análisis de datos e imágenes
Los datos e imágenes obtenidas fueron procesadas mediante el software libre QGIS, por otro lado lazonificación fue ejecutada mediante el software libre GeoFIS

Resultados
Durante el período de receso invernal del huerto, se establecieron puntos de muestreo en los cuartelesdel área de estudio, asignados en forma aleatoria con buffer de 5 mt, los que posteriormente fueron
relocalizados para representar en cada cuartel, todos los niveles de vigor determinados por el índice
NDVI de la temporada anterior a la de realización del estudio. (Figura 1)

Figura 1: Distribución de puntos de muestreo en el área de estudio modificada por NDVI temporada anterior en máximo
desarrollo vegetativo (29 de Noviembre 2020)

Los muestreos iniciales de centros frutales, posterior a la poda, se realizaron en período de receso
invernal y mostraron una variabilidad muy alta del parámetro. Los dardos por planta, considerando comoequivalente a un dardo, toda ramilla productiva, se movieron entre 180 y 1200 dardos por planta, con
una media de 583 dardos por planta. Todos los cuarteles presentaron una alta variabilidad, excepto el
cuartel variedad Santina, la que tuvo niveles significativamente más bajos de dardos por árbol, debido
a la poda aplicada en esta variedad, previo al conteo de centros frutales (Figura 2 A).
Posteriormente, en los mismos puntos de muestreo, se evaluó la cantidad de flores por dardo (o ramilla)
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de todos los cuarteles, observándose una variabilidad media de este parámetro, el que fluctuó entre 11
y 26 flores por dardo con una media de 17,3 flores por dardo (Figura 2 B).
Aunque es esperable la relación inversa observada, donde plantas con menor número de centros
frutales, en general muestran una mayor cantidad de flores por dardo. Esta correlación no se dio, en 4
zonas detectadas como anómalas, donde esta correlación fue totalmente inversa a lo esperado (Figura
3 C).
Multiplicando ambos datos anteriormente obtenidos, se llegó al valor de flores totales por planta en elrango de 4.000 a 18.000, con una media de 9.793 flores por planta. Estos valores pueden ser también
expresados, según la densidad de plantación, en flores por hectárea, un estándar normalmente
ocupado por la industria y que se correlacionó con imágenes satelitales más adelante (Figura 3 C).

Figura 2. Variabilidad detectada en terreno para los parámetros; Dardos por planta, Flores por dardo y total de flores por planta.
Áreas destacadas señalan zonas de comportamiento anómalo. Negro: bajo número de dardos y bajo número de flores por dardo
Rojo: alto número de dardos y alto número de flores por dardo

En plena flor se obtuvieron imágenes satelitales, para generar el índice mejorado de floración (EBI),
obteniéndose una alta correlación de este índice con el NDVI de la temporada anterior (Figura 3)

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Figura 3: Índice de floración mejorada (EBI) obtenido de imágenes satelitales Sentinel-2 el 30 de Septiembre de 2021 y su
correlación con el NDVI obtenido el verano anterior (29 Noviembre 2020)

Al mismo tiempo se generó una segmentación de las imágenes de alta resolución obtenidas con dron,las que se utilizaron para establecer la capacidad de distinguir las flores y su índice de discriminación
con elementos del suelo y árboles sin floración (Figura 4). Además, se encuentra en estudio laposibilidad de correlacionar la segmentación de pixeles de cada cuartel con los datos obtenidos enterreno (rendimientos) y generar un índice expresado en flores por hectárea, el que generará una
estimación de cosecha temprana.

Figura 4: Comparación de discriminación de flores, a la derecha imagen RGB y a la izquierda EBI (fotografía dron)

Conclusiones
La variabilidad de centros frutales encontrada es alta y justifica la realización de agricultura de precisiónpara realizar manejos diferenciados tanto en poda como en raleo de frutos.
Aunque en general, existe una relación inversa entre el número de dardos por planta y el número deflores por dardo, en esas mismas plantas, existen áreas anómalas que requieren manejo diferenciado.
El índice mejorado de floración EBI, resultó ser un buen indicador del vigor de las plantas y discriminó
correctamente elementos de suelo y plantas sin floración presente.
Se espera generar un modelo predictivo basado en segmentación de índices de floración, que prediga,basado en la intensidad de floración, el rendimiento en etapas tempranas del cultivo

Agradecimientos
Agradecemos a Agrícola El Molino y su subadministrador Cristian Aravena por facilitar el área deestudio y a Pollen Systems Chile (filial Pollen Systems Corp USA) y su director Cristian Escudero por
donar el vuelo de dron multiespectral.
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Referencias
Chen, B., Jin, Y., Brown, P. (2019). An enhanced bloom index for quantifying floral phenology using multi-scale remote sensing
observations. ISPRS Journal of Photogrammetry and remote sensing, 156, 108-120.
Fang, S., Tang, W., Peng, Y., Gong, Y., Dai, C., Chai, R., Liu, K.(2016). Remote estimation of vegetation fraction and flower
fraction in oilseed rape with unmanned aerial vehicle data. Remote Sensing, doi: 10.3390/rs8050416
Horton, R., Cano, E., Bulanon, D., Fallahi, E. (2017). Peach flower monitoring using aerial multispectral imaging. Journal of
Imaging, doi:10.3390/jimaging3010002
Xiao, C., Zheng, L., Sun, H., Zhang, Y., Li, M. (2014). Estimation of the apple flowers based on aerial multispectral image. In
ASABE and CSBE/SCGAB Annual International Meeting Paper. Montreal, QC Canada.

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Refertilización en trigo basada en el modelo N-INTA vszonas de manejo
Melchiori, Ricardo1; Kemerer, Alejandra1,2; Faccendini, Nelson3; Bracco, José Luis3
INTA EEA Paraná, Ruta 11 Km 12,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 2Facultad de Ciencias
Agropecuarias, UNER, Ruta 11 Km 10,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 3Asesor privado
Establecimiento Las Acacias, Nogoyá, Entre Ríos, Argentina

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La adopción de prácticas agronómicas como el manejo de fertilización requiere ladisponibilidad de métodos de fácil implementación. INTA desarrolló una propuesta de diagnóstico yprescripción de re fertilización de cultivos basada en el uso de imágenes satelitales disponibles en laplataforma Web de Auravant. El objetivo fue comparar los resultados de la re fertilización nitrogenada
obtenida por el método N-INTA vs. la recomendación por zonas de manejo en base a muestreo dirigido
de suelos. El trabajo se realizó en dos lotes de trigo en Nogoyá, Entre Ríos. En base a valores de NDVI
para inicios de encañazón, se re fertilizó según lo recomendado por el modelo N-INTA, con una dosis
de 200 kg urea/ha en el lote 1 y de 160 y 190 kg urea/ha en el lote 2. En el lote 1 se consideraron dos
zonas de manejo y las dosis aplicadas fueron de 100 y 150 kg de urea/ha. En el lote 2 se aplicó una
dosis única de 90 kg de urea/ha. Los rendimientos medios obtenidos fueron algo superiores para la refertilización por N-INTA respecto a las zonas de manejo (5424 vs 5210 kg/ha en el lote 1 y 3780 vs
3481 kg/ha en el lote 2).Las dosis recomendadas por N-INTA fueron en todos los casos superiores almanejo por zonas, lo que se tradujo en menores eficiencias de uso del fertilizante a pesar que se
obtuvieron mayores rendimientos. Se demuestra la utilidad de la aplicación del modelo N-INTA a escalade lotes.

Palabras clave. Trigo, re fertilización, nitrógeno, manejo sitio específico

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Introducción
La agricultura de precisión es una estrategia de gestión de información para respaldar decisiones demanejo de los cultivos y mejorar la eficiencia de uso de los recursos (ISPA, 2018). En este contexto, la
instrumentación y tecnologías en la mecanización han tenido un crecimiento mayor y más rápido quelas prácticas de manejo variable en cultivos, según encuestas realizadas en Argentina (Melchiori et al.,2018a). Las prácticas agronómicas, como el manejo de la fertilización, requiere de metodologías
específicas, o la aplicación de las existentes en escalas de manejo intra lote con mayor requerimientode esfuerzo y tiempo. Es probable que la escasez de métodos de fácil implementación, así como la
respuesta a la fertilización condicionada a factores externos no controlables (Morris et al., 2018), seancausas que explican los bajos niveles de adopción del manejo con dosis variable de fertilización en loscultivos, tanto en Argentina (Melchiori et al., 2013, 2018a) como en países con más desarrollo(Lowenberg-DeBoer y Erickson, 2019).
A partir de la última década la disponibilidad y acceso a imágenes satelitales para el monitoreo decultivos ha crecido fuertemente. Hoy existe una amplia oferta de plataformas de adquisición y gestiónde datos que facilitan el acceso, procesamiento y uso de esta información a muy bajo costo. En estecontexto, INTA desarrolló una propuesta de diagnóstico y prescripción de re fertilización de los cultivos
basada en el método propuesto por Raun et al. (2005), integrando modificaciones como el uso dereferencias virtuales (Holland y Schepers, 2013) utilizando ecuaciones con ajustes locales (Melchiori etal., 2007, 2018b). Mediante una articulación público-privada entre INTA y Auravant, se incorporaronalgoritmos de prescripción para trigo integrados como una extensión dentro de dicha plataforma(https://auraview.auravant.com/). La herramienta permite generar de forma semiautomática
prescripciones de re fertilización con N en trigo utilizando imágenes satelitales como fuente de
información.
El objetivo del trabajo fue comparar los resultados de la re fertilización nitrogenada obtenida por elmétodo de re fertilización basado en imágenes satelitales disponible en la plataforma Auravant (N-INTA)
vs. la recomendación por zonas de manejo en base a muestreo dirigido de suelos.

Materiales y Métodos
El presente trabajo se llevó a cabo en dos lotes de trigo (lote 1: -59.6976; -32.3247 y lote 2: -59.6701; 32.2941) del Establecimiento Las Acacias ubicados en cercanías de la localidad de Nogoyá, Entre Ríos.
El cultivo fue sembrado el 1 de junio de 2021, la variedad utilizada en el lote 1 fue Basilio y en el lote 2
Ceibo, sembradas con una densidad de 130 y 150 Kg/ha, respectivamente. Se aplicó una fertilizaciónde base de 100 Kg de urea a la siembra. A inicio de encañazon se re fertilizó según lo recomendado
por el modelo de fertilización N-INTA disponible en la plataforma Auravant (figura 1). Las prescripciones
se realizaron para un rendimiento alcanzable de 5000 kg/ha en el lote 1 y 4500 kg/ha en el lote 2 y laeficiencia de uso del fertilizante considerado fue del 50%.
En cada uno de los lotes, en la parte central se aplicó una franja según el manejo del productor que
consistió en la delimitación de zonas de manejo, muestreo de suelos dirigido por zonas yrecomendación de N mediante la aplicación de un modelo desarrollado para la región que determina ladosis de N requerida en función del N disponible (Nsuelo + fertilizante) para alcanzar los rendimientos
medios zonales (Melchiori y Barbagelata, 2001). En el lote 1 se consideraron dos zonas de manejo, losniveles de N-NO3 determinados fueron 10.75 y 13.17 pmm, y las dosis aplicadas fueron de 100 y 150
kg de urea/ha para las zonas 1 y 2, respectivamente. En el lote 2, con menor variabilidad los niveles deN-NO3 determinados fueron 8.7 ppm y se aplicó una dosis única de 90 kg de urea/ha.
La cosecha del lote 1 se realizó el 24 de noviembre y del lote 2, el 13 de noviembre de 2021. La misma
se realizó con una cosechadora CASE 8230 equipada con monitor de rendimiento. El mapa deMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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rendimiento obtenido fue filtrado y acondicionado para eliminar valores erróneos.

Resultados
Los valores de NDVI alcanzados a inicio de encañazón en el cultivo de trigo en el lote 1 fueron elevados
y con escasa variación lo que se tradujo en una única dosis recomendada por el modelo N-INTA (figura
1). A su vez, los rendimientos alcanzados superaron levemente los estimados como rendimientos
máximos, tanto para la recomendación generada en base a imágenes satelitales como para el manejo
por zonas (tabla 1). En el lote 2 los valores de NDVI mostraron diferencias asociadas a distintos cultivos
antecesores, lo que determinó variaciones en las dosis prescriptas por el modelo N-INTA. Asimismo,se observaron diferencias en el rendimiento alcanzado, siendo más elevado para la dosis más bajaprescripta por el modelo N-INTA (tabla 1).

Figura 1. Imagen de NDVI correspondiente al 26 de agosto de 2021 utilizada para la recomendación de re fertilización estimada
mediante el modelo N-INTA disponible en la plataforma de Auravant correspondiente al lote 1 a) y al lote 2 b); mapa deprescripción de re fertilización aplicado en el lote 1 c) y lote 2 d); y mapa de rendimiento del cultivo de trigo del lote 1 e) y lote 2 f).

En ambos lotes los rendimientos medios obtenidos fueron algo superiores para la re fertilización
generada con el modelo N-INTA respecto al obtenido con el manejo por zonas del productor (5424 vs
5210 kg/ha en el lote 1 y 3780 vs 3481 kg/ha en el lote 2). Los valores mínimos fueron coincidentes, ladistribución de los datos de rendimiento estuvo más concentrada en torno al valor medio para el manejodel productor en el lote 1, probablemente debido a que la franja de manejo del productor estuvo
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localizada en un área más homogénea dentro del lote (figura 1c). Mientras que, en el resto de los casos
el rendimiento se distribuyó en todo el área del lote y el rango de valores explorados fue mayor (figura
2).
Tabla 1. Rendimiento según re fertilización basada en el modelo N-INTA disponible en la plataforma de Auravant y recomendación
por zonas de manejo en base a muestreo dirigido de suelos (ZM).
Lote
1
2

Sistema deprescripción
N-INTA-poligono1
ZM -Zona 1
ZM-Zona 2
N-INTA - polígono1
N-INTA - polígono2
ZM-Zona 1

Dosis(kg urea/ha)
200
100
150
160
190
90

Medio
5424
5233
5158
3993
3568
3481

Rendimiento (kg/ha)
Mínimo
502
514
500
506
501
502

Máximo
8998
8761
8562
8444
8480
8308

Figura 2. Distribución del rendimiento para la re fertilización estimada mediante el modelo N-INTA disponible en la plataforma de
Auravant a) y c); y recomendación por zonas de manejo b) y d), de los lotes 1 y 2, respectivamente

En función de los rendimientos y la cantidad de N aplicado en cada tipo de manejo, se calcularon las
eficiencias de uso de nitrógeno (EUN), las que fueron mayores para el manejo del productor respecto
a la re fertilización basada en el modelo N-INTA, principalmente debido a las menores dosis de N
aplicadas en el primer caso. En el lote 1 la EUN para la zona 1 fue de 57 kg grano/kg de N aplicado, enla zona 2 fue de 45 kg grano/kg de N y para la re fertilización generada en base al modelo N-INTA fue
de 39 kg de grano/kg de N aplicado. En el lote 2 la EUN para el manejo del productor fue de 40 kg de
grano/Kg de N aplicado y en la recomendación de re fertilización generada en base al modelo N-INTA
fue de 34 kg de grano/Kg de N en el sector donde se aplicaron 160 kg de urea y de 27 kg de grano/Kg
de N donde se aplicaron 190 kg de urea.
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Las dosis recomendadas en el manejo basado en imágenes fueron en todos los casos superiores a las
recomendadas en base a muestreo de suelos y manejo por zonas, lo que se tradujo en menores
eficiencias de uso del fertilizante a pesar que se obtuvieron mayores rendimientos.

Conclusiones
En el presente trabajo se demuestra el monitoreo y la aplicación a escala de lotes de producción delmétodo de re fertilización basado en imágenes satelitales realizado mediante la utilización de laextensión N-INTA disponible en la plataforma Auravant.
Los resultados obtenidos mostraron rendimiento superiores a los del manejo del productor, aunque con
menores eficiencias de uso del N.

Agradecimientos
Queremos agradecer al personal del Establecimiento Las Acacias por su colaboración en la ejecución
del trabajo. Este trabajo fue financiado con fondos del Proyecto I177 del INTA.

Referencias

Auravant. https://auraview.auravant.com/
Holland, K. & Schepers, J. (2013) Use of a virtual-reference concept to interpret active crop canopy sensor data. Precision
Agriculture. DOI: 10.1007/s11119-012-9301-6
ISPA (2018) Precision Ag Definition. https://www.ispag.org/about/definition.
Lowenberg-DeBoer, J. M. & Erickson, B. (2019) Setting the Record Straight on Precision Agriculture Adoption. Agronomy Journal.
doi/10.2134/agronj2018.12.0779
Melchiori, R. & Barbagelata, P. (2001) Diagnóstico de fertilización nitrogenada para trigo en el oeste de la provincia de Entre
Ríos. Serie extensión. EEA Paraná (22).
Melchiori R., Caviglia, O., Faccendini, N. & Albarenque, S. (2007) Utilización de sensores remotos para manejo de nitrógeno en
trigo. Serie de Extensión. EEA Paraná (42). Actualización Técnica Cultivos de Invierno. ISSN 0325 – 8874. P 32 - 37.
Melchiori, R., Albarenque, S. & Kemerer, A. (2013) Uso, adopción y limitaciones de la Agricultura de Precisión en Argentina. 12°
Curso Internacional de Agricultura de Precisión y Expo de Máquinas Precisas.
Melchiori, R., Albarenque, S. & Kemerer, A. (2018a) Evolución y cambios en la adopción de la agricultura de precisión enArgentina. En: 17° Curso Internacional de Agricultura de Precisión y Expo de Máquinas Precisas.
Melchiori, R., Melchiori, A., Albarenque, S. & Kemerer, A. (2018b) Generación de mapas de prescripción variable de nitrógeno
utilizando imágenes de sensores remotos. En: 17° Curso Internacional de Agricultura de Precisión y Expo de Máquinas
Precisas.
Morris, T., Murrell, T., Beegle, D., Camberato, J., Ferguson, R., Grove, J… & Yang, H. (2018) Strengths and Limitations of Nitrogen
Rate Recommendations for Corn and Opportunities for Improvement. Agronomy Journal. doi: 10.2134/agronj2017.02.0112.
Raun, W., Solie, J., Stone, M., Martin, K., Freeman, K., Mullen, R... & Johnson, G. V. (2005) Optical sensor-based algorithm forcrop nitrogen fertilization. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 36(19-20), 2759-2781.

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MONITOREO SATELITAL DEL ESTATUS NITROGENADO
EN MAÍZ
A.M. Lapaz Olveira1,2*, M. Castro-Franco3, H.R. Saínz Rozas1,4, W.D. Carciochi1,4, M.
Balzarini4,5, O. Ávila1,2, G. Larrea1, S. Tovar Hernández1, M.P. Rodríguez1,2, N.
Reussi Calvo1,4,6.
UIB (EEA-INTA Balcarce) - FCA (UNMdP). 2FONCyT. 3FCAyRN (Unillanos, COL). 4CONICET. 5FCA
(UNC). 6FERTILAB. * Ruta 226 km 73,5 (Balcarce, AR), mail: adrianlapaz2010@gmail.com

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Trabajo presentado al
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Resumen. Las herramientas de teledetección satelital están siendo utilizadas para obtener informacióndel cultivo de maíz (Zea mays L.) a escala de lote. El objetivo de este trabajo fue modelar el estatus
nitrogenado desde datos multiespectrales, radar de apertura sintética en banda C (C-SAR) y
determinaciones de suelo durante los estadios de 6, 10, 14 hojas desarrolladas y floración (V6, V10, V14,
R1, respectivamente). Durante la campaña 2020/21 se realizaron 11 experimentos cada uno con
distintas dosis de fertilización nitrogenada en maíz en la Región Pampeana Argentina. El diseño
experimental fue en bloques completamente al azar con tres repeticiones y cinco dosis de Nitrógeno
(0, 60, 120, 180 y 240 kg N ha-1) aplicadas a la siembra del cultivo. En V6, V10, V14 y R1 se cortaron 12
plantas por unidad experimental para determinar el índice de nutrición nitrogenada (INN), que asumió
valores de 0,431 a 1,536. Sobre seis experimentos, se calibraron modelos de regresión lineal,
relacionando al INN con datos satelitales de distintos tipos solamente o acompañados por
determinaciones en suelo, que se validaron en los cincos experimentos restantes. En la calibración elcoeficiente de determinación (R2) varió según el modelo desde 0,409 hasta 0,829. Durante la validación
la predicción del INN tuvo un cuadrado medio del error (RMSE) que varió entre 0,068 a 0,152 y un
RMSE relativo (RRMSE) desde 6,4 hasta 18,9%. Los modelos más precisos fueron los que integraron
datos multiespectrales, C-SAR y determinaciones de suelo. Las herramientas de teledetección permitenmonitorear el INN de manera precisa.
Palabras clave. Índice de nutrición nitrogenada, Nitrógeno, Índices de vegetación, Banda C, Radarde Apertura Sintética, Multiespectral, Sentinel 1, Sentinel 2, Sensores remotos.

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Introducción
El manejo del nitrógeno (N) en maíz (Zea mays L.) plantea la necesidad de contar con herramientas
que permitan monitorear el estatus nitrogenado del cultivo para reajustar la dosis de N inicial (Saínz
Rozas et al., 2019). Se ha propuesto para tal fin el índice de nutrición nitrogenada (INN) (Plénet &Lemaire, 2000) que se calcula como el cociente entre la concentración actual de N y la concentración
crítica para una biomasa determinada por lo que valores menores a uno indican deficiencia y mayores
suficiencia de N. Sin embargo, las determinaciones por muestreo no captan la variabilidad espacial totaldel N a escala de lote (Pagani, 2014) y, además, requieren un elevado costo (Wyngaard et al., 2018).
Se hipotetiza que el uso de tecnologías emergentes de teledetección satelital podría ser apropiado para
estimar la variación espacial del INN en cultivos de maíz de manera rápida, económica y no destructiva.
Las herramientas de teledetección satelital han demostrado tener potencialidad para monitorear
distintos parámetros biofísicos en maíz (Morris et al., 2018). Según la forma de relevamiento y la energía
terrestre observada, los sensores satelitales se clasifican en pasivos (multiespectrales) y activos (radarde apertura sintética, SAR) (Reuter, 2009). Los primeros realizan observaciones en el espectro visible
e infrarrojo de manera pasiva y no son operativos en días nublados. Los datos multiespectrales(bandas) permiten calcular índices de vegetación que han sido empleados para el monitoreo debiomasa en maíz (Li et al., 2014, Hosseini et al., 2018). Los SAR realizan observaciones en las
microondas terrestres (5.4 Ghz, banda C) que son independientes de las condiciones atmosféricas(McNairn & Shang, 2016). Se ha demostrado la sensibilidad de datos SAR en banda C (C-SAR) para
cuantificar parámetros biofísicos del cultivo de maíz (Hosseini et al., 2019, Mandal et al., 2020). Sin
embargo, en esos estudios no se predice el INN . El objetivo de este trabajo fue calibrar y validar
modelos estadísticos para predecir el INN mediante determinaciones de suelo, datos multiespectrales
y C-SAR para los estadios de 6, 10, 14 hojas desarrolladas y floración de maíz.

Metodología
Durante la campaña 2020/21 se realizaron 11 experimentos de fertilización nitrogenada en maíz sobre
4 lotes comerciales, 7 en el norte de la Región Pampeana Argentina y 4 en el sudeste bonaerense.
Cada experimento fue ubicado en ambientes productivos diferentes delimitados según los rendimientos
históricos, topografía y datos multiespectrales del lote (Córdoba et al., 2016). El diseño experimental
fue en bloques completamente aleatorizados con tres repeticiones y con cinco dosis de 0, 60, 120, 180
y 240 kg N ha-1 aplicadas a la siembra del cultivo (Urea, 46-0-0). La densidad y fecha de siembra fue laóptima según el productor. Se trabajó sin limitaciones de fósforo, azufre y micronutrientes.
El área de interés de la unidad experimental fue de 50 x 50 m. Durante la siembra se tomaron muestras
de suelo compuestas de una grilla (5 x 5 m) y se determinó en el estrato de 0-20 cm el N anaeróbico
(Nan, Bremner, & Keeney, 1965) y la textura (Bouyoucos, 1962), mientras que en 0-60 cm el contenido
de N-NO3- (Keeney & Nelson, 1982). El N disponible (Ndisp) se calculó como la suma entre el N en elsuelo más el N del fertilizante. En los estadios de 6, 10, 14 hojas desarrolladas y floración de maíz (V6,
V10, V14 y R1; Ritchie & Hanway, 1982) se cortaron 12 plantas por parcela al ras del suelo distribuidas
según el protocolo de Elementary Sampling Unit (Baret et al., 2021) (Figura 1). Se determinó la biomasa
aérea seca (BA) y la concentración de N en planta (Npl) con el método de Dumas (Jung et al., 2003).

Figura 1. Esquema de muestreo de biomasa área para una unidad experimental según el protocolo ESU (Baret et al., 2021). Cada
punto es una planta y el color es el estadio en que fue tomada.

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El INN se calculó según Plenet & Lemaire (2000):
𝑠𝑖 𝐵𝐴 < 1 𝑀𝑔 ℎ𝑎−1 , 𝐼𝑁𝑁 =𝑁𝑝𝑙 (%)(1)

3,4
𝑁𝑝𝑙 (%)

𝑠𝑖 𝐵𝐴 > 1 𝑀𝑔 ℎ𝑎−1 , 𝐼𝑁𝑁 = (3,4 ×𝐵𝐴 (𝑀𝑔 ℎ𝑎−1 )−0,37 )(2)

donde 3,4 y -0,37 son parámetros del modelo para estimar la concentración crítica de N.
Sobre los puntos y, en cada estadio de muestreo de BA, se obtuvieron datos multiespectrales deSentinel 2 a una resolución espacial de 10 y 20 m. Las correcciones atmosféricas se ejecutaron con elplugin Semi-Automatic en QGIS 3.16 (Congedo, 2016) y se calcularon 58 índices de vegetación de loscuales, 11 se detallan en la Tabla 1. Los datos C-SAR se adquirieron en formato IW-GRD y seprocesaron en SNAP Software (2020) según Filliponi (2019): Apply Orbit File – Thermal Noise Removed– Removed GRD Border Noise – Radiometric Calibration – Multilooking (4x4) – Speckle (Lee 3x3) –Range Dopler Terrain Correction. Se obtuvieron los parámetros polarimétricos horizontal-vertical (HV)y vertical-vertical (VV) en dB según Beta Naught a una resolución espacial de 10 m. Los datos satelitales
se relativizaron al valor máximo del sitio (rel) y ambiente (amb) (Eq. 3; Holland & Schepers, 2013).
𝑋𝑟𝑒𝑙 ó 𝑎𝑚𝑏 = 𝑁𝐷 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜

𝑁𝐷

(3)

𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜 ó 𝑎𝑚𝑏𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜

donde X es el dato satelital normalizado y ND el nivel digital de la imagen
Tabla 1. Índices de vegetación calculados con datos multiespectrales de Sentinel 2.
Índices de vegetaciónÍndice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI)
Absorción de clorofila modificada en el índice de reflectancia (MCARI1)
MCARI2Índice de SWIR-rojo de diferencia normalizada (NDSWR) (desarrollado en este estudio)Índice de diferencia de agua normalizado (NDWI)Índice de vegetación ajustado al suelo modificado (MSAVI)
Posición de borde rojo (REP)Índice de vegetación triangular del borde rojo núcleo (RETVI)Índice de vegetación de relación simple 2 (SRre)

Fórmula(B8-B4)/(B8+B4)3x[(B5-B4)-0,2x(B5-B3)]x(B5/B4)3x[(B6-B4)-0,2x(B6-B3)]x(B6/B4)(B11-B4)/(B11+B4)(B8-B11)/(B8+B11)0,5x{2xB8+1-√[(2xB8+1)2-8x(B8-B4)]}λB5-{(λB6-λB5)x[(B4+B7)/2-B5]}/(B6-B5)
100x(B8-B7)-10x(B8-B3)
B8/B6

Bandas espectrales de Sentinel 2, B2: azul, B3: verde B4: rojo, B5, B6, B7 son borde rojo de 704, 741 y 783nm, B8: infrarrojo cercano, B8A:

infrarrojo cercano estrecho (865nm), B11: SWIR1 (1614nm), B12 (2202nm). λ: es el valor central de la longitud de onda de la banda espectral.

Los datos de calibración fueron relevados en 6 experimentos de dos sitios y se utilizaron para
desarrollar modelos de regresión lineal entre el INN y una, dos, tres o cuatro variables independientes(datos C-SAR, multiespectrales y análisis de suelo). Los datos de validación fueron relevados en los
otros 5 experimentos. La selección del modelo predictor durante la validación se basó en la capacidad
predictiva expresada en la raíz cuadrada del cuadrado medio del error de predicción (RMSE) y el RMSE
relativo al promedio del INN observado. Además, se consideró el coeficiente de determinación (R2) dela calibración. Los análisis se realizaron en el programa R v 3.6.3 (R Core Team, 2019).

Resultados y discusión
La Tabla 2 presenta las calibraciones y validaciones de los modelos que fueron estadísticamentesignificativos (p<0,001) para estimar el INN. El rango de INN fue de 0,431 a 1,536, como en otros
trabajos (Plenet & Lemaire, 2000). El R2 de los modelos ajustados en la etapa de la calibración varió de0,409 hasta 0,829 (Tabla 2). Por otro lado, el RMSE durante la validación osciló de 0,068 a 0,152 en laescala del INN que en términos porcentuales equivale a un 6,4 a 18,9% de la media de INN (RRMSE).
La predicción del INN con modelos regresores que incluyeron solo datos multiespectrales tuvo un
RMSE de 0,075 a 0,145 (RRMSE varió de 7,1 a 18,9%). Los resultados muestran que la alta resolución
espectral de Sentinel 2 para dividir el espectro rojo permitió incrementar la sensibilidad para detectar elMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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estatus nitrogenado del cultivo de maíz. La mayoría de los modelos que resultaron estadísticamentesignificativos ( Tabla 2) incluyeron índices de vegetación calculados con bandas de borde rojo, espectro
reconocidamente relacionado con el N en maíz (Li et al., 2014). Por otro lado, los modelos calibrados
solo con datos C-SAR no fueron significativos (p>0.05) desde V10 hasta R1. Sin embargo, los modelosque integraron datos de ambos sensores satelitales obtuvieron menor rango de error de predicción
relativo (RRMSE: 7 a 16%) respecto a los que tuvieron solo datos multiespectrales. La incorporacióndel Ndisp a los modelos disminuyó el error de predicción (Tabla 2). Solo para V14 agregar como variableindependiente al cociente entre el Nan y la suma del contenido de arcilla y limo (Nan/(Ac+Li)) aumentó
el ajuste de los modelos y la precisión de predicción (Tabla 2). La normalización por ambiente productivo(Xamb) fue más preferida que la relativización por sitio (Xrel), esto se puede observar en las variables dela Tabla 2 que tienen un subíndice rel o amb (ej. VH2rel). Este resultado sugiere que podría haber efectodel ambiente y/o densidad de plantas sobre los datos multiespectrales y C-SAR. Las variables
regresoras con datos C-SAR fueron los valores absolutos de las retrodispersiones en decibles elevados
al cuadrado (VV2, VH2) y en logaritmo de base 10 (log10(VV), log10(VH)) (Tabla 2). Por otra parte, lasmayores precisiones de predicción obtenidas durante V6 se deben a la menor variabilidad del INN
observado. En síntesis, los modelos con datos multiespectrales, C-SAR y Ndisp mostraron mejores
ajustes a los datos de INN y mayor capacidad predictiva de INN independientemente de la etapa delciclo del cultivo (Tabla 2). Por lo tanto, las herramientas de teledetección satelital integradas al análisis
de suelo permiten monitorear el estatus nitrogenado del maíz durante el ciclo del cultivo.
Tabla 2. Modelos de regresión del índice de nutrición nitrogenada (INN) en maíz con datos multiespectrales, C-SAR y análisis desuelo para los estadios V6, V10, V14 y R1 del cultivo de maíz.
Estadio/Modelo
V

Parámetros y variables predictoras

β0

β1

1
2

0,8116
1,0193

4,034 B2
0,0008 VH2

30,6425

4,469 B2

40,74530,0023 VH2-0,8379 VH2rel

0,0007 Ndisp

5V

0,8598β0

0,0009 VH
β1-1,76 PPR
β20,0007 Ndisp
β3

6-3,0797

7

67,96092,749 B8A
1,233 log10(VV)amb-68,4414 REPamb

80,6746

0,1555 RETVI
0,0014 Ndisp

6

10

β2

2

9

5,15090,1003 RETVI-2,7551 log10(VV)rel

10
V

14

0,6843β0-0,001 VV2
β1

112,3136

12

1,596513

1,623114-0,9015150,244216

1,0855

17-0,9432

18
R-0,2665
β01

19-1,6415 MCARI1/MSAVIrel

101,5839

21-0,147322

2,45403,2907 SRreamb

β4

β4-3,4663 VH/VVrel

1,4897 (VH-VV)/(VH+VV)amb

0,0016 Ndisp

0,1288 RETVI
β2

β3

β4

0,0014 Ndisp

3,0815 (VH-VV)/(VH+VV) -1,7182 MCARI1/MSAVIrel-1,0536 MCARI1/MSAVIrel
0,0012 Ndisp
1,691 VH2amb

1,2607 VH2amb-0,669 MCARI1/MSAVIrel
1,4396 VH2amb
1,2435 VH2amb
β1-2,1065 -0,5622 MCARI1/MSAVIrel-2,4634 log10(VV)20-1,7461 PPR
0,0007 Ndisp

β3

Calibración
Validación(n=90)(n=75)
R2
RMSE RRMSE
0,531 0,075 7,1%

0,768 NDSWRamb-1,903 log10(VH)amb

0,0017 Ndisp-0,8298 MCARI1/MSAVIrel

0,0013 Ndisp

0,0014 Ndisp

1,6148 Nan/(Ac+Li)-0,4835 MCARI1/MSAVIrel

2,0322 Nan/(Ac+Li)
0,0015 Ndisp

0,0017 Ndisp
β24,7084 NDSWRamb-0,1426 REP
0,0018 Ndisp
0,0019 Ndisp

β3-1,2674 MCARI2/MSAVIamb-1,5447 NDWIrel

1,5907 Nan/(Ac+Li)
β4

0,541
0,807

0,075
0,068

7,0%
6,4%

0,805

0,098

9,8%

0,774

0,070

6,6%

R2
0,413

RMSE
R2
0,125 12,9%0,413

0,123 12,8%

0,673

0,116 12,6%

0,710

0,113 12,2%

0,687

0,104 11,1%

R2
RMSE
R2
0,439 0,139 14,6%
0,602

0,152 16,0%

0,602

0,108 11,4%

0,586

0,138 14,4%

0,661

0,118 12,4%

0,656

0,115 12,0%0,694

0,142 14,6%

0,714

0,123 12,7%

R2

RMSE
R2
0,409 0,145 18,9%0,456

0,122 15,9%0,827

0,123 16,0%

0,825

0,131 17,0%

0,096 12,3%
23
1,41781,4129 B6
VV (vertical vertical) y VH (vertical-horizontal) son retrodispersiones de C-SAR (Sentinel 1) normalizados por beta. Variables del análisis de suelo (0-20cm): Ndisp es nitrógeno (N) disponible (kg ha-1, 0-60 cm), Nan es N anaeróbico (mg kg-1), Ac y Li son arcilla y limo (g kg-1). R2 es el coeficiente de
determinación y RMSE el cuadrado medio del error. Los valores de métricas en negrita son los modelos más precisos por estadio.
-0,9697 log10(VH)

0,0019 Ndisp

0,829

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Conclusiones
Se ajustaron y validaron modelos de regresión lineal para estimar el INN en función de datos satelitales
multiespectrales y C-SAR solos o acompañados con determinaciones de suelo. La integración de la
información satelital con determinaciones de N disponible aumentó la capacidad predictiva del estatus
nitrogenado del cultivo. La complementación del diagnóstico de N en base a análisis de suelo con unmonitoreo satelital del INN permitiría monitorear de forma precisa el estatus nitrogenado del maíz. A
futuro, se debería investigar si la incorporación del agua disponible del suelo estimada con datos
satelitales aumenta la precisión de los modelos.

Agradecimientos
Agradecemos a los establecimientos de Las Balas (LIAG Argentina), El Cisne (FUMISEM SRL), El
Palomar (Sr. Pereyra) y La Masia (Sr. Pernia) por facilitar los lugares para la instalación de sitios
experimentales y, al Proyecto 2019-PE-E9-I177-001 de INTA y el Proyecto PICT 2016 (0304) de
FonCyT por la financiación. Además, a la colaboración de los ingenieros agrónomos Francisco Melcón,
Nicolás Spurio, Diego Aguilera, Jorge Ramírez y Rafael de Velazco.

Referencias
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An integrated approach for the zoning and crop rotation
planning problem in a context of organic agriculture
Víctor M. Albornoz and Gabriel E. Zamora
Departamento de Industrias. Campus Santiago Vitacura. Universidad Técnica Federico Santa María.
Av. Santa María 6400. Santiago, Región Metropolitana, Chile.
Abstract. This contribution tackles management zone delineation and crop rotation planning problems
in an integrated precision agriculture framework in a context of organic agriculture. The zoning
problem defines homogeneous management zones regarding their soil properties, and for which
specific rates of agricultural inputs are necessary. From a sustainable point of view, the crop rotation
planning problem considers cropping of species from different botanic families in adjacent zones at thesame time. With this in mind, we present a linear binary integer program for an integrated zoning andcrop planning problem with adjacency constraints. In this model, we maximize the incomes of the cropplan for a given planning horizon subject to zoning and adjacency constraints on crop families. The
proposed model is efficiently solved using an optimization algorithmic strategy based on adecomposition method and computational results from a set of instances are presented to show the
impact of the adopted methodology.
Keywords. Management zones, crop planning, adjacency constraints, organic agriculture,decomposition algorithms.

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Introducción
One of the novel aspects in modern agriculture is to use analytical methods to face within-field
variability of soil and vegetation properties with the purpose of improving agricultural practices for crop
planning such as fertilization, irrigation and harvest planning. This modern point of view also considers
the intensive use of Information Technology, such as systems of geographic positioning, sensors,drones, and other data collection devices. This aids in understanding and forecasting spatial andtemporal variations of soil and vegetation properties and crop yields, which can be incorporated aspart of a decision support system for agricultural production. To respond to within-field variability it ispossible to divide the field into site-specific management zones, whose choice defines the so-called
management zone problem in precision agriculture.
A management zone is a sub-region of a field that is homogeneous with respect to a given soil orvegetation property, such that it allows performing site-specific agricultural management. Most
approaches in the literature for determining management zones are based on clustering algorithms
using principal component analysis, spatial autocorrelation, k-means, fuzzy k-means and fuzzy cmeans methods among many others, see e.g. Córdoba et al. (2016) and Betzek et al. (2018). Morerecently, artificial intelligence techniques and segmentation methods arising from the signal processing
area have been also used to delineate management zones.
Operations Research also provides different methodologies for the management zone problem, CidGarcia et al. (2013) proposed a management zone delineation method using a binary integer
programming model, which from a soil property allows delineation of rectangular management zones
facilitating the agronomic practices for crop planning in a site-specific manner. Then, Albornoz et al.
(2015) extended the binary integer program model into a bi-objective mixed-integer model as part of ahierarchical optimization approach for addressing zoning and crop planning problems. Albornoz andÑanco (2016) presented a solution strategy for solving the above mentioned binary integer programusing a column generation decomposition method (Desaulniers et al., 2005). This numerical strategy
was extended by Albornoz et al. (2019) for a robust optimization model that included a set of scenarios
concerning uncertain future values for a soil or crop index. Previously, Costa et al. (2014), Santos etal. (2015) and Alfandari et al. (2015) proposed crop models that were efficiently solved using column
generation ideas. Cid-García and Ibarra-Rojas (2019) proposed an integrated optimization model forzoning and crop planning problems that considers a nonlinear optimization model that generates apartition based on a chemical property for crop assignment and another partition based on a physicalproperty for irrigation activities. Salama et al (2020) applied a binary integer programming model tosolve the crop planning problem in a small farm while considering limited water availability and
Velasco et al. (2021) generated management zones with orthogonal shapes (L or T shapes) thatminimize the number of zones required to delineate the ﬁeld based on evolutionary computation,
speciﬁcally on a class of the estimation of distribution algorithms.
On the other hand, organic agriculture is an integral system for production of food on farms based on
management practices whose main objective is to achieve sustained productivity based on theconservation of natural resources and the minimal use of external inputs. Therefore, the label oforganic product denotes compliance with specific production and processing methods where, forexample, the use of pesticides and synthetic fertilizers is usually prohibited. Among the agricultural
practices that help to reduce soil degradation and to prevent pests in crop allocation corresponds toadjacency constraints, which impose cropping species of different botanical families at the same timein adjacent parcels or management zones. Thus, the novelty of our paper resides on the integration of
the management zone delineation problem and the crop rotation planning problem with adjacency
constraints, to focus on sustainable crop planning problem. Moreover, we present a column generation
decomposition method to exploit the structure of the model for solving it.
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Methodology
The zoning and crop rotation planning problem with adjacency constraints seeks to generate apartition with a limited number of rectangular management zones with low variability in their soil
properties. It also proposes a crop plan in zones that optimize partition performance while respecting
adjacency constraints that prohibit crops of the same family to be grown at the same time in adjacentzones. This integrated problem can be understood as a method where a first problem of zoning and asecond problem of crop allocation are solved simultaneously.
To do this, the field is subdivided into cells that contain one single sample of a soil property. In apartition, each management zone is formed by a subset of adjacent cells with a rectangular shape. To
solve the problem, all potential rectangular management zones must be generated, with theirrespective information about soil variability and adjacency relations. To guarantee a field partition into
homogeneous management zones, we use the relative variance (RV) concept introduced by Ortega
and Santibáñez (2007). The problem discussed is considered as: given a set S of sample points in afield, a set Z of potential rectangular management zones that cover every subset of sample points, a
set I of crops distributed in a set SF of botanical families, and a set A of pairs of adjacent zones, finds
the subset of Z that constitutes a partition and its respective crop rotation plan with adjacency
constraints that maximizes the income from the land.
The decision variables of the proposed optimization model are a binary variable that assigns a
potential rectangular management zone to the partition and a binary variable that allocates an specificcrop to each management zone at each time period into the partition. The objective function
maximizes field income and the constraints ensure that a level of homogeneity in the partition issatisfied, that a field partition is obtained, that the number of zones into the partition is less or equal
than a maximum number of zones, that prohibits crops of the same family to be grown in consecutive
time periods, that prohibits crops of the same family to be grown at the same time in adjacent zones,
that it allows only one crop to be assigned to each management zone into the partition and that links
the zoning problem decision variable with the crop problem decision variable.
It is important to notice that the described model is based on the generation of the set of all thepotential rectangular management zones in the field whose number grows rapidly when the number ofsample points increases; and this polynomially augments the number of decision variables andconstraints of the problem. This makes the computational times needed to solve the model extremely
large. However in the optimal solution the number of management zones is bounded by a given
number and the model has a structure that allows the application of a management zone generation
strategy by applying a column generation-based algorithm for obtaining a solution of the model. Thismethod starts with the management zones that make up a feasible partition and then generates goodzones that can find the best possible solution to the continuous relaxation model.
The continuous relaxation of the proposed model is considered as the Master Problem in the column
generation scheme. The Pricing Problem, also called Subproblem, aims to verify the optimality of the
reduced master problem that includes only the generated management zones, by minimizing the
reduced cost function. In case that the optimality condition is not reached, a new management zone is
added to the reduced master problem. It should be noted that adding a new zone translates into
incorporating new variables and constraints that are related to that new zone. In other words, once theSubproblem is solved a set of variables consisting of one variable for the new potential rectangularmanagement zone and new variables for allocating possible crops to the new management zone ateach time period as well as new adjacency constraints of the proposed zone are added to the reduced
master problem.

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Results
In this section, we compare the exact resolution of the integrated model using a state-of-art
commercial software with the approximate solution of the column generation decomposition-basedalgorithm. The decomposition strategy was coded in Julia JuMP 0.19. All linear and integer problems
were solved using the solver Gurobi 8.1.1. A computational experiment was carried out on Intel Corei7-8500U 1.99 GHz with 12 GB of RAM. Table 1 shows different instances of measurements of a soil
property with a minimum of 10 and a maximum of 55 sample points for 5 crops belonging to 3
botanical families and 4 planning periods. The total number of variables of the integrated model varies
between 1080 and 23760 and the number of constraints varies between 295 and 92620 linear
constraints.
Table 1. Results of the model and performance of the proposed algorithm.
Integrated
Instance

Model

Decomposition

StrategyTime (s)Total Income

Time (s)Total Income

1

1.37

245.338.60

245.332

4.07

245.338.51

234.443

10.74

237.1711.36

237.17458.30

232.2711.36

225.735

712.54239.8913.43

228.3761671.28240.6613.80

221.1976019.70

237.1717.45

220.12811132.40

241.7012.86

230.60920000.00

242.0637.56

225.731020000.00

239.3915.21

227.52

We observed with direct resolution using Gurobi 8.1.1 that as the dimensions of the problem increase
the resolution time also increase rapidly and that the last two instances reached the maximum
resolution time of 20000 seconds. On the other hand, the algorithm strategy developed needs less andless information to be able to find a solution to larger instances, keeping the problem size in accessible
dimensions for which the studied instances can still be solved providing very good feasible solutions.
Larger instances up to 100 sample points, the model could not be solved and justifies the use ofcolumn generation based heuristic as an algorithmic strategy.

Conclusions
In this paper, we formulate and solve an integrated zoning and crop planning problem with adjacency
constraints. For this, we generate a partition of a field composed of rectangular management zones
with low variability in soil properties and that allow the definition of a profitable crop plan. This problem
is especially relevant for organic agriculture, since it focuses on sustainability. This decompositionbased heuristic cannot ensure the optimal solution of the integrated problem, in future research, abranch-and-price based algorithm could be developed to find the exact solution in reasonable time.

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Agradecimientos.
This research was partially supported by Dirección General de Investigación, Innovación y
Emprendimiento (Grants PIM_172 and PIM_2021_99) from Universidad Técnica Federico Santa
María.

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Evaluación de índices de vegetación como descriptores dela variabilidad intralote de rendimiento de maíz en la
Cuenca del Salado.
Federico Jose Garello1,2; Mariano Cicchino2; Esteban Miguel Melani2
1

Becario doctoral INTA/CONICET; Cátedra de edafología, FAUBA.2 AER INTA Chascomús, Mitre
202, Chascomús, Buenos Aires, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. El manejo por ambientes es una tecnología que avanza rápidamente. En la Cuenca delsalado, región tradicionalmente ganadera y con alta variabilidad espacial, la ambientación de lotes en
zonas de manejo variable (ZM) es cada vez más frecuente. Sin embargo, no todos los productores
cuentan con maquinaria disponible para mapear la variabilidad espacial mediante mapas derendimiento (MR). En este estudio, se evaluaron 5 índices de vegetación (IV) y su relación alrendimiento (RG) de los MR en 17 lotes de maíz. El IV más asociado al RG fue el índice de clorofila
verde (ICV) (r = 0.723 en maíces tempranos; r = 0.765 en maíces tardíos) y el menos relacionado fue el
NDVI (r = 0.59 en maíces tempranos; r = 0.70 en maíces tardíos). Para maíces tempranos, debieran
usarse las imágenes tomadas en el centro de la meseta de la firma fenológica, mientras que, en maícestardíos, las imágenes más asociadas al RG fueron las tomadas al inicio de la meseta de la curva
fenológica. Estos resultados permitirán a técnicos y productores que no cuenten con mapas derendimientos de los cultivos previos, realizar una mejor determinación de los límites entre las diferentes
ZM y de tal forma hacer un uso más eficiente de insumos.
Palabras clave. Maíz, índice de clorofila verde, NDVI, rendimiento, zonas de manejo.

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Introducción
Las herramientas utilizadas en la delimitación de zonas de manejo diferencial (ZM) de lotes bajo
agricultura son muy diversas y cada vez más. Actualmente dentro de las más utilizadas se pueden
mencionar: mapas de rendimientos (MR) de cultivos anteriores, imágenes provenientes de Drones osatélites, rastras Veris, etc.
Los MR son generados por monitores montados en la máquina cosechadora. Estos mapas son laherramienta más precisa para captar la variabilidad intra-lote, ya que son “el resumen” de los eventos
por los que atravesó el cultivo y definió el rendimiento final (Albarenque y Velez, 2011). Sin embargo,presentan dos inconvenientes:

Los monitores de rendimiento no están masivamente expandidos.

No son posibles de obtener para productores cuya actividad principal no es la producción degranos (Ej: Producción de leche y/o carne).

Para estos casos, el uso de imágenes provenientes de drones o satélites es una fuente de información
que permite la delimitación de ambientes a escala de lote. En este sentido, el índice de vegetación
normalizado (NDVI por sus siglas en inglés) es el índice más comúnmente usado para éste propósito
(Pinter et al., 2003). Sin embargo, si bien son aceptables los límites de las ZM obtenidas con NDVI,ésta no se condice al 100% con las obtenidas a partir de MR. Lo que podría estar asociado a qué
momento fenológico del cultivo corresponde el IV usado (Kemerer, 2011).
Sin embargo, el avance de las tecnologías y la investigación aplicada, permitió conocer con mayor
detalle el comportamiento de las plantas a la reflectancia de la luz en diferentes longitudes de onda, lo
que llevó a que surjan nuevos IV (Mulla, 2013), y es cada vez más abundante la información gratuita
disponible, proveniente de sensores con una alta resolución espacial y espectral.
En este sentido, el sensor OLI a bordo de los satélites Sentinel 2A y 2B, brindan información cada 2-3
días en 13 bandas espectrales, que incluyen el espectro Visible (Vis), el borde rojo (BR), el infrarojo
cercano (IRc) y medio (IRm), y con una resolución espacial de entre 10 y 20 m (Zhang et al., 2017). A
partir de ésta información, se pueden calcular IV que indiquen el contenido de agua del cultivo,
concentración de clorofila a diferentes escalas y/o índices que saturan en valores de IAF más elevados.
De lo anteriormente expuesto, surgen las siguientes preguntas: ¿Qué IV presenta una mayor asociación
con el RG de los cultivos? ¿De qué momento del ciclo del cultivo es más conveniente usar IV? El
objetivo de éste trabajo fue evaluar la relación entre el RG del cultivo de maíz y 5 IV que utilizandiferentes canales de información espectral, de 3 momentos del ciclo del cultivo centrados en la curva
de fenología.

Materiales y métodos
Se realizó la delimitación de ZM de 17 mapas de rendimiento de maíz (12 de maíz Temprano y 5 demaíz tardío) que abarcaron un total de 482 y 425 hectáreas, respectivamente. Distribuidos en una
transecta de 120 km en dirección este-oeste entre las localidades de Vieytes y Gral.Belgrano, en la
Pampa Deprimida (Bs As). El proceso se realizó con los softwares QGIS v 3.16 y Google Earth Engine,el detalle brevemente fue: 1) Limpieza del mapa mediante la extracción de valores extremos (+- 3 DE),y dejando solo los que estaban entre de los cuantiles 10 y 90; 2) Rasterización del archivo vectorial a
un pixel de 10x10 y posterior aplicación de filtro Gaussiano de moda para el suavizado de los límites
entre ZM; 3) Generación de 1 buffer de 20 m de diámetro cada 1.5-2 has; 4) Se cargaron los archivos
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de rasters de rendimiento y buffers de cada lote al GEE, y se extrajo del área ocupada por cada buffer,
la información rendimiento y de los IV detallados en las ecuaciones 1, 2, 3, 4 y 5 desde el 01/10/2020
al 30/06/2021, de forma tal de asegurarnos de extraer todo el ciclo de cada cultivo;
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐼𝑅𝑐+𝑅

𝐼𝑅𝑐−𝑅(Rouse et al., 1974) [Ec 1]

𝐼𝑅−𝑉(Gitelson et al., 1996) [Ec 2]

𝐵𝑅750
)−1
𝑉

(Gitelson et al., 2005) [Ec 3]

𝐼𝑅𝑐−𝐼𝑅𝑚(Gao, 1996) [Ec 4]

𝐺𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐼𝑅+𝑉
𝐼𝐶𝑣 = (𝑁𝐷𝑊𝐼 = 𝐼𝑅𝑐+𝐼𝑅𝑚
𝐵𝑅−𝐵𝑅

𝑁𝐷𝐵𝑅 = 𝐵𝑅750 +𝐵𝑅710
750

710

(Gitelson y Merzlyak, 1996) [Ec 5]

Dónde: IR: reflectancia en la banda infra-roja, R: reflectancia en la banda roja, V: reflectancia en la
banda verde, BR710 y BR750: reflectancia en la banda del borde rojo a los 710 750 µm, respectivamente(Bandas 5 y 6 de Sentinel 2).
5) Se observó el ciclo de crecimiento de cada lote y se buscó el período en que la curva de NDVI toma
un comportamiento asintótico, a ésta sección de la curva, a su vez se la “segmentó” en tres Tiempos:(T1) Inicio, (T2) Centro y (T3) Fin (Figura 1). Dentro de cada momento se seleccionó la fecha sin
influencia de nubes.

Figura 1. Curva de firma fenológica y momentos de búsqueda de imágenes para el cálculo de los índices de vegetación. T1: Inicio
de la meseta, T2: centro de la meseta, T3: final de la meseta.

Los datos se analizaron mediante coeficientes de correlación de Pearson entre el RG de cada área delos buffers y el correspondiente IV en esa misma área de cada momento de la curva de firma fenológica
mediante el software Info Stat (Di Rienzo et al., 2018). Con los mejores 2 IV, se realizaron análisis de
optimización lineal con el complemento “Solver” de Excel, el cual combina los dos IV de forma tal quela correlación con el RG se maximice, obteniéndose un nuevo IV.

Resultados
Los IV que más explicaron el RG difirieron entre Tiempos y ciclos del cultivo (Tabla 1). Las correlaciones
más altas se obtuvieron para los índices calculados en T1 y T2, para maíces tardíos (r = 0.731,
p<0.0001) y tempranos (r = 0.664, p<0.0001), respectivamente.

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El IV más correlacionado a los RG fue el ICV, con valores de 0.723 (p<0.0001) para maíces tempranos
en T2 y 0.765 (p<0.0001) en maíces tardíos en T1. A éste, le siguió el NDBR con valores ≈2% más bajos(Tabla 1, valores correspondientes a la fila “Promedio por índices”). En tercer lugar, quedaron el GNDVI
o el NDWI, dependiendo del ciclo del cultivo y el momento de extracción de imágenes analizado.
Aunque el NDWI mostró correlaciones no significativas en dos lotes de maíz temprano (Lotes 4 y 14).
Si bien en uno de los lotes fue el segundo mejor IV (Ver en Tabla 1: Lote 1-T1), en la comparación
general con los otros IV, el NDVI fue siempre el menos asociado al RG. Las diferencias con respecto
al ICV estuvieron entre 3-8%, y llegó a presentar correlaciones no significativas al RG (Lotes 3, 14 y 17).
Los IV en T2 de maíces tardíos también presentaron una correlación elevada con los RG. Mientras que
los calculados en T1 de los maíces tempranos y T3 para tempranos y tardíos, fueron los más bajos yen muchos lotes, no se observaron asociaciones significativas (p > 0.05).
Tabla 1. Coeficientes de correlación entre los índices de vegetación: NDVI, GNDVI, ICV, NDWI y NDBR; y el rendimiento en granode lotes con maíz Tardío y Temprano. Los colores indican: Verde: el coeficiente más alto, Celeste: el segundo coeficiente más alto,
Rojo: coeficientes no significativos (p>0.05), para cada lote al inicio (T1), centro (T2) y final (T3) de la firma fenológica.

TardíoLote

T1: Inicio de meseta

T3: Fin de meseta

NDVI

GNDVI

ICV

NDWI

NDBR

NDVI

GNDVI

ICV

NDWI

NDBR

NDVI

GNDVI

ICV

NDWI

NDBR

1

0.843

0.803

0.79

0.777

0.863

0.831

0.877

0.868

0.79

0.9

0.698

0.772

0.792

0.669

0.751

2

0.809

0.834

0.835

0.846

0.838

0.747

0.755

0.77

0.74

0.784

0.033

0.139

0.138

0.022

0.104

3

0.751

0.796

0.815

0.707

0.81

0.835

0.86

0.868

0.8

0.881

0.177

0.036

0.014

0.374

0.092

8

0.495

0.51

0.667

0.601

0.572

0.472

0.503

0.643

0.551

0.55

0.513

0.628

0.62

0.622

0.475

16

0.614

0.698

0.719

0.603

0.687

0.397

0.393

0.55

0.727

0.54

0.315

0.167

0.175

0.493

0.071

Correlación
promediopor índice

0.702

0.728

0.765

0.707

0.754

0.656 0.6776 0.739 0.721 0.731 0.347

0.348

0.347 0.436 0.298

Correlación
promedio
por tiempo

Temprano

T2: Centro de meseta

0.731

0.705

0.356

4

0.635

0.71

0.746

0.699

0.748

0.379

0.499

0.509

0.451

0.595

0.145

0.247

0.2

0.108

0.457

5

0.861

0.907

0.889

0.871

0.939

0.938

0.947

0.938

0.917

0.966

0.902

0.911

0.901

0.916

0.944

6

0.568

0.592

0.664

0.733

0.729

0.456

0.526

0.539

0.686

0.583

0.561

0.65

0.648

0.581

0.539

7

0.468

0.413

0.432

0.599

0.476

0.68

0.621

0.688

0.756

0.724

0.85

0.774

0.776

0.796

0.882

9

0.802

0.823

0.734

0.8

0.834

0.766

0.781

0.703

0.704

0.79

0.842

0.846

0.778

0.795

0.838

10

0.565

0.608

0.631

0.606

0.624

0.697

0.786

0.843

0.712

0.789

0.663

0.651

0.624

0.817

0.62

11

0.939

0.923

0.939

0.961

0.955

0.968

0.97

0.968

0.963

0.976

0.574

0.637

0.635

0.895

0.849

12

0.521

0.556

0.601

0.596

0.583

0.741

0.832

0.892

0.797

0.828

0.804

0.834

0.858

0.85

0.815

13

0.562

0.603

0.634

0.638

0.605

0.696

0.785

0.812

0.75

0.788

0.339

0.475

0.457

0.386

0.4

14

-0.156

0.068

0.001

-0.067-0.055

0.584

0.694

0.715

0.433

0.709

0.106

0.533

0.542

0.301

0.319

15

0.479

0.47

0.482

0.499

0.49

0.473

0.502

0.564

0.53

0.531

0.506

0.552

0.583

0.604

0.525

17

0.306

0.266

0.307

0.401

0.384

0.501

0.584

0.631

0.61

0.623

0.452

0.567

0.564

0.521

0.444

Correlación
promediopor índice

0.342

0.393

0.405

0.413

0.401

0.599

0.679

0.723 0.624 0.696 0.441

0.592

0.601 0.532 0.501

Correlación
promedio
por tiempo

0.391

0.664

0.533

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El análisis de optimización lineal arrojó que las combinaciones de IV que mejor se asociarían al RG y
por tal motivo, a los mapas de rendimiento son:
RG Maíz temprano = ICV * (0.02) + NDBR * (0.98); (r = 0.73, p < 0.0001)
RG Maíz tardío = ICV * (0.95) + NDBR * (0.05); (r = 0.78, p < 0.0001)

Conclusiones






Los índices ICV y NDBR, fueron los más correlacionados con los RG tanto de maíces tempranoscomo en tardíos.
El NDVI fue el menos asociado al RG, con valores de hasta 8% más bajos respecto al ICV.
Para definir ambientes mediante imágenes satelitales, en lotes de la Cuenca del Salado donde hubomaíz temprano debieran extraerse imágenes del momento central de la curva fenológica (T2) ycalcular un índice que pondere el ICV y el NDBR en un 2 y 98%, respectivamente. Mientras que para
lotes donde hubo maíz tardío, deberían seleccionarse imágenes del inicio de la meseta en la curva
fenológica (T1) y calcular con ellas un índice que pondere el ICV y el NDBR en un 95 y 5%,
respectivamente.
Futuras investigaciones deberían estudiar otras campañas del cultivo de maíz y de otros cultivos(Ej: Soja, Girasol y Trigo), de forma tal de evaluar si los IV más asociados al RG son los mismos
que los reportados en éste estudio. Además de determinar el momento dentro del ciclo del cultivo
más adecuado para el uso de imágenes satelitales destinadas a zonificar lotes.

Referencias
Albarenque, S. M. y Velez, J. . (2011) Técnicas para el procesamiento de mapas de rendimiento. 1.a ed. Yuto: Ediciones INTA.
Gao, B.-C. (1996) «NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space»,
Remote Sensing of Environment, 58(3), pp. 257-266. doi: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3.
Gitelson, A. A. et al. (2005) «Remote estimation of canopy chlorophyll content in crops», Geophysical Research Letters, 32(8),pp. 1-4. doi: 10.1029/2005GL022688.
Gitelson, A. A., Kaufman, Y. J. y Merzlyak, M. N. (1996) «Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from
EOS- MODIS», Remote Sensing of Environment, 58(3), pp. 289-298. doi: 10.1016/S0034-4257(96)00072-7.
Gitelson, A. A. y Merzlyak, M. N. (1996) «Signature analysis of leaf reflectance spectra: Algorithm development for remotesensing of chlorophyll», Journal of Plant Physiology. Gustav Fisher Verlag, Stuttgart, 148(3-4), pp. 494-500. doi:
10.1016/S0176-1617(96)80284-7.
Kemerer, A. (2011) Procedimientos Para La Delimitación De Zonas De Manejo Mediante Imágenes Satelitales. 1.a ed. Buenos
Aires: Ediciones INTA.
Mulla, D. J. (2013) «Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge
gaps», Biosystems Engineering. IAgrE, 114(4), pp. 358-371. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009.
Pinter, P. J. et al. (2003) «Remote Sensing for Crop Management», Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(6),pp. 647-664. doi: 10.2134/precisionagbasics.2016.0092.
Di Rienzo, J. A. et al. (2018) «InfoStat versión 2018». Córdoba: Centro de Transferencia InfoStat, FCA, Universidad Nacionalde Córdoba. Disponible en: http://www.infostat.com.ar.
Rouse, J. W. et al. (1974) Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS.
Zhang, T. et al. (2017) «Band selection in sentinel-2 satellite for agriculture applications», en 23° International Conference on
Automation and Computing: Addressing Global Challenges through Automation and Computing. Huddesfield, UK. doi:
10.23919/IConAC.2017.8081990.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Respuesta a diferentes densidades de siembra y dosis defertilización, y evaluación de la sensibilidad de diferentes
parámetros utilizados para la ambientación, en un suelo dela Planicie medanosa de la Región Semiárida Pampeana
Central.
Ferrero C., Abascal S., Aimar D. y Gili A.
Facultad de Agronomía, UNLPam. Ruta 35 - Km. 334 CC 300,
Santa Rosa, La Pampa, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La agricultura de precisión es una herramienta que permite optimizar el uso de los recursos
e insumos con el objeto de maximizar los resultados físicos y económicos. La región Semiárida
Pampeana Central (RSPC) ocupa alrededor de 1000000 de has y presenta dos geoformas
características: la planicie medanosa y la planicie con tosca. En ambas el factor formador de suelos demayor relevancia es el relieve, siendo la altimetría un parámetro que define por sí solo diferenciaciones
edáficas. Sin embargo, la presencia de capas freáticas o zona de saturación transitorias son factoresque también pueden interactuar con la altimetría, generándose lomas y bajos con efecto y sin efecto delas mismas. El objetivo de este trabajo es analizar la respuesta de cada ambiente a diferentes
tratamientos y la sensibilidad de tres parámetros utilizados para la ambientación, sobre el rendimientodel cultivo de soja. El ensayo se llevó a cabo en un lote de 264 has del establecimiento “Las Polvaredas”
ubicado en el departamento Catriló (Prov. de La Pampa, Lat. 36º 21´; Long 63º 35´). La densidad desiembra usada como testigo fue de 80 Kg.ha-1 de la var. 4670. Los tratamientos fueron una densidad
de un 25 y un 50 % por debajo de la misma y un 25 % por encima como factor principal y fertilización
con fosfato monoamónico (PMA) en dosis de 0, 30 y 60 Kg.ha-1 como factor secundario. Los ambientes
se delimitaron a través del análisis de cluster mediante el uso de los programas American Field Service(AFS) y Managment Zone Analysis (MZA) de 5 campañas. El lote se subdividió en dos ambientes, unode mayor y otro de menor potencial productivo (AP y BP), en función del análisis de suelo (textura), elmapa de rendimientos crudo y normalizado y el relieve (loma y bajo). El análisis estadístico se realizó
con ANOVA y las diferencias de medias se realizaron a través del test de DMS, mediante el software
INFOSTAT. Los resultados para el BP no mostraron diferencias significativas con respecto a lasdiferentes dosis de fertilización ni a las diferentes densidades de siembra. Para los AP tampoco seencontraron diferencias significativas para el factor principal densidad ni para el factor secundario
fertilización. En cuanto a los factores de ambientación la altimetría pareció ser el parámetro mássensible, seguida por la profundidad del nivel freático y el mapa de rendimientos normalizado. Estos
resultados aunque preliminares permiten concluir que para la RSPC la densidad de siembra de soja sepuede disminuir en un 50% sin afectar el rendimiento de soja y que las fertilizaciones de arranque hasta
60 kg.ha-1 no producen incrementos en el rendimiento.
Palabras clave.
Soja, altimetría, densidad.

Monitoreo y diagnóstico de nutrición nitrogenada en
raigrás
Melchiori, Ricardo1; Hill, Santiago2, Melchiori Arturo3, Pautasso Juan1,2; Maltese,
Nicolas1,2,4, Kemerer, Alejandra1,2, Veik Victor3, Faccendini Nelson3, Bracco Luis3.
INTA EEA Paraná, Ruta 11 Km 12,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 2Facultad de Ciencias
Agropecuarias, UNER, Ruta 11 Km 10,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina, 3Asesor independiente,
4
CONICET1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Las pasturas de raigrás en sistemas de alta producción de carne o leche requieren dosis defertilización nitrogenada elevadas, para lo cual deben desarrollarse prácticas de manejo que permitan
alcanzarlas con un uso eficiente de los insumos. Las técnicas de monitoreo y diagnóstico de nutrición
nitrogenada realizadas mediante el uso de sensores remotos pueden ser utilizadas. Sin embargo, estas
técnicas han sido poco evaluadas hasta el momento para especies forrajeras. El objetivo del presente
trabajo fue desarrollar un método para diagnóstico de fertilización nitrogenada variable en raigrás apartir de a estimaciones de la biomasa, la concentración de N y el NNI, basado en monitoreo con
imágenes satelitales. Se realizaron experimentos a campo para determinar la producción de biomasa
y la acumulación de N en planta que se emplearon para estimar el índice de nutrición nitrogenada, y apartir de esto la necesidad de re fertilización con N. Se obtuvieron ecuaciones predictivas de la
producción de biomasa y el N acumulado en planta mediante el monitoreo con imágenes del satélite
Sentinel 2B. Se propuso un algoritmo para estimar recomendaciones de re fertilización nitrogenada sitio
específicas para raigrás bajo pastoreo basado en el monitoreo con imágenes satelitales y el cálculo del
INN.

Palabras clave.
Raigrás, nitrógeno, manejo sitio específico

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Introducción
El crecimiento de la vegetación depende, entre otros factores, de la disponibilidad de N. Así se handocumentado relaciones entra la acumulación de biomasa de cultivos y pasturas y la concentración de
N en esta, denominadas curvas de dilución del N (Greenwood et al., 1990; Lemaire y Gastal, 2009).
Dichas curvas se han descripto de manera específica para distintos cultivos y especies forrajeras, comoel raigrás (Marino et al., 2004; Agnusdey et al., 2010 y Sandaña et al., 2019) y se han utilizado para
determinar el grado de suficiencia o deficiencia de N, mediante el índice de nutrición nitrogenada (NNI)(Lemaire y Gastal, 1997). El NNI se determina, para una condición dada de biomasa acumulada, comoel cociente entre la concentración de N actual observada en la biomasa (Na) y valores de referencia (Ncrítico: Nc) que permiten maximizar el crecimiento (NNI = Na/Nc). Así, valores menores a 1
corresponden a situaciones de deficiencia y mayores a 1 a exceso de N. La evaluación del NNI, es útila fin de mejorar el manejo optimizando la eficiencia de utilización del N (Sandaña et al., 2021)
Se han propuesto técnicas para el manejo de la nutrición nitrogenada mediante estimaciones del NNI
derivadas de sensores remotos en cultivos de granos (Nutini et al., 2018). Trabajos recientes, utilizando
drones (Insua et al., 2018) han estimado la producción de forraje y su variabilidad espacial en sistemas
intensivos de producción de leche. Sin embargo, no se conocen estudios donde se apliquen
estimaciones del estado nutricional nitrogenado a partir de imágenes satelitales de mediana resolución
espacial para el manejo de la fertilización en raigrás, las que resultan más convenientes para
monitoreos en condiciones extensivas, ni métodos para diagnosticar en base a esto la fertilización
nitrogenada variable en cultivos forrajeros.
El objetivo del presente trabajo fue desarrollar un método para diagnóstico de fertilización nitrogenada
variable en raigrás en base a estimaciones de la biomasa, la concentración de N y el NNI basada en
monitoreo con imágenes satelitales.

Materiales y Métodos
El presente trabajo se llevó a cabo durante 2 años en siete lotes localizados en tres campos, en
cercanías de las localidades de Villaguay (Ea. Rancho Grande, -31.791529°; -59.267478°), Nogoyá(Ea. Las Acacias, -32.358157°; -59.704919°) y Maciá (Est. Veik -32.113537°; -59.528658°). En todos
los casos, se realizaron experimentos sobre lotes de producción comercial sembrados entre mayo yjunio, con densidades de 40 kg de semilla/ha, y con fertilizaciones nitrogenadas de base realizadas enla implantación y bajo condiciones de pastoreo rotativos intensivos con ganado de carne en Rancho
Grande (RG) y Las Acacias (LA), y ganado lechero en Veik (V).
En Rancho Grande se evaluaron tres lotes (RG27, RG28 y RG29.1) implantados con una aplicación
nitrogenada de base 60 kg de N/ha. En los tres casos a posteriori del primer pastoreo, se instalaron
tratamientos de re fertilización en franjas de 60 m de ancho a lo largo de los lotes con dosis de 12, 23
y 46 kg de N de UAN/ha. En Las Acacias, se evaluó un lote (LA22), con una aplicación de base de 90kg de N /ha, aplicado como urea a la emergencia del cultivo. En este sitio se dispusieron franjas de re
fertilización de 60 m de ancho y 200 m de largo con dosis de 46, 92, 138 y 184 kg N de urea/ha. En
Veik, se evaluaron dos lotes que se fertilizaron la siembra con 92 y 129 kg de N de urea/ha (VL5 y
VL12), respectivamente. En el sitio, se adicionaron franjas de re fertilización con urea en dosis de 55 y
110 kg de N/ha.
En todos los casos, previo al primer pastoreo, se realizaron muestreos georreferenciados de materia
seca acumulada, dirigidos a fin de determinar la mayor variabilidad observada. En los muestreos
sucesivos, estos se localizaron en tres posiciones dentro de cada una de las franjas refertilizadas. Se
realizaron dos en RG y cuatro cortes en LA y V. La biomasa aérea acumulada se determinó mediante
cortes a ras de suelo de 4 sub muestras de ¼ de m2. Las muestras se llevaron a estufa con circulación
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de aire forzado para registrar el peso seco, luego se molieron y se determinó la concentración de N
actual de la biomasa (Na) mediante el método de Kjeldahl. A partir de la biomasa, y el Na se calculó el
N acumulado (Nac) en planta. Se utilizó el Nac y el Nc según Marino et al (2004) para calcular el NNI.
Se seleccionaron imágenes del satélite Sentinel 2B, en fechas cercanas (+/-3 días) a los muestreos debiomasa para calcular índices de vegetación y relacionar los niveles digitales de bandas individuales eíndices de vegetación con las variables del cultivo de interés. Se evaluaron un total de 21 bandas
individuales e índices, entre ellos NDVI, GNDVI, NDRE. Se presentan sólo los resultados de los índicesque determinaron el mejor ajuste en cada caso considerando el R2.
En base a las relaciones obtenidas entre los datos derivados de satélite con la biomasa y el Nac, se
propuso una metodología para estimar el NNI y en base a este la dosis de re fertilización.

Resultados
La productividad media obtenida en los distintos ambientes evaluados fue de 2853 kg/ha,
extendiéndose en un rango desde 490 a 5476 kg/ha. La concentración media de N en tejido fue de
2.92% de N, con mínimo de 1.16 y máximo de 4.41% de N, el N acumulado en la biomasa promedio
fue de 76.8 kg de Nac/ha, variando desde 6.25 hasta 199 kg de Nac/ha. La máxima producción debiomasa se alcanzó en el segundo muestreo, post re fertilización y la productividad se incrementó
acorde al aumento en la dosis de N total aplicada.
Se evaluó el estatus nutricional para cada una de las situaciones estudiadas en relación a la curva dedilución de N (figura 1). Los valores obtenidos en RG en todos los casos se encontraron por debajo delNc, evidenciando condiciones de deficiencia. Mientras que fueron superiores al Nc en el primer ysegundo muestreo en LA22, VL5 y VL12 para los niveles máximos de re fertilización (figura 1).

Figura 1. Relación entre la biomasa acumulada en raigrás para distintos pastoreos y la concentración de N en planta. Líneas dereferencia correspondientes al nivel de nitrógeno crítico medio (- . -), mínimo y máximo (---) según curvas de dilución propuestas
por Marino et al (2004). Niveles debajo del Nc = situaciones de deficiencia, Niveles encima del Nc = situaciones de suficiencia. RG,
LA y V corresponden a los establecimientos, el número al lote y entre paréntesis el muestreo evaluado.

Se calcularon relaciones entre los niveles digitales de bandas individuales del satélite e índices devegetación con la biomasa acumulada, la concentración y el N acumulado en planta utilizando los datos
previos a los dos primeros momentos de pastoreo, situaciones menos afectadas por la variabilidad
inducida por los pastoreos. Los niveles digitales del infrarrojo cercano (IRC, banda 8 de Sentinel 2B)
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fueron el mejor estimador de la producción de biomasa para todo el rango de valores observados (figura2a). La mejor evaluación del estatus nitrogenado del cultivo se obtuvo a través de la relación entre ellogaritmo natural (ln) del N acumulado en la biomasa y el índice NDRE (figura 2b).

Figura 2. Relación entre la producción de biomasa en raigrás bajo pastoreo y los niveles digitales de la banda 8 del satélite Sentinel
2B (a) y (b) entre el logaritmo natural de la acumulación de N en planta y el índice de vegetación NDRE.

Mediante la utilización de imágenes y la relación obtenida (figura 2a) fue posible estimar y mapear
variaciones en la producción de biomasa para lotes de raigrás bajo pastoreo, donde pueden observarse
las franjas de re fertilización, así como también los potreros con distinto nivel de producción, acorde alos tiempos transcurridos desde el último pastoreo (figura 3).

Figura 3. Mapas de la estimación de biomasa en raigrás bajo pastoreo mediante ecuaciones predictivas basadas en índicesderivados de imágenes del satélite Sentinel 2B lotes RG27, RG28 y RG29.1 (-31.791529°; -59.267478°, ER. Argentina).

A partir de estimaciones independientes de la biomasa acumulada (ecuación 1, figura 2a) y el N
acumulado (ecuación 2, figura 2b) se propone un modelo para estimar la re fertilización en pasturas enbase a curvas de dilución disponibles para raigrás (Marino et al., 2004) (figura 4).

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Estimación debiomasa acumulada(Ba)
Ecuación 1,
figura 2aCálculo de N acumulado
teórico (Nac)
𝑁𝑎𝑐 = 𝐵𝑎 × 𝑁𝑐
Nc determindo según Marino etal. (2004), figura 1

Estimación del N
acumulado (Na)
Ecuación 2,
figura 2b

Dosis de re fertilización
𝑁𝑎𝑐 − 𝑁𝑎𝑁 𝑘𝑔 ℎ𝑎 =𝐸𝑈𝑁

Figura 4. Algoritmo para calcular la dosis de re fertilización en raigrás en base a la estimación de biomasa acumulada, el N acumulado
y el NNI obtenido a partir de curvas de dilución de N e imágenes del satélite Sentinel 2B.

Conclusiones
Se determinó la biomasa y la acumulación de N en raigrás bajo pastoreo en rangos muy amplios sobre
lotes de producción comercial. Se obtuvieron ecuaciones predictivas de la productividad de biomasa yel N acumulado en planta mediante el monitoreo con imágenes del satélite Sentinel 2B. Se validó elestatus nitrogenado del raigrás bajo estudio en niveles de deficiencia, suficiencia y por encima de este
nivel para todo el rango de datos medidos, mediante una curva de dilución de N. Se propone un
algoritmo para estimar recomendaciones de re fertilización nitrogenada sitio específicas para raigrás
bajo pastoreo basado en el monitoreo con imágenes satelitales y el cálculo del INN.

Agradecimientos
Este trabajo fue financiado con fondos del Proyecto I177 del INTA.

Referencias
Agnusdei, M., Assuero, S., Lattanzi, F. & Marino, M. (2010) Critical N concentration can vary with growth conditions in forage
grasses: implications for plant N status assessment and N defiiency diagnosis. Nutrient Cycling in Agroecosystems,
https://doi.org/10.1007/s10705-010-9348-6.
Greenwood, D., Lemaire, G., Gosse, G., Cruz, P., Draycott, A. & Neeteson, J. (1990) Decline in percentage N of C3 and C4 crops
with increasing plant mass. Annals of Botany, https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aob.a088044.
Lemaire, G., & Gastal, F. (1997) N uptake and distribution in plant cano-pies. In G. Lemaire (Ed.), Diagnosis of the Nitrogen status
in crops (pp. 3–43). Berlin, Heidelberg: Springer.
Lemaire, G., & Gastal, F. (2009) Quantifying crop responses to nitrogen deficiency and avenues to improve nitrogen use efficiency.
In V. Sadras & D. Calderini (Eds) Crop Physiology (pp. 171-211). USA, Elsevier
Nutini, F., Confalonieri, R., Crema, A., Movedi, E., Paleari, L., Stavrakoudis, D., & Boschetti, M. (2018). An operational workflow
to assess rice nutritional status based on satellite imagery and smartphone apps. Computers and Electronics inAgriculture, 154, 80-92.
Marino, M., Mazzanti, A., Assuero, S., Gastal, F., Echeverría, H. & Andrade, F. (2004) Nitrogen dilution curves and nitrogen use
efficiency during winter-spring growth of annual ryegrass. Agronomy Journal, https://doi.org/10.2134/agronj2004.0601.
Sandaña, P., Lobos, I., Pavez, P. & Moscoso, C. (2019) Validation of a critical nitrogen dilution curve for hybrid ryegrasses. Grass
Forage Science, https://doi.org/10.1111/gfs.12405
Sandaña, P., Lobos, I., Pavez, P. & Moscoso, C. (2021) Nitrogen nutrition index and forage yield explain nitrogen utilization
efficiency
inhybridryegrasses
underdifferent
nitrogenavailabilities.
Field
Crop
Research,https://doi.org/10.1016/j.fcr.2021.108101
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Optimización de la rentabilidad agrícola por selección desectores productivos intralote
Martínez Bologna, G.1, Espósito, G.3, Martínez Alvarez, D.2, Bongiovanni, M.2 y Odetti, J.
P.2
Asesor privado .2Universidad Nacional de San Luís (Villa Mercedes, San Luís, Argentina).
3
Universidad Nacional de Río Cuarto (Río Cuarto, Córdoba, Argentina).

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Los ambientes agrícolas de la región centro este y sur este de San Luis presentan un relieve
ondulado, produciendo drásticas diferencias en la productividad entre distintos sectores del lote. En
este sentido, los mapas de rendimiento han demostrado ser herramientas útiles para identificar ycuantificar esta variabilidad espacial. Las áreas de menor producción, muchas veces disminuyen
considerablemente el rendimiento medio del lote, y es de esperar que la rentabilidad aumente mediantesu exclusión del plan de siembra, incluso teniendo que pagar el alquiler de estas pequeñas superficies.
El objetivo principal de este estudio, fue identificar y cuantificar la proporción óptima de superficie que
se debería excluir del plan de siembra en distintos lotes de la región centro sur de San Luís, a los finesde maximizar la rentabilidad de soja y maíz. Se ajustó una función logística que describió la distribuciónde los rendimientos en 20 mapas de maíz y 5 de soja, la cual fue incorporada a una función derentabilidad. A partir de estos datos se determinó la proporción de superficie que se debería dejar desembrar en cada lote a los fines de maximizar la rentabilidad. La proporción optima de superficie sin
sembrar fue de 24,3 y 18,1 % para maíz y soja respectivamente, lo que permitió incrementar elrendimiento 14,1 y 15,7 % y la rentabilidad 22,8 y 12,8 % con respecto a la rentabilidad original, paramaíz y soja respectivamente.
Palabras clave. Variabilidad espacial, Rentabilidad, Rendimiento, Alquiler.

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Introducción
Los ambientes agrícolas de la región centro este y sur este de San Luis presentan un relieve ondulado
con secuencias de lomas, medias lomas y bajos, lo cual genera distintas condiciones edafoclimáticas
para el crecimiento de los cultivos, aun dentro de un mismo lote de producción (Colazo, 2012)
En este sentido, los mapas de rendimiento son herramientas adecuadas para estudiar y analizar esta
variabilidad espacial (Espósito, 2013). En términos generales, los niveles de rendimiento (R) dentro deun mismo lote, se distribuyen de manera normal, ajustándose a un modelo de frecuencias del tipo
Laplace-Gauss (Albarenque y Vélez, 2011). Esto significa que, los rendimientos similares al promediodel lote, son más frecuentes que los valores extremos, y estos últimos representan sólo una pequeña
porción del lote. La frecuencia en la que aparecen estos extremos, depende de la uniformidad del lote,tomando más importancia en aquellos lotes de gran variabilidad espacial, como ser aquellos que
presentan relieve ondulado, y representando menor proporción en aquéllos de relieve más plano.
Las áreas extremas de menor producción, disminuyen drásticamente el rendimiento medio del lote, yes de esperar que la rentabilidad (Re) mejore cuando estos sectores son excluidos del plan de siembra,
incluso teniendo que afrontar el alquiler de estas pequeñas superficies.
Es por ello, que el objetivo principal de este estudio, fue identificar y cuantificar la proporción óptima desuperficie que se debería dejar de sembrar (POSS) en distintos lotes de la región centro sur de San
Luís, a los fines de maximizar la rentabilidad de soja y maíz.

Materiales y metodos
Para cumplir con el objetivo propuesto, fue necesario recolectar un total de 25 mapas de rendimiento
correspondientes a la región centro-este y sur-este de San Luís (20 de maíz y 5 de soja), los cuales
fueron generados durante el período 2014-2021 y representaron un total de 4381 has (Figura 1). Todoslos mapas procedieron de lotes sin manejo variable de insumos.

Figura 1. Ubicación geográfica de los lotes analizados.
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La elección de estos años y sitios responde a la necesidad de contar con valores de rendimientos que
contemplen la variabilidad espacial y temporal de la región. Previo al análisis de la información
recabada, fue necesario realizar una minuciosa “limpieza” de los mapas, con la finalidad de eliminar losvalores fuera de rango o outliers (Balboa, 2014) que se generan por error durante la cosecha.
En cada lote, se ajustó una función logística que explicó la frecuencia acumulada en relación al nivel
de rendimiento [Ecuación 1]:
1[1]

𝑓𝑎 = 1+𝑏 𝑒 (−𝑐 𝑅)
Dónde: fa: frecuencia acumulada, R: rendimiento (Kg/ha), e: número de Euler, b y c: parámetros.

Los valores que asumen los parámetros b y c, se relacionan directamente con el promedio y variabilidad
del rendimiento de cada lote y se determinaron por regresión mediante el método de mínimos
cuadrados ordinarios.
Luego, fue necesario elaborar una ecuación que explique el rendimiento medio de la superficie
sembrada del lote en función de la proporción de superficie sin sembrar (PSS). Para ello, fue necesario
realizar los siguientes pasos:
1) Expresar la ecuación [1] como rendimiento en función de la frecuencia acumulada (ecuación 2):
𝑅=

𝑙𝑛

1
−1
𝑓𝑎
𝑏

[2]

−𝑐

La ecuación [2] representa el rendimiento alcanzado un determinado sector del lote, por ejemplo: Si fa
posee un valor de 0,4 y R es igual a 5000, significa que el 40 % del lote presenta niveles de rendimiento
inferiores a 5000 Kg/ha.
2) Determinar el área bajo la curva de la ecuación [2], obtenida mediante su integral definida [3]:1−1𝑓𝑎
0.999 𝑙𝑛 𝑏

∫𝑃𝑆𝑆

−𝑐

ln(𝑓𝑎−1)−𝑓𝑎 ln(

𝑑𝑓𝑎 =

1
−1
𝑓𝑎
)
𝑏

𝑐

[3]

3) El área bajo la curva de [2] no representa nada por sí misma, pero este valor dividido por la proporciónde superficie sembrada del lote (1 – PSS) es el rendimiento medio del sector sembrado (RM) [4]:1ln(0.999−1)−0.999 ln(0.999
𝑏

𝑅𝑀 =

−1

1
−1
) ln(𝑃𝑆𝑆−1)−𝑃𝑆𝑆 ln(𝑃𝑆𝑆 )
𝑏

−

𝑐

𝑐

1−𝑃𝑆𝑆

[4]

La ecuación [4] representa el rendimiento medio del sector sembrado del lote y es incorporada a una
función de rentabilidad [5] mediante el siguiente proceso:
𝑅𝑒 =

𝐼𝐵−𝐶𝑇
100
𝐶𝑇

[5]

Dónde: Re: rentabilidad (%), IB: ingreso bruto (U$S/ha) y CT: costo total (U$S/ha).
Teniendo en cuenta que:
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𝐼𝐵 = 𝑅𝑀 𝑃𝐺 [6]𝐴

𝐶𝑇 = 𝐶𝐹 + 𝐶𝐴 [7]𝐶𝐴 = 1−𝑃𝑆𝑆 [8]Dónde: RM: rendimiento medio del sector sembrado (Kg/ha), PG: precio del grano (U$S/Tn), CF: costo
fijo (U$S/Ha) incluyendo el total de costos con excepción del alquiler, CA: costo del alquiler de lasuperficie sembrada (U$S/Ha), A: costo del alquiler del total de la superficie del lote (U$S/Ha) siendo elvalor que se establece a la hora de fijar el alquiler y PSS: proporción del lote sin sembrar.
Reemplazando [8] en [7], [4] en [6] y [7] y [6] en [5], se obtuvo la ecuación [9], que explica la rentabilidad
en función de la proporción del lote sin sembrar, teniendo en cuenta el precio del alquiler, el precio delgrano, los costos fijos y la distribución espacial del rendimiento dentro del lote:
1
1
−1
−1
ln(0.999−1)−0.999 ln(0.999 ) ln(𝑃𝑆𝑆−1)−𝑃𝑆𝑆 ln(𝑃𝑆𝑆 )
𝑏
𝑏
−
𝑐
𝑐

𝑅𝑒 = (𝐴)
1−𝑃𝑆𝑆

𝑃𝐺 −(𝐶𝐹+

1−𝑃𝑆𝑆

𝐴
1−𝑃𝑆𝑆

)

𝐶𝐹+

100

[9]

La ecuación [9] adopta una forma curvilínea de tipo óptimo, es decir que existe un valor de PSS dóndela rentabilidad es máxima y que varía en función de las variables mencionadas en el párrafo anterior.
El valor de PSS que maximiza la rentabilidad se denominó proporción óptima de superficie sin sembrar(POSS) y se calculó con la función Solver de Microsoft Excel, indicando que varíe PSS hasta obtenerel mayor valor de Re.
Los precios de venta fueron tomados de la Bolsa de Comercio de Rosario como promedio de la serie
2014-2021 en el mes de Julio para maíz y mayo para soja, con valores de 156,8 y 277,3 U$S/Tn
respectivamente. El costo del flete al puerto de Rosario fue estimado en 30 U$S/Tn y los gastos decomercialización fueron del 1,5 % del precio del grano. Se consideró un alquiler de 0,35 Tn/ha de soja
y un costo fijo de producción de 308 y 251 U$S/ha excluyendo el alquiler, para maíz y soja
respectivamente.
Para cada lote se confeccionó un mapa que delimita los sectores que se justificaron excluir del plan desiembra a los fines de maximizar la rentabilidad. Para ello se ingresó en valor de POSS en [2] y se
obtuvo el valor mínimo de rendimiento para realizar la división de sectores.

Resultados y discusión
Ajuste y distribución espacial de los rendimientos
En todos los casos, la distribución espacial de los rendimientos se ajustó satisfactoriamente al modelo
logísto del tipo Laplace-Gauss planteado en la ecuación [1], con coeficientes de determinación r2
mayores a 0,972, coincidiendo con Albarenque y Vélez (2011). En promedio, el coeficiente de variaciónde los rendimientos intralote, fue de 30,7 y 29,2 % para maíz y soja respectivamente. Estos datos dejan
en claro la magnitud de la diferencia de productividad entre distintos sectores dentro de un mismo lote.

Proporción óptima de superficie sin sembrar e incremento de rentabilidad
Como promedio de todos los mapas analizados, la POSS fue de 24,3 y 18,1 %, lo que permitió
incrementar el rendimiento 14,1 y 15,7 %, para maíz y soja respectivamente. Esta mejora en el
rendimiento, incrementó la rentabilidad 22,8 % para maíz y 12,8 % para soja con respecto a larentabilidad del lote sembrado de manera completa. En la Figura 2 se detalla un ejemplo de un loteparticular con maíz.

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Alquiler

Rentabilidad

800
600
400
200
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
Proporción del lote sin sembrar

0

50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

Margen Bruto
250
200
150
100
50

0

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9Proporción del lote sin sembrar

1

Margen Bruto (U$S/ha)

1000

Rentabilidad (%)

1200

Costo toal (U$S/ha)Rendimiento (Kg/ha)

Rendimiento
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0

0

Figura 2. Ejemplo del efecto de la exclusión de los sectores menos productivos del lote sobre variables como el rendimiento
medio de la superficie sembrada, alquiler de la superficie sembrada, rentabilidad y margen bruto para un lote de variabilidad media
con maíz. Los puntos representan la POSS.

Variables determinantes de la POSSy = -0,0023x + 33,96
R² = 0,1609

y = 0,0103x - 3,1405
R² = 0,0762

035

Dif de Rendimiento (%)% óptimo sin sembrar

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

2000
4000
6000
Rendimiento del lote (Kg/ha)

8000

30
25

y = 0,8121x - 11,975
R² = 0,961

20
15
10
5
0

0

10
20
30
40
50
Coeficiente de variación (%)

50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

y = 1,0865x - 9,0319
R² = 0,9764

y = 1,0335x - 12,078
R² = 0,9913

0

10
20
30
40
50
Coeficiente de variación (%)

60

70

y = 0,9052x - 13,661
R² = 0,9767

Dif de Rentabilidad (%)% óptimo sin sembrar

La proporción óptima de superficie sin sembrar no se relacionó con los niveles de rendimiento del lote
(Figura 3), lo que estaría indicando que este valor se podría mantener constante para cada lote,independientemente de las condiciones climáticas de la campaña. Por otro lado, y como es de esperar,
guardó una fuerte relación lineal y positiva con el coeficiente de variación del rendimiento (Figura 3). En
este sentido, los lotes con mayor variabilidad espacial, también fueron aquellos dónde mayor superficie
se justificó excluir del plan de siembra y mayores incrementos en rendimiento y en rentabilidad se
obtuvieron debido a esta práctica (Figura 3).

6060

y = 1,5086x - 23,512
R² = 0,5892

50
40

y = 1,0563x - 18,068
R² = 0,9654

30
20
10
0

0

10
20
30
40
50
Coeficiente de variación (%)

60

Figura 3. Relaciones establecidas entre la variabilidad del rendimiento de cada lote y variables como POSS, incremento derendimiento e incremento de rentabilidad para maíz (amarillo) y soja (verde).

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En la Figura 4 se observa el ejemplo de un lote de maíz con variabilidad media, donde la POSS fue del28,4 % y estuvo asociada a los sectores de lomas. En la medida que estos sectores se distribuyan demanera agrupada dentro del lote, como en el caso de la Figura 4, su exclusión del plan de siembra
resultaría una medida practica y fácil de realizar a campo. Por otro lado, abre la posibilidad de dedicar
estos sectores a otro tipo de actividades, como por ejemplo la producción forestal.

Figura 4. Modelo digital de elevación de un lote de maíz con variabilidad media. En rojo los sectores que se deberían excluir delplan de siembra a los fines de maximizar la rentabilidad.

Conclusiones
La variabilidad espacial en los rendimientos, medida mediante el coeficiente de variación fue enpromedio cercana al 30 % para ambos cultivos.
En todos los casos, la distribución del rendimiento se ajustó satisfactoriamente al modelo logísticoplanteado del tipo Laplace-Gauss.
El método desarrollado en este estudio resultó adecuado para calcular la proporción optima desuperficie que se debería excluir del plan de siembra en cada lote.
Excluir del plan de siembra los sectores menos productivos de cada lote, permitió incrementar losniveles de rendimiento y mejorar la rentabilidad en ambos cultivos.
Para la combinación de precios y costos utilizados, la proporción óptima de superficie sin sembrar fue
una característica propia de cada lote y dependió del coeficiente de variación del rendimiento intralote.
Es posible que, mediante el uso variable de insumos, la proporción óptima de superficie sin sembrar
resulte menor a la calculada en este estudio, debido a la optimización de la relación costo beneficio.

Referencias

Albarenque, S y P. Vélez. 2011. Técnicas para el procesamiento de mapas de rendimiento. 1° Ed. Yuto. Ediciones INTA. ISBN
978-987-679-028-4.:28pp.
Balboa, G. 2014. Validación de un modelo econométrico mixto espacial para la dosificación de nitrógeno a nivel sitio específico
maíz en la Provincia de Córdoba. (Tesis de Maestría). Facultad de Agronomía y Veterinaria. Universidad Nacional de Río
Cuarto. Córdoba, Argentina. https://www.produccionvegetalunrc.org.
Colazo, J. C. (2012). Recursos físicos y ambientales de los territorios de la provincia de San Luís.
https://www.inta.gob.ar/documentos/
Espósito, G. P. (2013). Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo
econométrico mixto (MEME). (Tesis Doctoral) Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba, Argentina.
https://www.produccionvegetalunrc.org

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¿LAS HERRAMIENTAS DE TELEDETECCIÓNSATELITAL PERMITEN MONITOREAR LOSREQUERIMIENTOS DE NITRÓGENO EN MAÍZ?
A.M. Lapaz Olveira1,2*, M. Castro-Franco3, H.R. Saínz Rozas1,4, W.D. Carciochi1,4, M.
Balzarini4,5, S. Tovar Hernández1, O. Ávila1,2, G. Larrea1, M.P. Rodríguez1,2, N.
Reussi Calvo1,4,6.
UIB (EEA-INTA Balcarce) - FCA (UNMdP). 2FONCyT. 3 FCAyRN (Unillanos, COL). 4CONICET. 5FCA
(UNC). 6FERTILAB. * Ruta 226 km 73,5 (Balcarce, AR), mail: adrianlapaz2010@gmail.com

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Las herramientas de teledetección satelital tienen el potencial tecnológico para monitorear
los requerimientos de nitrógeno (N) en planta (Nreq) de manera remota, rápida, precisa y económica. El
objetivo fue calibrar y validar modelos para estimar los Nreq con determinaciones de suelo, datos
multiespectrales y radar de apertura sintética en banda C (C-SAR) durante los estadios de 6, 10, 14
hojas desarrolladas y floración del cultivo de maíz (V6, V10, V14, R1, respectivamente). Durante lacampaña 2020/21 se realizaron 11 experimentos en la Región Pampeana Argentina. El diseño
experimental fue en bloques completamente aleatorios con tres repeticiones y cinco dosis de 0, 60,
120, 180 y 240 kg N ha-1 aplicadas a la siembra del cultivo. En V6, V10, V14 y R1 se cortaron 12 plantas
al ras del suelo para determinar los Nreq que variaron entre -58,9 y 96,9 kg ha-1. Para estimar los Nreq secalibraron modelos simples sobre 6 experimentos y se validaron con los 5 restantes. El coeficiente de
determinación (R2) de la calibración varió según el modelo desde 0,435 hasta 0,868. Durante lavalidación la predicción de los Nreq tuvo un cuadrado medio del error (RMSE) que varió entre 1,1 a 24,5kg ha-1 y un RMSE relativo (RRMSE) desde 15,9 hasta 42,9%. Los modelos más precisos fueron losque integraron datos multiespectrales, C-SAR y determinaciones de suelo. Las herramientas deteledetección satelital permiten monitorear los Nreq de manera precisa.
Palabras clave. Índices de vegetación, Banda C, Radar de Apertura Sintética, Multiespectral,
Sentinel 1, Sentinel 2, Sensores remotos.

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Introducción
Los nutrientes móviles tienen alta variabilidad espacio-temporal en el suelo durante el ciclo del maíz
(Zea mays L.) (Echeverría et al., 2015), por lo cual, es imprescindible monitorear los requerimientos denitrógeno (N) para reajustar la dosis inicial (Sainz Rozas et al., 2019). Los requerimientos de N en planta(Nreq) se calculan como la diferencia entre la cantidad crítica y la actual de N acumulada por el cultivo
para un determinado valor de biomasa (Plénet & Lemaire, 2000). Los valores de Nreq positivos indican
deficiencias de N en planta, mientras que valores negativos indican suficiencia o consumo de lujo. Esta
metodología presenta un gran costo y demanda un elevado tiempo para el muestreo, envío yprocesamiento de las muestras en laboratorio (Wyngaard et al., 2018). Más aún, cuando se debe
aumentar la cantidad de muestras para captar la variabilidad espacio-temporal del N a escala de lote
(Pagani, 2014). Como alternativa, los sensores de teledetección satelital podrían estimar los Nreq aescala de lote y de forma rápida, económica y no destructiva.
Los sensores para teledetección satelital se clasifican en pasivos (multiespectrales) y activos (radar deapertura sintética, SAR) (Reuter, 2009). Los primeros realizan observaciones terrestres del espectro
visible e infrarrojo y otorgan al usuario datos multiespectrales (bandas) que sirven para calcular índicesde vegetación. Se ha demostrado la potencialidad de estas herramientas para monitorear biomasa
aérea y N acumulado en maíz (Li et al., 2014, Hosseini et al., 2018). No obstante, estos sensores noson operativos en días nublados mientras que los SAR si lo son (McNairn & Shang, 2016). Los datos
SAR en banda C (5.4 Ghz, C-SAR) tienen sensibilidad al índice de área foliar y la materia seca del maíz
(Hosseini et al., 2019, Mandal et al., 2020). Sin embargo, no hay investigación sobre el uso de sensoresde teledetección satelitales para monitorear los Nreq en maíz. El objetivo de este trabajo fue calibrar yvalidar modelos para estimar los Nreq mediante determinaciones de suelo, datos multiespectrales y CSAR para los estadios de 6, 10, 14 hojas desarrolladas y floración de maíz.

Metodología
Durante la campaña 2020/21 se realizaron 11 experimentos de fertilización nitrogenada en maíz sobre
4 lotes comerciales, 7 en el norte de la Región Pampeana Argentina y 4 en el sudeste bonaerense.
Cada experimento fue ubicado en ambientes productivos diferentes delimitados según los rendimientos
históricos, topografía y datos multiespectrales del lote (Córdoba et al., 2016). El diseño experimental
fue en bloques completamente aleatorizados con tres repeticiones y con cinco dosis de 0, 60, 120, 180
y 240 kg N ha-1 aplicadas a la siembra del cultivo (Urea, 46-0-0). La densidad y fecha de siembra fue laóptima según el productor. Se trabajó sin limitaciones de fósforo, azufre y micronutrientes.
El área de interés de la unidad experimental fue de 50 x 50 m. Durante la siembra se tomaron muestras
de suelo compuestas de una grilla (5 x 5 m) y se determinó en el estrato de 0-20 cm la textura(Bouyoucos, 1962), mientras que en 0-60 cm el contenido de N-NO3- (Keeney & Nelson, 1982). El N
disponible (Ndisp) se calculó como la suma entre el N en el suelo más el N del fertilizante. En los estadios
de 6, 10, 14 hojas desarrolladas y floración de maíz (V6, V10, V14 y R1; Ritchie & Hanway, 1982) se
cortaron 12 plantas por parcela al ras del suelo distribuidas según el protocolo de Elementary Sampling
Unit (Baret et al., 2021) (Figura 1). El N acumulado (Nact) fue el producto entre la biomasa aérea seca
(BA) y la concentración de N en planta determinada con el método de Dumas (Jung et al., 2003).

Figura 1. Esquema de muestreo de biomasa área para una unidad experimental según el protocolo ESU (Baret et al., 2021). Cada
punto es una planta y el color es el estadio en que fue tomada.

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Los Nreq se calcularon según Plenet & Lemaire (2000):
𝑁𝑐 (𝑘𝑔 ℎ𝑎−1 ) = 34 × 𝐵𝐴0,63 (𝑀𝑔 ℎ𝑎−1 )(1)𝑁𝑟𝑒𝑞 (𝑘𝑔 ℎ𝑎−1 ) = 𝑁𝑐 (𝑘𝑔 ℎ𝑎−1 ) − 𝑁𝑎𝑐𝑡 (𝑘𝑔 ℎ𝑎−1 )(2)donde 34 y 0,63 son parámetros del modelo para estimar la cantidad critica de N en planta (Nc)
Sobre los puntos y, en cada estadio de muestreo de BA, se obtuvieron datos multiespectrales deSentinel 2 a una resolución espacial de 10 y 20 m. Las correcciones atmosféricas se ejecutaron con elplugin Semi-Automatic en QGIS 3.16 (Congedo, 2016) y se calcularon 58 índices de vegetación de loscuales, 16 se detallan en la Tabla 1. Los datos C-SAR se adquirieron en formato IW-GRD y seprocesaron en SNAP Software (2020) según Filliponi (2019): Apply Orbit File – Thermal Noise Removed– Removed GRD Border Noise – Radiometric Calibration – Multilooking (4x4) – Speckle (Lee 3x3) –Range Dopler Terrain Correction. Se obtuvieron los parámetros polarimétricos horizontal-vertical (HV)y vertical-vertical (VV) en dB según Beta Naught a una resolución espacial de 10 m. Los datos satelitales
se relativizaron al valor máximo del sitio (rel) y ambiente (amb) (Eq. 3; Holland & Schepers, 2013).
𝑁𝐷

𝑋𝑟𝑒𝑙 ó 𝑎𝑚𝑏 = 𝑁𝐷 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜(3)

𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜 ó 𝑎𝑚𝑏𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒

donde X es una variable independiente, ND: nivel digital de la imagen
Tabla 1. Índices de vegetación calculados con datos multiespectrales de Sentinel 2.
Índices de Vegetación
Exceso de índice verde (ExG)
Absorción de clorofila modificada en el índice de reflectancia (MCARI1)
MCARI2Índice de vegetación ajustado al suelo modificado (MSAVI)Índice de SWIR-rojo de diferencia normalizada (NDSWR) (desarrollado en este
estudio)Índice de diferencia de agua normalizado (NDWI1)
NDWI2
Posición de borde rojo (REP)Índice de vegetación triangular del borde rojo núcleo (RETVI1)RETVI2RETVI3Índice de vegetación de relación simple de borde rojo (SRre1)
SRre2
Absorción de clorofila transformada en índice de reflectancia (TCARI1)
TCARI2

Fórmula2xB3-B4-B2
3x[(B5-B4)-0,2x(B5-B3)]x(B5/B4)3x[(B6-B4)-0,2x(B6-B3)]x(B6/B4)0,5x{2xB8+1-√[(2xB8+1)2-8x(B8-B4)]}(B11-B4)/(B11+B4)(B8-B11)/(B8+B11)(B8-B12)/(B8+B12)
λB5-{(λB6-λB5)x[(B4+B7)/2-B5]}/(B6-B5)
100x(B8-B5)-10x(B8-B3)
100x(B8-B6)-10x(B8-B3)
100x(B8-B7)-10x(B8-B3)
B8/B6
B8/B7
3x[(B5-B4)-0,2x(B5-B3)x(B5/B4)]3x[(B7-B4)-0,2x(B6-B3)x(B6/B4)]

Bandas espectrales de Sentinel 2, B2: azul, B3: verde B4: rojo, B5, B6, B7 son borde rojo de 704, 741 y 783nm, B8: infrarrojo cercano, B8A:
infrarrojo cercano estrecho (865nm), B11: SWIR1 (1614nm), B12 (2202nm). λ: es el valor central de la longitud de onda de la banda espectral.

Los datos de calibración fueron relevados en 6 experimentos de dos sitios y se utilizaron para
desarrollar modelos de regresión lineal entre los Nreq y una, dos, tres o cuatro variables independientes(datos C-SAR, multiespectrales y análisis de suelo). Los datos de validación fueron relevados en los
otros 5 experimentos. La selección del modelo predictor durante la validación se basó en la capacidad
predictiva expresada en la raíz cuadrada del cuadrado medio del error de predicción (RMSE) y el RMSE
relativo al rango (máximo-mínimo) de los Nreq observados. Se consideró el coeficiente de determinación(R2) de la calibración. Los análisis se realizaron en el programa R v 3.6.3 (R Core Team, 2019).

Resultados y discusión
Los modelos de calibración y validación presentados en la Tabla 2 fueron significativos (p<0,001) para
estimar los Nreq. La variación de los Nreq estuvo en consenso con la literatura (Plenet & Lemaire, 2000)
con valores de -2,0 a 7,9, -47,1 a 23,9, -58,9 a 56,8 y -44,5 a 96,9 kg ha-1 durante V6, V10, V14 y R1,
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respectivamente. El R2 de la calibración varió de 0,435 a 0,868 (Tabla 2). El RMSE de validación fue
de 1,1 a 1,7, 6,5 a 8,8, 12,4 a 16,5 y 18,4 a 24,5 kg ha-1 durante V6, V10, V14 y R1, respectivamente. Por
otro lado, el RRMSE fue de 30 a 42,9, 33,4 a 40,7, 17,3 a 22,9, 22 a 22,9 % en V6, V10, V14 y R1,
respectivamente. Para mejorar la precisión del monitoreo fue clave la alta resolución espectral deSentinel 2 para calcular índices de vegetación con bandas de borde rojo (B5, B6 y B7) asociados al N
en maíz (Li et al., 2014). Por otra parte, los modelos calibrados solo con datos C-SAR no fueron
significativos (p>0,05). En cambio, los modelos que integraron datos de ambos sensores satelitales
obtuvieron mayor precisión de predicción (RMSE: 1,5 a 20,37 kg ha-1) respecto a los que tuvieron solo
datos multiespectrales (RMSE: 1,4 a 24,5 kg ha-1). Además, la incorporación del Ndisp a los modelos
mejoró el ajuste de los modelos y la precisión en la estimación (Tabla 2). Por otro lado, se podría
hipotetizar que hubo efecto del ambiente productivo y/o densidad de plantas sobre los datos de C-SAR
ya que la normalización por ambiente (Xamb) fue más preferida que la relativización por sitio (Xrel). Al
contrario, para los datos multiespectrales la relativización por sitio (Xrel) fue más preferida que lanormalización por ambiente productivo (Xamb). En síntesis, los modelos con datos multiespectrales, CSAR y Ndisp obtuvieron mejores ajustes a los datos de Nreq y mayor capacidad predictiva de esta variable
durante el desarrollo del cultivo. Por lo tanto, las herramientas de teledetección satelital integradas alanálisis de suelo permiten monitorear los Nreq del maíz durante el ciclo del cultivo.
Tabla 2. Análisis de regresión de los requerimientos de N en planta (Nreq) en maíz con datos multiespectrales, C-Banda SAR yanálisis de suelo para los estadios de seis, diez, catorce hojas desarrolladas y floración (V 6, V10, V14 y R1).
Estadio/Modelo
V

6

1
2
3
4

β0

-28,1 NDWI248,3-46,79 log10(VH)amb

3,189
-41,4

5
V
6

349,1

7

β1

1,767

11,89

10

Parámetros y variables predictoras

β0

374

-25,79 NDWI2

34,71 log10(VH)-14,06 log10(VH)rel
β1-11,74 RETVI3-37,4 VVamb

29,29-10,7 RETVI3

9-335,5226,1 log10(VV)rel

10
V

β0

8

14

11
12
13
14
15
R
1

19
20
21
22

99,51

-39,96 VVrel
β1

1349

-19,9 RETVI3/MSAVI

122,9-234,1 VHamb

831
446
-6378
β0

1231
-16052167
0,5041

β2

β325,1 NDWI2

1,268 ExGrel

1,5596 ExGrel
1,4343 ExGrel-0,0079 Ndisp-29,13 NDWI2
β2-346,6 SRre1amb-13,92 RETVI3-0,1024 Ndisp

237,1 VH/VVrel-10,59 RETVI3
β2

186,8 MCARI1rel-14,36 RETVI3

132,7 MCARI1/MSAVIrel-922 SRre2amb

0,65 VV2-287,7 TCARI1/MSAVI

β1

β2-422,9 VHamb-0,21 Ndisp-878,5 NDSWRamb

375 MCARI2/MSAVIamb-110,9 SRre1amb-0,26 Ndisp

332,8 log10(VV)69,03 VH/VVamb

22,83 REP
-0,28 Ndisp

β4-0,007 Ndisp

5,763 TCARI2rel
β3-0,0073 Ndisp
β4-332,2 SRre1amb-84,41 (VH-VV)/(VH+VV)amb -0,1088 Ndisp-43,72 RETVI2/MSAVIrel
β3-1439 SRre2amb-0,0943 Ndisp
β4

169,8 MCARI1/MSAVIrel-0,1282 Ndisp

6393 REPamb
β3-716,7 RETVI1/MSAVIamb
269,7 NDWI1rel-0,1843 Ndisp
β4

Calibración Validación(n=90)(n=75)
R2
RMSE RRMSE
0,480
1,4
31,1%
0,509

1,5

41,5%

0,631

1,1

30,0%

0,544

1,7

42,9%

0,626

1,2

32,7%

R
0,526
2

RMSE RRMSE
8,8
36,7%

0,551

8,4

33,4%

0,721

7,6

39,2%

0,684

8,1

40,7%

0,769

6,5

34,2%

R2
0,641

RMSE RRMSE
12,9
17,7%

0,511

14,6

20,2%

0,628

12,7

17,5%

0,571

16,5

22,9%

0,666

12,4

17,3%

R2
0,451

RMSE RRMSE
24,5
26,3%

0,435

20,4

25,0%

0,815

19,2

24,3%

0,808

20,0

24,0%

0,820

18,4

22,0%
23
VV (vertical vertical) y VH (vertical-horizontal) son retrodispersiones de C-SAR (Sentinel 1) normalizados por beta. Variables del análisis de suelo (0-20cm): Ndisp es nitrógeno (N) disponible (kg ha-1, 0-60 cm), Nan es N anaeróbico (mg kg-1), Ac y Li son arcilla y limo (g kg-1). R2 es el coeficiente de
determinación, RMSE el cuadrado medio del error (kg ha-1) y RRMSE es el RMSE relativo al rango observado de Nreq. Los valores de métricas en
negrita son los modelos más precisos por estadio.
-261,2

83,26 VH/VVamb

255 SRre2rel-0,2821 Ndisp

Conclusiones
Se ajustaron y calibraron modelos para estimar los Nreq a escala de lote en función de datos satelitales
multiespectrales y C-SAR. Por ende, las actuales herramientas de teledetección satelital utilizadas
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permiten monitorear de forma precisa la variabilidad espacio-temporal de los Nreq del maíz en desarrollo.
Además, la integración de estas herramientas con determinaciones de suelo aumentó la precisión delmonitoreo. Por lo tanto, complementar al diagnóstico de N en base a análisis de suelo con un monitoreo
satelital de los Nreq permitiría reajustar la dosis inicial de N en maíz. Futuras investigaciones deberían
ajustar modelos de dosis óptima económica en función de datos satelitales.

Agradecimientos
Agradecemos a los establecimientos de Las Balas (LIAG Argentina), El Cisne (FUMISEM SRL), El
Palomar (Sr. Pereyra) y La Masia (Sr. Pernia) por facilitar los lugares para la instalación de sitios
experimentales y, al Proyecto 2019-PE-E9-I177-001 de INTA y el Proyecto PICT 2016 (0304) de
FonCyT por la financiación. Además, a la colaboración de los ingenieros agrónomos Francisco Melcón,
Nicolás Spurio, Diego Aguilera, Jorge Ramírez y Rafael de Velazco.

Referencias

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mineralization potential with chemical methods. Plant and Soil. 432:75–89.

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Época óptima de siembra de sésamo (Sesamum
indicum L.) variedad Escoba Blanca, en el
departamento de Guairá
Martha Elizabeth Silvero Espínola
Universidad Nacional de Asunción, Facultad de Ciencias Agrarias. Sede Caazapá, Paraguay
Resumen.
El sésamo es uno de los cultivos que adquiere mayor importancia en los últimos años, debido a su altopotencial como confitero y aceitero. Está limitado por los factores ambientales, la siembra realizada enla fecha correcta, constituye la primera regla de oro, evitando exponer al cultivo a periodos largos defalta o exceso de humedad, ya que estas condiciones predisponen a la incidencia de patógenos y por
consiguiente disminuyen los rendimientos del cultivo. El objetivo de la investigación fue evaluar la época
óptima de siembra de sésamo, variedad Escoba Blanca. Los experimentos se realizaron en dos
periodos, 1ra época: 22 de octubre y 2da época: 22 de noviembre. El diseño experimental utilizado fue
completamente al azar con dos tratamientos y cuatro repeticiones, un total ocho unidades
experimentales, la parcela útil fue de tres hileras del cultivo. Los resultados obtenidos muestran que enla 1ra época se expresa un rendimiento mayor con medias de 16.20 kg/ha, mientras que la 2da época
una media de 6.66 kg/ha. El mayor número de ramas fructíferas se obtuvo en la 1ra época con mediasde 7 y 5 para la 2da. En cuanto al peso de mil semillas, la 1ra época presentó mayor efecto con medias
de 2.22 g y la 2da 2.15 g, para el número de capsulas por planta y altura, la 1ra época fue superior con
medias de 132 cápsulas y 2,27 m de altura, mientras que 2da época con medias de 90 cápsulas y 1,49
m de altura.
Palabras clave: Rendimiento, rama fructífera, aceitero, sésamo (Sesamum indicum L.)

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Materiales y métodos
El experimento se realizó en el predio ubicado en el departamento de Guairá, Región Oriental delParaguay, distante a unos 216 km al este de Asunción, (25º58`10,0``, 56º10`55,4``). Previa a lainstalación de los experimentos, se realizaron prospecciones de las características físicas y químicasdel suelo. El análisis de suelo fue realizado en el Laboratorio de suelos de la Facultad de Ciencias
Agrarias, UNA, cuyo resultado determinó una textura franco arenosa, con un 90% de contenido dearena y bajo contenido de materia orgánica, P, Ca, Mg y K.
Los experimentos fueron instalados del mismo modo en ambos periodos, en dos parcelas separadas.
El diseño experimental utilizado fue Completamente al Azar, con dos tratamientos y cuatro repeticiones.
Cada unidad experimental representaba un área de 6 m2 con tres hileras de 3 m de largo separadas a
1 m. Las semillas fueron sembradas en forma manual en surcos corridos aproximadamente 0,02 m deprofundidad y cubierta enseguida y, cuando las plántulas crecieron hasta un promedio de 0,10 m seralearon dejando un promedio de 10 plantas por metro de hilera.
En el momento de la cosecha, a modo de evitar el efecto de borde, se cosecharon las hileras centrales.
Las plantas cosechadas fueron puestas a secar hasta aproximadamente 13% de humedad de lascápsulas sobre una lona para evitar pérdida de semillas por dehiscencia, luego se evaluó el rendimientode granos por cada variable cosechada. Los granos se pesaron en una balanza de precisión digital dedos decimales y los valores ajustados para ser expresados en kg ha-1.
Los datos obtenidos fueron sometidos a análisis de la varianza mediante el programa informático
InfoStat versión 2013. Con diferencias estadísticamente significativas entre las medias de losrendimientos de granos, se procedió a su comparación por la prueba de Tukey a 5% de probabilidad
de error.

Resultados y discusión
Tabla 1. Rendimiento de sésamo (Sesamum indicum L.) variedad nueva Escoba Blanca en dos épocas de siembra en el
departamento de Guairá. 2021.

Tratamientos

Rendimiento(Peso/planta)

Época 1 (24/10) 16,19
Época 2 (24/11) 7
Los análisis de la varianza de las medias de rendimiento mostraron que hubo diferencias altamentesignificativas. Los resultados de la cosecha obtenida en el primer experimento (22 de octubre) mostró
que todas las variedades expresan un rendimiento mayor con medias de 16.20 kg/ha y el de la segundaépoca (22 de noviembre) con una media de 6.66 kg/ha (Table 1).
La época de siembra afecta el ciclo vegetativo de la variedad Escoba debido a que es sensible al
fotoperiodo. A pesar de presentar abundante ramificación la floración tardía no permite la carga
potencial de las ramas presentando menor fruto por planta y por ende menor rendimiento. Los
rendimientos de Escoba sembradas en la primera quincena de octubre son iguales o superiores a 1.300
kg/ha, sin embargo, cuando es sembrada en la última quincena de diciembre estos resultados se
redujeron menos 800 kg/ha (González et al. 2013). Estos autores señalan que con cada mes de retraso
en la época de siembra de la variedad Escoba se pierden casi 200 kg/ha
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Según Zaanvettor 2020, La reducción en el rendimiento con el atraso de la fecha de siembra, se explica
principalmente por una reducción del número de granos, ya que el peso de granos no se modificó
significativamente.Del mismo modo que el rendimiento en grano tendió a disminuir a medida que seatrasó la fecha de siembra, en línea con lo observado por Villalba Martínez y Sosa (2017).
Tabla 2. Peso de mil semillas del sésamo (Sesamum indicum L.) variedad nueva Escoba Blanca en dos épocas diferentes en el
departamento de Guairá. 2021.

Tratamientos Pesodesemillas (g)1000

Época 1 (24/10) 2,22
Época 2 (24/11) 2
La tabla 2 permite mostrar que con el efecto de diferentes épocas de siembra no se detectarondiferencia significativa sobre la variable peso de 1000 semillas. Siendo la primera época la que presentó
mayor efecto con una media de 2.22 g y la segunda época con media de 2.15 g.
Pham et al. (2010) encontraron pesos de 1000 semillas en el rango 2,4 y 2,6 g. Asimismo, Pérez et al.
(2015), en investigación realizada reporta peso de 1000 semillas para el genotipo Escoba blanca un
rango entre 2,5 a 2.7 g. El PPS encontrado en el presente estudio guarda relación estrecha con lo
señalado por estos autores.
El peso de mil semillas es una característica varietal, siendo uno de los caracteres más variables quese modifica en el momento de formación y llenado de granos por las condiciones del ambiente (Falasca
2010).
A pesar de alcanzar un mayor desarrollo de follaje por las buenas condiciones de fotoperiodo,
temperaturas elevadas y uniformes, no se reflejó en la obtención de un alto rendimiento debido a que
fue afectado por precipitaciones excesivas en etapas de cosecha y secado de cápsulas, provocando
pérdidas significativas en grano y además la obtención de los granos de mala calidad (Rolón yCausarano 2013).
Tabla 3. Número de cápsula por planta del sésamo (Sesamum indicum L.) variedad nueva Escoba Blanca en dos épocas diferentes
en el departamento de Guairá. 2021.

Tratamientos

Número de cápsula por planta

Época 1 (24/10) 132,03
Época 2 (24/11) 90
Fueron halladas diferencias significativas para la característica número de cápsula por planta. En la
primera época de siembra, se obtuvo plantas con medias de 132 cápsulas, estadísticamente mayor alas obtenidas en la segunda época de siembra cuyo número de cápsulas por planta fue 90.
Según Oviedo (2007) cuando el sésamo se siembra en condiciones adecuadas, la variedad Escoba
presenta un promedio de 150 cápsulas por planta, similar a la media del presente ensayo para laprimera época. Así mismo, Ismaila y Usman (2012), indican que el número de cápsulas por planta es
uno de los componentes que más afecta el rendimiento final. De igual modo, Melgarejo et al. (2020)
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menciona que es el componente de rendimiento que resulta más fácilmente afectado por lascondiciones del ambiente y en condiciones de extrema sequía en la etapa floración y formación decápsulas, puede ocurrir aborto masivo de flores y consecuentemente verse afectado el número final decápsulas.
Entre otros agentes que influyeron son las temperaturas adecuadas con una media de 27 ºC, díaslargos que incidieron en la obtención del mejor rendimiento en la primera época, lo que no ocurrió en la
segunda época debido a efectos de la precipitación elevada y continua en los días de floración ycosecha, provocando perdidas al final del ciclo.

Conclusiones
Con la investigación realizada en la ciudad de Eugenio A. Garay, departamento de Guairá, sobre el
rendimiento de sésamo variedad Escoba Blanca bajo efecto de diferentes épocas de siembra se puede
establecer las siguientes conclusiones:
La época de siembra influye sobre el rendimiento, número de cápsula por planta, rama fructífera y alturade planta de la variedad Escoba Blanca. En la primera época (22 de octubre) se obtuvo mejores
resultados. La siembra en el mes de noviembre, considerada tardía, ocasiona una disminución
significativa en estas variables.
Finalmente se concluye que, de acuerdo a los resultados obtenidos para cada una de las variables, seobservaron que existen diferencias significativas en la variedad Nueva escoba blanca respecto a lasépocas de siembra, por lo tanto, no se rechaza las hipótesis planteadas inicialmente.
Referencias
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Ayala, L; Cantúa, JA. 2013. Manual técnico sobre manejo de enfermedades en sésamo: Macrophomina y virosis. Asunción, PY.
FCA/JICA. 20 p.
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Gracias Torres, LA. 2019. Establecimiento y comercialización del cultivo de ajonjolí (Sesamum indicum l.) en las condiciones delmunicipio de el Carmen de Bolívar (en línea). Tesis Ing. Agr. YOPAL - CASANARE

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Variabilidad intra-lote de la respuesta a fertilización ydensidad de siembra a partir de ensayo deexperimentación precisa (OFPE)
Gelich, M1; Paccioretti, P1,2; Giannini-Kurina, F2.
Facultad de Ciencias Agropecuarias. Universidad Nacional de Córdoba; 2CONICET-UFYMA Unidad
de Fitopatología y Modelización Agrícola.

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
La experimentación precisa en campos de producción (OFPE) tiene como objetivo optimizar el uso deinsumos la producción agrícola. Una de las principales potencialidades de estos ensayos es poder
hacer prescripciones sitio-específicas sobre la base de una descripción de la variabilidad intra-lote dela respuesta a los insumos aplicados. En el presente trabajo a partir de un OFPE con diseño
experimental factorial se estudió la variación de rendimiento de maíz en función de la densidad desiembra y dosis de nitrógeno. Se utilizaron modelos lineales mixtos, para obtener dosis óptimas deinsumos, en 16 zonas previamente definidas dentro del lote. Luego se caracterizó la relación entre las
características edáficas y los rendimientos potenciales. Se evidenció un importante efecto de las dosis
de fertilización nitrogenada, densidad de siembra y rendimiento potencial entre zonas demostrando quela variabilidad intra-lote de la respuesta a rendimiento justificaba decisiones de manejo sitio-específicos.
Por otro lado, se encontró que las respuestas del rendimiento a la densidad de siembra y a lafertilización nitrogenada se explicó a través de la variabilidad de la materia orgánica del suelo. Este
trabajo forma parte del trabajo final de graduación de estudiantes del Área de Consolidación en Métodos
Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la
Universidad Nacional de Córdoba.
Palabras claves: Experimentación Precisa En Campos De Productores (OFPE), Dosis Optimas,
Modelos Lineales Mixtos.

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Introducción

En cultivos como el maíz, los cuales son sensibles a la fertilización nitrogenada y a la variación en ladensidad de siembra, identificar niveles óptimos de insumos aplicados implica maximizar la rentabilidad
del productor y reducir el impacto ambiental originado por la pérdida provocada por la aplicación en
excesos (Kablan et al. 2017). El rendimiento del cultivo de maíz se encuentra principalmente limitado
por agua y nitrógeno (N), por lo que estos recursos determinan la variabilidad espacial y temporal desus rendimientos.
De acuerdo con Robert, 1999, la observación de la existencia de variabilidad en las propiedades ofactores determinantes de la producción en los agroecosistemas no es una novedad. Lo que esdiferente, en realidad, es la posibilidad de identificar, cuantificar y mapear esa variabilidad. Más aún, es
posible georreferenciar y aplicar los insumos con dosis variables en puntos o áreas de coordenadas
geográficas conocidas (Bullock et al. 2019). Los Mapas de Rendimiento brindan una gran cantidad dedatos y son reconocidos como una herramienta muy valiosa, para determinar la causa de la variacióndel rendimiento y sus causas dentro de un área determinada, sin embargo, pueden contener una grancantidad de datos defectuosos que pueden dar lugar a decisiones engañosas. Estas anomalías deben
eliminarse antes de su posterior procesamiento para garantizar la calidad de las decisiones futuras(Vega et al. 2019)
Convencionalmente, los experimentos agronómicos destinados a evaluar la respuesta de los cultivos a
tratamientos, tales como dosis de fertilización y densidades de siembra, se llevaban a cabo usando
diseños experimentales clásicos como el diseño completamente aleatorizado (DCA) o el diseño en
bloques completo al azar (DBCA), con un número bajo de repeticiones (usualmente 3 a 4 parcelas por
tratamiento) y en campos experimentales ya que se necesitaban maquinarias y herramientas
especiales para ensayo así como mucha mano de obra para asignar e identificar los tratamientos que
recibía cada parcela (Clewer and Scarisbrick 2013; Montgomery 1999). Hoy en día con la
experimentación precisa en campos de producción (OFPE) se pueden conformar bases de datos
multivariadas a gran escala, diferentes ambientes y tienen la particularidad de añadir a la variación deciertos inputs como densidad de semillas o cantidad de fertilizante, junto con otras variables(características del sitio) que también varían espacialmente e interactúan con los inputs (Marchant etal. 2019; Paccioretti et al. 2021).
Uno de los objetivos principales del análisis de experimentos de tasa variable de insumos conducidos
en campos de productores es estimar una función de productividad que pueda ser utilizada para
conocer la respuesta del cultivo a diferentes dosis de insumos e interpretar las variaciones locales de
esa respuesta en términos de variables de sitio y condiciones ambientales del lote (Paccioretti et al.
2021; Trevisan et al. 2020).
En el presente trabajo se analiza un OFPE realizado sobre un cultivo de maíz en la región de “CornBelt” en Estados Unidos con fertilización nitrogenada y densidad de siembra variables. Los datos delensayo se obtuvieron gracias a la gentileza y colaboración académica que mantiene la cátedra de
Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de
Córdoba liderada por la Profesora Mónica Balzarini y el colegio de Agricultura, Consumo y Ciencias
Ambientales de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign liderado por el Profesor David Bullock. Se
abordan alternativas para el análisis de datos de OFPE a través de modelos lineales y se discuten sus
implicancias agronómicas.

Materiales y métodos

El ensayo se encuentra localizado cercano a Villa de Andover Condado de Henry, estado de Illinois que
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forma parte del “Corn Belt” (cinturón del Maíz) de la región medio oeste de Estados Unidos y se
caracteriza por la especialización en la producción de Maíz, el cual ocupa un 54% del total de lasactividades primarias seguido por el cultivo de soja en un 27% (Green et al., 2018). Forman parte delproyecto DFIM coordinado por el Prof. Bullock. La caracterización edafoclimática del área de estudiodescribe un clima continental, con cuatro estaciones diferenciadas, presentando gran amplitud térmica.
La temperatura promedio es de 10.2 °C y la pluviometría media anual es de 1075 mm (Angel 2008).
Los suelos de la región son predominantemente molisoles con régimen de humedad údico (Fortner et
al. 2006).
En un diseño experimental factorial, realizado con tecnologías de agricultura de precisión con monitoresde rendimiento y aplicadores variables de insumo como la semilla y urea, para evaluar la respuesta delcultivo a diferentes tratamientos y así obtener resultados específicos de cada una de las 16 zonas. De
esta manera será posible obtener estimaciones del efecto promedio por zona de los tratamientos y su
variación ambiental, sobre el rendimiento. La variación del insumo dentro de cada zona, en caso deUrea (kg/ha) se utilizó:120,9; 183,97; 223,4; 265,46; 315,39; 381,1. En el cuanto a la Densidad (n°semillas/ha):64198; 71605; 79012; 86420; 93827; 101235. (Figura 1)

Figura 1: Diseño experimental OFPE. Izquierda subdivisión de zonas. Derecha Distribución de tratamientos por parcela. Cada
parcela fue tratada con una combinación aleatoria de los niveles de acuerdo con los múltiples niveles de Fertilización
nitrogenada y densidad de siembra.

El preprocesamiento de datos se llevó a cabo a treves del software QGIS. Para la depuración de datos
se ejecutó un filtro de outliers (valores atípicos en relación con el conjunto total de datos) e inliers(valores atípicos respecto a sus vecinos) del complemento R en la aplicación QGIS. Para los datos
fuera de rango se filtraron con el método de eliminación de datos que se encuentran ±3 desviación
estándar (DE) fuera de la media. Luego a la base depurada filtramos los valores atípicos en relación
con su ubicación espacial a una distancia de 20 metros (inliers). Sé interpolaron las covariables edáficas
y topográficas: CEa, MO, CIC, pH y elevación. Luego, a través la tabla de atributos en QGIS, se exportó
a una hoja de cálculo donde también se excluyeron datos que no pertenecían al área en estudio.
Se describieron las 16 zonas según las variables de rendimiento, variables edáficas y variables
topográficas, a treves de sus medias y coeficiente de variación.
Para modelar el comportamiento del rendimiento de Maíz en función de la densidad de siembra y lafertilización nitrogenada se ajustó un modelo de regresión lineal múltiple, para cada zona tomando elrendimiento (kg/ha) es la variable respuesta o dependiente y las variables explicativas son urea (kg/ha)y densidad de siembra (semillas/ha). Utilizando la siguiente función:
𝑅𝑒𝑛𝑑 = 𝛽0 + 𝛽1 × 𝑁 + 𝛽2 × 𝑆 + 𝛽3 × 𝑁 2 + 𝛽4 × 𝑆 2
donde:
𝑅𝑒𝑛𝑑: Corresponde a la Variable Dependiente; 𝛽0 : media general;𝛽1 × 𝑁: Dosis de Urea; 𝛽2 × 𝑆:
Densidad de Semillas; 𝛽3 × 𝑁 2 : Curvatura debida a la Dosis de Urea; 𝛽4 × 𝑆 2 : Curvatura debida a la
Dosis de Semillas.
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Una vez obtenido el modelo de rendimiento en cada zona se fijó un valor medio para densidad desiembra y para fertilización de 251 (kg/ha) y 82716.5 (semillas/ha) respectivamente. Luego, se calculó
la densidad óptima de siembra dado el valor medio de fertilización con urea y la dosis óptima defertilización con urea dado la densidad de siembra media. El cálculo se realizó partir del modelo de
respuesta del rendimiento ajustado para cada zona en el paso anterior. Para esto se confeccionó una
secuencia de cálculo utilizando software R, disponible por solicitud a los autores.

Resultados y discusión

En el proceso de depuración se descartaron 2031 observaciones outliers y observaciones inliers 6598.
También se excluyeron datos correspondientes a las cabeceras para eliminar el efecto de bordura
totalizando 49134. La proporción de datos descartados resulta acorde (12.8% del total deobservaciones) comparada con otras implementaciones de depuración en preprocesamiento de datos
derivados de monitores de rendimiento (Vega et al. 2019).
Los resultados del análisis descriptivo por zona muestran que CE y CIC fueron las variables que mayor
variabilidad presentaron entre zonas (CV 23% y 12%). El pH se presentó con valores cercanos a laneutralidad y ligeramente ácidos, con un rango de variación que va desde 6,2 a 6,8. La MO tiende a serestable con CV relativamente bajos (menores a 10%) exceptuando las zonas 9 y 16. Este
comportamiento de mayor variabilidad en dichas zonas se corresponde con las demás variablesedáficas. Los análisis de correlación lineal entre variables edáficas muestran que a medida que
disminuye la elevación aumenta el valor pH, CIC y MO. El aumento de la CIC y MO se atribuye a un
patrón edáfico esperado en el cual las zonas bajas reciben diferentes tipos de materiales de las zonas
más altas enriqueciendo dicho suelo, en cambio el aumento del pH se puede deber a una mayor
acumulación de sales por escaso drenaje, nivel de capa freática más alta o por ser un suelo que
frecuentemente se anega. El pH se correlaciona positivamente con la MO, CIC lo cual también es una
relación esperada.
En cada zona el ajuste de los modelos de regresión lineal múltiple que explican la respuesta alrendimiento en función a la densidad de siembra y la fertilización nitrogenada con Urea presentaron
variabilidad en los diferentes parámetros y diferentes estimaciones de dosis óptimas (Tabla 1).
Tabla 1: Estimaciones de rendimiento de Maíz a insumos en ensayo de experimentación precisa

Fertilización
nitrogenada

Densidad de siembra

Media

D.E.

MínimoMáximoRendimiento máximo (kg/ha)

387
14755

73
602

298
14113

500
16614

Dosis optima (semillas/ha)Rendimiento máximo (kg/ha)

93820
14533

7886
313

82700
14109

11000015270

Dosis optima (kg Urea/ha)

Los resultados muestran que en las distintas zonas varió la respuesta del rendimiento tanto a ladensidad de siembra con dosis óptimas (con un rango de 82700 a 110000 semillas/ha), como para lafertilización nitrogenada con Urea (con valores desde 298 a 470 kg/ha). La respuesta a la fertilización
expresada por los coeficientes 𝛽1 y 𝛽2 también fue variable promediando los 12,6 kg/ha de rendimiento
por cada kg Urea/ha y 0,19 kg/ha de maíz por cada semilla/ha.
Dado que las covariables edáficas presentaron una alta correlación y luego de explorar una serie demodelos para explicar las dosis óptimas por zona según las covariables edáficas se modeló tanto la
dosis óptima de urea para un nivel medio de densidad de siembra como la densidad de siembra óptima
dado un nivel medio de fertilización nitrogenada. La MO de suelo además operó como un indicador
general de la calidad de un sitio y disponibilidad de nutrientes.
Como se observa en la Figura 2 las relaciones de ambos insumos, la MO tiene una relación cuadrática
con la respuesta de fertilización con urea, podemos observar que en un principio la relación fue
creciente y luego de un valor cercano al 2,7 % de MO la respuesta a la fertilización nitrogenada decreció.

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Tabla 2: Dosis óptimas de insumos considerando niveles
de materia orgánica del sitio.

Dosis óptima de Urea en función a MO
Estimador

E.E.

p-valorIntercepto-15267.9

6183.70.033

MO11156.4

4351.1

0.028

MO^2

-1984.7

764

0.027

Dosis óptima densidad de siembra en función a MO
Estimador

E.E.

p-valorIntercepto

6784.636577.6

0.856

MO30475.7

12836.2

0.037
Figura 2: Relación entre materia orgánica de suelo (MO%) y nivel
de insumos óptimos. En naranja densidad de siembra óptima y en
azul dosis de fertilización nitrogenada con nivel de urea óptimo.

Los resultados sugieren beneficios de un manejo diferenciado por zona. La correlación positiva entre lamateria orgánica y el número óptimo de semillas para la densidad de siembra puede explicarse debido
a una mayor disponibilidad de nutrientes y mejor condición edáfica dada por valores altos de MO que
implicaría mayor disponibilidad de nutrientes y por lo tanto menor competencia interespecífica. Se
recomienda aumentar la densidad de siembra en sitios de mayor MO, ya que la respuesta de ladensidad de siembra en base a la MO es positiva y creciente (Tabla 2, Figura 2).

Conclusión
Las respuestas tanto a la fertilización nitrogenada como a la densidad de siembra variaron entre zonas,
por lo tanto, es necesario contar con herramientas para determinar dosis óptimas sitio-específicas. Por
otro lado, se concluye que las dosis óptimas covarían con la materia orgánica de suelo, por lo que esta
propiedad edáfica podrá servir como indicador para determinar las dosis óptimas.

Referencias
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1–15.

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Desarrollo de tecnologías de agricultura de precisión
en arrozHill, Santiago1; Melchiori, Ricardo2; Kemerer, Alejandra2,3
Asesor privado, San Salvador, Entre Ríos, Argentina; 2Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria,
Estación Experimental Agropecuaria Paraná, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 3Facultad de Ciencias
Agropecuarias, Universidad Nacional de Entre Ríos, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Mejorar la eficiencia en el uso de insumos es una de las premisas fundamentales en la
Agricultura de Precisión. Con el manejo del riego en cultivos como el arroz es posible maximizar laeficiencia en el uso de nitrógeno. Por esta razón, el uso variable de insumos en cultivos de regadío
tiene un gran potencial. En el presente trabajo se evaluó la productividad del cultivo de arroz en zonas
con diferentes condiciones de fertilidad. Se procesaron imágenes satelitales Sentinel2B de dos
campañas (2019/2020 y 2020/2021) del período siembra a cosecha. Se calcularon diferentes índicesde vegetación: NDVI, GCI, RCI, RECI a fin de estimar la productividad de cada zona evaluada y lacondición nitrogenada del cultivo. Se evaluó la condición nitrogenada del cultivo al estadío dediferenciación de ápice. Se determinaron relaciones entre el contenido de N en planta y curvas dereferencia para estimar el status nutricional. Se observó el rendimiento final de cada zona. Los índicesde vegetación estimados mediante monitoreo satelital permitieron obtener relaciones entre laacumulación de N en la planta y el rendimiento del cultivo. Las zonas con mayor contenido de nitrógeno
foliar al estadío de diferenciación de ápice incrementaron significativamente el rendimiento. Por ende,el estado nutricional del cultivo mediante el índice de nutrición nitrogenado (INN), fue un buen estimadordel rendimiento en diferenciación.

Palabras clave.
NDVI, RCI, GCI, RECI, INN, Nitrógeno

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Introducción

Conocer como la variabilidad afecta la productividad de los cultivos, es uno de los desafíos más
importantes que tiene la Agricultura de precisión (Mulla y Schepers, 1997) y la base para podermanejarla de manera eficiente (Whelan y McBratney, 2000). Determinar el rendimiento de los cultivos
permite planificar, presupuestar y aplicar insumos de manera precisa (Hatfield et al., 2008).
Los índices de vegetación obtenidos de imágenes satelitales presentan patrones de distribución
espacial similares al rendimiento de los cultivos (Rydberg y Söderström, 2000; Kemerer, 2003),
posibilitando así su estimación, como así también otras variables relacionadas al estado nutricional,
como el contenido de nitrógeno foliar (Delegido et al., 2011; Clevers y Gitelson, 2013).
Sorteando la limitante hídrica a través del riego en el cultivo de arroz, el nitrógeno es una de lasprincipales limitantes en la producción. Su utilización representa un costo elevado, pero con un granretorno económico cuando es aplicado de manera eficiente. En este sentido los métodos para
determinar su diagnóstico no son escasos, pero si, poco precisos o prácticos. Por ende, el uso deíndices de vegetación para determinar la condición nitrogenada del cultivo de arroz y estimar elrendimiento, presentan un gran potencial. Identificar el momento en el ciclo de crecimiento del cultivo
en el cual los índices espectrales permiten discriminar diferencias de productividad y el estatus
nutricional con posibilidades de intervención, resulta clave para mejorar la eficiencia en el uso delnutriente. Existen escasos antecedentes de aplicaciones de técnicas de AP en arroz en Argentina,
resultados preliminares han sido recientemente publicados (Melchiori et al., 2020; 2021).
El objetivo del trabajo fue monitorear el estatus nitrogenado del arroz al momento de diferenciación delápice y estimar la productividad del mismo utilizando diferentes índices de vegetación derivados deimágenes satelitales.

Materiales y Métodos

El estudio se realizó en el establecimiento “Estancia Jubileo”, el cual se dedica a la producción ganaderay agrícola, siendo el arroz el cultivo de mayor importancia productiva. El campo se encuentra ubicado
frente a la ciudad de Jubileo, Entre Ríos, Argentina (31°43'0.27"S, 58°38'23.50"O) (figura 1).
Se evaluaron 9 lotes de arroz, los cuales estaban ambientados en dos zonas según la productividad
medida por monitores de rendimientos de años anteriores, una zona de alta y una de baja productividad.
En cada zona se realizaron diferentes tratamientos de fertilización nitrogenada y se dejó un área sin
fertilizar a fin de generar productividades contrastantes que puedan ser observadas a través deimágenes satelitales. Cada tratamiento fue realizado en una parcela de 200 metros de largo por 60
metros de ancho. Las prácticas de manejo del cultivo fueron las habitualmente realizadas en elestablecimiento.

Figura 1: Ubicación de lotes experimentales con cultivos de arroz, Estancia Jubileo, Villaguay, Entre Ríos, Argentina.

Los ensayos se llevaron a cabo en dos campañas agrícolas, 2019/2020 y 2020/2021. Se evaluó laevolución del cultivo desde siembra a cosecha a través de índices espectrales calculados en base a
imágenes del satélite Sentinel 2B (tabla 1). En el estadio de diferenciación del ápice se realizaron cortes
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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para determinar la biomasa acumulada (MS) en tres muestras de 0,25 m2 por tratamiento. Las muestras
fueron llevadas a estufa con circulación forzada de aire hasta peso constante, pesadas y molidas para
determinar el contenido de N en la biomasa por el método de Kjeldahl.
Tabla 2. Índices de vegetación, fórmula de cálculo y bandas utilizadas correspondientes del satélite Sentinel 2B.
Índices
NDVI
RECI
GCI
RCI

Fórmula(𝐼𝑅𝐶 − 𝑅)⁄(𝐼𝑅𝐶 + 𝑅)
(𝐼𝑅𝐶 ⁄𝐵𝑜𝑟𝑑𝑒𝑅𝑜𝑗𝑜) − 1(𝐼𝑅𝐶 ⁄𝑉𝑒𝑟𝑑𝑒) − 1(𝐼𝑅𝐶 ⁄𝑅𝑜𝑗𝑜) − 1

Fórmula Sentinel-2(𝐵8 − 𝐵4)⁄(𝐵8 + 𝐵4)(𝐵8𝐴⁄𝐵5) − 1(𝐵8⁄𝐵3) − 1(𝐵8⁄𝐵4) − 1

Para evaluar el status nutricional del cultivo de arroz se calculó el índice de nutrición nitrogenada (INN),
a partir de la concentración de N y el contenido de N critico (Nc) correspondiente al valor de biomasa
determinada (MS) en cada lote y zona, según curvas de dilución del N disponible en la bibliografía (AtaUl-Karim et al., 2013).

Resultados

Se observaron diferencias contrastantes de productividad entre zonas a través del tiempo, las que
quedaron evidenciadas a través de los índices analizados (figura 2). El NDVI presentó mayores
diferencias entre zonas en los estadíos iniciales, a partir de los 20 a 25 días de emergencia. En cambio,
el RCI mostró diferencias luego de los 45-50 días de emergencia (macollaje). En ese momento el cultivo
comenzó a irrigarse, luego de una fertilización de cobertura de nitrógeno, lo que determinó una alta tasa
de crecimiento, llegando unos 15 días más tarde al estadío de diferenciación de ápice con una grancobertura. En la zona de alta productividad la cobertura fue del 93% (figura 2a) y en la zona de baja
productividad de 49% (figura 2b). EL RCI discriminó en mayor medida la diferencia productiva entre
zonas en dicho estadío, lo que le otorga una ventaja para el diagnóstico de re fertilización, dado que enese momento el cultivo aún podría obtener una alta tasa de respuesta a una fertilización nitrogenada.

Figura 2: Evolución temporal del NDVI y RCI para dos zonas de productividad diferente, la flecha indica el estadío dediferenciación de ápice. Fotografías a la derecha muestran el nivel de cobertura al estadío de diferenciación de ápice entre una
zona de alta (ZA) fertilización nitrogenada (a) y una de baja (ZB) fertilización nitrogenada (b) (Ea. Jubileo, Dpto. Villaguay, Entre
Ríos, Argentina).

Todos los índices evaluados determinaron buenas relaciones con el rendimiento (figura 3). El de mejor
ajuste fue el NDVI, aunque el RCI que tiene un ajuste levemente inferior presentó una mejor distribuciónde los valores para todo el rango de rendimiento explorado. En cuanto al nitrógeno acumulado en la
biomasa, los índices RECI y GCI, que utilizan bandas del borde rojo y verde, respectivamente, fueron
los que determinaron las relaciones con mayores ajustes (figura 3).

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Figura 3: Rendimiento y nitrógeno acumulado en la biomasa en relación al a) NDVI; b) RCI; c) GCI; d) RECI, para el cultivo de arroz
al momento de diferenciación de ápice.

Las determinaciones de la biomasa y del contenido de N en la biomasa para cada lote y zona
permitieron determinar el status nitrogenado del cultivo al estadio de diferenciación de ápice en base a
una curva de dilución de N desarrollada para variedades japónicas e indicas (Ata-Ul-Karim et al, 2013).
Los puntos correspondientes a los tratamientos testigo, se ubicaron por debajo de la curva dereferencia, debido a que su concentración de N en relación a la biomasa estuvo muy por debajo de laconcentración que permitiría maximizar el crecimiento del cultivo y alcanzar altos rendimientos. A su
vez, hubo tratamientos que se mostraron próximos, o por encima de la curva de referencia.
El índice de nutrición nitrogenada (NNI) puede calcularse en base a la curva de dilución, e indica una
adecuada nutrición del cultivo cuando alcanza un valor de 1. Un exceso relativo de N en la biomasa
acumulada daría valores mayores a 1 y condiciones de déficit de N darían valores inferiores a 1. Se
evidencia que siempre que el índice alcanzó valores 1 o superiores, el cultivo alcanzó rendimientos
mayores a 10 tn/ha (figura 4).

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aFigura 4. a) Relación entre la biomasa acumulada en arroz y la concentración de N en planta. Líneas de referencia
correspondientes al nivel de nitrógeno crítico según curvas de dilución propuestas por Ata-Ul-Karim et al. (2013); Sheeby (1998).
Niveles debajo del Nc = situaciones de deficiencia, Niveles encima del Nc = situaciones de suficiencia. b) Relación entre el
rendimiento obtenido y el Índice de Suficiencia de Nitrógeno (NNI).

Conclusiones

Los índices de vegetación estimados mediante imágenes satelitales permitieron obtener relaciones
entre la acumulación de N en la planta y el rendimiento del cultivo. Las zonas con mayor contenido denitrógeno acumulado en la biomasa al estadío de diferenciación de ápice determinaron mayores
rendimientos. Por ende, el estado nutricional del cultivo mediante el índice de nutrición nitrogenado(INN) fue un buen estimador del rendimiento en diferenciación del ápice para el cultivo de arroz.

Agradecimientos

Agradecemos a Estancia Jubileo por su colaboración para llevar adelante este trabajo. El mismo fue
financiado con fondos de Fundación PROARROZ y del Proyecto I177 del INTA

Referencias

Ata-Ul-Karim, S., Yao, X., Liu, X., Cao, W. & Zhu, Y. (2013) Development of critical nitrogen dilution curve of Japonica rice inYangtze River Reaches. Field Crops Research, https://doi.org/10.1016/j.fcr.2013.03.012

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Delegido, J.; Verrelst, J.; Alonso, L. & Moreno, J. (2011). Evaluation of sentinel-2 red-edge bands for empirical estimation of green
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Melchiori, R.J.; Hill, S; Hill, E; Orcellet, J.M.; Rodriguez, H. (2020). Desarrollo de tecnologías de agricultura de precisión enarroz. https://www.researchgate.net/publication/343386508_PROARROZ_-_INFORME_INTA_Parana.
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yield maps. In Proceedings of the 5th International Conference on Precision Agriculture, Bloomington, Minnesota, USA, pp. 114. American Society of Agronomy
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implications for high-yielding rice (Oryza sativa L.) cultivars in the tropics. Field Crops Research, https://doi.org/10.1016/S03784290(98)00105-1
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Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Experiencias en agricultura de precisión y ajustes de dosis
de insumos en maíz en zonas de alta producción en el
sudeste de Córdoba
Martín Andrés Lucero1; Rafael Naville2; Cecilia Cerliani2
Cátedra de Terapéutica Vegetal, Departamento de Biología Agrícola, UNRC,Río Cuarto Córdoba,
Argentina.; 2Cátedra de Cereales, Departamento de Producción Vegetal, UNRC, Río Cuarto Córdoba,
Argentina.
1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
La brecha de rendimiento nacional de maíz es de aproximadamente 9.5 t ha La disponibilidad derecursos varia espacialmente y entre las diferentes decisiones de manejo que se requieren tomar sobre
el cultivo de maíz, son de suma importancia la densidad de siembra y la fertilización nitrogenada. El
objetivo de este trabajo fue el de evaluar la conveniencia económica y productiva de la dosis variable
de insumos ajustando la densidad de siembra y dosis de fertilizante nitrogenado por ambientes en el
sudeste de Córdoba. Para esto se realizaron en distintos lotes ensayos de interacción nitrógeno x
densidad, ensayos de densidad de semilla y siembras variables por ambientes. Para el análisis de datos
se utilizaron los software Qgis y Geoda. Para el “Lote1” la interacción NxD se encontró una DOA
de110449 sem.ha-1 y 351 Kg de N.ha-1 mientras que la DOE fue de 101984 sem.ha-1 y 318 Kg N.ha-1
respectivamente. La dosificación variable de semillas en el “Lote 2” arrojó un beneficio de entre U$S
0.1 y U$S 7.ha-1 según ambiente si se lo compara con la dosis fija. La implementación de manejo sitio
específico de semilla presentó un beneficio económico entre U$S 40.ha-1 y U$S 146.ha-1 segúnambiente si se lo compara con el manejo uniforme. Se concluye que existe variabilidad ambiental quejustifica económicamente el manejo sitio-específico de los lotes del sudeste de Córdoba como así
también se remarca la importancia de generar información empírica por parte del productor para ajustar
la dosificación de los mismos.
Palabras clave.
Densidad, maíz, dosificación, nitrógeno, variabilidad

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La brecha de rendimiento nacional de maíz es de aproximadamente 9.5 t ha-1 (Espósito et al., 2012,
BCR, 2021). Cabe destacar que la diferencia entre rendimientos potenciales y reales pueden reducirse
modificando ciertas acciones (Andrade, 2011).La producción del maíz es particularmente sensible a lavariación en la población de plantas (Cirilo, 2002).La respuesta del rendimiento a la densidad es de tipoóptimo, encontrando en su máximo al óptimo agronómico (DOA) y su magnitud depende de la oferta
de recursos (Cerliani y Espósito, 2015). La densidad óptima agronómica es aquella densidad que
posibilita maximizar el rendimiento en grano. Esta se modifica sensiblemente a través de los ambientes
respondiendo a las variaciones en la oferta de recursos para el crecimiento (Cirilo, 2002).Los suelos
característicos del sur de Córdoba presentan una gran variabilidad espacial con respecto a su
capacidad productiva, por ello es necesario ajustar la densidad de siembra para cada sector
homogéneo dentro de cada lote de producción haciendo con ello un manejo sitio específico del cultivo(Cerliani, 2019).En ausencia de limitaciones en la disponibilidad hídrica u otros nutrientes, ladisponibilidad de nitrógeno (N) será el factor que limite la expresión del rendimiento máximo que elcultivo puede alcanzar (Maddonni et al., 2003) . La relación entre el rendimiento y la fertilización
nitrogenada es de tipo óptima análoga a la dependiente de la densidad de siembra, elevando elrendimiento a medida que se agrega N hasta cierto punto que se torna máximo (Cerliani y Espòsito,2015). La disponibilidad de los recursos varia espacialmente (Espòsito, 2013). Es por ello que se ha
incrementado el uso de la agricultura de precisión en Argentina (Espòsito, 2013).Por lo antes expuesto,
entre las diferentes decisiones de manejo que se requieren tomar sobre el cultivo de maíz, son de suma
importancia la densidad de siembra y la fertilización nitrogenada, las cuales interaccionan en la
producción final a cosechar de la siguiente manera: al aumentar la densidad de siembra es necesario
incrementar la oferta de N, para acompañar el incremento poblacional (Cerliani y Espòsito , 2015). Es
de suma importancia llevar a cabo un análisis de la relación de precios entre el valor de los insumos
requeridos y el valor del producto por unidad de superficie, a partir de los cuales se obtienen óptimos
económicos, para el caso de la densidad (DOES) y para el nitrógeno (DOEN) cuyos valores son
menores a los obtenidos en la optimización agronómica (Espòsito, 2013)

Objetivos
Los objetivos para la campaña 2020-2021 en la cual se ejecutaron trabajos exploratorios de agricultura
por ambientes y de ajuste de dosis de insumos en maíz fueron los siguientes:
A. Ajustar la densidad de siembra de los híbridos más utilizados en la región combinada con elajuste de fertilización nitrogenada.
B. Adecuar la densidad óptima de siembra según la productividad de cada ambiente.
C. Realizar un análisis económico de la implementación de manejo sitio específico de densidad desemillas en maíz.

Materiales y métodos
En la campaña 2020-2021 se realizaron distintas experiencias de ajuste de dosis de insumos en maízcomo así también de ambientaciones y manejo sitio-especifico de insumos en cuatro lotes deproducción ubicados al sudeste de la provincia de Córdoba, próximos a la localidad de Alejo Ledesma.
Las precipitaciones del área de estudio durante la campaña 2020-21 fueron inferiores al promedio
histórico para el período comprendido entre los meses de Agosto a Diciembre mientras que entre Eneroy Febrero se registraron precipitaciones muy por arriba del promedio histórico.. Para cumplir con el
objetivo “A” se realizaron ensayos de densidad de siembra (68000, 88000, 108000 y 128000 sem ha-1)
y dosis de nitrógeno (0, 120 y 290 kg ha-1 de urea) sin previa ambientación.
Los análisis estadísticos y la obtención de los modelos polinomiales de segundo orden se llevaron acabo mediante el software “Geoda”. La obtención de las dosis optimas agronómicas y económicas se
obtuvieron derivando la función de producción en función del N (dosis de nitrógeno en kg ha-1) y de laMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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D (densidad de semilla en sem ha-1). Se consideró un precio del maiz de U$S 0.152/kg, un costo desemilla de U$S 0.002125/semilla y un costo del kilo de nitrogeno de U$S 0.8 utilizando como fuente ala urea.
Para el objetivo “B” se realizó una ambientación del “Lote 2” a partir de distintas capas de información,
se realizó un ensayo de evaluación de densidades crecientes ( 68000, 88000, 108000 y 128000 semha-1).Para el análisis estadístico se utilizó el software “Geoda” previo procesamiento en “QGis”. Los
valores económicos considerados fueron los mismos que para el objetivo “A”. Se comparó el resultado
económico del manejo variable con respecto al uniforme.
A los fines de lograr el objetivo “C” se seleccionó el “Lote 3”, el cual se ambientó y se realizó dosificación
variable de semilla y posteriormente se compararon los resultados económicos con una dosificación desemillas uniforme (poner el valor de la densidad fija), se emplearon los híbridos DK 7270 y DK 7220 yla densidad se determinó mediante la plataforma “Cultivio” de Dekalb.

Resultados
Objetivo “A”:
El modelo polinomial ajustado que explicó el rendimiento a partir de la densidad de semilla y el
notrogéno ofrecido fué el siguiente:
𝑅𝑡o = − 25558.6 + 177.797 ∗ 𝑁 + 0.150383 ∗ 𝐷 − 0.271613 ∗ 𝑁 2 − 0.000000917139 ∗ 𝐷2 + 0.00015952 ∗ 𝐷𝑥𝑁 + 0.516932

Donde Rto es rendimiento, N la dosis de N y D la densidad de siembra.

Las densidades óptimas agronómicas y económicas se observan en las tablas 1 y 2
Tablas 1 y 2: Dosis óptima agronómica (DOA) y dósis óptima económica (DOE) obtenidas según la regresión.

DOA

DOE

Densidad (sem/ha)

110449101984

Kg N/ha351

318

Rendimiento (Kg/ha)

14993

14478

Objetivo “B”:
En base a dos mapas de rendimiento y tres de NDVI se obtuvo una ambientación con dos ambientes
en el lote AP (alta producción) y BP (Baja Producción)
Los modelos ajustados para cada ambiente fueron los siguientes:
AP:

𝑅𝑡𝑜 = 7748.26 + 0.0850461 ∗ 𝐷 − 0.0000003573427 ∗ 𝐷2

BP:

𝑅𝑡𝑜 = 9651.02 + 0.0575673 ∗ 𝐷 − 0.0000002432293 ∗ 𝐷2

SIN ZONAS:

𝑅𝑡𝑜 = 8442.2 + 0.0763401 ∗ 𝐷 − 0.000000329473 ∗ 𝐷2

A partir de las ecuaciones obtenidas, se calcularon las dosis óptimas agronómicas y económicas como puede
observarse en la tabla 3.
Tabla 3: Densidades óptimas agronómicas y económicas según ambientes y con manejo uniforme.

Tipo

Sup (has)Sup (%)

DOAS

DOES

AP

85.27

69

118998

99437

BP

32.53

31

11834089601

Uniforme

122.8

115852

94636

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Se analizó el beneficio que hubiese obtenido el productor para este lote en particular ante el hipotético
caso de haber implementado la ambientación propuesta y de haber contado con las dosis obtenidas
empíricamente. Los mismos se muestran en la tabla 4.
Tabla 4: Análisis económico comparativo entre manejo sitio especifico con dosis de semilla ajustadas mediante ensayos y dosis
comúnmente utilizadas por el productor.
Análisis diferencial con respecto a la dosis del productor

AP

BP

Dosis Semilla Productor (DSP)

88000

88000

DOES del análisis estadístico

99437

89601

Rendimiento DSP

12465

12833

Rendimiento DOES

12672

12856

Diferencial de rendimiento (Kg/ha)

-207

-23

Diferencial de semillas

11437

1601

Diferencial de Costo (U$S/ha)

24.3

3.4

Diferencial de ingreso (U$S/ha)

-31.4

-3.5

Diferencial de beneficio entre DSP y DOES (U$S/ha)

-7.1

-0.1

Objetivo “C”
En el “Lote 3” se identificaron 3 ambientes productivos. En la Tabla 5 se presenta el análísis económico
de los resultados obtenidos.
Tabla 5: Análisis económico y productivo de los resultados obtenidos en la campaña 2020-2021 para el “Lote 3”
ManejoDensidad Fija

Densidad Variable

Comparativo

Parámetro
Superficie (has)Rendimiento (Kg/ha)
Ingreso (U$S/ha)
Semillas/ha
Costo semillas (U$S/ha)
Costo- ingreso
Rendimiento (Kg/ha)
Ingreso (U$S)
Cantidad de semillas/ha
Costo de semillas (U$S/ha)
Costo-Ingreso
Diferencias C-I

AP Oeste32
12300.00
1870
88000
187
1683
12590.00
1914
90000
191
1722
40

BP Centro
6711910.00
1810
88000
187
1623
12260.00
1864
76000
162
1702
79

AP Este511480.00
1745
88000
187
1558
12470.00
1895
90000
191
1704
146

Conclusiones-Existe variabilidad ambiental en la zona productiva en la cual se encuentran los lotes en estudio.
-Se encontró que la variabilidad intra lote se explica en forma importante por las características detextura de suelo, influencia de napa y capacidad de retención hídrica. Estás características son puestas
en evidencia a través de mapas de conductividad eléctrica.
-La realización de ensayos por parte del productor permiten tener una información empírica ajustada ala realidad del ambiente en el cual está trabajando.
-La dosificación variable de insumos dentro de cada ambiente trae aparejado un beneficio económico
cuya magnitud puede variar dependiendo de diversos factores como por ejemplo la relación de precios
insumo:producto de cada año en particular.
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Referencias

ANDRADE, 2011. La tecnología y la producción agrícola. El pasado y los actuales desafíos. 2 ed. EEA Balcarce, Centro
Regional Buenos Aires Sur: Ediciones INTA.
BCR, 2021. Bolsa de comercio de rosario. Estimaciones de producción. En:
https://www.bcr.com.ar/es/mercados/gea/estimaciones-nacionales-de-produccion/estimaciones [Último acceso: Septiembre2021].Buenos Aires.
CERLIANI., C. Y ESPÓSITO, G., 2015. Importancia de la interacción nitrógeno:densidad en la dosificación de N para
incrementar la EUN del maíz. Rio cuarto; Córdoba, UNIRIO, p. 548
CERLIANI, C., 2019. Relación entre el número de granos y la tasa de crecimiento por planta de maíz y sus implicancias sobre
la densidad óptima agronómica - Tesis de Magister. Rio Cuarto: UNIRIOCIRILO, A. G., 2002. Rendimiento del cultivo de maíz. Manejo de la Densidad y Distancia entre Surcos en Maíz. idiaXXI, pp.
128-133ESPOSITO, G., BALBOA, G., CERLIANI, C., BALBOA, R., & CASTILLO, C. (2012). Rendimiento potencial de maíz en Rio
Cuarto (Córdoba - Argentina). Reunión Internacional de Riego. 3. 2012 10 30-31, 30 y 31 de octubre de 2012. Manfredi,
Córdoba. AR.
ESPÓSITO, G. P., 2013. Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo
econométrico mixto espacial (MEME). Córdoba: s.n
MADDONNI, G.A.; RUIZ, R. A., VILLARIÑO, P.; GARCÍA DE SALAMONE, I. ( 2003). Fertilización en los cultivos para grano.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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“Estación móvil de balance de energía para evaluar productos de satélite
y reanálisis como alternativa de cálculo de la evapotranspiración en vid”
Dalmasso, Julieta1; Montoya, Marcos1,2; Ferrari, F1; Rivas, Raúl3,4,5; Facundo, Carmona3
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Luján de Cuyo, Mendoza, Argentina.
Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza, Argentina.
3
Instituto de Hidrología de Llanuras, “Dr. Eduardo J. Usunoff” (UNCPBA – CIC – Municipalidad deAzul) – Pinto 399 (B7000), Tandil, Buenos Aires, Argentina.
4
Comisión de Investigaciones Científicas (CIC), Buenos Aires, Argentina.
5
Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), Buenos Aires, Argentina.
1

2

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
Actualmente hay una carencia de sistemas de monitoreo rápidos, efectivos y prácticos que puedan
entregarnos información del estado hídrico real del viñedo. En este trabajo se utilizan datos
meteorológicos y de balance de energía registrados sobre un cultivo de Vid para evaluar laevapotranspiración obtenida desde productos de satélite/reanálisis de libre acceso. En una parcela decultivo de vid Vitis vinífera cv Malbec, ubicada dentro del predio del INTA EEA Mendoza, se instaló laestación móvil de BE+. Se registraron datos de radiación de onda corta y larga durante dos años, entre
los meses de noviembre de 2019 hasta noviembre de 2021 e imágenes de satélite. Los datos de
MERRA 2 proveen información meteorológica histórica que combinada con imágenes de la serie
Landsat y Sentinel (para la estimación de Kc); son una herramienta de utilidad para estimar el procesode evapotranspiración en parcelas de regadío. Los resultados de la evapotranspiración, utilizando elmodelo de Penman Monteith con el Kc obtenido por Sentinel-Landsat, comparado con los datos deterreno muestran un error (para el período diciembre - abril) del orden de 0.8 mm d-1.

Palabras clave. Balance radiativo, MERRA2, NDVI, evapotranspiración, sentinel, landsat.

Dosis variable y eficiencia de uso de fosforo en trigo en el
centro oeste bonaerense
Perez, G.1*; Estelrrich, C.4; Melion, D.2; Zanettini, J.L.3

Agencia de Extensión Rural INTA Bolívar; 2 Agencia de Extensión Rural INTA Bragado; 3 Agencia deExtensión Rural INTA 25 de Mayo. 4Chacra Experimental Bellocq MDA

1* Olascoaga 70, (6550) Bolívar, Prov. de Buenos Aires,
perez.gonzalo@inta.gob.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
ResumenPara el centro oeste bonaerense, la variabilidad espacial de los contenidos de P Bray 1 está fuertementeasociada a la variabilidad topográfica y a la productividad de los cultivos, presentando las zonas demayor productividad menores contenidos de fosforo (P). El objetivo de este trabajo fue determinar lainteracción entre zonas de manejo, niveles de fertilización con P, y eficiencia de uso de P (EUP). Se
realizaron experimentos en 7 lotes de producción del centro oeste de la provincia de Buenos Aires.
Dentro de cada lote se delimitaron zonas de manejo (ZM) de alta y baja productividad (AP y BP). En
cada sitio y ZM se realizó un muestreo de suelos en la capa de 0-20 cm y se determinó pH agua,
carbono orgánico, fosforo extractable. Dentro de cada ZM se instalaron 3 dosis de P: 0, 15 y 30 kg P
ha-1. En 5 de los lotes evaluados, el efecto de la interacción entre dosis de P y ZM no fue significativo,
con un incremento medio de rendimiento al agregado de P de 626 kg ha-1. Esta respuesta estuvo
asociada a sitios con un valor medio de P Bray 1 de 13,7 mg kg-1. En 6 de las localidades evaluadas
existieron diferencias significativas en la EUP entre zonas de manejo, siendo las ZM AP las de mayor
EUP con un valor medio de 38 kggrano kgP-1, en comparación con las ZM de BP, con un valor medio de
16 kggrano kgP-1 justificando el uso de dosis diferente de P.

Palabras clave. Zonas de manejo, Agricultura de precisión, Suelos Hapludoles.

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Introducción
El fósforo (P) es uno de los nutrientes más importantes para la producción del cultivo de trigo. Presenta
umbrales críticos superiores a los de soja y maíz, obteniendo respuestas con valores de P-Bray 1 en lacapa de 0-20 cm por debajo de los 19 mg kg-1 (Sucunza, et. al., 2018). Los niveles de P-Bray 1 ensuelos del centro oeste de la provincia de Buenos Aires se encuentran en rangos que van desde 10 a
20 mg kg-1, por lo tanto es esperable encontrar respuestas al agregado de P en el cultivo de trigo (Sainz
Rozas et. al., 2020).
Los suelos de la región pampeana presentan alta variabilidad espacial en el contenido de P-Bray 1,
muestreado en la capa de 0-20 cm (Simon et. al., 2013, Alesso et. al., 2012). Para la región del centro
oeste bonaerense, con suelos agrícolas en su mayoría Hapludoles típicos y énticos, la variabilidad
espacial de los contenidos de P Bray 1 está fuertemente asociada a la variabilidad topográfica y a laproductividad de los cultivos, presentando las zonas de mayor productividad menores contenidos de P
Bray 1 (Perez y Diaz Zorita, 2018).
El objetivo de este trabajo fue determinar la interacción entre zonas de manejo, niveles de fertilización
con P, y eficiencia de uso de fósforo (EUP), en lotes del centro oeste bonaerense.

Materiales y métodos
Se realizaron experimentos en 7 lotes de producción del centro oeste de la provincia de Buenos Aires:25 de Mayo en la campaña 2018-19 y 2019-20 (25dM1 y 25dM2), Bellocq en la campaña 2018-19 y
2019-20 (Bell1 y Bell2), Bolívar en la campaña 2018-19 y 2019-20 (Bol1 y Bol2) y Bragado en la
campaña 2018-2019 (Bra1). Dentro de cada lote se delimitaron zonas de manejo (ZM) de alta y baja
productividad (AP y BP), utilizado mapas de topografía e índice verde (NDVI, Eq. 1) de cultivos
anteriores. :(1)

NDVI = (IR − R)/(IR + R)
Dónde: IR= reflectancia en la banda infrarroja y R= reflectancia en la banda roja.

En cada lote y ZM se realizó un muestreo de suelos en la capa de 0-20 cm para determinar pH agua
(1:2,5), carbono orgánico (CO, g kg-1) y fosforo extractable (P-Bray 1, mg kg-1). El mismo se realizó
recolectando 25 submuestras aleatorizadas dentro de cada ZM. Dentro de cada ZM se instalaron 3
dosis de fosforo: 0, 15 y 30 kg P ha-1, utilizando como fuente fosfato monoamónico (N:12, P2O5:52),
aplicado a la siembra e incorporado en la línea del surco, en un diseño de bloques completamente
aleatorizados con 3 repeticiones. Las parcelas fueron sembradas en siembra directa, con una superficie
promedio de 15 m2. En madurez fisiológica se realizó la cosecha de las mismas en forma manual, conposterior trilla y corrección de los resultados a humedad de recibo para el cálculo de rendimiento (kgha-1). La EUP se calculó a partir de la siguiente ecuación (Eq. 2):
Eq 2- EUP (kggrano kgP-1) = (RendimientomaxP(kg ha-1) – Rendimientotestigo(kg ha-1))/ Dosis P(kg ha-1)
Donde RendimientomaxP es el rendimiento de la parcela de máximo rendimiento fertilizado con P dentro
de cada bloque, Rendimientotestigo es la parcela dentro del bloque sin fertilizante P, y Dosis P es la dosis
del tratamiento fertilizado con P. El análisis de los rendimientos y EUP se realizó utilizando la
metodología propuesta por Peralta et. al. (2021), a partir de modelos lineales mixtos, utilizando paracada lote la dosis de P y ZM como efectos fijos, y el bloque como efecto aleatorio, dentro de cada ZM.
Se utilizó el paquete estadístico de MLGM de Infostat (Di Rienzo et. al., 2019).
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Resultados y discusión
Los valores de pH variaron entre 7,3 y 5,5, con un valor medio de 6. Los valores de CO variaron entre
27,4 g kg -1 y 8,7 g kg -1, con un valor medio de 15,8 g kg -1, ubicándose en general los mayores valores
en las ZM de AP. Los valores de P-Bray 1, variaron entre 26,8 mg kg-1 y 6 mg kg-1 con un valor mediode 15,2 mg kg-1 (Tabla 1).
Tabla 1. Propiedades de suelo de los sitios evaluados, medidos en la capa de 0-20 cm: pH agua (1:2,5), carbono orgánico (CO, gkg-1), fosforo extractable (P-Bray 1, mg kg-1).
pH aguaCO(1:2,5)(g kg )

(mg kg-1)

25dM1 AP

5,5

14,4

6,0

25dM1 BP

5,5

10,9

16,2

25dM2 AP

5,9

17,4

12,2

25dM2 BP

5,8

12,2

19,3

Bra1 AP

5,9

10,9

12,1

Bra1 BP

6,0

10,9

19,5

Bol1 AP

5,8

27,4

7,3

Bol1 BP

5,9

13,1

11,6

Bell2 AP

6,4

18,6

13,9

Bell2 BP

6,0

21,5

21,2

Bol2 AP

6,4

16,9

23,0

Bol2 BP

5,6

8,7

26,8

Bell1 AP

7,3

17,7

11,4

Bell1BP

6,3

20,1

12,2

Media

6,0

15,8

15,2

Max

7,3

27,4

26,8

Min

5,5

8,7

6,0

Localidad

P-Bray 1-1

En 5 de los lotes evaluados, el efecto de la interacción entre dosis de P y ZM no fue significativo. Esto
significa que el efecto de la dosis de P sobre el rendimiento fue similar en ambas ZM. En Bell1 y Bol2,
hubo interacción entre dosis de P y ZM, en ambos caso existió respuesta a la dosis de P en ZM de AP
y no se encontró respuesta significativa al agregado de P en ZM de BP. Los sitios Bol 2 AP y Bell1 AP
mostraron solamente respuestas significativas entre Testigo y la dosis de P30 con un incremento mediode 876 kg ha-1. En los sitios Bol1 y 25dM1 las dosis de P30 y P15 no se diferenciaron entre sí, pero sila dosis de P15 se diferenció del testigo con incremento medio de rendimiento de 484 kg ha -1. En elsitio Bell2 los tratamientos P30 y P15 se diferenciaron del testigo, con un incremento medio de 1555 kg
ha-1. En el sitio 25dM2 los tratamientos P30 y P15 no se diferenciaron entre sí, pero solamente P30 sediferenció del testigo, con un incremento de 426 kg ha-1. El sitio Bra1 mostro diferencias entre todos lostratamientos, siendo P15 el de mayor rendimiento, con una diferencia entre P30 y testigo de 676 kg ha1. Bol2 BP y Bell 1 BP, no presentaron respuesta significativa al agregado de P, esto pudo deberse azonas elevadas del relieve con baja capacidad de retención hídrica y que fueron afectadas por bajas
precipitaciones durante el desarrollo del cultivo (Tabla 2).
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En sitios con respuesta al agregado de P, se obtuvo un incremento medio de rendimiento de 626 kg ha1. Esta respuesta estuvo asociada a sitios con un valor medio de P Bray 1 de 13,7 mg kg-1. Esto es
esperable debido a que están por debajo de valores críticos reportados para el cultivo de trigo de 19
mg kg-1 (Sucunza, et. al., 2018).
Tabla 2. Valores de probabilidad (p-valor) para la interacción entre dosis de fosforo (P) y zonas de manejo (ZM) de alta productividad(AP) y baja productividad (BP), y rendimiento de trigo (kg ha-1), para los tratamientos de fertilización con fosforo (P), evaluados en 7
lotes de producción del centro oeste bonaerense. Letras diferentes indican diferencias estadísticamente significativas al 5%.

Localidad

Dosis de P * ZM

ZM

Dosis de P
015

p-valor30

Rendimiento (kg ha )
-1

25dM1

Ns

0,00024031 b4370 a4078 ab25dM2

Ns

0,00014209 b4525 ab4635 aBra1

Ns

0,00015404 c6733 a6080 bBol1

Ns

0,00053964 b4593 a4433 ab

Bell2

Ns

ns

6573 b7646 a7809 a3817 b3982 b4600 a

2802

3290

2689

2007 b2319 b2976 a

1366

1348

1330

Bell1 AP
Bell1 BPBol2 AP

0,012

0,0001

Bol2 BPUna forma de definir la dosis de P a aplicar en cada sitio es a partir de la EUP, en combinación con el
precio del grano de trigo, el valor del fertilizante fosforado y los costos de aplicación y comercialización.
En 6 de las localidades evaluadas existieron diferencias significativas en la EUP entre zonas de manejo,
siendo las ZM AP las de mayor EUP con un valor medio de 38 kggrano kgP-1, en comparación con las ZM
de BP, con un valor medio de 16 kggrano kgP-1 (Tabla 3). Estos resultados justificarían el uso de dosis
diferentes de P en estos sitios. Resultados similares fueron reportados por Peralta et. al. (2021), enlotes del sudoeste de Buenos Aires, en el cultivo de soja.
Tabla 3. Valores de probabilidad (p-valor) y eficiencia de uso de fosforo (EUP, kggrano kgP-1), evaluadas en 7 lotes de producción delcentro oeste bonaerense. Letras diferentes indican diferencias estadísticamente significativas.

Localidad

EUP (kggrano kgP-1)
p-valor

AP

BP

25dM1

0,01

25a

3b

25dM2

0,07

49a

18b

Bra1

0,06

56a

37b

Bol1

0,03

36a

15a

Bell2

ns

54

53

Bell1

0,1

30a

19b

Bol2

0,04

32a

8b

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Conclusiones
En lotes del centro oeste bonaerense la respuesta a dosis crecientes de P en el cultivo de trigo es
independiente de la ZM y se relaciona más con características propias de cada sitio, entre ellas losniveles de P-Bray 1 en la capa 0-20 cm. Sin embargo, en la mayoría de los sitios, se observó diferentes
EUP entre ZM, lo que justificaría dosis distintas de este nutriente.

Agradecimientos
Al Proyecto Estructural PE I177 de “Agricultura de Precisión y Mecanización Agrícola” y PE –I011 “Intensificación Sustentable de la Agricultura en la Región Pampeana” de INTA por el aporte derecursos para la implementación de estos ensayos.

Referencias

Alesso, CA; MA Pilatti; SC Imhoff & M Grilli. (2012). Variabilidad espacial de atributos químicos y físicos en un suelo de la
pampa llana santafesina. Ciencia del suelo 30:85-93.
Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat (2019). Centro de Transferencia
InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar
Peralta, R. N., Trueba, M., Wyngaard, N., Córdoba, M., & Salleses, L. (2021). Agricultura de precisión: dosis variable de fósforo
en soja (Glycine max (L.) Merr.). Ciencia del Suelo, 39(1).
Pérez, G., & Díaz-Zorita, M. (2018). Variabilidad sitio-específico de respuestas de maíz y de soja a la fertilización con fósforo
según fechas de siembra. Informaciones Agronómicas de Hispanoamérica. IH 31.
Sainz Rozas, H., Eyherabide, M., Larrea, G., Martínez Cuesta, N., Angelini, H., Reussi Calvo, N., & Wyngaard, N. (2020).
Relevamiento y determinación de propiedades químicas en suelos de aptitud agrícola de la región pampeana. Área deinvestigación y desarrollo tecnológico, 8(9), 12.
Simon, M; NR Peralta & JL Costa. (2013). Relationship between apparent electrical conductivity with soil properties andnutrients. Ciencia del suelo 31:45-55.
Sucunza, F. A., Boem, F. H. G., Garcia, F. O., Boxler, M., & Rubio, G. (2018). Long-term phosphorus fertilization of wheat,soybean and maize on Mollisols: Soil test trends, critical levels and balances. European journal of agronomy, 96, 87-95.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Evaluación de dos sistemas de ruedas tapadoras en eldesarrollo vegetativo y rendimiento en maíz y girasol.
Larrieu, L1. VH, Merani. DA, Ferro1. F, Guilino1. JM, Vazquez1. AL, Giambelluca1. E.I,
Pereira S1, Tourn2. P, Platz2. M, Mur1.
larrieuluciano@gmail.com, victor.merani@agro.ulp.edu.ar, daniel.ferro@agro.unlp.edu.ar,fguilino_33@hotmail.com juanmvaz@hotmail.com, giambellucalau@gmail.com,
pereiraestebanivan@gmail.com, tourn.santiago@gmail.com, pedroplatz@gmail.com,
matilde_mur@hotmail.com.
1

CISSAF FCAyF UNLP, La Plata, Buenos aires, Argentina. 2: Mecanización Agrícola, FCA BalcarceUNMdP, Ruta 226 Km 73,5, Balcarce, Buenos Aires, Argentina.

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Resumen. La siembra de los cultivos mono grano es compleja y su objetivo es garantizar una excelente
uniformidad en la distribución de semillas tanto espacialmente como en profundidad. Ello permitirá que
el tiempo transcurrido para emerger es el mínimo para el conjunto de la población. Los distintos tiempos
de emergencia originan diferencias de crecimiento entre plantas, generando individuos dominantes ydominados. Los individuos dominados sufren una reducción del rendimiento que no es compensada
por la mayor producción de las plantas dominantes. En este trabajo se evaluaron el efecto dos sistemas
de tapado de surco en el desarrollo vegetativo y rendimiento en maíz y girasol. El sistema de tapado
FF tuvo mayor rendimiento respecto del TC. Sin embargo, no se encontraron diferencias significativas
entre tratamientos posiblemente por las excelentes condiciones ambientales durante el crecimiento ylas características de lo híbridos utilizados.

Palabras clave. Individuos dominantes, individuos dominados, uniformidad.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción y antecedentes
La siembra de los cultivos mono grano es compleja e implica numerosos factores entre los cuales sedestaca un correcto funcionamiento del tren de siembra. El efecto de la calidad de siembra sobre losrendimientos del cultivo ha sido cuantificado por numerosos autores. Sin embargo, la bibliografía nopresenta un criterio uniforme sobre su impacto (Pozzolo et al., 2020). Se define una buena siembra
como aquella donde la diferencia entre la cantidad de plantas posibles de obtener y las emergidas es
mínima, la separación entre ellas es uniforme y el tiempo transcurrido para emerger es el mínimo parael conjunto de la población. En este sentido, los distintos tiempos de emergencia originan diferencias
de crecimiento entre plantas, generando individuos dominantes y dominados. Los individuos dominados
sufren una reducción del rendimiento que no es compensada por la mayor producción de las plantas
dominantes (Maroni et al., 2004)
Numerosos investigadores trabajaron en el funcionamiento de la sembradora y su efecto sobre lacalidad de la siembra. Pozzolo et al. (2020) reportaron que cuatro de las seis sembradoras evaluadas
en su trabajo tuvieron resultados no significativos en la uniformidad de siembra a diferentes velocidades.
La mayoría de los autores trabajaron en componentes específicos del tren de siembra y no ensembradoras completas.
Los sistemas abre-surcos de doble disco pueden generar paredes laterales compactas en el surco desiembra, lo cual dificulta el crecimiento de las raíces germinales (Agnes., 2015). Este autor trabajó sobre
el efecto de la presencia de ruedas compactadoras en siembra directa y labranza convencional a
diferentes velocidades determinando que la presencia de este órgano en el tren de siembra mejoró laeficiencia de plantación. Por su parte, Maroni et al. (2004), trabajaron sobre el efecto de ruedas
contactadoras sobre la temporalidad y uniformidad de la emergencia de plantas de maíz, determinando
que el uso de las ruedas contactadoras produjo poblaciones de mayor tamaño pero que no difieren
estadísticamente de la siembra efectuada sin las mismas.
La presión que ejercen las ruedas cubridoras–compactadoras del tren de siembra también puede tenerinjerencia en el establecimiento del cultivo de maíz. Prado et al. (2001) evaluando la velocidad de
emergencia del cultivo de maíz, en un suelo labrado, encuentran que ésta variable se correlaciona
directamente con cargas crecientes entre 0 y 15 kgf de las ruedas cubridoras–compactadoras.
Otros investigadores estudiaron la relación entre la uniformidad de siembra y el rendimiento del cultivo.
D’ Amico et al. (2011), Liu et al. (2004) y Valentinuz et al. (2007) no encontraron respuesta en el
rendimiento asociada a la distribución espacial en la línea de siembra. Esto posiblemente pueda
deberse a que el maíz presenta cierta plasticidad que le permite ajustar el crecimiento vegetativo yreproductivo cuando la distancia entre plantas en la hilera no es uniforme (Valentinuz, 2007).
Hoy en día en el mercado se pueden encontrar sistemas novedosos de tapado y sellado del surco. El
sistema FurrowForce® de Precision Planting® consiste en dos ruedas estrelladas anguladas que
producen una remoción del suelo de varios centímetros de espesor seguidas por ruedas compactadoras
que producen el sellado el surco. El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto del FurrowForce® en
dos profundidades de trabajo en comparación con un sistema de tapado convencional sobre lavelocidad de crecimiento y el rendimiento en maíz y girasol.

Materiales y Métodos
El ensayo se realizó entre los meses diciembre 2020 y abril 2021 en la localidad de Balcarce (Buenos
Aires) en el establecimiento “El Volcán” en un suelo Argiudol Típico, serie Mar del Plata. Se utilizó una
sembradora prototipo para siembra directa dotada con sistema neumático de dosificación vSet® con
vDrive®, control de carga surco a surco con DeltaForce® sistema SmartFirmer® de contactación de lasemilla y sistema de tapado ForrowForce®, todo diseñado y fabricado por Presicion Planting®. El
distanciamiento entre líneas de maíz y girasol fue de 0,52 m. Se utilizaron los híbridos KM
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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3916/GLStack de KWS y densidad de 70.000 semillas/ha para maíz, y SYN 3970 CL de Syngenta ydensidad de 60.000 semillas/ha para girasol. La siembra de maíz se hizo sobre rastrojo de girasol y lasiembra de girasol se realizó sobre rastrojo de maíz. El diseño experimental fue de bloques al azar con
tres repeticiones y los tratamientos fueron de tapado convencional (TC); FurrowForce a la misma
profundidad de la semilla (FF) y FurrowForce más profundo que la semilla (FF2). El ensayo se realizó
a una velocidad de 7 km h-1. Para el seguimiento de los cultivos se realizaron muestreos en cuatro
fechas posteriores a la siembra: 20 dds (días después de siembra), 27 dds, 38 dds y 50 dds. Se
contabilizó el número de hojas/planta emergida en una distancia lineal de 6 m de surco representativo,para determinar, el estado fenológico. Adicionalmente, se cuantificó el rendimiento en grano para cadatratamiento a fin de ciclo.

Resultados
1) Primera fecha de muestreo
En la primera fecha de muestreo se puede observar en el maíz que, si bien los porcentajes de desarrollode hojas son similares, TC posee un mayor porcentaje de desarrollo (V2) frente a FF y FF2, los cuales
tienen mayor porcentaje de plantas en emergencia (VE). Contrariamente, en el girasol se observa que
los tratamientos FF y FF2 tienen mayores porcentajes de plantas en V1 respecto de TC.

Figura N°1: Porcentaje de numero de hojas en maíz y girasol a 20 dds. Donde: FF Furrowforce a igual profundidad; FF2
Furrowforce más profundo y TC: Tapado convencional. V1,5: una hoja y media desarrollada. V2: dos hojas. V3: tres hojas y V4:
cuatro hojas desarrolladas.

2) Segunda fecha de muestreo
En la segunda fecha de muestreo se puede en maíz un porcentaje igual de hojas en V3 para los tres
tratamientos. Sin embargo, en FF posee mayor homegenidad en el desarrollo de sus hojas, teniendo
casi su totalidad en estadíos mas avanzados (V2,5 y V3). En contraposición TC y FF2 todavia presentan
altos porcentajes en V2. En el caso del girasol, el tratamiento TC posee las plantas en estadios mas
atrasados respecto de FF y FF2. Se puede observar que si bien en FF todavía existe un porcentaje deplantas en VE también tiene un pequeño porcenaje en V4 respecto de FF2 y TC.

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Figura N°2: Porcentaje de numero de hojas en maíz y girasol a 27 dds. Donde FF: Furrowforce a igual profundidad; FF2
Furrowforce más profundo y TC: Tapado convencional. V1,5 una hoja y media desarrollada; V2 dos hojas; V3: tres hojas y V4
cuatro hojas desarrolladas.

3) Tercera fecha de muestreo
En la fecha tres de muestreo para maíz se observa que tanto FF y FF2 se encuentran retrasados
respecto de TC teniendo en este ultimo caso mayor porcentaje en V4. Para el caso de girasol se pueden
observar porcentajes de hojas similares en los tres tratamientos exisitiendo un pequeño porcentaje enestadíos más atrasados en FF y FF2.

Figura N°3: Porcentaje de numero de hojas en maíz y girasol a 38 dds. Donde FF: Furrowforce a igual profundidad; FF2
Furrowforce más profundo y TC: Tapado convencional. V1,5 una hoja y media desarrollada; V2 dos hojas; V3: tres hojas y V4
cuatro hojas; V6 seis hojas desarrolladas.

4) Cuarta fecha de muestreo
En la ultima fecha de muestreo se observa estadíos más avanzados en TC, teniendo un porcentaje
considerablemente mayor de hojas en V6,5 y V7 respecto de los otros tratamientos. En contraposición
en girasol se observa mayor desarrollo en los tratamientos FF y FF2 respecto de TC.

Figura N°4: Porcentaje de numero de hojas en maíz y girasol a 50 dds. Donde FF: Furrowforce a igual profundidad; FF2
Furrowforce más profundo y TC: Tapado convencional. V5 cinco hojas desarrolladas; V6 seis hojas; V3: tres hojas y V4 cuatro
hojas; V6 seis hojas; V12 doce hojas; V13 trece hojas y V15 quince hojas desarrolladas.

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5) Rendimientos
Tanto en maíz y girasol se observa que el tratamiento FF2 obtuvo el mayor rendimiento seguido por
FF. Sin embargo, en ningún caso se observaron diferencias significativas entre los tres tratamientos.

Análisis y discusión
Los resultados de este trabajo son similares a los reportados por D’ Amico et al. (2011), Liu et al. (2004)
y Valentinuz et al. (2007) quienes no encontraron respuesta en el rendimiento asociada a la distribución
espacial en la línea de siembra. Valentinuz. (2007) atribuye la falta de respuesta al diferentecomportamiento de los híbridos en situaciones de competencia o uso de recursos en diferentes
situaciones ambientales.
En las condiciones del ensayo, si bien no se observan diferencias estadísticas significativas en losparámetros evaluados si podemos apreciar que los tratamientos con FF poseen una ventaja en
rendimiento por sobre la tapadora convencional. La falta de diferencias significativas puede a deberse
que las condiciones climáticas durante este ensayo fueron muy buenas y la fertilidad de los lotes era
excelente y que sumado a híbridos de buena calidad permite que no se observen diferencias en losrendimientos.

Conclusión
El efecto de la calidad de la siembra puede generar individuos dominantes y dominados repercutiendo
finalmente en el rendimiento. El sistema de ruedas tapadoras FurrowForce® produce una remoción desuelo alrededor de la semilla. En el cultivo de maíz se encontraron individuos con mayor número dehojas con las ruedas de tapado convencional. En cambio, en el cultivo de girasol el sistema
FurrowForce® en sus dos profundidades arrojaron individuos con mayor desarrollo. Sin embargo, en
ninguno de los dos cultivos se encontraron diferencias significativas en el rendimiento.

Agradecimientos
El trabajo se realizó con aporte del PEi177 de INTA, Precision Planting, KWS, Syngenta y Est El Volcan.

Referencias

D´Amico J., O. Tesouro, A. Romito, D. Paredes & M. Roba. (2011) Desuniforrmidad de distribución espacial: Caracterización desu impacto sobre el rendimiento del cultivo de maíz. Rev. Fac. Agron. 110 (1): 50-62.
Liu W., M. Tollenaar, G. Stewar & W.Deen.2004a. Within-row plant spacing variability does not affect corn yield. Agron. J. 96:
275-280.
Maroni, J. R., Fernández Asenjo, C., Repetto, L., Gargicevich, A., & González, C. (2004). Efectos de la utilización de ruedas
contactadoras sobre la uniformidad y velocidad de emergencia del maíz.
Prado, R.M.; J.M. Torres; G.M. Roque; O. Coan. (2001). Semente de milho sob compressão do solo e profundidade desemeadura: Influência no índice de velocidade de emergencia.Scientia Agrária 2(1):45-49.
Valentinuz, O. (2007). Maíz: uniformidad de plantas y tolerancia al estrés. En
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Sistema neumático de control de carga. Incidencia sobre launiformidad temporal y el rendimiento de cultivos de Maíz yGirasol.
Mur M.1, Tourn S.2, Platz P.2, Larrieu L.1, Ferro D.A.1, Guilino F.D.1, Vázquez J.M.1,
Giambelluca A.L.1, Pereira E.I.1, Merani V.H.1
matilde.mur@agro.unlp.edu.ar, tourn.santiago@gmail.com, pedroplatz@gmail.com,
larrieuluciano@gmail.com, daniel.ferro@agro.unlp.edu.ar, fguilino_33@hotmail.com
juanmvaz@hotmail.com, giambellucalau@gmail.com, pereiraestebanivan@gmail.com,
victor.merani@agro.ulp.edu.ar 1 CISSAF FCAyF UNLP, La Plata, Buenos aires, Argentina. 2:
Mecanización Agrícola, FCA Balcarce-UNMdP, Ruta 226 Km 73,5, Balcarce, Buenos Aires, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La operación de siembra es uno de los puntos más importantes en la definición delpotencial de rendimiento de los cultivos agrícolas. La carga aplicada al cuerpo de siembra afecta
directamente la uniformidad de la emergencia, siendo un problema agronómico que comúnmente no
se analiza. El objetivo del trabajo fue evaluar el impacto de un sistema neumático de control de carga(DeltaForce®) sobre la uniformidad de emergencia y el rendimiento de cultivos de maíz y girasol. El
ensayo se realizó en Balcarce sobre un suelo Argiudol Típico de la Serie Mar del Plata. Se utilizó una
máquina sembradora prototipo para siembra directa dotada con sistema neumático de control decarga surco a surco DeltaForce®. La siembra del cultivo de maíz (70.000 semillas/ha) se realizó sobre
rastrojo de girasol y la de girasol (60.000 semillas/ha) sobre rastrojo de maíz. El diseño experimental
fue de bloques al azar con tres repeticiones y los tratamientos diferentes configuraciones fijas decontacto rueda/suelo del sistema de carga DeltaForce®: contacto suelo 50% (50), contacto suelo 70%(70), contacto suelo 100% (100) y contacto suelo 100% + sobre carga (100s). Se evaluó la
uniformidad de emergencia en cuatro fechas posteriores a la siembra: 20 dds (días después desiembra), 27 dds, 38 dds y 50 dds y el rendimiento en grano. La mayor sobrecarga sobre el tren desiembra provocó una mayor heterogeneidad en la profundidad efectiva de siembra que se vió
reflejada en la uniformidad temporal de emergencia, pero no así en los rendimientos.
Palabras clave. Copiado del terreno, contacto rueda/suelo, profundidad efectiva, emergencia

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Introducción y antecedentes
La operación de siembra es uno de los puntos críticos más importantes en la definición del potencial
de rendimiento de todos los cultivos agrícolas. Una adecuada labor de siembra se define comoaquella donde la diferencia entre la cantidad de plantas posibles de obtener y las emergidas es
mínima, la separación entre ellas es uniforme y el tiempo transcurrido para emerger es el mínimo parael conjunto de la población (Maroni et al., 2004). En los planteos productivos actuales el logro de lascondiciones adecuadas para permitir una emergencia rápida y pareja resulta un aspecto crítico. Un
problema básico asociado con la siembra directa es la ubicación de la semilla bajo el residuo delcultivo anterior y alcanzar un firme contacto semilla-suelo (D’Amico et al., 2014). En este sentido,
existen dos aspectos importantes a considerar en los trenes de siembra. Ellos son su posibilidad dedesplazarse en sentido vertical a fin de poder copiar correctamente las irregularidades que presente
la superficie del suelo y paralelamente, mantener una carga suficiente sobre el cuerpo de siembrapara poder alcanzar la profundidad de trabajo deseada (Vélez et al., 2014). Bragachini et al., (2012)encontraron que la profundidad de siembra afectó en mayor medida el rendimiento del cultivo yrecomiendan optimizar el sistema de copiado de la sembradora para mejorar la uniformidad y de esta
manera la implantación. Actualmente el mercado ofrece equipos con sistemas estabilizadores delcuerpo de siembra cuyo propósito es el controlar las oscilaciones del cuerpo sembrador, y al mismo
tiempo, ejercer una presión constante sobre los distintos terrenos a sembrar. Esto garantizaría que el
depósito de las semillas en el fondo del surco se realice homogéneamente en distancia y profundidad.
La carga/fuerza aplicada al cuerpo de siembra de la sembradora impacta directamente sobre launiformidad de la emergencia, siendo este un problema agronómico que comúnmente no se analiza ala hora de evaluar una siembra. Cuando la carga aplicada coincide con las condiciones del campo, la
profundidad de siembra es consistente y correcta. Una carga deficiente sobre el cuerpo hace que la
profundidad de siembra sea inferior a la deseada, pudiéndose colocar las semillas en suelo seco con
dificultades para captar agua y nutrientes, creando plantas con raíces poco desarrolladas. Por elcontrario, el exceso de carga puede provocar compactación de las paredes laterales del surco,
creando un entorno desfavorable para que las plantas puedan acceder al agua y los nutrientes. Vélez
et al., (2014) encontraron que el sistema de copiado neumático mejoró de la calidad de siembra en
cuanto a uniformidad de la profundidad y el rendimiento fue considerablemente superior al obtenido
con el sistema de resorte. Sin embargo, el tratamiento con exceso en la presión sobre los cuerpos desiembra mostró una significativa diferencia negativa en el rendimiento obtenido, pudiendo deberse ala mayor compactación o fratachado del surco, dejando algunas plantas en condiciones menos
favorables para la emergencia. El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el impacto de unsistema neumático de control de carga (DeltaForce®) con diferentes porcentajes de contacto
rueda/suelo sobre la uniformidad de emergencia y el rendimiento de cultivos de maíz y girasol.

Materiales y métodos
El ensayo se realizó en el establecimiento “El Volcán” ubicado en el partido de Balcarce, provincia de
Buenos Aires, sobre un suelo Argiudol Típico de la Serie Mar del Plata, entre los meses de diciembre2020 y abril 2021. Se utilizó una máquina sembradora prototipo para siembra directa dotada consistema hidráulico de control de carga automático surco a surco DeltaForce®, diseñado y fabricado
por la empresa Precision Planting®. Se utilizaron los híbridos KM 3916/GLStack de KWS y densidad
de 70.000 semillas/ha para maíz, y SYN 3970 CL de Syngenta y densidad de 60.000 semillas/ha paragirasol. La siembra del cultivo de maíz se realizó sobre rastrojo de girasol y la de girasol sobre
rastrojo de maíz. El distanciamiento entre líneas para ambos cultivos fue de 0,52 m. El diseño
experimental fue de bloques al azar con tres repeticiones y los tratamientos diferentes

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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configuraciones fijas de contacto1 rueda/suelo del sistema de carga DeltaForce®: contacto suelo 50%(50), contacto suelo 70% (70), contacto suelo 100% (100) y contacto suelo 100% + sobre carga(100s). El ensayo se realizó sobre parcelas de 9 m x 50 m, a una velocidad de 7 km h-1. Se evaluó la
uniformidad de emergencia en cuatro fechas posteriores a la siembra: 20 dds (días después desiembra), 27 dds, 38 dds y 50 dds en ambos cultivos. En cada fecha se contabilizó el número dehojas/planta emergida en una distancia lineal de 6 m de surco por cada tratamiento. Adicionalmente,
se determinó el rendimiento en grano para cada tratamiento al momento de su cosecha.

Resultados y discusión
Uniformidad temporal
Cultivo de Maíz
En el análisis general del cultivo de maíz en sus primeras etapas de crecimiento según los diferentes
porcentajes de carga aplicados (Figura 1), no se encontraron diferencias significativas entre
tratamientos para cada fecha de valoración. Inicialmente se observa con el tratamiento 100s una
mayor proporción de plantas en estado más avanzado (V1,5), que se mantiene hasta los 38 días
después de la siembra (mayor proporción de plantas en estado V4) pero no así a los 50 dds.
Pareciera ser el tratamiento con sobrecarga el más heterogéneo en el crecimiento de la población,
existiendo gran proporción de plantas en diferente estado vegetativo en cada fecha. Un
comportamiento similar, pero con una tendencia menos marcada, se puede apreciar con el
tratamiento de menor carga. Esto puede deberse a una profundidad de siembra efectiva poco
uniforme cuando se aplica tanto un exceso de carga como una carga deficiente sobre el tren desiembra. Contrariamente, el tratamiento de contacto rueda/suelo 100% sugiere ser el más uniforme
en el crecimiento, manteniendo este comportamiento en las cuatro fechas de muestreo.

Figura 1. Estado fenológico del cultivo de maíz a los 20 dds (días después de la siembra), 27 dds, 38 dds y 50 dds según
tratamientos del sistema de carga DeltaForce®: 50 (contacto suelo 50%); 70 (contacto suelo 70%), 100 (contacto suelo 100%) y
100s (contacto suelo 100% + sobre carga). Los resultados están expresados de acuerdo a la proporción de plantas encontradas enlas distintas fases. VE: emergencia; V1, V2, V3 a V(n) donde n representa la formación de la última hoja.

1%Contacto: porcentaje de tiempo que el brazo de la rueda niveladora está en contacto con el tope indicando que losdoble discos están formando el surco a la profundidad configurada
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Cultivo de Girasol
En relación al cultivo de Girasol, y a diferencia del Maíz, el tratamiento de menor contacto (50)presentó en todas las fechas la mayor proporción de plantas en estados más avanzados, encomparación a los demás tratamientos. Esto puede estar relacionado a las condiciones del lote conabundante rastrojo al momento de la siembra y a una menor profundidad efectiva de las semillas
lograda con el menor porcentaje de tiempo que el brazo de la rueda niveladora está en contacto con
el tope. Un análisis similar se podría hacer a los 38 dds, donde los tratamientos 100 y 100s presentan
la mayor heterogeneidad en el desarrollo del cultivo producto de una baja uniformidad en la
profundidad de siembra, contrariamente a los tratamientos de menor carga.

Figura 2. Estado fenológico del cultivo de Girasol a los 20 dds (días después de la siembra), 27 dds y 38 dds según tratamientosdel sistema de carga DeltaForce®: 50 (contacto suelo 50%); 70 (contacto suelo 70%), 100 (contacto suelo 100%) y 100s (contacto
suelo 100% + sobre carga). Los resultados están expresados de acuerdo a la proporción de plantas encontradas en las distintas
fases. VE: emergencia; V1, V2, V3 a V(n) donde n representa el número de hojas verdaderas de longitud superior a 4 cm.

Rendimiento
En las figuras 3 y 4 se observan los rendimientos de los cultivos de Maíz y Girasol respectivamente,para los distintos tratamientos.
En lo que refiere Maíz, los valores se correlacionan en parte con los resultados analizados en la
uniformidad temporal. Si bien las diferencias no son significativas, la tendencia que se muestra es una
disminución de las toneladas/ha cuando se aplica una sobrecarga al tren de siembra. Este
comportamiento puede deberse a la mayor compactación del surco producto del exceso de carga,
dejando algunas plantas en condiciones menos favorables para la emergencia (Vélez et al., 2014).
Distinto fue lo que se consiguió en rendimiento de Girasol, donde los tratamientos de mayor
porcentaje de carga, 100 y 100s, lograron los mayores rendimientos, aunque las diferencias no fueron
significativas. El comportamiento de los tratamientos 50 y 70 no fue el esperado, ya que la mayor
uniformidad temporal observada hasta los 38 dds no se correspondió con mayores rendimientos. Los
resultados difieren de lo citado por Bragachini et al., (2012) quienes encontraron que la uniformidaden la profundidad de siembra afecta en mayor medida el rendimiento del cultivo. Las buenas
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condiciones climáticas durante el ciclo del cultivo junto con la elección de un híbrido de excelente
calidad permitieron que las diferencias en la uniformidad temporal observadas al inicio del ciclo sedisuelvan y no interfieran en la potencialidad de rendimiento del híbrido.

Figura 3. Rendimiento del cultivo de Maíz (t/ha) según
tratamientos de control de carga: 50 (contacto suelo50%); 70 (contacto suelo 70%), 100 (contacto suelo100%) y 100s (contacto suelo 100% + sobre carga).
Letras iguales en las columnas indican diferencias no
significativas (p≤0,05) entre tratamientos según el Testde Tukey.

Figura 4. Rendimiento del cultivo de Girasol (t/ha)
según tratamientos de control de carga: 50 (contacto
suelo 50%); 70 (contacto suelo 70%), 100 (contacto
suelo 100%) y 100s (contacto suelo 100% + sobrecarga). Letras iguales en las columnas indicandiferencias no significativas (p≤0,05) entre tratamientos
según el Test de Tukey.

Conclusiones
La mayor sobrecarga sobre el tren de siembra provocó una mayor heterogeneidad en la profundidad
efectiva de siembra que se vió reflejada en la uniformidad temporal de emergencia en ambos cultivos.
Aunque los volúmenes de residuo sobre la superficie de suelo no fueron iguales para los dos cultivos,
las condiciones ambientales favorables en las cuales se realizó el ensayo junto con la calidad de loshíbridos utilizados, permitieron que las diferencias encontradas inicialmente se diluyan y se exprese elpotencial de rendimiento en cada cultivo. Para futuras investigaciones, se debería realizar este
estudio en distintos escenarios y bajo condiciones limitantes de recursos para visualizar elcomportamiento del sistema neumático de carga y compararlo con uno convencional.

Agradecimientos
El trabajo se pudo realizar gracias a la ayuda económica del PEi177 de INTA, Precision Planting,
KWS, Syngenta y el Establecimiento “El Volcán”.

Referencias
Bragachini M., Méndez A., Scaramuzza F., Vélez J. & D. Villarroel. (2012). Impacto de la velocidad y la profundidad de siembra
sobre uniformidad en la emergencia y distribución de plantas en maíz. EEA INTA Manfredi.
https://inta.gob.ar/sites/default/files/script-tmp-inta-impacto_velocidad_y_profundidad_de_siembra_en_ma.pdf Último
acceso: febrero 2022.
D’Amico J.P., Tesouro M.O., Roba M.A. & Romito A. (2014). Nuevo dispositivo para sembradoras: Facón, un sistema de carga
constante. AgroUNS, Año XI, Nº 21.
Maroni J., Fernández Asenjo C. & Dalla Marta M. (2004). Prestaciones de un dosificador neumático para la siembra monogranode semillas de girasol. Revista de Investigaciones de la Facultad de Ciencias Agrarias. Universidad Nacional de Rosario. Año
IV. Nº 5: 99 – 104.
Vélez J., Méndez A., Villarroel D., Scaramuzza F. & Bragachini M. (2014). Evaluación de sistema de copiado del terreno con
carga constante neumático respecto al tradicional resorte convencional en paralelogramo de sembradora de grano grueso
argentina. Red Agricultura de Precisión - INTA EEA Manfredi. https://inta.gob.ar/sites/default/files/script-tmpinta__evaluacin_del_sistema_de_copiado_del_terreno_co.pdf Último acceso: febrero 2022.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Relación entre la materia orgánica y rendimiento a escala de lote
Vázquez1,3, J.M., M. Muñoz 2, L. Vargas2, S.O. Filipini2, S.M. Zabala2.
Departamento de Tecnología, Universidad Nacional de Luján, Argentina. 2 Departamento de Ciencias
Básicas, Universidad Nacional de Luján, Argentina. 3Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales,
Universidad Nacional de La Plata.

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Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La materia orgánica del suelo condiciona el rendimiento de los cultivos pero hay pocos
estudios sobre la existencia de contenidos de materia orgánica críticos, por arriba de los cuales ya no
se encuentra respuesta del cultivo. El uso de tecnologías de agricultura de precisión como sensoresópticos de materia orgánica del suelo y monitores de rendimiento, permite contar con mapas para
cuantificar la relación entre estos parámetros dentro de los lotes agrícolas con el objeto de guiarpracticas de manejo sitio especifico. En un lote en un paisaje de cordones arenosos ondulados de la
Subregión Pampa Arenosa, se obtuvieron mapas de materia orgánica estimada por reflectancia,
rendimiento de un cultivo de maíz, elevación del terreno y un mapa de materia orgánica medida por
oxidación húmeda a partir de un muestreo en grilla, todos procesados con el software QGIS3. Con el
software R, se analizó la relación entre distintos parámetros por regresión, encontrando un R2 deNagelkerke de 0,27 entre la materia orgánica por reflectancia y el rendimiento de maíz y un R2 deNagelkerke de 0,46 cuando la materia orgánica se mide por oxidación húmeda. El R2 entre laelevación del terreno y el rendimiento fue de 0,39, lo que se explica en parte por un R 2 de 0,26 entre
materia orgánica y elevación. El rendimiento presenta una relación lineal positiva con la materiaorgánica, hasta un contenido de 2,76 % y luego presenta un plateau, sin embargo esta relación se ve
distorsionada en las zonas más bajas del terreno expuestas condiciones de anegamiento
ocasionales, por lo que no sería recomendable tomar decisiones de manejo solo en función delcontenido de materia orgánica.
Palabras clave., reflectancia, contenido crítico de materia orgánica, relieve.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
Se ha demostrado que la materia orgánica afecta positivamente a diferentes funciones del suelo, pero
pocos estudios han analizado la relación con el rendimiento de los cultivos, en parte porque su
contenido está influenciado por distintos factores como clima, relieve y textura (Weil & Magdoff, 2004).
Janzen (1992), encontró que la productividad de los cultivos aumenta con el contenido de carbonoorgánico de los primeros 15 cm del suelo hasta un umbral crítico de 2% (3,6% materia orgánica), parasuelos de Alberta, Canada. Oldfield et al., (2019), en un metanálisis a partir de datos de 29 países,encontraron que mayores concentraciones de materia orgánica del suelo se asocian con mayores
rendimientos de los cultivos de trigo y maíz, hasta una concentración de 3,5% de materia orgánica.
En la Región Pampeana Semiárida se encontraron resultados similares para el cultivo de trigo con un
nivel crítico de 3% de materia orgánica (Díaz Zorita et al., 1999). Krull et al. (2004), sostiene que estos
contenidos críticos de materia orgánica varían según el tipo de suelo y clima de la región. Relevar estas
relaciones a escala de lote permitiría realizar un manejo sitio especifico de la materia orgánica delsuelo pero para este fin se necesita que los métodos para generar los mapas sean sencillos, precisos
y rápidos (Ladoni et al., 2010). Los mapas de suelo disponibles en la actualidad, difícilmente puedan
ser utilizados para tomar decisiones de manejo de suelos debido a una pobre resolución espacial,falta de consistencia y altos costos de actualización, siendo la medición de la reflectancia en el
espectro de la luz visible e infrarrojo cercano un método alternativo para relevar el contenido demateria orgánica del suelo de forma sencilla, a bajo costo y con una alta densidad de datos (Stevens
et al., 2013). El uso de sensores de reflectancia montados en los abresurcos de las sembradoras
permite generar mapas de contenido de materia orgánica del suelo Conway et al. (2019), Lund &Maxton (2019) y Vázquez et al. (2020), que junto con los mapas de rendimiento generados durante lacosecha mecánica de los cultivos permitiría analizar la relación de estos dos parámetros dentro delotes de producción agrícola. El objetivo de este trabajo fue comparar distintas alternativas para
cuantificar la relación entre la materia orgánica del suelo y el rendimiento de los cultivos a escala delote

Materiales y métodos
El relevamiento se llevó a cabo en un predio de 56 hectáreas (550 x 1030 m), en la localidad deBragado (35°07′00″S 60°30′00″O), en un paisaje de cordones arenosos ondulados de la Subregión
Pampa Arenosa (Salazar et al., 1980). El predio era manejado en siembra directa con una rotación
maíz, soja de primera, trigo y soja de segunda.
La materia orgánica del suelo fue estimada mediante sensores de reflectancia SmartFirmer de laempresa Precision Planting, que miden en longitudes de onda del rango del visible e infrarrojo
cercano (Conway et al., 2019), a partir de la radiación que emite el mismo sensor en los abresurcos
de una sembradora. Todos los datos fueron georreferenciados con el GPS del tractor que contaba
con corrección diferencial. Con el cultivo emergido, se realizó un muestreo en grilla. Para definir lasdimensiones de las celdas de la grilla, se adoptó el criterio de que la distancia entre las muestras sea
entre un tercio y un medio del rango de un semivariograma, generado a partir de información previa
sobre la variabilidad espacial del lote, como imágenes satelitales o mapas de rendimiento (Oliver,2010), aunque en este caso se tomó como referencia el semivariograma generado con los datos demateria orgánica obtenidos con el sensor de reflectancia. El ajuste de la grilla a las dimensiones dellote muestreado se llevó a cabo con la aplicación SoilSampler para dispositivos móviles, que es lamisma que se utilizó para localizar los puntos de muestreo en el terreno y georreferenciarlos. Paraque la localización de los puntos en el terreno resultara precisa, se utilizó un receptor GNSS de doble
frecuencia. Al mismo tiempo, los puntos de muestreo se registraron en archivos de formato rinex parasu corrección en postproceso. El contenido de materia orgánica de las muestras se determinó por elmétodo de Walkley & Black (1934), de acuerdo con la norma IRAM-SAGyP 29571-3 (2011).
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A partir de un mapa de rendimiento obtenido después del muestreo se obtuvieron registros derendimiento de maíz y elevación del terreno, georreferenciados con el GPS de la cosechadora que
contaba con corrección diferencial. Para las coordenadas cada punto donde se tomaron muestras desuelo, se definió un área de radio de 15 metros donde se calcularon las medias materia orgánica
estimada por reflectancia, elevación del terreno y rendimiento de maíz, con el software QGIS 3. Se
analizó la relación entre los cuatro parámetros con el software estadístico R.

Resultados y discusión
A partir del análisis de la relación entre la materia orgánica medida por oxidación húmeda y elrendimiento del cultivo de maíz, se encontró que una función lineal plateau presenta un R2 deNagelkerke de 0,46. El umbral a partil del cual no habría respuesta al rendimiento se encontró en 2,54
% de materia orgánica. El mismo análisis realizado con la materia orgánica estimada por reflectancia
presentó un R2 de Nagelkerke de 0,27, encontrando el nivel crítico en 2,76% de materia orgánica.

Figura 1 Grafico de dispersión entre la materia orgánica medida por oxidación húmeda y el rendimiento de maíz, con el trazado dela función lineal plateau de mejor ajuste.

Figura 2 Grafico de dispersión entre la materia orgánica estimada por reflexión y el rendimiento de maíz, con el trazado de la
función lineal plateau de mejor ajuste.

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La relación entre el contenido de materia orgánica y la elevación del terreno (figura 3), presenta un
coeficiente de determinación de 0,26, por lo que plantea el interrogante de en qué medida condicionacada uno de estos parámetros al rendimiento del cultivo. Particularmente para el suelo donde serealizó el relevamiento, que se encuentra en un paisaje de cordones arenosos ondulados de la
Subregión Pampa Arenosa, donde las zonas más elevadas que presentan valores más bajos demateria orgánica, se asocian a una menor capacidad de almacenamiento de agua para los cultivos.

Figura 3 Grafico de dispersión entre la elevación del terreno y la materia orgánica medida por oxidación húmeda

Dada la relación inversa entre la elevación del terreno y el contenido de materia orgánica, sería
esperable la ocurrencia de valores más bajos de rendimiento en las zonas de mayor elevación delterreno, sin embargo esto solo ocurre en parte. La relación entre estos dos últimos parámetros (figura4), presenta un coeficiente de determinación R2 de 0,39. La mayoría de los puntos que se encuentran
entre 69 y 70 metros de elevación, presentan rendimientos superiores a las 12 tn/ha, reduciéndose
marcadamente por fuera de ese rango. La reducción del rendimiento por debajo de los 69 metros deelevación coincide con áreas deprimidas que presentan problemas de anegamiento ocasionales.

Figura 4 Grafico de dispersión entre la elevación del terreno y el rendimiento de maíz.

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Estos puntos que presentan menores rendimientos por debajo de los 69 metros de elevación, estánseñalados en rojo en la figura 1, son justamente algunos de los que se apartan de la función lineal
plateau.

Conclusiones
La posibilidad de relevar la relación entre el contenido de materia orgánica de los suelos y elrendimiento de los cultivos dentro de lotes de producción agrícola, permite orientar practicas demanejo sitio especifico para un uso reducir insumos, aumentar la productividad de los cultivos. El
ajuste de las prácticas de manejo a cada ambiente, como la definición de dosis variable de insumos,
no debe realizarse en función de un solo parámetro como el contenido de materia orgánica, sinanalizar previamente que otros parámetros condicionan la productividad de los cultivos en cada zonaproductiva.

Referencias

Conway, L.S., Kitchen, N.R., Sudduth, K.A., Myers, D.B., Lindsey, A.J., & Carter, P.R. (2019). Planting Depth and Soil Series
Effect on In-Furrow Soil Sensor Performance. En Sudduth, K.A., Kitchen, N.R., Veum, K.S. (Eds.), 5th Global Workshop on
Proximal Soil Sensing Proceedings. www.pss2019.org
Díaz-Zorita, M., Buschiazzo, D. E., & Peinemann, N. (1999). Soil organic matter and wheat productivity in the semiarid Argentine
Pampas. Agronomy Journal, 91(2), 276-279.
IRAM-SAGyP 29571-3. 2011. Norma IRAM-SAGyP 29571-3. (2011). Determinación de materia orgánica en suelos. Parte 3—
Determinación de carbono orgánico oxidable por mezcla oxidante fuerte y digestión en tubo de ensayo. IRAM.
Ladoni, M., Bahrami, H.A., Alavipanah, S.K., & Norouzi, A.A. (2010). Estimating soil organic carbon from soil reflectance: areview. Precision Agriculture, 11(1), 82-99.
Lund, E., & Maxton, C. Comparing Organic Matter Estimations Using Two Farm Implement Mounted Proximal Sensing
Technologies. PSS 2019, 35.
Oldfield, E.E., Bradford, M.A., & Wood, S.A. (2019). Global meta-analysis of the relationship between soil organic matter andcrop yields. Soil, 5(1), 15-32.
Oliver, M.A. (2010). Geostatistical Applications for Precision Agriculture. Springer.
Salazar, J.C., Moscatelli, G.N., Cuenca, M.A., Ferrao, R.F., Godagnone, R.E., Grimberg, H.L., & Sánchez, J.M. (1980). Carta desuelos de la provincia de Buenos Aires, Argentina. 1: 500.000. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Buenos
Aires, Argentina, 505.
Stevens, A., Nocita, M., Tóth, G., Montanarella, L., & Van Wesemael, B. (2013). Prediction of soil organic carbon at theEuropean scale by visible and near infrared reflectance spectroscopy. PloS one, 8(6), e66409.

Vázquez, J.M., Muñoz, M.H., Filipini, O.S., Guecaimburu, J.M., Zabala, S.M., Reposo, G.P., Vargas,
S.L., Martinez, M., Rojo, V., Navone, J.A. (2020). Estimación de la variabilidad espacial de la materiaorgánica del suelo mediante sensores de reflectancia. XXVII Congreso Argentino de la Ciencia delSuelo, 13 al 16 octubre de 2020, Corrientes.
Walkley, A., & Black, I.A. (1934). An examination of the degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed
modification of the chromic acid titration method. Soil Science, 37(1), 29–38.
Weil, R. R., & Magdoff, F. (2004). Significance of soil organic matter to soil quality and health. In: Soil organic matter insustainable agriculture, Magdoff, F. & Weil, R. R.(Eds). 1-43. CRC Press.

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Combinación optimizada de población de plantas yfertilización con fósforo y nitrógeno en maíz en Las
Lajitas (Salta)
FLORES POZZI, Lisandro.
MARINCIONI, Gustavo.
PICCO, Natalia.

lflorespozzi@adecoagro.com Grupo Técnico Adecoagro (GTA), Adeco Agropecuaria S.A., Martinez,
Buenos Aires, Argentina
gmarincioni@adecoagro.com Grupo Tecnología, Adeco Agropecuaria S.A., Martinez, Buenos Aires,
Argentina
npicco@adecoagro.com Grupo Tecnología, Adeco Agropecuaria S.A., Martinez, Buenos Aires,
Argentina

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

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Resumen
La producción de maíz en Salta, Argentina, ha tomado relevancia los últimos años. La información
empírica a nivel productivo es incipiente y se necesitan modelos agronómicos para alcanzar resultados
económicos y ambientales sustentables.
Se llevó a cabo un ensayo en un lote en Las Lajitas, combinando densidades de semillas, fertilización
fosforada y nitrogenada a la siembra, para el híbrido DOW 510 PW PLUS, en tres ambientes deproductividad. La campaña se desarrolló favorablemente para el cultivo, con bajas precipitaciones, pero
lejos de estreses hídricos y térmicos, además de una adecuada amplitud térmica, radiación y humedad
relativa.
Los rendimientos fueron superiores a los 8.000 kg/ha en el ambiente de alta productividad, y menoresa 7.000 kg/ha en los ambientes de media y baja. Sin embargo, las respuestas a la fertilización y mayores
poblaciones de plantas se encontraron en estos últimos, mientras que el ambiente de alta sólo encontró
respuesta económicamente viable en una dosis mínima de fósforo. El óptimo económico para losambientes restrictivos fue de 55.825 plantas por hectárea, con 100 kg de MAP y 100 litros de UAN por
hectárea, lo que sugiere la necesidad de ensayar mayores niveles de fertilidad. El ambiente de alta
productividad presentó valores de fertilidad inicial significativamente mayores a los demás ambientes,
lo que puede ser la razón de una respuesta indiferente al agregado de fertilizantes. Su óptimo
económico fue el planteo conservador de menor población de plantas y sin fertilización nitrogenada.
Palabras clave. Zea mays, maíz tardío, modelos agronómicos, fertilización fosforada, fertilización
nitrogenada, densidad de plantas, población de plantas, Las Lajitas.

Introducción
En Las Lajitas, Salta, actualmente no se cuenta con suficiente información validada respecto demodelos agronómicos sobre densidades, materiales, y manejo nutricional para la producción de maíz.
Sobre los suelos agrícolas en la región, se advierten cambios texturales abruptos; el suelo puede
pasar de texturas franco-arcillosas, con arcillas no expandibles, a texturas con presencia de arcillasmontmorillonitas dentro de un mismo lote (Nadir, A., 1990). El contenido de arena también varía, al
igual que el contenido de materia orgánica, la capacidad de intercambio catiónico y el contenido debases. En general, los ambientes de baja productividad presentan contenidos de arcilla en mayor
porcentaje, pero de una naturaleza menos deseable, por su comportamiento físico-químico.
El relieve es ondulado, con pendientes de 1 a 3%, bien drenado. Las lluvias intensas se suceden
con frecuencia variable entre años. Para el presente año se presentaron lluvias menores a las normales,
pero con una distribución, frecuencia e intensidad ideal para el cultivo desarrollado.
El trabajo consistió en establecer un modelo agronómico confiable que simule el máximo rédito
económico en la planificación de un maíz tardío en Las Lajitas.

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Materiales y Métodos
Se trabajó en un lote de 179 hectáreas de un campo ubicado a 10 km de Las Lajitas, Provincia
de Salta (Figura 1).

Figura 1: Campo donde se realizó la experiencia y mapa de zonas de manejo en Lajitas (Salta, Argentina)

Se combinaron distintas poblaciones de plantas y niveles nutricionales de nitrógeno (N) y fósforo(P). Los fertilizantes utilizados fueron urea amonio nitrato –UAN- y fosfato mono amónico –MAP o
PMASe ambientó el lote previo a la siembra con imágenes satelitales históricas de Sentinel 2 (2016 a2020) como fuente de información exclusiva (imágenes de infrarrojos y NDVI en fechas de período
crítico), usando el software SMS v21.0, interpolando en cuadrículas de 10x10 metros, normalizando losdatos respecto de la media de dicho índice en cada píxel.
Se utilizó el híbrido Dow 510 PWE, sembrado alrededor del 09 de enero de 2021 y cosechado
el 06 de julio de 2021, a una distancia entre hileras de 52,5 cm, y con una densidad objetivo a nivel lotede 50 mil plantas por hectárea. El rendimiento promedio del lote fue de 6.852 kg/ha.
Se utilizó un modelo en cuadrículas de 28 m por 40 m. El cruce de fertilización con UAN para elensayo se realizó de manera dirigida, sin prescripción, a través de la labor de chorreado (figura 2). La
fertilización se ubicó en la siembra, para el caso de MAP, y durante los primeros estadíos vegetativosdel cultivo para el caso del nitrógeno, mediante chorreado de UAN.
Al finalizar la campaña, se obtuvieron los mapas de rendimiento, los cuales fueron procesados
y limpiados desde QGIS v3.18 y Fastmapping. Con el archivo TIFF del mapa de rendimiento, se utilizó
QGIS para pasar a puntos cada pixel de la imagen y tomar esta nueva nube como la base para realizar
el cálculo de los ensayos. Se utilizó INFOSAT con el fin de hacer los análisis estadísticos.

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Figura 2: Prescripción y dosis de semillas/MAP/UAN sobre los ambientes definidos y en los ensayos.

Resultados
El modelo tuvo un ajuste de R² de 0,92. Todas las variables individuales tuvieron implicancia
significativa en el rendimiento. En tanto, las interacciones estadísticamente significativas más
importantes fueron la combinación de MAP por ambiente, UAN por ambiente, densidad por ambiente
por MAP, densidad por MAP, densidad por ambiente, densidad por UAN por MAP por ambiente, y UAN
por MAP por ambiente. Los ambientes de baja y media productividad se asemejaron entre sí en
resultado, y se diferenciaron del ambiente de alta, de acuerdo a lo resuelto desde Insfostat, donde se
encontró que las medias de los rendimientos de cada ensayo fueron similares.

Figura 3: Análisis de la varianza.

Los ambientes de baja y media productividad, aunque con medias de rendimiento distintas,
responden de manera similar ante las variables independientes estudiadas, muy diferente a lasMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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respuestas en ambiente de alta. La respuesta a la fertilización es clara en los primeros, donde se
deberían haber ensayado parcelas con niveles aún mayores de fertilización. En tanto, para el ambientede alta, la fertilización no incrementó los rendimientos respecto del testigo, más allá de un efecto
significativo de 50 kg/ha de MAP, posiblemente ejerciendo un papel arrancador determinante para elcultivo. Además, respuestas a fertilización nitrogenada fueron poco claras, y la propuesta de mayor
fertilización sumando ambos macronutrientes sólo promedió los rendimientos.
Los ambientes de baja y media productividad acusan gran deficiencia en sus niveles de N y P,
en tanto que el ambiente de alta posee 9 veces más unidades de fósforo y 40% más de nitratos.
Proporcionalmente, la fertilización aumenta los niveles nutricionales mucho más en los suelos más
restrictivos que los de productividad mayor. Cuando el balance hídrico y térmico son favorables y no
inciden como factor de merma de rendimiento principal, la baja fertilidad de los ambientes restrictivos
pasa a ser determinante en el rendimiento alcanzable.
Conclusiones
No se cuenta con umbrales específicos ni modelos validados para fertilización fosforada ni
nitrogenada en esta provincia, por lo que estos experimentos tienen gran carácter exploratorio. Para lasiguiente campaña se pondrán estas hipótesis a prueba, en mayores rangos de valor para estas
variables, y en fechas de siembra de diciembre, con varios materiales genéticos.
Agradecimientos
A los equipos de producción, tecnología y grupo técnico de Adecoagro por el trabajo en equipo
y la buena predisposición. Al cuerpo docente de la DISAP (Diplomatura Superior en Agricultura dePrecisión) por la apertura y horizontalidad durante el cursado académico.
Bibliografía
DI RIENZO, J.A., F. CASANOVES, M.G. BALZARINI, L. GONZALEZ, M. TABLADA y C.W.
ROBLEDO. 2015. InfoStat. Grupo InfoStat, FCA, UNC, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar.
BALZARINI, M et al.; (2017). FCA, UNC, Argentina FastMapping: software para mapeo de variabilidad
en dominios espaciales continuos. URL http://fastmapping.psi.unc.edu.ar/
Nadir, A. y T. Chafatinos. 1990. Los suelos del NOA (Salta y Jujuy), Tomos I, II y III. Universidad
Nacional de Salta.

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Diagnóstico sitio-especifico de nitrógeno en trigo mediante imágenes
visibles obtenidas con un dronJuan Martín Rompani y Agustín Pagani
Clarion, 9 de Julio, Buenos Aires, Argentina

Trabajo presentado al
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30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. La complejidad del manejo de nitrógeno (N) en cereales en regiones húmedas o depluviometría variable requiere de metodologías de diagnóstico dinámicas. El análisis de imágenes
obtenidas desde vehículos aéreos no tripulados ha ganado popularidad en los últimos años como
herramienta para el monitoreo del estado nutricional de los cultivos durante la estación de crecimiento.
Si bien se han propuesto múltiples índices de vegetación exitosos para el manejo de N en maíz y trigo,
la mayoría requiere de cámaras multiespectrales de elevado costo. En este sentido, indicadores que
puedan obtenerse mediante el procesamiento de imágenes en el rango visible a través de cámaras
convencionales podrían incrementar su grado de adopción. El objetivo de este trabajo fue evaluar eldesempeño del índice visible de resistencia atmosférica (VARI) obtenido con una cámara convencional
RGB montada en un dron como herramienta de diagnóstico de las necesidades de fertilización
nitrogenada complementaria en el cultivo de trigo. Se condujeron 16 experimentos en microparcelas defertilización nitrogenada en 2020 y 2021 con siete dosis de N (0 a 250 kg ha-1) y tres repeticiones con
un diseño en bloques completos aleatorizados en posiciones en el relieve y tipos de suelo contrastantes
dentro de lotes de producción del partido de 9 de Julio, Buenos Aires. En el estadío de fin de macollajeinicio de encañazón (Zadocks 31) se realizó un vuelo con un drone (DJI Mavic Pro) equipado con una
cámara convencional visible (RGB) y se tomaron fotografías de cada ensayo a una altura aproximadade 20 m. Las imágenes recolectadas fueron procesadas mediante un software y se calculó el VARI.
Los valores absolutos de este índice y los rendimientos de trigo de cada parcela fueron relativizados
respecto a la parcela de máximo valor para cada ensayo. Se ajustaron modelos de regresión
cuadráticos o cuadráticos-plateau para describir la relación entre el rendimiento y el VARI con la dosis
de N aplicada y modelos de regresión lineales para explicar la relación entre el rendimiento relativo y el
VARI relativo combinando ensayos de cada año. Los sitios experimentales mostraron variación en lamagnitud de la respuesta a la fertilización nitrogenada dependiendo del año y de la posición en el relieve
y tipo de suelo (entre 1036 y 4294 kg ha-1). El índice VARI mostró un comportamiento similar al
rendimiento a medida que aumentó la dosis de N y la función cuadrática-plateau fue la seleccionada encasi todos los casos para describir ambas variables. Se observaron asociaciones significativas yrelativamente estrechas entre el rendimiento relativo del trigo y los valores relativos del VARI cuando
se agruparon todos los sitios experimentales para el año 2020 (R2 = 0.72) y 2021 (R2 = 0.56). Estos
resultados son prometedores respecto a la utilidad de herramientas simples y de bajo costo para eldiagnóstico o monitoreo del status nitrogenado del cultivo de trigo.

Palabras clave. Manejo sitio-específico de N, trigo, dron, VARI.
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Integración de tecnologías de agricultura de precisión parauna producción frutícola sustentable: el caso de La Rosa
Sofruco SA.
Hugo Poblete1, María M. Martínez2, Rodrigo Ortega2 y Consuelo Poblete1.
hpoblete@sofruco.cl
La Rosa Sofruco S.A., Coyancura 2283, Providencia, Santiago, Chile. 2Universidad Santa María,
Avenida Santa María 6400, Vitacura, Santiago, Chile.

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
La Sociedad Agrícola La Rosa Sofruco S.A. es una compañía frutícola ubicada en la zona central deChile. Al año 2022 tiene 2.100 hectáreas plantadas de diversos frutales y viñas, convirtiéndola en una
de las principales empresas agrícolas del país.
Con el objetivo de mejorar la toma de decisiones de manejo para obtener altos rendimientos y calidad
de fruta de manera sustentable, desde el año 2002 la empresa ha ido incorporando diversas tecnologíasde Agricultura de Precisión. Técnicamente, se ha definido como base del manejo el mejoramiento de lacalidad de suelo, a través del uso de enmiendas químicas y orgánicas y la aplicación eficiente defertilizantes a través del fertirriego. Para ello, el uso de sensores proximales de suelo (SoilOptix) es una
práctica habitual en las nuevas plantaciones, para definir sectores de riego homogéneos y realizar lasenmiendas necesarias para un buen establecimiento del cultivo. Las imágenes satelitales y desensores activos terrestres (OptRx) se usan sistemáticamente para ir monitoreando la evolución de loscultivos e implementar manejos de acuerdo con estas mediciones, según sea el caso.
Los muestreos sistemáticos se usan para monitoreo de plagas y enfermedades, compactación de suelo,
actividad microbiológica de suelo, estimación de producción y curvas de calibre con porcentajes deefectividad cercanos al 95%, operación del sistema de prevención y control de heladas.
Las tecnologías de Agricultura de Precisión son herramientas indispensables para la producción
frutícola sustentable. La empresa se encuentra actualmente en un proceso de digitalización de la
información a través de una plataforma específica.
Incluya una definición del problema u oportunidad, objetivos, un breve resumen de los métodos,
resultados cuantitativos y la importancia de sus resultados. El resumen no debe contener más de 500
palabras.
Palabras clave. Calidad de suelo, mapeo de suelos, mapeo de canopia, muestreo sistemático,
fruticultura

Variabilidad espacial y temporal de la productividad de diferentes
cultivos ante variaciones edáficas y topográficas a nivel intra-loteen el Centro-Oeste Bonaerense
Agustín Pagani, Paula Girón y Juan Martín Rompani
Clarion, 9 de Julio, Buenos Aires, Argentina

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.Es de amplio conocimiento que los lotes de producción rara vez son uniformes y que elrendimiento de los cultivos puede variar espacialmente debido a heterogeneidad edáfica y topográfica
y temporalmente por las condiciones meteorológicas de la campaña. El objetivo de este trabajo es
entender cuantitativamente la sensibilidad de diferentes cultivos ante variaciones edáficas y
topográficas a nivel intra-lote y cómo dicha sensibilidad interacciona con las condiciones productivasde cada campaña. Se seleccionaron 5 lotes de producción del Centro-Oeste Bonaerense que contaron
con más de 4 años de mapas de rendimiento de maíz, trigo, soja y cebada durante los años 2013 a
2021. En cada lote se realizó un relevamiento de conductividad eléctrica aparente (ECa) con la rastra
Veris 3100 (como indicador de variabilidad espacial en la textura del suelo, el contenido de materiaorgánica y la salinidad/alcalinidad) y de elevación con un sistema de posicionamiento global (GPS) dealta precisión con la finalidad de caracterizar la variabilidad edáfica y topografía de cada lote. Medianteinterpolación (Krigging ordinario) se generaron diez zonas de ECa o elevación y se promediaron lospuntos de rendimiento para cada una de ellas. De esta forma se establecieron relaciones entre
rendimiento y ECa o elevación para cada lote y campaña. La relación entre productividad y topografía
varió notablemente entre lotes dependiendo del cultivo, del año y del rango de elevación explorado. En
general, se observó una relación negativa entre rendimiento y elevación, en particular en las campañas
hídricamente más restrictivas y especialmente para el cultivo de maíz. Esta relación se invirtió en las
campañas con excesos hídricos, donde (a partir de cierto rango) los rendimientos tendieron a disminuir
a medida que disminuyó la elevación del terreno. Por su parte, la ECa fue un indicador más sensible y
consistente entre sitios para explicar patrones de rendimiento a nivel intra-lote. En general, se observó
que la relación entre el rendimiento de los cultivos presentó una forma de campana, identificándose un
rango de ECa (entre 10 y 20 mS/m) consistente con máximos valores de productividad por encima ypor debajo del cual el rendimiento disminuyó. Esta tasa de disminución fue mayor para maíz, intermedia
para trigo y cebada y menor para soja y tendió a ser más abrupta en campañas más secas. La
información aquí presentada pretende establecer criterios sobre los cuales puedan basarse esquemas
de manejo sitio-específico de insumos en zonas con similares características edáficas y topográficas.
Palabras clave. Variabilidad espacial; Conductividad eléctrica aparente.
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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RESTRICTED

Evaluación de mapas de altimetría generados por
diferentes maquinarias agrícolas como capa de datos parala prescripción de fertilización nitrogenada variable en maíz
en el sudeste de Córdoba
Di Menza Selene1, Stefani Esteban1
selenedimenza814@gmail.com; estebanstefani814@gmail.com 1 Monte Maíz. Córdoba. Argentina

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Los mapas de altimetría son una capa de información útil para realizar manejo sitio
especifico en el centro-sur de la provincia de Córdoba, que se caracteriza por tener paisajes ondulados.
Muchos productores del sudeste de Córdoba no cuentan con mapas de altimetría precisos, sino que
poseen mapas generados por las distintas labores realizadas en el lote. El objetivo de este trabajo fue
comparar los mapas de altimetría generados a partir de 15 mapas de altimetría proveniente de distintas
labores (cosechadora, el tractor y el aplicador) y un mapa preciso generado mediante el sistema RTK.
Para ello se realizó un análisis de regresión espacial entre los mapas de las distintas labores y el mapade altimetría preciso (RTK). Los resultados mostraron que las capas individuales tenían buen ajuste
respecto al mapa preciso, y que mejoraban al apilar las capas de datos por implemento. El ajuste fue
el mejor, cuando se unieron las 15 capas y se mantuvo alto cuando solo se usó solo la mitad de ellas.
A través de la utilización del mapa preciso y del mapa promedio, se estimó el índice topográfico
compuesto (CTI), el cual, junto con la condición hídrica de la campaña, de acuerdo con el fenómeno
ENSO, permiten usar un modelo de recomendación de fertilización nitrogenada llamado Modelo
Econométrico Mixto Espacial (MEME), el cual permite ajustar las dosis óptimas económicas denitrógeno (DOEN) a escala sitio especifica. El modelo recomendó solo fertilizar en año húmedo, con
DOEN entre 54 y 87 kgN/ha. El mapa promedio, brindó ajustes aceptables para poder realizar mapasde prescripciones nitrogenadas en el cultivo de maíz constituyendo una fuente de información a la hora
de realizar una recomendación de fertilizantes nitrogenados.
Palabras clave. Mapas de altimetría, MEME, Fertilización variable sitio específica, Índice Topográfico
Compuesto, dosis óptima económica de N, condición hídrica.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
La mayoría de los sistemas productivos son variables en los factores que los definen: topografía, suelo,
régimen hídrico, materia orgánica, disponibilidad de nutrientes, entre otros; que se traducen endiferencias en el potencial de rendimiento, aún dentro del mismo lote (Johnen et al., 2014). Con la
información de estos factores, se pueden delimitar zonas de manejo diferenciadas que se comportancomo subregiones dentro de un lote. Donde la agricultura de precisión (AP) brinda la posibilidad dehacer un uso diferente de insumos, adecuándose a cada zona permitiendo lograr resultados que no seconseguirían si se trata el lote como un promedio. Mediante este manejo diferencial es posible obtener
un mejor resultado económico, y una reducción del riesgo ambiental por el uso racional de los insumos.
La determinación de la variabilidad espacial y temporal del rendimiento de los cultivos se puede obtener
por medio de monitores de rendimiento, que permiten la confección de mapas digitales, permitiendo su
visualización. Los mapas de rendimiento son imágenes geo-referenciadas con una escala de colores
que indican el rendimiento de un punto específico, además posee sensores que miden y registran otras
variables como altimetría, velocidad de avance de la cosechadora, humedad de grano, masa
rendimiento seco, masa de rendimiento húmedo y ancho de franja. La precisión de la información
altimétrica brindada por las cosechadoras y otras máquinas agrícolas es muy variable, por lo que su
uso como capa de entrada para zonificar va a depender de la precisión de los datos elevación generado.
De acuerdo con lo expuesto por Burgos et al., (2015) las precisiones del relevamiento deberían
encontrarse entre los 5 a 10 cm.
En el sur de la provincia de Córdoba la disponibilidad de recursos se caracteriza por ser altamentevariable, tanto espacial como temporalmente (Esposito et al., 2012). Este comportamiento se encuentra
relacionado con la distribución estacional de las precipitaciones, su variación interanual (Seiler et al.,2008) y aspectos del relieve y del suelo que condicionan el movimiento y almacenamiento del agua
(Cisneros et al., 2012). En estas zonas donde el rendimiento es limitado por la oferta hídrica, lavariabilidad topográfica es útil para interpretar los mapas de rendimiento. La posición en el paisaje
influye en la redistribución de partículas de suelo, en el contenido de materia orgánica y en ladisponibilidad de nutrientes (Solon et al., 2007). Como consecuencia se observa variabilidad a escalade lote en las propiedades físicas y químicas asociadas a la posición topográfica, existiendo una
estrecha relación con el contenido de agua útil del suelo (Kravchenko y Bullock, 2000). Dentro de lasdistintas zonas de manejo, en general, los bajos representan las zonas de alto rendimiento por poseer
una mayor retención de agua y de nutrientes (Kumhálová et al., 2011). Esto puede afectar el crecimiento
de los cultivos, el desarrollo de los granos, su calidad y el rendimiento final.
La importancia además de tener un mapa de altimetría es que permite utilizar modelos derecomendación de fertilización nitrogenada en maíz de escala sitio especifico, como por ejemplo elModelo econométrico mixto espacial –MEME- creado por Esposito (2013) para la región sur deCórdoba, que es un modelo de recomendación de nitrógeno que se basa en el mapa de altimetría,
donde la inclusión de variables sitio específica como el índice topográfico compuesto (CTI), junto conlas perspectivas climáticas del fenómeno ENSO permiten la dosificación variable de nitrógeno (DVN) aescala sitio especifica de tal forma que la optimización económica de la dosis de nitrógeno también
dependa de las características del relieve, puesto que, frente a eventos de precipitación, el agua puede
escurrir de posiciones altas hacia sectores más bajos del relieve, dentro de un lote de producción odentro de una microcuenca.
El objetivo de este trabajo es determinar la factibilidad del empleo de mapa de altimetría
multiimplemento en reemplazo de mapa preciso RTK, como fuente de datos de entrada para el uso de
MEME como modelo de recomendación de fertilización nitrogenada en maíz, en un lote del sudeste dela provincia de Córdoba, para el desarrollo de manejo sitio especifico de cultivos.
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Materiales y métodos
Para la realización de este trabajo se utilizó información disponible de un lote agrícola ubicado a 3 km
al norte de Alejo Ledesma, sudeste de Córdoba (33°32'47.42"S, 62°36'17.10"O). La superficie del loteanalizado es de 73 ha. El suelo es un Haplustol údico, franco grueso, con índice de productividad (IP)
73 (Cartas de Suelo de Córdoba, 2021). Los archivos utilizados para realizar los análisis fueron lossiguientes: 1. Datos de altimetría RTK sonda Veris 3100 (con precisión vertical +/- 4 cm). 2. Datos delmonitor de la cosechadora (4 mapas), del monitor del tractor (dos siembras y dos laboreos) y de lapulverizadora (7 mapas), con receptor Star Fire 6000 con señal SF3 (precisión vertical +/- 8 cm).
Para determinar la validez de los mapas de altimetría de los implementos se comparó estadísticamentea través de GeoDa el mapa RTK con: 1. cada uno de los 15 mapas, 2. el promedio de cada implemento,
3. el promedio de todos los mapas y 4. un promedio de la mitad de los mapas obtenidos al azar. En
GeoDa se eligió el modelo de mejor ajuste. Una vez definido el modelo, se analizan los datos de lacorrida, el R2, la constante y el parámetro lineal.
Kumhálová et al. (2011), encontró una relación significativa entre el rendimiento y la concentración denutrientes de los cultivos con la topografía, identificando además que la correlación entre el CTI y elrendimiento fue afectada por las características hídricas de cada campaña, donde en años húmedos
esta correlación es débil, mientras que en años secos la misma es fuerte. Espósito et al., (2012)encontraron que a mayores valores de CTI, los rendimientos de maíz aumentaban, ya que los sitios
con mayor CTI son sectores de mayor acumulación hídrica en la toposecuencia. El MEME es un modelo
de recomendación que requiere el conocimiento del pronóstico ENSO el cual clasifica las perspectivas
hídricas de la campaña en: Niña (seco), Niño (húmedo) o Neutro. Este modelo requiere el conocimientodel precio del maíz a cosecha y el precio del fertilizante nitrogenado en forma de nitrógeno elemental.
Asi se construye la relación de precios presente en el modelo. Para este lote, se tomó el precio de laurea actual de 1160 usd/tn, dando un valor de la tn de nitrógeno elemento de 2521 usd/tn, y el preciode maíz según la Bolsa de comercio de Rosario (2021) tiene un valor a cosecha de 237 usd/tn (marzo2022). Dando una relación de precios de 10,64, siendo alta este año por el valor de la urea actual.
Para la obtención de la dosis óptima económica de nitrógeno (DOEN) a través del criterio MEME es
necesario contar con un mapa de CTI. Utilizando los modelos de elevación RTK obtenidos mediante el
relevamiento de precisión y el mapa de elevación promedio se realizó el cálculo de CTI utilizando laexpresión publicada según Beven & Kirkby, (1979) utilizando la ecuación
𝐶𝑇𝐼 = ln⁡(

𝑆𝐶𝐴tan(𝑆𝐿𝑃))(1)

Donde SCA es el área de cuenca específica y SLP es la pendiente de la cuenca. A través del software
Qgis se corrió el modelo de CTI provisto por la catedra de cereales de la UNRC.
El modelo MEME propone las siguientes ecuaciones (2), (3) y (4) de cálculo de DOEN en kgN/ha paracada año según su condición hídrica.
Si Año = Húmedo.
(ρN)−25.04+0.49𝐶𝑇𝐼

𝐷𝑂𝐸𝑁 = ρM⁡

Si Año = Neutro.
(

ρN)−15.95+0.6273𝐶𝑇𝐼

𝐷𝑂𝐸𝑁 = ρM⁡

Si Año = Seco(ρN

2𝑥−0.062𝑥−0.0506)−3.18−0.27𝐶𝑇𝐼

𝐷𝑂𝐸𝑁 = ρM⁡

2𝑥−0.04

(2)
(3)
(4)

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Donde 𝜌𝑁 representa el precio del fertilizante en forma de nitrógeno elemental, 𝜌𝑀 representa el preciodel maíz al momento de la cosecha. El cociente (𝜌𝑁/𝜌𝑀) representa la relación de precios.
Para poder evaluar el comportamiento del modelo en tres campañas contrastantes en términos deaportes hídricos se aplicó el modelo para un año húmedo, un año neutro y un año seco, para el mapade elevación RTK y para el mapa de mejor ajuste. Para el análisis estadístico se compararon los mapas
CTI y los mapas de prescripción generados para cada mapa de elevación (RTK y el de mejor ajuste).
Nuevamente se debe elegir el modelo que mejor ajuste tenga. Una vez definido el modelo, se analizan
los datos de la corrida, el R2, la constante y el parámetro lineal y los p-valor.

Resultados y discusión
Mediante el software GeoDa se realizaron los análisis, en este se utilizó el modelo del error ya que esta
tenía mejor R2. Una vez seleccionado el modelo, se realizaron todas las corridas, donde se puso comovariable explicativa los datos del RTK y como variable dependiente cada uno de los 15 valores dealtimetría, el promedio para cada implemento (cosechadora, tractor y sembradora) y el promedio
general. A cada una de las 19 corridas se les observo el p-valor, R2, la constante y el parámetro lineal.
Los R2 dan en todos los casos por encima de 0.98, lo que quiere decir que la altimetría medida por las
diferentes maquinarias explica la altimetría medida por RTK. El comparar entre los diferentes
implementos y el promedio general, el valor más alto de R2 es el del mapa promedio (R2: 0.992184), y
entre los implementos, el mejor R2 es el del tractor, luego el de la cosechadora y por último el delaplicador, aun así, todos los valores son superiores a 0.99. Por último, el promedio aleatorio posee elsegundo valor más alto de ajuste de la regresión (R2: 0.992067). En cuanto a las constante u ordenada
al origen, tiene un p-valor en todos los casos inferior a 0.01 es decir que la probabilidad que el azar
explique la relación entre ambas altimetrías es inferior a 1%. El parámetro lineal, varía entre 0.09 y 0.9,
la mayor parte de las capas tienen valores de pendiente que rondan entre 0.6 y 0.8, con un promedio
de 0.7. En cuanto al p-valor, para todos los casos dio 0.00. P-valor de la altimetría en todos los casos
dio 0.0000 lo que significa que la probabilidad de que el azar explique la relación es cero.
Para el cálculo de las prescripciones variables de DOEN a través del modelo MEME, se partieron dedos mapas de elevación, el mapa de alta precisión generado por el GPS RTK y el mapa promedio delas 15 capas, que fue el que mejor ajuste tuvo (Figura 1).

Figura 1: Comparación entre los mapas digitales de elevación 3D generados a partir de los datos de alta precisión (izquierda) y delos datos promedio de las 15 capas (derecha) del lote en estudio, generado a través de software SAGA-GIS, con exageración 50.

Los mapas de CTI generados a través de QGIS se pueden observar a continuación (figura 2). En este
se aprecia que los valores de CTI más altos están ubicados en los bajos, que son los que reciben agua.

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Figura 2: Mapas de CTI generados a través de QGIS, partiendo de los mapas de elevación RTK (izquierda) y del mapa de elevación
promedio (derecha).

Los mapas de CTI obtenido a través de ambos mapas muestra una disminución en el (R2: 0.58)z.
La aplicación del modelo MEME para ambos mapas arrojó valores de dosis de fertilizante nitrogenado
de entre 54 kgN/ha y 87 kgN/ha para el año húmedo (Figura 3). Para el año neutro y el año seco elmodelo recomendó no aplicar fertilizante nitrogenado. Esto concuerda con lo expuesto por varios
autores donde en años secos la dosis de fertilizante era nula en todo el experimento y solo se
recomendaba en áreas bajas donde el CTI tenía valores demasiado elevados y podría existir una
cantidad determinada de humedad del suelo necesaria para aprovechar el fertilizante (Balboa, 2014).
Por su parte Espósito (2013) plantea que, en años secos, la respuesta en rendimiento al agregado denitrógeno es baja o nula, mientras que en años húmedos se obtienen las mayores producciones por
fertilización nitrogenada. Por la relación de precios actual, muy alta al subir el valor del fertilizante
nitrogenado el modelo no recomendó fertilizar si el año es neutro.

Figura 3: Mapa de prescripción de DOEN en kgN/ha para un año húmedo a través de un mapa de elevación RTK (izquierda) y unmapa de elevación promedio (derecha).

En donde los valores de CTI eran más altos, en las zonas que reciben agua, el modelo recomendó
menos dosis de nitrógeno, mientras que donde los valores de CTI son más bajos, las zonas que
escurren agua, el modelo recomendó mayor dosis de nitrógeno. Esto concuerda con lo encontrado por
Esposito (2013), en donde en años húmedos la respuesta al nitrógeno es mayor donde el CTI es más
bajo.
Al realizar el análisis estadístico comparando la DOEN generada por el mapa de alta precisión y elmapa promedio se obtuvo un R2: 0.57, la constante de 26.3 y el parámetro lineal 0.64, similar al CTI.
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Conclusión

Los mapas de altimetría individuales tienen una buena correlación con los mapas RTK. El ajuste mejora
al unir los mapas de cada implemento, siendo el de la cosechadora el de mejor ajuste y menor desvío,
seguido del tractor y por último el aplicador. El mapa de altimetría promedio es el de mayor ajuste,
menor ordenada al origen y la pendiente más cercana a 1. El mapa de altimetría creado con la mitadde las capas es el segundo mejor mapa con ajustes muy similares al que promedio las 15 capas.
El mapa CTI realizado a partir del mapa promedio perdió precisión respecto al generado a partir delmapa RTK, con un ajuste cercano a 0,6, pero con errores muy bajos, cercanos a 0,2. Esto se debe aque los pequeños errores se propagan y magnifican al realizar parámetros topográficos derivados comoes el caso del CTI.
El modelo MEME, solo recomendó fertilizar en año húmedo, con dosis muy similares para ambas
fuentes. Conocer que estos mapas promedios generan prescripciones aceptables, nos permite usarlos
como capa de entrada para calcular la DOEN a través del modelo MEME.

Referencias
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Universidad Nacional de Río Cuarto.
Beven K.; Kirkby M. 1979. A physically-based variable contributing area model of basin hydrology. Hydrol. Sci. Bull. 24:43-69.
Bolsa de comercio de Rosario. https://www.bcr.com.ar/es/mercados#! . Visto el 4/12/2021.
Burgos E. F., L.S, Ferri; J. F. Malacrida. 2015. Aporte de la ingeniería en agrimensura a la Agricultura De Precisión. Universidad
Nacional de Rosario Facultad de Ciencias Exactas Ingeniería Y Agrimensura.
Cisneros, J; C Cholaky; A Cantero Gutiérrez; J González; M Reynero; A Diez & L Bergesio (eds.). 2012. Erosión hídrica:
principios y técnicas de manejo. 1a ed. Río Cuarto: UniRío editoral.
Cartas de suelo de Córdoba. 2021. Serie Laborde. INTA. Ministerio de Agricultura y Ganadería. Gobierno de la provincia deCórdoba. https://obs-idecor-mapas-docs.obs.myhuaweicloud.com/cartas_suelos/PDF_Series_50mil_100mil/LABORDE.pdf.
Visto el 10/11/2021.
Espósito, G; G Balboa; C Castillo; R Balboa & A Degioanni. 2012. Fecha de siembra y fertilización variable de maíz sobre
Haplustoles de Córdoba. XIX Congreso Latinoamericano y XXIII Congreso Argentino y Latino Americano de la Ciencia delSuelo. Mar del Plata. Buenos Aires. Argentina.
Espósito Goya G. 2013. Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo
econométrico mixto espacial (Meme).
Johnen, T., U. Boettcher,,H. Kage. 2014. An analysis of factors determining spatial variable grain yield of winter wheat. European
Journal of Agronomy 52, 297–306. doi:10.1016/j.eja.2013.08.005
Kumhálová, J., F. Kumhála, M. Kroulík, S. Matějková, 2011. The impact of topography on soil properties and yield and the effects
of weather conditions. Precision Agriculture 12, 813–830. doi:10.1007/s11119-011-9221-x
Kravchenko, A.N., D.G. Bullock. 2000. Correlation of Corn and Soybean Grain Yield with Topography and Soil Properties.
Agronomy Journal 92, 75–83. doi:10.1007/s100870050010
Quantum Gis Development Team. 2011. Quantum GIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation
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Rentabilidad estimada del manejo variable de fósforo basado en
un muestreo de suelo en grilla
Agustín Pagani y Juan Martín Rompani
Clarion, 9 de Julio, Buenos Aires, Argentina

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen
El objetivo fue evaluar la conveniencia económica de la fertilización variable de fósforo (P) basada en
un muestreo de suelo en grilla para la región Pampeana Argentina. El estudio fue realizado en 364 lotes
entre 2013 y 2021. Se realizó un muestreo de suelo en grilla (1 muestra compuesta cada 1 o 1.6 has)y se utilizó la información para simular la respuesta del rendimiento de maíz, trigo y soja a la fertilización
fosforada empleando i) una dosis uniforme generada a partir del promedio de los valores de P en suelode todos los puntos de la grilla de cada lote, o ii) una dosis variable para cada celda de la grilla y se
calculó el incremento de margen bruto (MB) por hectárea para cada lote y cultivo para una fertilización
con dosis variable en relación a una con dosis uniforme. La fertilización variable presentó un MB
significativamente mayor que el de la fertilización con dosis uniforme y su impacto económico promedio
fue de 28, 41 y 31 US$/ha para soja, maíz y trigo, respectivamente. El incremento de MB de los tres
cultivos debido a la fertilización variable se relacionó lineal y positivamente (p<0.05) con el coeficientede variación de la disponibilidad inicial de P en el suelo aunque con bajos niveles de ajuste (R2 entre
24 y 30%). Se observaron asociaciones en forma de campana entre los componentes del incremento
de margen bruto (ahorro de fertilizante e incremento adicional de rendimiento) con la proporción decada lote en la categoría de P bajo-muy bajo y alto-muy alto. La mayor ventaja de la fertilización variablepara los tres cultivos se obtiene en aquellos lotes que presentan mayores niveles de variabilidad
espacial en el P del suelo pero, especialmente, cuando dicha variabilidad se encuentra equitativamente
distribuida en los distintos rangos de disponibilidad.
Palabras clave. Muestreo de suelo en grilla; fertilización variable; fósforo.

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Introducción
El fósforo (P) es un elemento esencial para el crecimiento de las plantas y animales (Havlin et al., 2005),
por lo tanto, su manejo en la agricultura es crítico para lograr sistemas de producción económicamente
viables y sustentables en el corto y largo plazo. La fertilización fosforada es una práctica muy difundida
pero su implementación tradicional con dosis uniforme puede derivar en sub o sobre dosificación si ellote presenta variabilidad en la disponibilidad de este nutriente en el suelo (Bullock et al., 1994).
El muestreo y análisis de suelo es la metodología de diagnóstico más difundida para determinar lasnecesidades de fertilización fosforada para los cultivos extensivos. Una asunción básica de esta
práctica es que la muestra colectada represente cierta área con un margen de error aceptable. Por lotanto, la metodología de muestreo de suelo a emplear es un factor fundamental para conocer lo máscerteramente posible la fertilidad del lote. En este sentido, los muestreos en grilla se han propuesto
como herramientas efectivas para caracterizar los patrones de P y otros nutrientes (Wollenhaupt et al.,1994). Este tipo de muestreo consiste en subdividir sistemáticamente un lote en áreas pequeñas oceldas y de cada una de éstas se extrae una muestra compuesta de 6 a 12 submuestras. Los valores
de los análisis de suelo obtenidos por el muestreo en grilla se los puede expresar directamente en un
mapa para representar las celdas como tales (cuadrícula); o bien pueden usarse para interpolación deun mapa más denso y suavizado por medio de varios métodos estadísticos. La intensidad de muestreo
en grilla requerida para una prescripción efectiva con dosis variable es diferente para cada lote o región
geográfica. No obstante, se ha encontrado que si el muestreo de P se realiza con grillas muy grandes,
se pueden encontrar bajas correlaciones cuando los resultados se comparan con muestreos en grillade menor tamaño. Por consiguiente, las interpolaciones que se realizan para lograr mapas deprescripción de P pueden resultar inadecuadas dando lugar a recomendaciones de fertilidad erróneas
(Mallarino y Wittry, 2004). Si bien la mayoría de los suelos de la Pampa Húmeda presentan deficiencia
de P (Rubio et al., 2008; Sainz Rozas, 2019), la variabilidad en la disponibilidad de este nutriente a
escala de lote no ha sido intensivamente estudiada como en otros países más tecnificados (Mallarino
y Wittry, 2004; Fu et al., 2013). Además, es escasa la información nacional donde se compare larentabilidad de la fertilización fosforada con dosis variable en relación a un esquema tradicional de dosis
uniforme y no se han reportado trabajos argentinos orientados a entender en que situaciones lafertilización fosforada con dosis variable podría ser más efectiva.
El objetivo de esta simulación fue evaluar la conveniencia económica de la fertilización variable de P
basada en un muestreo de suelo en grilla para la región Pampeana Argentina. Adicionalmente, se
estudiaron algunas variables relacionadas a la disponibilidad de P en el suelo para explicar el beneficio
potencial de la fertilización variable con sus dos componentes: ahorro de fertilizante y aumento adicionalde producción.

Materiales y Métodos
El estudio fue realizado en 364 lotes de producción de la Región Pampeana Argentina entre 2013 y
2021. Se tomaron 22813 muestras de suelo siguiendo un esquema de muestreo en grillas alineadas
con una intensidad de 1 muestra (compuesta por 10 submuestras a 20 centímetros de profundidad)
cada 1 ha o 1.6 has dependiendo del sitio (Figura 1). Las muestras de suelo fueron secadas, molidas,
tamizadas y analizadas para fósforo según la metodología de Bray-1 (Frank et al., 1998).

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ENTRE RÍOSCASEROSUNIÓNJUÁREZ CELMANROSARIO

SAN LORENZOMARCOS JUÁREZ

CONSTITUCIÓN
SAN NICOLÁS

RÍO CUARTORAMALLOSANTA FECÓRDOBAPERGAMINOCOLÓNGENERAL LÓPEZPRESIDENTE ROQUE SÁENZ PEÑAROJAS

GENERAL ARENALES

LEANDRO N. ALEM

SALTO

JUNÍN
CHACABUCO

GENERAL PINTO

GENERAL ROCA
GENERAL VILLEGASFLORENTINO AMEGHINO

CHIVILCOYALBERTI
GENERAL VIAMONTE

LINCOLN
REALICOBRAGADO

BUENOS AIRES

CHAPALEUFÚCARLOS TEJEDOR

9 DE JULIOTRENELRIVADAVIA

LA PAMPA

25 DE MAYO

MARACÓCARLOS CASARESPEHUAJÓ
TRENQUE LAUQUENCONHELOQUEMÚ QUEMÚ

BOLÍVARPELLEGRINIGENERAL ALVEARHIPÓLITO YRIGOYEN

TRES LOMASCAPITALTAPALQUÉDAIREAUX

Figura 1. Ejemplo de un lote muestreado en grilla y ubicación geográfica de los 364 lotes. Algunos puntos representan más de un
lote cuando estos se encontraban muy próximos entre sí.

Se utilizó la información publicada (Correndo et al., 2018; Pagani y Estelrich, 2020) para simular la
respuesta del rendimiento del maíz, el trigo y la soja a la fertilización fosforada (Figura 2) empleando i)
una dosis uniforme generada a partir del promedio de todos los puntos de la grilla de cada lote o ii) una
dosis variable (entre 0 y 35 kg P/ha) para cada celda de la grilla. En ambos casos se utilizaron las
recomendaciones publicadas en Echeverría y García (1998) para definir la dosis de fertilizante segúnel nivel de P-Bray-1 en el suelo. Se asumió como fuente de P el súper fosfato triple (850 US$/ton) y seconsideraron los siguientes precios para soja, maíz y trigo 350, 240 y 240 US$/ton, respectivamente. A
dichos precios se les descontaron los gastos de flete y comercialización y se calculó el incremento demargen bruto (MB) por hectárea para cada lote y cultivo para una fertilización con dosis variable en
relación a una con dosis uniforme.
Finalmente, se relacionó el incremento de MB (comparando el manejo de P con dosis variable vs. elmanejo uniforme) y sus componentes, ahorro de fertilizante e incremento adicional de rendimiento con
el desvío standard del P inicial en el suelo y con el porcentaje del área de cada lote en la categoría baja
y muy baja (menor a 7 y 15 ppm, respectivamente) y alta y muy alta (mayor a 20 y 30 ppm,
respectivamente).
3500

Soja

1200
1000
800
Dosis uniforme

600

3000

Maiz

3000

Respuesta a P (kg/ha)

Respuesta a P (kg/ha)

1400

Dosis variable

400

2500
2000
1500

Dosis uniforme
Dosis variable

1000

0
5

10

15

20

25

30

35

40

P inicial en suelo (ppm)

45

1500
Dosis uniforme
Dosis variable

1000

0

0
0

2000

500

500

200

Trigo

2500

Respuesta a P (kg/ha)

1600

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

P inicial en suelo (ppm)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

P inicial en suelo (ppm)

Figura 2. Respuesta de los cultivos de soja, maíz y trigo a la fertilización fosforada con dosis uniforme (20 kg P/ha) y con dosis
variable (entre 0 y 35 kg P/ha) en función de la disponibilidad inicial de P del suelo. Información recopilada y adaptada de múltiples
ensayos realizados en la Región Pampeana (Correndo et al., 2018; Pagani y Estelrich, 2020).

Resultados y Discusión
Los lotes muestreados presentaron diferentes niveles de variabilidad espacial en la disponibilidad de P
con desvíos estándar que variaron entre 2 y 41 ppm y rangos entre 2 y 221 ppm (Figura 3), lo que
representa una condición característica de la región pampeana Argentina. Los resultados de estas
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P promedio en el suelo (ppm)

simulaciones muestran que la fertilización variable presentó un MB significativamente mayor que el dela fertilización con dosis uniforme (Figura 4) y su impacto económico promedio fue de 28, 41 y 31
US$/ha para soja, maíz y trigo, respectivamente.
130
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

Lote

Figura 3. Disponibilidad inicial de fósforo (P) promedio de cada uno de los 364 lotes muestreados en grilla. Las barras verticales
indican el desvío estándar de la media.

Cabe aclarar que este aumento simulado de MB se compone de ahorro de fertilizante y/o aumento
en la respuesta a P y solo contempla efectos de corto plazo, ignorando la residualidad de la fertilizacióny las ventajas para el sistema que la dosis variable de largo plazo provoca al disminuir la variabilidad
de P en el suelo (Mallarino y Wittry, 2004). Si bien este análisis representa una simple simulación
utilizando supuestos publicados en la bibliografía nacional, los resultados obtenidos se consideranorientativos de la rentabilidad de corto plazo (1 año) de la fertilización con dosis variable respecto a unplanteo tradicional con dosis uniforme.

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

100
90

Soja

Incremento adicional de producción

80
70
60
50
40

30
20
10
0

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

100
90

Lote

Maíz

Incremento adicional de producción

Ahorro de fertilizante

80
70
60

50
40
30

20
10
0
100

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

Ahorro de fertilizante

90

Lote

Trigo

Incremento adicional de producción

Ahorro de fertilizante

80
70
60
50
40
30
20
10

0

Lote

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Figura 4. Incremento de margen bruto por hectárea estimado de la fertilización fosforada con dosis variable respecto a un planteo
uniforme para maíz, trigo y soja para los 364 lotes. Dichos incrementos se componen en ahorro de fertilizante y/o aumento adicionalde producción cuando la dosis variable aplica una dosis de P mayor que la dosis uniforme. La línea punteada horizontal representa
el incremento de margen bruto promedio de todos los lotes.

El incremento de margen bruto de los tres cultivos debido a la fertilización variable se relacionó lineal ypositivamente (p<0.05) con el coeficiente de variación de la disponibilidad inicial de P en el suelo,
aunque con bajos niveles de ajuste (R2 entre 24 y 30%, datos no mostrados). Este resultado puede
explicarse considerando que el desvío estándar, si bien es un indicador simple del nivel de dispersiónde una variable, presenta alta sensibilidad a (unos pocos) valores extremos y puede sobreestimar lavariabilidad que es agronómicamente más importante. Por esa razón, se estudiaron otros indicadores
que intenten representar como se distribuye dicha variabilidad en la disponibilidad de P en el suelo
dentro del lote. En este sentido, se observaron asociaciones en forma de campana entre loscomponentes del incremento de margen bruto (P variable vs. uniforme) con la proporción de cada loteen la categoría de P bajo y muy bajo y alto y muy alto (Figura 5). Estos resultados sugieren que lamayor ventaja de la fertilización variable para los tres cultivos se obtiene en aquellos lotes que
presentan mayores niveles de variabilidad espacial en el P del suelo pero especialmente, cuando dicha
variabilidad se encuentra equitativamente distribuida en los distintos rangos de disponibilidad. En otras
palabras, la ventaja de la fertilización variable tiende a diluirse a medida que el lote presente mayor
proporción de la superficie con valores extremadamente bajos (donde una dosis uniforme alta sería
satisfactoria) o extremadamente altos de P en el suelo (donde no se requiere fertilización). Esta
información está en línea con lo reportado en otros trabajos (Murdock y Howe, 1997; Wittry y Mallarino
2004; Peralta et al., 2021) y representa el primer estudio nacional en la región pampeana donde serealice esta comparación con un número significativo de casos de estudio.
100

80

Incremento adicional de rendimiento

70

Ahorro de fertilizante

60
50
40
30
20
10

80

Incremento adicional de rendimiento

70

Ahorro de fertilizante

60
50
40
30
20
10

0

20
40
60
80
Porcentaje del lote con P inicial < 15 ppm (%)

0

100

80

50

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20
10

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40
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80
Porcentaje del lote con P inicial < 15 ppm (%)

100

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50
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Incremento de margent bruto (U$S/ha)

100

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Incremento de margen bruto (U$S/ha)

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70
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0

0
0

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40
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80
Porcentaje del lote con P inicial > 20 ppm (%)

100

Ahorro de fertilizante

60

90

70

Incremento adicional de rendimiento

70

100

80

Trigo

90

0

0

0

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

100

Maíz

90

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

Soja

90

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

Incremento de margen bruto (U$S/ha)

100

0

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40
60
80
Porcentaje del lote con P inicial < 15 ppm (%)

100

0

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Porcentaje del lote con P inicial > 20 ppm(%)

100

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10
0

0

20
40
60
80
Porcentaje del lote con P inicial > 20 ppm (%)

100

Figura 5. Incremento de margen bruto por hectárea estimado proveniente del ahorro de fertilizante e incremento adicional derendimiento de la fertilización fosforada con dosis variable respecto a la uniforme para maíz, trigo y soja en función del porcentajedel lote con fósforo (P) inicial en el suelo menor a 7 ppm (categorías muy bajo y bajo) y mayor a 20 ppm (categorías alto y muy alto)para los 364 lotes.

Referencias
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Bullock, D.G., R.G. Hoeft, P. Dorman, T. Macy, & R. Olson. 1994. Nutrient management with intensive soil sampling and differential fertilizer
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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CORRELACIÓN ENTRE LA VARIABILIDAD PRODUCTIVA INTRALOTE Y LOSINDICES: NDVI, EVI Y SAVI, PARA EL CULTIVO DE MAÍZ EN LOTES DEL SUR DE
LA PROVINCIA DE CÓRDOBA
Ing. Agr. Saleme Karim1; Ing. Agr. Ohanian Ignacio2; Ing. Agr. Nieto Agustin3; Ing. Agr. Cerliani Cecilia4;
Ing. Agr. Degioanni Américo5
1ksaleme1@gmail.com, Tomas Hnos y Cia S.A, Río Cuarto, Córdoba, Argentina; 2iohanian@ayv.unrc.edu.ar,Departamento de Producción Animal, UNRC, Río Cuarto, Córdoba, Argentina; 3Nieto Agustín,nietoagustin23@gmail.com, Nutrien Ag Solutions, Río Cuarto, Córdoba, Argentina; 4 ccerliani@ayv.unrc.edu.ar
Departamento de Producción Vegetal, UNRC, Río Cuarto, Córdoba, Argentina; 5 adegioanni@ayv.unrc.edu.ar
Departamento Ecología Agraria, UNRC, Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión (CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. En la actualidad en Argentina, los principales cultivos se realizan sobre superficie arrendada(50-60%), esto, genera una alta rotación de lotes, con una consecuente interrupción en la recolecciónde datos y escasa a nula transferencia de información (mapas de rendimiento). El objetivo del trabajo,
fue comparar la zonificación realizada a través de índices normalizados de vegetación, con una
zonificación a partir de un mapa de rendimiento de maíz. Ambas fuentes de datos fueron procesadas
para generar mapas de ambientes productivos (alto, medio y bajo) a escala de lote. La similitud entre
zonas de manejo delimitadas a partir de un mapa de rendimiento clasificado versus las obtenidas por
la clasificación de imágenes satelitales, varió entre el 37- 80%; las menores coincidencias se obtuvieron
en zonas de media producción y los mayores en zonas de alta y baja producción. Se puede concluir
que para este caso la zonificación generada a partir de imágenes satelitales es una herramienta muy
valiosa, de bajo costo, y de gran correlación espacial con el mapa de rinde.
Palabras claves.
Zonificación; Mapa de Rinde; Imágenes Satelitales; NDVI; Agricultura de Precisión; Teledetección;
Variabilidad; Maíz.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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INTRODUCCIÓN
La mayoría de los sistemas productivos de Argentina, presentan variabilidad en los factores que los definen:
topografía, suelo, régimen hídrico, materia orgánica, disponibilidad de nutrientes, entre otros; que se traducen endiferencias en el potencial de rendimiento, aún dentro de un mismo lote.
La agricultura de precisión (AP), es una estrategia de manejo que utiliza información electrónica y otras
tecnologías para adquirir, procesar y analizar datos espaciales y temporales para la toma de decisiones objetivas
que mejoren la eficiencia, la productividad y sustentabilidad de las operaciones agrícolas (ISPA 2018).
En la actualidad distintos autores resaltan que entre el 50 y 60% de la producción de los principales cultivos de laArgentina se hace bajo algún esquema de arrendamiento, lo cual marca un claro camino de separación entre lapropiedad y el manejo productivo de la tierra (Brescia y Lema 2004; Díaz Hermelo y Reca 2010),
Bajo este sistema de producción se genera una alta rotación de lotes productivos, con una consecuenteinterrupción en la recolección de datos, escasa a nula transferencia de información de un arrendatario al siguiente,desconocimiento de la historia del lote, etc. En estas condiciones la información que se dispone para lazonificación puede ser generadas por recorridas al lote, cartas de suelo, historial del lote, entre otros; sin teneracceso a capas de mayor detalle, como mapas de rinde, que permitan visualizar la variabilidad intralote.
Sin embargo la información recolectada por satélites espaciales, permite generar imágenes que ponen demanifiesto la variabilidad intralote y zonificar en función de potenciales productivos. A su vez son de fácil acceso,
gratuito, gran disponibilidad y diversa (en cuanto a sensores e índices).
Realizar una primera zonificación, a través de imágenes satelitales permite realizar manejos más precisos yeficientes en la asignación de recursos sin tener la necesidad de contar con un mapa de rendimiento del mismo.
Es por ello que el objetivo de este trabajo fue evaluar la correlación entre una zonificación realizada a través deíndices recolectados de imágenes satelitales (NDVI; EVI y SAVI) y una zonificación en base a un mapa de rinde.

MATERIALES Y MÉTODOSEl presente trabajo se realizó sobre 3 lotes del sur de la provincia de Córdoba. Dos de ellos ubicados en la zona
rural de Las Vertientes (33°18'54.10"S; 64°30'19.27"O)” Lote 1 y Lote 2”; y otro lote ubicado en la zona rural deAdelia María, (33°36'20.94"S; 63°57'42.78"O) “Lote 3”. En los lotes 1 y 2 se evaluaron datos de la campaña 1920 (cultivo de maíz temprano) y el lote 3, se utilizaron datos de la campaña 20-21, (cultivo de maíz tardío). Las
zonificaciones fueron obtenidas mediante el procesamiento de mapas de rendimiento; el procesamiento de
imágenes satelitales y posteriormente se compararon ambas zonificaciones.
Los mapas de rendimiento fueron procesados utilizando el software QGis, se eliminaron los datos outliers y luego
mediante IQ se clasificaron los datos en 3 categorías según rinde: Baja, Media y Alta producción.
Simultáneamente se descargaron de la plataforma Land Viewer, imágenes satelitales (“Sentinel 2-B”, de dos
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fechas contrastantes. La primera correspondiente a un estadio fenológico temprano del cultivo de maíz
(aproximado V6) y la segunda fecha en un estado más avanzado, cercano a floración (Vt).
A partir de estas imágenes se calcularon los siguientes índices: Índice de Vegetación de diferencia
Normalizado (NDVI), Índice de Vegetación Mejorado (EVI) y el Índice de Vegetación ajustado al suelo(SAVI), debido al comportamiento diferencial ante determinadas condiciones de cobertura vegetal, suelo y clima,
se eligieron dos fechas contrastantes, para evaluar el comportamiento de cada uno.
Por último, las imágenes de cada uno de los índices se clasificaron; al igual que los mapas de rendimiento; en 3
categorías, Bajo, Medio y Alto.
Posteriormente se unieron mediante una cuadricula el mapa de rendimiento, NDVI, EVI y SAVI, se creó un nuevo
campo para cada atributo, asignando a todos los puntos de la categoría Baja producción un valor de 10, a los demedia 20 y a la de alta producción, 30. Lo mismo se realizó con los tres índices, pero asignándole un valor de 1,
2 y 3 a las categorías de bajo, medio y alto índice, respectivamente.
Con el objetivo de identificar el índice que mejor ajustó con el mapa de rendimiento fue aplicada una operación
aritmética entre capas de polígonos (mapa de rendimiento testigo clasificado e índice clasificado). La operación
permitió detectar aquellos puntos con igual valor en ambas imágenes y calcular el porcentaje de coincidencias.
Se sumaron los campos de Clasificación mapa de rinde y clasificación de cada índice. De todos los posibles
resultados interesan sólo aquellos valores con las dos cifras iguales: 11, 22 y 33. Estos indican coincidencia entre
mapas (mapa de rinde vs índices) correspondiendo a bajo-bajo, medio-medio y alto-alto respectivamente.
El porcentaje de coincidencias se calculó como el cociente entre el número de polígonos coincidentes y el número
total de polígonos para cada zona del mapa de rinde.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En la siguiente tabla, se presentan las coincidencias de los distintos índices con los mapas de rendimiento paralos tres lotes evaluados. Los porcentajes de coincidencia totales fluctúan en el rango del 52 al 75 %. A su vez,
dentro de la categoría de producción, la de media, fue la que menor correlación obtuvo con todos los índices, convalores entre 33 y 63% de coincidencia. Esto se puede deber a que en el momento de tomar la imagen satelital(V6/Vt), poseen una reflectancia medía y luego según las condiciones climáticas del año, principalmente en elperiodo crítico, pueden virar hacia alta o baja producción.

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Tabla 1. Resultados en porcentaje (%) de coincidencias para cada índice evaluado en diferentes estadios

En Lote 1 ser observa una mayor correlación de los mapas de rinde con el NDVI, tanto para el estadio temprano(V6), como para el estadio avanzado (Vt), con un valor máximo de 74.4 % en este último. Esto puede deberse aque el lote presenta una marcada variabilidad espacial en comparación con los demás lotes. Por lo que este índicepresentaría un mejor ajuste y sería recomendado para ambientar lotes con marcada variabilidad espacial.
Además, podemos observar un elevado porcentaje de coincidencias en estadios avanzados del cultivo con valores
de entre el 65 al 80%.
En el lote 2, podemos observar que las imágenes satelitales tomadas en estadios tempranos, y expresadas conel índice SAVI obtuvo un mejor ajuste respecto al testigo (mapa de rinde).
En el lote 3 podemos observar que el índice NDVI marcó una pequeña diferencia (de entre el 1 y 2%) respecto al
resto, tanto en estadios tempranos como avanzados.

CONCLUSIONES
Las zonificaciones generadas a partir de imágenes satelitales son una herramienta muy valiosa, ya que poseen
un costo muy bajo, están disponible con abundancia, y posee una gran correlación espacial con lo reflejado por
el mapa de rinde. No obstante, deben estar acompañadas, por información adicional, como datos de campo,
cartas de suelo de semidetalle (1:50.000), modelo digital de elevación, que ayude a un mejor ajuste de laambientación.
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Los valores de coincidencias obtenidos, entre 60 y 80% respecto al mapa de rinde puede asegurarnos una
ambientación con buen ajuste para lotes en donde hay ausencia de información detallada como mapas de rinde.
Se debe tener en cuenta que la información provista por las imágenes satelitales está directamente relacionada
con la biomasa verde del cultivo, y no con el rinde por unidad de superficie. Por lo que pequeñas variaciones en
el ambiente entre la toma de la imagen y la cosecha pueden influir drásticamente sobre el rendimiento y por lotanto sobre los porcentajes de coincidencias.
Un aspecto a considerar en trabajos futuros, es analizar el impacto en los resultados de la elección de la fecha dela imagen, es decir, si es suficiente utilizar una única imagen, o considerar más imágenes de modo de explicar
mejor la variabilidad del lote. Otra opción metodológica, es analizar otros índices como la concentración declorofila en la hoja (GCI).
Finalmente, ante la necesidad de disponer de una metodología barata y expeditiva para la toma de decisiones ala hora de planificar una campaña agrícola, se recomienda ambientar y asignar recursos, en función de lospronósticos meteorológicos a largo plazo.

AGRADECIMIENTOS
Queremos en primer lugar agradecer al Universidad Nacional de Río Cuarto y la Facultad de Agronomía yVeterinaria por permitirnos continuar formándonos como profesionales y en segundo lugar al cuerpo docente a
cargo de la Diplomatura Superior en Agricultura de Precisión por elegir nuestro trabajo para presentarlo en dicho
congreso.

Referencias
Brescia, V y Lema, D (2004). “Tenencia de la tierra, contratos y usos de recursos en la producción agrícola pampeana: Teoría yevidencia”, Instituto de Economía y Sociología, INTA.
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optar al grado de ingeniero agrónomo. UNNOBA.
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ESTIMACIÓN DE ALTURA EN PARCELAS DE TRIGO
CON LIDAR y FOTOGRAMETRÍA 3D A BORDO DE UAV
Néstor Di Leo1, 2; Alfredo Lagleize3; Juan Cruz Skobalski4
Centro de Estudios Territoriales - FCA - Universidad Nacional de Rosario, Zavalla, Santa Fe,
Argentina. 2 Agronomía de Precisión - IAPCBA - Universidad Nacional de Villa María, Córdoba,
Argentina. 3 Drone Services by USS, Villa Martelli, Buenos Aires, Argentina. 4 Grupo Don Mario (GDM)- Sector Investigación, Chacabuco, Buenos Aires, Argentina
1

Email de contacto: ndileo@unr.edu.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. El carácter altura de la planta es uno de los parámetros más importantes para la selecciónde distintos materiales genéticos en programas de mejoramiento de trigo, ya que está asociado con
rendimiento de grano, biomasa total del cultivo, susceptibilidad al vuelco o quiebre del tallo,
resistencia a ciertas enfermedades, entre otras. Dentro del fenotipado de plantas, tanto las cámaras
RGB como los sensores LiDAR, a bordo de UAVs, son métodos relativamente novedosos ypromisorios para estimar diversas características de las plantas, ya que posibilita la reconstrucción 3D
del canopeo y con esto la determinación de altura, biomasa, cobertura del suelo, etc. El objetivo deeste trabajo es realizar una comparación preliminar entre los productos resultantes de un sensor
LiDAR y del procesamiento fotogramétrico tridimensional de imágenes RGB (F3D), en la
determinación de altura de plantas en parcelas de trigo, en el marco de las tareas de fenotipado deplantas para el mejoramiento vegetal. En general, el sensoramiento por LiDAR proporcionó losmejores resultados. El ajuste entre ambos métodos proporcionó un R2 de 0,55 debido a que laresolución empleada en F3D probablemente no fue lo suficientemente alta. En conclusión, se sugiereque tanto LiDAR como F3D son métodos confiables para la evaluación de altura en trigo, pero sedebe ajustar la resolución espacial en F3D y las validaciones a campo deben ser más representativas(mayor n) que las empleadas en este trabajo.
Palabras clave. Fenotipado, Vehículo aéreo no tripulado (UAV), LiDAR, Fotogrametría 3D, Trigo

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Introducción
El carácter altura de la planta es uno de los parámetros más importantes para la selección de distintos
materiales genéticos en el marco de un programa de mejoramiento. Para el cultivo de trigo, la altura
está asociada con el rendimiento de grano, la biomasa total del cultivo, la susceptibilidad al vuelco oquiebre del tallo, la resistencia a ciertas enfermedades, entre otras. La metodología tradicional para la
medición de altura en ensayos de trigo implica el empleo de varas o cintas con una escala métrica,que el observador debe ir aproximando o insertando en las unidades experimentales para luego
registral las lecturas en algún soporte analógico o digital. Este método es bastante exigente en cuantoa tiempo y/o cantidad de mano de obra abocada a esta tarea, y propenso a la comisión de errores delectura y/o registro. Por lo tanto, la posibilidad de automatizar el registro de esta variable resulta
relevante (Yuan et al, 2018).
El fenotipado de plantas ha ido ganando popularidad en los últimos años debido a su capacidad paradetectar diversas características de las plantas individuales o los cultivos de manera no destructiva ycon alto rendimiento operativo. Los sensores LiDAR a bordo de UAVs son métodos relativamente
novedosos para estimar diversas características de las plantas, como la altura, la biomasa y la
cobertura del suelo. Es considerada una tecnología promisoria que posibilita la reconstrucción 3D delcanopeo debido a su alta resolución espacial, baja divergencia de haz y versatilidad,
independientemente de las condiciones de luz ambiental. Por otra parte, las técnicas fotogramétricas
3D (F3D), a partir de cámaras georreferenciadas y orientadas instaladas a bordo de UAVs hacealrededor de una década que se vienen testeando y empleando para la determinación de altura deplantas en el fenotipado de ensayos de cultivos. La bibliografía especializada da cuenta de errores
cuadráticos medios (RMSE) consistentemente bajos, y coeficientes de determinación (R2), de entre
0,44 y 0,99 para ambas técnicas en distintas condiciones y cultivos, con una leve ventaja para el
LiDAR por sobre la F3D (Madec et al, 2017; Yuan et al, 2018).
El objetivo de este trabajo es realizar una comparación preliminar entre los productos surgidos deambos sensores en la determinación de altura de plantas en parcelas de trigo, en el marco de lastareas de fenotipado de plantas mediante sensores remotos aerotransportados.

Materiales y Métodos
Sitio experimental y recolección de datos
La prueba experimental se realizó durante la temporada de crecimiento del invierno 2021 en el campo
experimental de la empresa Don Mario, ubicado en Chacabuco, provincia de Buenos Aires, Argentina(34º34’36’’ S; 60º21’36’’ O). El ensayo estaba compuesto por 90 parcelas de trigo en un diseño en
bloques completamente aleatorizados con tres repeticiones. Los materiales genéticos a evaluar
consistían en 30 genotipos experimentales pertenecientes al programa de mejoramiento de laempresa. La siembra del ensayo se realizó el 10 de junio de 2021, y las parcelas del mismo se
cosecharon entre el 4 y el 8 de diciembre del mismo año.
La recolección de los datos se realizó el 1 de diciembre de 2021, con condiciones meteorológicasóptimas (escaso viento y día despejado), sobre el primero bloque del ensayo. En éste, tres días antesdel vuelo se midió la altura de las plantas desde la superficie del suelo hasta la parte superior de laespiga, excluyendo las aristas. Para cada parcela se tomaron tres mediciones al azar y sepromediaron, constituyendo la altura de referencia de la parcela. El vuelo del UAV portando a bordo
tanto al sensor LiDAR como a la cámara fotogramétrica se efectuó a las 13:00 horas. La altura devuelo de la aeronave fue de 60 m desde el sitio de despegue (ATO).

Sistema aerotransportado de fenotipado
El hardware consiste en una plataforma aérea DJI Matrice 210 con geoposicionamiento por GNSS ycorrección diferencial RTK (DJI, Shenzhen, China) (Figura 1). Sobre ésta, va montado el sistema
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LiDAR de estado sólido modelo LiAir V70, el cual es diseñado y producido por GreenValley
International.

Figura 1. Momento previo al comienzo de la misión de relevamiento del UAV donde se aprecian la totalidad de sus componentes
de control y geoposicionamiento de precisión. Nótese el avanzado estado de madurez del trigo.

Este conjunto incorpora e integra una cámara digital de alta definición marca Sony, modelo A5100,
que se puede utilizar para generar productos de fotogrametría (fotomosaicos y nubes de puntos 3D),en la misma misión de telerrelevamiento sobre los sitios u objetos de interés. Las dimensiones deeste sistema sensor son 178 * 81.6 * 140.2 mm y su peso es de 1.1 kg (Figura 2). El sensor LiDAR
presenta una tasa de escaneo máxima de 240.000 puntos/seg, lo que en modo triple retorno posibilita
el registro de 720.000 pts/s en total; su campo de visión instantáneo es de 70,4º (horizontal) y 4,5º(vertical), y su distancia máxima de detección oscila entre 180 m (10% de reflectividad) a 450 m
cuando la reflectividad del objeto/sitio de interés es del 80%, en estas condiciones la precisión enalcance es de ± 2 cm. La cámara RGB incorporada presenta una resolución efectiva de 6000 x 3376
píxeles, y se basa en un sensor de captura CMOS Exmor APS-C (23,5 x 15,6 mm) de 24,3
megapíxeles. Se configuró el modo de captura en automático y el balance de blancos para día
soleado. A la altura de vuelo empleada en la
misión, se generaron fotogramas deaproximadamente 1,44 cm/pixel.
El software que lleva a cabo el procesamientoy la gestión de la nube de puntos se denomina
LiDAR 360 versión 5.0, desarrollado por elmismo fabricante del sensor LiDAR, cuyas
funciones incluyen la gestión de datos ycomprobaciones de calidad, alineación
automática de bandas, clasificación de nubes
de puntos, etc. A partir de la nube de puntos
lograda, se suceden algunos filtrados
adicionales y finalmente se interpola el DSM.
Las imágenes RGB se procesaron utilizando
el software Pix4Dmapper (Pix4D, Lausana,
Suiza) para generar un modelo digital desuperficie (DSM).

Figura 2. Disposición del sensor integrado LiAir V70 en la parteventral del UAV DJI Matrice 210 (izq.). Detalle de la cámara Sony
5100 integrada en la carcasa del sensor (der.).

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La carga de los fotogramas individuales debe
ser acompañada por la adición de un archivode geolocalización que genera el autopilotodel drone, que contiene las tres coordenadas(longitud, latitud y altura), junto con los tresángulos de inclinación (rolido, alabeo ycabeceo).
Luego
elgeoprocesamiento
prosigue en tres pasos, en el último de loscuales se empleó la triangulación de Delaunaypara interpolar entre puntos de enlace para
generar el DSM, cuya salida queda guardada
bajo un archivo GeoTIFF.

Resultados y Discusión
En la figura 3 se muestra la disposición de las
30 parcelas relevadas, superpuestas al
fotomosaico surgido del relevamiento. En las
figuras 4 (a) y (b) se observan las vistas 3D dela nube de puntos generadas por el sensor
LiDAR y la nube de puntos densificada
surgida del procesamiento fotogramétrico delas capturas de la cámara RGB. La primera deestas claramente presenta mayor densidad depuntos (a razón de 2037 pts/m2) que lasegunda (con 502 pts/m2).

Figura 3: Parcelas correspondientes al primer bloque del ensayo detrigo evaluado.

(a)

(b)
Figura 4. Nube de puntos proveniente del sensor LiDAR LiAir V70 (a), y nube de puntos densa surgida del geoprocesamiento
fotogramétrico de las imágenes RGB captadas por la cámara Sony 5100 (b).

En la figura 5 se muestra la regresión entre las alturas del canopeo de las variedades de trigo en cadaparcela registradas en la nube de puntos obtenida a partir del LiDAR, respecto de F3D; la similitud fue
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a lo sumo intermedia entre ambos sensores. La ordenada al origen se presume que obedece aalguna configuración errónea de la posición focal de la cámara respecto del LiDAR, ya que elcontrolador de vuelo del UAV, junto con su geoposicionador GNSS con corrección diferencial RTK se
halla configurado respecto de este último sensor. En pruebas sucesivas se podrán ajustar estos
aspectos.
91.54

h Fotogrametría

91.45

91.36

91.27

91.18
91.04

91.12

91.20

91.28

91.36

h LiDAR
Figura 5. Regresión entre las alturas promedio de las parcelas(n = 30), según la nube de puntos del LiDAR (h LiDAR), versus
las estimadas por la nube de puntos densificada obtenida por
fotogrametría (h Fotogrametría). R2 = 0,55; r Pearson = 0,70.

Las parcelas que presentaron menor similitud
entre ambos sensores, fueron las que verificaron
alguna condición de vuelco parcial, situaciones
en las cuales se observó que la fotogrametría
tiende a acentuar diferencias de altura, mientras
que el LiDAR ofrece una caracterización más
suave y realista del límite superior del canopeo.
Mayormente en estos casos, pero también a nivel
general, la relativamente escasa resolución
espacial del relevamiento fotogramétrico (1,44cm/píxel) y la menor densidad de puntos por
unidad de superficie, respecto de la del sensor
LiDAR (ésta 4 veces mayor), es probable que
haya conspirado contra la fotogrametría en lacomparación. En los casos de estudios 3D enfenotipado de plantas realizados exclusivamente
con fotogrametría, se seleccionan tamaños depíxelesdealgunospocos
milímetros,
generalmente no más de un centímetro (Guo etal, 2021).

La comparación de ambas estrategias desensoramiento de la variable altura respecto de la
medición real a campo, arrojó ajustes bastante bajos (R2 = 0,54 para LiDAR y R2 = 0,25 para
fotogrametría). Es probable que la causa de esto sea la medición al azar de la altura en tres sitios
para luego promediar. Se deberá probar con un número mayor de muestras al azar por cada parcela,o sistematizar esta determinación según distancias fijas.

Conclusiones
Tanto el relevamiento activo por LiDAR como la F3D se muestran como eficaces en la determinaciónde altura en fenotipado de trigo, aunque la para la última se deben emplear resoluciones espaciales
más altas. También, el registro de alturas a campo para las validaciones debe ajustarse y poseer una
densidad mucho mayor para poder representar adecuadamente los datos 3D de ambos sensores. En
futuros trabajos se deben comparar en etapas fenológicas distintas y ajustando todos los parámetros.

Referencias
Guo, W.; Carroll, M. E.; Singh, A.; Swetnam, T. L.; Merchant, N.; Sarkar, S.; Singh, A. K.; Ganapathysubramanian, B. (2021).
UAS-Based Plant Phenotyping for Research and Breeding Applications, Plant Phenomics 2021, (ID 9840192), 21 p.
https://doi.org/10.34133/2021/9840192
Madec, S.; Baret, F.; de Solan, B.; Thomas, S.; Dutartre, D.; Jezequel, S.; Hemmerlé, M.; Colombeau, G.; Comar, A. (2017).
High-Throughput Phenotyping of Plant Height: Comparing Unmanned Aerial Vehicles and Ground LiDAR Estimates.
Frontiers in Plant Science 8, p. 1–14.
Yuan, W.; Li, J.; Bhatta, M.; Shi, Y.; Baenziger, P.S.; Ge, Y. (2018). Wheat Height Estimation Using LiDAR in Comparison to
Ultrasonic Sensor and UAS. Sensors 18(11), 3731. https://doi.org/10.3390/s18113731

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Análisis de las brechas de rendimientos de maíces en el surde Marcos Juárez
Garis, A. (1); Marinangeli, A.V. (1); Pettinari, A.F. (1); Muñoz, S. (2); Conde, MB. (2); Lingua,
A. (3); Luque, S.F. (1)Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Ciencias Agropecuarias, cátedra Cereales yOleaginosas.2EEA INTA Marcos Juárez, Córdoba, Argentina. 3Aprecia, Marcos Juárez, Córdoba,
Argentina.
1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Cuantificar y analizar las brechas de rendimiento del cultivo de maíz es clave para detectar
factores que limitan el rendimiento y para diseñar estrategias de manejo adecuadas. En la campaña
2020-2021, al sur de la ciudad de Marcos Juárez y en dos ambientes productivos (medio y alto), se
evaluaron tratamientos de fertilización nitrogenada con tres dosis ajustadas a cada ambiente y dos
estrategias de aplicación del fertilizante, con y sin re fertilización. Se estimó el rendimiento potencial(Yp), se determinó el rendimiento logrado por el productor (Ya) y se cuantificaron las brechas derendimiento debidas a la disponibilidad de agua (Ygw) y las debidas al manejo del cultivo (Yga). El Yp
estimado fue de 25,3 tn/ha y el Ya osciló entre 9,4 y 14,8 tn/ha. La brecha entre el rendimiento potencial
y el Ya fue de 15,9 tn/ha y la Yga fue de 5,9 y de 3,4 tn/ha en los ambientes medio y alto
respectivamente. La respuesta del rendimiento a la fertilización fue mayor en el ambiente medio que enel alto, por lo que el manejo de la fertilización permitió reducir la brecha de rendimiento en mayor medida
en el ambiente más pobre. La refertilización del cultivo no presentó un efecto claro sobre el rendimiento.
Las variaciones del rendimiento estuvieron asociadas con cambios en el número de granos/m2 y no conel peso de mil granos. Los rendimientos obtenidos a campo fueron cercanos a los máximos que sepueden lograr con el agua disponible y óptimo manejo.
Palabras

clave.

Maíz,

brechaderendimiento,

fertilización,

refertilización,

rendimiento.

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Introducción
La disponibilidad recursos, tanto hídricos, nutricionales o de tipo de suelos, es altamente variable y estárelacionada con la distribución estacional de las precipitaciones, su variación interanual, aspectos delrelieve y del suelo. La heterogeneidad de ambientes encontrados en el sur de Córdoba obliga a laadecuación de las tecnologías de insumos y procesos empleados para optimizar el manejo del cultivo
de maíz.
En una región el rendimiento potencial está definido por la oferta radiativa y la temperatura durante el
ciclo, pero la disponibilidad de agua impide la obtención de este rendimiento. Además, desajustes en
el manejo pueden provocar pérdidas extras al reducir la máxima productividad del agua disponible(Gudelj, 2019). Las diferencias entre estos niveles de rendimiento se denominan brechas y conocer su
magnitud y sus causas es de vital importancia para establecer la capacidad productiva de un ambiente
y adecuar el manejo para maximizar el rendimiento y la eficiencia de uso de los recursos.
El nitrógeno es el nutriente que las plantas usan en mayor cantidad, su disponibilidad particularmentedurante el período crítico y llenado de los granos, define la producción de biomasa y determina elrendimiento. Establecer criterios para definir la dosis y el momento de aplicación en función delambiente, es una herramienta determinante para disminuir las brechas de rendimiento.
En este marco, los objetivos planteados fueron

Determinar el rendimiento potencial del cultivo de maíz en el sur de Marcos Juárez.
Determinar el rendimiento real del cultivo de maíz en un ambiente particular del sur de Marcos
Juárez y cuantificar las brechas de rendimiento.
Evaluar el efecto de la aplicación de diferentes dosis de fertilizantes, en diferentes momentos,
sobre la determinación del rendimiento y su impacto en la magnitud de las brechas.

Material y Métodos
En la campaña 2020/21 se realizó un ensayo en un establecimiento al sur de la ciudad de Marcos
Juárez sobre un lote dividido en dos ambientes de producción, alto y medio, definidos según niveles derendimientos históricos y por características particulares de cada lote como anegamientos temporales
y vías de escurrimiento. El 30/9/2020 se sembró el hibrido Dekalb 7210 VT3PRO en densidades de 8,3
y 8 pl/m2 en dos ambientes alto y medio respectivamente. En cada ambiente, se evaluaron tratamientos
de fertilización con N a la siembra y refertilización. El detalle de los tratamientos se muestra en la Tabla
1.
Tabla 1: Momento de aplicación de fertilizante y Dosis de N aplicado en dos ambientes. A la siembra son dosis de N aplicadas almomento de la siembra. Re fertilización son dosis de N aplicados en franjas cruzadas al sentido de siembra en el estado V5.
Ambiente
Momento de aplicación del fertilizante

Alto
Medio
---------------------Kg N/ha----------------------89 – 74 - 64
86 – 71 - 62
0 – 45 - 91

A la siembra
Re fertilización

Se usó un diseño de tipo strip plot con dos repeticiones donde la parcela principal fue la fertilización ala siembra y las subparcelas la refertilización. Se estimó el rendimiento potencial (Yp) según el siguiente
modelo𝑌𝑝 = ∑ 𝑅𝑎𝑑. 𝐼𝑛𝑐.∗ 𝑒𝑖 ∗ 𝐸𝑈𝑅 ∗ 𝐼𝐶

(1)

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Donde Rad. Inc.: es la radiación fotosintéticamente activa incidente, ei: es la eficiencia de captura de laRad. Inc., EUR: es la eficiencia en el uso de la radiación interceptada acumulada e IC: es el índice decosecha. El rendimiento actual de cada parcela (Ya) se obtuvo de monitor de rendimiento a la cosecha.
De una muestra de espigas cosechadas manualmente, se determinó el número de granos/m2 (NG) y elpeso de mil granos (PG). Se determinó el rendimiento limitado por agua (Yw) como el máximo
rendimiento factible de lograr con la disponibilidad normal de agua de la zona y óptimo manejo. Se
consideró como tal al obtenido en el ambiente alto con la más alta dosis de fertilizante aplicado. Se
calcularon las brechas de rendimiento debida al agua (Ygw) como la diferencia entre el Yp y el Yw
mientras que la brecha debida al manejo del productor (Yga) se obtuvo de la diferencia entre el Yw y elYa (GYGA 2021). Se calculó un índice de limitación por el agua (ILA) para la región como:(2)

𝐼𝐿𝐴 = (1 − (𝑌𝑤|𝑌𝑝))𝑥 100%

Se realizó un análisis de la variancia utilizando software INFOSTAT y se empleó el test decomparaciones múltiples LSD de Fisher, con un nivel de probabilidad de 0,05 y se realizó un análisis
de regresiones para establecer la asociación entre el rendimiento y sus componentes numéricos.

Resultados y discusión
El Yp estimado fue de 25,3 tn/ha (hum. 13%). Este valor es inferior a otros reportados previamente
estimados mediante métodos diferentes (Beccari y Videla Mensegue, 2018) pero es similar al publicado
en GYGA (2021). Los Ya obtenidos oscilaron entre 14,8 y 9,4 tn/ha (Tabla 2)
Tabla 1: Rendimiento a la cosecha del cultivo y brechas de rendimiento debidas a las prácticas de manejo aplicadas (Yga) entre el
rendimiento limitado por agua (Yw; 14,8 tn/ha) y los rendimientos actuales obtenidos en los ambientes productivos alto y medio.
FS: Fertilización a la siembra; RF: Refertilización.
Ambiente
Alto

FS(kg N/ha)
64
74
89

Medio

RF
(kg N/ha)
91
45
0
91
45
0
91
45
0

62

91
45
0
71
91
45
0
86
91
45
0
Letras distintas dentro de cada ambiente indican diferencias significativas al 0,05.

Rendimiento(tn/ha)13,9 ab
12,7 d11,4 e14,4 ab
13,7 bc
13,2 cd
14,8 a13,6 bc
13,2 cd

Yga(tn/ha)0,9 ab2,1 d
3,4 e
0,4 ab1,1 bc
1,6 cd0a
1,2 bc
1,6 cd12,7 c11,5 e9,4 f
13,8 a12,4 c12 d13,4 b12,8 c11,5 e

2,1 c
3,3 e
5,9 f
1 a
2,4 c
2,8 d
1,4 b
2 c
3,3 e

El Yw obtenido, no difirió entre las tres dosis con el máximo nivel de refertilización del nivel alto. En
consecuencia, la Ygw se calculó considerando el promedio de estos tres valores con el Yp y el valor
resultante fue de 10,9 tn/ha, lo que representó un ILA del 43 %. Esto indica que la condición hídrica delaño evaluado permitió alcanzar el 57% del Yp estimado para la región, valor similar al obtenido por
Aramburu Melos et al. (2015) considerando una extensa serie de datos climáticos. La Yga alcanzó
valores de 3,4 tn/ha para el ambiente alto y osciló entre 1 y 5,9 tn/ha en el ambiente medio (Tabla 2).
Esto representa un margen de mejora de 29,8 y un 63% para los ambientes alto y medio
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respectivamente.
El rendimiento se asoció significativamente a cambios en el NG (R2= 63% y 79% para el ambiente alto
y medio respectivamente) y no con cambios en el PG, indicando que para el híbrido evaluado, el manejo
de la fertilización tuvo impacto en el crecimiento del cultivo durante el período crítico de fijación degranos pero no durante la determinación del peso de los mismos. Esta asociación es similar a lareportada por Cantarero et al. (2020) para maíces tardíos con adecuada oferta hídrica. Sin embargo,
existen evidencias (Cantarero et al., 2020; Luque et al., 2021) que, ante condiciones hídricas limitantes,
la adecuación de la oferta de N puede contribuir a aumentar el rendimiento a través de la mejora delPG a través del sostenimiento de una alta actividad fotosintética durante el llenado de los granos. En
consecuencia, el manejo del N debiera pensarse en función del aspecto más limitante de cada ambienteen particular.

Conclusiones

Las brechas de rendimiento calculadas para la región indican que se pueden alcanzar mejoras delos rendimientos actuales de más del 60% a través de la adecuación del manejo aplicado al cultivo.
Las técnicas de manejo del N en función de la condición hídrica de cada ambiente tendrán el mayor
impacto en la mejora del rendimiento.
La correcta caracterización del ambiente y la identificación de los factores más limitantes surgencomo aspectos fundamentales para la correcta adecuación de prácticas de manejo.
En siembras tempranas, la condición fisiológica del cultivo que permita fijar un elevado número degranos, permitirá lograr aumentos del rendimiento, pero cuando las condiciones del ambiente seanmás restrictivas, se debería prestar especial atención a la condición del cultivo durante el llenado
de los granos.

Agradecimientos
El presente trabajo ha sido realizado por G.A.; M.A. y P.A. como requisito para completar la currícula
de la carrera de Ingeniería Agronómica de la FCA – UNC; un agradecimiento especial al productor
Fabian Pettinari por facilitar el uso del lote para el desarrollo del ensayo y al meteorólogo Alvaro
Andreucci de la EEA INTA Marcos Juárez por el aporte de datos meteorológicos.

Referencias
Aramburu Melos, F; Monzon, J.P; Mercau, J.L; Taboada, M; Andrade, F.H; Hall, A.J; Jobbagy, E; Cassman, K.G; Grassini, P.
(2015). Potential for crop production increase in Argentina through closure of existing yield gaps. Field Crops Research. 184,145-154.
Cantarero, M.G.; Luque, S.F.; Canal, G.; Zgrablich, S.; Viotti, G. (2020). Rendimiento del cultivo de maíz tardío ante lamodificación de la oferta hídrica. Obtenido de: https://revistas.unc.edu.ar/index.php/nexoagro/article/view/30520
GYGA (2021) Global Yield Gap and Water Productivity Atlas. Disponible en URL: www.yieldgap.org
Gudelj, V. (2019). Fertilización y brecha de rendimiento del cultivo de maíz. Cordoba.
https://inta.gob.ar/sites/default/files/inta_marcosjuarez_actualizacionmaiz_2019.pdf Pág: 43-45.
Luque S.F., Canal G., Cantarero M.G (2021) Respuesta del rendimiento a la fertilización con nitrógeno y azufre en siembratardía de maíz. IX Jornadas Integradas de Investigación, Extensión y Enseñanza de la Facultad de Ciencias Agropecuarias UNC- Año 2021.

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Utilización de índices multiespectrales relevadas mediante
un UAV para la predicción de rendimiento, número y pesode granos en Soja
Ogando, F.A.1-4, Peirone,L 1-4, Cicconi, M. 2, Raspa, F.4, Ovando, G.3, Vega, C.R.C.4
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); 2; 3Facultad de ciencias
agropecuarias, UNC; 4EEA INTA Manfredi.

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30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. En Argentina, la amplia variabilidad (45%) en las brechas de rendimiento, entre lospotenciales en secano y los rendimientos de productores, es probable que este explicada por la falta
de un correcto ajuste entre la oferta y demanda de recursos (i.e. agua y radiación solar). Combinaciones
de prácticas de manejo con el genotipo y la fecha de siembra modulan su captura. Actualmente, lossensores remotos permiten evaluar índices de vegetación (IV) espectrales con potencial para
caracterizar variables asociadas con la captura y eficiencia en el uso de los recursos. El objetivo deeste trabajo es evaluar la capacidad predictiva de tres IV sobre el rendimiento y sus componentes (i.e.
el número (NG) y peso de granos) en cultivos de soja sembrados bajo distintas combinaciones demanejo. Para ello, se sembraron a campo cuatro genotipos de soja (grupo de madurez III a VI) en dos
fechas de siembra (Octubre y Noviembre) y bajo dos condiciones hídricas (riego y secano). Estos
tratamientos permitieron generar diferentes combinaciones de manejo que modularon la captura derecursos durante el período crítico del cultivo (R3-R6). Durante este período, se calculó mediante
imágenes multiespectrales obtenidas a partir de un drone el área bajo la curva de tres IV (IVR3-R6)
construidos mediante la combinación de diferentes bandas (NDVI, GNDVI y NDRE). Los tratamientos
permitieron explorar un amplio rango de valores de IVR3-R6 (CV=24%) y de rendimientos (3366 a 6861
kg ha-1). Todos los IVR3-R6 que estimaron el valor acumulado de NDVI, GNDVI y NDRE exhibieron
correlaciones significativas con número de granos en R7 y rendimiento (kg ha-1). Dentro de estos
GNDVIR3-R6 se destacó en su capacidad predictiva para el NG (R2 > 61%) y permitió la construcción deun único modelo de respuesta para todos los genotipos evaluados. Estos resultados sientan bases para
estudios complementarios que relacionen IVR3-R6 con aspectos como el consumo hídrico, la eficiencia
en el uso del agua y la radiación y que permitan una mejor caracterización de procesos eco-fisiológicos
conducentes al cierre de brechas.
Palabras clave. Índices multiespectrales; Brechas de rendimiento; Captura de recursos; Fenotipado

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Introducción
En Argentina, la soja se cultiva mayoritariamente en secano y está expuesta a distintos grados de déficit
hídrico que varían espacial y temporalmente (Salado Navarro and Sinclair, 2009; Bacigaluppo et al.,2011; de la Casa and Ovando, 2014). Estudios recientes encontraron que la brecha entre losrendimientos potenciales1 en secano y los rendimientos obtenidos por productores varía entre 28.7 y
51.9% (Bacigaluppo et al., 2011; Aramburu Merlos et al., 2015; Di Mauro et al., 2018). Es probable que
dichas brechas estén explicadas, al menos parcialmente, por desajustes en la oferta y la demanda derecursos (i.e. agua y radiación solar). La correcta combinación de genotipo (GM) y fecha de siembra(FS) es una de las estrategias de manejo de mayor impacto sobre el rendimiento al permitir no solo la
mejor adaptación sino también incrementar la eficiencia en el uso de los recursos (Vega and Salas,
2012; Cortés, 2015; Pagnan and Vega, 2019; Vitantonio-Mazzini et al., 2021). En ambientes sin fuertes
limitantes de recursos, la productividad del cultivo está estrechamente relacionada con la captura(intercepción) y uso de la radiación solar. Ambas variables están a su vez relacionadas con el tamaño
y funcionalidad del área foliar y la duración del ciclo (Andrade et al., 2005). Para la reducción de las
brechas de rendimiento se puede emplear la agricultura de precisión (AP), en un futuro cercano la AP
se basará en el empleo de internet de las cosas (IoT), inteligencia artificial (machine learning) y sistemas
de soporte de toma de decisiones (DSS). Particularmente el empleo de UAV con sensores a baja altitud
tiene la ventaja de una gran movilidad y alta resolucion espacial y temporal en el monitoreo de cultivos(Velusamy et al., 2022) y permiten evaluar de manera rápida y no destructiva índices de vegetación
espectrales (IV) con potencial para caracterizar variables asociadas con la captura y eficiencia en el
uso de los recursos (Cerrudo et al., 2017; da Silva et al., 2020; Maimaitijiang et al., 2020; Santana etal., 2022). El objetivo de este trabajo es evaluar la capacidad predictiva de tres IV sobre el rendimiento
y sus componentes (i.e. el número y peso de granos) en cultivos de soja sembrados bajo distintas
combinaciones de manejo. Los resultados pueden contribuir a definir modelos simples que permitan
evaluar estrategias de manejo orientadas al cierre de brechas del rendimiento.

Materiales y métodos
Durante la campaña 2020-21, se condujeron ensayos a campo en la Estación Experimental
Agropecuaria INTA Manfredi (Córdoba). Mediante la combinación de tratamientos que incluyeron cuatro
genotipos (DM3312, DM4612, DM53i53 y CZ6505), dos fechas de siembra (FSte; 26/10/20 y FSta;
27/11/20) y dos condiciones hídricas (riego y secano) se generó variabilidad en la duración de ciclos yen la captura de recursos (agua y radiación solar). El experimento fue sembrado bajo un diseño deparcelas sub-subdivididas con tres repeticiones, siendo la fecha de siembra, la condición hídrica y elgenotipo la parcela principal, sub-parcela y sub-sub-parcela, respectivamente. Cada parcela consistió
en 6 separados a 0.52 m por 8 metros de largo. En madurez fisiológica se cosecharon 3 m2 por unidad
experimental para determinar el rendimiento (expresado en 0% de humedad) y sus componentes
número (NG) y peso de granos (PG). Se relevaron la fenología y la duración de etapas mediante clave
internacional (Fehr et al., 1971).
Durante la etapa crítica de determinación del rendimiento (R3 a R6, (Fehr et al., 1971)), se evaluaron
IV utilizando sensores (RGB y multiespectral) montados en un drone Phantom 4 modificado con una
cámara sequoia multiespectral. Se estimaron los índices NDVI (Normalized Difference Vegetation
Index), GNDVI (Green Normalized Vegetation Index) y NDRE (Normalized Difference Red Edge Index)
mediante las siguientes combinaciones de bandas:
𝐼𝑅−𝑅

𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐼𝑅+𝑅

(1)

1 Se entiende por rendimiento potencial (Evans & Fisher, 1999) al rendimiento de un cultivar adaptado a un determinado
ambiente que crece sin limitantes bióticas (plagas, enfermedades y malezas) ni abióticas (agua y nutrientes) y potencial en
secano en dónde el recurso hídrico es la única limitante.
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𝑁𝐼𝑅−𝐺𝐺𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅+𝐺(2)

𝑁𝐷𝑅𝐸 = 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸(3)

𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸

Dónde: IR=reflectancia en la banda infrarroja, R=reflectancia en la banda roja, NIR= reflectancia en la
banda infrarrojo cercano, G= reflectancia en la banda verde, RE= reflectancia en la banda borde rojo.
Análisis estadístico: para cada IV, se ajustaron modelos polinómicos (R2 0.89 ± 0.05) de tercer grado
entre el valor del índice y el tiempo (expresado en días calendario desde la emergencia de cadatratamiento). Para cada IV, se estimó la integral del área bajo la curva del modelo durante el período
crítico (IVR3-R6) en cada combinación FS*GM. Mediante correlaciones y regresiones, se evaluó lacapacidad predictiva de los IVR3-R6 sobre distintas variables asociadas al crecimiento y sobre el
rendimiento y sus componentes.

Resultados
En este estudio, las distintas fuentes de variación impactaron sobre la duración de la etapa crítica R3R6 y permitieron, por ende, explorar rangos amplios de valores de los distintos IVR3-R6. Los coeficientes
de variación fluctuaron entre el 20% (NDVIR3-R6 y GNDVIR3-R6) y el 28% (NDRER3-R6). Los rendimientos
alcanzados fluctuaron entre 3366 y 6861 kg ha-1. FSte exhibieron un IVR3-R6 en promedio de todos lostratamientos evaluados un 27% superior respecto a FSta, respuesta principalmente debida al efecto
positivo de la FSte sobre la duración de la etapa de generación de vainas R3-R6.
Todos los IVR3-R6 que estimaron el valor acumulado de NDVI, GNDVI y NDRE exhibieron correlaciones
significativas con número de vainas en R7, el rendimiento (kg ha1) y el número de granos (Tabla 1). No
se observaron correlaciones significativas entre los IVR3-R6 y las variables PG y biomasa total en R7. Sin
embargo, la capacidad predictiva de los IVR3-R6 fue mayor cuando se consideró el NG, variable que se
define específicamente durante R3-R6 (Kantolic and Slafer, 2007; Pagnan and Vega, 2019). El índice
GNDVIR3-R6 exhibió no solo mejor capacidad predictiva (R2 > 61%) que NDVIR3-R6 y NDRER3-R6 (R2 =54%) sino que permitió la construcción de un único modelo para todos los genotipos evaluados (Figura
1 B) y FS. Considerando la disponibilidad hídrica (Figura 1A), se encontraron dos modelos de tipo
plateau-lineal que se diferenciaron en su pendiente cuando GNDVIR3-R6 fue mayor a 26. Las FSteexhibieron menor pendiente en secano que bajo riego (80 vs. 106), aspecto que podría ser explicado
por procesos relacionados con la eficiencia en el uso de los recursos hídricos o radiativos.
Tabla 1. Matriz de correlación (índice Pearson; números en fuente tipo negrita expresan el p-value de las correlaciones entre variables) paradiferentes índices multiespectrales (NDVIR3-R6, GNDVI R3-R6 y NDRE R3-R6) durante el período crítico de definición del número de granos yvariables eco-fisiológicas relevadas en madurez fisiológica. Biomasa (Biom, gm2), número de vainas (m2), rendimiento (R, kg/ha), peso degranos (PG) y número de granos (NG).

NDVI

GNVI

NDRE
1
0.14
0.32
0.42
-0.03

Biom
[gm2]
0.26
0.27
0.4
1
0.84
0.65
0.43

N°vainas
[m2]
0.02
0.04
0.06
9.8E-11
1
0.53
0.11

R
[Kg/ha]1.20E-3
3.70E-4
0.01
1.80E-4
8.70E-4
1
0.42

NDVIR3-R61
GNDVIR3-R6
NDRER3-R6
Biom [gm2]N°vainas [m2]R [Kg/ha]
PG

1
0.93
0.9
0.19
0.38
0.52
-0.02

1
0.93
0.19
0.35
0.56
0.06
0.61

NG [m2]

0.59

0.49

0.53

0.57

0.9

PG
0.91
0.75
0.86
0.01
0.52
0.01
1
0.01

NG
[m2]
1.40E-4
8.30E-5
2.20E-3
8.00E-4
2.80E-4
0
0.96
1

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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1

Los valores de los índices espectrales corresponden al área bajo la curva del IV y el tiempo durante la fase de
determinación del número de granos (R3-R6)

A

B

Figura 1. Modelos de respuesta del número de granos/m2 para el valor de GNDVIR3-R6 separado por condición hídrica (A) ygenotipos (B). Cada punto representa una unidad experimental

Conclusiones
En este estudio, se evaluaron diferentes índices e vegetación en términos de su capacidad para
caracterizar la producción de rendimiento y sus componentes en soja cultivada bajo distintos ambientes
resultantes de la combinación entre fechas de siembra, genotipos y condiciones hídricas. longitud deciclo. La capacidad predictiva de los índices evaluados (GNDVIR3-R6 , NDVIR3-R6 y NDRER3-R6) siempre
fue superior al 50% demostrando su validez como herramientas para evaluar cultivos en términos desu habilidad para la captura de recursos y su relación con procesos eco-fisiológicos que definen el
crecimiento. Entre los índices, GNDVIR3-R6 presentó un 11.5% de capacidad predictiva superior respecto
a los otros índices utilizados (NDVIR3-R6 y NDRER3-R6). Bajo condiciones de distinta condición hídrica, seencontraron modelos distintos entre el GNDVIR3-R6 y el número de granos, principal componente delrendimiento. Es probable que dicho hallazgo se relacione con distintos estados fisiológicos de loscultivos según su estado hídrico. Estudios recientes bajo condiciones controladas demostraron que lafotosíntesis (un indicador de la eficiencia en el uso de la radiación) disminuye bajo condiciones de estrés
hídrico (Ergo et al., 2021). Estos resultados sientan bases para estudios complementarios que
relacionen IVR3-R6 con aspectos como el consumo hídrico, la eficiencia en el uso del agua y la radiación.
En su conjunto, una mejor caracterización de cultivos bajo distintos manejos mediante el fenotipado
con drones permitirá la comprensión de procesos que permitan el cierre de brechas, particularmente
en ambientes con limitantes hídricas.

Agradecimientos
Este trabajo fue financiado mediante los siguientes proyectos: INTA 2019-PE-E1-I011-001.
Intensificación Sustentable de la Agricultura en la Región Pampeana; INTA 2019-PD-E3-I060-001.
Adaptación de los cultivos al cambio climático: Bases ecofisiológicas para el manejo y la mejora
genética; PROCISUR-BID. Bases fisiológicas y genéticas de las respuestas de trigo y soja a limitantes
bióticas y abióticas: estudios orientados a la identificación de caracteres de tolerancia o adaptación deutilidad en el mejoramiento genético y la selección de genotipos adaptados en el Cono Sur.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Referencias

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Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

Página | 5¿CÓMO AFECTA LA PROFUNDIDAD DEL SUELO AL
ÍNDICE DE SUFICIENCIA DE NITRÓGENO EN LA
CEBADA Y EL TRIGO?
Marcelo Jose Lopez de Sabando1, Martín Diaz-Zorita2.
Sabando.marcelo@inta.gob.ar. (1) AER INTA Tandil, Rodriguez 370, Tandil, Buenos Aires, Argentina.
(2) Universidad Nacional de La Pampa, RN 35 km 334, Santa Rosa, La Pampa, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Los objetivos fueron: i) comparar los cambios de rendimientos en grano, índice de suficiencia
de nitrógeno (ISN) y dosis óptima económica de nitrógeno (DOEN) según la profundidad del suelo entre
cultivos de cebada y de trigo; ii) evaluar el efecto de la variación de la relación precio grano y precio defertilizante en ISN. Se llevaron a cabo 16 ensayos de fertilización con N en el sudeste de la región
pampeana. En cada sitio se realizó un experimento en cebada y en trigo según dos zonas deprofundidad de suelo contrastantes. El cultivo de cebada mostró rendimientos mayores, mayores
incrementos de rendimiento asociados a la fertilización con nitrógeno, menor interacción entre la
profundidad de los suelos y la fertilización y DOEN independientes del sitio y la profundidad de lossuelos. Trigo mostró menores rendimientos y mayor interacción entre la profundidad de los suelos y lafertilización. Al considerar los DOEN en trigo se observó efecto sitio y efecto profundidad de los suelos.
En cebada y en trigo las diferencias de disponibilidad de nitrógeno en relación a los DOEN explicaronlas variaciones del ISN. La DOEN presentó rango de valores de ISN de 0,95 a 0,97 en cebada y de
0,89 a 0,99 en trigo. La profundidad de los suelos y la relación de precios mostraron efectos sobre ISN.
Los suelos profundos alcanzaron DOEN con mayores niveles de ISN que los suelos someros. Los
resultados muestran diferencias en la DOEN según campaña y sitio y requieren de herramientas como
ISN para ajustar decisiones de manejo durante el ciclo de los cultivos.
Palabras clave. TRIGO, CEBADA, FERTILIZACIÓN CON NITRÓGENO, PROFUNDIDAD DESUELOS.

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IMPACTO SOBRE LOS RENDIMIENTOS DE SOJA DE LA
ELECCIÓN DE GRUPO DE MADUREZ Y FECHA DESIEMBRA SEGÚN AMBIENTES
Marcelo José López de Sabando1, Juan Martín Gutierrez2.
Sabando.marcelo@inta.gob.ar. (1) AER INTA Tandil, Rodriguez 370, Tandil, Buenos Aires, Argentina.
(2) Cropsoil, Tandil, Buenos Aires, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. Los ambientes de producción de soja en región sudeste de buenos aires presentan
variabilidad dentro de los lotes. Las principales diferencias se asocian al periodo libre de heladas y a laprofundidad de los suelos. Los objetivos del trabajo fueron: (i) caracterizar zonas de productividad según
relieve, profundidad de perfil, profundidad y nivel de resistencia a la penetración de los suelos, (ii)evaluar la fenología del cultivo de soja según grupos de madurez y fechas de siembra y, (iii) cuantificar
la producción de soja según zonas de productividad e interacción con fecha de siembra y grupo demadurez. El experimento se realizó en lote de producción con variabilidad espacial de atributos
topográficos y tipos de suelos. Los rendimientos mostraron interacción entre cultivar y fecha de siembra
según zona de productividad. Considerando todas las variedades evaluadas, en la zona deproductividad baja y en la fecha de siembra de 26 de noviembre se observaron los rendimientos
mínimos mayores y los rendimientos máximos también mayores. Según cultivar y zona de productividad
se observó diferencia entre fechas de siembra. Para siembras con DM 2200 y con DM 40R16, en lastres zonas de productividad, se observaron los mayores rendimientos en la fecha de siembra del 26 denoviembre. Para la siembra con DM 3312 los rendimientos mayores se observaron en la fecha desiembra del 8 de diciembre. Para las variedades de grupo de madurez mayor, DM 46R18 y DM 49R19,
la fecha de siembra que permitió obtener los mayores rendimientos depende de la zona deproductividad. La variabilidad de propiedades de suelo y relieve de lotes de producción en el sudestede la región pampeana requieren ajustes de decisiones de manejo del cultivo de soja para permitir
maximizar los rendimientos. La correcta caracterización de los ambientes, la elección de la fecha desiembra y del cultivar son factores que determinan el éxito de producción.

Palabras clave. Soja, grado de madurez, rendimiento y fenología, zonas de productividad, periodo
libre de riesgo de heladas.

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INTRODUCCIÓN
Se han reportado diferencias de producción de soja asociados a variabilidad de los ambientes de producción(Andriani et al. 1991). El ajuste adecuado de ciclo de cultivo y época de siembra permite incrementar la producciónde soja bajo condiciones de heterogeneidad dentro de los lotes. Los objetivos del trabajo fueron: (i) caracterizar
zonas de productividad según relieve, profundidad de perfil, profundidad y nivel de resistencia a la penetración delos suelos, (ii) evaluar la fenología del cultivo de soja según grupos de madurez y fechas de siembra y, (iii)
cuantificar la producción de soja según zonas de productividad e interacción con fecha de siembra y grupo demadurez.

MATERIALES Y MÉTODOS
El experimento se realizó durante la campaña 2020-2021 en lote de producción en el partido de Balcarce(Longitud: -58,596046; Latitud: -37,773856) seleccionado por su representatividad de variabilidad espacial deatributos topográficos y tipos de suelos. Los suelos corresponden a Argiudoles típicos, Argiudoles petrocálcicos y
Hapludoles petrocálcicos. Se identificaron 3 zonas de productividad según posición en el relieve y profundidaddel perfil de suelo. Las zonas fueron identificadas como loma, media loma y bajo. Cada zona fue caracterizada
según atributos topográficos, profundidad del perfil de suelos, tipo de suelos, resistencia a la penetración ypropiedades químicas superficiales. En cada zona de productividad (loma, media loma y bajo) se realizó unexperimento factorial doble con cuatro repeticiones considerando fechas de siembra (4 de noviembre, 14 denoviembre, 26 de noviembre y 8 de diciembre de 2020) y cultivares con diferente grado de madurez relativa (DM
2200, DM 3312, DM 40R16, DM 46R18 y DM 49R19).

RESULTADOSCARACTERIZACIÓN DE AMBIENTES
Los sitios bajo, media loma y loma mostraron diferencias según propiedades de relieve (altimetría y pendiente),
TWI, profundidad de suelos y resistencia a la penetración. La posición de bajo se caracterizó por predominio desuelos Argiudoles Típicos con horizonte petrocálcico a los 137 cm y pendiente de 3,3%. En posición de loma se
identificaron suelos Argiudoles Petrocálcicos y Hapludoles Petrocálcicos con horizonte petrocálcico en promedioa los 33 cm y pendiente promedio de 5,5%. En la posición de media loma los suelos observados fueron Argiudoles
Petrocálcico con horizonte petrocálcico en promedio a 66 cm y pendiente 7,7% (Tabla 1).
Las temperaturas mínimas mostraron niveles menores en posición de bajo en relación a posición de loma condiferencias máximas de 3,5oC que se asociaron a los días con temperaturas mínimas menores. Para lascondiciones evaluadas se observó una sola fecha con temperaturas menores a 0,0°C, 12 de mayo.
Tabla 1: Resumen de valores mínimos promedio y máximos observados en cada zona de productividad (Bajo, Loma y Media loma)
de pendiente (%), índice topográfico de humedad (TWI), elevación (m sobre nivel del mar) y profundidad de tosca (profundidad donde
se identificó horizonte petrocálcico) (cm).

FENOLOGÍA
Se observaron diferencias de duración de periodos fenológicos del cultivo de soja según cultivar (grupo demadurez) y fechas de siembra. Los cultivares de ciclo más largo (DM 46R18 y DM 49R19) mostraron mayor
duración del ciclo con principales diferencias en la etapa siembra a inicio de floración, inicio de floración a inicio
de formación de vainas e inicio de formación de vainas a inicio de llenado de granos. Las fechas de siembra más
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tardías mostraron menor duración de las etapas fenológicas con principal efecto sobre la etapa de siembra a inicio
de floración. No se observaron efectos sobre la fenología de cultivo según posición en el relieve (datos nopresentados).
La fecha de la primera helada se registró el 12 de mayo. Todos las variedades y fechas de siembra evaluadas
pudieron completar el ciclo sin efecto de heladas. Las condiciones de la campaña evaluada difieren del registro
histórico. En la zona del experimento existe probabilidad de 20 a 30% de heladas entre 01 al 10 abril en la posición
de bajo y del 20 de abril al 01 de mayo en la posición de loma (Datos Locales). Con fecha de heladas en 10 deabril los materiales de DM 40R16, DM 46R18 y DM 49R19 en fecha de siembra de 8 de diciembre tendrán enefectos sobre componente de peso de granos, mientras que los materiales DM 46R18 y DM 49R19 en fecha desiembra de 26 de noviembre también tendrían efectos en componente de rendimientos peso de granos.

PRODUCCIÓN DE SOJA
Los rangos de rendimientos observados fueron 1347 a 3726 kg/ha. El número de granos mostró un rango de 898
a 2599 granos m2 y el peso de mil granos mostró un rango de 133 a 172 g. Según posición de relieve se observó
mayores diferencias entre los rendimientos mínimos y máximos en posición de relieve bajo y loma en relación aposición de media loma. Los valores de rendimientos mínimos fueron similares entre las zonas de productividad,
siendo los valores de rendimientos promedios y máximos mayores en la posición de relieve bajo y loma. Las
principales diferencias en los promedios entre las zonas de productividad se pueden asociar a los valores
máximos mayores observados en las posiciones bajo y loma (Tabla 1).
Según fechas de siembra, también las mayores diferencias se observaron en los rendimientos máximos en
relación a los rendimientos mínimos. Las fechas de siembra más tardías, 26 de noviembre y 8 de diciembre,
mostraron rendimientos máximos mayores. En promedio, se observaron mayores rendimientos en la fecha desiembra del 26 de noviembre. Al considerar los rendimientos de los diferentes cultivares, también los rendimientos
máximos mostraron mayores diferencias que los rendimientos mínimos. En general, en los cultivares que seobservaron los rendimientos promedios mayores también se observaron los rendimientos máximos mayores(Tabla 1).
Tabla 1: Resumen de valores mínimos, promedio y máximos de rendimientos (kg/ha) según posición en el relieve, fecha desiembra y cultivar.

Se observó interacción entre fecha de siembra y cultivar en todas las posiciones de relieve para las variables
número de granos, peso de los granos y rendimientos (Tabla 2). En general los mayores números de granos seobservaron en las variedades DM 2200, DM 3312 y DM 40R16 y en la fecha de siembra de 26 de noviembre. Los
pesos de mil granos se observaron mayores en la variedad DM 49R19 y fechas de siembra 26 de noviembre y 8
de diciembre. Al analizar todos los tratamientos se observó relación entre el número de granos y los rendimientos.
Las variedades DM 46R18 y DM 49R19 mostraron mayor peso de granos que resto de las variedades y alcanzaron
rendimientos similares con menor número de granos. Los rendimientos máximos se observaron en las variedades
DM 2200 y DM 3312. Estas variedades mostraron mayor rango de rendimientos en relación al resto de lasvariedades; las variaciones de rendimientos se asociaron principalmente al número de granos y en menor medida
al peso de los granos. Para las condiciones evaluadas, tanto el número de granos como el peso de los granos
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permitió explicar las variaciones de los rendimientos en DM 46R18 y DM 49R19, mientras que el número degranos fue el principal componente de rendimiento para explicar las variaciones de rendimientos en las variedades
DM 2200 y DM 3312.
Tabla 2: Valores de p según análisis de la varianza en posiciones de relieve bajo, loma y media loma. Fuentes de variación fechasde siembra (FS), cultivar y FS*Cultivar. Variables dependientes peso de granos, número de granos y rendimientos.

Los rendimientos mostraron interacción entre cultivar y fecha de siembra según zona de productividad.
Considerando todas las variedades evaluadas, en la zona de productividad baja y en la fecha de siembra de 26
de noviembre se observaron los rendimientos mínimos mayores y los rendimientos máximos también mayores.
Según cultivar y zona de productividad se observó diferencia entre fechas de siembra. Para siembras con DM
2200 y con DM 40R16, en las tres zonas de productividad, se observaron los mayores rendimientos en la fecha
de siembra del 26 de noviembre. Para la siembra con DM 3312 los rendimientos mayores se observaron en lafecha de siembra del 8 de diciembre. Para las variedades de grupo de madurez mayor, DM 46R18 y DM 49R19,
la fecha de siembra que permitió obtener los mayores rendimientos depende de la zona de productividad.

DM 2200

DM 3312DM 40R16

DM 46R18

DM 49R19

Todas las variedades

Figura 1: Rendimientos de soja según relieve y fechas de siembra para variedades DM 2200, DM 3312, DM 40R16, DM 46R18 y DM
49R19. 1 (barras en azul), 2 (barras en naranja), 3(barras en gris) y 4 (barras en amarillo) corresponden a fechas de siembra 04 denoviembre, 14 de noviembre, 26 de noviembre y 8 de diciembre, respectivamente. Letras diferentes indican diferencias según testde LSD Fisher (p<0,10) entre fechas de siembra para cada variedad y posición de relieve. Todas las variedades: corresponde al

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promedio de rendimientos de todas las variedades para cada posición de relieve y fecha de siembra.

DISCUSIÓN
Una alternativa de incrementar los rendimientos promedio de los lotes es seleccionar para cada zona deproductividad el cultivar y la fecha de siembra, incluso seleccionar las zonas de productividad con mayor aptitudde producción. Es poco frecuente la posibilidad de realizar la elección de fechas de siembra y cultivar por zonade productividad siendo corriente la existencia de limitaciones, ejemplo elección de misma fecha de siembra ocultivar para la totalidad del lote o ajustar decisiones para una fecha de siembra establecida.
Para las condiciones evaluadas, en la posición de bajo y de loma se observaron rendimientos mayores que en la
posición de media loma. Para estas dos zonas de productividad la combinación de DM 2200 y fecha de siembrade 26 de noviembre permitió lograr los rendimientos mayores. Mientras que, en la posición de media loma, losmayores rendimientos se observaron con DM 49R19 y fecha de siembra de 8 de diciembre.
Para todos los cultivares evaluados la zona de productividad para alcanzar los mayores rendimientos fue laposición de relieve bajo, siendo la fecha de siembra de 26 de noviembre la que permitió mejores resultados para
DM 220, DM 40R16 y DM 46R18, y la fecha de siembra de 8 de diciembre la adecuada para DM 3312 y DM
49R19. Considerando las fechas de siembra, la elección de cultivar correspondió a DM 46R18, DM 40R16, DM
2200 y DM 3312 para las fechas 4 de noviembre, 14 de noviembre, 26 de noviembre y 8 de diciembre,
respectivamente.

CONCLUSIONES
La variabilidad de propiedades de suelo y relieve de lotes de producción en el sudeste de la región pampeana
requieren ajustes de decisiones de manejo del cultivo de soja para permitir maximizar los rendimientos. La
correcta caracterización de los ambientes, la elección de la fecha de siembra y del cultivar son factores que
determinan el éxito de producción. Para las condiciones evaluadas, cada zona de productividad requiere
decisiones de cultivar y fecha de siembra independientes. La cuantificación de los efectos de modificaciones en
fecha de siembra y selección de cultivar permiten ajustar las decisiones para condiciones de limitantes operativas
a escala de lote de producción. Es necesario seguir evaluado el efecto de fechas de siembra y cultivar en
condiciones zonas de productividad contrastante bajo diferentes condiciones meteorológicas, ejemplo régimen deprecipitaciones y fecha de primeras heladas.

Referencias
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Efecto de la variabilidad espacio-temporal de la
emergencia de maíz sobre el rendimiento y sus
componentes
Albarenque, S.1,2, Maestrini, B.3, Davidson, O.4, Melchiori, R.J.M2, and B. Bassso1,51Department of Plant, Soil and Microbial Sciences, Michigan State University, US. 2Instituto Nacionalde Tecnología Agropecuaria-EEA Paraná, Argentina. 3Wageningen Plant Research, Agrosystems
Research, Paises Bajos. 4Digital Agronomy and Spatial Analytics Lab, Department of Earth andEnvironmental Sciences, Michigan State University

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La desuniformidad del cultivo puede resultar de la variación natural en la emergencia queestá relacionada a la variación de la humedad y temperatura del suelo, así como a la variabilidad en ladistancia entre plantas causada principalmente durante las operaciones de siembra. La heterogeneidad
entre plantas puede reducir el rendimiento. Los objetivos fueron: i) estudiar el efecto de la demora dela emergencia sobre el rendimiento y los componentes de rendimiento (peso y numero de grano) por
zonas de estabilidad de rendimiento (SZ), and ii) evaluar la relación entre la variación de la distribución
de las plantas en el surco y el rendimiento por zonas de estabilidad de rendimiento. Se condujeron 12
experimentos en campos de productores que disponían de varios años de datos de mapas derendimiento, los que se usaron para delinear zonas de estabilidad de rendimiento (HS: alto rendimiento
y estable, LS: bajo rendimiento y estable, MS: rendimiento medio y estable, y UN: inestable). Se registró
la emergencia (DAP) y se marcaron las plantas para identificarlas y se midió la distancia entre plantas
en el surco. Se calculó el área disponible por planta como la suma de las medias distancias entre una
planta y sus vecinas multiplicado por el espaciamiento entre surcos. Las plantas marcadas secosecharon y se determinó el rendimiento individual, peso y numero de granos por planta (PG and NG,
respectivamente), y el rendimiento por hectárea del cultivo. La emergencia del cultivo fue afectada
significativamente por la SZ en 8 de 12 experimentos, variando entre 5 y 15 días. En general, DAP fue
más lenta en las zonas LS, comparada con las otras. El NG fue negativamente afectado por el retraso
en DAP y las disminuciones oscilaron entre 16 y 65 granos por día de retraso en la emergencia. En
cambio, el PG mostro una respuesta variable a DAP, en algunos casos fue positiva y en otros negativa.
La disminución promedio en el rendimiento del cultivo fue de 730kg ha-1 por cada día de atraso en la
emergencia, y estaría principalmente asociada a una disminución en el NG por planta. A diferencia de
DAP, el GS tuvo un menor impacto en el rendimiento y sus componentes. Solo se detectó un efecto
significativo en el NG en 3 experimentos y en 4 experimentos en el PG, sin embargo, el efecto fue
menor al 0.01%. En general, el rendimiento tuvo una reducción máxima de 68 kg ha-1 por unidad dedesvío standard del GS. Entender los patrones espacio-temporales de la emergencia del cultivo podría
ayudar a los productores a tomar decisiones de manejo y podrían incorporarse en modelos desimulación para mejorar las simulaciones del rendimiento del cultivo.
Palabras clave. Maíz, emergencia desuniforme, zonas de estabilidad

Efecto de la emergencia desuniforme y la densidad desiembra en el crecimiento y rendimiento de maíz
Albarenque, S.1,2 and B. Basso1,31

Department of Plant, Soil and Microbial Sciences, Michigan State University, US. 2Instituto Nacionalde Tecnología Agropecuaria-EEA Paraná, Argentina. 3Digital Agronomy and Spatial Analytics Lab,
Department of Earth and Environmental Sciences, Michigan State University, US

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. El incremento en la densidad de siembra puede aumentar la captura de recursos y elrendimiento del cultivo, sin embargo, en condiciones de emergencia desuniforme la competencia entre
plantas incrementa, causando disminuciones del rendimiento. La integración de los efectos combinados
la variación espacial y temporal de la emergencia y la densidad de siembra seria de importancia parala toma de decisiones de manejo y contribuir a una agricultura más sustentable. El objetivo de este
trabajo fue evaluar los efectos de la emergencia desuniforme y la densidad de siembra sobre elcrecimiento y rendimiento en diferentes zonas de estabilidad de rendimiento. Se condujeron tres
experimentos (E1, E2, y E3) en campos de productores. Se registro la emergencia (DAP) del cultivo entres densidades de siembra (alta, media y baja) en diferentes zonas de estabilidad (HS: alto y estable,
LS: bajo y estable, MS: medio y estable, UN: inestable). En los estadios V6, V14 y R1 se midió eldiámetro del tallo y la altura de la planta para estimar la biomasa del cultivo mediante modelos
alométricos. Las plantas fueron cosechadas individualmente para determinar biomasa acumulada,
rendimiento y componentes. La biomasa (g planta-1) mostro un efecto negativo de DAP que vario conla densidad de plantas y la zona de estabilidad. En general, la biomasa se vio más afectada en losestadios más tempranos del cultivo (V6-V14), las reducciones por día de retraso en la emergencia
oscilaron entre 6 y 24% en V6, 6 y 22% en V14, 2.81 y 15% en R1, y entre 2 y 9.4% en la biomasa final(R6). Las zonas HS y UN acumularon similar biomasa y fue mayor que la que se alcanzó en LS y MS,
sin embargo, la densidad en que se acumuló más biomasa varió entre zonas de estabilidad.
Similarmente, el rendimiento del cultivo (kg ha-1) fue negativamente afectado por DAP y vario entre
zonas de estabilidad y densidad de siembra. En el E1, la baja densidad mostro la mayor reducción enel rendimiento por día de retraso en la emergencia (3% por día), y la zona UN fue la que más impactada(6% por día de retraso). En el E2, el efecto de DAP no difirió entre zonas de estabilidad, mientras que
si vario entre densidades, siendo la densidad media la más afectada por el retraso en la emergencia
con un 7.6% de reducción del rendimiento por día. El efecto del retraso en la emergencia sobre el
rendimiento en el E3 no mostro diferencias entre zonas de estabilidad, pero si entre densidades desiembra, siendo la densidad alta la mas afectada por el retraso en la emergencia (15% reducción por
día de retraso). Entender las interacciones entre la variabilidad espacial de la emergencia y lasdensidades de siembra permitirá incorporarlas en modelos de simulación de cultivo y mejorar las
predicciones de rendimiento y ayudar en la toma de decisiones por parte de los productores.

Palabras clave. Maíz, emergencia desuniforme, densidad de siembra, zonas de estabilidad

Evaluación de dos índices espectrales que permitan
cuantificar la variabilidad del estado nutricional en un cultivo
de maíz.
Naville, Rafael1; Martín López1; Facundo Minod1; Cecilia Cerliani1, y Gabriel Espósito1
1 rnaville@ayv.unrc.edu.ar. Facultad de Agronomía y Veterinaria de la Universidad

Nacional de Río Cuarto

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP 2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. La estimación del estado nutricional del cultivo de maíz mediante índices espectrales
presenta un gran desafío a la hora de plantear un esquema de fertilización adecuado mediante
imágenes satelitales, es ahí donde necesitamos conocer qué índice nos representa mejor lavariabilidad nutricional del cultivo. Este trabajo se evaluó mediante imágenes tomadas desde
un drone, con procesamiento mediante software específico y su correspondiente análisis
estadístico. Se presume que el índice multiespectral NDRE representa de manera mássensible la variabilidad del cultivo que el NDVI, cuando el mismo está en su máximo desarrollo.
Palabras clave.
Maíz; Bandas espectrales; Nutrición; NDVI; NDRE; VANT.

Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción.
El rendimiento en grano de maíz, no solo depende de su capacidad de crecimiento, sino también de la
fracción de ese crecimiento que termina alojada en los granos. La producción de este cultivo esparticularmente sensible a las variaciones en la población de plantas, ya que la producción de granos
depende de la tasa de crecimiento por planta durante el periodo crítico y cambios en la densidad deplantas generan cambios en la oferta de recursos (Cirilo, 2002).
En la actualidad se utilizan índices de vegetación para evaluar el comportamiento de los cultivos, ya
que los mismos tienen correlación con la actividad fotosintética de la planta, mientras más sana yvigorosa está una planta más luz absorbe de la banda roja del espectro de luz visible por lo que mayor
es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada -NDVI- (1). El problema con este índice es queen etapas avanzadas de los cultivos el contenido de clorofila alcanza un punto en el que el NDVI tiendea saturarse cercano a su valor máximo 1.0, por lo que la variabilidad del cultivo es difícil de detectar
con este índice.
En cambio, el índice borde rojo de diferencia normalizada (NDRE) proporciona una medida que no es
tan fuertemente absorbida por las capas superiores de hojas debido a que la banda de borde rojo notiene una correlación tan alta con la clorofila como la banda roja. El mismo puede dar una mejor
perspectiva de los cultivos en estadios vegetativos y posteriores, porque puede medir más en estratos
inferiores del cultivo. NDRE (2) también es menos propenso a la saturación en presencia de vegetación
densa. Por lo tanto, NDRE a veces puede proporcionar una mejor medición sobre la vegetación al tenermayor variabilidad con respecto a NDVI.
𝑁𝐷𝑉𝐼 =

𝐼𝑅−𝑅
𝐼𝑅+𝑅

(1)

Donde: IR=reflectancia en la banda infrarroja y R=reflectancia en la banda roja.
𝐼𝑅−𝑅𝑒

(2)

𝑁𝐷𝑅𝐸 = 𝐼𝑅+𝑅𝑒
Donde: IR=reflectancia en la banda infrarroja y Re=reflectancia en la banda RedEdge.

Descripción general del ensayo experimental
El ensayo se llevó a cabo bajo condiciones de secano. El maíz se sembró en siembra directa sobrediferentes antecesores, los cuales fueron: soja, centeno, vicia, y la consociación de centeno con vicia.
Se utilizó el híbrido Next 22.6 PWU, con una distancia entre hileras de 0,7 m. La fertilización se efectuó
en el estadio fenológico de V6 (sexta hoja) (Ritchie y Hanway, 1982) y se aplicó en forma de Urea
protegida voleada (N: 46%) (UNISEM, 2013).
El trabajo se llevó a cabo el día 14 de febrero del 2022, en el campo experimental de la Universidad
Nacional de Río Cuarto “Pozo del Carril”, La Aguada (Cba.), 32° 58’ 5.002” S; 64° 39’ 35.026” W. Se
utilizó un vehículo aéreo no tripulado (VANT) modelo “DJI Phantom 4”, con una cámara multiespectral“Micasense RedEdge-MX” con 5 bandas (Blue, Green, Red, Rededge, Near IR). El vuelo se realizó en
condiciones climáticas ideales para el mismo (al medio día y sin nubosidad), a una altura de 80 m,
logrando así un tamaño de pixel de 3,9 cm y un solapamiento del 75 %. El cultivo se encontraba en
estadío fenológico V14 (décima cuarta hoja) (Ritchie y Hanway, 1982).
Una vez realizado el vuelo, se procesaron las imágenes multiespectrales con el software “Agisoft
Metashape Professional versión 1.6.5”. El procesamiento para obtener el ortomosaico del ensayo se
realizó a través de las siguientes etapas:
1.Orientación de fotos,

4. Creación de malla,

2. Optimización de la orientación de imágenes,

5. Creación de nube de puntos densa,

3. Creación de Modelo Digital de Elevación,

6. Creación del ortomosaico.

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Una vez obtenido el ortomosaico, se exportó el mismo al software “QGIS 3.16.” en el cual se realizó elcálculo algebraico de bandas para obtener los índices NDVI y NDRE para su posterior análisis.
Mediante la delimitación de las parcelas del ensayo se procedió a obtener el dato de cada índice encada una de las mismas.
El análisis estadístico de los resultados obtenidos, se realizó en base a la función cuadrática de lainteracción nitrógeno por densidad, a través del software estadístico “Infostat”. Se modeló la respuestadel maíz a la densidad y dosis de nitrógeno como un polinomio de segundo grado según la Ecuación
siguiente:
Y=0+1N+2D+ 3N2+4D2+5ND+









donde Y es el valor de los índices espectrales a evaluar (NDVI o NDRE), β0, β1, β2, β3, β4 y β5, son
los parámetros de la ecuación de regresión, D es la densidad de siembra (semillas ha-1), N es la dosis
de N (kg N ha-1), y ε es el término de error de la regresión.

Diseño Experimental
El diseño experimental se realizó en parcelas subdivididas, donde la dosis de nitrógeno es el factor
principal y la densidad el secundario. Con un arreglo espacial en bloques completos aleatorios. Cada
cultivo antecesor se consideró como un experimento independiente.
La dosis de Nitrógeno fue de 0 (testigo), 100, 200 y 300 kg ha-1; y las densidades evaluadas fueron de
30.000, 60.000, 90.000 y 120.000 semillas ha-1.

Resultados
Tabla 1. Resultados obtenidos del análisis estadístico mediante Infostat.
NDVI
P-Valor
Antecesor

N

D

N2

D2

NxD

AIC

BIC

CV

Centeno0,9491

0,00250,32530,04080,2422-438,81-418,85

6,29%

Centeno + Vicia

0,07970,00120,805

0,07860,0005-403,81-383,90

7,30%

Soja

0,0641

0,00450,7646

0,26150,0151-490,18-471,15

3,91%

Vicia

0,941

0,03190,69270,2264

0,6944-556,73-536,77

4,03%

Antecesor

N

D

N2

D2

NxD

AIC

BIC

CV

Centeno0,24650,00010,985

0,0001

0,0373-387,15-367,18

23,45%

Centeno + Vicia

0,478

0,04010,95090,17050,059-216,87-196,96

38,04%

Soja

0,76080,00170,13950,01740,4295-338,07-319,04

22,41%

Vicia

0,32880,0001

0,30610,00040,6011-294,01-274,05

29,76%NDRE

Al observar los resultados obtenidos del análisis estadístico (tabla 1), se destaca que, al considerar un
p-valor de 0.10, obtenemos diferencias estadísticamente significativas para el parámetro de N
(nitrógeno) y N2, sin embargo, hay mayor cantidad de parámetros significativos cuando utilizamos el
NDRE que el NDVI. Además, al considerar el parámetro de coeficiente de variación, el índice de borderojo se destaca por su gran variación comparado con el índice de diferencia normalizada. En
condiciones de cultivo en estadios avanzados el NDVI suele saturarse y no presentar diferencias entre
tratamientos.
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Conclusión
Por lo observado anteriormente en resultados estadísticos, se puede arribar a la conclusión que para
evaluar el comportamiento de un cultivo de maíz en etapas fenológicas avanzadas se sugiere utilizar elíndice NDRE en lugar del NDVI. Sin embargo, es aconsejable seguir avanzando en investigaciones
respecto a estos índices en otros cultivos y condiciones diferentes a las estudiadas en este trabajo.

Referencias

CIRILO, A. G. 2002. Rendimiento del cultivo de maíz. Manejo de la densidad y distancia entre Surcos en Maíz. idiaXXI, 128133.
RITCHIE, S.W. y J.J. HANWAY, 1982. “How a corn plant develops”, lowa State Coop. Ext. Serv. Spec. Rep., 48.
UNISEM. 2013. Concentración de N, P y K en los fertilizantes. En: https://semillastodoterreno.com/2013/03/concentracion-de-np-y-k-en-los-fertilizantes/ 22/10/17.
MICASENSE. 2020. ¿Qué es el NDRE?. En: https://micasense.com/es/que-es-el-ndre/. Consultado: 24-02-2022.

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Monitoreo de la variación espacio-temporal en la humedadde suelo y estatus N en maíz a escala de establecimiento
Maltese, N.E.1,2,3; Kemerer, C.A.1,2; Melchiori, R.J.M.1; Carrillo W.4
INTA EEA Paraná, Ruta 11 Km 12,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 2Facultad de Ciencias
Agropecuarias, UNER, Ruta 11 Km 10,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina; 3CONICET; 4El Hinojo
S.A.
1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen. Conocer la variabilidad de los sistemas y cómo afecta la productividad de los cultivos es uno
de los desafíos más importantes de la agricultura de precisión. Como el estatus N y la condición hídrica
interaccionan generando variaciones en la respuesta del maíz a la fertilización, conocer la variabilidad
de ambos a nivel de establecimiento y cómo se relacionan con índices espectrales resulta clave para
plantear estrategias de manejo variable de fertilización. El objetivo fue monitorear, a escala deestablecimiento, la dinámica espacio-temporal en la humedad de suelo, el estatus nitrogenado y su
interacción en un cultivo de maíz utilizando herramientas de sensoramiento remoto y mediciones
dirigidas a campo. El estudio se realizó en el Establecimiento La Palma, Montoya, Entre Ríos. Se
seleccionaron puntos sobre suelos con características diferentes en zonas de baja y alta productividad.
En cinco momentos del ciclo de cultivo se determinó humedad gravimétrica hasta el metro deprofundidad. Se realizaron mediciones con un clorofilómetro Minolta SPAD-502TM para caracterizar el
perfil nitrogenado de la canopia. Se evaluó la evolución del cultivo a través de los mapas de NDVI y
NDRE. El monitoreo del estado del cultivo y su dinámica a escala de establecimiento permitió explorar
los efectos de la variabilidad espacio-temporal de los ambientes evaluados, contribuyendo a laselección de las herramientas de sensoramiento remoto que dieron cuenta de la condición del cultivo.
La baja respuesta a la fertilización nitrogenada de las variables monitoreadas fue asociada a la baja
disponibilidad de agua en combinación con la baja densidad de plantas utilizada.

Palabras clave. NDVI, NDRE, perfil hídrico, perfil nitrogenado

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Introducción
Conocer la variabilidad de los sistemas y cómo esta afecta la productividad de los cultivos, es uno delos desafíos más importantes que tiene la Agricultura de precisión (Mulla y Schepers, 1997). En la
actualidad se ha difundido ampliamente el uso de sensores remotos para el monitoreo de cultivos aescala de predio, de lote y parcelas (Asam et al. 2013). El sensoramiento remoto permite, a través deíndices espectrales como el NDVI (Rouse et al., 1973) o el NDRE (Gitelson y Merzlyak,1994) relevar
información asociada al vigor, cobertura, biomasa, estatus nitrogenado (N) e hídrico de los cultivos demanera rápida, económica y para grandes escalas (Haboudane et al., 2003; Gitelson et al., 2006). Parael caso del maíz (Zea mays L.), la información relevada sirve como soporte a la toma de decisiones demanejo agronómicas.
Respecto a la condición nitrogenada, aún surgen interrogantes relacionados a la precisión con la cuallos índices espectrales estiman el estatus N del cultivo, debido a que estos obtienen información desuperficie y no se conoce su penetración dentro de la canopia. Asimismo, el estatus hídrico del cultivo
también puede monitorearse a partir de índices espectrales y vincularse con datos de humedad desuelo asociados a variabilidad edáfica. Debido a que el estatus N y la condición hídrica del cultivo
interaccionan generando variaciones en la respuesta a la fertilización nitrogenada, conocer lavariabilidad de ambos a nivel de establecimiento y cómo se relacionan con índices espectrales resultaclave para plantear estrategias de manejo variable de fertilización. Por lo tanto, el objetivo de este
trabajo fue monitorear, a escala de establecimiento, la dinámica espacio-temporal en la humedad desuelo, el estatus N y su interacción en un cultivo de maíz utilizando herramientas de sensoramiento
remoto y mediciones dirigidas a campo.

Materiales y métodos
El estudio se llevó a cabo en el Establecimiento La Palma, ubicado en Montoya, Entre Ríos (Lat. -32.58;
Long. -59.80), el que se sembró con maíz el 19 de septiembre de 2021 con una densidad de 55000 pl
ha-1 con los híbridos LT720 y NK890. La campaña se caracterizó por presentar escasas
precipitaciones, en especial durante el período crítico, a lo que se sumaron temperaturas elevadas ypersistentes (figura 1).

Figura 1. Marcha de las temperaturas mínimas y máximas y distribución de las precipitaciones durante el ciclo de crecimiento delcultivo, obtenidas en la Estación Meteorológica Automática Montoya (Lat. -32.58; Long. -59.89) de la Red de Estaciones de la Bolsa
de Cereales de Entre Ríos y registros manuales. Las flechas indican los momentos de muestreo. La línea continua horizontal
representa la temperatura máxima de crecimiento del cultivo (33°C).

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El establecimiento cuenta con una delimitación de ambientes realizada en base a información previa
de mapas de rendimiento disponibles, que separa zonas de baja (BP) y alta (AP) productividad. En
función de esta ambientación se seleccionaron puntos sobre suelos con características diferentes(figura 2). Se realizaron muestreos de suelo para determinar humedad gravimétrica en intervalos de 20
cm hasta un metro de profundidad. Adicionalmente, el 9/12/2021 y el 29/12/2021 se realizaron
mediciones en cinco hojas centradas en la espiga con un clorofilómetro Minolta SPAD-502TM en un totalde cinco plantas a fin de caracterizar el perfil N de la canopia. Se evaluó la evolución del cultivo a travésde los mapas de NDVI y NDRE para todo el ciclo de crecimiento desde la plataforma de Auravant(https://www.auravant.com/).
Tabla 1. Descripción de análisis de suelo, N objetivo y dosis de fertilización con N para los ambientes de baja (BP) y alta (AP)correspondientes al establecimiento La Palma, en Montoya, E. Ríos (Lat. -32.58; Long. -59.80).
Ambiente

MO (%)

P disponible (ppm)PH

N objetivo

2.95

N-NO3 (kg ha-1)
0-60 cm
37

BP
AP

Dosis N (kg N ha-1)

8

5.5

120

83

2.08

44

11

5.4

160

116

Resultados
Entre los puntos evaluados se observó un gradiente de variabilidad de suelos que evidenciaron
respuestas diferentes a nivel de cultivo. Sin embargo, entre algunos de ellos se presentaron similitudes
que permiten agruparlos. Los puntos 9 y 2 corresponden a suelos arenosos, mientras que los puntos 4
y 5, en el otro extremo, corresponden a suelos arcillosos, ubicándose los demás en condiciones
intermedias.

Figura 2. Delimitación de ambientes de baja (BP) y alta (AP) productividad y puntos de muestreo.

Los perfiles de humedad obtenidos en las distintas fechas evaluadas muestran variaciones según eltipo de suelo (figura 3). El punto 9 mostró las mayores disminuciones a través del tiempo en el contenido
hídrico en todo el perfil, pero especialmente en las capas superiores. El punto 4 presentó los valores
más elevados de humedad en todo el perfil para todas las fechas. La falta de precipitaciones en el mes
de diciembre (figura 1) determinó disminuciones importantes en el contenido hídrico en todos los casos
en todas las capas evaluadas.
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Figura 3. Perfiles de humedad para las fechas evaluadas en los puntos 9 a); 4 b); 8 c) y 6 d)Figura 4. Variabilidad espacio-temporal del NDVI y el NDRE desde siembra a R4 en el establecimiento La Palma. El cuadro
inserto corresponde al valor medio para todo el establecimiento.

Llamativamente, el cultivo presentó un crecimiento inicial lento, alcanzando valores bajos de NDVI y
NDRE hasta el estadio de V10, lo cual pudo haber estado asociado a déficits hídricos puntuales y labaja densidad de plantas utilizada, conduciendo a bajos niveles de cobertura (figura 4). Comparando
ambos índices, se puede observar que presentan una evolución similar durante todo el ciclo decrecimiento. Sin embargo, al estadío de R1 el NDRE permite separar mejor algunos ambientes
comparado con NDVI, el cual tiene mayor tendencia a saturar en valores cercanos a 0.8.
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Los perfiles de estatus N mostraron variaciones para los diferentes tipos de suelo y ambientes deproductividad (figura 5). En general, para todos los puntos evaluados, se puede observar un mayor
estatus N en los estratos superiores y medios de la canopia, mientras que en los estratos basales elestatus disminuye acorde a la removilización de fotoasimilados desde las hojas más adultas hacia losdestinos reproductivos. Las mayores variaciones del estatus N entre estratos foliares se observaron enel Punto 9 y las menores en el Punto 8, mientras que los Puntos 6 y 4 mostraron variaciones
intermedias.

Figura 5. Perfiles de estatus N medidos con SPAD-502TM para puntos contrastantes en su textura de suelo (Arcilloso, Franco,
Arenoso) y productividad (Alta, AP y Baja BP) para el 29/12/2021. El valor “0” sobre el eje Y corresponde a la hoja de la espiga.

Conclusiones
El monitoreo del estado del cultivo de maíz y su dinámica a escala de establecimiento permitió explorar
los efectos de la variabilidad espacio-temporal de los diferentes ambientes evaluados, contribuyendo ala selección de las herramientas de sensoramiento remoto que dieron cuenta de la condición real delcultivo. En esta experiencia, la baja respuesta a la fertilización con N pudo haber estado asociada a labaja disponibilidad de agua en diciembre combinado con la baja densidad de plantas utilizada.

Agradecimientos
A la empresa El Hinojo S.A. por su colaboración para llevar adelante este trabajo. El mismo fue
financiado con fondos del proyecto Proyecto I177 del INTA.

Referencias

Asam, S., Fabritius, H. Klein, D., Conrad, C. & Dech, S. (2013) Derivation of leaf area index for grassland within alpine uplandusing multi-temporal RapidEye data. International Journal of Remote Sensing, doi.org/10.1080/01431161.2013.845316
Gitelson, A. & Merzlyak, M. (1994) Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra. Journal of Photochemistry
and Photobiology B: Biology, https://doi.org/10.1016/1011-1344(93)06963-4
Gitelson, A., Viña, A., Verma, S., Rundquist, D., Arkebauer, T., Keydan, G. & Suyker, A. (2006). Relationship between gross primary
production and chlorophyll content in crops: Implications for the synoptic monitoring of vegetation productivity. Journal ofGeophysical Research, https://doi.org/10.1029/2005JD006017
Haboudane, D., Miller, J., Pattey, E., Zarco-Tejada, P. & Strachan, I. (2003) Hyperspectral vegetation indices and novel
algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture, Remote
Sensing of Environment https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.013
Mulla, D. J.; Schepers, J. S. (1997). Key processes and properties for site-specific soil and crop management. The state of sitespecific management for agriculture, 1-18.
Rouse. J., Haas. R., Schell. J. & Deerin. D. (1973) Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. N. SP-351. Ed
Third ERTS Symposium. 1: 309-317. Washington.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Multi-class weed detection and classification system for tomato (Solanum lycopersicul L.)
using neural networks.
1*

Angel Toledo1, Juan LOPEZ-CORREA1, Dionisio ANDUJAR1Centre for Automation and Robotics, CSIC-UPM, Arganda del Rey, 28500 Madrid, Spaind.andujar@csic.es

Industrial tomato (Solanum lycopersicum L.) is one of the most important agricultural crops
worldwide. Weed control is of high importance due to the associated cost on this crop.
Although weeds are heterogeneously present on the field creating weed patches, theconventional approach is to carry out an uniform herbicide application. Thus, site-specificmanagement plays an important role by detecting and spatial positioning weed distribution
within the fields. Object detection systems, using neural networks based on deep learning,are a potentially viable option given their extraordinary versatility. The present work aims
to develop an automatic weed detection and classification system for the following
species:

Portulaca oleracea L., Cyperus rotundus L., Solanum nigrum L. Echinocloa

cruzgalli L., Setaria italica L. It employs one-stage object detection algorithm based onneural networks. For this purpose, a data set formed by RGB images, properly labeled in
the European and Mediterranean Plant Protection Organization (EPPO) code, wasdeveloped and trained using Retina Net Object Detection Model.

The performance

evaluation with the mean Average Precision (mAP) metric, showed a result of correctclassification higher than 90%, discriminating between tomato crops and the two groups
broadleaf and narrowleaf weeds. In addition narrow leaf weeds were properly separated,such as, Cyperaceae and Poaceae families. This research is the basis of the developmentof intelligent tools for weed control in tomato fields looking for a more sustainableagriculture.

Mapeo digital de la dinámica de herbicidas en suelos
Franca, Giannini-Kurina1; Susana Hang2; Mónica Balzarini1,2.
1

CONICET-UFYMA Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; 2Facultad de Ciencias Agropecuarias,
Universidad Nacional de Córdoba.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión (CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

ResumenLos procesos de retención y disipación lideran la dinámica de herbicidas en suelos. El mapeo a escala de paisajede los parámetros relacionados con la adsorción en el suelo (Kd) y la disipación (vida media, t1/2) de fitosanitarios
resulta crucial para la uso, manejo y conservación de ambientes productivos. En este trabajo se ajustaron
modelos de regresión espacial que utilizan propiedades de suelo como variables explicativas de Kd y t1/2,
obtenidas desde muestreos de suelo que fueron procesados en laboratorio. Como variables explicativas, seseleccionaron variables edafoclimáticas y relativas al uso del suelo usando técnicas de aprendizaje automático ymedidas de capacidad predictiva. Con las variables seleccionadas se ajustaron modelos jerárquicos bayesianosde regresión (RB) adicionando efectos aleatorios de sitio correlacionados espacialmente mediante el software RINLA. Los modelos ajustados fueron usados para predecir parámetros de la dinámica de atrazina y Glifosato sobre
una grilla espacial fina que permitió mapear la variabilidad espacial de Kd y t1/2 en la provincia de Córdoba. Para
atrazina, la variabilidad del Kd se predijo bien usando como predictoras balance hídrico, carbono orgánico total
y arcilla, mientras que la retención de Glifosato se explicó a partir de valores de óxidos de aluminio, pH y arcilla.
La t1/2 de atrazina resultó significativamente menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Los mapas
de comportamiento regional de Kd y t1/2 de atrazina se utilizaron conjuntamente para estimar riesgos
ambientales. El protocolo de análisis desarrollado es extensible a otras moléculas de fitosanitarios.
Palabras clave. Predicción espacial, Datos espaciales, Mapeo basado en modelos, Atrazina, Glifosato.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.
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Introducción
El centro de Argentina es una región de intensa producción extensiva de granos con riesgos ambientales decontaminación por aplicación de fitosanitarios, especialmente herbicidas (Maggi et al. 2019; Tang et al. 2021).
Existen numerosos esfuerzos por reducir el uso de éstos productos y su impacto ambiental, orientados acontrolar pérdidas no deseadas de fitosanitarios debidas a la deriva del rociado, volatilización, infiltración yescorrentía en las áreas tratadas (Mottes et al. 2014). La magnitud riesgo de contaminación asociado a laaplicación de herbicidas depende de la dosis, las prácticas y las características del ambiente de aplicación como
así también de las propiedades intrínsecas de la sustancia en sí. Particularmente los herbicidas usados en presiembra interactúan con el suelo y son las características fisicoquímicas y la posición en el paisaje las que
regularán el destino y la potencialidad contaminante de la sustancia aplicada (Mamy et al. 2015; Silva et al. 2019).
La dinámica de herbicidas en suelo depende de los procesos de retención y disipación que son caracterizados por
el coeficiente de adsorción (Kd) y la vida media (t1/2), respectivamente. El coeficiente Kd expresa la relación entre
la concentración de la molécula retenida en la fase sólida y la concentración de la misma en fase acuosa. Los
valores de Kd determinados para cada herbicida no son constantes y varían en función de las propiedades
edáficas particulares de cada suelo. Se expresan en unidades de volumen por masa; mientras mayor es el Kd,
mayor será la adsorción del herbicida al suelo. En términos de riesgo ambiental la erosión con arrastre de sólidos
incrementa la peligrosidad de los herbicidas en suelos con altos Kd, mientras que valores bajos de retención
sugieren mayor potencial de pérdida por lixiviación y escurrimiento de la molécula. El parámetro vida media (t1/2)
representa el tiempo transcurrido hasta alcanzar la mitad la concentración de aplicada. La t1/2 indica lapersistencia del compuesto en el suelo que está condicionada por procesos de fotólisis, hidrólisis, degradación
microbiana y óxido reducción. En los sitios donde las moléculas del herbicida alcanzan mayor vida media, es decir,
son más persistentes, la molécula está más disponible para ser lixiviada (Sinkkonen and Paasivirta 2000).
La variabilidad de estos parámetros de la dinámica ha sido rigurosa y extensamente descripta en la literaturacientífica asociada a distintos tipos, usos y manejos de suelos y de herbicidas. Si bien, estos estudios han
permitido comprender y profundizar la naturaleza fisicoquímica de los procesos de retención y disipación, no son
suficientes para describir la variabilidad espacial de los riesgos de contaminación difusa. Las determinaciones delaboratorio necesarias para procesar las muestras de suelos en búsqueda de estos parámetros indicadores soncostosa y por lo tanto difícil de generar en volúmenes para estudios a escala regional. En este sentido, adquieren
especial relevancia las técnicas de análisis englobadas bajo el mapeo digital de suelo, el cual tiene por objetivo
describir la variabilidad espacial de una propiedad edáfica a través de modelos de predicción espacial que
explican la relación que existe entre la variable de interés y covariables sitio-especificas (McBratney et al. 2003)
los cuales son estimados desde un número de muestras de suelo donde las determinaciones son
económicamente viables. En este trabajo se implementaron nuevas herramientas estadísticas en el contexto delmapeo digital de suelos con el objetivo de integrar mediciones de variables ambientales (edafoclimáticas y deuso de suelo) con mediciones de Kd y t1/2 para dos herbicidad ampliamente usados en la región central de
Argentina. Los objetivos del trabajo fueron generar modelos estadísticos capaces de proveer predicciones
espaciales de la dinámica de los herbicidas en un dominio espacial continuo a partir de un muestreo discreto desuelos e implementar estos modelos para el mapeo digital de índices de la dinámica de herbicidas con la finalidad
de interpretar los potenciales riesgos en un contexto ambiental.

Materiales y métodos
Se construyó una base de información ambiental georreferenciada para la provincia de Córdoba que incluye
datos de propiedades edáficas proveniente de un muestreo de suelos realizado a escala regional previamente(Hang et al. 2015). El muestreo de suelo se realizó sistemáticamente a través del territorio de la provincia deCórdoba con una grilla regular de resolución 20 x 20 km. Cada sitio fue caracterizado a partir de variables edáficas
medidas en laboratorio y una serie de variables topográficas y ambientales derivadas de bases de datos
georreferenciadas (Giannini-Kurina et al., 2019). Para un subconjunto de aproximadamente 100 muestras desuelos, de las distintas zonas, se determinó el coeficiente de Kd para atrazina y para Glifosato. Además, seobtuvieron los tiempos de t1/2 modelando curvas de disipación desde datos generados en incubaciones. Las
curvas sitio-específicas se estimaron a partir del ajuste de un modelo no lineales mixto exponencial con efecto
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Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.
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aleatorio de sitio sobre la pendiente, y desde cada una se derivó el tiempo de vida media de cada suelo (GianniniKurina et al. 2022).
Para caracterizar la variabilidad espacial de los parámetros, se diseñó una secuencia metodológica orientada a laobtención de modelos predictivos espaciales y el posterior mapeo digital basado en modelos. La metodología
desarrollada involucra tres etapas: 1) selección de variables edafoclimáticas y de uso de suelo con potencialidad
de explicar los procesos de retención o disipación mediante aprendizaje automático y optimización de erroresde predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión donde se expresa el índice del proceso como dependiente delas variables seleccionadas. Se utilizaron regresiones jerárquicas bayesianas mediante aproximación integrada
por Laplace (R-INLA) incluyendo un efecto aleatorio de sitio valuado mediante ecuaciones diferenciales parciales
estocásticas (Cameletti et al. 2013; Krainski et al. 2018). 3) mapeo digital de los índices de interés a mayor
resolución y escala regional. Se obtuvo la distribución a posteriori predicha en cada uno de los sitios de predicción
en una grilla de resolución de 2.5×2.5 km, se informaron la media de dichas distribuciones como la predicción
puntual y el intervalo intercuartílico relativo a la media del sitio como medida de la incertidumbre de la predicción(Huang et al. 2017).

Resultados y Discusión
Los modelos de regresión ajustados son el logaritmo natural del Kd o la vida media ya que las distribuciones delos índices resultaron asimétricas. Las variables edáficas que maximizaron la capacidad predictiva de cada uno delos índices se presentan en la Tabla 1. Además, como se trata de regresiones que contemplan la dependencia
espacial entre observaciones vecinas se muestran los parámetros que modelan esa dependencia en el término
aleatorio de sitio.
Tabla 1: Parámetros de la dinámica de Atrazina y Glifosato en suelo en función a propiedades edafoclimáticasln(Kd) Glifosatoln(Kd) Atrazinaln(t1/2) Atrazina
Parámetros de regresión
Intercepto
4.11±1.09†
Intercepto-4.332±1.772
COS-0.03±0.01
Arcilla0.05±0.01
TvsPP††
3.577±1.101
Monte
4.13 ± 0.28
Al(Ox)
21.26±6.89
pp0.005±0.001
Pasturas
3.67 ± 0.32
Al(Ox)-51.07±24.73
COS
0.018±0.008
No gramineas
3.03 ± 0.21
pH
-0.56±0.12
COS20.0004±0.0002
Gramineas
2.48 ±0.19
Arcilla0.006±0.003
Hyperparámetros de autocorrelación espacial
Rango
48176±12212
Rango
70395±13386
Rango
35980 ± 4091
Sill
0.35±0.060
Sill
0.419±0.099
Sill
0.26 ± 0.10
Desempeño predictivo
EPG (%)13±7
EPG (%)27±5
EPG (%)
22±3
ESE <25%66±8
ESE <25%74±6
ESE <25%86±12†Se informan las medidas resúmenes (Media±DE) de la distribución a posteriori predicha de cada parámetro de regresión ††TvsPP: cociente

entre tempeatura media anual y pluviometría anual; pp: precipitación anual acumulada; COS: Carbono Orgánico de Suelo; Al(Ox): Oxidos de
Aluminio.†EPG: Error de predicción global calculado como la raiz cuadrada del error cuadrático medio de predicción relativo a la media global.

Los resultados sugieren que los procesos involucrados en la adsorción de moléculas orgánicas al suelo estáncondicionados por fenómenos que ocurren en el complejo de intercambio del suelo. Estos son procesos
coloidales, en los que la acidez, el contenido de arcilla y el COS son variables influyentes ya que favorecen laadhesión de moléculas a la superficie del suelo (Calvet 2005; Weber et al. 2004). Los sitios con suelos con mayor
contenido de óxidos de aluminio aumentaron la retención del Glifosato, mientras que el pH del suelo disminuyó
la retención aumentando el riesgo de pérdida de moléculas por lixiviación o escorrentía. En el caso de la atrazina,
la precipitación anual, la relación temperatura media/precipitación, el COS y el contenido de arcilla de los suelosdel sitio incrementaron la capacidad de retención de las moléculas del herbicida. Si bien se ha reportado que el
pH del suelo tiene un papel clave en el Kd de atrazina, tal relación no fue evidente en los suelos de la Provincia
de Córdoba. Se ha encontrado que el COS y la arcilla favorecen los procesos de retención, mientras que unaumento en el pH reduce los sitios disponibles para que las moléculas se adhieran a la superficie del suelo.
Respecto a la influencia de óxidos de aluminio Al(ox), se conoce que el Glifosato forma enlaces de coordinación
con cationes polivalentes (Al3+, Fe3+) adsorbidos a planos basales de minerales y espacios entre capas de arcillas
expansivas (Meng et al. 2003). Por otro lado, las variables climáticas pp (precipitación anual acumulada) y TvsPP
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(precipitación anual acumulada/temperatura media, como indicador de balance hídrico) resumen el papel que
el clima tiene como factor formador del suelo y su consecuencia sobre la dinámica del herbicida.
En el modelo de t1/2 de Atrazina, el COS y el uso del suelo fueron las dos variables que mejor predijeron lavariabilidad de su vida media. La vida media de atrazina más baja en los suelos cultivados con gramíneas. Comolo muestra el coeficiente de regresión para la variable COS, se encontró que la vida media de la atrazina disminuyó
significativamente con valores crecientes de COS. La aplicación de atrazina cada dos años es suficiente para eldesarrollo de microorganismos adaptados a la mineralización del anillo de triazina (Krutz et al. 2008). En lossuelos de la Provincia de Córdoba, la vida media varió entre 16 y 41 días según el historial de atrazina en eldesarrollo de una microflora degradante (Hang et al. 2003). La posible adaptación de la microflora del suelo a ladegradación de la atrazina ha sido demostrada en muestras de suelo del centro de Argentina y es el agente causal
de la mineralización acelerada, con porcentajes que pueden llegar al 60% de la atrazina aplicada en pocos días(Barriuso and Houot 1996).

Figura 1: Mapeo de los parámetros de la dinámica de Atrazina y Glifosato en suelo en Córdoba, Argentina (arriba). Incertidumbre de las predicciones
medida como rango intercuartílico expresada como porcentaje del valor predicho (abajo).

La implementación de la metodología de mapeo digital, basada en los modelos de regresión bayesianos, permitió
evaluar el comportamiento ambiental de los procesos de retención y vida media generando mapas que cuentan
con medidas de incertidumbre de las predicciones (Figura 1). A través de estos mapas, se identificaron situaciones
con potencialidad contaminante en función a los diferentes desplazamientos que podrían experimentar lasmoléculas de herbicida en suelo. Comparando los mapas generados en este trabajo con mapas publicados deerosión hídrica y eólica potencial, topografía y limitantes por drenaje de la provincia de Córdoba se pudo
comprender la variabilidad de la peligrosidad ambiental debida al uso de herbicidas a través del territorio. Parael caso de atrazina se identificó que en el centro-este existe mayor propensión a la contaminación por transportede la molécula adherida a partículas de suelo. En la región suroeste hay mayor riesgo debido a pérdidas por
lixiviación, mientras que, en el noroeste de la provincia de Córdoba, la molécula puede salir del sistema disuelta
o adsorbida a partículas de suelo. Por otra parte, los mapas generados para atrazina fueron consistentes con elMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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conocimiento existente sobre el impacto de la historia de uso del herbicida sobre la persistencia. Los suelos que
reciben recurrentemente Atrazina desarrollan una microflora adaptada causante de la mineralización acelerada,es decir el herbicida pierde efectividad por dilución y no por resistencia de las malezas como erróneamente se
podría interpretar. Para el caso de Glifosato el mapa resultante muestra que las características edáficas tienen
fuerte dominio sobre el comportamiento espacial, más aún debido a que la degradación responde a mecanismos
relacionados a una microflora inespecífica. Las zonas identificadas por su mayor retención, al este de la Provincia,
se correspondieron con las de mayor vulnerabilidad frente a la erosión hídrica. Aquí, las moléculas de Glifosato
podrían ser transportado junto con suelo por erosión eólica. Mientras que, al oeste, con baja retención, se
incrementa el riesgo de salida de la molécula en solución, ya sea en dirección horizontal o vertical.
El potencial de contaminación depende luego de diversas causas que implican la salida de la molécula delambiente suelo, usualmente debidas a procesos de erosión eólica o hídrica (adsorbido o en solución). Es decir,
que prácticas de conservación de suelo y tratamiento de la erosión, como la sistematización de terrenos, sistemas
de siembra directa acoplados a rotaciones coherentes y siembras contra pendiente constituyen importantes
herramientas para reducir la potencialidad contaminante de estos herbicidas.

Conclusiones
El enfoque metodológico de la predicción basada en modelos, aplicado al muestreo de suelos disponible para laprovincia de Córdoba, resultó apto para la obtención de mapas de variabilidad espacial de los procesos deretención y disipación de herbicidas en suelo. El mapeo digital de retención y disipación a partir de característicasdel ambiente permitió analizar la dinámica del herbicida en suelo junto con información del contexto resultando
así en un enfoque superador al propuesto en estudios realizados sobre muestras de suelos aisladas ydesvinculadas de las características ambientales de variables espaciales y su correlación en el espacio.

Referencias

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Calvet, R. (2005). Les pesticides dans le sol: conséquences agronomiques et environnementales. France Agricole Editions.
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Giannini-Kurina, F., Borello, J., Cañas, I., Hang, S., & Balzarini, M. (2022). Mapping atrazine persistence in soils of central Argentina using
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Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de marzo y 1 de abril de 2022.
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Evaluación de la calidad de aplicación de herbicida y control
de malezas con dron y con equipo pulverizador terrestre enel cultivo de soja
Brunori, A.123; Muñoz, S. 1; Belluccini, P. 1; Bergman, N. 4; Antonelli Rosch4, Franco
EEA INTA Marcos Juárez, Córdoba, Argentina. 2Facultad de Cs. Agrarias Universidad Nacional de
Rosario, Argentina. 3Instituto Académico Pedagógica de Cs. Básicas y Aplicadas, Universidad
Nacional de Villa María. 4Vistaguay

1Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
En los últimos años se incrementó el uso de drones para diferentes prácticas en la agricultura, entre
ellas la aplicación de fitosanitarios. Sin embargo, hay escasa información acerca de la calidad deaplicación que producen. En la campaña agrícola 2020/21, en la Estación Experimental de INTA Marcos
Juárez, Córdoba, Argentina, se evaluó la calidad de la aplicación de herbicidas y el control de malezas
con equipo de aplicación aéreo dron AGRAS MG 1-p y con equipo pulverizador terrestre de arrastre.
En un lote de soja en estadio fenológico R5 con presencia de Eleusine indica se aplicó 1080 g e.a. deglifosato. El diseño del experimento fue factorial en bloques completos aleatorizados. El primer factor
fue el volumen de aplicación por hectárea con 4 niveles, 5 L, 10 L, 18 L y 110 L, y el segundo factor fue
la boquilla hidráulica con dos niveles, abanico plano y cono hueco. Se colocaron tarjetas hidrosensibles
en cada parcela en los estratos inferior, medio y superior del cultivo de soja, a los 10 cm, 30 cm y 60
cm sobre el nivel del suelo, respectivamente. Luego de la aplicación las tarjetas fueron escaneadas yanalizadas con el software CIR 1.5. A los 30 días después de la aplicación se determinó el porcentaje
de control de malezas. Los datos fueron analizados bajo el modelo lineal generalizado mixto con el
software Infostat. Se determinaron diferencias significativas con el test LSD Fisher (p<0,05). En elestrato inferior, el mayor número de gotas se registró con el volumen de aplicación de 110 L/ha y fue
de 10 gotas/cm2, no existiendo diferencias entre boquillas hidráulicas. Luego, con menores valores ysin diferencias entre ellos se encontraron el resto de los tratamientos. En el estrato medio se determinó
interacción entre el tipo de boquilla y el volumen de aplicación. Los mayores números de gotas/cm2 sehallaron en un rango entre 16 y 31 con el volumen 110 L/ha independientemente de la boquilla utilizada
y el volumen de 10 L/ha con cono hueco. Luego, sin diferencias entre ellos se encontraron el resto delos tratamientos. En el estrato superior se determinó interacción entre tratamientos. La mayor cantidad
de gotas/cm2 fue de 70 con el volumen de 110 L/ha con cono hueco, seguido por el mismo volumen
con abanico plano y 10 L/ha con cono hueco. Con valores menores a 19 gotas/cm2 se encontraron el
resto de los tratamientos, sin diferencias entre ellos. A los 30 días después de la aplicación se alcanzó

un porcentaje de control promedio de 90 %, con excepción de los tratamientos aplicados con dron con
un volumen de 5 L/ha. A diferencia de la tasa de aplicación, el tipo de boquilla no fue determinante en
los controles alcanzados. A pesar de la baja cantidad de gotas logrados con aplicación de dron en losvolúmenes de 18 y 10 l/ha, el adecuado control de malezas pudo deberse a que el glifosato es unherbicida con marcada sistemia en la planta y a que los volúmenes de aplicación reducidos produjeron
gotas con mayor concentración de ingrediente activo lo cual favoreció su absorción modulada por
gradiente de concentración. Además de la recomendación de un fitosanitario efectivo, la técnica deaplicación es determinante en el éxito del control de malezas, por lo cual estos valiosos resultados
permitirán optimizar el uso drones en la aplicación de fitosanitarios.
Palabras clave. Control de malezas, Dron, Calidad de Aplicación

Evaluación de la calidad de aplicación y del control demalezas con dron y con equipo pulverizador terrestre en
barbechoMuñoz, S. 1; Brunori, A.123; Belluccini, P. 1; Bergman, N. 4; Antonelli Rosch4, Franco
EEA INTA Marcos Juárez, Córdoba, Argentina. Facultad de Cs. Agrarias Universidad Nacional de
Rosario, Argentina. 3Instituto Académico Pedagógica de Cs. Básicas y Aplicadas, Universidad
Nacional de Villa María. 4Vistaguay

1Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
En los últimos años se incrementó el uso de drones para la aplicación de fitosanitarios. Sin embargo,
hay escasa información acerca de la calidad de aplicación que producen. En la campaña agrícola
2020/21, en la Estación Experimental de INTA Marcos Juárez, Córdoba, Argentina, se evaluó la calidad
de la aplicación y el control de malezas con equipo de aplicación aéreo dron AGRAS MG 1-p y con
equipo pulverizador terrestre de arrastre. En un lote en barbecho con presencia de Chloris virgata de
30 cm de altura se aplicó 1080 g e.a. de glifosato. El diseño del experimento fue factorial en bloques
completos aleatorizados. El primer factor fue el volumen de aplicación por hectárea con 4 niveles, 5 L,
10 L, 18 L y 110 L, y el segundo factor fue la boquilla hidráulica con dos niveles, abanico plano y cono
hueco. Se colocaron tarjetas hidrosensibles en cada parcela a 10 cm sobre el nivel del suelo. Luego dela aplicación las tarjetas fueron escaneadas y analizadas con el software CIR 1.5. A los 7 días despuésde la aplicación (DDA) se determinó el porcentaje de control de malezas. Los datos fueron analizados
bajo el modelo lineal generalizado mixto con el software Infostat. Se determinaron diferencias
significativas con el test LSD Fisher (p<0,05). Los tratamientos con equipo terrestre con un volumen de
110 L/ha presentaron los mayores números de gotas por cm2, los cuales fueron de 278 y 144 con el
uso de boquilla cono hueco y abanico plano, respectivamente. Luego, con una marcada diferencia, el
resto de los tratamientos con dron alcanzaron en promedio 30 gotas por cm2. Los menores valores deDiámetro Mediano Volumétrico se registraron con cono hueco con 5, 10 y 110 L/ha y con abanico planocon 5 L/ha, alcanzado en promedio 240 um. Respecto al DV 0,10, el mayor fue de 185 um con laboquilla abanico plano con 110 L/ha. A los 7 DDA, el mayor control de maleza fue de 90 % con dron yboquillas abanico plano, erogando un volumen de 10 y 18 L/ha. Esto puedo deberse a que la menor
cantidad de gotas producidas con el dron contenían mayor concentración de ingrediente activo lo cualfavoreció su absorción modulada por gradiente de concentración. Además, estos resultados indicanque, del análisis del número de gotas para evaluar la calidad de aplicación debe considerarse la tasa.
La técnica de aplicación es determinante en el éxito del control de malezas, por lo cual estos valiosos
resultados permitirán optimizar el uso drones en la aplicación de fitosanitarios.
Palabras clave. Control de malezas, Dron, Calidad de Aplicación

Nutritional analysis of Nitrogen, Phosphorus, Potassium, Calcium, Magnesium, Iron,
Manganese and Boron in “Rojo Brillante” Persimmon leaves by VIS/NIR
reflectance spectroscopy
Maylin Acosta1,2*, Isabel Rodríguez 2, Fernando Visconti2, Sandra Munera2,José Miguelde Paz2, Ana Quiñones2, José Blasco2
1 Polytechnic University of Valencia, Camí de Vera, s/n, 46022 Valencia, Spain. 2 Valencian

Institute of Agricultural Research (IVIA), CV-315, km 10.7, 46113 Moncada Valencia, Spain*Correspondence: Maylin Acosta, maylinacostatello@gmail.com

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
Nowadays, the nutritional diagnosis of plants is carried out by means of expensive chemical analysis ofleaf ionomics in the laboratory. With the advance of agricultural technology, the spectroscopy techniquecould substituted the destructive analyses to determing or predict certain plant´s characteristics, suchas the nutritional status of plants through foliar analysis. For this reason, the objective of this work is todevelop a method to estimate the concentrations of macronutrients (nitrogen (N), phosphorus (P),potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg)) and micronutrients (iron (Fe), manganese (Mn) andboron (B)) in "Rojo Brillante" persimmon leaves, using a rapid and non-destructive spectral
measurement. For the nutritional diagnosis, six leaves/treatment/repeat were taken from two rootstocks
belonging to the spring budding without terminal fruit in the months of april, june, july, september, octoberand november of 2020. The sampling was done randomly, seventy-two leaves/ rootstock/month werecollected and reflectance spectral measurements were obtained with a spectral range of 430 - 1040 nm.
Leaf ionomics was determined by emission spectrometry (ICP-OES) for P, K, Ca, Mg, Fe, Mn and B
after microwave digestion, and by the Kjeldahl method for N quantification. A regression model basedon partial least squares (PLS-R) was constructed where the measured variables were correlated withthe spectral reflectance data of the different samples, using 75 % of them to calibrate and validate themodel by cross validation. The remaining 25 % were left as an independent test set (external validation).
Previous to that, some spectral pre-treatments were performed in order to improve the predictive
capacity of the constructed models. The Results obtained for the test set were: R2 = 0.74 for N, R2 =0.74 for P, R2 = 0.54 for K, R2 = 0.77 for Ca, R2 = 0.60 for Mg, R2 = 0.39 for Fe, R2 = 0.69 for Mn and R2= 0.83 for B.
Palabras clave.
Spectroscopy, reflectance, foliar analysis, VisNIR

Detección de cicatrices de incendios sobre cultivos en lallanura tucumana aplicando técnicas de Percepción Remota
y SIG
1-2 Federico J. Soria, 1-2 Javier I. Carreras Baldres, 1 Pablo Scandaliaris y 1 Carmina

Fandos1

Sección Sensores Remotos y SIG, Estación Experimental Agroindustrial “Obispo Colombres”(EEAOC). Las Talitas, Tucumán, Argentina. 2 Instituto de Estudios Geográficos “Guillermo
Rohmeder”, Universidad Nacional de Tucumán, San Miguel de Tucumán, Tucumán.
federicos@eeaoc.org.ar - jcarreras@eeaoc.org.ar - pablos@eeaoc.org.ar
carminaf@eeaoc.org.ar

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.

La Sección Sensores Remotos y SIG de la EEAOC realiza el seguimiento de los principales
cultivos y sus prácticas agrícolas en la provincia de Tucumán, como así también de losfenómenos meteorológicos y antrópicos que los afectan.
Las líneas de trabajo de la Sección incluyen el monitoreo de quema en cultivos de caña deazúcar, en otros cultivos y coberturas vegetales como ser monte natural y otras no
identificadas (pastizales, cultivos no recurrentes o esporádicos, etc).
Entre los efectos negativos del fuego sobre la cobertura del suelo se destaca la disminución
en el control sobre la erosión hídrica y eólica; de la estructuración del suelo, de la infiltracióny almacenaje de agua y del contenido de materia orgánica. Además se reduce el secuestro
de carbono y aumenta la emisión de GEI.
Existen escenarios predisponentes para la propagación de este fenómeno en el áreaproductiva de la llanura tucumana. Es el caso del día 26 de octubre de 2021, en el cual losregistros dieron muestra de una temperatura del aire que llegó hasta los 39º centígrados, latemperatura del aire a 20 cm del suelo se elevó a 43,3º centígrados y la humedad relativa delaire era muy baja, 7%, en tanto que el viento predominante del N y del NNE llegó a una
velocidad media de 29 km/hora, con rachas de hasta 46,7 km/hora. En este escenario se
declararon varios incendios en los departamentos Burruyacu, Cruz Alta y Leales,
extendiéndose en algunos casos hasta la provincia de Santiago del Estero, conformando elárea de estudio del presente trabajo.

La información de las condiciones del tiempo se obtuvo de la estación meteorológica Javicho,
representativa del sector en estudio, integrante de la Red de Estaciones Meteorológicas online de la EEAOC.
La metodología empleada se basó en la teledetección y el empleo de SIG. A los efectos derealizar un relevamiento de la superficie involucrada en dichos incendios, se realizó elanálisis digital y analógico de imágenes satelitales Sentinel 2A y 2B y de imágenes
categorizadas de los cultivos que ocuparon el área en el presente año, a fin de cuantificar lasuperficie afectada por los incendios y los cultivos involucrados.
Esta información fue utilizada por la Dirección de Agricultura de la provincia de Tucumán para
determinar el alcance de la Emergencia Agropecuaria.
En el presente Congreso se presentarán los resultados obtenidos para este trabajo, en loscuales se identificó un total de 7.700 ha afectadas aproximadamente.
Palabras clave. Teledetección, Quemas, Emergencia agropecuaria.

NUEVAS TECNOLOGÍAS PARA MITIGAR
ADVERSIDADES EN APLICACIONES DE
FITOSANITARIOS EN ZONAS PERIURBANAS.
Ing. Agr. Ulises Loizaga; Dr., Ing. Agr. Ramón Hidalgo; Ing. Agr. Mgs. Alejandra Ledda;
Ing. Agr. Fabio Domínguez
loizaga.ulises@inta.gob.ar (AER Balcarce, Argentina); rj_hidalgo@yahoo.com.ar (Facultad deCiencias Agrarias, UNNE); ledda.alejandra@inta.gob.ar (EEA Las Breñas);j_fabiodominguez@yahoo.com.ar ((Facultad de Ingeniería, UNNE);

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina
Resumen.
Las aplicaciones en zonas periurbanas conllevan ciertas controversias entre distintos actores, por un
lado, las posturas de los municipios, sociedad y por otro, las de los aplicadores, productores, técnicosque al no ponerse de acuerdo queda un área, considerablemente amplia, sin poder utilizarse para la
producción.
El siguiente trabajo evalúa la eficacia de la incidencia de deriva física (exoderiva) utilizando un sistema
selectivo para control de malezas realizado en momentos críticos de variables ambientales:
temperatura promedio 39,7 °C, velocidad de viento promedio 17,6 km/h y humedad relativa ambiente
promedio 35,5%, consideradas inapropiadas para aplicaciones de fitosanitarios de forma terrestre.
Se evaluaron dos tipos de pastillas, HYDRO 0.2 abanico plano acero inoxidable y APS 0.3 abanico
plano cerámica para aplicación selectiva ambas con ángulo de apertura de 30 grados para aplicación
en banda utilizándose solamente agua para la evaluación.
Las variables respuestas fueron Cobertura (gotas/cm2) Diámetro Medio, Factor de dispersión a distintas
distancias 0 (debajo de los picos); 20 cm; 1; 5; 10; 30; 40 y 50 m (estas medidas fueron tomadas desdeel final del botalón).
La cobertura de malezas en el lote seleccionado para el ensayo fue de un 95%. Por lo tanto, se trabajó
como cobertura total.
El análisis estadístico indica diferencias significativas en cuanto a la cobertura (gotas/cm2) a lasdistintas distancias analizadas para ambas pastillas evaluadas, alcanzando números de impactos de
21 imp/cm2 para la pastilla 0,2 y 31 imp/cm2 para la pastilla 0,3 a los 10 metros desde el borde delbotalón, no registrándose impactos a los 50 metros.
Ensayos con productos agroquímicos son necesarios de ser realizados estimándose que con elagregado de aditivos (coadyuvantes) la incidencia de la deriva será inferior a los resultados de este

ensayo utilizándose solamente agua.
Palabras clave. WeedIT – Deriva – Cobertura – pastillas.

Manejo variable del maíz para reducir la huella de carbono
Ing Agr. Adrián Etcheto1, Dr. Rodolfo Bongiovanni2 y Dr. Gabriel Espósito3
1

Asesor, Tres Arroyos. 2 INTA Manfredi. 3 Universidad Nacional de Río Cuarto

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
Argentina se comprometió a alcanzar la carbono-neutralidad en 2050 con algunas metas específicas a2030. El sector agropecuario contribuye al 39 % de las emisiones totales del país (144 Mt CO ₂ eq poraño), el 20,7% atribuibles a ganadería y el resto a la agricultura (MAyDS). Reducirlas implica primero
medirlas adecuadamente, luego desarrollar tecnologías alternativas, y finalmente transferirlas a los
productores y las agroindustrias que sean conscientes del impacto ambiental de su actividad. En elpresente trabajo se cuantificó y comparó la huella de carbono (HdeC) en la producción de maíz en el
sudeste bonaerense, bajo tres planteos de manejo agrícola distintos. Los resultados indican que lafertilización nitrogenada es la de mayor impacto en la HdeC, determinando que el uso de la dosis óptima
económica permitió disminuir en un 18% la HdeC respecto de la dosis de máximo rendimiento. Por otrolado, la comparación entre manejos variables y uniformes no permitió detectar grandes diferencias
concluyentes en la HdeC, por lo que se requieren más estudios sobre el tema

Palabras clave.
Maíz; Nitrógeno; impacto ambiental

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
Como gases de efecto invernadero, el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático
(Intergovernmental Panel of Climate Change, IPCC), incluye: CO 2, CH4, N2O, HFC, SF6, NF3, SF5CF3,
éteres halogenados y otros hidrocarburos no cubiertos por el Protocolo de Montreal. Cada uno de estos
gases tiene un potencial de calentamiento global, que define el efecto de calentamiento integrado a lolargo del tiempo que produce hoy una liberación instantánea de 1 kg de un gas de efecto invernadero,
en comparación con el causado por el CO2. A modo de ejemplo el dióxido de carbono tiene un potencial
de 1, el metano 21 y el óxido nitroso de 296 (IPCC, TAR 2001).
La Huella de Carbono es considerada una de las más importantes herramientas para cuantificar lasemisiones de gases de efecto invernadero. La huella de carbono es el equivalente en gramos de CO 2
de los gases de efecto invernadero (GEI) asociados a la producción de un producto o servicio y su
cálculo debe abarcar todo el ciclo de vida del mismo.
La norma ISO 14067 es la que describe la Huella de Carbono de producto, como una evaluación de
Análisis de Ciclo de Vida (ACV), para un solo impacto: cambio climático o potencial de calentamiento
global (GWP): “Huella de carbono de producto (HCP) es la suma de emisiones de gases de efecto
invernadero (GEI) y remociones de GEI en un sistema producto, expresadas como CO 2 equivalente ybasadas en una evaluación del ciclo de vida (ACV), utilizando la categoría de impacto única de cambio
climático” (IRAM-ISO 14067, 2019).
Una herramienta que tiene el potencial de optimizar la huella de carbono es la Agricultura de Precisión,
una estrategia de gestión que recoge, procesa y analiza datos temporales, espaciales e individuales ylos combina con otras informaciones para respaldar las decisiones de manejo de acuerdo con lavariabilidad estimada, y así mejorar la eficiencia en el uso de recursos, la productividad, la calidad, larentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola (ISPA, 2019).
El sur de Buenos Aires (Argentina), con más de 2 millones de hectáreas, es una región
agrícola/ganadera (Molfese, 2016) con un paisaje de extensas llanuras suavemente onduladas, a veces
muy marcadas, generalmente caracterizadas por la presencia de un horizonte calcáreo (tosca) a
profundidad variable entre 50 y 100 centímetros. También existen áreas con suelos sin tosca, lo cual
hace que estos ambientes tengan en general mayor capacidad de almacenar agua para los cultivos(Duhalde y Forján, 1985).
En esta región resulta de interés evaluar la huella de carbono en los sistemas agrícolas y comparar la
huella de carbono en un sistema manejado de forma uniforme vs uno manejado de forma variable.

Materiales y métodos
El trabajo se realizó en la zona costera del partido de Tres Arroyos y se eligieron 3 lotes ubicados sobrela ruta provincial Nº73: uno manejado de forma tradicional con insumos uniforme, coordenadas 38,6668658, -60,0821659, otro en el cual se hizo una segunda fertilización con urea de forma variable,
coordenadas -38,6855802, -60,0605007 y un último lote donde tanto siembra como fertilización serealizaron de forma variable, coordenadas -38,6431739, -60,1139407. Cabe aclarar, que se trataba detres productores distintos, por lo que, las recomendaciones en las dosis utilizadas fueron en base a losinsumos disponibles de cada uno de ellos.
La siembra del lote de maíz que se hizo de forma variable se realizó el 7/10/20, mientras que el que sevarió urea solamente y el manejado en forma fija se sembraron el 13/10/20. La aplicación de urea sehizo con el maíz en V6, en la Tabla 1 se puede observar en detalle las densidades de semilla y dosis
de fertilizante utilizados.

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Tabla 1: Densidad de siembra y dosis de fertilizanteÍtem

Departamento

SemillaSemilla (kg/ha)
Urea (kg/ha total)
Fosfato monoamónico (kg/ha
total)

Fertilizante

Siembra y fertilizacion variable
Amb
Amb Amb
Amb
Amb 4
1
2
3
5
7,9
8,5
9
10,1
12,4
160
180
190
200
230

Amb
1
12,4
240

Urea variable
Amb
Amb
2
3
12,4
12,4
260
300

Amb
4
12,4
330

11,3
270

60

80

80

80

130

60

80

90

100

80

Fijo

La cosecha del lote con siembra y fertilización variable se realizó el día 06/05/21 obteniendo unrendimiento de 8,12 t/ha, el de urea variable el día 20/05/21 con un rinde promedio de 10,35 t/ha y ellote manejado fijo se cosechó el día 22/05/21 arrojando un rinde de 10,53 t/ha. De los dos lotes
manejados en forma variable, se obtuvieron los mapas de rinde, los cuales fueron procesados en el
programa SMS y convertidos en formato shapefile (shp) para poder ser trabajados en Qgis.
Para el cálculo de la huella de carbono se utilizó la Plataforma Huellas Ambientales, con sede en INTA
Manfredi para la huella de carbono del maíz, en la cual se pudo calcular el impacto que tiene cadainsumo y cada labor realizada en la producción de una tonelada de maíz, con énfasis en los gases CO2,
N2O y CH4.

Resultados
Entre los diferentes insumos empleados en la producción del maíz, los fertilizantes nitrogenados fueron
los de mayor impacto en la huella de carbono representando un 67% del total de equivalente C emitido.
En este sentido vale resaltar que la evaluación de la respuesta al N en uno de los sitios permitió
identificar la dosis óptima agronómica (DOAN, 150 kg/ha) y económica de nitrógeno (DOEN, 100 kg/ha)
conjuntamente con la huella de C generada por el uso del fertilizante, 118 y 100 kg CO2 eq / t,significando un 18% de reducción en la Huella de C mediante el uso de la DOEN respecto de la DOAN.
Se encontraron resultados similares entre los 3 manejos evaluados, siembra y fertilización variable,
siembra uniforme con refertilización de urea variable y siembra con fertilización uniforme, con resultados
que van desde valores cercanos a 170 kg CO2 eq/t en el manejo totalmente variable a valores de 190
kg CO2 eq/t en el manejo de solo urea variable, mientras que el manejo uniforme en el medio con
valores de 183 kg CO2 eq/t (Tabla 2).
Tabla 2. Estimación de la huella de C (HdeC) en manejo variable y uniforme (Sudeste de Buenos Aires, Argentina)

Siembra y fertilizacion
variable

Urea variable

Fijo

HdeC (kg CO2 eq/t)

Participación(%)

Rendimiento (t/ha)

Amb 1

184

13%

6,27

Amb 2

187

4%

6,74

Amb 3

169

21%

8,24

Amb 4

165

46%

9,03

Amb 5

164

15%

10,30

Amb 1

176

4%

9,63

Amb 2

177

14%

10,19

Amb 3

189

36%

10,53

Amb4

195

46%

11,03

183

100%

10,53

Prom Pond

168,95

189,58183

Conclusión
En la producción de maíz, los fertilizantes nitrogenados son los determinantes del resultado final en el
cálculo de huella de carbono. Es por esto, que aplicar agricultura de precisión y realizar un manejo
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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diferencial por zonas sería una estrategia que ayudaría a reducirla. No obstante, los resultados
encontrados no han sido suficientemente concluyentes, por lo que se requieren más estudios.

Referencias
Duhalde J; Forján H. 1985. Caracterización agroecológica y productiva de la zona mixta triguera. Documento de circulacióninterna. Chacra Experimental de Barrow. 8 pp.
Molfese, ER. y Astiz, V.-2016- Trigo: Anticipos de la calidad campaña 2015/16, Material de divulgación.
ISPA (2019) - Precision Agriculture. https://www.ispag.org/about/definition
MAyDS. 2022. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Cuarto Informe Bienal de Actualización de Argentina a la
Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático (CMNUCC) https://www.argentina.gob.ar/ambiente/cambio-climatico/cuarto-informe-bienal).
IPCC, TAR (2001). Climate change 2001. The scientific basis.
IRAM-ISO 14067. (2019). Gases de efecto invernadero. Huella de carbono de productos. Requisitos y directrices para
cuantificación. Primera edición 2019-11-08. 68 pp. Obtenido de https://catalogo.iram.org.ar/#/normas/detalles/12261

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Calidad de trabajo de una pulverizadora neumática consistema de aplicación dirigida Weed-IT®
Platz, P.2; Merani, V.H.1; Mur, M.1; Vazquez, J.M.1; Larrieu, L.1; Ferro, D.1; Guilino, F.1;
Pereira, E.1; Giambelluca, A.L.1;Miolano, G.3; Tourn, S2.
victor.merani@agro.ulp.edu.ar, matilde_mur@hotmail.com, pedroplatz@gmail.com,
juanmvaz@hotmail.com, larrieuluciano@gmail.com, daniel.ferro@agro.unlp.edu.ar,fguilino_33@hotmail.com, pereiraestebanivan@gmail.com, giambellucalau@gmail.com,
tourn.santiago@gmail.com. 1 CISSAF FCAyF UNLP, La Plata, Buenos aires, Argentina. 2:
Mecanización Agrícola, FCA Balcarce-UNMdP, Ruta 226 Km 73,5, Balcarce, Buenos Aires, Argentina.
3
Geosistemas, Venezuela 676, CABA, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. El aumento de especies resistentes a herbicidas y la demanda creciente de tratamientos
con menor impacto ambiental han favorecido la difusión de sistemas de aplicación dirigida (AD) en
base a detección y pulverización de malezas en detrimento de las aplicaciones en cobertura total.
Con el objeto de evaluar la calidad de aplicación de diferentes alternativas tecnológicas, se realizaron
ensayos con un sistema de aplicación dirigida Weed-IT®. Se utilizaron pastillas Hypro 3003E® con
una tasa de aplicación de 50-140 l ha-1 3,0 m s-1 (11 km h-1). Se evaluó la calidad de aplicación a partirde la densidad de impactos (imp cm-2), Área de Cobertura (AC %), y Diámetro Volumétrico mediano(DVM). La evaluación se realizó sobre pales fotográficos de 3 m de largo por 1 m de ancho, esto
permite visualizar el trabajo completo de las pastillas en un largo representativo. Se obtuvieron
valores aceptables de densidad de impactos, DVM y AC% para un correcto control. No se registraronzonas con aplicaciones deficientes o sin aplicación. La sincronización entre detección de malezas yaplicación fue correcta y consiguió valores de 160 Imp cm-2 con gotas de 110-130 µm, con una tasa
real de aplicación de 26 l ha-1 (70 l ha-1 con un PWM 37 %) La alternativa tecnológica permite reducir
el uso de producto sin resignar calidad de aplicación.
Palabras clave. densidad de impactos, cobertura, diámetro volumétrico mediano, precisión, velocidad
de avance.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción y antecedentes
El progresivo incremento de la incidencia y severidad de malezas resistentes y tolerantes a distintos
principios activos en lotes productivos ha producido un permanente aumento de los costos paramantener dicho problema en niveles inferiores al daño económico, como así también para mantenerconstante la cantidad de herbicidas aplicada. Por otro lado, existe una mayor demanda de la sociedad
en general por un uso responsable de fitosanitarios, lo que ha generado, como consecuencia, una
mayor conciencia ambiental, tanto a nivel de profesionales y técnicos vinculados a la producción
agropecuaria como a productores y empresarios del medio agrario. En este contexto, la combinaciónde tecnologías de censado remoto y agricultura de precisión juegan un rol cada vez más importanteen la producción agrícola (Ruixiu Sui et al., 2008).
Existen diversas alternativas tecnológicas que abarcan sistemas de visión artificial, censado remoto,como también aquellos que identifican y realizan la aplicación en tiempo real. La pulverización dirigidao Spot Spraying System (SSS) aparece como una herramienta que permite contribuir tanto a la
reducción de los costos de aplicación de herbicidas como a la reducción de la tasa de aplicación deproducto por unidad de superficie, contribuyendo a la disminución del impacto ambiental (Vélez et al.,2014).
Existen diferentes sistemas para la detección de malezas, los sensores opto-electrónicos son los más
difundidos a nivel mundial, dentro de estos podemos encontrar desarrollos como DetectSpray®,Weed-Seeker®, Green Seeker®, entre otros. El sistema Weed-it® (Kempenaar et al., 2006) utiliza un
sensor que escanea una banda de un metro de ancho por medio de un sensor infrarrojo cercano(NIR) con una fuente de luz. En acuerdo con el fabricante, el sistema es aplicable hasta velocidadesde 25 km h-1 sobre rastrojos, con máquinas autopropulsadas. Este sistema, a diferencia de otros, norequiere de calibración previa ya que se auto-calibra de manera constante y permite el cambio en lasensibilidad por parte del operador. Los sensores están espaciados 1 m, operan a una altura enpromedio de 1 m sobre el suelo y cada uno de ellos controla 5 válvulas solenoides a distancia entre
las mismas de 0,20 m (Baille, 2013).
La nueva generación de Weed-it®, denominada Quadro® trabaja, a diferencia de las anteriores, con
luz azul y con un ancho de trabajo de cada canal de 0,25 m. Los sistemas PWM optimizan laaplicación a través de técnicas electrónicas de precisión que controlan tanto de forma general al
botalón, como a las pastillas de manera individual (Luck et al., 2010 a, 2010b), la frecuencia desolapamiento y la compensación por los giros, tratando de mejorar la tasa de aplicación deseadacomo también el tamaño de gota.
La tasa es controlada por pulsos de una válvula solenoide con una frecuencia variable según lamarca. El flujo es cambiado por la modificación del tiempo que cada válvula solenoide permanece
abierta (ciclo de trabajo). Por lo tanto, el flujo puede modificarse en tiempo real sin alterar otros
aspectos como la presión de trabajo usual en otros sistemas (Anglund & Ayers, 2003). La forma demodificación del flujo en PWM, puede traer dificultades para controlar la homogeneidad de lapulverización, especialmente en la dirección de avance (Tian & Zheng 2000; Huanyu et al., 2016). Porlo antedicho, el siguiente ensayo pretende evaluar la calidad de pulverización de un sistema depulverización dirigida, con censado remoto y sistema de válvula solenoide de 50Hz marca Weed-It®.

