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Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA

Publicado: 24 de junio de 2016
Por: Fernando Ross (EEA INTA Barrow) y Marcelo José López De Sabando (INTA Tandil). Argentina
Actualmente disponemos de sensores remotos que permiten monitorear la nutrición nitrogenada y el estado general de los cultivos. Estos sensores constituyen una herramienta de diagnóstico muy interesante aunque no reemplazan los métodos tradicionales (N-suelo actual y potencial). Podemos considerar a los sensores como una herramienta más, que nos permite evaluar el estado nutricional del cultivo luego que este generó una biomasa considerable (Z3.0). Por este motivo, ese tiempo requerido puede limitar la eficiencia de la fertilización. Entonces, este método es adecuado cuando se realizan aplicaciones divididas o bien cuando se realizaron aplicaciones tempranas y debemos emplearlo como un método de diagnóstico complementario. De este modo podemos acompañar y avalar las decisiones tomadas inicialmente y actuar en caso de que las deficiencias de nitrógeno aparezcan (lavado de nutrientes, inmovilización de nitrógeno, errores de muestreo, etc). 
Si bien se han evaluado distintos sensores, los más estudiados en la región pampeana son las cámaras multiespectrales y el GreenSeeker. Estas herramientas basan su funcionamiento en sensores ópticos que miden la reflectancia del canopeo en las bandas del rojo (R) e infrarrojo cercano (IR), expresando los resultados como un Índice de Vegetación Normalizado (NDVI = IR – R / IR + R). La ventaja de sensores como el Green Seeker es la practicidad para realizar las mediciones a campo. 
En la EEAI Barrow, desde hace varias campañas estamos desarrollando y ajustando otro un método para evaluar las deficiencias de nitrógeno mediante el análisis de imágenes de fotografías comunes. El diagnóstico por imágenes supone utilizar la foto para determinar la “Cobertura Verde” del cultivo. La cobertura se analiza del mismo modo en que se analizan los índices espectrales (NDVI) y se puede calcular el estado nutricional del cultivo. Es necesario utilizar aplicaciones que permiten procesar imágenes y determinar la Cobertura Verde. Programas como CobCal, SigmaScan, Canopeo, etc., permiten calcular la cantidad de pixeles verdes y la totalidad de pixeles presentes en la foto o en algunos casos determina directamente el % de Cobertura. 
Este método de diagnóstico con fotografías, al igual que para los demás índices espectrales requiere de la preparación “antes de la emergencia del cultivo” de franjas o sectores con abundancia o exceso de nitrógeno (sectores del lote con una dosis inicial de nitrógeno elevada para asegurar condiciones no limitantes del nutriente). Luego, una vez que los cultivos alcanzan suficiente acumulación de biomasa (fin de macollaje en adelante), se determina el NDVI y/o la Cobertura en las franjas de suficiencia de N y en el resto del lote a diagnosticar. Finalmente, con los valores absolutos de NDVI y COBERTURA se determinan las deficiencias de nitrógeno según un índice relativo (ecuación 1 y 2). Este índice lo podemos calcular para diferentes zonas dentro de un lote (Lopez de Sabando y Ross, 2015).

Obtención de los Índices relativos
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 1

En este trabajo se presentan resultados de varios ensayos de fertilización nitrogenada en trigo y en cebada realizados sobre suelos de la serie Tres Arroyos. El objetivo fue evaluar, calibrar y determinar diferencias entre un método de diagnóstico acreditado  para determinar deficiencias de nitrógeno “NDVI®” y otro desarrollado en le EEAI INTA Barrow “COBERTURA®”.
 
Materiales y métodos
Metodología para la toma de fotos
Las fotos se deben sacar con la cámara apuntando en dirección vertical al suelo a una altura de 1 m. La calidad de la foto es esencial para tener un registro correcto del estado del cultivo. Aunque cuando hablamos de calidad no nos referimos al tamaño de la imagen (pixels), sino a que en la foto se expresen los colores correspondientes. Debemos considerar que las mayores distorsiones de colores en las fotos ocurren en presencia de sol intenso. En ciertos casos sacar la foto con flash produce una mejora porque disminuye el efecto espejo (reflejo del sol desde las hojas). Si bien vamos a tener errores, es importante que todas las fotos a analizar se hayan obtenido en las mismas condiciones, la nubosidad intermitente que nos da momentos de sol y otros de sombra generan inconvenientes. Estas distorsiones se van a observar durante el análisis de la imagen, claramente notaremos que el análisis de la misma foto tomada cuando se nubla difiere sustancialmente de cuando se toma con sol.
Para equilibrar las distorsiones que pueden ocurrir mientras tomamos las fotos  conviene ir intercalando las mismas entre franjas, por ejemplo, 5 fotos en la franja Nmax  y luego en la franja N0, y luego se repite hasta llegar a 30 fotos por franja por ambiente.
Hoy encontramos teléfonos celulares con buena calidad fotográfica que incluso pueden georreferenciar las fotos. Respecto al tamaño de la foto o la cantidad de pixeles siempre conviene utilizar la menor, con fotos de 140 KB es suficiente (VGA). Consideren que ocupa una memoria 30 veces inferior a una foto de 5MB y que no van a diferir en el valor de cobertura final. Para tomar los valores de NDVI se utilizó un Green Seeker Handheld Crop Sensor de Trimble.
 
