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Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento

Publicado: 19 de febrero de 2015
Por: Cecilia Justo; Andrea Lardone; Mirian Barraco; Carlos Scianca; Walter Miranda (INTA EEA General Villegas); Elke Noellemeyer (Universidad Nacional de La Pampa); y Guillermo Abadie (Asesor privado). Argentina
INTRODUCCIÓN
Los sistemas de información geográfica (SIG) y los sistemas de posicionamiento global (GPS), han transformado la producción agrícola extensiva a nivel mundial, dando lugar a la llamada Agricultura de Precisión (AP). La AP consiste en una tecnología que se basa en obtener datos georreferenciados de los lotes para lograr un mayor conocimiento de los factores que contribuyen a la variabilidad que se presenta a nivel de lote y así delimitar Zonas de Manejo (ZM) (Anselin, Bongiovanni & LowenbergDeBoer, 2004). Éstas han sido definidas como subregiones dentro de los lotes que expresan una combinación homogénea de factores determinantes del rendimiento y a la cual le resulta apropiada una dosis única de insumos (Doerge et al, 1999). Advirtiendo esta variabilidad espacial se pueden lograr resultados que no se conseguirían si se trata el lote como un promedio. Este manejo diferencial podría traer aparejado no sólo un mejor resultado económico al no realizar aplicaciones excesivas o deficientes de insumos, sino también una reducción del riesgo ambiental.
Las ZM pueden determinarse en base a mapas detallados de suelos (Franzen et al., 2000), imágenes satelitales (Kemerer, 2003) y mapas de rendimiento de cultivos (Schepers et al., 2000).
Los monitores de rendimiento permiten documentar la localización y magnitud de la variabilidad espacial del rendimiento de los cultivos con una precisión de metros. Sin embargo, la calidad de los datos no siempre es la mejor, por lo que toda la información registrada debe ser cuidadosamente procesada (Bragachini et al., 2000).
Aunque el mapa de rendimiento de un año es útil en interpretaciones de posibles causas de la variación del rendimiento, resulta de valor limitado para la toma de decisiones de estrategias de manejo de sitio específico en períodos de mediano a largo plazo. Disponer de mapas de varios años para definir ZM puede ser una solución para este problema. Con esta información pueden identificarse patrones de rendimientos y separar las causas naturales de la variación de aquellas debidas al manejo o errores de medición (Albarenque & Vélez, 2009).
Al filtrar los datos de rendimiento se remueven los valores problemas y se mejora la habilidad para explicar la variabilidad del rendimiento. Desde una perspectiva visual, remover los errores puede tener un impacto pequeño en la apariencia del mapa. De todas maneras, desde la perspectiva analítica, remover datos erróneos puede tener un impacto significativo sobre nuestra habilidad para comparar los datos con otras capas de información, mejorando la precisión de las decisiones de manejo.
El software Management Zone Analyst (MZA) provee herramientas para delimitar ZM a partir de clasificaciones no supervisadas de datos espaciales; prueba los resultados y evalúa en cuántas ZM debería subdividirse un lote. Esto último lo realiza a partir de dos índices: Fuzziness performance index (FPI) y normalized classification entropy (NCE) (Fridgen et al., 2004). Ambos índices tienen valores entre 0 y 1. FPI es una medida del grado de miembros (puntos de rendimiento) que se comparten entre clases (0 indica clases diferentes sin miembros que se comparten y 1 indica que un elevado número de miembros se comparten); NCE es una estimación del grado de desorganización creada por un número de clases (0 indica un alto grado de organización y 1 representa un fuerte grado de desorganización). El número óptimo de ZM se obtiene cuando cada índice tiene el mínimo valor, que indica una baja cantidad de miembros que se comparten y la mejor organización de clases.
El objetivo de este trabajo fue delimitar ZM de un lote de producción cercano a la localidad de Elordi a partir de monitores de rendimiento de tres campañas agrícolas.
 
MATERIALES Y MÉTODOS
Se seleccionó un lote de producción ubicado en el establecimiento Don Ferdinando (S 34°57’11.8’, W 63°07’38.8’), en las proximidades de la localidad de Elordi (Buenos Aires). El área de estudio fue de aproximadamente 56 has. Para la delimitación de las ZM se utilizaron los monitores de rendimiento correspondientes a las campañas 08’/09, ‘09/’10 y ‘10/’11, en las cuales se cultivó soja, sorgo y soja, respectivamente.
Para realizar el filtrado de los monitores de rendimiento se utilizaron diferentes criterios de acuerdo a la fuente del error.
En el caso de errores de registro por altura de cabezal y de retardos en el inicio y fin de la cosecha (cabeceras), se recurrió a la interpretación visual y a la eliminación de pequeños parches o franjas angostas con rendimientos extremadamente altos o bajos que no están relacionados a sus vecinos inmediatos.
Los rendimientos fuera del rango biológico se eliminaron definiendo un rendimiento máximo alcanzable en el lote y un mínimo que resultara de interés mapear.
Debido a que el monitor de rendimiento no guarda los datos de varios años de un mismo lote con las mismas coordenadas, para analizar los datos fue necesario convertirlos a una grilla de 10 m * 10 m con coordenadas comunes para cada uno de los mapas disponibles. A partir de esta grilla se generó un conjunto de datos multianual, en donde los valores de rendimiento de cada año se normalizaron de acuerdo al promedio del lote, el cual se expresa como valor 100 y cada punto como un porcentaje de éste.
La clasificación no supervisada se realizó en el programa MZA, para un rango de 3 a 6 clases.
 
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los mapas de rendimiento correspondientes a las tres campañas (Figuras 1, 2 y 3), visualmente pueden resultar similares en cuanto a su variabilidad espacial y resultaría fácil realizar la delimitación de las diferentes ZM, ya que la decisión estaría respaldada por varios años de cosecha. Sin embargo, se recurrió a la utilización del programa MZA ya que es una herramienta que realiza la delimitación de ZM de manera fidedigna.
 
Figura 1. Mapa de rendimiento del cultivo de soja, campaña ‘08/’09. Masa de rend (seco) = masa de rendimiento seco.
Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento - Image 1
 
Figura 2. Mapa de rendimiento del cultivo de sorgo, campaña ‘09/’10. Masa de rend (seco) = masa de rendimiento seco.
Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento - Image 2
 
Figura 3. Mapa de rendimiento del cultivo de soja, campaña ‘10/’11. Masa de rend (seco) = masa de rendimiento seco.
Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento - Image 3
 
La clasificación arrojó como resultado los valores de los índices FPI y NCE (figura 4), en donde puede observarse que ambos índices obtuvieron sus menores valores con 4 ZM.
 
Figura 4. Valores de los índices FPI (Fuzziness performance index) y NCE (normalized classification entropy) de la clasificación a partir de 3 monitores de rendimiento.
Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento - Image 4
 
Con dicha clasificación se tienen la menor cantidad de miembros compartidos entre clases y una mayor organización de clases. La Figura 5 muestra el resultado de la clasificación, en donde se observan las cuatro ZM, las cuales presentan valores de rendimientos contrastantes dentro de un mismo año como así también entre años (Tabla 1).
 
Figura 5. Mapa de zonas de manejo obtenido con el programa MZA.
Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento - Image 5
 
Tabla 1. Resumen de rendimientos del cultivo de soja para las campañas ‘08/’09 y ‘10/’11 y promedio interanual.
Delimitación de zonas de manejo a partir de monitores de rendimiento - Image 6
 
Esta herramienta de clasificación constituye una etapa preliminar de la delimitación de ZM, la cual podría ser utilizada como base para realizar muestreos de suelos dirigidos o en grilla que permitan la caracterización de las mismas. A su vez se puede complementar con otras capas de información tales como imágenes satelitales, elevación del terreno, mapas de suelo detallados, que darían como resultado mapas de ZM sobre los cuales realizar prescripciones de siembra y/o aplicación de insumos variables.
 
BIBLIOGRAFÍA
Albarenque, S.; Vélez, J.P. 2009. Procesamiento de mapas de rendimiento. En Jornada Nacional de Agricultura de Precisión, 18 y 19 de Noviembre de 2009, INTA EEA Paraná.
Anselin, L.; Bongiovanni, R.; Lowengberg-DeBoer, J. 2004. A spatial econometric approach to the economics of site-specific nitrogen management in corn production. American Journal of Agricultural Economics 86: 671 – 683.
Bragachini, M.; Von Martini, A.; Méndez, A. 2000. Monitoreo de rendimiento. http://www.agriculturadeprecision.org.
Doerge, T. A. 1999. Management zone concepts. SSMG-2. En: Information Agriculture Conference, 9 al 11 de Agosto de 1999, Stewart Center, Purdue, IN.
Fridgen, J. J.; Kitchen, N. R.; Sudduth, K. A.; Drummond, S. T.; Wiebold, J. W.; Fraisse, C. W. 2004. Agronomy Journal 96: 100- 108.
Franzen, D.W.; Hopkins, D.H.; Sweeney, N.D.; Ulmer, N.K.; Halvorson, A.D. 2000. Evaluation of soil survey scale for zone development of site-specific nitrogen management. Agronomy Journal 94: 381-389.
Kemerer, A.C. 2003. Utilización de imágenes satelitales en agricultura de precisión para delimitar zonas de manejo uniforme. Tesis de grado. Facultad de agronomía, Universidad Nacional de Ente Ríos, Oro Verde.
Schepers, J.S.; Schlemmer, M. R.; Ferguson, R. B. 2000. Site-specific considerations for managing phosphorus. Journal of Environmental Quality. 29: 125-130.
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Autores:
Andrea Veronica Lardone
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Miriam Raquel Barraco
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Cecilia Justo
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Carlos Scianca
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Guillermo Abadie
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