Materiales y métodos:
El ensayo se realizó en la Unidad Integrada Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Mar
del Plata y el INTA Balcarce (37°46'14,9"S 58°18'21,9"O).
Se trabajó con un pulverizador prototipo de diseño montado con un botalón de 8 m de ancho de laborefectivo y el sistema de pulverización dirigido Weed-IT® con sensores ubicados a 1 m de distancia
entre los mismos y pastillas de pulverización distribuidas cada 0,20 m de distancia entre sí.
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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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En las evaluaciones dinámicas, se utilizaron dos tipos de boquillas abanico plano uniforme (APU)
3003 (HyproE®) y 6004 (Manojet®). La primera fue la pastilla utilizada para la evaluación de todos losparámetros ya que es la recomendada principalmente por el fabricante, mientras que la segunda seutilizó para comparación.
La evaluación consistió en el pasaje de la maquina con una sola pastilla funcionando a una velocidad
de 11 km h-1 por encima de papel fotográfico blanco con un ancho de 0,9 m y un largo de 3 m. Para laevaluación de aplicación dirigida se colocaron pequeñas malezas de 6-7 cm aproximadamente dediámetro sobre el papel fotográfico. El caldo estaba compuesto con una solución acuosa de trazador
azul brillante.
Se evaluaron diferentes calibraciones que se describen en la Tabla 1. El objetivo de estas
calibraciones consistió en visualizar las características de aplicación obtenida al forzar a la maquina a
trabajar en diferentes diseños de pastilla y configuración de aplicación (cobertura total con PWM bajo
y detección de malezas), ciclos de trabajo, tasa de aplicación, altura de botalón, sensibilidad y tamaño
de baldosa.
Tabla 1. Tratamientos y condiciones de trabajo del conjunto pulverizadora-Weed-IT®: T: BIAS cobertura total con PWM, Aplicación
dirigida si/no; Ciclo de trabajo: porcentaje de tiempo de trabajo por pulso; TA tasa de aplicación; AB: Altura de Botalón S: nivel desensibilidad; TB: Tamaño de Baldosa
Pastilla

Manojet 3003

T1

Subtratamiento
Sistema
Cobertura en BIAS

T2

Cobertura en BIAS

25

70

0,8

T3

Cobertura en BIAS

25

140

0,7

T4

Cobertura en BIAS comparada con APU 6004

25

50

0,6

T5

Aplicación Dirigida

37

70

0,6

3

3

T6

Aplicación Dirigida

37

70

0,6

3

1

T

Ciclo de trabajo (%)
25

T. A.
l ha-1
70

AB
(m)
0,6

S

M

Sobre los diferentes tratamientos se evaluaron en forma visual la distribución de gotas en relación con
la posición de la maleza y zonas sin aplicación.
Sobre las aplicaciones se evaluaron: cobertura (%), densidad de impactos (Imp.cm-2), eficiencia deaplicación (%) y tamaño de gota (DVM). Estos parámetros fueron evaluados por medio dedigitalización de las improntas obtenidas en los papeles fotográficos y procesamiento de las mismas
con el programa CIR1.5.

Resultados y Discusión
En la Figura 1 podemos apreciar como pequeños cambios de altura del botalón afectan las
características de la aplicación, se observa un aumento en la cobertura en la zona de superposiciónde los dos abanicos generados por las pastillas (círculo rojo). Esta zona posee un 38 % más decobertura, esta particularidad genera una desuniformidad en las aplicaciones con excesos endeterminadas posiciones y déficits en otras. El trabajo con sistemas de cobertura total por medio de
PWM y pastillas de abanico plano uniforme requiere de extremar las precauciones en el manejo delas alturas del botalón. No se observan diferencias en la Densidad de impactos, pero si en el tamaño
de gotas DVM (Tabla 2), esto puede deberse a la gran superposición de impactos que se visualizan
en esa zona lo que confunde al programa que contabiliza más de un impacto como una gota grande.
En la Figura 2 podemos apreciar que no existen diferencias de cobertura a lo largo de la misma. Esta
imagen posee un largo de 80 cm y un ancho de 22 cm, se corresponde con una pasada de lamaquina a 0,7 m de altura con pastillas APU3003 a 11 km/h, en estas condiciones de trabajo elsistema PWM con un ciclo de trabajo de 25% de apertura de las pastillas no presentan ninguna zonacon déficits de gotas y reducción de la cobertura.
Esto difiere con lo expresado por Tian & Zheng (2000) y Huanyu et al., (2016). Esto puede deberse a
Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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que ante situaciones de exceso de velocidad en relación al área de cobertura que posee cada pastilla,correspondiente al avance en función del tiempo que la válvula se encuentra abierta, la computadoradel sistema Weed-It posee la capacidad de modificar este tiempo de apertura a fin de evitar posibles
zonas con reducción de producto, evitando de esta forma errores no deseados en la aplicación.

T1

T2

DA

DA

En la Figura 3 se muestra el comportamiento de dos pastillas
diferentes trabajando con igual velocidad y PWM (25%). En lamisma se puede observar correctos niveles de cobertura enambas pastillas, pero con diferente cobertura, densidad deimpactos y DVM esto se debe a que erogan a igual presión
deferentes caudales, 3003 aplica 1,2 l min-1 y 6004 1,6 l min-1.
En la tabla 2 se pueden observar que las pastillas APU6004
presentan mayor cantidad de impactos con igual tamaño
mejorando la cobertura.

a

En la Figura 4 podemos observar una pasada de la maquina
sobre el papel con malezas colocadas en forma azarosa, laconfiguración de la maquina es la que coincide con el
tratamiento 5 (tabla 1).

b0,88 m0,22 mFigura 1: T1 y T2: imagen corte transversal
de la pasada de pulverización con pastillas a
0,6 m (T1) y 0,8 m (T2) pastilla APU3003. DA(dirección de avance de la pulverizadora).

En las Figuras 4 y 5 podemos visualizar los tratamientos 5 y 6,
los mismos poseen las mismas configuraciones a excepción deltamaño de baldosa, T5 posee un tamaño de baldosa 3, apertura
15 cm antes de la maleza y cierre 15 cm después de la malezay T6 posee una baldosa de 1 apertura 5 cm antes de la malezay cierre 5 cm después de la maleza.

Podemos visualizar en la Figura 5 que ambos tamaños debaldosa generan una cobertura acorde a las requeridas para uncontrol exitoso. No se observan zonas sin aplicar, ni
corrimientos en las aplicaciones fuera del área de la maleza.
DA
0,22m
0.8m

APU 3003

DA

APU 6004

0,22m

0,85 m0,8m
0.8m longitudinal de la pasada deFigura 2: T3: imagen corte
pulverización con pastillas a 0,7 m pastilla APU3003 11km/h
PWM 25%. DA (dirección de avance de la pulverizadora).

Figura 3: T4: Imagen de corte transversal pulverización con
botalon a 0,6 m con dos pastillas en posiciones intercaladas
APU3003 y APU 6004, 11km/h PWM 25%. DA (dirección deavance de la pulverizadora).

Tabla 2: Resultados del análisis de las imágenes con el programa CIR1.5
Tratamiento

Densidad de Impactos (Imp cm-2)

Fig 1 T2 posicion b
Fig 1 T2 posicion a
Fig 3 APU 3003
Fig 3 APU 6004
Fig 5 T5
Fig 5 T6

160
160
63
88
154
158

DVM
(µm)
160
106
158
157
106
131

Eficiencia
(%)
22
13
8
11
12
15

Cobertura
(%)
5
3,6
1,8
2,6
3,4
3,9

La determinación del tamaño de maleza y la sensibilidad utilizada estarán fuertemente influenciadas
por el tamaño de la maleza como así también por el nivel de ahorro de producto buscado. En T5 se
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puede observar que se realiza el mojado de un área mucho mayor que en T6 y en ambas
aplicaciones se consigue similar cobertura y densidad de impactos (Tabla 2).

T5
0,22 m0,85 m0,85 mDAT63m

0,22 mFigura 4: T5: imagen corte longitudinal de la pasada depulverización con botalón a 0,6 m de altura, pastilla APU3003
11km/h detección. Sensibilidad 3, Baldosa 3. DA (dirección deavance de la pulverizadora).

Conclusiones

0,85 mFigura 5: T5 y T6: imagen corte longitudinal de la pasadade pulverización con botalón a 0,6 m de altura, pastilla
APU3003 11km/h detección. Sensibilidad 3, Baldosa 3(T5). Sensibilidad 3, Baldosa 1 (T6) DA (dirección deavance de la pulverizadora).

La utilización de sistemas de pulverización dirigida o PWM permiten optimizar el uso de agroquímicos
sin rescindir calidad en la aplicación. Para el uso de estas herramientas es necesario profundizar en
diferentes características de regulación que no se relacionan con las convencionales. Es necesario
profundizar el estudio sobre estas herramientas a fin de mejorar las configuraciones de su uso yconseguir aplicaciones más eficientes y menos contaminantes.

Agradecimientos
Se agradece a la gente de Geosistemas por facilitar la máquina para realizar este ensayo y lacolaboración a lo largo del mismo. El trabajo se realizó con aporte del PEi177 de INTA.

Referencias

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Manejo selectivo de herbicidas y fertilizantes por
microambientes con dron en caña de Azúcar
Eugenio José Lobo Vallejo
eugenio.lobov@efficatia.pro
Efficatia S.A.S, Technology Manager, Yerba Buena, Tucumán, Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
Control de Tupulo (Sicyos polyacanthus) con dron en cultivo de caña de azúcar. Manejo nutricional por
ambientes con imágenes, fertilización diferencial y aplicación de enmienda con dron.
Se tomo dos problemas muy recurrentes en el cultivo de caña de azúcar en el norte de nuestro país, elTupulo que es una enredadera anual que se posiciona sobre el cañaveral en forma de rodales y dondela única opción de manejo es arrancada a mano, y los problemas nutricionales generados por mosaicosde suelos donde el cultivo necesita un plus de fertilización y enmienda por rodales y en momentos
donde por la altura del cañaveral no se puede ingresar al lote con la maquinaria convencional. En ambos
casos se procedió mediante imágenes satelitales y de alta resolución capturadas con dron, tanto RGB
como Multiespectrales, a la identificación de los rodales de maleza y de las deficiencias nutricionales,para luego poder generar la prescripción y tratarlas de manera selectiva puntal con un dron aplicador.
El primer año se evaluó de manera experimental distintas combinaciones de herbicidas postemergentes
para el control de esta maleza, encontrando el que mejor se adapta a esta tecnología de aplicación. El
año siguiente se llevo a lotes comerciales. Y se evaluaron herbicidas preemergentes para tratar los
mismos rodales de años anteriores, la maleza se repite año a año en el mismo lugar del lote. El año
siguiente se trataron estos sitios de manera preventiva con aplicaciones selectivas con el dron depreemergente, combinados con un manejo nutricional para favorecer el cierre del cañaveral y elsombreado, con excelentes resultados de manejo del problema. Esta técnica desarrollada para el
manejo de esta maleza clave resulto de vital importancia ya que aproximadamente el 70% de lasuperficie cultivada con caña de azúcar se encuentra en zonas periurbanas o pedemontanas donde es
imposible considerar una aplicación aérea tradicional, y por las características del cultivo luego que este
cierra no puede ingresarse con ninguna maquinaria por su alturaLa técnica nos permite primero
identificar y cuantificar el efecto de la maleza para poder tomar una decisión de manejo con información
real y actualizada. Para luego si es que fuese conveniente tomar la decisión de aplicar de manera
selectiva con dron, con todo lo que esto significa por su impacto ambiental y económico, utilizando enpromedio un 70% menos de agroquímicos y fertilizantes con un control 100% efectivo.
Palabras clave.
efficatia.pro, tupulo, Sicyos polyacanthus, dji, agrasT20, micasense, djiterra, agricultura por
ambientes, ndvi, ndre, nitrocomplex, nitrodoble, urea.

Monitoreo de malezas en lote mediante técnicas dedetección automática de objetos
Guaita, Nicolás1; Barrionuevo, Néstor2
1

Córdoba, Argentina. 2 Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Hurlingham, Buenos aires.
Argentina.

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de marzo y 1 de abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
El objetivo de este trabajo se basa en poder utilizar varias herramientas informáticas que permitan
entender la disposición espacial de la maleza en un lote agrícola y poder realizar una prescripción parala aplicación de fitosanitarios. Para llevar a cabo esta tarea se realizaron varios procedimientos: primero
se realizó un vuelo con un vehículo área no tripulado el día 31 de octubre de 2021 en un lote de 15
hectáreas y posteriormente fue generado un mosaico. Posteriormente se realizaron 100 muestras dela imagen que fueron etiquetados como maleza y sin maleza que servirán como capa de entrada para
entrenar una red neuronal. Luego fue modificado un algoritmo de detección de objetos en imágenes
desarrollado en Python utilizando varias librerías que realizan la detección clasificación supervisada
automática. El resultado del aprendizaje del conjunto de datos fue de un 96% de precisión y que ladetección de maleza fue muy aceptable. Luego se realizaron limpieza de los datos rasters y se
generaron los vectores del tipo polígono de las malezas en cuadrículas de 10 por 10 metros. Utilizando
la herramienta de geoprocesos dissolve brindó como resultado un área a aplicar de 1,33 has. Por último,
fue exportado el resultado al software de prescripción de la empresa Verion para ser legible por elpulverizador. En cuanto a lo económico podemos observar el claro ahorro en hacer la aplicación
mediante la prescripción, pasando de U$S 141.3 a U$S 12.81, generando un ahorro de U$S128.49 enel total de la superficie.
Palabras clave: Red neuronal; python; detección automática; malezas.

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Introducción
En la actualidad la Agricultura de Precisión (AP) permite gestionar la variabilidad espacial y temporalde diferentes parámetros del proceso productivo agrícola, la composición del suelo, la masa vegetal yotros parámetros que elaboren una estrategia de manejo específica que permita incrementar laeficiencia productiva. Por lo tanto, la detección de malezas era una tarea a partir de observaciones
visuales y localización de los diferentes parches con dispositivos GPS.
Más adelante, se reemplazó la observación visual por la utilización simultánea de la información deposicionamiento suministrada por receptores satelitales y de imágenes del terreno obtenidas mediantecámaras digitales. Se fue más allá y diseñó algoritmos capaces de reconocer varios tipos de malezasa partir de imágenes satelitales (Søgaard, 2005).
Para realizar la detección de malezas en un lote agrícola de un mosaico de fotogramas provisto por un
VANT, se propone realizar una clasificación supervisada automática. Para llevar a cabo este
procedimiento se realizó un algoritmo desarrollado en lenguaje Python, utilizando conocimiento
profundo (deep learning). La misma es una tecnología que permite entrenar una red neuronal para
identificar la maleza en un lote.

Materiales y Métodos
El área de estudio se encuentra en cercanía de la localidad de Mattaldi, departamento de General Rocaen la provincia de Córdoba. El lote se encuentra -34.528374 Latitud Sur y -64.162269 Longitud Oeste(figura 1).

Figura 1: Área de estudio.

Se realizó el vuelo sobre el lote el 31 de octubre de 2021 a una altura de 200 metros. Las imágenes
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fueron procesadas y se generó el ortomosaico. Dando una dimensión de 15 hectáreas con una
resolución espacial de 7 cm x 7 cm por pixel. La resolución espectral de tres bandas del visible (verde,rojo y azul) y la resolución radiométrica es de 16 bits para cada banda.
En SIG se realizaron dos conjuntos de recortes de imágenes de muy alta resolución de un vuelode un vehículo aéreo no tripulado (VANT). Los mismos fueron las capas de entrada para que una red
neuronal para que "aprenda" a discernir qué áreas tienen o no maleza en el mosaico de fotogramas dellote. Posteriormente fue desarrollado un algoritmo de detección de objetos en imágenes para que apartir de una red neuronal convolucional pueda generar una clasificación de malezas en el lote.
En nuestro caso, la red neuronal se generó empleando las herramientas de código abierto Keras y
Google TensorFlow, que facilitan la construcción y entrenamiento de los modelos. Estas herramientas
crean capas de abstracción e interfaces de diseño y evaluación rápida de las arquitecturas Deep
Learning (DL).

Resultados y Propuesta de manejo
El modelo de aprendizaje automático por redes neuronales fue de un 96 por ciento de certeza deencontrar valores de píxel que son maleza. En el lote la detección de maleza género un ráster que
detectó 22373 pixeles que luego fue vectorizado esa clasificación resultante y calculada su superficie,
la cual fue de 0,114 hectáreas.
Utilizando la herramienta “Unir atributos por localización” en el software Qgis se fusionaron estos
vectores en una cuadrícula de 10 mts por 10 mts, ya que fue la mejor configuración encontrada paraque el software Agromapas capte dichas malezas. Continuando con la disolución de la capa para solo
dejar dos filas, una aplicar con dosis llena y la otra dosis cero, conjuntos al dato de área (figuras 2).

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Figura 2: Análisis dissolve de los pixeles con malezas en el lote. 10 por 10mts.

Luego fue exportado hacia Agromapas en formato vectorial sin proyectar, dando como resultado estaprescripción que condice con mayor precisión (figura 3).

Figura 3: Mapa de prescripción Verion de la empresa Agromapas. 10 por 10 mts.

Analizando la salida de Agromapas podemos observar que el área del mapa total la cuantifica con 15
ha., la media del dato explica el volumen total de caldo seleccionado, en nuestro caso 60 lts/ha., y aeste lo divide en el total de las ha. dando como un dato de media 5.5 lts/ha., es un dato sin relevancia
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para este tratamiento. Luego si tomamos el total del dato de 81.6 lts. y lo dividimos por la dosis de 60
lts/ha. nos arroja el valor de 1.36 ha. a aplicar. Que luego una vez realizada la aplicación hay quechequear con los registros de trabajo para cotejar el área realizada y si se condice con lo prescripto.

Resultado económico
En el momento que se procedió a la captura de imágenes por medio del VANT, se realizó un monitoreo
de las malezas presentes por medio de un Ingeniero Agrónomo matriculado, dando como resultado quela maleza presente fue Sorghum halepense (L.) resistente a glifosato, debido a que esta sobrevivió a
un tratamiento de barbecho en la cual la mezcla incluida a dicho activo.
Teniendo esta premisa la siguiente aplicación se realizará con un graminicida para su control. A su vez
en dicho análisis se integra al caldo de aplicación Corrector de pH y secuestrantes de cationes, comola adición de coadyuvante con tecnología de nanoemulsion para que el mismo ayude en la penetraciónde las cutículas de dicha maleza además de formar micelas más pequeñas que un aceite premiumlogrando una excelente emulsión. Sumado a la capacidad de ser tensioactivo logrando aumentar lasuperficie de mojado sobre esta maleza de difícil control.
A partir del analisis económico se pudo observar un ahorro en la aplicación en base al mapa de malezas
debido a que solo tendríamos que aplicar 1.36 ha, en vez de aplicar en la totalidad del sitio, que es de
15 ha. otorgandonos un ahorro de U$S 128.49 en todo el sitio de estudio. Dichos cálculos están
sostenidos por el costo de la aplicación que es de U$S9.42/ ha multiplicado por 1.36 ha dando como
resultado U$S12.81 en vez de U$S141.3

Conclusiones
El presente trabajo presenta una opción en la aplicación de diferentes tecnologías actuales que están
disponibles para llevarla a cabo: ortomosaicos de VANT, SIG y software de gestión de fitosanitarios.
Además de analizar el costo de aplicación en base al mapa de malezas se debería observar también
que implica un menor impacto ambiental para el sitio, debido al menor uso de fitosanitarios.

Referencias
Søgaard, H. T. (2005). Weed Classification by Active Shape Models. Biosystems Engineering 91 (3):271-281.

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Optimización del uso de herbicidas mediante mapas detratamiento localizado obtenidos con tecnología dronAna I de Castro1, Clara Horno2, José Dorado-Gómez3, José Manuel Peña3
Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria, CSIC, Madrid (España)
2
Tecnifield-Departamento Técnico de Cucurull Pascual S.A. (Cupasa), Lleida (España)
3
Grupo tec4AGRO, Instituto de Ciencias Agrarias, CSIC, Madrid (España)

1

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen.
El maíz (Zea mays L.) es un cultivo prioritario a nivel mundial, cuyo rendimiento está muy condicionado
por la aparición de malezas, especialmente en sus primeras etapas de desarrollo. En las zonas
maiceras de España preocupan especialmente las infestaciones de sorgo (Sorghum halepense L.), ya
que esta maleza es poco sensible a los herbicidas de pre-emergencia, siendo necesaria la utilizaciónde tratamientos de post-emergencia que suponen un alto coste económico. En este trabajo se describe
el procedimiento basado en imágenes tomadas con dron para: 1) detección y cartografía de plantas desorgo en parcelas comerciales de maíz en estados iniciales de desarrollo, y 2) generación de mapasde prescripción para control localizado de malezas. Además, se evalúa la eficiencia del uso de dichos
mapas en comparación con un tratamiento uniforme convencional. Los resultados mostraron una graneficiencia en el uso de herbicida de los tratamientos localizados, con ahorros económicos de 23-24€/ha. La tecnología descrita permite obtener, además, beneficios ambientales, así como una reduccióndel tiempo empleado en el tratamiento y en la compactación del suelo en aquellas zonas en que no sea
necesario el paso de la maquinaria.
Palabras clave. Manejo localizado de malezas, teledetección, análisis de imagen, OBIA, mapeo demalezas

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
El maíz (Zea mays L.) es uno de los cereales grano de mayor importancia a nivel mundial por su granproducción, aproximadamente 1162 M tn (FAOSTAT, 2020), siendo también uno de los cultivos
extensivos de mayor importancia en España, tanto en términos de superficie cultivada como de valor
aportado. Sin embargo, este cultivo es muy sensible a la aparición de malezas, especialmente en
estados iniciales de desarrollo, donde su competencia genera elevadas pérdidas en la producción(Montull et al., 2016). En concreto, la especie monocotiledónea Sorghum halepense L. (sorgo) supone
un grave problema en las zonas maiceras de España, considerada también como una de las diezpeores malezas en USA, que requiere para su control la utilización de herbicidas selectivos (de la familia
de las sulfonilureas como nicosulfuron, rimsulfuron o foramsulfuron) en post-emergencia temprana
cuando el maíz alcanza las 3-6 hojas de desarrollo (Montull et al., 2016). Sin embargo, tanto la alarmasocial como el actual marco político europeo y nacional abogan por el Uso Sostenible de Productos
Fitosanitarios (Directiva 2009/128/CE y Real Decreto 1311/2012), destacando “el fomento del bajo
consumo (reducción de las aplicaciones) y la utilización de dosis adecuadas y ajustadas a la superficie
a tratar”. Estos componentes están incluidos en el fundamento agronómico del control localizado demalezas (SSWM, Site-Specific Weed Management) que busca realizar tareas y tratamientos
localizados adaptados a las necesidades del cultivo, de manera que se consigue reducir costes yaumentar la rentabilidad y la sostenibilidad del sistema agrícola.
Las técnicas de teledetección, consistentes en la adquisición y procesamiento de imágenes, hanmostrado una gran utilidad para detectar y cartografiar malezas en diferentes estados de desarrollo delcultivo, tanto en estados iniciales de su desarrollo (Torres et al., 2013) como en avanzados (de Castro
et al. 2013). A partir de estos mapas de malezas se pueden elaborar mapas de tratamiento para laaplicación localizada de herbicidas (Peña et al., 2015). El objetivo de este trabajo consistió en evaluar
el uso de la tecnología de teledetección a escala comercial para optimizar la aplicación de herbicidas
mediante mapas de tratamiento localizado elaborados con imágenes tomadas con dron en parcelas demaíz.

Material y métodos
2.1. Zona de estudio
El trabajo se llevó a cabo en tres parcelas comerciales de maíz localizadas en Lleida (Cataluña,
España), cuyas características se presentan en la Tabla 1. Las parcelas fueron sembradas a finales deabril con una variedad comercial ciclo FAO 600. Seguidamente, recibieron tratamiento de preemergencia (3 L/ha Lumax: Terbutilzaina 18.75% + Mesotriona 3.75% + S-metolacloro 31.25%), queconsiguió eliminar la emergencia de la mayoría de las especies a excepción del sorgo. Todas lasparcelas contaban con riego por aspersión mediante sistema de pivot para cubrir las necesidades
hídricas del cultivo durante el período productivo.

2.2. Adquisición de las imágenes
Las imágenes fueron adquiridas en junio de 2019 con una cámara convencional de bajo coste (SonyAlpha A6300) acoplada a un quadrotor modelo md4-1000 volando a 100 m de altura y con un
solapamiento transversal y longitudinal que permitiese el posterior mosaicado preciso de las imágenes.
La duración de cada vuelo y del procesamiento de las imágenes se recoge en la Tabla 1.
Tabla 1. Característica de las parcelas donde se realizaron los vuelos
Parcela
La Clamour
Cobertura
Pívot

Superficie (ha)
4.99
6.31
34.57

Duración vuelo
4 min
5 min
28 minDuración procesamiento imágenes
30 min35 min2h 30 min

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2.3. Procesamiento de las imágenes
Mosaicado de las imágenes. Las imágenes individuales se ortomosaicaron con el programa Agisoft

Photoscan, obteniendo así una única imagen para cada parcela con información espectral (Azul-VerdeRojo) y espacial (X, Y) de cada punto de la misma (Figura 1a). La resolución espacial de los mosaicos
generados fue de 2.5 cm/píxel.

Mapa de vegetación. Los ortomosaicos fueron segmentados y analizados con técnicas de análisis deimagen basada en objetos (algoritmos OBIA, Object-Based Image Analysis), que permitió, en una
primera fase, generar objetos que representen plantas individuales. En la segunda fase, se utilizó elíndice de vegetación Excess Green (ecuación 1) (Woebbecke et al., 1995), para discriminar entre
objetos de vegetación y de suelo desnudo, generando así el mapa de vegetación (Figura 1.b). Todo elproceso de análisis de las imágenes se realizó con el programa eCognition Developer.
𝐸𝑥𝐺 = 2𝐺 − 𝑅 − 𝐵(1)
Donde: G, R y B representan la reflectancia en las banda verde, rojo y azul, respectivamente.

Mapa de malezas. Sobre el mapa de vegetación se superpuso el archivo vectorial de líneas de cultivo

aportado por la sembradora de precisión, sobre el que se aplicó un buffer de 10 cm a ambos lados
ajustado al tamaño de las plantas de maíz (3-4 hojas, V4). El mapa de malezas (Figura 1.c) se obtuvo
enmascarando las hileras de cultivo, de manera que el resto de objetos de vegetación fueron
clasificados como maleza. En el caso de no disponer del archivo vectorial de hileras, las plantas decultivo y maleza podrían discriminarse siguiendo el algoritmo desarrollado por Peña et al. (2013).

Mapa de prescripción. Sobre el mapa de malezas se generó una estructura de malla de 1x1 m adaptada

a los requerimientos de la maquinaria de tratamiento, ya que el algoritmo desarrollado permite ajustar
el tamaño de la malla a demanda del usuario. En este caso, la separación de las boquillas depulverización de la maquinaria utilizada por la empresa colaboradora de esta investigación fue de 0.5 x
0.5 m. En cada celda de la malla se determinó la presencia y cobertura de malezas, considerando eneste trabajo un umbral de tratamiento económico de 1 planta/m2 (Sartorato et al. 1996), generando así
el mapa de prescripción para el control localizado (Figura 1d).

Figura 1. Detalle del proceso de análisis de la imagen seguido: a) ortomosaico; b) segmentación y clasificación de vegetación; c)mapa de cultivo vs. malezas; d) mapa de prescripción (■ pulverización; ■ no tratamiento).

Resultados
La Tabla 2 muestra los resultados obtenidos en el análisis de los mapas de prescripción elaborados
siguiendo el procesamiento descrito (Figura 1). La exactitud de dichos mapas depende de la exactitudde los mapas de malezas, cuyos procedimientos han sido previamente validados por Peña et al. (2015)y Torres et al. (2013). Los resultados indicaron que gran parte de la superficie de las parcelas nopresentaba infestaciones de malezas, con valores de superficie libre de tratamiento comprendidos entre
4.68 y 30.72 ha, lo que supone entre el 6.18 y el 11.74 % del total de la misma (Tabla 2). Para el cálculo
del coste del tratamiento se ha tenido en cuenta el precio medio del herbicida usado en España(Nicosulfurón del 4%, a 17€/litro). Usando como base este precio, lo ahorros económicos alcanzados
con el uso de mapas de prescripción generados en comparación con un tratamiento uniforme
convencional se situaron entre 23 y 24 €/ha, con valores totales para las parcelas desde 120 hasta
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783€. Obviamente, estos valores son dependientes de la infestación de malezas propia de cada parcela
y cada campaña. Es importante incidir en que el mapa de tratamiento se realizó para un umbral
económico de 1 planta/m2 y con un diseño de malla de 1x1 m, por lo que, si se modifican estos valores,
p.ej. umbrales menos restrictivos y/o un diseño de malla más ajustado, podrían obtenerse mayores
reducciones en la aplicación de herbicida. Estos ahorros en la superficie a tratar se traducen también
en beneficios ambientales dados por la aplicación localizada del tratamiento fitosanitario y en un ahorrodel coste de tiempo empleado en dicha tarea, todo ello mediante el uso de mapas de prescripción
obtenidos con imágenes de dron analizadas con la metodología descrita en este trabajo.
Tabla 2. Reducción del uso de herbicida y ahorro económico
Parcela
La Clamour
Cobertura
Pívot

Superficie libre
tratamiento (ha)
4.68
5.92
30.72

Superficie a
tratar (ha)
0.31
0.39
3.85

Superficie a
tratar (%)
6.21
6.18
11.74

Ahorro económico
total (€)
120
151
783

Ahorro económico
(€/ha)
24
24
23

Conclusiones
El análisis de imágenes tomadas con dron siguiendo el procedimiento descrito en este trabajo permitió
elaborar mapas de sorgo en parcelas comerciales de maíz en estados tempranos de desarrollo cuando
es más eficiente el tratamiento selectivo de post-emergencia. Este procedimiento permitió generar
mapas de prescripción con los que conseguir un uso más eficiente del herbicida mediante aplicaciones
localizadas, que se tradujo en un ahorro económico de 23-24 €/h y beneficios ambientales derivados,así como el ahorro del tiempo empleado en el tratamiento y la reducción de compactación del suelo en
aquellas zonas en que no sea necesario el paso de la maquinaria.

Agradecimientos
Trabajo financiado por los proyectos PDC2021-121537-C22 y PID2020-113229RBC41(MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y NextGenerationEU/PRTR). Los autores agradecen a CUPASA
S.A. (Lleida) el uso de sus parcelas para realizar los vuelos y la información aportada.

Referencias

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Memorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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PRESCRIPCION SIMPLIFICADA PARA APLICACIONESSELECTIVAS SOBRE MALEZAS CON UAV RGB
Agustina Forbice; Néstor Di Leo
Teledetección Aplicada y Sistemas de Información Geográfica - FCA - Universidad Nacional de
Rosario, Zavalla, Santa Fe, Argentina
Email de contacto: agusforbice@gmail.com

Trabajo presentado al
Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión(CLAP2022)
30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022 Manfredi, Córdoba, Argentina

Resumen. En un contexto donde la resistencia de malezas a ciertos grupos agroquímicos aumenta yel control se complejiza, resulta relevante la detección espacial de las mismas. Poder mapear con
precisión la infestación actual de las malezas implica la posibilidad de generar ahorros significativos enel empleo de herbicidas selectivos que redundará en beneficios tanto económicos como ambientales.
Dado que en la actualidad hay una creciente popularización y empleo de tecnologías digitales y/o
automatismos en la agricultura, los vehículos aéreos no tripulados (UAVs - drones), son cada vez más
frecuentes en el agro. Estos pueden adquirir imágenes de alta resolución espacial y temporal para la
detección y cuantificación de diversos estadios de cultivos y/o, en este caso, especies maleza. En un
lote con moderada a alta incidencia de malezas se realizó un vuelo del cual se obtuvo un fotomosaico
RGB, que permitió el cálculo del índice NGRDI, el cual fue segmentado en tres rangos medianterupturas naturales. Los dos rangos mayores indicaron la necesidad de aplicar herbicidas, a partir deesto se encontró que el mejor tamaño de grilla/celdas a efectos de realizar el prorrateo espacial de losvalores del índice equivale a la distancia entre surcos (0,38 m), para el caso de este trabajo. Por lo tantola generalización de este grillado categorizado se constituye en mapa de prescripción para la aplicación
selectiva de malezas adecuado. La metodología aquí presentada es sustancialmente más simple que
otras que buscan cubrir similares objetivos.
Palabras clave. UAV´s, drones, aplicación selectiva, post-emergencia del cultivo.

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Manfredi, Argentina, 30-31 de Marzo y 1 de Abril de 2022.

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Introducción
En un contexto donde la resistencia de malezas a ciertos grupos agroquímicos aumenta y el control secomplejiza, resulta fundamental la detección espacial de las mismas, siendo relevante tanto la
determinación de los sitios como el estado de desarrollo en el cual se encuentran. Aun empleando
herbicidas selectivos para el cultivo que se encuentre en el lote, el hecho de poder mapear con precisión
la infestación actual de las malezas implicar la posibilidad de generar ahorros significativos que
redundará en beneficios tanto económicos como ambientales. Los métodos de relevamiento actuales
para realizar prescripciones para aplicaciones selectivas, sean manuales o con distintos niveles deautomatización (i.e. WeedSeeker o WeedIt), son lentos, poseen costos económicos o de temporales
altos, y/o cubren una superficie muy pequeña, haciendo que muchas veces las aplicaciones no serealicen en tiempo y forma, lo cual actúa como barrera a la adopción de tecnologías de aplicación
selectiva, ya que se presenta un escenario inseguro para quien toma las decisiones (Trigolo Plixo et al,2016).
Dado que en la actualidad hay una creciente popularización y empleo de tecnologías digitales y/o
automatismos en la agricultura, los vehículos aéreos no tripulados (UAVs - drones), son cada vez más
frecuentes. Esto es gracias a la diversidad de formatos, prestaciones y/o costos relativamente bajos,
que los vuelven una herramienta accesible. Los UAVs pueden adquirir imágenes de alta resolución
espacial y temporal para la detección y cuantificación de diversos estadios de cultivos y/o, en este caso,
especies maleza. Además no están limitados por las condiciones de terreno/falta de piso que podrían
dificultar el acceso humano o de vehículos terrestres. Es por esto que con alta frecuencia surgen y seevalúan distintas aplicaciones para los mismos, que abarcan una amplia gama de situaciones.
Hace algunos años se afianzo la posibilidad de realizar relevamiento con UAVs portando cámaras RGB(digitales a color) normales, cuyo objetivo es relevar y distinguir malezas en los cultivos (Novara et al,2019). Esta posibilidad depende del estado fenológico de ambas, hasta un momento donde se torna
muy dificultosa la visualización por la superposición de las estructuras vegetativas en el canopeo(Forbice & Di Leo, 2021).
El propósito de este estudio es evaluar una metodología simplificada para la formulación deprescripciones espaciales en aplicaciones selectivas, utilizando índices de verdor generados a partir decámaras RGB y evaluando la mejor configuración analítica para la ambientación en entorno de
Sistemas de Información Geográfica (SIG) abiertos.

Materiales y métodos
El presente estudio se desarrolló en un sector de un lote de 200 ha, sembrado con maíz, ubicado enlas cercanías de la ciudad de Colon, provincia de Buenos Aires (33º56’19’’ S; 60º56’34’’ O.), la fecha
de siembra fue el 5 de octubre de 2021, la distancia entre surcos era de 0,38 cm y el material genético
empleado fue el híbrido simple Dekalb 7210.
El lote presentaba una moderada a alta incidencia de malezas, fundamentalmente Eleusine indica, lacual tiene la particularidad de presentarse en un arreglo agrupado (matas o manchones), lo que hacefácil su visualización e identificación, y por ende se presta para aplicaciones espacialmente selectivas(Figura 1).
Se realizó un vuelo automático sobre un sector del lote, el 18 de noviembre de 2021, alrededor de las
13:00 horas en pos de evitar el excesivo sombreo de las plantas de maíz, la cuales se encontraban en
V3. El drone utilizado fue un DJI Phantom 4 Pro (Dá-Ji ang Innovations, Shenzhen, China) equipado
con una cámara color convencional rojo-verde-azul (RGB), de 20 megapixeles de resolución.

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El software utilizado para la gestión automática del vuelo fue Pix4d Capture (Pix4D, Lausana, Suiza).
Las especificaciones del mismo fueron: altura de 40 metros ATO, que implico una resolución espacialde 1cm/píxel, superposición tanto frontal como lateral, de 90%, la superficie cubierta fue de cuatro
hectárea y el tiempo total de vuelo fue de 15 minutos 33 segundos.
Elsoftwareutilizado
paraelgeoprocesamiento de las imágenes RGB fue
Pix4D Mapper Ag (Pix4D, Lausana, Suiza),
que genera el fotomosaico rectificados RGB,
así como el modelo de superficies digital(DSM) respectivo. Para el computo decocientes entre bandas, segmentaciones y
trazado de polígonos con las prescripciones
se empleó QGis v 3.16.

Figura 1: Manchón de maleza Eleucín (Eleusine indica), en el lote.

𝑁𝐺𝑅𝐷𝐼 =Con el fotomosaico se construyó el Índice deDiferencia Normalizada Verde-Rojo (NGRDI)(Hunt et al, 2005), ese es un índiceadimensional, que pretende resaltar las
zonas con más vegetación respecto delcontraste con el fondo que implica el suelo olos rastrojos. La fórmula es:

𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒 − 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑟𝑜𝑗𝑎
𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒 + 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑟𝑜𝑗𝑎

Donde “Banda verde” y “Banda roja” hacen referencia a los canales mixtos de la imagen RGB ennúmeros digitales. Sobre éste se trazaron cuadriculas de diferentes tamaños: 0.38-0.48-0.58-0.68-0.780.88 m, tomando como mínimo la distancia entre surcos hasta abarcar dos surcos completos enincrementos de 10 cm, con el propósito de comparar estos tamaños y definir el mejor de ellos para
capturar la condición de presencia de malezas, y por ende necesidad de control.
En estas se calculó la estadística de zona del índice y para su identificación se aplicó una escala
graduada según el algoritmo de “rupturas naturales” (Jenks) en tres rangos. De los cuales solamente
el rango que se corresponde con un menor valor del índice quedaría prescripto para no aplicar. Los
otros dos serían asignados ulteriormente al polígono que indica que sí se aplicará sobre esa área. Este
criterio intenta emular al reconocido como “verde-sobre-verde”, común en dispositivos automáticos dereconcomiendo de malezas en post-emergencia de los cultivos.
Esto fue validado con una evaluación a campo. Para esta se ubicaron al azar en el lote ocho cuadradosde un 1 m² y en estos se trazaron las cuadriculas de diferentes tamaños consistentes en mallas dealambre espaciadas según las distancias antedichas. En cada cuadrícula se registró la condición denecesidad real de aplicar herbicida o no mediante una codificación binaria, la cual luego fue comparada
con las mismas cuadrículas categorizadas a partir de la segmentación del índice NGRDI calculado aparir del fotomosaico.

Resultados
En la figura 2 se muestra el fotomosaico resultante del geoprocesamiento fotogramétrico realizado en
Pix4D Mapper Ag, junto con el índice NGRDI calculado a partir del mismo. Se observa claramente que
hay una alta coincidencia entre los valores más altos del índice y los sectores donde se aprecia una
mayor cobertura verde, correspondiente a malezas que ocupan el entresurco del cultivo de maíz. En
estos casos se deben tener algunos recaudos en cuanto al horario y la orientación de las líneas devuelo del drone respecto de la posición del sol, con la finalidad de evitar situaciones de reflejos
especulare que alteran fácilmente la radiometría, ya que una cámara RGB color convencional no cuenta
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en drones de bajo costo suelen no contar con otros elemento auxiliares para la calibración radiométrica.

Figura 2: Índice NGRDI (derecha), obtenido a partir del fotomosaico RGB logrado en el vuelo (izquierda).

La figura 3 muestra el detalle de la evaluación a campo que oficia de validación metodológica. Luego
de realizar los procedimientos mencionados, a efectos de comparar los tamaños de grilla que ofrecieren
mejores precisiones y coincidencias entre las decisiones de aplicar o no, los resultados se muestran enla tabla 1.

Figura 3: Cuadricula sobre sector con malezas en sitio de muestreo para validación (izquierda), y mismo espacio según lasegmentación generada mediante Rupturas naturales del índice NGRDI (derecha). En este caso existió un solo error (rojo) en
donde en un área que se considera se debe aplicar en su totalidad aparece una celda como de no aplicación.

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Tabla 1: Resultados de las magnitudes de los errores según los tamaños de grilla/celdas empleadosTamaño de grilla/celdas (m)Error de omisión promedio corroboración visual versus
segmentación de los valores del NRDGI (%)

0,38

11,0

0,48

17,2

0,58

13,9

0,68

18,1

0,78

45,8

0,88

21,9

Según lo que se puede observar en la tabla anterior y teniendo en cuenta los promedios en los errores
entre la evaluación/validación a campo y lo relevado por la segmentación del índice NRGDI, el tamaño
de grilla ideal para el prorrateo espacial del verdor captado por el drone es el que coincide con la
distancia entre surcos, ya que presentan menor magnitud de error de omisión.

Conclusiones
Abordar problemas con índices a partir de cámaras RGB, genera resultados satisfactorios y a muy bajo
costo. En el presente trabajo, el índice NGRDI se ha mostrado como lo suficientemente robusto paradistinguir las zonas con mayor o menor nivel de infestación por malezas.
Analizando los diferentes tamaños de grilla/celdas se puede concluir que la distancia entre surcos, eneste caso 0,38 m, es la que mejores prestaciones posee en virtud de presentar menores errores deomisión, y por lo tanto la generalización de este grillado categorizado se constituye en mapa deprescripción para la aplicación selectiva de malezas adecuado.
La metodología aquí presentada es sustancialmente más simple que otras que buscan cubrir similares
objetivos. Para futuros trabajos sería necesaria la realización de diferentes vuelos en lotes con distinta
distancia entre surco y/o con distintos niveles de infestación de malezas. También comparar eldesempeño de cámaras RGB con las de tipo multiespectral, y realizar validaciones cruzadas entre
ambas.

Referencias
Forbice, A.; Di Leo, N. (2021). Detección de la densidad y uniformidad de siembra en maíz mediante vehículos aéreos notripulados (drones) y software orientado a objetos. En actas: VI Jornadas de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias
Agrarias, Universidad Nacional de Rosario. 21 a 25 de junio de 2021. Zavalla, Santa Fe, Argentina
Hunt , E.R., Cavigelli, M., Daughtry, C.S.T. et al. Evaluation of Digital Photography from Model Aircraft for Remote Sensing of
Crop Biomass and Nitrogen Status. Precision Agriculture 6, 359–378 (2005). https://doi.org/10.1007/s11119-005-2324-5
Novara, M.; Estergaard, S.; Olmos, D.; Rasjido, J.; Soto, A. (2019). Comparación de índices espectrales RGB, a partir deimágenes VANT, para la identificación de coberturas vegetales en ambientes urbanos y rurales patagónicos esteparios.
Conferencia: II Jornadas Patagónicas sobre Tecnicatura Universitaria en SIG y Teledetección. Universodad Nacional de laPatagonia San Juan Bosco. 17 de noviembre de 2019. Comodoro Rivadavia, Chubut, Argentina.
Plixo L., Nisczak, E.,& Faulin, G. (2016). Metodologia para estimativa de plantas daninhas utilizando imagens pontuais a baixa
altura do solo. In Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisao – Con Bap 2016 (pp. 201–206).

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Ajuste de modelos predictivos de estimación temprana derendimiento de maní mediante NDVI
Cerliani, C. y F.D. Morlaccerliani@ayv.unrc.edu.ar. Departamento de Producción Vegetal, Facultad de Agronomía yveterinaria, Universidad nacional de Río Cuarto. Río Cuarto, Córdoba, Argentina.

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Resumen. La cadena agroalimentaria del maní representa un componente importante dentro de la
producción nacional. Es una economía regional localizada principalmente, tanto en su etapa primariacomo industrial, en la región centro/sur-oeste de la provincia de Córdoba, siendo casi la totalidad de su
producción destinada a la exportación. Por lo que la estimación adelantada del rendimiento resulta deinterés en la gestión de la cadena de producción agroindustrial del cultivo. El objetivo de este trabajo
fue determinar modelos predictivos de rendimiento según el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia
Normalizada) registrado al comienzo del periodo crítico del cultivo para la definición del rendimiento(R3). Para ello, en un total de 86 lotes de producción de la región manisera de Córdoba, y en distintas
campañas agrícolas (2015/16-2016/17-2017/18-2018/19-2019/20), se calculó el NDVI en el estadio
fenológico R3 (periodo que abarcó desde mediados de enero a comienzo de febrero), y a cosecha setomaron manualmente muestras para la determinación del rendimiento de maní en caja. Posteriormente
se ajustó un modelo de regresión lineal entre el rendimiento y el NDVI para cada campaña evaluada,para el conjunto de campañas, y se evaluó, mediante análisis de coeficiente de correlación (R2) y testde comparación de pendientes, si el modelo ajustado para cada campaña difería del modelo único
ajustado con los datos agrupados. El rango de valores de NDVI a R3 encontrados en el conjunto dedatos analizados fueron desde 0,337 a 0,873, mientras que los rendimientos finales variaron entre 3355
a 8437 kg ha-1. Los resultados encontrados indicaron que cuando se ajustó un único modelo con todos
los datos se alcanzo un R2 de 0,62 (p<0,0001), obteniéndose un modelo de regresión descripto como:
Rendimiento=6243*NDVI+1547. Al comparar los modelos ajustados para cada campaña individual en
relación con este único modelo, se encontró que todas las campañas presentaron valores de losparámetros del modelo estadísticamente iguales a los del modelo único, excepto la campaña 2015/16.
En la cual el modelo obtenido fue: Rendimiento=4910*NDVI+2357 (R2=0,62; p<0,0001) con un mayor
valor de ordenada al origen y una menor pendiente. La diferencia encontrada en esta campaña respecto
al resto, puede deberse principalmente a las condiciones ambientales caracterizadas por las
precipitaciones durante el ciclo del cultivo, que fueron superiores a la normal. Esto pudo favorecer aaquellos cultivos con menor NDVI a R3 e ir en detrimento de aquellos en los que el desarrollo delcanopeo era mayor, provocando mayor ataque de enfermedades fúngicas del rizoplano(Marchitamiento-Hongo blanco y Tizón por Sclerotinia, principalmente) características del cultivo enaños húmedos hacia el final de su ciclo. Por lo que aun con altos valores de NDVI en R3, losrendimientos fueron más bajos que los esperados. Estos resultados indicarían que, si bien es posible
realizar una estimación temprana del rendimiento de maní en base al NDVI al comienzo del periodo
crítico del cultivo, deben considerarse otros aspectos como son las condiciones climáticas y sanitarias
posteriores, y seguir obteniendo datos y ajustando diferentes modelos según la ocurrencia (momento e
intensidad) de las mismas.

Palabras clave.
Índice Espectral, estimación de rendimiento, Arachis hypogaea L.

Modelos digitales de elevación y rendimientos de maiz:
comparación entre VANT y otras fuentes
F.A. Oreiro1, M.N. Pose1, R.I. Pueyo1, M.E. Sanahuja2, M.M. Zubillaga*2
1

Dto. de Agrimensura, Facultad de Ingeniería Universidad de Buenos Aires (Av. Las Heras 2214,
Buenos Aires, Argentina), 2 Dto. Ingeniería Agrícola y Uso de la Tierra, Facultad de Agronomía
Universidad de Buenos Aires (Av. San Martin 4453, Buenos Aires, Argentina) *autor de referencia

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Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión (CLAP2022)
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Resumen. La topografía suele jugar un papel importante en la variabilidad de los rendimientos demaiz a escala de lote. El estudio se llevó a cabo en Morse, localidad de Junín, provincia de Buenos
Aires. Se evaluó el uso de modelos de superficie de diferentes fuentes para fines agrícolas: Imágenes
de vehículos aéreos no tripulados (VANT) y datos de elevación adquiridos por un monitor derendimientos (AFS 700) acoplados a una cosechadora (MR) y también se aplicó un filtrado gaussianoa este último modelo (MR_filtrado). Los resultados muestran similitud de correlación entre todos losmodelos analizados con el rendimiento; no se observaron diferencias significativas. Sin embargo, el
filtrado de los datos topográficos adquiridos del monitor de rendimiento muestra un mejor ajuste con
los datos provistos por el VANT. Las pendientes y las cotas de los modelos de superficie fueron
correlacionados con los rendimientos del maiz. La respuesta a la fertilización N fue mayor en sitios demenores cotas y pendientes máximas positivas de menor magnitud.
Palabras clave. Vehículo aéreo no tripulado, RTK, modelos digitales de elevación, rendimientos demaiz

Introducción
La variabilidad espacial del rendimiento puede explicarse por atributos topográficos (Zhang et al.,2002). Estos atributos (pendiente, aspecto, curvatura y dirección del flujo) pueden ser derivados apartir de los modelos digitales de elevación (DEM). Los datos de elevación se pueden adquirir de tres
fuentes principales: levantamientos terrestres, existentes mapas topográficos y técnicas deteledetección (Ouédraogo et al., 2014). La adquisición mediante vehículos aéreos no tripulados(VANT) es una técnica de recolección de datos que se ha popularizado recientemente. Entre lasventajas se logran imágenes de alta resolución espacial y alta frecuencia temporal, siendo uncomplemento eficaz para la agricultura de precisión. Los VANT podrían ser menos costosos y más
prácticos en contraste con los sistemas satelitales y aerotransportados para datos de alta resolución
de detección remota (Zhang & Kovacs, 2012). Otra técnica para recolectar datos de elevación es lautilización de los monitores de rendimientos de cosechadoras con DGPS que utilizan un sistema deposicionamiento global cinemático en tiempo real (RTK-GPS). El objetivo de este estudio es discutir laefectividad de los MDE de diferentes fuentes con diferente resolución espacial para la explicación delrendimiento de maiz en una parcela agrícola en el NO de Buenos Aires.

Materiales y Métodos
El campo experimental está ubicado en Morse, localidad de Junín (34°46'49.2"S; 60°49'9.3"O) región
Pampa Arenosa subhúmeda. El tamaño del lote es de aproximadamente 35 ha, seleccionando para elMemorias del Segundo Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión
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experimento una sección del lote de aproximadamente 25 ha. El terreno de la parcela es ondulado
con una pendiente media de aproximadamente el 1 %, y su elevación varía de 96 a 105 m sobre el
nivel medio del mar (99.3 m en promedio). El suelo se puede clasificar como Hapludoles típicos en laspartes bajas del terreno y Hapludoles enticos en las lomas. La precipitación media es de 1014 mm por
año y la temperatura media es de 16.9 °C. La parcela está bajo siembra directa y el antecesor fue uncultivo de cobertura de centeno que fue secado previo a la siembra del maiz. El área se fertilizo con 6
franjas de N (N0, N50, N100, N150, N200 y N250 correspondiente a 0, 50, 100, 150, 200 y 250 kgN/ha).
Los datos topográficos se obtuvieron a partir de 1) imágenes perpendiculares tomadas por un
vehículo aéreo no tripulado (VANT) utilizando el enfoque de fotogrametría y 2) datos de un monitor derendimientos (AFS700). Las fotografías aéreas se tomaron el 2 de julio de 2021 con la cámara RGB
DJI Zenmuse X4S, de distancia focal fija de 8.65 mm, montada en la plataforma octocóptero DJI
Matrice 200. La ruta del VANT fue planificada a una altura de vuelo de 100 m, con una superposición
longitudinal de 80% y lateral de 70%. La alineación de las imágenes se realizó con el software Pix4d
utilizando 9 puntos de control terrestre, distribuidos a lo largo y ancho del terreno, a los que se lesasignó coordenadas mediante el método GNSS cinemático en tiempo real (Stop & Go), utilizando dos
receptores Trimble R8s. El modelo digital del terreno fue creado a partir de 470 imágenes
superpuestas con una resolución espacial de 0.25 m x 0.25 m utilizando el mismo software (Figura 1).
Los rendimientos de maiz y los datos de elevación en el segundo modelo de terreno se adquirierondel monitor de rendimientos AFS 700 acoplado a una cosechadora CASE, y un receptor GNSS
diferencial con una precisión del sistema es de ± 0,1 a 0,3 m en horizontal y de ± 0,2 a 0,6 m envertical. Los datos de rendimiento y elevación se almacenaron con las coordenadas cada segundo,
obteniendo 18665 observaciones, distribuidas cada 2 m en sentido longitudinal y cada 7 m en sentido
lateral. Los valores de rendimiento del maíz se filtraron eliminando todos los valores que excedieron elrango definido como media ± 3 desviaciones estándar. El modelo del terreno se obtuvo a través deinterpolación, utilizando el método TIN, para obtener una grilla regular de 0.25 m x 0.25 m deresolución espacial con el software QGIS. Las comparaciones se realizaron considerando 3 modelos:
1) el que surge de las elevaciones que se obtuvieron del monitor de rendimientos (MR), 2) el que
surge de haber filtrado las elevaciones de este modelo con un filtro gaussiano de 19 x 19 celdas,
corrido 200 veces (MR_Filtrado), y, 3) el modelo del VANT. La Figura 1 muestra una imagen
tridimensional de los 3 modelos.

Figura 1. Modelos obtenidos con los datos de elevación. Desde la izquierda MR, MR_Filtrado y VANT. La figura de la derecha
muestra la ubicación de las dosis de N aplicadas. El rectángulo negro de VANT indica la sección del lote del experimento. Las
elipses blancas de MR y MR_Filtrado indican ausencia de mediciones.

Además, para cada uno de estos puntos se calcula la pendiente de mayor magnitud (positiva onegativa) considerando los 8 nodos que lo rodean en la grilla regular de 0.25 m de cada modelo. La
pendiente se calculó considerando que, si el punto de interés se encuentra por debajo del punto que
genera la pendiente de mayor magnitud, se obtiene una pendiente positiva, mientras que si seencuentra por encima se obtiene una pendiente negativa. Con esta comparación se busca identificarsi las pendientes positivas, que implicarían acumulación de agua, presentan características diferentes
en el rendimiento respecto de las pendientes negativas que implicarían zonas de perdida de agua. La
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comparación entre los modelos se realiza correlacionando las cotas y las pendientes obtenidas decada modelo con los puntos medidos de la variable “Rendimiento de maíz”.

Resultados y Discusión

La Figura 2 muestra el valor del rendimiento medido en función de la cota correspondiente a laubicación en donde se realizó la medición, para cada uno de los modelos. Los rendimientos de maizen las regiones con menores cotas son mayores y más dispersos. En las posiciones más elevadasdel lote elFigura 2. Comparación del rinde de maiz en función de la cota. Izquierda modelo MR, MR_ Filtrado, derecha VANT.

rango de variación de los rendimientos es menor. En la Figura 3 se muestra la relación entre lapendiente de mayor magnitud y los rendimientos de maíz. En todos los modelos se puede reconocer
una diferencia en la distribución de los puntos entre pendientes positivas y negativas. Se puede

Figura 3. Comparación del rinde de maiz en función de la pendiente de mayor magnitud para los modelos MR (izq.), MR_Filtrado(medio) y VANT (der.). Las elipses azul y roja destacan dos agrupamientos que se puede identificar en la distribución de lospuntos.

identificar que el modelo MR presenta una mayor dispersión de los datos de rendimientos. Los
modelos VANT y MR_Filtrado permiten identificar dos regiones de agrupamiento de los puntos para
pendientes positivas (Figura 3 - elipses azul y roja), en donde el rinde aumenta a medida que se
reduce la magnitud de la pendiente, pero con incrementos marcadamente diferentes. La región de laelipse roja toma valores aproximadamente entre 3 y 7 Mg ha-1, mientras que la de la elipse azul lo
hace entre 5 y 12 Mg ha-1. El coeficiente de determinación de las rectas de regresión entre el modelo
VANT y los modelos MR (0.30) y MR_Filtrado (0.79) demuestran la similitud que presentan el modelo
MR_Filtrado y el VANT. Para separar los dos agrupamientos de datos que se identificaron en la
Figura 3, se realiza el análisis del rinde en función de la magnitud de la mayor pendiente, separando
previamente los puntos por intervalos de cota que contengan una cantidad similar de observaciones(Figura 4). Si se comparanlos rendimientos en los intervalos de cota extremos (95.5-97.5 y 101.5-105) se puede identificar que,97.5 m – 98.5 m

98.5 m – 100 m

100 m – 101.5 m

101.5 m – 105 m

MR_Filtrado

96.5 m – 97.5 m

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VANT

Figura 4. Rinde en función de la magnitud de la mayor pendiente, separados por intervalos de cota.

para la mayoría de las observaciones de las cotas más bajas, el rendimiento de maíz varía entre 6 y
14 Mg ha-1, mientras que para las más altas varía entre 2 y 6 Mg ha-1. Además, se puede reconocer
que la influencia de la pendiente es más importante para las cotas más bajas que para las más altas.
Finalmente, la Figura 5 presenta el efecto de la fertilización nitrogenada sobre los rendimientos y
atributos topográficos. Las diferencias por dosis de N se presentan en las posiciones con menores
cotas

Figura 5. Rinde de maiz en función de la magnitud de la mayor pendiente, separados por intervalos de cota del modelo
MR_Filtrado.

y con pendientes de menor magnitud. La respuesta a la fertilización nitrogenada se relaciona con losatributos topográficos, siendo mayor la respuesta no solo en las posiciones más bajas del lote sinotambién donde las pendientes son positivas y de menor magnitud.

Conclusiones
Los atributos derivados de los modelos de elevación se relacionan con los rendimientos del cultivo demaiz. El modelo derivado del monitor de rendimiento sin filtrar tiene mayor variabilidad y no presenta
un buen ajuste con las cotas del modelo derivado del VANT. El filtrado permitió mejorar el ajuste entre
los datos de los modelos filtrado y VANT.
El análisis de pendientes separado por intervalos de cota permite identificar comportamientos
diferentes en el rinde, lo que lleva a una mejor estimación. La respuesta a la fertilización nitrogenada
fue mayor en los sitios de menor cota y pendientes positivas de menor magnitud.

Agradecimientos
Se agradece a UBACyT 20020190100111BA, al Establecimiento La Cabaña donde se llevó a cabo la
experimentación, y al Agrim. Gerardo Moroni, el Agrim. Fernando Carbone y a Mariano de Laurentis
quienes estuvieron a cargo del relevamiento con VANT y el apoyo GNSS para los puntos de control.
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Referencias

Ouédraogo, M. M., Degré, A., Debouche, C., & Lisein, J. (2014). The evaluation of unmanned aerial system-based
photogrammetry and terrestrial laser scanning to generate DEMs of agricultural watersheds. Geomorphology, 214, 339-355.
DOI: 10.1016/j.geomorph.2014.02.016 .
Zhang, S., Zhang, X., Huffman, T., Liu, X., & Yang, J. (2011). Influence of topography and land management on soil nutrientsvariability in Northeast China. Nutrient cycling in agroecosystems, 89(3), 427-438. DOI: 10.1007/s10705-010-9406-0.
Zhang, C., & Kovacs, J. M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: a review.
Precision agriculture, 13(6), 693-712. DOI: 10.1007/s11119-012-9274-5.

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