Sitios Experimentales
Ambos métodos de diagnóstico (NDVIr y COBERTURAr) se evaluaron bajo diversas condiciones. A continuación se describen brevemente los sitios experimentales, los datos de producción y la respuesta a la fertilización.
 
1- EEAI INTA Barrow durante el ciclo 2014-15, cultivo de cebada. En el ensayo estaban presentes las variedades Andreia, Scarlett y Shakira. La dosis óptima económica del nitrógeno proveniente del fertilizante fue similar para las tres variedades (DOENf 90KgN.Ha-1; Rto: 4200 Kg.Ha-1) y el óptimo de nitrógeno para ese rendimiento considerando el presente en el suelo a la siembra más el provisto por la fertilización fue 125 KgN.Ha-1 (NOps+f). En este ensayo las mediciones de los índices de vegetación se realizaron en Z3.1, el 30 de septiembre de 2014.
2- EEAI INTA Barrow trigo, llevado a cabo por los Ings. Lucrecia Manso y Horacio Forjan durante la campaña 2015-16. Los detalles de ese trabajo se encuentran publicados en el presente boletín. Las mediciones de los índices de vegetación se realizaron a fines de macollaje del cultivo de trigo, el 23 de septiembre de 2015.
3- Trigo en lotes de productores pertenecientes al grupo GRADEP, campaña 2014-15. Los experimentos se situaron en la localidad de Vázquez (DOENf= 100 kgN.Ha-1; Rto 4400 kg.Ha-1; NOps+f 120 kg.Ha-1). Los índices de vegetación se determinaron en  Z3.1.
4- Cebada en lote productor de la localidad de Tres Arroyos, campaña 2014-15. (DOENf= 120 kgN.Ha-1; Rto 7500 kg.Ha-1; NOps+f 150 kg.Ha-1). El análisis por sensores realizado en Z3.1.
 
Metodología para la evaluación de los resultados
Para el análisis de los resultados se realizaron asociaciones cuadráticas-plateau del NDVIr o de la COBERTURAr en función del nivel disponible de nitrógeno (KgN.Ha-1). Es importante destacar que, la dosis de nitrógeno se expresa centrada respecto de la dosis óptima económica de nitrógeno (DOEN). Es decir cuando Dif DOEN= 0 nos encontramos en el máximo retorno económico por fertilización nitrogenada.
Para calcular las diferentes DOEN por sitio se relacionó al rendimiento en grano con la fertilización aplicada. Luego, para obtener la DOEN esa función se derivó e igualó con el valor marginal promedio que maximiza el retorno económico (8 Kg de cereal por Kg de nitrógeno). De este modo se despejó la dosis de N que maximizó la rentabilidad de la fertilización N. Esta metodología para el cálculo de la DOEN no se desarrolla en este trabajo.
En términos prácticos, debemos considerar que aproximaciones en el valor absoluto del índice de vegetación medido en el lote respecto del índice de vegetación medido en la franja de suficiencia (Nmax) indica una reducción del estrés nitrogenado en el cultivo. Sin embargo, el aspecto más importante a considerar en el diagnóstico es el “Valor Relativo” por su capacidad de ser constante entre sitios.
 
Resultados y discusión
Por diferencias en los resultados obtenidos los datos del sitio 4 se analizaran por separado de los resultados obtenidos en los sitios 1, 2 y 3.
En todos los sitios se observó una asociación adecuada entre los índices relativos (NDVIr o COBERTURAr) y la disponibilidad de N (R2, Tabla 1). Siendo estos niveles de ajuste similares a los observados en trabajos previos (Lopez de Sabando y Ross, 2015). Sin embargo, el ajuste resultó mayor  para el índice de vegetación relativo NDVIr respecto del índice COBERTURAr. En todos los casos el plateau se logró con un valor lógico entre 0.98 y 1 (Tabla 1). El plateau agronómicamente muestra el momento a partir del cual  incrementos en la fertilización con nitrógeno no producen incrementos en el Índice Relativo. Entonces, en ese nivel de N el valor del índice de vegetación de la parcela logra igualar al valor del índice del sector con Nmax, por lo cual el índice relativo se acerca a la unidad (Tabla 1, figuras 1, 2, 3 y 4).
En los sitios 1, 2 y 3; el inicio del plateau para el índice NDVIr se obtuvo con 51 kgN.Ha-1 y para el índice COBERTURAr se obtuvo con 47 kgN.Ha-1 (Tabla 1, Fig 1 y 2). Este resultado es adecuado y necesario para un diagnóstico certero, producto del hecho de que ambos índices lograron un rango de variación mayor al rango de la respuesta en rendimiento. Una vez que obtenemos las curvas experimentales su uso para el diagnóstico a campo es sencillo. Para diagnosticar un lote simplemente se toma como referencia el valor del índice en que la DOEN=0 (Valor Objetivo). Para los sitios 1, 2 y 3 el este valor resultó 0.95 en NDVIr y 0.97 en COBERTURAr (Valor Objetivo, Tabla 1). Entonces, si nuestros índices relativos a campo dan valores inferiores a 0.95-0.97 tenemos estrés de nitrógeno y debemos refertilizar.
En el sitio 4 los resultados fueron diferentes. El plateau de ambos índices de vegetación relativos se alcanzó antes de alcanzar la DOEN (Tabla 1). Esto indica que el rango de sensibilidad a la aplicación de N de estos índices relativos resultó inferior al rango de respuesta en rendimiento. Este inconveniente limita el uso de ambos índices para diagnosticar suficiencia de N producto de que el índice se estabilizó (Tabla 1, Valor Objetivo 0.98 y 1.00) en momentos previos a alcanzar la DOEN  (Tabla 1, -27 y -47 kgN.Ha-1, Fig 3 y 4). Estos resultados difieren de resultados previos obtenidos para similares niveles de rendimiento (Reussi y col., 2015). En la figura 3 y 4 podemos observar un rango reducido de situaciones con N en exceso (valores positivos de Dif. DOEN). Es decir que la franja de Nmax se encuentra muy cercana a la del N óptimo, lo cual podría generar errores de cálculo. Si observamos el resto de las figuras podemos sugerir que las franjas de Nmax deben tener al menos 60 KN.Ha-1 más que los valores de N óptimos normales.
Tabla 1: Ecuaciones cuadrática-plateau ajustadas según sitios experimentales e índices de vegetación (NDVIr o COBERTURAr).
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 2
 
Para confirmar los resultados de este trabajo se utilizaron datos independientes de ensayos previos de fertilización nitrogenada en el cultivo de cebada. Se relacionó el índice COBERTURAr en función del nivel de fertilización nitrogenada (Dif DOEN, Fig. 5). En el mismo observamos que el índice COBERTURAr se asoció significativamente con el nivel de estrés nitrogenado y se obtuvo un Valor Objetivo similar al obtenido en los sitios 1, 2 y 3 (0.95, constante independiente, Fig. 6)
 
Conclusiones
El diagnóstico de necesidades de refertilización nitrogenada a fines de macollaje utilizando índices relativos de NDVI y COBERTURA resultó adecuado para la mayoría de los casos estudiados. Los valores críticos de NDVIr son similares a los brindados por la bibliografía, oscilando entre 0.95 y 1. El método de diagnóstico que utiliza el procesamiento de imágenes (COBERTURAr) obtuvo un ajuste adecuado y valores críticos superiores al NDVIr. Para utilizar correctamente ambos métodos de diagnóstico debemos garantizar que el Nmax supere en al menos 60 KN.Ha-1 al N óptimo frecuente para el sitio y realizar una alta cantidad de medidas (repeticiones) para el cálculo de los índices relativos.
Agradecemos la colaboración y el acompañamiento a nuestros compañeros de grupo (GRADEP) y demás productores que prestaron su colaboración.
 
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 3
Figura 1: Sitios 1, 2 y 3. NDVI® en función del nitrógeno disponible (KgN.Ha-1) centrado respecto de la dosis óptima económica de N (Dif  DOEN=0).
 
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 4
Figura 2: Sitios 1, 2 y 3. COBERTURA en función del nitrógeno disponible (KgN.Ha-1) centrado respecto de la dosis óptima económica de N (Dif  DOEN=0).
 
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 5
Figura 3: Sitio 4. NDVI® en función del nitrógeno disponible (KgN.Ha-1) centrado respecto de la dosis óptima económica de N (Dif  DOEN=0).
 
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 6
Figura 4: Sitio 4. COBERTURA® en función del nitrógeno disponible (KgN.Ha-1) centrado respecto de la dosis óptima económica de N (Dif  DOEN=0).
 
Diagnóstico de Nitrógeno en Cebada y Trigo: NDVI y COBERTURA - Image 7
Figura 5: Cebada. COBERTURA® en función del nitrógeno disponible (KgN.Ha-1) centrado respecto de la dosis óptima económica de N (Dif  DOEN=0).
 
Bibliografía
1. Lopez de Sabando M. y Ross F., 2015. Utilización de sensores remotos para mejorar el manejo de la nutrición nitrogenada en trigo y en cebada. EEAI INTA Barrow. Informes Técnicos. Actualización en cultivos de cosecha fina 2014/15.
2. Reussi Calvo N.I., H. Sainz Rozas, H. Echeverría, y N. Diovisalvi. 2015. Using Canopy Indices to Quantify the Economic Optimum Nitrogen Rate in Spring Wheat. Agron. J. 2014 doi:10.2134/agronj14.0392.
3. Zubillaga, M.M., M. López de Sabando, y M.S. Zubillaga. 2012. Índices espectrales y fertilización nitrogenada de trigo a escala intralote. Actas de XXIII Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo.
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Autores:
Fernando Ross
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Marcelo José López De Sabando
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Richard Ramirez Bruno
29 de octubre de 2020
Excelente. Existe alguna página donde esté alojada el estudio completo. Gracias
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