Delimitación de zonas de manejo mediante relevamiento de suelos y herramientas informáticas

• Autores: Melchiori, Ricardo Jose; Albarenque, Susana; Schulz, Guillermo; Kemerer, Alejandra Cecilia; Bedendo, Dante Julian
• Año de publicación: 2009
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: parte de libro
• Fuente: Jornada Nacional de Agricultura de precisión - Integrando tecnologías para una agricultura sustentable / Melchiori, Ricardo José y otros -Ediciones INTA, 2009
• Materia: Maíz; Productividad agrícola; Información sobre el suelo; Maize; Agricultural productivity; Soil information; Indices de productividad; Ambientes delimitados
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Se presentó en el Congreso Argentino de AgroInformática (CAI), que se llevó a cabo en el marco del 38° Congreso de las Jornadas Argentinas de Informárica (JAIIO), en Mar del Plata, del 24 al 28 de agosto de 2009
En las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de tecnologías de la información orientadas a mejorar la eficiencia productiva y optimizar el uso de insumos en términos agronómicos, económicos y ambientales, lo que ha contribuido al desarrollo de la Agricultura de Precisión (AP) (Stafford et al., 1998). El estudio de los procesos y propiedades del suelo principalmente responsables de las variaciones del rendimiento de los cultivos es un desafío y una necesidad básica en el manejo de la tecnología de AP (Mulla et al., 1997). Uno de los criterios más utilizados para manejar la variabilidad espaciotemporal de los factores de la producción ha sido la delimitación de ambientes o zonas de manejo (ZM). Estas, se definen como subregiones dentro de los lotes que expresan una combinación homogénea de factores determinantes del rendimiento, para los cuales resulta apropiada una proporción única de insumos (Doerge et al., 1999). Diferentes enfoques se han utilizado para delinear las ZM, entre ellos el uso de mapas topográficos (Franzen et al., 1998; Jones et al., 1989), de conductividad eléctrica (Jaynes et al., 1994; Sudduth et al., 1997), de rendimiento de cultivos (Schepers et al., 2000), el uso de sensores remotos y mapas detallados de suelos (Franzen et al., 2000). Sin embargo, se conocen escasos antecedentes, donde la delimitación de ZM se haya acompañado de verificaciones posteriores de su utilidad. En la provincia de Entre Ríos, existen cartas de suelos a escala 1:100.000, las cuales mediante una adecuación interpretativa pueden ser, de manera expeditiva, utilizadas a escalas de establecimiento (Bahler, 2000). Estas, incluyen información complementaria de la aptitud de las tierras para la producción. Uno de los métodos empleados para clasificar las tierras según su aptitud, es el de índices de productividad (Ip) (Nakama et al., 1987). Los Ip establecen una valoración numérica de la capacidad productiva de las tierras, la que se interpreta como una proporción del rendimiento potencial de los cultivos más comunes de una región, ecotípicamente adaptados, bajo un determinado nivel de manejo (Nakama et al., 1987). Las cartas de la provincia, presentan como avance los Ip específicos, que expresan un ajuste de los requerimientos de cultivos específicos a las situaciones determinadas. Se dispone de Ip potenciales y específicos para maíz, trigo, soja, arroz, arándano, citrus y forestales (eucaliptos y pinos), y recientemente se han evaluado relaciones espaciales entre éstos y la producción de cultivos a escala de departamento (Tasi, 2009). Esta propuesta es un avance importante, sin embargo, no satisface los requerimientos de la AP, la cual se interesa en el nivel de establecimiento y/o lote, no resuelto hasta el presente. La disponibilidad simultánea de información detallada de suelos, zonas de manejo y mapas de rendimiento es muy escasa, o no se conoce, por lo cual en este trabajo se propone una aproximación multidisciplinaria de integración de métodos para generar información y relacionarla a partir del uso de diversas herramientas informáticas. Los modelos de simulación de cultivos son una alternativa que permite analizar combinaciones de suelo, cultivos y clima (Sadler et al., 1999), y podrían utilizarse para evaluar las diferencias de productividad en las zonas de manejo determinadas a partir de diferentes fuentes de información. Existen antecedentes que muestran el empleo de modelos aplicados para evaluar prácticas de AP (Paz et al., 1999; Dejonge et al., 2007; Thorp et al., 2008). En Argentina, se simuló el efecto de la aplicación de distintas dosis de fertilización nitrogenada en maíz para sectores diferenciados de un lote (loma, media loma y bajo) hallando que la magnitud de las respuestas decrece desde la condición productiva mas favorable (bajo), hacia la menos favorable (loma) (Dardanelli, 2008). Otra alternativa complementaria y de fácil acceso para estimar la productividad por ambientes, es el uso de imágenes satelitales. Existen diversas opciones que pueden ser útiles para la AP, entre ellas los satélites LANDSAT y CBERS resultan alternativas económicas. Las imágenes multiespectrales permiten calcular índices de vegetación que estiman el crecimiento y la productividad de cultivos (Tucker et al., 1980; Zhang et al., 1980; Rydberg y Söderström, 2000). Más aún, en la región se mostró que éstos aportan información similar a la obtenida a partir del mapeo de rendimientos y que es factible la delimitación de ZM (Kemerer, 2003). Los objetivos del presente trabajo fueron: i) diferenciar ambientes a partir del mapeo de los índices de productividad específico para el cultivo de maíz; ii) simular la productividad del cultivo para los ambientes delimitados; y iii) verificar las diferencias de productividad esperadas y simuladas mediante los índices espectrales.
Fil: Melchiori, Ricardo Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina
Fil: Albarenque, Susana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina
Fil: Schulz, Guillermo Andrés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina
Fil: Kemerer, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina
Fil: Bedendo, Dante Julian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina